Последние новости в мире высоких технологий. 25.11.2023
Портал Эксперимент подготовил самые интересные новости науки и технологий за эту неделю. Оперативно, коротко, ясно. Приятного чтения.
Билл Гейтс рассказал о будущем человечества с Искусственным интеллектом
Сооснователь Microsoft Билл Гейтс высказал мнение, что развитие искусственного интеллекта (ИИ) в будущем позволит человечеству уменьшить продолжительность рабочей недели до трех дней. Таким образом он ответил на вопрос ведущего подкаста «What Now?» на платформе Spotify, угрожает ли развитие ИИ потере рабочих мест.
По словам миллиардера, в конечном итоге может появиться мир, в котором машины будут производить всю еду и прочее.
Если в конечном итоге появится общество, в котором людям придется работать всего лишь по три дня в неделю, это нормально, добавил бизнесмен.
В августе Гейтс заявлял, что его впечатлила способность модели искусственного интеллекта сдать на отлично экзамен по биологии для студентов. По словам миллиардера, он не ожидал такого быстрого развития технологии.
Билл Гейтс активно выступает за дальнейшее развитие и внедрение ИИ во все сферы человеческой деятельности. По его мнению, попытки отказаться от ИИ похожи на призывы «запретить калькулятор».
Сотрудники Apple чаще всего переходят работать в Google, а в саму Apple больше всего людей перешло из Intel
Аналитики компании Switch on Business, на отчёт которой ссылается ресурс 9to5mac, провели исследование и обнаружили, что сотрудники, уходящие из Apple, чаще всего переходят на работу в Google.
Исследование было проведено на основе данных Linkedin, и относилось в первую очередь именно к Apple.
Если говорить о том, куда чаще всего переходя сотрудники Apple, покидая компанию, то на первом месте будет Google. В процентном соотношении данных нет, но речь о 3858 сотрудниках, судя по всему, за всё время. Само собой, нужно понимать, что данные взяты из Linkedin, так что часть информации осталась неисследованной.
На втором месте после Google расположилась Amazon с 1973 сотрудниками, то есть поисковый гигант не просто занимает первое место, а примерно вдвое обходит ближайшего конкурента.
Если же говорить о том, откуда в Apple приходят люди, то на первом месте будет вовсе не Google, а Intel с результатом 4773 человека и тоже сильным отрывом от второй компании. Но тут всё просто: в 2019 году Apple купила бизнес Intel по разработке сотовых модемов, а заодно заполучила и много специалистов.
На втором месте находится Microsoft (2811 человек), и замыкает тройку Amazon (2245 человек). Google же находится на четвёртом месте с результатом 2126 человек.
Кроме того, анализ показал, что на удивление малый процент сотрудников Apple (5,7%) — это бывшие сотрудники каких-то других IT-гигантов. У Google, для сравнения, речь о 25,1%.
Миссия Apollo продолжает дарить сюрпризы: учёные обнаружили водород в образцах лунной породы
Учёные обнаружили водород в образцах лунной породы, доставленных миссией «Аполлон». Это позволяет предположить, что астронавты в будущем смогут использовать лунную воду для обеспечения жизнедеятельности и в качестве ракетного топлива.
После анализа лунных образцов, предоставленных NASA для исследования, учёные из Национальной лаборатории ВМС США (NRL) объявили, что обнаружили водород в образце лунного грунта под номером 79221. Предполагается, что обнаруженный водород возник в результате постоянного дождя солнечного ветра, или привнесён кометами.
«Водород может стать ресурсом, который можно использовать на поверхности Луны для обеспечения постоянных научных баз. Обнаружение ресурсов и понимание способов их добычи до начала освоения Луны представляет огромную ценность», — заявила главный автор исследования Кэтрин Берджесс, геолог из Национальной лаборатории ВМС США.
Согласно оценке NASA, отправка бутылки воды на Луну обойдется в несколько тысяч долларов. Поэтому для сокращения затрат можно использовать лёд на Луне в качестве воды для астронавтов и разложить его на составляющие (водород и кислород) для использования в качестве ракетного топлива для перелётов между Луной и Землёй. Возможно, в будущем этот способ также можно будет использовать для отправки астронавтов на Марс.
В 2020 году данные от инфракрасного летающего телескопа SOFIA (Stratospheric Observatory for Infrared Astronomy) показали, что вода на Луне может находиться в виде льда по всей её поверхности, а не ограничиваться лишь постоянно затенёнными регионами около северного и южного полюсов Луны.
Примечательно, что астронавты миссии «Аполлон» собирали лунные камни не у южного полюса Луны, где многие страны планируют установить долговременную базу, а у экватора.
Индийская миссия «Чандраян-3», которая доставила в район южного полюса Луны роботизированный посадочный модуль с ровером, открыла другой ценный элемент на поверхности Луны — серу, даже в больших количествах, чем предполагалось ранее. Её в будущем возможно использовать для создания аккумуляторов.
Космический телескоп «Джеймс Уэбб» обнаружил метан в атмосфере экзопланеты WASP-80 b
Долгое время метан не находили в атмосферах экзопланет, в отличие от водяного пара, который был обнаружен в атмосферах более чем десяти экзопланет. При этом метан широко распространён в атмосферах газовых гигантов нашей Солнечной системы, таких как Юпитер, Сатурн, Уран и Нептун.
Открытие принадлежит учёным из NASA и Аризонского государственного университета. WASP-80 b (с температурой около 825 Кельвинов) является «горячим Юпитером» — это означает, что планета схожа с Юпитером размером и массой, но её температура находится где-то между температурой горячих Юпитеров (например, планеты HD 209458 b с температурой 1450 К) и холодных Юпитеров, где температура около 125 К.
WASP-80 b обращается вокруг красного карлика за три дня и находится на расстоянии 163 световых лет от нас в созвездии Орла. Из-за близкого расстояния между планетой и её звездой, а также из-за удалённости обоих объектов от нас, мы не можем увидеть эту планету непосредственно даже с помощью современных телескопов, включая «Джеймс Уэбб». Вместо этого исследователи изучают объединённый свет от звезды и планеты, используя метод транзита (который обычно используется для обнаружения экзопланет) и метод затмения.
Метод транзита позволяет наблюдать систему в тот момент, когда планета проходит перед звездой. В это время атмосферная оболочка планеты освещается звездой вдоль её дневной и ночной границы. В определённых диапазонах, где молекулы в атмосфере планеты поглощают свет, атмосфера становится плотнее и блокирует больше звёздного света, что приводит к более глубокому затемнению по сравнению с другими длинами волн, где атмосфера пропускает свет. Этот метод позволяет учёным определить состав атмосферы планеты посредством определения, какие спектральные линии заблокированы.
Метод затмения, с другой стороны, позволяет наблюдать систему в момент, когда планета проходит за своей звездой. Это вызывает ещё одно небольшое падение в общем графике светимости. Анализ спектров затмения позволяет определить, какие молекулы в атмосфере планеты поглощают свет на определённых длинах волн.
Начальные наблюдения были трансформированы в спектры, которые показывают, как атмосфера планеты взаимодействует с разными длинами волн света. Для интерпретации этих спектров было использовано два типа моделей. Одна модель была гибкой и включала различные комбинации метана, воды и температуры, чтобы определить наилучшее соответствие наблюдаемым данным. Другая модель использовала существующие данные о физике и химии экзопланет, чтобы оценить ожидаемые уровни метана и воды.
Оба типа моделей привели к одному и тому же — обнаружению метана. Чтобы удостовериться в правильности результатов, учёные использовали статистические методы и оценили вероятность случайного обнаружения метана. Результаты превысили золотой стандарт «5 сигма», что означает, что вероятность ложного обнаружения метана очень мала.
Этот результат даёт возможность сравнить планеты Солнечной системы с планетами за её пределами. А «Джеймс Уэбб» позволит получить более полную картину атмосферы WASP-80 b и изучить содержание других веществ, таких как оксид углерода и диоксид углерода.
Астроном заснял на телескоп последние мгновения полёта Starship и выложил видео в Интернет
В субботу, 18 ноября, во второй раз в истории стартовала огромная ракета Starship. Ракета-носитель Super Heavy взорвалась вскоре после отделения ступени, в то время как вторая ступень достигла высоты 148 км.
Несмотря на то, что обе части корабля взорвались, SpaceX считает испытательный полет успешным: «Все 33 двигателя Raptor на сверхтяжёлом ускорителе успешно запустились и впервые завершили полную работу во время подъёма».
Скотт Фергюсон из Astronomy Live наблюдал за происходящим с гораздо большего расстояния с помощью телескопа. Фергюсон запечатлел момент, когда Starship взорвался в суборбитальном пространстве.
«Я планировал этот кадр последние пару лет, — написал Скотт Фергюсон. — Идея пришла мне в голову, когда я понял, что Starship должен пролетать достаточно близко к островам Флорида-Кис, чтобы находиться значительно над горизонтом во время горения второй ступени. Я написал программу для отслеживания запусков ракет, которую много раз использовал для съёмки запусков с мыса Канаверал, обычно используя комбинацию отслеживания с помощью видео или отслеживания с помощью джойстика».
«Я понял, что Starship, скорее всего, стартует из Бока-Чика в течение дня, поэтому я расширил возможности своей программы, написав функцию прогнозирующего отслеживания, которая использует прогнозы траектории с веб-сайта FlightClub.io, чтобы телескоп отслеживал, куда, по его ожиданиям, полетит ракета Я всё ещё не был уверен, что корабль будет отражать достаточно солнечного света, чтобы его можно было увидеть днём, но решил, что риск того стоит».
«В день запуска я позвонил другу, который лично наблюдал за запуском из Бока-Чика, чтобы он мог назвать момент запуска, а я мог синхронизировать начало отслеживания с этим моментом без какой-либо задержки потоковой передачи в Интернете. Мне оставалось только надеяться, что первый этап полёта на этот раз пройдёт без сучка и задоринки. В ходе первого запуска Starship так и не поднялся для меня над горизонтом во Флориде. Минуту за минутой я продолжал слышать сообщения о том, что все двигатели всё ещё работают на первой ступени».
«Первая ступень взрывается. Для меня это не проблема — она выполнила свою работу, отправив корабль в путь. Когда я уже думал, что всё кончено, то увидел, как в камере видоискателя внезапно появилось облако. Я знал, что это, должно быть, Starship, поэтому быстро переместил телескоп с помощью джойстика, чтобы поместить его в кадр. Я увидел, как ракета вышла из-под контроля, извергая облака газа в разных направлениях. Я понял, что облако вероятно, было вызвано системой прекращения полёта, уничтожающей аппарат. Только вернувшись домой и просмотрев отснятый материал, я понял, что относительно неповрежденными остались только передняя носовая часть и передние закрылки. С тех пор SpaceX спросила, готов ли я предоставить им видео, и я уже отправил им стабилизированную версию отснятого материала. Я как раз сейчас завершаю загрузку исходного необработанного файла с камеры, чтобы они могли провести собственный анализ отснятого материала».
Сверхмассивные чёрные дыры могут обстреливать Землю «призрачными частицами»
Блазары — это высокоактивные ядра галактик, содержащие сверхмассивные чёрные дыры, которые выбрасывают потоки материи и излучения, направленные прямо на Землю.
Эти блазары могут производить и обстреливать планету нейтрино, которые трудно обнаружить, так как они не имеют заряда и почти не имеют массы. Однако они играют важную роль в изучении Вселенной, так как способны проникать через преграды, которые останавливают другие виды частиц и даже фотоны. Поэтому исследователи стремятся определить источники нейтрино, и последние исследования приближают нас к пониманию того, что блазары могут быть одними из таких источников.
Блазары являются особым типом активных ядер галактик, известных также как квазары. Они настолько ярки, что перебивают свет всех звёзд в своих галактиках. Однако блазары отличаются от обычных квазаров тем, что их выбросы со скоростями, близкими к скорости света, направлены прямо на Землю.
В 2017 году наблюдательный детектор нейтрино IceCube зафиксировал высокоэнергетическое событие, совпадающее со вспышкой блазара TXS 0506+056. Учёные слокализовали этот источник и выявили связь между блазарами и нейтрино. TXS 0506+056 находится на расстоянии около 5,7 миллиарда световых лет от Земли и является активным ядром галактики.
Однако реальная связь между вспышками блазаров и нейтринным потоком, проходящим сквозь Землю, всё ещё остаётся загадкой.
Для решения этой загадки международная группа исследователей провела тщательное изучение TXS 0506+056 и других 144 блазаров, отобранных из наблюдательных данных Fermi Large Area Telescope.
Учёным удалось рассчитать недельный поток гамма-лучей, связанных с блазарами, и составить кривые света для этих высокоэнергетических событий. Они также разработали «цикл вспышек», показывающий продолжительность вспышки блазара и её вклад в энергию блазара.
«Мы обнаружили, что среди нашей выборки блазаров распределение тех, у которых меньший цикл вспышек и доля энергии, является более многочисленным. Их циклы представляют собой связанные закономерности. Также мы обнаружили значительную разницу между подклассами блазаров в циклах вспышек», — рассказал член команды Шибаурского Института Технологий (Токио) Кендзи Ёсида.
Команда исследователей оценила нейтринный поток от каждой гамма-лучевой вспышки и, сравнивая прогнозные значения для каждого блазара за неделю и за 10 лет, установила верхние пределы вклада вспышек в нейтринный поток.
Использование такого метода наблюдений может значительно способствовать развитию научных знаний о происхождении нейтрино.
Обнаружен новый вид динозавров
Международная группа ученых обнаружила ранее неизвестный вид динозавров, который спал в той же позе, что и современные птицы. Об открытии сообщается в статье, опубликованной в журнале PLOS ONE.
До недавнего времени считалось, что члены семейства мелких терапод Alvarezsauridae являются разновидностью нелетающих птиц, однако сейчас они классифицированы как динозавры, относящиеся к манирапторам, но не входящие в кладу птиц. В новой работе ученые описали вид Alvarezsauridae, который они назвали Jaculinykus yaruui, что значит «быстрый крошечный дракон».
Хорошо сохранившиеся окаменелости были найдены в ходе раскопок формации Барун Гойот в пустыне Гоби в Монголии. Они датируются 71 миллионом лет назад. При жизни динозавр был около метра в высоту и весил около 30 килограммов. Поза скелета аналогична позе спящих современных птиц: у динозавра были повернуты шея и хвост, а задние конечности подвернуты под таз.
Предыдущие исследования показали, что современные птицы сворачиваются калачиком во время сна как для комфорта, так и для сохранения тепла. Это открытие предполагает, что манирапторы пытались согреться во время сна.
Найден способ обратить вспять старение мозга
Ученые Университета Квинсленда нашли способ обратить вспять клеточный процесс, вызванный инфекцией COVID-19, который способствует преждевременному старению мозга. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Aging.
Специалисты использовали органоиды мозга — трехмерные культуры тканей, выращенные в лаборатории из стволовых клеток человека, — для изучения влияния различных вариантов SARS-COV-2 на центральную нервную систему. Оказалось, что коронавирус ускоряет появление стареющих, или сенесцентных, клеток, которые естественным образом накапливаются в мозге по мере старения.
Такие клетки вызывают воспаление и дегенерацию тканей, в результате чего разиваются когнитивные нарушения, такие как затуманивание сознания и потеря памяти.
Были также обнаружены четыре препарата, которые избирательно уничтожают клетки старческого фенотипа: навитоклакс, ABT-737, физетин и смесь дазатиниба и кверцетина (D+Q). Они омолаживали мозг и снижали вероятность нейродегенеративных симптомов в органоидах, а также в мышиной модели, инфицированной COVID-19. Однако необходимы дальнейшие исследования, чтобы понять механизм их действия.
У бактерий обнаружили аналог воспоминаний
Ученые обнаружили, что бактерии могут создавать аналог воспоминаний, чтобы определить наилучшие условия для развития устойчивости к антибиотикам и других стратегий, способных вызвать опасные инфекции у людей. Об этом сообщается в статье, опубликованной в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
По словам ученых, хотя у бактерий нет нервной системы, они могут собирать информацию из окружающей среды, хранить ее и быстро получать к ней доступ при повторном столкновении с этой средой. Это осуществляется благодаря железу, одного из самых распространенных химических элементов.
Ученые заметили, что бактериальные клетки с более низким уровнем железа лучше роятся. Напротив, бактерии, которые образовывали биопленки — плотные, липкие маты бактерий на твердых поверхностях, имели высокий уровень железа в своих клетках. Бактерии с устойчивостью к антибиотикам также имели сбалансированный уровень железа.
«Воспоминания», обусловленные количеством железа в клетках, сохраняются как минимум четыре поколения и исчезают к седьмому поколению. Когда уровень железа низкий, бактерии формируют быстро движущийся мигрирующий рой в поисках железа в окружающей среде. Высокий уровень железа указывает на то, что окружающая среда является хорошим местом для образования биопленки.
Раскрыта роль растений в спасении Земли
Австралийские ученые раскрыли потенциальную роль растений в спасении Земли от катастрофических изменений климата. Согласно результатам усовершенствованного экологического моделирования, опубликованным в журнале Science Advances, растения во всем мире способны поглощать больше углекислого газа, попадающего в атмосферу из-за деятельности человека, чем считалось ранее.
Исследователи выяснили, что хорошо зарекомендовавшая себя климатическая модель, которая используется для прогнозов последствий глобального потепления, предсказывает усиленное поглощение углекислого газа растениями к концу XXI века, если учитывать некоторые особенности процесса фотосинтеза. Например, то, насколько эффективно углекислый газ может перемещаться через внутреннюю часть листа, как растения приспосабливаются к изменениям температуры и распределяют питательные вещества.
Увольнение Сэма Альтмана попытались связать с «угрозой человечеству» от созданного им ИИ
Анонимные источники Reuters утверждают, что перед провалившимся увольнением Сэма Альтмана из OpenAI совету директоров пришло письмо от разработчиков, в котором они предупреждали: последние достижения компании якобы угрожают человечеству. В то же время с научно-технической точки зрения заявления этих анонимов выглядят не очень правдоподобно.
нформационное агентство Reuters опубликовало материал, основанный на сообщениях двух источников из OpenAI, пожелавших остаться анонимными. Они утверждают, что накануне увольнения Сэма Альтмана (уже вернувшегося на свой пост) совет директоров компании получил письмо от разработчиков по проекту Q*. Это один из закрытых перспективных проектов OpenAI, посвященный созданию так называемого сильного ИИ. Под этим понимают интеллект, сравнимый с человеком в большинстве сфер деятельности. На сегодня его не существует, а ряд исследователей полагают, что таковой и не нужен, ибо в случае реализации он может уничтожить человечество как нежелательного конкурента.
Общий тон публикации Reuters подводит читателя к мысли — хотя это не утверждается напрямую, — что такое письмо могло вызвать опасение у директоров, отчего те и приняли внезапное решение об увольнении Альтмана.
В то же время детали самого письма — которое Reuters не видело и описывает со слов своих анонимных источников — вызывают сомнения в такой интерпретации причин увольнения. Дело в том, что проект Q* затрагивает достаточно узкую, специализированную, проблему — математические вычисления с помощью нейросети — аналога ChatGPT, только работающей не со словами, а с математическими операциями. Авторы письма утверждают, что их нейросеть научилась таким операциям на уровне школьника.
Почему это вообще важно? В мире разработчиков больших языковых моделей типа ChatGPT распространено (но никем не доказано) предположение, что создание модели, которая сможет хорошо считать, в основном решит вопрос с сильным искусственным интеллектом. То есть подобное ПО сможет заменить человека практически в любой области.
Напомним предысторию: до ChatGPT способность программного обеспечения работать со словами была угнетающе низкой (в лучшем случае на уровне учащегося не лучшей средней школы). Чтобы добиться прорыва, OpenAI во главе с Сэмом Альтманом использовала принцип китайской комнаты — в виде нейросети, тренированной так, чтобы выбирать следующее слово в выдаче человеку-собеседнику на основе подражания подобной выдаче, когда-то созданной реальными людьми.
Иными словами, ChatGPT и его клоны не понимают ничего из обрабатываемой информации — они просто статистически предсказывают, каким будет следующее слово в их выдаче, используя для этих предсказаний статистику из своей обучающей выборки. Естественно, в итоге подобная выдача по одному и тому же вопросу может отличаться: ведь такое ПО просто «бросает кости» в заданном «обучением» диапазоне значений, а не думает.
В математике этот подход не срабатывает: в большинстве случаев в одной задаче только один правильный ответ. Поэтому тут аналоги ChatGPT систематически дают ошибки. В рамках проекта Q* процент этих ошибок слегка снизили, доведя его, согласно анонимным источникам Reuters, до уровня ученика начальной школы.
Если эти тезисы СМИ верны, то письмо озабоченных разработчиков OpenAI могло серьезно напугать разве что людей, не очень хорошо разбирающихся в теме. Во-первых, уровень младшеклассника в математике не стоит переоценивать. Во-вторых, обычное алгоритмическое программное обеспечение (до нейросетей) научилось считать намного быстрее и точнее лучших ученых-математиков еще в прошлом веке.
Это тоже вызывало беспокойство у современников (достаточно вспомнить «Скайнет» в массовой культуре), но только у тех, кто был бесконечно далек от понимания реальных принципов работы таких систем. То есть того, что они лишены собственных побудительных мотивов и разума как такового — лишь выполняют заранее заложенные в них людьми операции.
Аналогичным образом современные нейросети и большие языковые модели полностью лишены сознания и побудительных мотивов. Поэтому опасения за будущее человечества из-за риска вытеснения таким ПО подобны опасениям вытеснения людей «Скайнетом» (или арифмометрами). Их трудно воспринимать серьезно.
Есть те, кто считают иначе. Например, Илон Маск оценил публикацию Reuters как вызывающую глубоко беспокойство. Однако Маск никогда не отвечал на вопрос, как именно системы, лишенные сознания и мотивов, могут угрожать человечеству. Параллельно он активно продвигает в медиа конкурента ChatGPT от OpenAI — собственную большую языковую модель Grok. Это делает затруднительным некритичное принятие его позиции по OpenAI как полностью корректной. Не вполне прозрачны и мотивы анонимов-источников из OpenAI: нельзя исключить их личную заинтересованность в оправдании неудавшегося увольнения Альтмана.
Трудоголики чувствуют себя хуже других, даже когда работают
Считается, что если человек занимается любимым делом, он должен быть счастлив. Но, как выяснилось, это не касается трудоголиков: их настроение значительно хуже, чем у обычных сотрудников. Даже во время работы.
До начала XXI века цивилизация ориентировала людей на «достигаторство»: их призывали работать много и активно, добиваться успехов, а желание отдохнуть считали слабостью. Это привело к массе негативных последствий, включая хронический стресс, проблемы в социальной и семейной жизни. Теперь в моде work-life balance — баланс между работой и личной жизнью.
Однако все это не касается трудоголиков — людей, зависимых от собственного труда. По словам специалистов, трудоголизм — одна из форм нехимических зависимостей.
В прошлых исследованиях говорилось, что у трудоголиков часто бывает плохое самочувствие. Оно сопровождалось негативными эмоциями, такими как враждебность, тревога и вина, когда они не могут работать так много, как хотелось бы. С другой стороны, есть противоречивые предположения относительно чувств, возникающих у трудоголиков во время работы. По словам ученых, они испытывают чувство благополучия и удовлетворения в течение рабочего дня, но эти эмоции быстро переходят в дисфорическое состояние, характеризующееся раздражением и депрессией.
Ученые из Болонского и Трентского университетов (Италия) решили пролить свет на этот вопрос. В исследовании участвовали 139 штатных сотрудников, в основном занятых в бэк-офисе (то есть внутренних отделах компании, которые не взаимодействуют с клиентами). Сначала они прошли психологический тест для оценки уровня зависимости от работы. После этого ученые проанализировали настроение работников и их восприятие нагрузки, используя «метод выборки опыта». Это сделали с помощью приложения, которое позволяло рассылать на смартфон короткие анкеты примерно каждые 90 минут с 09:00 до 18:00 в течение трех рабочих дней (понедельник, среда и пятница). Результаты опубликованы в Journal of Occupational Health Psychology.
Данные показали, что у большинства трудоголиков настроение в среднем хуже, чем у остальных.
«То, что зависимые от работы получают больше удовольствия от своей трудовой деятельности, совсем не похоже на правду. Наоборот, наши результаты подтвердили, что, как и при других формах поведенческой и наркозависимости, первоначальная эйфория дает путь к негативному эмоциональному состоянию, которое охватывает человека даже во время работы», — отметили авторы.
Исследователи также установили, что, в отличие от других работников, у трудоголиков негативное настроение сохраняется в течение всего дня, вне зависимости от рабочей нагрузки.
Кроме того, ученые нашли гендерные различия: связь между зависимостью от работы и плохим настроением на самом деле более выражена у женщин, чем у мужчин. Это, по словам авторов статьи, указывает на большую уязвимость женщин к трудоголизму. Вероятная причина в том, что они сталкиваются с сильным давлением, вытекающим из гендерных ожиданий, которые все еще сильны в современной культуре.
В заключение ученые предупредили, что зависимость от работы чревата негативными последствиями не только для отношений с семьей и друзьями, но и для физического и психологического здоровья. Так называемые болезни переутомления способны даже привести к смерти.
Как эмоции влияют на память
То, что с нами происходит, откладывается в памяти в виде эпизодов: эпизод поездки в поезде или автобусе, эпизод в кинотеатре, эпизод утреннего завтрака, эпизод праздника и т. д. Эпизодическое членение определяет связь между событиями, которая хранится у нас в голове. Понятно, что жизнь разворачивается непрерывно, но какие-то события стянуты памятью вместе, вместе создают единую общую картину, а какие-то отправлены, образно говоря, в соседний ящик.
От чего зависит распределение событий по эпизодам? Естественно, есть объективные причины: если события происходили одновременно или шли вплотную друг за другом, будучи связаны причинно-следственными связями, то они с большой вероятностью окажутся в одном эпизоде. Именно с большой вероятностью – потому что многим знакомы ситуации, когда одновременные события вдруг оказывались в памяти в разновременных эпизодах. Например, разговор с кем-нибудь из гостей на празднике может запомниться так, как если бы он имел место вообще в другой день. И тут, наверно, стоит подумать о субъективных, психологических факторах, которые управляют нарезкой событий на эпизоды. Легко догадаться, что одним из самых важных факторов тут будут эмоции.
Психологи из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и Колумбийского университета поставили эксперимент, в котором добровольцам показывали какие-то простые картинки – с зонтиком, арбузом, бумажником, футбольным мячом и т. д. Участники эксперимента должны были как-то связать эти картинки общим повествованием, неважно каким. Картинки сопровождала специально написанная музыка. Ради неё к исследованию привлекли профессиональных композиторов, которые должны были написать пьесы, в которых были бы как спокойные эпизоды, так и эпизоды, вызывающие радость, грусть и тревогу. Музыкальные пьесы должны были соответствующим образом менять настрой тех, кто придумывал истории к последовательности картинок. Ощущаемые эмоции измеряли отдельно, причём не только качественно, но и количественно: исследователей интересовало, сильными, умеренными или слабыми были перемены в эмоциях у подопытных.
Затем участники эксперимента занимались какими-то другими занятиями, чтобы отвлечься от этих картинок, а потом их им снова показывали, причём попарно и в другом порядке – теперь нужно было сказать, какую картинку они видели первой и много ли времени прошло между одной и другой. Тут нужно ещё раз уточнить, что в музыке эпизоды с разным настроением сменяли друг друга – и оказалось, что если между двумя соседними картинками происходила эмоциональная перемена, то порядок изображений в памяти начинал путаться, а сами они как будто дальше отодвигались друг от друга. То есть смена эмоций разбивала цепочку событий на эпизоды.
Характер эмоций тоже был важен. Если эмоциональный настрой менялся в положительную сторону, если спокойная музыка сменялась радостной, то в целом картинки лучше были увязаны друг с другом. Если же эмоции уходили в минус (спокойна музыка сменялась грустной), то образы сильнее обособлялись друг от друга, память сильнее дробилась по эпизодам, а эпизоды были слабее связаны друг с другом. Результаты экспериментов описаны в Nature Communications.
Эмоции естественным образом разделяют эпизоды в нашей жизни: если сменилось настроение, значит, что-то изменилось внутри или вокруг. В эксперименте использовали музыку, потому что так проще всего вызвать эмоциональный сдвиг. Но эмоции могут поменяться и от еды, и от погоды, и от внутренних размышлений и воспоминаний. Наверняка многие сталкивались с людьми, которые хронически забывают дедлайны и даты встреч, путают, кто, что и когда им сказал, и так далее, и тому подобное. Часто это объясняют тем, что человек постоянно погружён в свои мысли, рассеян и ни на что внешнее не обращает внимания. Но с учётом того, что мы узнали про эмоции и эпизодичность памяти, можно предположить и другое – что такой человек, наоборот, уж очень бурно участвует во всём происходящем вокруг, эмоции переливаются у него через край по поводу и без повода, и потому связность мира в памяти несколько страдает… Однако тут мы в некотором смысле переходим на личности, а без дополнительных экспериментов так лучше не делать.
