- В Узбекистане стартовали официальные продажи... (2343)
- Что-то на богатом: Dreame показала роскошный... (1422)
- Вместительная советская Lada для... (1938)
- Новая статья: Обзор блока питания Formula V... (2464)
- Новая статья: Обзор сервера iRU Rock... (2069)
- Siri научат «видеть» мир: Apple форсирует... (1918)
- Tecno представила смартфоны Camon 50 и 50... (1623)
- Cyberpunk 2077 запустили на смартфоне со... (1873)
- Максимальный запас хода и максимальная... (1942)
- В устройствах Apple вскоре может появиться... (1864)
- Меньше галлюцинаций и миллионный контекст:... (1886)
- Монитор с частотой 425 Гц всего за 360... (1565)
- Audi RS6 на минималках: в Сеть слили... (1592)
- Благодаря процессорам Intel Core Ultra 300... (1805)
- Asus закрыла онлайн-магазин в Германии и... (1915)
- Exynos 2600 легко обходит даже Snapdragon 8... (1855)
Случайный выбор экспериментов помогает создавать лучшие научные теории
Дата: 2026-02-21 22:37
В свежем исследовании учёные из Институт Санта-Фе (SFI, Santa Fe Institute) и Университета Карнеги—Меллона (CMU, Carnegie Mellon University) построили компьютерную модель, чтобы проверить эффективность разных стратегий научных экспериментов.
Оказалось, что случайный выбор экспериментов приводит к более информативным и предсказательным теориям, чем классические подходы — подтверждение, опровержение или разрешение споров между теориями.
Иллюстрация: Grok В модели «учёные-агенты» проводили эксперименты, обменивались результатами и формировали теории. Когда эксперименты выбирались случайно, агенты быстрее находили «истинные» закономерности. А при теоретически мотивированном выборе экспериментов «учёные» часто попадали в ловушку уверенности: их теории казались успешными, но на деле были ошибочными, поскольку новые данные не бросали вызов устоявшимся взглядам.
Авторы подчёркивают: рано полностью отказываться от тщательно спланированных экспериментов, но важно критически относиться к своим методам и не попадать в «эпистемологическую ловушку» — когда уверенность в успехе не соответствует реальному прогрессу.
Компьютерная модель показала, что случайность в выборе экспериментов может быть полезна для развития науки. Это открытие способно заставить пересмотреть привычные подходы и может повлиять на будущие стратегии научных исследований.
Подробнее на iXBT
Предыдущие новости
iPhone Air с отделкой телячьей кожей, золотом и перламутром. Caviar создала всего один экземпляр, вдохновляясь стилем Арт-нуво
Компания Caviar готовит новый вариант iPhone Air с богатой отделкой и высокой ценой. На сей раз дизайнеры вдохновлялись стилем Арт-нуво и в частности работами чешского художника Альфонса Мухи. Задняя панель такого Air обтянута телячьей кожей со вставками из перламутра и декоративными элементами из 24-каратного золота, дополненными тонкой гравировкой и ручной отделкой. ...
Гибкость органических полупроводников: найден предел скорости для носимых устройств
Учёные из Кембриджского университета впервые измерили, как жёсткость отдельных молекул органических полупроводников влияет на гибкость и потенциальную скорость работы носимых устройств. С помощью атомно-силовой микроскопии они «ощупали» тонкие плёнки органических материалов, определяя их сопротивление деформации на уровне нескольких молекул. В центре внимания был органический...
Google наконец-то заменит чип безопасности, который использует ещё со времён Pixel 6. Компания готовит новый процессор Titan M3
Компания Google готовит новый чип безопасности Titan M3 для своих будущих смартфонов Pixel. Новый процессор заменит текущий Titan M2. Titan M2 присутствует в смартфонах компании ещё с выходом первой SoC Tensor и линейки Pixel 6. Этот чип отвечает за безопасную загрузку, защиту ключа шифрования на устройстве, защиту от отката, а также проверку пароля на экране блокировки. ...
Индия стремится к своему «DeepSeek-моменту»: национальные ИИ-модели выходят на рынок
На AI Impact Summit в Нью-Дели индийские стартапы представили собственные крупные языковые модели и голосовые ИИ-системы, оптимизированные для 22 языков страны. Компания Sarvam AI объявила о выпуске моделей, обученных с нуля в Индии, а Gnani.ai показала голосовые решения Vachana, способные обрабатывать миллионы часов аудио и поддерживать естественное общение на местных языках...