Останні новини у світі високих технологій. 25.11.2023

Портал Експеримент підготував найцікавіші новини науки та технологій за цей тиждень. Оперативно, коротко, зрозуміло. Приємного читання.

Білл Гейтс розповів про майбутнє людства зі штучним інтелектом

Співзасновник Microsoft Білл Гейтс висловив думку, що розвиток штучного інтелекту (ШІ) у майбутньому дозволить людству зменшити тривалість робочого тижня до трьох днів. Таким чином він відповів на запитання провідного подкасту "What Now?" на платформі Spotify, чи загрожує розвиток ШІ втраті робочих місць.

За словами мільярдера, зрештою може з'явитися світ, у якому машини будуть виробляти всю їжу та інше.

Якщо зрештою з'явиться суспільство, в якому людям доведеться працювати лише по три дні на тиждень, це нормально, додав бізнесмен.

У серпні Гейтс заявляв, що його вразила здатність моделі штучного інтелекту скласти на іспит з біології для студентів. За словами мільярдера, він не очікував такого швидкого розвитку технології.

Білл Гейтс активно виступає за подальший розвиток та впровадження ШІ у всі сфери людської діяльності. На його думку, спроби відмовитися від ШІ схожі на заклики "заборонити калькулятор".

Співробітники Apple найчастіше переходять працювати в Google, а в саму Apple найбільше людей перейшло з Intel

Аналітики компанії Switch on Business, на звіт якої посилається ресурс 9to5mac, провели дослідження і виявили, що співробітники, які уходять з Apple, найчастіше переходять на роботу в Google.

Дослідження було проведено на основі даних Linkedin, і стосувалося насамперед саме Apple.

Якщо говорити про те, куди найчастіше переходять співробітники Apple, залишаючи компанію, то на першому місці буде Google. У відсотковому співвідношенні даних немає, але мова йде про 3858 співробітників, зважаючи на все, за весь час. Само собою, треба розуміти, що дані взяті з Linkedin, тому частина інформації залишилася недослідженою.

На другому місці після Google розташувалася Amazon із 1973 співробітниками, тобто пошуковий гігант не просто займає перше місце, а приблизно вдвічі обходить найближчого конкурента.

Якщо ж говорити про те, звідки в Apple приходять люди, то на першому місці буде зовсім не Google, а Intel з результатом 4773 особи і теж сильним відривом від другої компанії. Але тут все просто: в 2019 році Apple купила бізнес Intel з розробки стільникових модемів, а заразом придбала і багато фахівців.

На другому місці знаходиться Microsoft (2811 осіб) і замикає трійку Amazon (2245 осіб). Google знаходиться на четвертому місці з результатом 2126 осіб.

Крім того, аналіз показав, що напрочуд малий відсоток співробітників Apple (5,7%) — це колишні співробітники якихось інших IT-гігантів. У Google, для порівняння, йдеться про 25,1%.

Місія Apollo продовжує дарувати сюрпризи: вчені виявили водень у зразках місячної породи

Фото трокотоліту 76535, доставленого з Місяця екіпажем «Аполлона-17» (дослідження було зосереджено на зразку 79221).

Вчені виявили водень у зразках місячної породи, доставлених місією «Аполлон». Це дозволяє припустити, що астронавти в майбутньому зможуть використовувати місячну воду для забезпечення життєдіяльності та ракетного палива.

Після аналізу місячних зразків, наданих NASA для дослідження, вчені з Національної лабораторії ВМС США (NRL) оголосили, що виявили водень у зразку місячного ґрунту під номером 79221. Передбачається, що виявлений водень виник у результаті постійного дощу сонячного вітру, або привнесений кометами.

Водень може стати ресурсом, який можна використовувати на поверхні Місяця для забезпечення постійних наукових баз. Виявлення ресурсів та розуміння способів їх видобутку до початку освоєння Місяця є величезною цінністю», — заявила головний автор дослідження Кетрін Берджесс, геолог із Національної лабораторії ВМС США.

Згідно з оцінкою NASA, відправка пляшки води на Місяць коштуватиме кілька тисяч доларів. Тому для скорочення витрат можна використовувати лід на Місяці як воду для астронавтів і розкласти його на складові (водень і кисень) для використання в якості ракетного палива для перельотів між Місяцем і Землею. Можливо, у майбутньому цей спосіб також можна буде використовувати для відправлення астронавтів на Марс.

В 2020 дані від інфрачервоного літаючого телескопа SOFIA (Stratospheric Observatory for Infrared Astronomy) показали, що вода на Місяці може знаходитися у вигляді льоду по всій її поверхні, а не обмежуватися лише постійно затіненими регіонами біля північного і південного полюсів Місяця.

Цікаво, що астронавти місії «Аполлон» збирали місячне каміння не біля південного полюса Місяця, де багато країн планують встановити довготривалу базу, а біля екватора.

Індійська місія «Чандраян-3», яка доставила в район південного полюса Місяця роботизований посадковий модуль із ровером, відкрила інший цінний елемент на поверхні Місяця — сірку, навіть у більших кількостях, ніж передбачалося раніше. Її в майбутньому можна використовувати для створення акумуляторів.

Космічний телескоп "Джеймс Вебб" виявив метан в атмосфері екзопланети WASP-80 b

Художнє зображення гарячого Юпітера WASP-80 b, колір якого може здатися людському оку блакитним через відсутність висотних хмар і присутність метану в атмосфері, виявленого космічним телескопом Джеймс Вебб. Джерело: NASA

Довгий час метан не знаходили в атмосферах екзопланет, на відміну від водяної пари, яка була виявлена в атмосферах більш ніж десяти екзопланет. При цьому метан широко поширений в атмосферах газових гігантів Сонячної системи, таких як Юпітер, Сатурн, Уран і Нептун.

Відкриття належить вченим із NASA та Аризонського державного університету. WASP-80 b (з температурою близько 825 Кельвінів) є «гарячим Юпітером» — це означає, що планета схожа на Юпітер розміром і масою, але її температура знаходиться десь між температурою гарячих Юпітерів (наприклад, планети HD 209458 b з температурою 1450 К) та холодних Юпітерів, де температура близько 125 К.

WASP-80 b обертається навколо червоного карлика за три дні і знаходиться на відстані 163 світлових років від нас у сузір'ї Орла. Через близьку відстань між планетою та її зіркою, а також через віддаленість обох об'єктів від нас, ми не можемо побачити цю планету безпосередньо навіть за допомогою сучасних телескопів, включаючи «Джеймс Вебб». Натомість дослідники вивчають об'єднане світло від зірки та планети, використовуючи метод транзиту (який зазвичай використовується для виявлення екзопланет) та метод затемнення.

Метод транзиту дозволяє спостерігати систему тоді, коли планета проходить перед зіркою. У цей час атмосферна оболонка планети висвітлюється зіркою вздовж її денного та нічного кордону. У певних діапазонах, де молекули в атмосфері планети поглинають світло, атмосфера стає щільнішою і блокує більше зоряного світла, що призводить до глибшого затемнення порівняно з іншими довжинами хвиль, де атмосфера пропускає світло. Цей метод дозволяє вченим визначити склад атмосфери планети через визначення, які спектральні лінії заблоковані.

Метод затемнення, з іншого боку, дозволяє спостерігати систему у момент, коли планета проходить за своєю зіркою. Це викликає ще одне невелике падіння у загальному графіку світності. Аналіз спектрів затемнення дозволяє визначити, які молекули в атмосфері планети поглинають світло на певних довжинах хвиль.

Початкові спостереження трансформувалися в спектри, які показують, як атмосфера планети взаємодіє з різними довжинами хвиль світла. Для інтерпретації цих спектрів було використано два типи моделей. Одна модель була гнучкою і включала різні комбінації метану, води та температури, щоб визначити найкращу відповідність отриманих даних. Інша модель використовувала існуючі дані про фізику та хімію екзопланет, щоб оцінити очікувані рівні метану та води.

Обидва типи моделей привели до одного й того самого — виявлення метану. Щоб переконатися у правильності результатів, вчені використали статистичні методи та оцінили ймовірність випадкового виявлення метану. Результати перевищили золотий стандарт "5 сигма", що означає, що ймовірність помилкового виявлення метану дуже мала.

Цей результат дає можливість порівняти планети Сонячної системи із планетами за її межами. А «Джеймс Вебб» дозволить отримати більш повну картину атмосфери WASP-80 b та вивчити вміст інших речовин, таких як оксид вуглецю та діоксид вуглецю.

Астроном зняв на телескоп останні миті польоту Starship і виклав відео в Інтернет

У суботу, 18 листопада, вдруге в історії стартувала величезна ракета Starship. Ракета-носій Super Heavy вибухнула незабаром після відокремлення сходинки, тоді як другий сходинка досягла висоти 148 км.

Незважаючи на те, що обидві частини корабля вибухнули, SpaceX вважає випробувальний політ успішним: "Усі 33 двигуни Raptor на надважкому прискорювачі успішно запустилися і вперше завершили повну роботу під час підйому".

Скотт Фергюсон з Astronomy Live спостерігав за тим, що відбувається зі значно більшої відстані за допомогою телескопа. Фергюсон зафіксував момент, коли Starship вибухнув у суборбітальному просторі.

«Я планував цей кадр останні кілька років, – написав Скотт Фергюсон. — Ідея спала мені на думку, коли я зрозумів, що Starship повинен пролітати досить близько до островів Флорида-Кіс, щоб перебувати значно над горизонтом під час горіння другого ступеня. Я написав програму для відстеження запусків ракет, яку багато разів використовував для зйомки запусків з мису Канаверал, зазвичай використовуючи комбінацію відстеження відео або відстеження за допомогою джойстика».

«Я зрозумів, що Starship, швидше за все, стартує з Бока-Чіка протягом дня, тому я розширив можливості своєї програми, написавши функцію прогнозуючого відстеження, яка використовує прогнози траєкторії з веб-сайту FlightClub.io, щоб телескоп відстежував, куди по його очікуванням, полетить ракета Я все ще не був упевнений, що корабель буде відображати достатньо сонячного світла, щоб його можна було побачити вдень, але вирішив, що ризик того вартий».

«У день запуску я зателефонував другу, який особисто спостерігав за запуском з Бока-Чіка, щоб він міг назвати момент запуску, а я міг синхронізувати початок відстеження з цим моментом без затримки потокової передачі в Інтернеті. Мені залишалося тільки сподіватися, що перший етап польоту цього разу пройде без проблем. Під час першого запуску Starship так і не піднявся для мене над горизонтом у Флориді. Хвилину за хвилиною я продовжував чути повідомлення, що всі двигуни все ще працюють на першому ступені».

«Перша ступень вибухає. Для мене це не проблема — вона виконала свою роботу, відправивши корабель у дорогу. Коли я вже думав, що все скінчено, то побачив, як у камері видошукача раптом з'явилася хмара. Я знав, що це, мабуть, Starship, тому швидко перемістив телескоп за допомогою джойстика, щоб помістити його у кадр. Я побачив, як ракета вийшла з-під контролю, викидаючи хмари газу в різних напрямках. Я зрозумів, що хмара, ймовірно, була викликана системою припинення польоту, що знищує апарат. Тільки-но повернувшись додому і переглянувши відзнятий матеріал, я зрозумів, що відносно неушкодженими залишилися тільки передня носова частина і передні закрилки. З тих пір SpaceX запитала, чи я готовий надати їм відео, і я вже відправив їм стабілізовану версію знятого матеріалу. Я зараз завершую завантаження вихідного необробленого файлу з камери, щоб вони могли провести власний аналіз знятого матеріалу».

Надмасивні чорні діри можуть обстрілювати Землю «примарними частинками»

Блазар - це високоактивні ядра галактик, що містять надмасивні чорні діри, які викидають потоки матерії та випромінювання, спрямовані прямо на Землю.

Ці блазари можуть виробляти та обстрілювати планету нейтрино, які важко виявити, оскільки вони не мають заряду та майже не мають маси. Однак вони відіграють важливу роль у вивченні Всесвіту, оскільки здатні проникати через перепони, які зупиняють інші види частинок і навіть фотони. Тому дослідники прагнуть визначити джерела нейтрино, і останні дослідження наближають нас до розуміння того, що блазари можуть бути одними з таких джерел.

Блазар є особливим типом активних ядер галактик, відомих також як квазари. Вони настільки яскраві, що перебивають світло всіх зірок у своїх галактиках. Проте блазари відрізняються від звичайних квазарів тим, що їх викиди зі швидкостями, близькими до швидкості світла, спрямовані безпосередньо на Землю.

У 2017 році детектор для спостереження нейтрино IceCube зафіксував високоенергетичну подію, що збігається зі спалахом блазара TXS 0506+056. Вчені слокалізували це джерело і виявили зв'язок між блазарами та нейтрино. TXS 0506+056 знаходиться на відстані близько 5,7 мільярдів світлових років від Землі і є активним ядром галактики.

Однак реальний зв'язок між спалахами блазарів і нейтринним потоком, що проходить крізь Землю, залишається загадкою.

Для вирішення цієї загадки міжнародна група дослідників провела ретельне вивчення TXS 0506+056 та інших 144 блазарів, відібраних із даних Fermi Large Area Telescope.

Вченим вдалося розрахувати тижневий потік гамма-променів, пов'язаних з блазарами, і скласти криві світла для цих високоенергетичних подій. Вони також розробили «цикл спалахів», що показує тривалість спалаху блазара та її внесок у енергію блазара.

«Ми виявили, що серед нашої вибірки блазарів розподіл тих, у яких менший цикл спалахів та частка енергії є більш численним. Їх цикли являють собою пов'язані закономірності. Також ми виявили значну різницю між підкласами блазарів у циклах спалахів», - розповів член команди Шибаурського Інституту Технологій (Токіо) Кендзі Йосіда.

Команда дослідників оцінила нейтринний потік від кожного гамма-променевого спалаху і, порівнюючи прогнозні значення кожного блазару протягом тижня і протягом 10 років, встановила верхні межі вкладу спалахів у нейтринний потік.

Використання такого методу спостережень може значно сприяти розвитку наукових знань про походження нейтрино.

Виявлено новий вид динозаврів

Міжнародна група вчених виявила раніше невідомий вид динозаврів, який спав у тій самій позі, що й сучасні птахи. Про відкриття повідомляється у статті, опублікованій у журналі PLOS ONE.

До недавнього часу вважалося, що члени сімейства дрібних терапод Alvarezsauridae є різновидом не літаючих птахів, проте зараз вони класифіковані як динозаври, що відносяться до манірапторів, але не входять до птахів. У новій роботі вчені описали вид Alvarezsauridae, який вони назвали Jaculinykus yaruui, що означає «швидкий крихітний дракон».

Скам'янілості, що добре збереглися, були знайдені в ході розкопок формації Барун Гойот в пустелі Гобі в Монголії. Вони датуються 71 мільйоном років тому. За життя динозавр був близько метра заввишки і важив близько 30 кілограмів. Поза скелета аналогічна позі сплячих сучасних птахів: у динозавра було повернено шию та хвіст, а задні кінцівки підвернуто під таз.

Попередні дослідження показали, що сучасні птахи згортаються калачиком під час сну як для комфорту, так і для збереження тепла. Це відкриття припускає, що маніраптори намагалися зігрітися під час сну.

Знайдено спосіб повернути назад старіння мозку

Вчені Університету Квінсленду знайшли спосіб повернути назад клітинний процес, викликаний інфекцією COVID-19, що сприяє передчасному старінню мозку. Результати дослідження опубліковані у журналі Nature Aging.

Фахівці використовували органоїди мозку – тривимірні культури тканин, вирощені в лабораторії зі стовбурових клітин людини – для вивчення впливу різних варіантів SARS-COV-2 на центральну нервову систему. Виявилося, що коронавірус прискорює появу старіючих або сенесцентних клітин, які природним чином накопичуються в мозку в міру старіння.

Такі клітини викликають запалення та дегенерацію тканин, внаслідок чого розвиваються когнітивні порушення, такі як затуманювання свідомості та втрата пам'яті.

Було також виявлено чотири препарати, які вибірково знищують клітини старечого фенотипу: навітоклакс, ABT-737, фізетин та суміш дазатинібу та кверцетину (D+Q). Вони омолоджували мозок та знижували ймовірність нейродегенеративних симптомів в органоїдах, а також у мишачій моделі, інфікованій COVID-19. Однак необхідні подальші дослідження, щоб зрозуміти механізм їхньої дії.

У бактерій виявили аналог спогадів

Вчені виявили, що бактерії можуть створювати аналог спогадів, щоб визначити найкращі умови для розвитку стійкості до антибіотиків та інших стратегій, які можуть спричинити небезпечні інфекції у людей. Про це повідомляється у статті, опублікованій у журналі Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

За словами вчених, хоча бактерії не мають нервової системи, вони можуть збирати інформацію з навколишнього середовища, зберігати її і швидко отримувати до неї доступ при повторному зіткненні з цим середовищем. Це здійснюється завдяки залізу, одному з найпоширеніших хімічних елементів.

Вчені помітили, що бактеріальні клітини з нижчим рівнем заліза краще рояться. Навпаки, бактерії, які утворювали біоплівки – щільні, липкі мати бактерій на твердих поверхнях, мали високий рівень заліза у своїх клітинах. Бактерії із стійкістю до антибіотиків також мали збалансований рівень заліза.

«Спогади», зумовлені кількістю заліза в клітинах, зберігаються щонайменше чотири покоління та зникають до сьомого покоління. Коли рівень заліза низький, бактерії формують мігруючий рій, що швидко рухається, у пошуках заліза в навколишньому середовищі. Високий рівень заліза вказує на те, що довкілля є гарним місцем для утворення біоплівки.

Розкрито роль рослин у порятунку Землі

Австралійські вчені розкрили потенційну роль рослин у рятуванні Землі від катастрофічних змін клімату. Згідно з результатами вдосконаленого екологічного моделювання, опублікованими в журналі Science Advances, рослини в усьому світі здатні поглинати більше вуглекислого газу, що потрапляє в атмосферу через діяльність людини, ніж раніше.

Дослідники з'ясували, що добре зарекомендувавша себе кліматична модель, яка використовується для прогнозів наслідків глобального потепління, передбачає посилене поглинання вуглекислого газу рослинами до кінця XXI століття, якщо враховувати деякі особливості процесу фотосинтезу. Наприклад, наскільки ефективно вуглекислий газ може переміщатися через внутрішню частину листа, як рослини пристосовуються до змін температури і розподіляють поживні речовини.

Звільнення Сема Альтмана спробували пов'язати з «загрозою людству» від створеного ним ШІ

Анонімні джерела Reuters стверджують, що перед звільненням Сема Альтмана з OpenAI раді директорів надійшов лист від розробників, в якому вони попереджали: останні досягнення компанії нібито загрожують людству. У той же час, з науково-технічної точки зору заяви цих анонімів виглядають не дуже правдоподібно.

Інформаційна агенція Reuters опублікувала матеріал, заснований на повідомленнях двох джерел з OpenAI, які побажали залишитися анонімними. Вони стверджують, що напередодні звільнення Сема Альтмана (який вже повернувся на посаду) рада директорів компанії отримала лист від розробників за проектом Q*. Це один із закритих перспективних проектів OpenAI, присвячений створенню так званого сильного ШІ. Під цим розуміють інтелект, який можна порівняти з людиною в більшості сфер діяльності. На сьогодні його не існує, а низка дослідників вважають, що такий і не потрібен, бо у разі реалізації він може знищити людство як небажаного конкурента.

Загальний тон публікації Reuters підводить читача до думки — хоч це не стверджується прямо, — що такий лист міг викликати побоювання у директорів, через що ті й ухвалили раптове рішення про звільнення Альтмана.

Водночас деталі самого листа — який Reuters не бачило та описує зі слів своїх анонімних джерел — викликають сумніви щодо такої інтерпретації причин звільнення. Справа в тому, що проект Q* зачіпає досить вузьку, спеціалізовану проблему — математичні обчислення за допомогою нейромережі — аналога ChatGPT, але який працює не зі словами, а з математичними операціями. Автори листа стверджують, що їхня нейромережа навчилася таким операціям на рівні школяра.

Чому це взагалі важливо? У світі розробників великих мовних моделей типу ChatGPT поширене (але ніким не доведене) припущення, що створення моделі, яка зможе добре рахувати, вирішить питання з сильним штучним інтелектом. Тобто подібне ПЗ зможе замінити людину практично в будь-якій галузі.

Нагадаємо передісторію: до ChatGPT здатність програмного забезпечення працювати зі словами була гнітюче низькою (у кращому випадку на рівні учня не кращої середньої школи). Щоб досягти прориву, OpenAI на чолі з Семом Альтманом використовувала принцип китайської кімнати — у вигляді нейромережі, тренованої так, щоб вибирати наступне слово у видачі людині-співрозмовнику на основі наслідування подібної видачі, колись створеної реальними людьми.

Іншими словами, ChatGPT та його клони не розуміють нічого з оброблюваної інформації — вони просто статистично передбачають, яким буде наступне слово у їх видачі, використовуючи для цих передбачень статистику зі своєї навчальної вибірки. Природно, в результаті подібна видача з одного й того ж питання може відрізнятися: адже таке програмне забезпечення просто «кидає кістки» в заданому «навчанням» діапазоні значень, а не думає.

У математиці цей підхід не спрацьовує: у більшості випадків в одному завданні лише одна правильна відповідь. Тому аналоги ChatGPT систематично дають помилки. У рамках проекту Q* відсоток цих помилок трохи знизили, довівши його, згідно з анонімними джерелами Reuters, до рівня учня початкової школи.

Якщо ці тези ЗМІ вірні, то лист стурбованих розробників OpenAI міг серйозно налякати хіба що людей, які не дуже добре знаються на темі. По-перше, рівень молодшокласника в математиці не варто переоцінювати. По-друге, звичайне алгоритмічне програмне забезпечення (до нейромереж) навчилося рахувати набагато швидше і точніше найкращих учених-математиків ще в минулому столітті.

Це теж викликало занепокоєння у сучасників (досить згадати «Скайнет» у масовій культурі), але тільки в тих, хто був нескінченно далекий від розуміння реальних принципів роботи таких систем. Тобто того, що вони позбавлені власних спонукальних мотивів і розуму як такого, а лише виконують заздалегідь закладені в них людьми операції.

Аналогічним чином сучасні нейромережі та великі мовні моделі повністю позбавлені свідомості та спонукальних мотивів. Тому побоювання за майбутнє людства через ризик витіснення таким ПЗ подібні до побоювань витіснення людей «Скайнетом» (або арифмометрами). Їх важко сприймати серйозно.

Є ті, хто вважає інакше. Наприклад, Ілон Маск оцінив публікацію Reuters як глибоке занепокоєння. Однак Маск ніколи не відповідав на питання, як саме системи, позбавлені свідомості та мотивів, можуть загрожувати людству. Паралельно він активно просуває медіа конкурента ChatGPT від OpenAI — власну велику мовну модель Grok. Це ускладнює некритичне прийняття його позиції щодо OpenAI як повністю коректної. Не цілком прозорі й мотиви анонімів-джерел із OpenAI: не можна виключити їхню особисту зацікавленість у виправданні невдалого звільнення Альтмана.

Трудоголіки почуваються гірше за інших, навіть коли працюють

Вважається, що якщо людина займається улюбленою справою, вона має бути щасливою. Але, як з'ясувалося, це не стосується трудоголіків: їхній настрій значно гірший, ніж у звичайних співробітників. Навіть під час роботи.

До початку XXI століття цивілізація орієнтувала людей на «досягаторство»: їх закликали працювати багато і активно, досягати успіхів, а бажання відпочити вважали за слабкість. Це призвело до маси негативних наслідків, включаючи хронічний стрес, проблеми у соціальному та сімейному житті. Тепер у моді work-life balance — баланс між роботою та особистим життям.

Проте це не стосується трудоголіків — людей, залежних від власної праці. За словами фахівців, трудоголізм — одна із форм нехімічних залежностей.

У попередніх дослідженнях говорилося, що у трудоголіків часто буває погане самопочуття. Воно супроводжувалося негативними емоціями, такими як ворожість, тривога та вина, коли вони не можуть працювати так багато, як хотілося б. З іншого боку, є суперечливі припущення щодо почуттів, що виникають у трудоголіків під час роботи. За словами вчених, вони відчувають благополуччя та задоволення протягом робочого дня, але ці емоції швидко переходять у дисфоричний стан, що характеризується роздратуванням та депресією.

Вчені з Болонського та Трентського університетів (Італія) вирішили пролити світло на це питання. У дослідженні брали участь 139 штатних співробітників, переважно зайнятих у бек-офісі (тобто внутрішніх відділах компанії, які взаємодіють із клієнтами). Спочатку вони пройшли психологічний тест з метою оцінки рівня залежності від роботи. Після цього вчені проаналізували настрій працівників та їхнє сприйняття навантаження, використовуючи «метод вибірки досвіду». Це зробили за допомогою програми, яка дозволяла розсилати на смартфон короткі анкети приблизно кожні 90 хвилин з 09:00 до 18:00 протягом трьох робочих днів (понеділок, середа та п'ятниця). Результати опубліковані в Journal of Occupational Health Psychology.

Дані показали, що у більшості трудоголіків настрій у середньому гірше, ніж в інших.

«Те, що залежні від роботи одержують більше задоволення від своєї трудової діяльності, зовсім не схоже на правду. Навпаки, наші результати підтвердили, що, як і за інших форм поведінкової та наркозалежності, первісна ейфорія дає шлях до негативного емоційного стану, який охоплює людину навіть під час роботи», - зазначили автори.

Дослідники також встановили, що на відміну від інших працівників у трудоголіків негативний настрій зберігається протягом усього дня, незалежно від робочого навантаження.

Крім того, вчені знайшли гендерні відмінності: зв'язок між залежністю від роботи та поганим настроєм насправді більш виражений у жінок, ніж у чоловіків. Це, за словами авторів статті, вказує на велику вразливість жінок до трудоголізму. Імовірна причина в тому, що вони стикаються з сильним тиском, що випливає з ґендерних очікувань, які все ще сильні у сучасній культурі.

На закінчення вчені попередили, що залежність від роботи загрожує негативними наслідками не тільки для стосунків із сім'єю та друзями, а й для фізичного та психологічного здоров'я. Так звані хвороби перевтоми можуть навіть призвести до смерті.

Як емоції впливають на пам'ять

Те, що з нами відбувається, відкладається в пам'яті у вигляді епізодів: епізод поїздки в поїзді чи автобусі, епізод у кінотеатрі, епізод ранкового сніданку, епізод свята тощо. Зрозуміло, що життя розгортається безперервно, але якісь події стягнуті пам'яттю разом, разом створюють єдину загальну картину, а якісь відправлені, образно кажучи, до сусідньої скриньки.

Від чого залежить розподіл подій за епізодами? Звичайно, є об'єктивні причини: якщо події відбувалися одночасно або йшли впритул одина за одною, будучи пов'язані причинно-наслідковими зв'язками, то вони з великою ймовірністю виявляться в одному епізоді. Саме з великою ймовірністю – тому що багатьом знайомі ситуації, коли одночасні події раптом опинялися у пам'яті різнотермінових епізодів. Наприклад, розмова з кимось із гостей на святі може запам'ятатися так, ніби це мало місце взагалі в інший день. І тут, мабуть, варто подумати про суб'єктивні, психологічні чинники, які керують нарізкою подій на епізоди. Легко здогадатися, що одним із найважливіших факторів тут будуть емоції.

Психологи з Каліфорнійського університету в Лос-Анджелесі та Колумбійського університету поставили експеримент, у якому добровольцям показували якісь прості картинки – з парасолькою, кавуном, гаманцем, футбольним м'ячем тощо. Учасники експерименту повинні були якось пов'язати ці картинки загальним оповіданням, будь-яким. Картинки супроводжувала спеціально написана музика. Заради неї до дослідження залучили професійних композиторів, які повинні були написати п'єси, в яких були як спокійні епізоди, так і епізоди, що викликають радість, смуток і тривогу. Музичні п'єси мали відповідним чином змінювати настрій тих, хто вигадував історії до послідовності картинок. Відчутні емоції вимірювали окремо, причому як якісно, так й кількісно: дослідників цікавило, сильними, помірними чи слабкими були зміни у емоціях у піддослідних.

Потім учасники експерименту займалися якимись іншими заняттями, щоб відволіктися від цих картинок, а потім їх їм знову показували, причому попарно і в іншому порядку - тепер потрібно було сказати, яку картинку вони бачили першою і чи багато часу пройшло між однією та іншою. Тут потрібно ще раз уточнити, що в музиці епізоди з різним настроєм змінювали один одного - і виявилося, що якщо між двома сусідніми картинками відбувалася емоційна зміна, то порядок зображень у пам'яті починав плутатися, а самі вони начебто далі відсувалися одна від одної. Тобто зміна емоцій розбивала ланцюжок подій на епізоди.

Характер емоцій теж був важливий. Якщо емоційний настрій змінювався в позитивний бік, якщо спокійна музика змінювалася радісною, то загалом картинки краще були пов'язані одна з одною. Якщо ж емоції йшли в мінус (спокійна музика змінювалася сумною), то образи сильніше відокремлювалися один від одного, пам'ять сильніше дробилася по епізодах, а епізоди були слабше пов'язані один з одним. Результати експериментів описані у Nature Communications.

Емоції природним чином поділяють епізоди в нашому житті: якщо змінився настрій, значить, щось змінилося всередині або навколо. В експерименті використовували музику, тому що так найпростіше викликати емоційне зрушення. Але емоції можуть змінитися і від їжі, і від погоди, і від внутрішніх роздумів та спогадів. Напевно, багато хто стикався з людьми, які хронічно забувають дедлайни та дати зустрічей, плутають, хто, що і коли їм сказав, і так далі. Часто це пояснюють тим, що людина постійно занурена у свої думки, розсіяна і ні на що зовнішнє не звертає уваги. Але з урахуванням того, що ми дізналися про емоції та епізодичність пам'яті, можна припустити й інше – що така людина, навпаки, дуже бурхливо бере участь у всьому, що відбувається навколо, емоції переливаються у неї через край з приводу і без приводу, і тому зв'язність світу в пам'яті дещо страждає… Однак тут ми в певному сенсі переходимо на особистості, а без додаткових експериментів так краще не робити.