«Сети» стали темой очередного еженедельного «ИЦАЭ OPEN», прошедшего 16 декабря в Информационном центре по атомной энергии (ИЦАЭ) Ульяновска.  

Вечер начался с интерактивной интеллектуальной игры «Сети науки: мифы и факты». Её участники опровергали самые распространенные «научные» мифы, а также узнавали о новых открытиях и технологиях.

Так, игроки должны были определить, правда ли, что дольки яблок становятся бурыми из-за окисления железа в них. Верным оказался ответ, что потемнение яблока происходит потому, что на воздухе из содержащихся в мякоти плода полифенолов образуются органические вещества под названием «флобафены». Именно флобафены придают коричневатый цвет кожуре картофеля и коре деревьев. И с ржавчиной они не имеют ничего общего.

Флобафены съедобны, так что даже залежавшиеся ломтики яблок можно употреблять в пищу без вреда для здоровья. Кстати, существует генетически модифицированный сорт яблок Arctic, мякоть которых не темнеет при контакте с воздухом.

Информация о том, что все кроты слепые, также оказалась мифом. Слепы лишь некоторые виды кротов. Большинство же могут видеть, хотя и не очень хорошо. Зрение важно для кротов, поскольку они пользуются им при размножении, а ещё с его помощью определяют время суток и сезон года.

Игроки старались угадать, правда ли, что у Моны Лизы нет бровей, и оказалось, что в период создания картины мода диктовала, чтобы растительности на лице не было совсем. Если убрать брови, лоб кажется больше, а это раньше привлекало внимание мужчин.

После игры состоялся телемост между ИЦАЭ Владимира и Ульяновска на тему «Социальные и нейронные сети».

Преподаватель кафедры информатики и защиты информации Института информационных технологий и радиоэлектроники Владимирского государственного университета Иван Марков рассказал, какие существуют угрозы в социальных сетях.

Спикер пояснил, что информационная безопасность — это практика предотвращения несанкционированного доступа, использования, раскрытия, искажения, изменения, исследования, записи или уничтожения информации. 

Подобной угрозе подвергаются организации и частные лица. Частных лиц угроза может поджидать в общей сфере интернета, в мобильных приложениях и социальных сетях.  

В частности, в социальных сетях угроза заключается в небезопасном контенте, кибербуллинге и мошенничестве. 

К небезопасному контенту относятся разжигание расовой, национальной, религиозной вражды, пропаганда тоталитарных сект, пропаганда и публичное оправдание терроризма, сцены физического насилия, пропаганда и распространение наркотиков. Также пользователи соцсетей могут столкнуться с пропагандой жестокости, экстремизма и нетерпимости, сетевой педофилией и с сетевыми мошенниками. 

Эксперт затронул тему кибербуллинга, обозначив это понятие как целенаправленный и повторяющийся вред, наносимый кому-то с использованием интернет-технологий. К видам кибербуллинга он отнёс троллинг, хейтинг, флэйминг, аутинг и фрейпинг.  

«Кибербуллинг опасен чувством безнаказанности агрессора, чувством беззащитности жертвы и непрерывностью буллинга», — пояснил Иван Марков. 

Доцент кафедры «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета, кандидат технических наук Глеб Гуськов рассказал, как появились искусственные нейронные сети (ИНС). Он пояснил, что искусственная нейронная сеть – это вдохновленная природой (bio-inspired) математическая модель нейронной сети, а также её программное или аппаратное воплощение, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.  Уже сейчас ИНС способны выполнять довольно сложные задачи.

Но есть у ИНС и недостатки. Эксперт привёл пример, когда в 1969 году Марвин Ли Минский опубликовал статью с критикой нейронных сетей, содержащую список ограничений искусственной нейронной сети, тем самым довольно сильно снизив интерес к подобным решениям.

«Критика нейронных сетей заключается в том, что нейронная сеть не решает задачи сама по себе. Решение задачи при помощи ИНС как правило «дороже», чем классическим методом с точки зрения времени разработки, квалификации специалистов и вычислительных ресурсов. Если есть возможность сформировать решение задачи четким алгоритмом, в 99% случаев так и стоит поступать. Решения, которые дают нейронные сети не интерпретируемы. Самые распространенные нейронные сети не умеют отвечать на вопрос «почему они приняли то или иное решение? «», – прокомментировал спикер. 

Также Глеб Гуськов отметил, что анализ изображений тканей, полученных при помощи микроскопа – интересная задача для ИНС.  Так как тяжело выделить правила оценки изображения экспертами предметной области, эти изображения сильно разнятся.

 «ИЦАЭ OPEN» — сетевой проект сети ИЦАЭ. Каждую неделю в 20 регионах страны Информационные центры становятся открытыми площадками, на которых любители интеллектуального досуга могут пообщаться с учёными, сыграть в интеллектуальные и настольные игры, стать зрителями научно-популярных ток-шоу и участниками мастер-классов.