Люблю лекции. Хоть и не всегда получается организовать вопросы лектору, а потом уже вроде как и не спросишь. И это было и в этот раз. Посетил ИКИ - Институт космических исследований, был на лекции “Атмосфера и климат Марса “. Дениса Анатольевича Беляева. Помимо вдохновения от посещения института и наблюдения за физическими артефактами результатов труда многих людей (образцы спутников, исследовательских модулей) как то лучше получается осознать информацию. макет корабля миссии Интербол

Для себя узнал что:

  • на Марсе температура кипения воды - минусовая, из-за отсутствия атмосферного давления и низкого присвоения. Это означает, что она в текущих условиях не может быть в жидком состоянии. Либо лёд, либо пар
  • на Марсе сильные перепады давления - до 30 % суточно. Для сравнения на земле - это до 1%, и это сильно чувствуется метеозависимымт людьми. Этот аспект надо учитывать при планировании человеческих миссий на Марс
  • метана на Марсе на самом деле очень мало, гораздо меньше чем по предыдущим исследованиями. Это вклад в копилку теорий об отсутствии жизни на Марсе

Д.А. Беляев

Вообще, космические исследования - это реально то, что объединяет потребность во всех человеческих знаниях при исследовании. И физика, и биология, и геология, и химия, и экономика, и социология… Да много чего :)

Вот что я не узнал на лекции, так это то, как храниться собранная информация. По моим скромным исследованиями, по многим из произведенным исследований данные находятся в не сильно удобном виде для использования всеми - куча paywal, не очевидных способов ее получения и пр Например, вот данные с лекции по содержанию воды на марсе. Как я понял, они были получены в рамках миссии exomars:

Я, допустим, хочу сам эти данные поисследовать, возможно совместить данные с данными других миссий, или чем то еще, что я думаю может быть связано….но я не могу! Возможно, я разучился гуглить, но в публичном доступе я пока не смог откопать данные по этой миссии - http://exomars.cosmos.ru/index.php?id=1&L=0 , (обновлю статью и выводы, если появится).

Получается, чтобы мне иметь возможность анализировать данные, я должен иметь к ним доступ - и это значит либо работать в лаборатории, либо “как то еще”. И я говорю не только про эту конкретную миссию, а про много остальных. Мы как человечество вроде бы собираем много информации, и по идее ее надо обрабатывать, но сама структура организации данных устроена так, что она замедляет наши возможности. Это схоже с “Воронкой продаж”, где покупателя переводят на следующий этап продаж с какой-то долей вероятности. Даже если есть, пусть 100 000 потенциальных исследователей на этапе “заинтерисованность в данных”, но они сталкиваются с тем, что не могут получить данные, то переход на следующий этап(пусть это будет “ревью данных”) составит мало - например 0,01%. Там еще много других этапов, где конверсия скорее всего будет еще меньше, но самые базовые, как мне кажется, должны присутствовать.

Кстати, насчет следующих этапов. Помимо того, что у нас есть данные, у нас еще есть и исследования, т.е. результаты анализа экспериментов и полученных данных. В этом процессе тоже есть “что можно поменять, чтобы это стало лучше”. Эти результаты в большинстве своем тоже находятся за paywall - попробуйте скачать какую нибудь статью из Springer - вот произвольная ссылка https://link.springer.com/article/10.1007/s40295-025-00490-x . Статья стоит 39 евро, как и большинство на которые она ссылается. Насколько я помню, автор должен доплатить чтобы сделать ее свободной. Помимо этого результаты еще не всегда можно воспроизвести. Воспроизводимость вообще тема отдельного топика, пока что оставлю вот это

Я не знаю, как и что скормили “модели уровня Phd” от openAI, к которой можно будет ставить задачу “делать исследования”, но “знать” = “осуществлять свою деятельность с учётом этой информации”. А раз AI чатбот не обладает “агентностью” в смысле действий на основе этой информации, то “знать” тогда относится к человеку, который эти вопросы задает. И если AI выдает информацию на основе неверифировнных источников, и я не говорю про вопросы типа “куда впадает Волга?” которые мы сами можем быстро проверить, а тех, которые мы сами быстро проверить не можем(иначе зачем нам этот чатбот был бы нужен для этих задач). Имея ответ от AI, мы все равно не решаем задачу применения знаний. Все равно главное - это делать. Действие является самым скучным, нудным и приносящем основные плоды. даже если мы будем получать данные в 5 раз быстрее, делать то это все равно - нам, с людьми договариваться - нам, думать - тоже нам.

Но для нашего познания, мы должны иметь доступ к первоисточникам - научным верифицированным данным. Чтобы сделать x5 для получения знаний, нужна или какая-нибудь универсальная платформа или система свободного доступа к научным данным, и это является очень важной темой в настоящее время. Возможно это и есть тема, в которую я закопаюсь в ближайшее время.