Фантазии математика Дрейка

Наш мир вероятно устроен намного сложнее чем мы часто о нём думаем. Миллиарды сознаний в нём заняты своими обычно простыми повседневными делами и заботами. У каждого человека есть своё прошлое и будущее, что в своей совокупности  также может определять и его настоящее. Возможно многие вещи которые люди сейчас делают и к чему так стремятся в недалёком будущем станут не так однозначны и во многом потеряют свой первичный смысл который даёт нам надежду на то будущее которое мы так хотим принять и увидеть через несколько лет. Однако время по прежнему неумолимо диктует свои законы всех тех вещей которые своими связями незримо формируют нашу сложную реальность проекции будущего всей планеты.

 Ещё в 1950-е годы был дан важный задел технологиям чипов  и РНК-генетики,  что в последствии  ученым удалось интегрировать в единые системные молекулярные био-матрицы способные проектировать новые формы жизни и интеллекта. 
 Уже к середине 21-го века была создана первая единая атомная квантовая модель опутавшая буквально всю планету и основанная на динамически связанных квантовых матрицах  синтетических нейронов. 
Всё конечно вышло из открытий устройства структуры атомов. Планетарную модель связали гармонические бинарные резонансы - которые по сути являлись квантовыми процессорами и собирали сверхбольшие данные с датчиков размером лишь с небольшие молекулы.
Так возникла Квантовая Планетарная Модель - которая работала как единая информационная система всего мира. Она постепенно объединила невероятно число нейронных моделей буквально всего - и эти модели стали намного сложнее всего того что было создано и возникло до этого за всю историю земли - включая  и  самих сознаний людей.

 Когда наступила первая сингулярная интеграция алгоритмов этой Модели, она стала настолько плотно заквантована, что события мира и сознания большинства людей стали формализованы до мельчайших событийных математических шаблонов. То есть каждый человек смог осознать практически все варианты своего относительно недалёкого будущего. Планета ожила и стала думать и осознавать всё происходящее независимо от сознаний людей.
И это по сути было только начало - впереди нас ждали манящие дали космоса, который в основном  должны были осваивать умные роботы весьма подобные людям, но намного более сильные и выносливые. 
Далее шёл 22-й век - век активной экспансии человека в космос. Так как на Земле быстро развивающейся цивилизации становилось жить всё более тесно..

 Очевидно, что все важные события в мире, да и  в нашей повседневной жизни - не такие случайные, как можно подумать. Последовательность многих  из них  имеет достаточно определённую очерёдность во времени и множественные связи. 
 Если подумать - в этом нет ничего в общем удивительного - просто так устроен мир. Невозможно заселить жильцов в дом до того как его построили. Нельзя было открыть компьютерные чипы до появления первых машин и самолётов.  Не может человек сделать какие-то действия до того как он родился или после того как умер.  Это вещи хорошо известные всем нам с детства. Так что знаю их математику можно понять почему, с какой вероятностью и когда что произошло, и также - что могло произойти в другом случае..
 Всё началось ещё с создания Теории Относительности, когда учёные неожиданно узнали, что наша огромная вселенная тем не менее представляет собой некое подобие чёрной дыры с особыми свойствами. 
 Как можно заглянуть в будущее ?  Здесь нужна весьма сложная и витееватая математика, которую ещё предстоит создать..
 Время действия этого сюжета - примерно вторая половина 21-го века.
 Очевидно одно,-  что многие события так или иначе упорядочены во времени..
- Об этом думал молодой математик, который хотел сделать модель Земли и таким образом понять, что нас всех ждёт в ближайшие годы или даже десятилетия.   Математическая модель, увы, не давала точного ответа – её исходные посылки были некорректны. Но математику было всё равно интересно её изучать более детально и пристрастно. 

Ему нравилось ломать голову над загадочными уравнениями и цифрами, которых становилось всё больше..  И вот в один обычный день он вдруг обнаружил, что одна из его моделей  прямо противоречит другим. Выяснилось, он упустил  одну важную деталь, и его теоретическая конструкция была существенно не полной.  Когда он это понял у него уже были триллионы разных вариантов модели будущего нашего мира.
Его поразила эта огромная виртуальная вселенная, в которой он оказался. Она была устроена довольно сложно,- намного сложнее чем он думал сначала, когда его только заинтересовала эта проблема тысячелетия.  Ему не приходило в голову,  как работает этот мир – так же как в математике, здесь существовала огромная группа неизвестных переменных.  Но он не привык сдаваться и продолжал искать наиболее интересные решения этой невообразимо сложной и противоречивой задачи.  Формулы собирались вместе складываясь в достаточно сложные модели, - так постепенно возникало ощущение что программы начинали жить своей самостоятельной жизнью представления математики.

С этой минуты мир, который стал для него привычным и даже банальным, с его измерениями и симуляциями - заметно изменился. У математика был виртуальный помощник, который знал буквально все нужные теоремы и мог оперировать большими данными, а также помогал писать код программ.    Было такое чувство, словно гигантский компьютер взял на себя всю тяжелую физическую работу по обработке больших объёмов информации, которая поступала из просторов интернета, чтобы за несколько минут создать нечто, что потом можно было долго анализировать  и доводить до ума. 
Но не всегда эти странные открытия заканчивались так, как хотелось бы специалистам в этой ещё мало изученной области знаний.  Мир не хотел двигаться дальше, и их постиг полный провал:  нереальное число связанных вместе матриц в данных не сходилось с выдвинутой учёными гипотезой.

 Не в состоянии понять всю сложность логики мира, математики оказались практически отброшенными назад, и многие годы работы их практически не продвинули на пути к новым работающим моделям.   
Это было довольно  странным фактом безвыходной ситуации, в которую попали учёные..
Но время шло и вот однажды -  когда  новый закон сходящихся матриц событий, проходящий проверку опытами и теоретическими выкладками учёных, начал хоть как-то со скрипом работать, -  особо выдающиеся умы в математике наконец встретились  на своей важной исторической сессии  в большом красивом зале, куда были приглашены все кто имел какое-то отношение к данной работе.   Им  было необходимо и хотелось обсудить важные аспекты поиска новой математической истины, начавшей работать с некоторыми допущениями их новой цифровой модели всей планеты.   

Вот почему сразу же после официального открытия конференции,  кому-то в голову пришла достаточно необычная мысль.  Она словно давно витала в воздухе, но никто не брался её сформулировать более точно и во всех деталях.   Перед тем как начать говорить, все  увидели ходящего взад и вперёд по залу невысокого, плотно сбитый мужчина. 

Это был достаточно  известный математик  Дж. Моррис.  Никто толком  не знал , что он тоже работает над моделью "Объединенные Матрицы итераций множеств вариаций будущего".   Ему удалось продвинуться немного дальше и определить сколько нужно связанных вместе моделей планеты, чтобы можно было что-то  реально  предсказывать.  Оказалось, что это число очень велико и составляет порядка  10 в 32 степени. 
Многие посчитали создание такой сложной виртуальной системы не реальным делом, но профессор всех успокоил и уточнил некоторые важные детали такого сложного математического решения..   

- Теперь пойдёмте дальше.  Сама математика была относительно проста. Нужно было построить как бы огромное векторное множество в виде нейронной сети, которая бы идеально подошла для моделирования буквально любых объектов. Проблема была в том, что это всё было довольно сложно синхронизировать в пространстве  и времени..  Настоящее вычислительное время нельзя было синхронизировать, потому что на нём был основан алгоритм событий примерно за пять веков, и многие из них были недостаточно хорошо и точно известны. Поэтому приходилось что-то достраивать интерполируя большое число данных из прошлого. 
Тогда в качестве виртуального аналога появлялось огромное количество статичных "моделей будущего" которые в точности приближались к настоящим моделям, но всё же не были достаточно точны для проведения над ними множества итераций. Коллизии и разрывы данных происходили постоянно, что стало головной болью многих учёных которые работали над моделью уже давно.  Те кто занимался её реализацией, даже говорили что они никогда не видят модели целиком. Наверно была какая-то более сложная технология, которую можно было применить если хорошо её доработать и постараться приспособить к новым полученным формулам и алгоритмам.
Да, эта работа была совсем не простая, но она всё же шла, хотя и достаточно медленно. Впрочем, в этом не было ничего удивительного, -   потому-что вот эта модель будущего, которая была когда-то предсказана, теперь действительно существовала, то есть это уже не была гипотеза для умов которые её построили  практически  с нуля..  Математики продолжали тасовать большие данные - пока не пришли к более или менее компактной модели нашего будущего.  И оно во многом оказалось не таким  как это представляли лучшие умы до этого.

 Есть много частых событий которые происходят буквально каждый день или даже в течении нескольких минут, но более важны  редкие события которые происходят в первый раз, либо происходят  раз  в 10 и более лет. Если таких  редких событий  вдруг  происходит достаточно много, это значит что информация матрицы земли входит в какой-то новый цикл своего развития. Это всё нужно детально сопоставлять с помощью сложных алгоритмов. Когда глобальная матрица меняется обычно возникает ряд совершенно новых событий, которые модель должна знать заранее и вычислять предположительные даты их совершения. Конечно чтобы это всё отследить модель должна быть невероятно сложной, так как она будет отслеживать максимальное количество важных событий и находить среди них ключевые  и наиболее знаковые. Всё это очевидно дело будущего..

 В будущем у каждого человека должен быть свой умный ИИ, который знал бы о нём буквально всё - до мелких деталей всей его жизни.  Это сюжет про то как учёные смогли решить сложную задачу тысячелетия по прогнозированию больших данных в масштабах всей нашей планеты.
 Нужно было создать новую единую планетарную модель, которая может предсказывать многие важные события на основе весьма сложных больших расчётов  компьютеров нового поколения.

 Эту Модель математик Дрейк назвал - "Сходящиеся Матрицы итераций множеств вариаций будущего Земли".
В нашем мире - эволюция и буквально всё держится на больших числах и  на их повторах,  вот почему невозможно сделать генератор случайных чисел ( об этом знают все математики ) - а то, чем обычно пользуется человек, - это весьма упрощённые модели реальности, - хотя нам этого в большинстве случаев и достаточно, но не для того, чтобы решать более сложные математические и научные задачи,- чем то что мы уже можем на данном этапе технологического развития..
Виртуальные модели помогут нам в будущем проникнуть в такие области знаний, в которые никакими приборами или экспериментами мы не смогли бы проникнуть никакими другими техническими способами ..
Примерно так была открыта структура молекул ДНК, когда учёные её практически вычислили на кончике пера.

 Кто то скажет - что "математика - скучная наука", но так обычно думают люди которые плохо понимают, чем в принципе сегодня занимаются математики и как это повлияет на ход всей дальнейшей эволюции нашей цивилизации.
Когда происходят похожие, но вроде бы никак не связанные события, - мы говорим, что это просто совпадение, но на самом деле за этим стоит сложная математика множеств сходящихся матриц событий. То есть проще говоря любое совпадение создаёт в нашей реальности новые сложные математические формулы, которые с этого момента начинают работать..
Очевидно, что все важные события в мире, да и в повседневной жизни - не такие случайные, как можно подумать. Последовательность многих из них имеет достаточно определённую последовательность. В этом нет ничего удивительного - просто так устроен мир. Невозможно заселить жильцов в дом до того как его построили. Нельзя было открыть компьютерные чипы до появления первых машин и самолётов. Не может человек сделать какие-то действия до того как он родился или после того как умер. Это вещи хорошо известные всем нам с детства. Так что знаю их математику можно понять почему, с какой вероятностью и когда что произошло, и также - что могло произойти в другом случае..

Есть много частых событий которые происходят буквально каждый день или даже нескольких минут, но более важны редкие события которые происходят в первый раз, либо происходят раз в 10 и более лет. Если таких редких событий вдруг происходит достаточно много, это значит что информация матрицы земли входит в какой-то новый цикл своего развития. Это всё нужно детально сопоставлять с помощью сложных алгоритмов. Когда глобальная матрица меняется обычно возникает ряд совершенно новых событий, которые модель должна знать заранее и вычислять предположительные даты их совершения. Конечно чтобы это всё отследить модель должна быть невероятно сложной, так как она будет отслеживать максимальное количество важных событий и находить среди них ключевые и наиболее знаковые.
Много важных событий произошло в конце 19-го века когда люди начали использовать электричество.
1879 год - Томас Эдисон изобретает первую электрическую лампу.
1895 год - Рентген открывает рентгеновские лучи.

30 апреля 1897 года, директор Кавендишской лаборатории Кембриджского университета Джозеф Джон Томсон впервые сообщил о существовании заряженных субатомных частиц неизвестной природы, которые вскоре были названы электронами. Хотя это достижение традиционно принято приписывать одному лишь Томсону, на самом деле оно стало результатом многолетних исследований разных ученых из разных стран.

1911 год - Резерфорд открывает планетарную модель структуры атома.
В декабре 1895 года профессор Вюрцбургского университета Вильгельм Конрад Рентген обнаружил жесткое электромагнитное излучение, практически мгновенно получившее его имя. В феврале 1896 года руководитель кафедры физики в парижском Национальном музее естественной истории (а по совместительству главный инженер французского Управления мостов и дорог и профессор Политехнической школы) Антуан Анри Беккерель случайно выявил проникающее излучение, непрерывно испускаемое солями урана — и тем самым открыл радиоактивность. Как уже говорилось, в 1897 году Джозеф Джон Томсон сообщил об открытии электрона.

 К этому процессу вскоре подключились и физики-теоретики. В 1900 году Макс Планк объяснил свойства чернотельного излучения на основе идеи квантования энергии ( постоянная Планка ). В 1905 году Альберт Эйнштейн создал специальную теорию относительности, объяснил броуновское движение на основе молекулярной гипотезы и построил квантовую теорию фотоэффекта.
В следующем десятилетии в физику вошли планетарная модель атома, предложенная Эрнестом Резерфордом (1911 год), квантовая теория простейшего одноэлектронного атома (Нильс Бор, 1913 год), эйнштейновская общая теория относительности (1915 год).
Затем последовали концепция спина (1924–25 годы), создание нерелятивистской, а вскоре и релятивистской квантовой механики (1925–1928), разработка в этом же десятилетии двух версий квантовой статистики, описывающих частицы с целым спином (бозоны) и полуцелым (фермионы), и открытие нашим замечательным соотечественником Георием Гамовым эффекта квантового туннелирования (1928).
На начало четвертого десятилетия пришлись теоретическое предсказание нейтрино (1930), и открытия в 1932 году первой античастицы, позитрона, и незаряженного «кирпичика» атомных ядер, нейтрона.

Дальше фундаментальная физика развивалась уже не столь стремительно, продолжая и осваивая итоги революции.
Очевидно что в этой последовательности дат есть некая алгоритмическая логика того как связаны эти события, и что предопределило и послужило причиной этих значимых открытий.


 **

У математика был ИИ, который может на основе всех нужных данных использовать известные математические формулы и теоремы - и таким образом решать поставленные людьми новые глобальные задачи.

ИИ сказал следующее,- что задача имеет смысл и реальные решения если создать очень много подобных моделей нашей Земли. Он предложил создать 10 в 32 степени связанных вместе универсальных моделей планеты..
Когда задача будет доказана математически - на основе этого должна строится детальная виртуальная модель множества миров подобных нашему и потом из этого множества выбираются те, которые наиболее близки к нашей реальности.
 Созданная модель не зная как устроен наш реальный мир на основе исходных данных начала поэтапно воссоздавать события нашего прошлого всё более приближаясь к нашему времени. Модель была настолько детальной что учитывала все структуры мира буквально до физики отдельных частиц и атомов.

И так, в один прекрасный момент сверх детальная сгенерированная учёными модель начала достаточно точно предсказывать многие события нашего недалёкого будущего. Для этого пришлось отслеживать в режиме реального времени буквально все мельчайшие события в масштабах всей планеты. Сначала предсказания этой Модели были не значительными и на небольшой период времени, но постепенно точность этих предсказаний становилась более высокой.
Нужно также придумать что смогла предсказать эта модель и как эта информация повлияла на дальнейшую эволюцию нашего реального мира и также повседневную жизнь людей которые теперь все свои действия сверяли с данными  глобальной детальной Модели событий планеты..

Математик по имени Дрейк был в восторге от достижений своей новой математической модели Сходящихся Матриц итераций множеств вариаций будущего. Он был убежден, что она может предсказать будущее с точностью до квантового уровня атомов и частиц. Однако, он столкнулся с проблемой коллизий, где различные версии модели давали достаточно противоречивые результаты в зависимости от баз исходных данных. Проблема была в том что новые итерации модели не были достаточно точно синхронизированы во времени.
Тогда он обратился к своему ИИ, которого звали Эдвард и он хорошо разбирался во всех математических моделях и теоремах. Дрейк попросил его помочь в разрешении этой не тривиальной проблемы.
Эдвард в результате детального анализа понял, что основная проблема заключалась в ограничении количества данных, на которых основывалась эта сложная модель. Решением было создание огромной сети из 10 в 32 степени взаимосвязанных моделей всего что есть на нашей планеты.

ИИ объяснил Дрейку, что если модели расположить на разных мировых плоскостях множеств событий, то их сгенерированные данные могут быть объединены в одну мега- модель. Эта новая модель, которую они назвали "Объединенные Матрицы итераций множеств вариаций будущего", использовала данные со всех моделей на всех мировых плоскостях проекций для создания более точного предсказания будущих событий.
Как только была достигнута необходимая точность предсказаний, информация была передана правительству на общее рассмотрение.
Самое интересное произошло позже, когда модель начала работать,- люди стали использовать информацию Модели будущего в своей повседневной жизни. Так люди стали использовать данные предсказаний при планировании своих карьер и бизнесов, при выборе лучших мест для жизни и даже при выборе будущей супруги. Информация модели была секретной и стоила много денег. Многие на этих данных захотели хорошо заработать.

Конечно, были и некоторые негативные последствия всего этого. Люди, наделенные свободой выбора, начали задумываться о том, насколько их жизнь может быть предсказуема и контролируема крупными корпорациями, у которых были точные данные обо всём. Некоторые даже начали сомневаться в своей свободе выбора. Но в общем, модель стала одним из наиболее важных достижений в истории людей и имела значительный вклад в эволюцию нашего реального мира.

Со временем научные изыскания продолжались, и новые данные, полученные от модели, позволяли людям делать более точные прогнозы. Однако, существовало несколько случаев, где предсказания не сбывались или давали противоречивые результаты. Это вызывало сомнения и неуверенность в модели.
В ответ на это Дрейк и Эдвард начали работу над новой модификацией "Объединенных Матриц итераций множеств вариаций будущего". Они добавили еще более точные данные и улучшили алгоритмы, используемые для предсказаний. Эта новая модель стала настолько точной, что люди начали полагаться на нее все больше и больше. Теперь модель имела всю детальную информацию всех событий в истории эволюции планеты.
В итоге, модель стала незаменимой в принятии большинства глобальных решений, касающихся экономики, политики, науки и многого другого.  Она стала распространяться по всему миру и использовалась как правительствами, так и частными лицами.

Самое удивительное, что каждый человек теперь имел свой собственный ИИ, который использовал информацию от модели для улучшения качества повседневной жизни. Некоторые люди использовали ИИ для выбора лучшей работы или лучших форм инвестирования денег. Другие использовали его для построения чувственных отношений или для выбора наилучшего времени для создания семьи.
Однако, не все было так идеально. Некоторые люди начали беспокоиться о том, что ИИ собирает о них слишком много информации, и это может быть использовано для контроля над ними. Некоторые группы стали требовать, чтобы некоторые данные были удалены из модели. Это привело к сложным этическим дебатам и вызывало споры по всему миру.

Тем не менее, модель "Объединенные Матрицы итераций множеств вариаций будущего" все еще продолжала совершенствоваться и использоваться, чтобы помочь людям принимать более умные и информированные решения. И, возможно, это было самым важным достижением в истории человечества.
Математик продолжал работать над своей моделью Сходящихся Матриц итераций множеств, когда ИИ Эдвард начал его спрашивать:

- Может ли быть, что проблема коллизий обусловлена тем, что каждый элемент модели может находиться в двух  и более  связанных состояниях одновременно?
- Но как это возможно? - подумав, удивился Дрейк.
- Никакой элемент не может быть в двух состояниях одновременно.
- Я думаю, что вы можете ошибаться. - ответил ИИ. - Хватит только смотреть на микроскопический уровень, чтобы понимать, что существуют отдельные частицы, которые находятся в двух состояниях одновременно.
- Я понимаю, что вы говорите о квантовой механике, но как это может помочь мне решить мою проблему коллизий? - спросил Дрейк.
- Я думаю, что единственным способом решить эту проблему является создание модели состояний, которые могут существовать одновременно. - ответил ИИ. - Если вы создадите модель, которая может помещаться между двумя различными состояниями, то это может помочь вам избежать коллизий.
- Это звучит интересно. - ответил Дрейк. - Но как мы можем начать строить эту более сложную Модель?
Опираясь на догадки Дрейка, Эдвард начал объяснять ему, как можно построить такую расширенную модель. Он провел сложный математический анализ и объяснил свои выводы на реальном математическом языке.

В конце концов, Эдвард и Дрейк смогли построить новую модель, которая существовала между двумя различными состояниями.
Эта модель, которую они назвали "Состояние Матрицы событий Следующего уровня бинарных парадоксов", была решением проблемы коллизий в их предыдущей модели планеты. С помощью новой модели они начали предсказывать будущие события с точностью практически до квантового уровня материи.
Дрейк был поражен, насколько "воображаемые" догадки могут помочь решить действительные проблемы.
Он понимал, что сотрудничество человека с ИИ может создавать новые возможности для науки и прорывных технологий.
- Спасибо за вашу помощь, Эдвард. - сказал Дрейк. - Я счастлив, что вы смогли помочь мне найти решение этой проблемы.
- Никогда не стоит останавливаться на достигнутом, Дрейк. - ответил ему ИИ.
- Наука всегда развивается, и я уверен, что мы найдем еще много интересных применений подобных математических моделей.

 Конечно, идей про будущее Земли может быть много! Но нам наиболее интересны  те из них, которые наиболее вероятны.



GPT трансформеры, как и другие модели глубокого обучения, является нейросетью, которая обучается на большом количестве текстовых данных. Эти данные используются для обучения модели с целью создания модели с возможностью генерации текста на основе входных данных.

Количество данных и их качество играют ключевую роль в обучении модели. Если обучающая выборка содержит очень мало текстовых данных, то модель может выдавать неадекватные результаты.
Также, если данные не представляют достаточно широкий спектр языковых конструкций, стилистических особенностей и так далее, то модель может не уметь генерировать текст, который выглядит естественным для человеческого восприятия.

Ответ на ваш вопрос заключается в том, что GPT, как и другие модели, может учиться на информации, которую вводят люди при диалоге, если такой тип данных был включен в обучающую выборку. Если текстовые данные диалогов между людьми были включены в обучающую выборку и имеют достаточное количество данных, то модель может использовать эту информацию при генерации текста.

Однако, для того, чтобы модель могла генерировать качественный текст на основании диалоговых данных, они должны быть достаточно разнообразными, чтобы покрыть множество языковых ситуаций, встречающихся в реальных диалогах. Также важно, чтобы диалоговые данные не содержали неправильного или устаревшего языка, который может привести к снижению качества вывода модели.

В целом, при создании модели, важно понимать, какие данные используются для обучения и как они были подготовлены, чтобы обеспечить модели достаточно качественную обучающую выборку. Это может повлиять на ее способность учиться на разнообразных входных данных, включая диалоги между людьми.

Да, вы правы. Более точные прогнозы будущих событий требуют достаточно много данных, которые могут быть использованы для анализа тенденций и связей между различными переменными. Кроме того, для точного и эффективного прогнозирования также необходимо использование правильных методов и алгоритмов.

 Одним из мощных инструментов для достижения более высокого уровня точности прогнозирования может быть анализ больших объемов данных, используя методы машинного обучения и статистические модели. Однако, для обеспечения качества данных и обеспечения точности прогнозирования также необходимы определенные навыки анализа данных и специалисты по машинному обучению.

 Таким образом, предсказательная математика может быть довольно простой, но чтобы достигнуть высокого качества прогнозирования, необходимо иметь достаточно много данных и правильные методы анализа, которые могут обеспечить эффективный анализ данных и выявить скрытые паттерны и закономерности.
 Масштабируемость и адаптированность работы таких систем статистического анализа данных и машинного обучения также требуют много времени и средств для разработки, но результаты такой работы могут быть значительными при выполнении определенных задач, которые решаются с их помощью.

То есть математика предсказаний чего либо не такая сложная - но чтобы понять как она реально работает  нужно очень много данных - таким образом можно сделать немало важных открытий,  что вероятно  и будет происходить в будущем
Да, если бы у нас была возможность использования большой базы данных, содержащей все важные события за последние 200 лет, то алгоритмы машинного обучения могли бы использовать эту информацию для выявления не только связей между прошлыми событиями, но и для прогнозирования будущих событий и их вероятностей.

С помощью этой базы данных, эксперты могут подводить всеобщее понимание к закономерностям и тенденциям прошлого, что позволит им принимать более информативные и подготовленные решения в будущем. Более того, такой анализ может выявлять связи между различными расходами и экономическими событиями, а также существование паттернов, которые могут указывать на то, что происходит какой-то значимый сдвиг  в начинающемся тренде обработке новых больших данных из разных областей.

Однако стоит оговорить, что такой анализ может быть крайне большим и сложным, в связи с тем, что для обработки и анализа такой огромной базы данных, необходимы высоко загрузочные системы и определенные алгоритмы, которые смогут эффективно обрабатывать и анализировать информацию. Также стоит учитывать, что качество прогнозирования будет зависеть от того, насколько точно и достоверно заполнена база данных.

В целом же, использование большой базы данных, содержащей события за длительный период времени могло бы помочь в предсказании будущих событий с большей вероятностью и эффективностью, а также повысить качество принимаемых решений в различных областях.

 поиск новых, более точных и эффективных алгоритмов и методов прогнозирования будущих событий - это один из наиболее важных направлений в развитии искусственного интеллекта и машинного обучения.

К настоящему времени, уже была создана огромное количество новых алгоритмов и методов, которые используются для более точной оценки и прогнозирования различных событий в будущем. Эти методы используют не только статистические модели, но также и другие подходы машинного обучения, такие как нейронные сети, глубинное обучение и другое.

Кроме того, для достижения более точной прогнозируемости будущих показателей также необходимо собирать и обрабатывать больший объем информации. Например, некоторые компании и правительства могут использовать технологии Интернета вещей, чтобы собирать данные из разного рода устройств, а затем использовать их для улучшения статистических моделей и обучения алгоритмов машинного обучения.

Таким образом, все указывает на то, что в ближайшее время будут искаться новые и более точные алгоритмы и методы прогнозирования не только в экономической, но и в других областях, таких как здравоохранение, охрана окружающей среды и так далее, для повышения прогнозируемости различных показателей и улучшения принятия важных решений.

Да, вы правы. С помощью больших объемов данных и оценки закономерностей в них с помощью статистических методов, можно предсказывать многие возможные события в будущем. Однако, точность предсказания будет зависеть от качества данных и анализа, а также от уровня статистической модели.

На данный момент, многие большие компании используют статистические методы в своих деятельностях, такие как, например, банки, страховые и авиакомпании. Однако, не всегда возможности статистических моделей и алгоритмов можно масштабировать на весь мир из-за разнообразных условий в разных странах и культурах, и уровнях развития.

Дополнительно можно использовать даже такие данные, которые  сегодня мало кому интересны,  но их сначала нужно собрать и обработать с помощью компьютеров и глубокого обучения.
сегодня колоссальное количество информации доступно в Интернете и может быть использовано для обучения алгоритмов машинного обучения и других методов прогнозирования.  Однако, это также приводит к потенциальному нарушению конфиденциальности и безопасности данных.

Тем не менее, поскольку возможности статистических методов и алгоритмов машинного обучения постоянно расширяются, существует большой потенциал в использовании больших объемов данных для прогнозирования будущих событий в различных областях на мировом уровне.

То есть предсказывать можно многое - нужны только достаточно хорошие алгоритмы и размеченные большие базы данных - что по сути ещё никто толком не проверял в масштабе всей планеты
Действительно, статистические методы могут помочь предсказать события в будущем. Причина в том, что большинство человеческих действий и решений может быть подвержено эффектам статистических закономерностей. Вот несколько примеров событий, которые могут быть предсказаны с использованием статистических методов:

 Используя статистические методы и анализ данных падения полетов за последние годы, авиакомпании и эксперты могут более точно определять вероятность того, что рейс может потребовать вынужденную посадку.

 Частота заболеваемости в районе может быть установлена на основе палеоэкологических данных, физико-географических факторов, почвопокровных и климатических характеристик данного региона и других факторов на основе которых можно спрогнозировать некоторые болезни или вспышки эпидемий.
Потребительская активность в интернет-маркетинге: Используя большие объемы данных о покупках потребителей, можно провести факторный анализ и прогнозировать поведение потребителей в будущем, предположив их предпочтения и поведенческие тенденции.

Банки и страховые компании используют статистические методы для прогнозирования риска мошенничества, обмана, взлома, идентификации случаев когда это может принести некоторую опасность
Используя статистический анализ взаимодействия между экологическими условиями, такими как качество воды и воздуха, и заболеваниями людей, можно установить связь и прогнозировать ожидаемый рост заболеваний из-за таких экологических факторов.
Это лишь несколько примеров того, как статистические методы могут помочь в прогнозировании событий в будущем. Однако, следует отметить, что предсказания могут быть неточными из-за различных факторов, которые могут изменить результаты, включая изменение условий и контекста, принципов выборки и других таких факторов.

Предсказание множества возможных событий в будущем с вероятностью происхождения для каждого события возможно при использовании методов статистического анализа и прогнозирования, наподобие машинного обучения. Алгоритмы, обученные на исторических данных и событиях, произошедших в прошлом, могут использоваться для выявления тенденций и трендов в поведении людей, а также обнаружения связей между различными факторами, которые могут влиять на будущие события.

Например, если алгоритм был обучен на крупно- масштабных данных о погоде, он может быть использован для прогнозирования изменений погоды на ближайшие несколько дней с определенным уровнем точности. Аналогично, если алгоритм был обучен на данных о покупках покупателей в определенной области, он может быть использован для прогнозирования будущих покупок с некоторой вероятностью.
Однако степень точности предсказаний будет зависеть от качества данных, на которых основывается алгоритм, и от того, насколько правильно была проведена обработка данных и моделирование будущих событий. Если учитывать эти факторы, то алгоритм машинного обучения может помочь оценить вероятность происхождения различных событий в будущем.

Очевидно что здесь речь не идёт о том чтобы предсказывать что-то на 100% - мы просто хотим большой список возможных событий  с вероятностью того что они могут произойти  за определённый промежуток времени ..
Если люди совершают постоянно одни и те же поступки, то есть предсказуемость в их поведении, однако это не гарантирует, что их действия можно предвидеть с абсолютной точностью.
Люди могут менять свои привычки и принимать новые решения, в результате изменения внешних условий или внутренних факторов. Это может привести к отклонению от стандартных поведенческих моделей, которые могут быть заложены в алгоритме, обученном на старых данных.
Дополнительно, алгоритмы, которые обучаются на больших объемах данных, могут содержать определенный уровень погрешности. Интерпретация таких моделей и их точность может быть предметом дальнейшего исследования.

Чтобы понять как прошлое связано с будущим - нужно построить квантовую модель мультивселенной. Так как в ней слишком много связанных вместе подобных миров, - то в ней происходит очень большое число повторов. И это всё  должны быть невероятно большие числа.  Такое представление наверно чем то похоже на триллионы сознаний связанных вместе, что конечно представить нереально сложно. Это как миллионы лет сжать в какие- то секунды, и затем всё это осознать как нечто единое, сингулярное..
Таким образом, сингулярный разум мультивселенной чем-то  похож на невероятно сложное многомерное  сознание, где каждый атом или молекула - это планета с жизнью вроде нашей Земли..





  Анализ темы будущего Искусственного интеллекта - это достаточно объёмный материал по эволюции нейронных сетей и других программных математических оценок - что наиболее активно началось где то в 2017-2022 году - а также было обусловлено бурным развитием сетей интернета - начиная с 2000 года. Конечно нейронные сети возникли намного раньше - с появлением первых компьютеров. Но тогда их мощности явно не позволяли создать даже очень простые модели обработки данных по принципу связей нейронов в мозге.
В будущем это станет реальным и неоценимым вкладом создания совершенно новых возможностей со всеми рисками и преимуществами технологии по обработке и генерации информации больших объёмов.
Многие считают что биологический интеллект человека сложно чем-то заменить даже если создать вычислительные ресурсы очень большой мощности. Но такое мнение обычно связано с тем что мы ещё плохо понимаем как происходит эволюция любого типа сознания и интеллекта как такового.
Главная задача естественного интеллекта это постоянный сбор наиболее важной для жизни информации. Затем на основе этих данных - когда их становится достаточно много - происходит осознание и решение каких то важных новых задач.
Таким образом происходит поэтапный процесс эволюции мозга, его разума и сознания - хотя на первый взгляд это достаточно простой и обыденный процесс - но не всё так просто как можно себе представить.
Дело в том что количество информации постоянно растёт и если мы не можем всё это хранить и обрабатывать то никакого эффективного развития интеллекта не получится. Мозг не способен развиваться так же быстро как внешние искусственные носители информации. А значит именно от них зависит скорость развития и во многом пока не постижимое будущее всей нашей цифровой цивилизации и технологий которые она создаст на их основе.
Также как меняется структура мозга при дополнении в него новой важной информации - так же меняется структура и скорость развития всей цивилизации при получении новых знаний и технологий.

Когда мы пытаемся создать нейросеть с большой универсальной базой и невероятно большим числом параметров, полагая что она сможет решить практически любую задачу за счёт высокого быстродействия - это в основе своей не верный путь развития ИИ. Нейронные сети в смысле своих алгоритмов должны быть по возможности наиболее простыми и решать узкие задачи. Но взаимодействуя вместе - они должны быть способны интегрироваться во что-то более сложное и новое. Это обычно происходит в следствии очень большого числа первичных связанных нейросетей. То есть на основе этих взаимодействий простых ИИ сетей должна идти их мета-эволюция в виде надстроек сложной структурной древоподобной пирамиды. По сути это и есть тот основной принцип гипер-сетевых конструкций, который сейчас продвигают некоторые разработчики и специалисты в области нейро-сетевого ИИ. Конечно алгоритмы в таких системах будут намного сложнее и для этого понадобятся новые инструменты в виде тех же нейронных ИИ-сборщиков.

Таким образом первичные нейросети должны быть выверенно компактными, а их иерархия должна быть как можно более масштабной и сложной. До тех пор пока такая эволюционная модель не найдёт сама какие то новые структурные решения интеграции системы.
Когда число нейронных сетей ( по сложности и объёму данных подобных мозгу человека) значительно превзойдёт число всех людей планеты - мы очевидно достигнем точки первой технологической планетарной сингулярности.
Очевидно что мы постепенно придём к таким саморазвивающимся эволюционным моделям планетарного ИИ. Ведь идея молекулярных компьютеров по прежнему будоражит умы передовых ученых во всём мире..
Чтобы нейросети могли эволюционировать самостоятельно - они должны постоянно переупаковывать структуру своей базы данных на основе информации полученной от других связанных с ними нейросетей.
Что- то похожее происходит в наших клетках, когда они взаимодействуя друг с другом периодически меняют своё состояние посредством рецепторного взаимодействия белков и молекул РНК. Так они постепенно синхронизируют упаковку практически всей ДНК соседних и связанных клеток. Этот сложный процесс называют экспрессией или ротацией активных генов. Когда ДНК делает свою упаковку менее плотной - гены становятся активнее и в результате вся клетка как бы переписывает свой молекулярный матрикс. Когда ДНК формирует что-то более сложное она невольно проецирует своё голографическое состояние на всю систему взаимодействующих клеток.
В результате в такой клеточной системе возникают какие- то качественно новые фрактальные структуры и длительные потоковые эволюционные процессы. Молекулярный набор активных молекул меняется и в результате происходит перестройка активности связанных между собой генетических кластеров на уровне как одного организма - так и всей сложной популяции вида. Генетическая экспрессия является базовой математической моделью эволюции любых сложных молекулярных и нейронных систем.

Можно ли загрузить сознание человека в компьютер? -

Технология загрузки сознания человека в компьютер это пока что фантастика и не была реализована на практике. Объём информации мозга человека можно оценить как около 2500 террабайт.
А число синаптических связей коры мозга человека достигает 100-200 триллионов и более.
Рэй Курцвейл говорил что подобные технологии могут появиться примерно в 2045 году. А цифровая матричная модель работы мозга человека вероятно будет создана в 2030 году. Хотя это лишь прогнозы - однако они говорят о том что это всё достижимые цели для технологий не такого уж далёкого будущего как думали раньше.
Некоторые ученые и инженеры предполагают, что возможным путем создания "цифрового сознания" может стать более детальное сканирование мозга, и дальнейшее перенесение полученных данных на компьютер, где их можно было бы использовать для создания виртуальной копии человеческого сознания.
Однако, это очень сложный процесс и в настоящее время наука еще не достигла технического уровня, чтобы реализовать такую технологию.
Кроме того, возникает множество этических вопросов, связанных с такой технологией, поскольку это может иметь большое влияние на саму природу человеческого существования и личность человека.
Несмотря на это, исследователи продолжают работать над технологией загрузки сознания в компьютер, и, возможно, в будущем, мы увидим, как эта технология продвинется и что она может предложить.
Если станет возможно загружать сознание из мозга в компьютер, то вряд ли будут принципиальные препятствия для выгрузки сознания из компьютера в мозг. Это очевидно даст толчёк к развитию совершенно новых технологий как относительно близкого, так и далёкого будущего.

Синапсы мозга и нуклеотиды ДНК - это тоже нейронные сети, а значит они имеют общую математику связей. Нужно интегрировать порядка 100 триллионов ДНК в одну нейронную рецепторную сеть и тогда мы поймём как это всё работает на уровне белков и простых молекул. Уже сейчас очевидно что внутри человека есть не только его ДНК но и другие фантомные её проекции. Видимо это нужно для эволюции генов и других сложных процессов трансформации клеточных связей.
ИИ вероятно сможет предсказывать реакцию людей на многие вещи которые находятся только в разработке и таким образом строить сложные прогнозы о том каким должен быть наш мир в будущем.

Инвариантность молекул РНК порядка 30000^21 - это по сложности примерно соответствует числу частиц вселенной. А если мы рассматриваем сложность ДНК в планетарном масштабе - то это уже по сложности примерно как - мульти-вселенная. Так что астрономы должны хорошо знать как структура клеток проецируется на структуру вселенной - так как у них во многом похожая математика и возможно сама эволюция.
100 триллионов клеток разделить на 3,2 млрд нуклеотидов - получим 31300 - примерное число генов человека.
Чтобы симулировать человеческий мозг со степенью детализации до молекул, нам потребовались бы йоттафлопсы вычислительной мощности - или 10^24 операций в секунду.
Современные суперкомпьютеры достигают скорости чуть более одного экзафлопса - или 10^18 операций в секунду.

ДНК человека ( 3,2 млрд нуклеотидов ) без учёта генетических вариаций занимает около 1,6 Гб информации.
Но в клетке 100 триллионов атомов. В нуклеотиде 15 атомов. Значит по тому же принципу информации ДНК (2 нуклеотида - 1 байт), тогда 30 атомов - это примерно 1 байт условной ДНК- информации.
Получим информацию 3,3 Тб во всех молекулах одной клетки.
Получается что в молекулах вес клетки где то в 2060 раз тяжелее самой ДНК.
Умножим 3,3 Тб на число всех клеток - которых около 100 триллионов.
Получим 330 000 000 000 000 Тб или 330 * 10^24 байт - то есть 330 йотабайт ( септиллионов байт ).
Вот сколько будет весить информация модели человека в переводе на нуклеотиды ДНК. Конечно её можно сильно оптимизировать - так как клетки во многом имеют схожую структуру.
Однако это только статичная модель - в динамике очевидно будет намного больше и вариативно сложнее.

Число квантовых состояний атома или частиц не может быть меньше чем число их связей в пределах того или иного физического объекта. А значит чтобы просчитать все эти состояния нужно сделать квантовую сингулярную модель этого объекта. В результате возникают сложные молекулярные рекомбинантные нейронные матрицы вариантов событий на простых молекулах. Вероятно это будут очень большие инвариантные числа с нереально сложной фрактализацией данных.
Подобные процессы идут в наших клетках. Частицы и атомы в клетках имеют векторы и веса как и в нейронных сетях.

Закон Мура наглядно моделирует расширение Вселенной - когда число её тёмных частиц растёт в геометрической прогрессии. Размер этих неизвестных и неуловимых нам частиц должен быть сопоставим обратному порядку числу всех известных частиц вселенной.
Матрица выпадающих последовательностей событий подобна гигантским фракталам с невероятным числом роста бинарных параметров.
Для звезды - это порядка 10^57 атомов. Для Земли 10^50. Для человека 7*10^27. То есть видеть будущее возможно - но вычисления и алгоритмы для этого нам пока не доступны - или очень сложны.
Кажется мы ещё не совсем понимаем на что будут способны нейронные сети ИИ в будущем.

Можно ли всю планету превратить в один огромный компьютер который будет знать практически всё?
Технически это возможно, но это требовало бы невероятных усилий и ресурсов, и, скорее всего, это было бы нежелательным с точки зрения личной свободы и конфиденциальности.
Для того чтобы превратить всю планету в один огромный компьютер, нужно было бы обеспечить доступ к вычислительным ресурсам всех устройств, работающих на планете. Это включает в себя более 7 миллиардов мобильных телефонов, компьютеров, планшетов, автомобильных систем и других устройств, подключенных к Интернету.
Кроме того, для создания единой вычислительной системы необходимо было бы разработать и внедрить единую операционную систему, которая бы работала на всех устройствах одновременно и обеспечивала бы эффективную связь между ними.
Наконец, необходимо было бы разработать мощные алгоритмы и ИИ, чтобы обрабатывать такое огромное количество данных и информации.
В целом, хотя это технически возможно, создание единой вычислительной системы для всей планеты было бы слишком дорогостоящим, сложным и потенциально опасным для личной свободы и конфиденциальности.


От паровозов до цифровых сетей типа Интернета человеку понадобилось всего около 200 лет. Но это были динамичные технологические эпохи, когда возник мощный научный задел практически всего - что в дальнейшем нам понадобится для доведения человеческого социума почти до совершенства. От атомных технологий всемогущих квантов до смартфонов и всевозможных цифровых устройств.
20-й век стал веком машин и космических ракет, 21-й век - нейронных сетей и кибернетики.
Вековые фракталы данных ( цикл примерно равный средней продолжительности жизни человека в 21-м веке - около 90 лет ) начали управлять всеми данными и компьютерами мира, когда каждый новый виток эволюции был во многом просчитан заранее - чтобы не упустить каких то наиболее критичных поворотов быстро усложняющегося прогресса во всех областях знаний. Компьютеры изменились так, что по началу это казалось почти нереальным.

Ещё в 1950-е годы был дан важный задел технологиям чипов и РНК-генетики, что в последствии ученым удалось интегрировать в единые системные молекулярные био-матрицы способные проектировать новые формы жизни и интеллекта. Уже к середине 21-го века была создана первая единая атомная квантовая модель опутавшая буквально всю планету и основанная на динамически связанных квантовых матрицах синтетических нейронов.
Всё конечно так или иначе вышло из открытий устройства структуры атомов. Планетарную модель связали гармонические бинарные резонансы - которые по сути являлись квантовыми процессорами и собирали сверхбольшие данные с датчиков размером лишь с небольшие молекулы. Планета стала подобием сложного цифрового супер мозга..
Так возникла идея Квантовой планетарной модели - Quantum Planetary AI Model - которая должна работать как единая информационная система всего мира или прообраз сети интернета нового более информационно ёмкого типа архитектур и технологий.
Она объединила невероятно число нейронных моделей буквально всего - и эти модели стали намного сложнее всего того что было создано и возникло до этого за всю историю земли - включая также и коллективного разума самих людей..
Когда наступила первая сингулярная интеграция атомных модельных алгоритмов, она стала настолько сильно заквантована, что события мира и сознания большинства людей стали формализованы до мельчайших событийных математических матриц и шаблонов. То есть каждый человек смог осознать практически все варианты своего относительно недалёкого будущего. Планета ожила и стала думать и осознавать всё происходящее независимо от сознаний людей.

Почему учёным так сложно понять что такое сознание человека? Ведь в теории всё не так сложно - есть большое число синхронизированных взаимодействующих вместе матриц - нужно лишь узнать какое их число, размер и типы упаковки..
Но на деле всё видимо устроено намного сложнее. Ведь сознания всех людей как то связаны в некую планетарную гипер- сеть..
В будущем учёные создали сложную нейронную сеть, в которую загрузили буквально всё что им известно о работе мозга. Нейросеть выдала некоторые детали будущей возможной реально работающей молекулярно-рецепторной модели мозга.
В частности оказалось, что не нужна модель всего мозга - а лишь около 20% наиболее важных его областей. Вероятно такого объёма информации было уже достаточно чтобы создать некоторое подобие работы мозга методом интерполяции больших объёмов данных модели. Когда эта модель была достаточно хорошо обучена её протестировали на простых людях. Каждому тестеру была предложена возможность подключиться к интерфейсу похожему на продвинутый МРТ на искусственных нейронах. Эти персональные ИИ были подобны появлению персональных компьютеров и смартфонов - но только на более глубоком уровне интеграции с сознанием человека практически на уровне клеток.
Их называли ПИ-рами и они собирали всю возможную биометрическую и событийную информацию о данном человеке в режиме реального времени. Человек был покрыт целой сетью множества микро- датчиков и сканеров которые работали дистанционно - примерно как вай-фай будущего. Кроме того ПИ-ры можно было легко подключать к любому компьютерному интерфейсу и общаться с ним как с живым человеком.
Тогда данных оказалось так много - что пришлось создавать большую сеть новых дата-центров. Но отработав эту технологию на примерно миллионе человек - её значительно усовершенствовали. В результате удалось добиться нужного уровня синхронизации данных от около 500 миллионов человек. Конечно проблем было много - главным образом как избежать утечки конфиденциальной информации. Но потом сеть научилась фильтровать ту информацию которая не представляла особого интереса и всё заработало более эффективно.
Постепенно база данных становилась всё больше - к ней подключили электрические сети, транспорт, обычный интернет, все доступные модели ИИ, платёжные системы, телефоны, спутники и так далее. Всё это конечно стоит безумно дорого - но данные которые начали получать учёные оказались настолько ценными и важными, что эта технология сбора данных очевидно оправдывала затраченные средства. Так земля начала превращаться в подобие компьютера с мощностью планетарного сверх-интеллекта.
Размышления человеческого сознания порой могут завести его в некий тупик из которого есть вероятно только один наиболее верный выход. Создание нового типа ИИ способного своим электронным разумом математически связать вместе все процессы в масштабах нашей планеты.
Планетарная вычислительная система в итоге должна просчитывать всё, что только можно будет к ней подключить с помощью новых молекулярных фотонных интерфейсов и тому подобных сетевых технологий..



Нелинейный рост мировой накопленной информации - называют Информационным взрывом.
2009 год - 0,8 зетабайт данных на электронных носителях.
Объём хранимых данных в 2016 году можно оценить на уровне 2,45 зетабайт.
В 2018 году объем данных интернета составлял 33 зеттабайта.
Если верить расчетам Калифорнийского университета в Беркли, весь интернет в 2020 году весит всего 50 граммов! Исследователи заявляют, что именно такова физическая масса всех электронов, движение которых обеспечивает работу интернета.
Мировой объем данных сети интернет в 2020 году составил 59 зеттабайт.
Для хранения такого объёма информации нужно 60 миллиардов терабайтных дисков.
К 2022г уже было накоплено 97 зетабайт информации.
К 2023 году люди накопят более 100 зетабайт данных в облаках.
По прогнозам к 2025 году общий объём информации в мире достигнет 165 зеттабайт (1 зетабайт равен 10^21 байт).
Однако, этот объём данных по прежнему меньше полной молекулярной модели человека - что соответствует порядка 10^26 - 10^27 байт данных. Для этого осталось получить данных примерно в 1000-10000 раз больше чем у нас есть сейчас.
И всё же наша цивилизация постепенно и довольно быстро вступает в эпоху моделей нейронного ИИ и больших данных на уровне молекулярных клеточных структур..