Почему страны, добивающиеся успехов в международных предметных олимпиадах (например, Китай, Россия, Иран, Вьетнам , Турция, Румыния), не становятся лидерами в области науки и инноваций (если измерять количеством Нобелевских премий, Вольфовских премий, Тьюринговских наград, Филдсовских медалей или пионерских изобретений)? В то же время страны, не лидирующие в олимпиадных рейтингах (например, США(до того как начали отбирать азиатов), Швейцария, Германия, Великобритания, Франция, Швеция, Дания, Финляндия), демонстрируют высокие результаты и пионерство в науке, изобретательстве и создании инноваций?
2 лайка
Олимпиада почти не связана с наукой, она лишь дает возможность быстрее войти в нее. Где то встречал это
4 лайка
Доминирующие страны берут своим населением и высокой конкуренцией на олимпиадах, а на счет науки, мне кажется это связано с кол-во возможностями в разных странах
3 лайка
обучать тиму из 6 людей на очень высокий уровень ≠ обучать всю страну на средний уровень
5 лайков
Если по нобелевским премиям и т.д. то не зависит ли это от самого человека а не от страны?
Посмотри статистику (Университет : Количество лауреатов), Universities with the Most Nobel Prizes - Aron Frishberg.
После этого посчитай в каких странах находятся эти университеты.
Ну и можно копать дальше, но думаю штука выше ± отвечает на вопрос.
2 лайка
Может потому что олимпиадные темы это максимум undergraduate-graduate level знания?
3 лайка
На IMO буквально выступает Terence Tao, который к тому же сам в ней в детстве участвовал. Остальные ISO уровнем пониже будут мне кажется
1 лайк
Очень интересный пейпер, он по сути показывает что в большой степени большие открытия в науке держатся на хвостах (очень умные люди, top 10^-5% или тип того), и причастность человека к ним довольно точно замеряется успехом на межнарах. Учитывая такие исходы, честно говоря любой ресерч-уник должен писать этим людям лично и молить придти к ним.
Лично меня, с моим сомнительным интересом в измерении того, какие межнарники самые умные, сразу очень сильно зацепило то, что у них n=500 (т.е. топ-100 IMO, IOI, IPhO, IChO, IBO) из них естественно в grad school пошли не все, поэтому цифры очень noisy, и я что-то не верю в то что с IPhO, IChO и IBO все настолько плохо, а еще silver-bronze инверсии IPhO и IChO тоже очень подозрительные. Меня также напрягает, что почти невозможно было отличить среди prize winners from T10 тех, кто имел очень значительный involvement с олимпиадами, возможно даже был на TST, или хотя бы имел национальные награды, но не попал на ISO, или даже попал, но не был в топ-100 (поидее втф? я понимаю что такой ресерч проводить очень, очень сложно, но какие нибудь ИИ-агенты могли бы это спокойно скейльнуть намного сильнее, авторы утверждают что это “extremely expensive”, но это ведь не так, надо предложить авторам follow-up). Боюсь предположить, что реальные цифры показывают, что чуть менее успешных олимпиадников среди победителей элитных наград в 2-3 раза больше.
Мой вывод по этому пейперу я написал в начале, но еще у меня есть убедительная гипотеза, что математика - единственный field, где решает в основном твой raw brainpower и ничего больше. В сравнении, теоретический CS сейчас редкость, почти все сидят в NLP/ML, где больше решает коллаборативная среда и компьют для экспериментов. Для химии и биологии аналогично, со своими аналогами компьюта, а про физику молчу, ныне они обычно бросают свой Physics PhD, а идут куда-то тоже в NLP/ML, или не дай бог становятся SWE в бигтехе (грустно)
1 лайк
честно очень тяжело читать текст перемешанный разными стилями речи и языками
1 лайк
Сначала хочу ответить вопросом на вопрос: почему ты считаешь, что научную мощь страны нужно измерять через большие премии? А данные о результатах стран на научных олимпиадах, которые ты привел, вообще корректны?
Во-первых, использование лауреатов крупных премий как показателя научной мощи означает, что мы опираемся на достижения, которым уже десятки лет. Согласно исследованию из 2016 года, средний возраст лауреата Нобелевской премии за период с 1901 по 2016 год составил 59 лет, и эта цифра со временем увеличивается. В 2016 году, например, средний возраст лауреата достиг 72 лет. Это объясняется тем, что такие премии награждают не просто за значимые результаты, а за те, которые выдержали проверку временем. В среднем, премия вручается спустя 22 года после публикации работы. Для премий Тьюринга и Абелевской ситуация схожа, однако Филдсовская премия выделяется тем, что она присуждается сравнительно быстро и исключительно математикам моложе 40 лет.
Во-вторых, предметные олимпиады - явление новое. Посмотрим на годы введения 5 крупнейших научных олимпиад.
Можно приблизительно подсчитать, в каком году Нобелевский лауреат мог впервые быть участником одной из этих олимпиад. Если учитывать возраст 17 лет для участия в ISO и средний возраст лауреата в 72 года, то минимальный год - это 1969 (2024 - 72 + 17 = 1969). Очень плохо, выходит в то время межнары практически не проводились. Для других премий возраст можно скорректировать. Например, средний возраст лауреата Филдсовской премии - 35 лет, что позволяет предположить, что математик, ставший лауреатом в этом году, мог участвовать в IMO примерно в 2006 году. Это хорошо отражено в графике из исследования которое скинул Нурс. Тут видно, что действительно (относительно) многие математики конвертируют свою медаль IMO во что-то более серьезное.
В-третьих, для “правильной” оценки научных достижений страны существует Nature Index. Но давайте подумаем головой. Он ориентируется не на страну рождения исследователей, а на страну, где находится их учебное заведение или исследовательский институт. Тогда результаты обьяснить довольно просто: кроме таких стран, как Россия, Китай и еще нескольких, имеющих собственную научную экосистему, ученые из большинства стран предпочитают переезжать в более развитые государства, чтобы работать с коллегами соответствующего уровня. Почему эти страны стали развитыми, а не другие - это уже вопрос к историкам или ChatGPT.
1 лайк
Частичный ответ кроется как раз в твоем вопросе, а именно в том как хорошо ты сгруппировал страны. Не находишь что-то кардинально отличающееся между первой группой и второй?
Демократические институты, среднее качество жизни и другие факторы косвенно но сильно влияют на развитие науки. А именно эти факторы помогают странам в первой группе “переманивать” талантливую молодежь.
Эта молодежь дальше дает свой вклад в развитие страны, создавая еще лучшие условия, что теперь будет “переманивать” следующее поколение; какой-то катализ, если честно)
4 лайка
“Демократия = успех” это не совсем правдивое заявление, почему СССР в прошлом а ныне Китай являются одними из самых успешных если не самыми успешными?
Успехи указанных стран и их Нобелевские также связаны и с колониальным наследием, оттуда и (неудивительно) возможности финансирования. Опять же исторический фактор, западные институты существовали столетиями, у них была значительная фора и пока не ясно, кто будет сильнее через несколько десятилетий если Китай их уже в чем-то догнал?
В целом, разумеется, комитеты, состоящие в основном из выходцев этих стран награждают премии друг другу.
Также многие страны второй группы только недавно начали серьезно вкладываться в науку, и результаты этих инвестиций проявятся позже.
Ну и напоследок, тяжело переоценить разницу между научным подходом который поощряется/поощрялся на западе премиями, и чем-то более прикладным, например прикладные инновации Китая, Южной Кореи и Японии…
Я не заявлял “демократия = успех”, в какой-то мере в демократических странах прогресс идет медленее из-за системы сдержек и противовесов. Я лишь говорю, что развитость этих стран сильно связано с их демократическими институтами.
что стало с СССР? Куда в большинстве делись все ведущие ученые оттуда?
Что такое “успешная страна” для тебя?
Я, честно, верю, что как бы Китай там не развивался, США будет мировым лидером на протяжении еще долгого времени. Почему? Потому что находясь здесь в США я каждый день общаюсь с умными и интересными парнями из Китая/Кореи. Они почему-то (?) учатся и работают здесь
3 лайка
С “демократия = успех” немного застроумэнил, извиняюсь. Тем не менее, мне кажется ты слишком преувеличиваешь ее важность, опять же у США богатство и хорошие условия не появились от демократии, а от капитализма, который демократию не предполагает. А как же рабство? А как же вторая мировая? А как же их ресурсы?
Учёные из СССР уехали на запад, не отрицаю, но они ведь бежали не от слабой науки, а от экономической нестабильности, не распался бы союз - остались бы на месте.
Я не буду спорить о том, что сейчас США лидер и является желанной точкой для всех, но по моему это не аргумент чтобы заявлять что никаких движений не происходит и статус-кво сохранится?
Немалая часть китайских специалистов которых можно увидеть в США там не просто так, а по программе “Тысяча Талантов”, и после активного участия в исследованиях на западе они возвращаются домой и по своей воле занимаются наукой там.
В целом, я не думаю что это хорошо, когда дискуссия про науку сводится к “а где экономика лучше, кто богаче?”
Китай производит наибольшее количество патентов и публикаций в журналах ежегодно. Я понимаю, что это не идеальные метрики, но они существуют как факт. У Китая продолжается экономический рост, и это все без “старых денег” и достижений прошлого. Если дойти до конкретных примеров их открытая (ура демократия! а что открыли для публики OpenAI?) LLM DeepSeek почти достигает по уровню o1, при этом естественно у Китайцев ресурсов на это было поменьше.
Логично, что если ты метрополия, ты можешь позволить себе баловаться демократией и наукой, за счет марионеточных или союзных авторитарных режимов, которые ты поддерживаешь в других странах.
Тут как бы вопрос про причины и следствия очень тяжелый. Корреляция явно есть, но как там расставить следствия не совсем понятно. Импульс к развитию многие страны получили не при демократии.
Да и даже сейчас, когда три семьи по кругу сменяют власть, это скорее попахивает аристократической республикой, а не демократией. Точнее не попахивает, а именно ей и является. Просто зачем-то они этого стесняются, хотя и так всем вроде понятно. А вот прямая демократия это такая социальная бомба, которая страшнее ядерной.
Бесконечно можно смотреть на три вещи:
как горит огонь
как течет вода
и как демократы сталкиваются с демократией
1 лайк
Окей, тут полностью согласен. Погоричился я с важностью ее.
А почему наша дискуссия свелась в это русло ты сам уже ответил
Я чуть переформилирую свою изначальную мысль и сведу начную развитость этих стран с более комфортными условиями для жизни. В это и входит демократия (хотя тут с cancel culture конечно свои проблемы), инвестиции в чел. капитал и т.д.
По-моему тут проблема в том, что ты не особо не понимаешь определение этого слова. Частная компания не обязана делиться своими технологическими наработками, особенно в той сфере где прогресс идет со скоростью света.
Тут можно долго спорить есть ли демократия в США или нет, но важно здесь отношение этого политического строя к науке, а точнее к человеческому капиталу. Я не эксперт и могу ошибаться, но по ощущениям в Америке есть какое-то чувство стабильности относительно Китая. Как просто политический строй Китай менее устойчивее, потому что кто может сказать что будет после нынешнего президента Китая? Ваще хз же. Я конечно не отвечу что сейчас будет во время Трампа и после него, но есть один неоспоримый факт - этот политический эффект в таких странах как США имеет на меня намного меньшее влияние чем имел бы в Китае. Поэтому средний человек тут может спокойнее заниматься любимым делом.
P.S. Я не полит. эксперт поэтому мог выдать чушь)
1 лайк
Это был все ещё пример того, что демократия не сильно решает, а решают деньги. Абсолютно ненавижу когда мне говорят, “прочитай это и поймёшь”, и прочтение “этого” занимает час, но вот. Я подозреваю что эта тема тебя интересует, поэтому тебе стоит это прочитать.
OpenAI начинался как nonprofit с грандиозными целями предотвратить господство DeepMind под Google т.к. Сэму (а особенно Илону) не нравились идеи Ларри о том, что ему в целом безразлично будущее человечества как вида, и различие между машинами и людьми для него было неважным.
И вначале они действительно были андердогами, слабым противовесом DeepMind, который верил в светлое будущее человечества и хотел чтобы у каждого был личный ассистент который помогал бы им в любой задаче. Заявлялось
The goal of OpenAI is to make the future good and to avoid an AGI dictatorship.
А после этого OpenAI открыл for-profit arm, а свои nonprofit активности назвал “OpenAI Nonprofit”, сделав подмену.
Да, компания частная, но…
Компания изначально строилась на принципах прозрачности и идеалах открытости, избежания ИИ-диктатуры.
Да, в одном из писем говорится, что OpenAI оставляет за собой право выбора между публикацией или не публикацией своих результатов, но эта закрытость никак не увеличивает безопасность, ведь все остальные компании все равно дойдут до их прогресса с небольшой задержкой. Ну или опять же, кто определяет безопасно ли что-то или нет? Закрытый комитет по alignment, процесс которого мы не знаем. А не кажется, что commitment к безопасности ушел на второй план и OpenAI захотел абсолютной монополии? А почему Сэма временно сняли с должности CEO по голосу главного ученого Ильи, которого позже уволили и в итоге он основал свою компанию Safe Superintelligence?
1 лайк