Нерешенные задачи, Нобелевская премия, ИИ и противоречия в науке — всё о математике с Дробышевским

Дробышевский стал чуточку умнее в области математики. А в этом ему помогли популяризатор математики Алексей Савваатеев, основатель сети ресторанов “Теремок” Михаил Гончаров и профессор, доктор филологических наук Анатолий Баранов. Дробышевский выяснил, решение каких задач до сих пор покрыто завесой тайны, как развивается ИИ с помощью математики, в каких областях используется эта наука и почему математикам не дают Нобелевскую премию.

Таймкоды(краткий пересказ)

Нерешенные задачи, Нобелевская премия, ИИ и противоречия в науке — всё о математике с Дробышевским

00:00 Введение

• Математика может быть сложной для понимания.
• Ведущий программы “Дробышевский плюс” обсуждает, является ли математика царицей наук.
• Гость программы – Алексей Сватеев, математик.

00:35 История математики

• Современная математика стала сложной около 150 лет назад.
• Важные достижения в математике, такие как работы Галуа и Лобачевского, стали понятны только в конце XIX века.
• В XX веке математика стала еще более сложной, что привело к непониманию даже среди математиков.

05:52 Математика и реальность

• Математика помогает объективизировать реальность.
• Математика может применяться в различных областях, от криптографии до криптографии.
• Развитие математики открывает новые возможности для применения в жизни.

08:36 Применение математики

• Математика помогает создавать надежные шифры и системы шифрования.
• Линейная алгебра, разработанная в XIX веке, нашла применение в промышленной математике XX века.
• Математика продолжает находить новые применения и расширять знания.

10:38 Математика в лингвистике

• Математика применяется в лингвистике для анализа языка.
• Можно посчитать количество гласных, согласных, глаголов и существительных.
• Математика помогает в расшифровке древних языков, особенно мертвых.

11:35 История использования точных методов в лингвистике

• Точные методы в лингвистике начали использоваться в XIX веке.
• Современные исследования активно развиваются благодаря искусственному интеллекту.
• Точные науки, такие как математика, помогают в лингвистике.

13:18 Семантический язык и его точность

• Семантический язык позволяет более точно описывать значения слов.
• Использование специального языка улучшает точность описания.
• Это не открытие, а новый способ описания лингвистических данных.

14:32 Разделы математики

• В МГУ два факультета математики, что вызывает вопросы.
• Математика имеет множество направлений и разделов.
• Нулевой этаж математики включает племена, не использующие числа.

17:14 История и развитие математики

• Первый этаж математики включает числа и операции с ними.
• Второй этаж включает переменные икс и игрек.
• В школе изучаются линейные уравнения и символьная алгебра.

18:13 Функциональная зависимость и логарифмы

• Обратная операция для сложения и умножения.
• Возведение в степень имеет две обратные операции: корень и логарифм.
• В школе не всегда подчеркивается различие между корнями и логарифмами.

20:23 Математический анализ и его значение

• Математический анализ является фундаментом математики.
• Алгебра и геометрия имеют разные подходы, но оба важны.
• Важно понимать суть уравнений, а не просто запоминать рецепты вычислений.

21:15 Абстрактная алгебра и её значение

• Абстрактная алгебра является основой для многих математических специальностей.
• Включает понятия группы, кольца, модуля, поля, автоморфизма и идеала.
• Используется для решения дифференциальных и интегральных уравнений, а также для изучения динамических систем.

22:15 Алгебраическая топология и комплексный анализ

• Алгебраическая топология изучает свойства множеств решений систем уравнений.
• Комплексный анализ обобщает вещественные числа, позволяя извлекать корень из минус единицы.
• Комплексные числа используются в гидродинамике и авиации для решения уравнений.

24:13 Теория чисел и комбинаторика

• Теория чисел остается актуальной уже три тысячи лет.
• Комбинаторика также является фундаментом математики.
• Алгебра, абстрактная алгебра, линейная алгебра, математический анализ и дифференциальные уравнения составляют основу.

24:49 История и развитие математики

• Математика сталкивается с задачами, которые не могут быть решены сразу.
• Пример: существование нечетных совершенных чисел.
• Леонард Эйлер, великий русский математик, сыграл ключевую роль в решении этих задач.

26:37 Вклад Леонарда Эйлера

• Эйлер жил в России и внес значительный вклад в развитие русской математики.
• Его формула для четных совершенных чисел была доказана спустя две тысячи лет.
• Русская математическая школа, основанная Эйлером, дала выдающиеся результаты, такие как работы Лобачевского, Чебышева и Остроградского.

27:34 История задачи о совершенных числах

• Задача о совершенных числах передавалась между цивилизациями более двух тысяч лет.
• Арабский мир и Леонард Пизанский Фибоначчи внесли значительный вклад в её решение.
• Задача оставалась сложной даже для великих математиков.

28:31 Задачи на построение

• Древние не смогли решить некоторые задачи на построение с помощью циркуля и линейки.
• Примеры включают построение угла в 10 градусов и удвоение куба.
• Эти задачи оставались нерешенными до появления новой математики.

30:26 Влияние математики на дизайн

• Построение правильного пятиугольника циркулем и линейкой убедило Лебедева в полезности математики.
• Древние греки умели строить пятиугольник, но не семиугольник, одиннадцатиугольник и другие.
• Квадратура круга также оставалась нерешенной задачей.

32:16 Преемственность в математике

• Математика развивается постепенно, без революционных изменений.
• Новые теории не отменяют предыдущие достижения.
• Люди способны решать сложные задачи благодаря эволюции мозга.

33:15 Искусственный интеллект и математика

• Искусственный интеллект может решать простые задачи лучше людей.
• Однако, сложные задачи требуют творческого подхода, который ИИ пока не может обеспечить.
• Будущее покажет, насколько ИИ станет лучше математиков.

34:37 История искусственного интеллекта

• ИИ начинался как инженерная задача по моделированию человеческого интеллекта.
• Первые системы автоматического вывода решали задачи, но не могли заменить человеческий интеллект.
• В конце 50-х годов была эйфория по поводу ИИ, но его возможности оказались ограниченными.

37:06 Геометрические задачи и ИИ

• ИИ хорошо решает геометрические задачи, перебирая множество вариантов.
• Однако, серьезные математические проблемы остаются вне его возможностей.
• ИИ может заменить человека в решении простых задач, но не в постановке сложных вопросов.

38:22 Прецеденты решения задач ИИ

• В 1976 году компьютер решил проблему четырех красок, перебрав все возможные случаи.
• Задача о раскраске карты мира с использованием четырех красок была решена.
• Другие задачи, такие как плоская задача, также были решены с помощью ИИ.

39:41 Мозг и компьютеры

• Мозг, вооруженный компьютером, помогает быстро проверять гипотезы.
• В прошлом компьютеры не могли перебирать все варианты, как современные.
• Эйлер разработал метод быстрого суммирования для числа пи, что стало прорывом.

40:32 Идейные прорывы в математике

• Эйлер вручную победил бы компьютер на старых машинах.
• В математике время от времени появляются идейные прорывы.
• Проблема четырех красок остается нерешенной, несмотря на доказательства.

41:30 Ограничения мозга и социума

• Математики не думают о физических ограничениях мозга.
• Некоторые задачи, такие как простые близнецы, остаются нерешенными.
• Ограничения связаны с организацией социума, а не с отдельными мозгами.

43:06 Статистика и манипуляции

• Статистика может быть использована для манипуляций.
• Пример с результатами ЕГЭ: министр Кравцов отчитывается о среднем улучшении, но не учитывает количество участников.
• Статистика может быть инструментом как для умных, так и для манипуляторов.

45:23 Нужна ли математика всем?

• Математика важна для многих профессий, но не все должны быть математиками.
• Математика полезна для тренировки мозгов, но не все к ней склонны.
• Многие люди жили без математики и выживали.

46:22 Математика и гуманитарные науки

• Математика полезна, но не все гуманитарии обязаны её знать.
• Молодые специалисты могут применять математические модели, но с опытом приходит понимание их ограниченности.
• Важно включать гуманитарную составляющую в математическое мышление.

47:21 Здравый смысл и математика

• Здравый смысл важен для принятия правильных решений.
• Математика красива, но не обязательна для всех.
• Каждый человек решает сам, нужна ли ему математика.

49:16 Математика в разных профессиях

• Математика полезна в профессиях, где важна оптимизация.
• В профессиях, связанных с искусством и личными отношениями, математика менее применима.
• В экономике математика работает в конкретных вопросах, но не всегда.

52:18 Математика в бизнесе

• Математика важна в бизнесе, так как бизнес связан с деньгами.
• Бизнес также включает отношения людей, которые не всегда логичны.
• Не всё в бизнесе можно посчитать, поэтому математика полезна, но не обязательна.

53:09 Решение бизнес-задач и математика

• Решение бизнес-задач требует сбора и осмысления данных, а также применения методов решения.
• Математика помогает решать задачи с недостаточными данными, что сложнее для людей без математического образования.
• В некоторых областях, таких как отношения с близкими, математика может быть противопоказана.

54:50 Применение математики в жизни

• Математика помогает в моделировании поведения людей, но не всегда применима на практике.
• В антропологии математика используется для удостоверения выводов, но не всегда необходима для понимания.
• Мозг человека обрабатывает больше информации, чем компьютер, что делает математические модели менее точными.

58:23 Теоретическая и прикладная математика

• Теоретическая математика развивается независимо от практических задач.
• Прикладные области часто заимствуют идеи из теоретической математики.
• Математика не всегда связана с реальными задачами, а скорее является обобщением уже решенных проблем.

01:00:20 Противоречия в математике

• В математике существуют разные области, которые могут противоречить друг другу.
• Эти противоречия решаются путем выбора аксиом, которые удовлетворяют конкретную область.
• Разные математические модели могут быть применимы в разных практических областях, таких как шифрование и авиация.

01:02:37 Объективность математики

• Математика объективна и объективна в голове человека.
• Все, что существует в голове, существует на самом деле.
• Даже нерешенные задачи остаются актуальными и важными для дальнейшего развития.

01:02:53 Нерешенные задачи в математике

• Большинство знаменитых задач решаются одновременно несколькими тысячами человек.
• Нерешенные задачи решаются редко, раз в много лет.
• Для решения сложных задач нужен человек, полностью погруженный в математику и очень умный.

01:03:51 Мотивация и задачи для студентов

• Простые задачи уже решены, но остались сложные.
• В любой области математики есть множество нерешенных задач, которые мало кто исследует.
• Студенты могут решать мелкие задачи для тренировки, готовясь к более сложным.

01:04:49 Докторские диссертации и новые теории

• Докторская диссертация может быть решением известной проблемы или созданием новой теории.
• Студенты могут решать мелкие задачи, готовясь к глобальным.
• Композиторы задач ежедневно придумывают новые интересные задачи.

01:05:44 Бесконечность математики

• Математика практически бесконечна, и всегда есть чем заняться.
• Нерешенные задачи включают как древние, так и современные.
• Математика в тренде и привлекает внимание.

01:06:23 Страшный сон и развитие математики

• В 2005 году автору снился страшный сон о запрете математики в России.
• Путин позже подписал стратегию развития математики.
• Математика остается важной и актуальной наукой.

01:07:33 Математика как царица наук

• Математический аппарат используется во всех науках.
• Математика не является царицей наук, это метафора.
• Нобелевская премия по математике не вручается из-за отсутствия практического применения.

01:09:19 Влияние математики на ум

• Решение задач замедляет механизмы старения.
• Математика учит мыслить последовательно и логически.
• Логика важна для всех, особенно для филологов.

01:11:21 Комплексные числа и их применение

• Комплексные числа используются для изучения движения жидкости.
• Некоторые задачи требуют комплексных чисел для решения.
• Комплексные числа помогают в постижении истины и решении уравнений.

01:12:58 Проективная плоскость и параллельные прямые

• Параллельные прямые могут пересекаться на проективной плоскости.
• Проективная плоскость используется для упрощения решения уравнений.
• Антикварные книги по математике ценятся за их историческое значение.

01:15:07 Математика и казино

• Математик не может выиграть в казино, так как там нет математики.
• Для выигрыша в казино нужны другие способности, а не математика.
• Автор однажды выиграл тысячу долларов в казино, но это было связано с нервным расстройством.

01:16:39 Формула красоты

• Формулу красоты вывести невозможно из-за иррациональности восприятия.
• Нейронная сеть может определять красивых людей по фотографиям, но это не будет формулой в традиционном смысле.

01:17:21 Математика и гуманитарии

• Люди не делятся на математиков и гуманитариев, это ложная дихотомия.
• Есть люди, склонные к логическому мышлению, и те, кто мыслит метафорами.
• Большинство людей сочетают в себе элементы обоих типов мышления.

01:18:55 Начало изучения математики

• Начинать изучать математику можно в любом возрасте, но для олимпиадных достижений лучше начинать в седьмом классе.
• Для профессионального изучения математики лучше начинать с маткласса, хотя исключения возможны.

01:20:29 Математика и её безграничность

• Математика сложна, но она окружает нас повсюду.
• При желании можно свести всё к математике, и это делает её безграничной.

Расшифровка видео

Поиск по видео
«Дробышевский+». Математика
0:00
Математика это бывает сложно ты открываешь статью по математике ты не понимаешь ничего просто цифры цифры
0:05
цифры в чистом виде это неприменимо идиоты думайте дальше Господи Господи Иисусе Христе спаси нас от этой
0:15
участи Здравствуйте С вами программа дробышевский Плюс её ведущий дробышевский А сегодня мы поговорим про
0:22
математику Есть такое мнение что Математика – это царица наук есть противоположное мнение и чтобы в этом
0:29
разобраться нужно спросить у математика а поэтому повод поговорить об этом с
0:34
Алексеем Саватеев Привет Здраствуй Спасибо что позвал всем от культ Привет Да будем говорить о математике царице
0:41
всех наук физики любят говорить что служанка Ну вот Для начало современная
С какого момента математика стала такой непонятной?
0:47
математика она С какого момента стала вот такой современной математикой то есть понят что 2 +2 было там при древних
0:53
греках есть мнение что это чуть ли там не самая древняя наука А есть мнение что она прямо вот только что возникла
1:00
вопрос С какого момента специалист другой области открывая статью по математике не понимает ни бельмеса можно
1:05
правильно Да примерно 150 лет Угу то есть началось видимо с эварист галуа до
1:11
этого всё-таки было всё более-менее потом 200 лет назад появился гений всех
1:17
времён народов который в двадцатилетней возрасте будучи убитым на дуэли выдумал за последние несколько лет жизни всю
1:22
современную алгебру и осознание того что он выдумал доходило до человечества в
1:28
течение ещё полувека где-то то есть только где-то в 1800 скажем 70 наверное
1:34
восьмом году программа эрланген ся программа кляйна могу чуть-чуть перепутать даты Ну порядок такой чётко
1:40
уже подчёркивал роль концепции группа роль геометрии Лобачевского роль
1:45
достижений лоа полное осознание того что лоа сделал произошло где-то в
1:51
семидесятых-восьмидесятых годах де века и когда начали вот этот язык развивать дальше поля автоморфизм потом пошли
2:00
в X веке пошли так называемые гомологии ко гомологии там потом пошл язык категории которой я ничего уже не
2:06
понимаю Вот и создался вот создалась та ситуация что когда ты открываешь статью по математике ты не понимаешь ничего
2:12
причём это касается не только людей из других наук это касается большинства математиков работающих ну скажем так в
2:19
привычных областях скажем человек занимался мата анализом или теорий функций всю жизнь дифференциальными
2:24
уравнениями занимался Ну так как бы не очень глубоко вдул в суть а просто решал какието ви дифференциальных уравнений и
2:30
вот он открывает он также ничего не понимает вот это сложилось вот после после галуа это сложилось где-то к концу
2:36
XIX века апофеоз эта ситуация достигла во времена рты индика Это где-то середина ДХ XX века была такая группа
2:45
бурбаки которая э вообще постулировать к аксиома и всё и ничего больше не надо
2:53
вот выписал аксиомы и всю математику можно из них вырастить и крайне сухим вот таким вот канцелярским языком они
2:59
значит всю математику стали переписывать Ну как бы сказать Педагогический эффект этого действия был катастрофическим но
3:05
это ладно Ты задал вопрос я тебе ответил примерно тогда Ну вот из всего этого я пока несколько выводов могу сделать
3:12
во-первых для меня загадочно Почему этих фамилий Я не видел в школьном учебнике по-моему их там нету
«Школьная программа математики завершается примерно XVI веком»
3:18
и ну помоему льном учебнике наверное нет Дело в том что школьная программа
3:24
математики завершается примерно веком даже раньше сам
3:30
поре против исти если скажу что то есть это по сути говоря почти почти Это самое начало
3:38
алгебры связанные с деятельностью Такого замечательного человека альми
3:44
который который выдумал формулу решения квадратного уравнения которое все так любят и учат в восьмом классе наизусть и
3:52
вот это как быте онм догада
4:00
взять Вот забрать из одной части перенести в другую Да и тоже получит равенство вот до этого в буквах так не
4:06
делали то есть в конкретики делали а в буквах не умели это как понимаешь на
4:11
самом деле Вот тебе Как ты антрополог да Тебе интересно наверное эволюция
4:18
мышления математического вот где-то 10.000 лет назад да три камня три камня и три птицы это были разные три ну да ты
4:26
понимаешь да их нельзя было Вот с ними нельзя было делать не было абстракций
4:31
Вот и до сих пор в принципе такой неплохой наверное Тест на то есть ли способности к математике у какого-нибудь
4:37
ребёнка в принципе неплохой тест предложить ему сказать сколько будет если на столе лежат Три апельсина и два
4:46
яблока вот если он начинает рефлексировать Ну как же ты складываешь апельсины с яблоками столько и будет Три
4:52
апельсина и два яблока да то это как бы человек у которого Ну работает в этот момент ну вот сфера как бы сущностная
4:58
такая а сфера абстрактная она отключена и скорее всего у него будут проблемы и
5:03
дальше когда X появится в школе у него будут проблемы Да вот а если сразу он Бойка говорит пять и даже просто не
5:10
говорит чего то это Очень вероятно что это математические способности серьёзные вот второе что я вывел что крайне
5:15
любопытно что 150 лет потому что ну в принципе для любой науки примерно то же самое антропологии тоже 150 лет что
5:21
характерно и какой-нибудь там зоологии в смысле безумной сложности этой науки или самой науки Нет ну как бы у нас
5:28
практически вообще в принципе как явление вот ну и археология тоже Ну в таком нормальном более-менее исполнении ВС те же там ну лет там
5:34
150-2 Ну вот то есть это видимо где-то середина там условно X век Ну там первая половина середина это время когда вообще
5:42
сложились науки А треть науки Ну вот науки с этим жут Ну вот в случае математики Математика – это очень
5:47
серьёзная была и до этого Но вот жуткий язык сложился в этот момент Математика – это способ обч
Какой практический смысл в делении на простое число?
5:55
реальности У нас есть реальность мы можем постигать его просто как бы так яу ни я так вижу А можем попытаться
6:02
попробовать
6:07
объективизм нах бизонов а кончая какими-то сверхзарядного
6:20
слов Я даже таких не знаю но тем не менее всё это математика Ну равно как при большом
6:26
желании всё можно свести к физике всё можно свести к химии биологи всё склонны сводить к биологии понятное дело а
6:32
математики всё сводят к математике и видят всюду цифры так тоже можно воспринимать
6:40
действительность во всех случаях когда изобретали какие-то новые науки потом оказывалось что они очень
6:46
хорошо работают просто дело в том что Понимание каких-то разделов математики рождает возможность применений Ну
6:53
например вот ты изучаешь остатки от деления на простое число а оказывается что их можно делить Что значит делить
6:59
Вот возм давай возьмём простое число 101 берём наугад абсолютно 37 Ну и
7:07
82 я мог назвать любые два других так вот я могу разделить 37 на 82 по модулю
7:13
101 Что значит по модулю 101 Это означает что я ищу число целое Не дробь
7:18
Да не дробь 3782 а целое число которое приумножение на
7:25
82 Дат остаток 37 101 то есть оно как бы
7:31
вот отличается от 37 на целое количество
7:36
кратных числа 101 и вот Великая теорема фундаментальная совершенно теорема видимо там известная Пьеру фирма в X
7:43
веке А может и раньше может и и в кли тут трудно сказать кто докуда додумался
7:48
достижения может быть евклид это понимал что если брать множество остатков от
7:54
деления на простое число именно здесь простота очень важна то любой изних можно поделить Вот так вот нацело в этом
8:00
смысле на любой другой то есть остатки от деления на простые числа ведут себя как дроби а не как целые числа дроби
8:07
можно делить цело чис не всегда так вот Казалось бы какой в этом может быть практический смысл ответ вся криптография современная все
8:13
криптовалюты все личные кабинеты всех компьютеров связаны с этим но они бы не
8:18
были связаны если бы раньше не изобрели То есть если бы это не изучали фирма гаос Эйлер и до этого илит то никакая
8:24
система шифрования не была бы возможной потому что кто бы её выдумал чтобы её Выдумать надо знать эту науку поэтому
8:32
наука из точных придуманных применений вот как действует всё математи в какой-то степени любая письменность это
8:38
система шифрования письменность была как-то Параллельная математике Да не Нет ну такие вот настоящие надёжные шифры
8:44
которые нифига не разгадаешь Вот это только после того как научились хорошо выполнять действия Ну и потом когда
8:50
появился конечно компьютер который эти все действия делал над числами порядка 100 цифр например такими Вот то есть
8:56
получается что развитие математики даёт потенциал для каких-то расширения знаний
9:02
там о чём-то ещё Ну просто для новых новых удобных приёмов в жизни но
«Вся линейная алгебра XIX века легла в основу промышленной математики XX»
9:08
наверное же бывают такие ситуации когда мы что-то такое математике придумали Ну вы придумали не слава Богу но это не
9:15
нашло никакого Ну до сих пор не нашло да Такое бывает есть какие-то исследования которые до сих пор непонятно как
9:20
применить но скорее всего это всё равно будет Придумано потому что реально ни одна вот область ни одна я не могу
9:26
назвать ни одну область которая была бы абсолютно бесполезна как область отдельные факты могут быть да может быть
9:32
ещ не получили своего значения но ВС что было линейную алгебру выдумали как выдумали линейную алгебру Ну как изучали
9:40
вот эти самые полевые расширения в принципе гаус изучал он чуть-чуть был Я
9:45
думаю что в шаги от линейной алгебры фактически и в X веке записали это всё в
9:51
виде линейных операторов там над обычными числами то есть берётся
9:56
размерность некоторого множества чисел замкнутого относительно сложения вычитания умножения деления Ну то есть
10:02
внутри которого вот эти операции не выводят за предел размерность над рациональными числами Ну и там в случае
10:08
когда она конечная очень красивые всякие там исследования это всё XIX век теория алгебраических чисел а потом приходит
10:15
конторович Леонид Витальевич и занимается оптимальной выкройкой значит
10:20
э всяких там железных листов с минимальным количеством отходов и выясняется что к тем же уравнениям всё
10:26
сводится только теперь над вещественными числами многомерное пространство над вещественными числами вся Линейная
10:31
алгебра которая была в XIX веке прекрасно легла в основу Промышленной математики
Как математика применяется в лингвистике?
10:37
X математика имеет приложение в самых разных областях человеческих знаний Ну
10:44
например в лингвистике человеческий язык очень хорошо математи зру ется и можно
10:49
посчитать всякие разные показатели языка От количества там не знаю гласных согласных количество глаголов
10:55
существительных Ну и там самые разные вещи я не лингвист не я наверно сейчас очень тупо говорю лингвисты посмеются но
11:02
тем не менее математика в некотором смысле основа лингвистики Ну Особенно это здорово видно в расшифровке древних
11:09
языков когда есть Мёртвый язык вот какие-то надписи можно просто посчитать частоту встречаемости символов и
11:15
некоторые древние письменности языки расшифрованы сугубо математическим способом только с помощью чистой
11:21
математики и иногда это делают даже и не совсем лингвисты честно говоря но лучше всё-таки чтобы это делал специалист
11:26
лингвист вот так что многие области человеческого знания находит ну прямо
11:32
такое очень хорошее воплощение в математике идеи использования точных
11:38
методов для исследования языка они относятся к XIX веку как минимум потому
11:43
что ну вот такие там учёные как там буду де курте очень известный такой лингвист
11:49
один из основоположников математической лингвистики на самом деле хотя он был там теоретик языка Но тем не менее он в
11:56
своих работах там выступал за то чтобы точ методы использовались для
12:02
изучения там языка и это это началось всё очень давно там другое дело что
12:08
конечно сейчас это акти там активно развивается потому что э там вторгается
12:13
в Сферу там жизни людей искусственный интеллект А И это конечно Значит там ещё
12:20
более там оказывается значимым и в общем сейчас конечно точные науки это
12:25
Математика это сфера то что называется по-английски computational Science наука
12:32
о я не знаю как как точно перевести на русский
12:38
язык наука о о компьютерном моделировании Да вот она используется в
12:45
лингвистики и и там есть соответствующие модели функционирования языковой системы
12:50
очень эффективные там например Когда вам часто звонят там всякие такие роботы Они пока
12:58
что находятся всё-таки не на достаточном уровне развития Но это всё
13:03
движется семимильными так сказать шагами вообще там точные методы Там языкознании
13:09
они в лингвистике они просто позволяют фиксировать нечто там с достаточной
13:17
точностью То есть если мы берём например там толкование слова там в
13:23
словаре то мы видим просто это интерпретация на обычном
13:29
там русском языке так сказать литературном Ну с некоторыми усложнения да то есть и то
13:38
что толкуется и то с помощью чего толкуется
13:43
это один язык он несколько
13:51
усложнённые ряды При таком способе описания да то
13:57
есть слова с близким значением описываются плохо разводятся плохо А
14:03
если вы используете специальный семантический язык основанный на там языке исчисления
14:11
предикатов в логическом языке то значение описывается более точно Но это не означает что это
14:19
какое-то открытие это не открытие это новый способ более точный способ
14:24
описания того чем лингвистика занималась Ну начиная с грамматико
14:31
поне А сколько сейчас вообще Вот таких вот направлений математики Ну вот у нас два факультета в МГУ Да как для всех
Сколько всего разделов в математике?
14:38
загадка зачем их два а там ещё куча кае иь Я как-то однажды впечатлил е когда
14:43
студентом был не помню зачем я там забрёл видел табличку кафедра бесконечных чисел Если ты хочешь
14:49
спросить именно про разделы математики а не места где ей учат не Вот про раздел
14:55
продел то здесь очень сильная этажность наблюдается огромная этажность То есть у
15:01
нас идёт как бы вот нулевой этаж Если хочешь первый Давай считать первый
15:06
нулевой этаж когда нет понятия числа это вот до сих пор якобы если
15:12
верить такому фоссум пор на планете есть племена которые не дошли до числа Как
15:17
такового как абстракции вот вроде как есть ещё не то что они не дошли им это не нужно просто Ну да может
15:24
быть как-то их Да их абстракция от пространства вокруг них не
15:31
требуется несколько лет назад в Перу археологи нашли человеческие останки среди прочих находок позвонки нанизанные
15:37
на палки вещь довольно-таки странная учёные пришли к выводу что сохранность целостности скелета даже после смерти
15:44
имело большое значение для древних жителей анд и самой важной частью скелета считался именно позвоночник
15:51
поддерживающий тело вертикально поддерживать тело вертикально не лишние сегодня 10 лет назад Челябинские
15:58
Юрия крюка ова придумали оригинальную методику под названием кордус И сарус
16:04
она помогает улучшить состояние позвоночника и избавиться от боле в спине самым гуманным образом вот такой
16:10
ортопедический тренажёр называется кордус в основе действия принцип глубокого расслабления около позвоночных
16:16
мышц подходит для поясницы горного отдела и шеи выступающие части тренажёра
16:22
а подвесом тела давят на зажатые мышцы влять чего спазм снимается и
16:27
возвращается лёгкость Вот это кордус и его лучше использовать в паре с сакру сом он создан специально для Креста и
16:34
поясничного отдела позвоночника цена базовой модели около 5.000 руб есть и более продвинутые модели э как у меня в
16:42
руках cordus fibra с режимом вибрации снимает стресс и улучшает сон ещё одна новинка аппарат сарус физио А с фикцией
16:50
и микротоковой стимуляцией а также улучшает кровообращение в области малого
16:55
таза продвинутая версия стоит и подороже немножечко 12000 руб аппараты cordus
17:01
ирус прошли сертификацию в России и за рубежом ссылку на модели оставим в описании кроликом скидка по промокоду
17:08
10% о наличие противопоказаний проконсультируйтесь с врачом мы берём Вот первый этаж Когда
17:16
уже есть числа и с ними уже операции абстрактные без отсылки Фрукты это и поезда потом второй этаж – это вот исы и
17:23
и это когда мы уже когда мы замечаем что есть много в
17:29
каких-то довольно вроде бы разрозненных задачах о том с какой скоростью идёт теплоход при
17:35
начальных условиях и о том сколько грибов соберут девочки с мальчиками при каких-то начальных условиях да то есть всё свойст там каких каким-то линейным
17:41
уравнениям нужно их решать для того чтобы их решать нужны иксы там игре иногда Z даже бывает нужно то есть когда
17:47
речь идёт о переменных то есть символьная алгебра она появляется в школе в средних классах символьная
17:53
алгебра заслуга в общем-то альми и далее Виета это уже
18:00
дальше идт значит это я ВС пока пока вертикально ВС растёт да Дальше изучается функциональный зависимости то
18:08
есть ставится вопрос что вот у нас есть возведение в степень Да а как обратная
18:14
операция выглядит ну скажем для сложения обратная операция выглядит как вычитание Да чтобы найти число X такое что в сумме
18:23
оно должно давать Томи дание
18:29
умножения чтобы Нати чило Тае что при умножени на нужно А вот хитрость состоит в том что
18:36
при возведении в степень всё работает несколько сложнее потому что x в степени
18:42
и в степени x вообще говоря вещи разны если ты случайно неь двойку и четвёрку А
18:48
корень корень это одна обратная а логарифм другая
18:59
мен X а постоянный Y то X разрешается как корень степени Y из Но если ты в
19:07
выражение X степени Y ра C считаешь X данным тебе а Y ищешь то Y – это
19:14
логарифм C по основанию X поэтому обе эти функции Жалко что в школе это не
19:21
подчеркивается явно что мы исследуем обращение возведения в степень это
19:27
кони ри у нас два обращения левое обращение и правое всё это в абстрактной алгебре прекрасно применяется в группах
19:34
это всё идёт левый обратный правый обратный всё становится понятным но в школе они тоже есть потому что x в степени Y не равно Y в степени x поэтому
19:40
у нас обратные разные и у них совершенно разные свойства корни изучаются чуть раньше логарифмы чуть позже но это всё
19:46
равно всё X век логарифм придумал непер но в принципе ну до него конечно тоже было но
19:53
я к тому что то что в школе ты не обнаруживаешь мию лоам и других связано ровно с тем что школа заканчивается на
19:59
XV веке дальше уже ВУЗ грубо говоря Эйлер Который жил в XV веке нано выдумал
20:05
все разделы современного мехмата там первых двух курсов математический анализ Линейная алгебра какие-то там дифуры
20:12
специальные методы их решения вот да переходим вот к дальнейшему описанию фундамента дальше
20:21
в фундаменте лежит математический анализ То есть когда алгебра и геометрия Школьная мы договорились что есть уже И
20:26
кстати за душу каждого математика борется ангел
20:32
геометрии и Дьявол абстрактной алгебры это такая поговорка То есть это очень как бы такие разноплановые вещи
20:39
геометрию ты видишь вот непосредственно Может там как-то да геометрию легче объяснить человеку хотя там бывают очень
20:44
сложные задача алгебра – это всё-таки язык перевода в символы там ну и самое
20:49
плохое что может произойти с школьником И к сожалению почти всегда происходит это когда за уравнениями забывается их
20:57
су и просто он запоминает рецепты вычисления каких-то буков Ну это мой
21:03
случай ну это не твой случай ты всё-таки антрополог и наверняка какие-то математические модели у тебя там есть
21:09
вот мне показали как надо статистику применять в конкретных ситуациях я её как везен применяю не надо Ну ты можешь
21:17
вполне вникнуть и увидеть почему это происходит да то есть это это как бы за этим всегда стоит какая-то суть но в
21:23
геометрии она не скрывается нигде никак А в алгебре она где-то за буквами вот
21:28
значит соответственно дальше идёт ступень вот этих вот абстрактных понятий группа кольцо модуль поля автоморфизм
21:36
идеал куча слов есть это абстрактная алгебра которая является Значит вишенкой
21:42
на торте во втором курсе любых серьёзных математических специальностей факультетов и это пока тоже В общем всё
21:49
фундамент А вот дальше Ты для себя решаешь если ты занимаешься скорее физикой ты занимаешься дифференциальными
21:55
интегральными уравнениями системами значит каких-то вот динамические системы вычисляет погоду например на завтра это
22:03
ты подставляешь там трх переменных три уравнения там дифференциальные какие-то
22:08
зависимости идут и ты пытаешься их на компьютере или вручную значит
22:13
проинтегрировать Чтобы понять погода на завтра Вот либо ты значит Ну или ты абстрактный математик занимающийся этими
22:19
вещами Ну вот потом значит если ты становишься алстом там очень большое ветвление идт то есть там по сути дальше
22:27
если ты с свою алгебру накладываешь на исследование каких-то
22:35
свойств множеств решений систем уравнений свойства
22:41
множеств решений систем уравнений то есть выписывания Рассматриваешь в многомерном пространстве сколько там переменных
22:46
столько измерений будет Вот соответствующую какую-то страшную поверхность да и у неё смотришь сколько дыр сколько там каких-то несуразно
22:53
другого вида это называется значит алгерия топология потом есть ещ там несколько Разде Ну отдельно стоит в
23:00
фундаменте Комплексный анализ то есть комплексные числа – это числа которые обобщают вещественные Ты позволяешь себе
23:07
извлечь корень из минус едини Ну Разрешаешь да математика вообще такая интересная наука Она себе всё разрешает
23:16
захочешь коре из ми1 пожалуйста его конечно среди обычных чисел Не может быть Ну значит будет необычное число ты
23:22
его вверх нарисуешь вот у тея вещественная прямая такая идт вверх ты рисуешь эту ишку Да и корень из мину
23:29
едини потом ты значит по этой оси накладываешь все её кратные Ну потом ты складываешь как вектора ещё вот это вот
23:35
с этим складываешь получается все точки плоскости вот эта плоскость называется комплексными числами То есть все числа плоскости – это комплексные числа
23:41
современная математика в основном вся сразу переходит к комплексным числам А если ты занимаешься гидродинамики
23:48
например то ты пишешь уравнения и смотришь их там всякие стабильные режимы это всё потом решение алгебри уравнений
23:55
именно в комплексных числах Хотя вроде бы гидродинамика вода не комплексная вода её можно
24:00
пощупать Да Она мокрая но там возникает значит Комплексный анализ который он же
24:06
кстати служит для того чтобы правильно делать крыло самолёта чтобы была большая скорость Подъёмная сила и так далее Вот
24:12
вот этот Комплексный анализ он да да И конечно теория чисел вот как она была
24:18
3.000 лет подряд так она её актуальность не проходит то есть ставятся новые задачи какие-то старые решаются и там
24:25
все методы на ходу все комбина забыл комбинаторика тоже стоит в фундаменте Вот то есть а а а значит алгебра значит
24:34
абстрактная алгебра Линейная алгебра математический анализ комбинаторика Комплексный анализ – это всё фундамент дифференциальное уравнение В принципе
24:40
тоже фундамент вот Ну и дальше Вот разрастаются все эти области Ну так наверное я ещё много чего забыл но в
24:48
целом картина Вот такая вот Действительно ли Нет предела этим построением или это уже какая-то такая
Задача, которую математик Эйлер решил спустя две тысячи лет
24:54
абстрактная заумь которая уж совсем отрывается реальности Ну просто вот я к
25:00
чему говорю я вот Хочу уточнить что я представляю как занимается Вот антрополог Да нашли череп написали череп
25:06
Ну он череп объективно вот в земле лежит вот Либо мы его нашли либо не нашли да какие-нибудь там ботаники нашли там
25:11
новую цветочку как бы описали цветочку а цифры числа Да все эти формулы новых это
25:18
же мы в голове их придумываем смотри значит смысл такой смысл в том что 3.000 лет назад Ну
25:26
наверное 2 с по вс-таки лет назад
25:31
математика Ну как бы пришла к некоторым задачам которые решить она была не в
25:37
состоянии например Существуют ли нечётные совершенные числа Что такое совершенное число совершенное число это
25:44
такое число что оно равно сумме всех своих делителей Ну только кроме самого
25:49
числа да Ну вот например 6 да делители 1 2 3 и 6 складываем 1 + 2
25:57

3 6 получается да а Вот напри 18 берёшь Какие делители 1 2 3 6 9 Да ну и сама 18
26:08
которое мы отбрасывает 2 п 3 П 6 П 9 уже больше 18 21 она несовершенно Да берём п у пяти
26:17
всего два делителя 1 и 5 потому что оно простое значит п отбрасываемая Но дальше будет 28
26:24
совершен 1 2 4 7 14 Дальше была целая история этой загадки
26:31
то есть там значит в древнем мире не могли придумать ни одного нечётного числа с этим свойством для чётных вывели
26:38
некую очень красивую формулу или Да но не могли доказать что все чётные числа
26:44
получаются по этой формуле поэтому пришлось подождать 2000 лет до
26:51
Эйлера Леонард Эйлер великий русский математик говорю это не стыдясь потому что большую часть жизни прожил в России
26:59
ээ у него было два очень длинных периода с двадцать шестого по сороковой это 1700
27:04
1726 по 1740 когда он жил в России потом 1765 по 1783 когда он а отошёл к
27:12
праотцам и похоронен на Смоленском кладбище в санкт-петербурге Так что это полноценный русский учёный это
27:19
основатель русской математики до него было Что называется 2 +2 от Мери отреж
27:25
всё начиная с селера началась русская математическая ш через 100 лет она дала фантастические результаты такие как
27:31
лобачевский чебышовка что любой чётное совершенное число имеет
27:38
вид предсказанный флим связь времён через 2000 лет через
27:43
кучу умерших и возникших снова цивилизаций Через что только ни было да между вторым
27:49
с половиной веком или тьм веком до нашей эры и 1750 годом
27:59
и вот ВС это время эта задача как Путеводная звезда Она плыла и передавалась как эстафета между вот
28:05
цивилизациями которые в настоящий момент были круты в математике скажем Арабский мир был крутейший момент Аль харизме
28:13
Леонард пизанский по кличке фибоначи первый учёный математик эпохе
28:18
возрождения в X веке ездил учиться в Арабский мир То есть как сегодня арабы
28:24
приехали бы куда-нибудь ну понятно да в один из ведущих университетов тогда было ровно наоборот и о значит ли
28:32
это что как бы задача такая запредельно сложная или просто может все эти 2000 лет Никто особо и не пытался Конкретно
28:39
она сложная там надо было на самом деле то что доказал Элер в принципе мог доказать иф Клит но В
28:46
некоторых случаях это не так например задачи на построение есть четыре
Четыре задачи на построение: почему древние не смогли их решить?
28:52
невероятных совершенно зада которые древние не смогли решить
28:58
общности по крайней мере три секции любого угла нет пожалуйста 360° он у
29:04
тебя видишь по 120 пожалуйста Да циркулем и линейкой всё надо делать это два таких супер прибора циркуль и
29:10
линейка есть такая целая теория построения с помощью циркуля линейки так вот задача с помощью циркуля линейки
29:16
сделать три секцию любого угла Ну не если 90° поме Тоже легко там построить угол в 30 но например в 30° тебе Дан
29:24
угол Вот сделай циркулем линейкой угол в 10 А сломали все копья сделать не смогли
29:30
другая такая задача была очень мифологических Греков была куча богов с
29:36
которыми они каким-то странным образом общались через там ээ всякие эпосы Да которые до нас дошли
29:42
так вот один из эпосов состоит в том что Боги которым люди хотели как-то воздать
29:48
сказали удвойте куб у вас висит золотой куб в честь нас удвойте на следующий
29:53
день У них висел удвоенный куб но удвоенный по стороне боги заржали и
29:59
сказали это у восьмерки что надо было действовать
30:04
циркулем и линейкой Но вот построить циркуле линейкой сторону удвоенного куба
30:09
то есть корень кубический из двух не справились Потом семиугольник значит
30:15
правильный пятиугольник с помощью циркуля линейки строится чрезвычайно красиво настолько красиво что сама
30:22
картина построения убедила тму Лебедева что математика для него может быть интересной И полезной он до этого считал
30:27
что полезно до него но когда ему нарисовал как строится циркулем линейки правильный пятиугольник Он сказал да
30:32
Слушай ну ну в конце концов в дизайне точно это может быть полезно я гово беру свои слова назад Видимо да видимо бывает
30:39
так вот этот пятиугольник его построение это действительно Фантастическая эстетическая Красота Вот просто возьми
30:46
Брось всё Сегодня вот сядешь на мцд и посмотри в интернете как строится циркулем линейка и правильный
30:52
пятиугольник это древние умели греки а семиугольник Не умели и их страва и оди
30:59
угольник Не умели ти угольник Не умели Да сети угольник Не умели 15 я пропустил потому
31:05
что п очень легко строится из треугольника и пятиугольника вот там де не уме никакие простые вот эти Не умели
31:12
вообще девятиугольник ПК 3 к число сторон Не умели строить циркуль
31:19
линейкой Ну и последняя задача это квадратура круга тебе Дан Круг циркуль
31:25
нужно построить квадрат той же площади фактически означает построить число Пи там после того как исследуется что можно
31:32
что нельзя строить выясняется что это сводится к этому так вот все эти задачи стояли в течение 2000 лет они были
31:39
решены фактически эварист галуа то есть вот это вот его новая математика которую
31:46
он изобрёл Да и которая до неузнаваемости изменила облик математических книг и статей позволило
31:52
строго доказать что ничего из вышесказанного сделать нельзя то есть не
31:58
существует никакой конечной процедуры действий циркулем и линейкой которая
32:05
доказуемо приводит к трисекция любого угла которая доказуемо приводит к удвоения Куба то есть построению отрезка
32:12
корень кубических двух который и так далее про остальные задачи да про Сере уголь они никогда в жизни не смогли бы
32:17
это решить потому что там закладывались математические идеи которые развивались 2.000 лет постепенно расширяя понимание
32:26
людей вот от этой науки то есть она такая как бы она полностью преемственная в других науках обычно были какие-то
32:33
революции в какие-то моменты полностью менялась представление о мире Да в математике этого никогда вообще не
32:40
происходило то есть представление о природе вещей менялись от каких-то супер
32:46
теорем типа теоремы гедали О неполноте это да Но вся предыдущая математика от этого не отменялись никогда То есть она
32:52
только наива всё выше и выше математика это бывает сложно наш
Все ли математические задачи сможет решить ИИ?
32:59
мозг вообще не создан эволюцией для математики он создан Для того чтобы шляться по савани и собирать то что там
33:05
плохо лежит а считать мы не должны на самом деле ни разу тем удивительнее что
33:10
люди способны не только что считать 2 + 2 а и какие-то более сложные вещи придумывать но с помощью вот этого
33:17
своего хитрого разума Мы создали в числе прочего искусственный интеллект который уже сугубо порождение математики То есть
33:23
это Циферки это единички и нулики поэтому возможно искусственный интеллект какого-то следующего уровня и поколения
33:30
будет лучшим математиком чем современные математики Единственная проблема покамест что математик Может поставить
33:36
перед собой цель и э сформулировать проблему и пытаться её целенаправленно решить а компьютерный интеллект покамест
33:43
не может и мы ставим задачу мы люди но э считать он может лучше нас Ну допустим
33:49
перебирать просто варианты Ну допустим если решение какой-то задачи находится перебором и человеку там 100.000
33:56
вариантов перебрать будет сложно Ну можно но он потратить на это много лет Например а Компьютер сделал это за 3
34:02
секунды и такие простые задачки искусственный интеллект уже сейчас решают лучше людей а более сложные там
34:09
где какое-то всё-таки творчество Нужное и какую-то волю проявлять пока искуственный интеллект не ставит и в
34:14
общем-то и не решает Но это пока искуственный интеллект Он вообще не очень-то ещё интеллект А в некотором
34:20
будущем может быть будет это делать лучше Ну правда тогда большой вопрос поймём ли мы что он там порешал потому
34:27
что наш мозг остаётся пока тем же самым Так что будущее покажет насколько искуственный интеллект окажется лучшим
34:33
математиком чем математики создавшие искусственный интеллект как начинался там искусственный интеллект это была
34:40
такая идея там инженерного характера что вот там раздва Готово Вот там у нас есть
34:47
чёрный ящик это там интеллект человека а а как устроено так сказать моделирование
34:53
там в частности компьютерное моделирование мы подаём какую-то информацию на вход это чёрного ящика и
34:59
потом подбираем там каким-то образом функции параметры этого чёрного ящика
35:04
чтобы давался приблизительно такой же результат Как как мыслит человек вот Он
35:10
как-то решает интеллектуальную задачу вот на входе там есть задача а на выходе значит решение и вот значит Инженерный
35:17
подход тогда это было начало пятидесятых годов и первое из задач
35:23
которая так сказать решалась там исследователями это создание алгоритма который автоматически
35:31
решал бы так сказать доказывал формулы значит там системой
35:36
автоматического там вывода логического вывода и оказалось что да что можно вот
35:42
там подбором вариантов в В некоторой формальной системе там исходной вот дать
35:48
там постулаты правила там вывода типа там моду и так далее И всё И значит там
35:55
система перебрав варианты тот который оказывается правильным То есть он
36:01
соответствует сделан по правильным там правилам вывода которые
36:07
предусмотрены в данной формальной системе получался хороший результат и люди были в эйфории но в частности вот
36:13
один из если мне память не изменяет такой Саймон один из так сказать творцов этих
36:21
они называ универсальные решали задач вот так назывались
36:28
и значит он писал будущий так сказать лауреат Нобелевской премии Он правда
36:35
получил Нобелевскую премию в области экономики потому что искусственного интеллект не было такой номинации при
36:42
Нобеля вот и он писал что Да вот мы так сказать на пороге величайших открытий
36:47
вот скоро будет искусственный интеллект и мы сейчас всё так с вот уже чит работают эти там универсальные там
36:54
решали задач и конечно И это была Эйфория там в конце
37:00
пятидесятых годов была невероятная Эйфория по этому поводу геометрические задачи
37:07
искуственный интеллект часто решает очень хорошо а потому что геометрические задачи – Это обычно как бы нащупать
37:13
какой-нибудь приём А приёмов Ну 1.000 Ну как бы нормальный мозг 1.000 всё-таки
37:18
долго будет перебирать а он Ну вот прикладывает допустим Ну 1000 на 1000 на 1.000 миллиард – это вообще фигня всё
37:25
равно да то есть он берёт может перебрать все миллиард возможности применения ТХ приёмов подряд и
37:30
наткнуться просто на решение Вот Но это что касается геометрии это таких загадок
37:36
Ну типа школьных олимпиад может быть да но что касается серьёзных математических проблем
37:56
выстрадать совершенный компьютер ну как бы интерфейс приятный
38:01
такой с тобой разговаривает но заменой всё-таки интеллекта там решающего задачи
38:08
вряд ли в ближайшее время будет И уж точно никогда не будет замены интеллекта который ставит серьёзные вопросы а вот
38:16
замена интеллекта который формулирует 25 вариантов ЕГЭ легко и
38:21
уже ну а есть вообще прецеденты когда бы компьютер решил какую-нибудь задачу
Как ИИ смог решить задачу о четырех красках, которую не могли решить?
38:28
которую вот математики бились бились там решали Да да есть прецедент 1700
38:34
1970 шестом году это была проблема четырёх красок то есть ещё до всяких
38:40
ии просто обычный компьютер перебивал 1.000 вариантов и сказал что во всех случаях четырёх красок достаточно
38:46
сказать Про изда четырёх красок рассмотрим карту мира Ну там 200 стран допустим и между ними как-то устроены
38:53
граница как-то там где-то здесь тройной стык там тут четверной тут какой-то е
38:59
тут долгая граница двух стран задача раскрасить её так чтобы страны не
39:05
сливались ни в каких случаях Сколько нужно красок ответ
39:12
чере задача стояла 100 лет представляешь Вот такая детская задача Да была
39:18
сформулирована в середине X века и продержалась более 100 лет хотя есть зада которы как я сказал дер
39:24
2 так вот это доби все все возможные случаи были доби компьютером в 1976 году
39:32
также обри ди Грей другую очень красивую плоскую задачу недавно решил тоже с помощью
39:39
применения компьютера то есть мозг вооружённый компьютером время от времени
39:45
быстро что-то пере Ну проверять но всегда это всё равно он выступает как помощник то есть он так а вот вот как
39:51
раз вопрос Это не было решено потому что просто Никто особо и не пытался Просто
39:57
никто не перебирал перебирал ну компьютер который может 1000 вариантов перебрать появился незадолго до этих семидесятых годов так же как сегодняшние
40:04
вот эти вот не чисто же теоретически может кто-то засесть там знаю Там 10 лет подряд там перера да лу Дольф
40:12
вычислил 600 что ли знаков чесло что что-то невероятное короче в XV
40:18
веке за 20 лет а сейчас Эйлер бы уже вычислил гораздо
40:23
быстрее потому что он придумал некий А во смотри быт Так что открывается
40:29
какой-то совершенно новый метод до Эйлера число Пи то есть
40:35
отношение длины окружности Да к диаметру оно очень плохо приближалось то
40:42
есть оно медленно там были какие-то известные ряды которые к нему сходились но ужасно медленно то есть нужно чтобы
40:47
допустим девять знаков иметь тебе нужно до миллиарда суммировать вот такого типа при сдел экспоненциально быстрое
40:54
суммирование для этот момент этот был прорыв гораздо более сильный чем если бы в этот момент
41:00
появился компьютер который это всё быстро считает то есть Элер вручную победил бы компьютер на старых этих самых то есть здесь как бы время от
41:08
времени появляются какие-то именно идейные прорывы и в проблеме четырёх красок все
41:15
ждут Что может быть появится идейный прорыв то и дело где-то появляется какое-то доказательство на пять страниц
41:21
полностью без компьютера что-то такое вот то есть как бы математика развивается и в этом и в том но в том
41:26
скорее кибернетика то есть искусственный интеллект Ну это как бы вмк а вот идейный прорывы – это то чем мы то чем
41:33
вот нам что нам интересно наверное есть какой-то предел когда вот нашего мозга уже вообще Физически не хватает на
Почему задачу «Простые близнецы» пока не смогли не разгадать?
41:39
решение или пока такое не предвидится ограничение ты знаешь об этом математики
41:44
никогда не думают ну какие-то задачи стоят и их никто не может решить например простые Близнецы 11 13 Да два
41:52
простых числа 59 61 те которые через два идут ну понятно что
41:58
пром быть не может пото что делится на А вот два подряд нечётных в принципе уже
42:04
ну каких-то принципиальных теоретических вот ограничений нет чтобы они были оба простыми ещ и предположил что таких вот
42:10
простых близняшек будет бесконечное количество Чем дальше будешь уходить ВС больше больше будешь находить но не
42:17
сейчас просто никаких практически даже идей там минимальные идеи были у
42:23
юную те стоит как стоит и как бы и решить не
42:29
могут и применение не очень пока понятно которое будет есть просто задачи которые на данный момент нам не
42:35
даются но сказать что мозг А вот на сегодня мы упёрлись в какие-то
42:41
ограничения мозга Нет скорее организацию социума то есть ещё до того как люди доходят до этой стадии понимания
42:47
математики происходит на глазах В общем развал предварительных ступеней то есть
42:54
как-то вот сорни чтобы сделать хорошее образование для того чтобы это вот получить Сколько сколько либо массово
43:00
вот это вот не получается то есть мы упёрлись в орг возможности обще общество
43:05
а не в отдельный мозг такое уже немножко из другой серии про статистику есть
Насколько любая статистика правдива?
43:10
много на эту тему всяких измышления изречений э ну я вот как антрополог у нас вся антропология – это сплошная
43:16
статистика э ну вот просто цифры цифры цифры понятно что там на картинках
43:22
появляются красивые черепа а как бы у антрополога этот как в матрице тоже Циферки такие зелёные ползают вот Ну
43:28
может не совсем Циферки но графики по крайней мере но тем не менее в голове большинства людей есть такие аксиомы ну
43:34
такие псевдо аксиомы что типа там есть ложь есть большая ложь есть статистика вот ну всякая такая чушь Вот что по
43:42
этому поводу можно сказать насколько она эта статистика вообще реалистична Ну смотри
43:47
значит статистика в руках умелого мерзавца и под лица перед лицом
43:55
ничего не мыслящей толпы пипец понятно да то есть это действительно это
44:00
действительно больше чем ложь больше чем большая ложь то есть он вывернет всё наизнанку Ну давайте Я приведу один
44:07
абсолютно политический пример абсолютно политический рассмотрим результаты ЕГ от года к году Ну естественно профиль
44:15
потому что база понятна каждый год министр Кравцов отчитывается что результаты ЕГЭ за нынешний год в среднем
44:20
лучше чем в предм внимание говори
44:28
подпись на этот профильный е за последние около 10 лет количество
44:34
заявивший туда уполовинивание
44:57
статистике а при этом вокруг никто не бельмеса вообще ни в чём уже не понимает то да то да но если бы все кто слушают
45:06
немножко подумали своей собственной головой то они бы этот вопрос конечно задали и поставили бы министр в очень
45:11
неловкое положение то есть статистика – это прекрасный инструмент разговора умного человека с умным Ну а и да
45:19
инструмент манипуляции когда умный говорит с дураком Нужна ли математика всем
Всем ли нужна математика?
45:25
математи ногие считают что нужна это Например вечная беда биофака что и при
45:31
поступлении почему-то на биофак биологический факультет математика решающий предмет и на первых двух курсах
45:37
математика наибольшее количество студентов отсекает на взгляд многих Биологов меня в частности Это
45:44
неправильно потому что не обязан любой биолог знать математику ну почему-то далеко не все математики знают биологию
45:50
более того они её вообще не проходят вот конечно математика нужна в определённом моменте и должны быть супер математики
45:56
Но это мега профессия на самом деле это очень сложная вещь э поэтому Ну в первом приближении 2 +2 считаете Да многим
46:03
полезное Да и то обходятся да то есть многие люди там тысячелетиями там миллионы лет наши предки жили вообще без
46:09
всякой математики прекрасно себя чувствовали и выживали для поддержания же цивилизации математики Нужны но не
46:15
каждый обязан быть математиком математика она полезная для некоторой тренировки мозгов Но не все к не исконно
46:21
ээ Ну есть мнение что это такая ленивая отмазка Да что я типа гуманитарий я
46:27
поэтому не математикой считать не умею на самом деле действительно многие не склонны Ну равно как далеко не все математики например умеют сочинять стихи
46:34
играть на скрипки рисовать картины или не знаю там заниматься антропологи вот
46:39
также и не все антропологи художники поэты и кулинары там не знаю юристы обязаны знать математику Вот но э в
46:46
каких-то пределах Да это полезно по крайней мере полезно знать что это самое математика существует как явление и
46:53
относиться к ней адекватно Да что вот она есть мы знаем что она есть и Слава Богу что есть вот эти Лобастый персонажи
46:59
которые этим занимаются Слава Богу что они анимы чем например молодой
47:05
специалист э ну даже так скажем опасен да для бизнеса потому что он а готов
47:11
применять вот эти формулы и моделей действовать более осознанно применив те
47:17
знания кейсы какие-то которые он изучал в ВУЗе но у него нет опыта чтобы а
47:25
осознать неприменимо есть вот этих готовых схем А с опытом появляется вот это понимание
47:33
что в чистом виде это неприменимо и начинает работать уже здравый смысл какие-то корректировки вносить в условия
47:40
задачи То есть я бы как раз а советовал людям которые вот большие
47:47
математики так скажем всё-таки включать гуманитарную составляющую своего мозга и
47:53
балансировать вот есть хороший термин такой здравый смысл Ну я бы сам Может к нему не пришёл
48:01
к пониманию Что именно так называть нужно это качество Но я прочитал что
48:06
Джек уэлч это вот General Electric Великий топ-менеджер такой мирового
48:12
масштаба А он как раз считал что это качество номер один для управленца
48:18
неважно там предприниматель или топ-менеджер вот здравый смысл потому что Никакое наличие знаний и творческих
48:25
способностей без здра Смысла не поможет принять правильное решение Поэтому вот
48:30
мы очень часто у себя в работе Когда видим что человека понесло Вот то есть
48:38
он пытается какую-то вот идею прямо очень жёстко отстаивать мы говорим здравый смысл где вот ты
48:47
просто сейчас идею отстаивает А вот со стороны если здраво мыслящей обсудить рассудить то получается что много и
48:54
других составляющих и идею нужно смягчить и действовать чуть
48:59
Иначе я считаю что Математика это очень красиво Вот лично моё мнение такое что Каждый должен прикоснуться к этой
49:05
красоте так же как прикасается к красоте поэзии или там может быть ходит в какие-то Ну Третьяковскую галерею
49:12
например да читают книги все же читают книги правильно Мне кажется что имело бы
49:17
смысл каждому просто посмотреть на красоту математики Но я не утверждаю что она нужна каждому вот каждый человек
49:24
может решить что она ему не нужна Пожалуйста пусть решает Ну просто вопрос исключительно в том как человек
49:30
вообще строит свою судьбу Ну вот скажем профессия курьера Да Хорошая профессия
49:38
на свежем воздухе в принципе я работал курьером както работал да ну студентом
49:44
ещё когда был я проводил опросы Московский департамент заказал нам опрос мы бегали оправа
49:51
большая-большая была анкета бегали оправа Вот в общем курьер в принципе
49:56
очень даже неплохая работа Но вот ты понимаешь Вот курьер который знает математику проложит маршрут вдвое лучше
50:03
и получит вдвое больше денег если он будет такой умный может
50:08
быть он не пойдёт в курьеры А может и пойдёт Между прочим как сказать не она
50:13
Там не такая маленька я там всё привожу пример я постоянно троллю всех говорю что если вы не будете учиться вас ждёт
50:19
карьера курьера и потом значит как-то я узнал что 120.000 они спокойно делают Ну
50:25
если опять же знают пото что если они просто бездумно прокладывают маршрут то будет
50:30
60 Ну вот как сказать ну а художнику нужна Может наоборот не нужна как раз то
50:35
есть профессии где есть хоть какая-то оптимизация абсолютно необходимо
50:41
нуждаться в математике потому что инструменты оптимизации это математика математика и только математика Но если у
50:46
тебя в профессии никак не заложена оптимизация если она связана с искусством там налаживание личных
50:51
отношений людей Ты психолог не зна мелих конфликтов и ж или Ты музыкант
50:58
психология Не просчитывается ну потому что я видел да такие исле массовая просчитывается как
51:05
по принципу статистики воспроизводимость психологических экспериментов она там что-то к нулю стремится вообще Ну вот и
51:11
ты сам ответил доверия к математике в таких около гуманитарных областях очень
51:16
мало в экономике есть чётко определённая сфера её компетенций математики внутри
51:22
неё она ничего а за пределами как-то всё рассыпается вот буквально такие когда
51:28
Вчера я был на сборище там экономистов ну я там со своим был как бы и вот там экономисты Ну экономист один конкретный
51:36
сказал что там математика что-то как-то не очень работает Ну она вот работает при
51:43
дизайне аукционов при анализе транспортных вопросов она как бы может
51:48
работать иногда при анализе какие последствия будут иметь те или иные ставки налогообложения Ну то
51:55
есть она иногда Работает иногда очень в конкретных вопросах и если ты чётко
52:01
вразумительного везде назвал какие-то параметры которые
52:07
ты умеешь мерить и так далее То математика приглашается Но как Только у тебя всё это расплывается и точно не
52:12
понимаешь даже что тебе мерить надо Да тогда математики фактически нет очевидная область применения
Почему в бизнесе математика — не самое важное?
52:20
математики – это бизнес потому что бизнес – это про денежки А денежки счёт любят а счёт – это математика Поэтому в
52:27
бизнесе Да математика Приложи Ну и в экономике в широком смысле очень даже другое дело что не во всех сферах и не
52:34
во всех этажах этой самой Экономики и Бизнеса математика приветствуется потому
52:39
что бизнес – это ещё и про отношение людей а почитать отношение людей Ну в
52:44
принципе-то Можно Но люди очень сложны и далеко не всегда логичны в своём поведении Ну просто ещё слишком много
52:50
факторов которые мы не можем запихать в этот математический аппарат Ну то есть гипотетически Наверное это можно но
52:55
просто но переменных поэтому бизнес в некотором роде это тоже искусство потому
53:01
что это про общение людей и не всё там можно посчитать поэтому считать полезное
53:06
но не всё нужно считать как и в математике для решения любой задачи
53:12
нужно собрать осмыслить данные то есть условия задачи
53:17
дальше пробежаться по методам решения задачи и понять какой из них здесь
53:24
применим может быть даже несколько методов пробовать Ну в общем-то решение сложной бизнес-задачи оно сродни решению
53:32
и математической задачи то есть есть входные данные и должен быть ответ
53:38
какой-то берём не берём Вот и причём такой простота ответа Она не должна
53:44
говорить о простоте процесса который приводит к этому ответу а то есть и в
53:51
том числе математика же на высшем уровне оперирует и с задачами где недостаточно
53:57
данных и вот там где недостаточно данных Гораздо тяжелее то есть в основном люди
54:03
любят решать простые вот где число неизвестных равно числу уравнений вот А
54:09
когда у тебя получается меньше число уравнени чем число неизвестных то
54:14
ответом будет являться множество А И вот это множество его тяжело человеку
54:20
представить Ну и вообще войти в задачу с нехваткой данных Я просто не раз с этим
54:26
сталкивался когда я даю задание и человек говорит а а я же не знаю вот это
54:32
ещё непонятно Вот это непонятно и приходится говорить что вот ты как Эксперт Ты дай какой-то пороги какие-то
54:39
множество значений каких-то Оцени и вот ну у меня ощущение что человек без
54:45
математического знания математического аппарата ему как-то тяжелее в таких категориях мыслить То есть у него очень
54:51
вот всё чётко данных нет А я ничего сказать не могу а мне странно потому что
54:57
у меня вот тех же данных нет я прямо сразу говорю а вот столько будет такая
55:02
цифра будет но это не всё-таки не раскладывается В уравнении естественно
55:08
то есть это тип мышления скорее вот так математически А в каких областях
В каких областях математика противопоказана?
55:14
математика противопоказана Ну вот уже прозвучали художники дома с
55:19
женой если настраивать отношения с помощью математики ждёт развод Скорее всего в отношениях с друзьями в
55:24
отношениях с близкими вообще если тебе какие-то люди дороги не
55:31
просчитывать отношения с ними с помощью математики вот ну и в целом Я не знаю конечно Мне кажется человек очень
55:38
хаотичное существо то есть в нём иррациональное начало гораздо выше рационального поэтому математику Мы
55:45
скорее играем математика стала интересной и развелась там где возник
55:52
серьёзный излишек как бы да жизненный а так в принципе да в принципе ну в
55:59
человеке остаётся очень сильное рациональное начало в любом и соответственно а попытка там вот
56:06
построить математические модели поведения людей Ну вот если речь идёт о взятии кредита наверное какие-то модели
56:12
есть и то честно говоря даже Они они буксуют если они там на троечку работают примерно А вот если речь идёт о каких-то
56:18
более сложных шагах А как человек там к тому или иному
56:23
общественному мнению там при при соединиться не присоединиться ничего не выходит то есть
56:30
пишешь какие-то модели а либо непонятно как их на практику пришить либо там Непонятно как измерять либо что-то ещё
56:36
непонятно либо завтра они сами на эту реальность повлияют вот факт того что эта модель есть влияет на то что
56:43
реальность меняется вот так что математику привязать можно далеко не
56:48
везде Но где она точно привязывается так к моделям неживой природы вот там всё чётко всё по закону математики идёт в
56:54
химии физике Вот про биологию уже не знаю что-то как бы с живой природой Я не уверен что
57:01
математика всё описывает тем более Ну всё Не всё закономерности законо конечно описывает Ну антропология говорю В общем
57:08
вне себе нормально Ну вот сюда есть некое допущение Но прият что можно посчитать это самое допущение и мы знаем
57:13
насколько мы не знаем Ну да ну то есть математика работает как помощник чем
57:19
дальше от живого принятия решений живыми конкретными отдельными лицами тем лучше
57:24
Ну хотя есть Другая точка зрения и в принципе на практике она подтверждается что Ну по крайней мере в антропологии
57:30
это так работает что если антрополог хорошо квалифицирован то он видит как
57:36
оно на самом деле Ну что это группа там допустим одна или их две Да там насколько они соотносятся а Математика
57:42
это просто уже удостоверяет и как бы печать ставит что да это правду так
57:47
кластерный анализ э ну кластерный раз это ерунда Нет там какие-нибудь нормальные методы но не суть важно какой
57:53
метод даже главное что это вот как бы удостоверение это правда так А в принципе если человек
57:59
грамотный Ему и так это очевидно что так это или не так потому что ну наш мозг всё-таки работает по большему количеству
58:05
показателей чем компьютер в который мы загоняем эти Циферки То есть я череп померю там ну 20 измерений допустим да а
58:11
глазом я сваю не 20 глазом ты считывает видимо совсем непонятно Даже
58:17
несмотря на весь искусственный интеллект миллиарды нейронов как они там ж собой
58:23
Единственная проблема что как понять насколько квалиф исследователь то есть два не тут два разных заключения один
58:29
скажет правду другой соврёт А как я могу заранее со стороны узнать кто из них грамотно это уже чисто теоретико игровая
58:35
проблема Да это чисто теоретико игровая А вот тогда опять же переходя Ну в какой-то степени возвращаясь прикладная
Прикладная и теоретическая: кто главнее
58:42
и теоретическая Вот они как бы существуют Независимо Да там мехмат вмк
58:47
ну они ются да то вот что из них всё-таки первично вторично то есть понятно что в начале были практические
58:52
задачи там построить прямой Уго в том-то и дело что Нет похоже что нет то есть
58:58
они ставили и решали математические задачи Ну прямой угол Понимаешь это просто вот взял один треугольник 3 4 5
59:05
он имеет прямой угол потому что теорема Пифагора 3к п 4К ра 5к Ну и что тебе ещё
59:11
надо собака Да зачем они начали 34.000 лет назад выяснять Как устроены
59:18
все поголовно прямоугольные треугольники с целыми сторонами зачем а не зачем потому что это интересно то есть на
59:24
самом деле источник математических задач не в практике приложение в практике а
59:30
источник вот тут отсюда они идут путём обобщения уже решённых путём там
59:38
естественного упрощения тех которые не могут быть решены на данной момент да то есть она исключительно смысловым образом
59:46
полностью определена собой самой собой а вот вокруг да то есть вокруг ходят
59:51
прикладные области которые подсматривают говорят что вы там ещё выдумали за последние 50 лет О вот сейчас мы на этом
59:58
сделаем Да вот то есть это примерно так работает и в общем наоборот это не работает когда рассказывается о том что
1:00:05
математикам должны ставить задачу практики Этот человек просто который так говорит он может
1:00:11
Ну ну я не хочу никого оскорблять Просто про есть один такой может гулять лесом
1:00:16
это происходит не так это происходит строго наоборот А есть такое что в математике какие-то обла друг другом
Есть ли какие-то области в математике, которые противоречат друг другу?
1:00:24
противоречат дру другу допустим вот я много раз слышал что в физике там физика там макрообъектив
1:00:42
уровне не такое Ну вот в математике Ну если оторваться от реального мира такое
1:00:48
есть Что вот какая-нибудь там такая математика ская математика они меж собой Смотри это же вопрос То есть если ты
1:00:57
изучаешь арифметику остатков отделения на 13 то число о сложенное с собой 13
1:01:02
раз даёт но Ну понятно что это противоречит обычной единице Да обычной математике то есть здесь сразу
1:01:08
договариваются в каком поле мы живём Ну там математика там математика конечных полей математика там поле рациональных
1:01:15
чисел математика непрерывная над полем вещественных или комплексных чисел то есть здесь всё равно как бы они не противоречат они
1:01:21
просто чуть-чуть вот эти вотча акси рихтовать Говорят в этом случае будет
1:01:27
так в этом случае так тут нет противоречия потому что аксиома это положена разная а аксиома Откуда берётся
1:01:32
она чисто когда мы хотим изучать арифметику остатков мы пишем список аксиом который более годится для
1:01:39
арифметики остатков который её полностью удовлетворяет и этот список аксиом будет противоречить списку обычных числовых
1:01:45
аксиом но это не будет противоречие математики с математико реальности практической Он хоть как-то обязан
1:01:51
Конечно потому что это определяет как раз те самые шифрование кодирования те самые личные кабинеты То есть это
1:01:56
совершенно напрямую относится к реальности просто модель в этом случае вот такая именно на на основании таких
1:02:02
чисел выводится надёжные шифры А на основании обычных комплексных чисел летают самолёты да то есть у тебя как бы
1:02:09
они в практике Ну нет никакого вот пересечения Где бы могло настать какой-то крах из-за того что это разные
1:02:15
теории они просто под Разно сделаны Да ну у тебя как бы у тебя Медведь не противоречит Волку это разные животные Медведь – это
1:02:22
Медведь Да а волк – это волк приэтом у них обоих четы лапы да Ну немножко по-разному устроен цвет там размер и
1:02:28
какие-то иные свойства также здесь это просто разные там в нашем зоопарке есть много разных моделей они живут и имеют
1:02:35
разный вид Ну они же эти Ну волк-то медведь они объективные а это-то в
1:02:41
голове математиков а в голове математика всё объективно абсолютно всё что есть у меня в голове всё есть на самом деле
Кто-то вообще пытается разгадать нерешенные задачи?
1:02:46
какие-то там супер великие задачи которые до сих пор там не решены Ну наверняка же такие есть там ка спи Да
1:02:52
конечно 1.000 штук с ходу можно при Да ну вот э их вообще кто-то решает или
1:03:01
Многие из них в принципе никто не решает не Нет нет нет большинство знаменитых
1:03:06
задач в непрерывно фоновом режиме одновременно решает там несколько тысяч человек то есть это А с какой частотой
1:03:12
вообще вот какие-то такие решения случаются раз во много лет то есть это как бы я я к тому что не надо писать
1:03:19
рефераты на тему там тех или иных нерешенных задач не надо потому что это абсолютно точно исключено что человек на
1:03:26
бумаге что-то спал там незнакомый с общей с общим трендом то есть человек который имеет шанс что-то добиться это
1:03:32
тот человек который полностью Ежедневно в это погружён знает всё что происходит и при этом очень-очень умный намного
1:03:38
умнее всех остальных Ну типа Перельмана то есть мораль что пределов по сути как
1:03:44
бы не особо есть и пока ещё задач хватит на следующие голо Нако вати Кстати тут
1:03:51
же вот прямо интрига если уже более-менее все поре Да там чуть
1:03:57
более сложные В общем тоже более-менее поре остались какие-то запредельно сложные нет ли в этом проблемы что Вот я
1:04:03
допустим там школьник хочу стать математи мне говорят что Вот точно следующую задачу решат через 100 лет это
1:04:09
будет самый гений вообще на всей планете среди на самом деле выход очень простой шансов как бы нет выход очень простой в
1:04:18
любой самой мелкой области математики вот когда ты дол до дробления Так что их
1:04:24
там ты да есть не знаю сотни или тысячи совершенно Элементарно формулирует Зачем
1:04:32
формулирует задач которыми просто никто не занимался но они просто они очень мелкие вот в масштабе крупном масштабе
1:04:39
они не видны То есть это как бы а любому студенту добросовестный профессор
1:04:44
конечно может дать задачу вполне решае Ну просто она Мало кого интересует Но вот он ему даст в качестве тренировки
1:04:49
нуно конечно дальше имеется в виду что Если он действительно сильно вырастет над собой он приступит к одной из там глобальных задач
1:04:56
или он придумает какую-то новую теорию тоже может быть что такое док новые класс задач можно Ну да да что такое
1:05:02
докторская Да докторская диссертация – это либо решение какой-то знаменитой
1:05:09
проблемы интересовало типа ты человек либо это построение совершенно новой
1:05:15
интеллектуальной теории это вот ну как бы принцип но пока ты не доктор Ты
1:05:21
можешь решать мелкие задачки тренируясь на них Роме того
1:05:26
ком их там в стране человек наверно 50 крутых и ещ там 500 неплохих каждый день
1:05:33
думают о том чтобы поразить весь мир Да придумать прям вот так
1:05:40
формулирует очевидно интересно и никогда никому не пришла в голову что я извлёк из всего вышесказанного что математика
1:05:48
на данный момент по крайней мере с нашими мозгами практически бесконечно и вс ещ есть чем заняться это бев коренных
1:05:56
задач и тех которые нам достались со врем античности и тех которые возникли недавно в результате напряжённых
1:06:04
исследований всё это ждёт вас дорогие друзья так что вставайте на этот тяжёлый
1:06:09
путь становитесь математиком вот математика вообще нынче в каком-то
1:06:14
тренде что ли не сказал бы в моде Да но про неё Все говорят у меня был страшный сон это 2005 год у меня был страшный
1:06:22
сонм снид занимаемся где-то в каком-то жутком вонючем подвале пишем мелом формулы на
1:06:30
вот этих вот изт крысами стенах там тихо Это всё
1:06:36
делаем с фонариками потайными и вдруг врывается Сам он всех кладёт значит
1:06:43
мордой в пол всё все арестованы все обнаружены за занятиями математико запрещенными в Российской Федерации всем
1:06:50
грозит уголовная статья за математику по 5 лет по сроки
1:06:55
ужасном холодном поту проснулся и Господи Господи Господи Иисусе Христе
1:07:00
спаси нас от этой участи А мы к этому шли мы к этому шли страна к этому шла и
1:07:05
вот вдруг вот как буквально Как как чудо Господне тут Путин буквально через некоторое время после этого совсем
1:07:11
небольшое пишет что стратегия математического развития математики стая сво голового угла и так далее В общем
1:07:17
вот так вот этой история я и хочу завершить Да в общем можеш что-нибудь добавить замечательное завершение
1:07:24
Спасибо огромное математика царица наук
Математика — царица наук?
1:07:29
да царица всех наук математический аппарат используется
1:07:36
везде Ну то есть аппарат физики в математике не используется Ну то есть какая-то первооснова вот как это мифы
1:07:43
легенд Древней Греции читал там каких-то вот была Ну наверное как
1:07:50
библейские истории там какие-то вот нх были которых там было Вот таких гигантов
1:07:57
каких-то они уже там ждали всех богов и так далее вот математика наверно вот там в основе всего Нет я не готов так
1:08:05
сказать по-моему и физика царица наук и химия там царица
1:08:10
наук это такая метафора ра схожая которая бессмысленна Почему не дают Нобелевскую
1:08:17
премию по математике существует Легенда состоящая в том что
1:08:24
ноль девушку и или это уже даже была его жена Я точно не знаю и Она встретила
Почему математикам не дают Нобелевскую премию?
1:08:30
математика влюбилась в него и он её у Нобеля увёл А эту Легенду очень любят
1:08:36
математики версия ещё состоит в том что Нобель сказал что давать за что-то что не имеет прямого продолжение практики
1:08:42
ему не интересно потому что он изобретатель там какого-то динамита или что-то такого и поэтому он должен давать только за практику он хочет давать за
1:08:48
практически Ну как там там каким значит без мыла в одно место залезли экономисты
1:08:53
с премией нобелевского комитета конечно это очень вее Но это отдельная история математики поступили более благородно
1:09:00
они учредили премию имени Нильса хенрика Абеля Каким образом математика приводит
Каким образом математика привод ум в порядок?
1:09:05
ум в порядок кстати вопрос очень хороший Он не не праздный и не глупый значит
1:09:12
Дело в том что видимо в процессе решения задач замедляются какие-то механизмы
1:09:18
старения тут вот прям не знаю к вам вопрос к антрополога но вроде бы люди
1:09:23
которые заниматся математикой гораздо дольше находятся в своём уме эмоции они
1:09:29
очень сильно вредят человеку я вот вообще за то чтобы эмоции они ну человек
1:09:35
давал Волю эмоциям в хорошем смысле В личном общении в на отдыхе там например А в работе а
1:09:44
этим все практические эмоции они очень сильно мешают особенно в управлении то
1:09:50
есть человек не может рассказать что произошло А у него вот этот рассказ о том что произошло обрастает
1:09:56
какими-то словами которые описывают его эмоциональный заряд и это мешает
1:10:03
восприятию И если в ответ человек начинает свои эмоции накладывать вообще
1:10:08
безумие получается Поэтому мне кажется вот математическое такое сухое мышление
1:10:16
то вы не можете решать математику и вставлять туда эмоциональные
Всегда ли 2+2=4?
1:10:21
слова ут мыслить последовательно вообще тематики это прекрасный способ
1:10:28
упражнения для ума и это и это очень важно Я в своё время когда Ну Я учился
1:10:35
на отделении структурной кладо лингвистики филологического факультета МГУ и я не то чтобы был так был склонен
1:10:43
к так к математике Я скорее был гуманитарный юноша но
1:10:48
знакомство с логикой например и это абсолютно необходимо
1:10:55
любому филологу причём знакомство с логикой там в хорошем объёме не в объёме тех
1:11:03
учебников которые пишут там там где всё очень просто и так сказать Элементарно надо как-то понимать Вот именно соли вот
1:11:11
как как там строится это логическое рассуждение что допустимо что нет Это
1:11:18
очень упражняется ум Очень полезная вещь Всегда ли ДД Да ну взял Вот тебе вот у тебя на
1:11:27
полу квадрат Да он состоит из скольких клеток Ну вот если 2 над взять да 1 2 3
1:11:34
4 всё произведение это вычисления площади фигуры Зачем нужен корень из
Зачем нужен корень(-1)?
1:11:40
мину о чтобы изучать движение жидкости потому что геро динамика вся построена
1:11:46
на комплексном анализе То есть все уравнения которые там пишутся немыслимо решить без комплексных
1:11:53
чисел этом тоже не Тана большая почему так происходит почему Например если ты
1:11:58
хочешь решить простейшую вроде бы по формулировке задачу Вот у тебя есть кубики детские Вот ты взял да
1:12:05
а собрал из них куб большой большой куб а потом вынул один кубик и выкинул А из
1:12:11
оставшихся собрал огромный квадрат на полу вот При каких значениях это возможно Да ответ только 1 Ино то есть
1:12:19
вот если один кубик был вот тебя был куб ты его выкинул у тебя пустой квадрат то есть грубо говоря ответ такой этого не
1:12:25
бывает Угу ответ я не знаю ни одного решения без комплексных чисел то есть
1:12:31
без корне из минус единицы То есть все решения которые мне ну мне известно ровно одно решение оно состоит
Могут ли пересечься параллельные прямые?
1:12:38
в исследовании делимости целых гаусо вых то есть комплексных чисел Ну вот как бы
1:12:46
то есть √ из -1 служит той же цель что и вся математика а именно постижение
1:12:52
истины решение задач уравнений и так далее в том числе и в естественных науках
1:12:58
Могут ли пересечься параллельные прямые Да на проективной плоскости
1:13:04
принцип проективной плоскости – это принцип железной дороги вот когда ты смотришь Вдаль и у
1:13:09
тебя как бы вот эти параллельные рельсы на самом деле они все сходятся в точку вот если рядом ещё одна пара Да ещё один
1:13:17
путь ещё один путь они все сходятся в одну и ту же точку Так вот есть совершенно точная математическая модель
1:13:23
в которой Каму пучку параллельных прямых соответствует одна и только одна точка на бесконечности причём там и там это
1:13:29
одна и та же точка будет в ту и в ту сторону А если повернёшь пучок параллельных прямых то это будет другая
1:13:35
точка И все эти бесконечные точки образуют так называемую бесконеч удалённую прямую это модель проективной
1:13:42
плоскости которая выдумана значит наверное феликсом кляйном А может быть ещ раньше для собственно тех же нужд что и
1:13:49
вся остальная математика вымывается для упрощения решения каких-то уравнений
1:13:55
Ну математики конечно скажут что могут просто аппарат нужно ввести не в клива
1:14:02
геометрии лобочевского и тогда всё сойдётся они прямые пересекутся Ну
1:14:07
кстати я собираю антикварные книги и брошюры Лобачевского где впервые был
1:14:14
парад введён А этот Они на мировом рынке очень ценятся ну то есть это прям вот
1:14:20
брошюр вообще математические книги X века они не очень дорого стоит вот то
1:14:26
есть допустим можно если интересно кому какое-нибудь дифференциальное исчисление 1820 года купить не знаю там за 5.000
1:14:33
руб за 10 вот а а вот эти брошюр 10 страничек стоят 20-40 000 долларов а
1:14:42
почему потому что это виха в развитии математики и такого рода Реликвия она
1:14:49
как памятник истории и она принадлежит не России а всему человечеству
1:14:55
поэтому любой Коллекционер в мире он почёт за честь вот брошюр в которой
1:15:01
говорится о том что параллельные прямые пересекаются в своей коллекции иметь
Всегда ли математик выигрывает в казино?
1:15:07
Всегда ли математик выигрывает в казино никогда не выигрывает там вообще нет математики Ну кстати если строго
1:15:13
говорить Я на самом деле неверное утверждение сейчас сделал Ну Суть в том что чтобы выиграть в казино нужно иметь
1:15:20
какие-то другие способности есть определённая там математика но она во-первых давно уже всем известно вот
1:15:26
поэтому выиграть с помощью неё не получится вот ну и во-вторых вас выгонят в шею если там начнёт применяться что-то
1:15:33
что-то очень годное так что я могу ответить следующим образом
1:15:38
математик который думает о каких-то казино он уже не математик я один раз
1:15:45
по-моему В девяносто восьмом году когда рухнул вот этот вот доллар там очередной раз очень сильно там в три раза я Ну как
1:15:53
сказать это ту бы я пря думаю ВС пойду в казино и
1:16:00
оты но у меня было 300 долларов чтобы отыграться вот и Да очень было смешно но
1:16:07
я и реально и выиграл потом тысячу Причём я там три раза ходил Вот Но это
1:16:13
как бы на уровне какой-то было такое конечно нервного расстройства потому что я очень много денег потерял И это про
1:16:21
знаю как стрес снять даже не столько из-за того что деньги потеряла из-за того что сама
1:16:28
модель рухнула бизнеса и ну в результате А через месяц потом я придумал вот свой
1:16:35
свой бизнес новый которым 25 лет занимаюсь Можно ли вывести формулу
Можно ли вывести формулу красоты?
1:16:41
красоты нет потому что глубокая иррациональность нашего мышления а самая величина
1:16:48
иррациональности самая максимальная – это иррациональность восприятия противоположного пола Это наверно тебе
1:16:55
Почему так получается формулу не формулу но там представление
1:17:00
фрейм там красивый девушки красивого мужчины видимо Можно я думаю что можно
1:17:07
научить нейронную сеть на там множестве фотографий определять там красивых людей
1:17:14
но это не будет формула в там традиционном понимании то есть Выполни
1:17:19
всё и станешь красивым Правда ли Люди делятся на математиков и гуманитариев
Люди делятся на математиков и гуманитариев?
1:17:25
не не делится в математике и гуманитарии – это ложная дихотомия и если человек
1:17:33
говорит Ой отстань от меня своими вычислениями Я гуманитарий то я всегда спрашиваю его Извини пожалуйста а в
1:17:39
какой именно области ты гуманитарий ты историк или ты филолог Классик или может быть ты изучаешь древние языки Кто ты а
1:17:48
он да Да блин никто Я не люблю твою математику Я говорю тогда ты неучи балбес а гуманитария тебя себя назвал
1:17:54
очень зря Люди делятся на там действительно группы разные Я не
1:18:01
уверен что только две Но то что есть там люди склонные к логическому мышлению к
1:18:08
решению логической задач кстати в моей там жизни уже достаточно долгой Мне
1:18:14
встречались коллеги Там гуманитарии абсолютно там логическим стилем мышления
1:18:20
вот а есть люди склонные к такому метафорами и и тоже и таковых довольно
1:18:29
много так что есть есть такое разделение Просто этим не ограничивается всё всё
1:18:34
множество возможных типов мышления Ну наверное да
1:18:40
и я бы наверное даже как вот про множество говорил некое Да на там
1:18:46
допустим 70% 80 математик но там на 20 гуманитарий Вот потому что вот в
1:18:53
чистом виде Математика это конечно какая-то как сухая
1:19:00
такая травинка Мне кажется то есть всё-таки я вот просто это по себе тоже
1:19:06
ощутил Потому что когда я учился на математике То есть была такая мысль вот
1:19:12
всё с точки зрения математики рассматривать вот какая-то логика такая Но это тяжёлая такая жизнь то есть потом
1:19:20
я её начал наполнять гуманитарной составляющей там УВК архитектурой живописью литературой вот книги стал
1:19:28
собирать социальные науки социология философия психология то есть ну это
1:19:33
как-то интересно мозг наполняет В каком возрасте начинаете учить математику уже
В каком возрасте начинать учить математику уже поздно?
1:19:39
поздно Если ты имеешь в виду Олимпиадные достижения позволяющие поступить в любой
1:19:46
ВУЗ то классе В седьмом можно уже не начинать Если ты имеешь в
1:19:52
виду как-то более чтобы стать профессиональным учёным в
1:20:00
какой-либо области кроме математики то и девятый класс не рано не поздно Если ты
1:20:06
хочешь стать профессиональным математиком то кроме редчайших исключений всё-таки ты начинал с мат
1:20:12
класса исключения есть но крайне редки Андрей Михайлович и городский это типичное исключение То есть в принципе в
1:20:19
принципе с математикой худа лучше пораньше чем раньше тем лучше но
1:20:25
исключения бывают и Здесь математика с одной стороны это
1:20:30
очень сложно а с другой стороны это то что нас окружает При желании всё можно свести к математике а можно не сводить и
1:20:38
прекрасно что математика безгранично занимайтесь математикой Ну если мозгов
1:20:44
[музыка]
1:20:53
хватит с