Как моделирование помогает понять работу мозга и Вселенной? Зачем нужны суперкомпьютеры и виртуальная реальность? Можно ли оцифровать весь реальный мир и спроектировать его заново?

Ответы — тут: https://postnauka.org/themes/kompyuternoe-modelirovanie.

Человекообразные обезьяны — это множество ископаемых групп, а также современные гиббоны, орангутаны, гориллы, шимпанзе и люди.

В одном из уроков курса Академии ПостНауки «Антропогенез» говорим о человекообразных обезьянах, живших до конца миоцена. Что с ними стало и по какой причине: https://postnauka.org/link/evolution_tg.

Такому пациенту приходится обойти 15–20 специалистов. Алгоритмы не всегда помогают, а редкие случаи не укладываются в шаблоны. Поэтому всё упирается в насмотренность врача, его настойчивость и желание понять, что именно происходит с человеком.

Всё о том, как врачи борются с редкими заболеваниями: https://youtu.be/wJ4L9I20Mjc

Пару десятилетий назад озоновые дыры часто обсуждались в СМИ и обществе. Сегодня о них почти не говорят. Почему? Пройдите тест и проверьте свои знания: https://postnauka.org/tests/157392.

Перед тем как начать учиться чему-то новому, человеку необходимо осознать то состояние, в котором он находится сейчас. С этого начинается любая перемена. В реальности поиск точки А оказывается гораздо сложнее, чем звучит. Взрослые часто сопротивляются своей отправной точке, потому что она сопряжена с болезненным признанием недостатков или отставания от современного темпа жизни.

В ситуации, когда профессии и технологии быстро меняются, способность точно определить свою текущую позицию становится необходимостью. Без этого трудно понять, что именно нужно менять и как далеко нужно зайти в самообучении: https://youtu.be/YaGA3GShABQ.

Что общего у бабочек и солнечных батарей? Как графен меняет электронику? И правда ли, что наночастицы помогают бороться с раком?

Ответы — в подборке публикаций о наноматериалах: https://postnauka.org/themes/nanomaterialy.

Рекомендательные системы часто работают по замкнутому кругу: они показывают товары или контент, который мы обычно выбираем. Когда мы его потребляем, модель считает, что все сделала правильно. Из-за этого она продолжает предлагать то же самое, не показывая что-то новое и потенциально интересное. Эта упущенная возможность — одна из главных проблем таких систем.

Как искусственный интеллект формирует выбор — слушайте в подкасте: https://youtu.be/9fzIVo8Zrr8