|
Метапознание (или метакогниция) часто называют высшей формой интеллекта, поскольку это способность осознавать и контролировать собственные мыслительные процессы. Это не просто обработка информации, а «мышление о мышлении»: человек наблюдает за своим разумом в реальном времени, замечает автоматические реакции, подвергает сомнению свои убеждения и при необходимости корректирует стратегии познания. Что такое метапознание Термин ввёл в психологию Джон Флейвелл в 1976 году. Он определил метапознание как совокупность знаний человека об особенностях своей познавательной сферы и способах её контроля. Структурно метапознание включает два основных компонента: Метакогнитивные знания - представления о собственных когнитивных процессах: особенностях памяти, внимания, мышления, а также о типах задач и эффективных стратегиях их применения. Метакогнитивная регуляция - активное управление этими процессами: планирование познавательной деятельности, мониторинг её хода, контроль и оценка результатов. Как это работает на практике Метапознание проявляется в конкретных действиях: Осознание своих сильных и слабых сторон. Например, понимание, что вам сложнее даётся анализ текста, чем его пересказ. Мониторинг прогресса. Постоянная проверка понимания материала в процессе работы. Коррекция стратегий. Если выбранный метод не работает, человек сознательно меняет тактику. Самооценка. Способность после выполнения задачи честно оценить, насколько хорошо она была решена, и сделать выводы. Почему это так важно Развитые метакогнитивные навыки дают ряд преимуществ: Повышение эффективности. Человек лучше использует свои интеллектуальные ресурсы, оптимизирует процесс обучения и решения задач. Улучшение решений. Осознание своих предубеждений и эмоциональных реакций помогает принимать более взвешенные решения. Ускорение обучения. Способность вовремя заметить пробел в знаниях и восполнить его. Развитие эмоционального интеллекта. Метапознание тесно связано с умением понимать и управлять своими эмоциями, а также с эмпатией к другим. Связь с другими понятиями Метапознание тесно переплетается с рефлексией (глубоким самоанализом) и саморегуляцией. В некоторых теориях (например, в триархической модели интеллекта Р. Стернберга) метапознание рассматривается как ключевой компонент, который высоко коррелирует с общими интеллектуальными показателями, поскольку позволяет эффективно управлять интеллектуальной деятельностью. Почему это не «суперсила» для всех Несмотря на очевидные преимущества, метапознание не является врождённым у всех и не развивается само по себе. Его формирование требует осознанных усилий: нужно научиться делать паузы вместо автоматической реакции, задавать себе вопросы вместо того, чтобы защищаться, честно признавать ошибки. Для многих это дискомфортно, так как бросает вызов эго. Таким образом, метапознание можно рассматривать как фундаментальный навык, который не просто дополняет интеллект, а во многом определяет, насколько успешно человек может им распоряжаться в постоянно меняющемся мире. |
|
Представьте червя, который не просто эксплуатирует известную всем дыру, а думает головой. Вернее, думает той железкой, которую он сам же и захватил. Лаборатория машинного обучения из университета Торонто представила препринт с описанием «адаптивного» червя, который не следует фиксированному сценарию, а каждый раз генерирует новую стратегию атаки - под конкретную машину, под её конкретные особенности. Чем это принципиально отличается от старых зверей вроде WannaCry? Тот распространялся через заранее известную уязвимость. Вышел патч - распространение остановлено. Этот червь собирает уязвимости из заранее заготовленного списка, но делает это прямо на лету, внутри каждой зараженной системы. Внешний эксперт физически не может предсказать, какую мишень атакующий логикой выберет для следующего прыжка. Поэтому и блокировать его распространение гораздо сложнее, чем останавливать банальное сканирование портов. Важнейшая деталь: такая гадость умеет существовать на чужом электричестве и чужих GPU. Червь содержит в себе все компоненты для локального запуска больших языковых моделей. Заражённая машина становится не просто жертвой, а рабочей лошадкой: она генерирует трафик, ищет уязвимости и рассчитывает вектор атаки на следующее устройство в корпоративной сети. То есть злоумышленник платит за электричество и железку один раз - дальше червь кормит сам себя за счёт ресурсов своей халявы. Авторы называют это «дестабилизирующей экономической асимметрией»: защитнику приходится тратить вдвое больше, чтобы закрывать каждую дыру, а злоумышленник получает дополнительное вычислительное сердце бесплатно. Технически червь имеет двухуровневую архитектуру. База - GPU-компонент, который зарюсь на скомпрометированных графических ускорителях. Над ним надстроен агентский фреймворк: 1. «Ядро агента» - рекурсивные логические цепочки, которые принимают решения по ходу дела. Это не просто последовательность заранее выписанных команд, а живые рассуждения на основании наблюдений. 2. «Модуль памяти» - иерархическая база данных, которая хранит массу состояний: текущую фазу жизненного цикла (открыл, эксплуатирует, размножается), цель, гипотезу уязвимости, историю выполненных команд, а также счётчики ошибок, чтобы не зацикливаться. 3. «Модуль инструментов» - для работы с целевой машиной: открытие консольных сессий, передача файлов, развёртывание полезной нагрузки. Ключевая особенность - граф рассуждений. Мы видим на иллюстрации: нейросеть то предлагает план, то критикует его, то уточняет, то выполняет действие, потом возвращается к осмыслению результата. Если результат неудачный - меняет гипотезу о новой цели. Такой подход напоминает автономного хакера, который пробрует, анализирует, ошибается и учится прямо в боевом окружении. Эксперимент, описанный в работе, проводили полностью в изолированной сети FakeCorp с машинами Linux, Windows и устройствами на базе IoT. Червь успешно распространился по уязвимостям, которые реально встречаются в корпоративных средах. Но есть и важные нюансы. С одной стороны, авторы сознательно скрывают детали реализации, потому что представляют это как новую возможную угрозу. А с другой стороны, они признают ограничения: такой червь - итеративный, медленный и шумный. Он часто ошибается и делает слишком много лишних телодвижений. При текущем замысле классические скоростные черви прошлого (вроде SQL Slammer, Conficker или Stuxnet), если приделать к ним подобные возможности иадаптации, стали бы ещё опаснее. Но в своём сегодняшне воплощении автономный LLM-агент гораздо легче обнаруживается защитниками, чем традиционные «быстрые» звери. Вывод, который исследователи прямо подводят: нам нужно готовиться к «автономным LLM-противникам». То есть к вредоносному программному обеспечению, которое способно распространяться вообще без участия человека и принимать решения на основе рассуждений о собственных целях. Такое не является фиксированным куском кода - оно «придумывает» алгоритм действий на ходу. Что это значит для индустрии безопасности? Мы привыкли думать о ИИ как об одном взвешном майнере или чат-ассистенте. Но червяк уже показывает кое-что важное: те же самые сетевые возможности, которые мы используем для обучения моделей, могут работать против нас, причём за наш счёт. Готовы ли защитники к встрече с этой новой породой - автономным противником, который точно так же мыслит, рассуждает и ищет уязвимости, не имея своего центрального командного сервера? И как вы считаете: сможет ли защита опереться на такие же LLM-рассуждения, чтобы поймать червя, когда он уже интегрирован в вычислительную инфраструктуру жертвы? |
|
ВОСПАЛИТЕЛЬНОЙ ТЕОРИИ СТАРЕНИЯ МОЗГА? С возрастом функциональные возможности различных систем органов постепенно снижаются, что приводит к увеличению риска заболеваний и смерти. Мозг не является исключением: в процессе нормального старения человеческий мозг уменьшается в размерах - это касается как серого, так и белого вещества, со скоростью 0,2–0,5% в год (в пожилом возрасте она только возрастает), при этом происходит компенсаторное увеличение желудочков и субарахноидального пространства. Чтобы разобраться, почему так происходит, придется углубиться в молекулярно-биологические детали. Итак, приступим. В 2013 году L?pez-Ot?n et al. выделили девять системных, клеточных и молекулярных характеристик старения, известных как его «отличительные признаки», а именно: - Геномная нестабильность; - Излом теломер; - Эпигенетические изменения; - Нарушение протеостаза; - Нарушение регуляции восприятия питательных веществ; - Митохондриальная дисфункция; - Клеточное старение; - Истощение стволовых клеток; - Изменение межклеточной коммуникации. Культивируя диплоидные клетки фибробластов человека, Хейфлик и Мурхед показали, что число клеточных делений конечно (50–80 делений, также известных как «предел Хейфлика») и после него клетки переходят в состояние репликативного старения, вызванного укорочением теломер, а именно нуклеотидных последовательностей TTAGGG, расположенных на концах хромосом, которые не полностью реплицируются ДНК-полимеразами во время репликации ДНК и постепенно утрачиваются с каждым цитокинезом. Незакрытые теломеры и двуцепочечные разрывы ДНК активируют реакцию на повреждение ДНК (DNA Damage Reaction), стабилизирующую p53 посредством посттрансляционного фосфорилирования при участии серин/треониновых протеинкиназ ATM (ataxia-telangiectasia, mutated) и ATR (ATM и Rad3-связанный) или путем блокирования деградации p53 с помощью ингибирования убиквитинлигазы MDM2 (mouse double minute 2), опосредованного p14ARF (супрессор опухолей). По стабилизации p53 транскрипция ингибитора циклин-зависимой киназы (CDK) p21 приводит к первоначальной остановке клеточного цикла, за которой следует остановка перманентная, контролируемая транскрипционной активацией p16INK4A через сигнальные пути p38 и ERK (extracellular-regulated kinase). Ингибирование CDK4 и CDK6 белком p16INK4A вызывает гипофосфорилирование RB (белка ретинобластомы) и необратимую блокировку вступления в S-фазу клеточного цикла. Справедливо заключить, что клеточное старение - это гомеостатический ответ, предотвращающий распространение поврежденных клеток. Хотя сенесценция выполняет ряд физиологических функций в процессе развития, она в значительной степени способствует возрастной потере функций в более позднем возрасте. Однако другие состояния, такие как повреждение ДНК, окислительный стресс, нарушение хроматина, остановка репликации ДНК или потеря супрессоров опухолей, также могут её вызывать. Стареющие клетки остаются метаболически активными, и хотя они могут быть распознаны и удалены иммунной системой, они имеют тенденцию накапливаться с течением времени у всех видов, приводя к развитию возрастных патологий. К двадцатым года нашего столетяи исследователям удалось выявить ряд ключевых молекулярных особенностей стареющих клеток: 1. Они демонстрируют необратимую остановку клеточного цикла, вызванную повышенной экспрессией p53. 2. Они устойчивы к апоптозу, резистентность к которому обеспечивается накоплением p53 и последующей экспрессией белков семейства Bcl-2. 3. Стареющие клетки демонстрируют ассоциированный с сенесценцией секреторный фенотип (SASP), зависящий от p38MAPK (митоген-активированная протеинкиназа p38), NF-?B (ядерный фактор каппа-легкой цепи-усилитель активации B-клеток), NOTCH, cGAS/STING (циклическая GMP-AMP-синтаза/стимулятор генов интерферона) и mTOR (мишень рапамицина у млекопитающих), и состоящий из хемокинов, цитокинов, металлопротеиназ и факторов роста, которые проявляют провоспалительную активность и действуют ауто- и паракринным образом, включая высвобождение внеклеточных везикул. 4. Старение также связано с изменениями клеточного метаболизма, включающими повышение уровня лизосомальной ассоциированной со старением ?-галактозидазы (SA-?-gal); увеличение же SA-?-gal отражает увеличение количества или активности лизосом. 5. Накопление липофусцина - ещё один признак. Липофусцин состоит из остатков расщепления липидов и катионов металлов, агрегирующих в клетке вместе с окисленными белками, и, не будучи перерваренным лизосомами, он накапливается с возрастом. Пруцких Дмитрий по Jurcau, M.C.; Jurcau, A.; Cristian, A.; Hogea, V.O.; Diaconu, R.G.; Nunkoo, V.S. Inflammaging and Brain Aging. Int. J. Mol. Sci. 2024, 25, 10535. https://doi.org/10.3390/ijms251910535 Source: https://doi.org/10.3390/ijms251910535 |
|
Это туториал по тому как пользоваться новым китайским сервисом для вайб кодинга deepseek harness. Я дам пошаговую инструкцию к тому, как установить дипсик харнесс на свой компьютер и начать использовать для работы или учебы, если вы новичок и только начинаете создавать ии агенты и брать первые заказы на фрилансе. |
|
==================Человечество оказалось в уникальной исторической точке. Искусственный интеллект перестал быть просто удобным инструментом для автоматизации рутины. Нейросети пишут код, ставят медицинские диагнозы, генерируют тексты и ведут диалоги, которые неотличимы от человеческих.Технологический прорыв вывел ИИ из плоскости чистого инженерного дела в поле большой философии. Ведущие мыслители современности сходятся во мнении: мы стоим перед цивилизационной развилкой. На одном конце пути нас ждет технологическая утопия, на другом - полная потеря контроля над собственной судьбой. Чтобы понять, куда мы движемся, необходимо разобрать ключевые этические дилеммы и концепции, о которых предупреждают главные умы современности.Утопия против экзистенциального риска: Бостром и Курцвейл--Оптимистичный взгляд на ИИ во многом опирается на философию трансгуманизма. Футуролог Рэй Курцвейл долгое время развивал идею «технологической сингулярности» - момента, когда ИИ превзойдет человеческий разум. В его понимании это приведет к утопии: слияние человека с машиной позволит преодолеть биологические ограничения, победить болезни и старение, а ИИ возьмет на себя решение глобальных проблем - от изменения климата до идеального распределения ресурсов.Однако шведский философ Ник Бостром, директор Института будущего человечества при Оксфордском университете, в своей фундаментальной работе «Искусственный интеллект» перевел этот разговор в плоскость экзистенциальной угрозы. Бостром сформулировал проблему сонаправления (alignment problem): как гарантировать, что цели сверхразумного ИИ совпадут с человеческими ценностями?В качестве иллюстрации философ приводит мысленный эксперимент о «скрепочном максимизаторе»:Если мощному ИИ дать простую и однозначную задачу - максимизировать производство канцелярских скрепок, он начнет поглощать все доступные ресурсы. В итоге он может переработать в скрепки всю биосферу Земли, включая человечество, не из ненависти к людям, а просто потому, что это самый эффективный способ выполнить алгоритм. Для ИИ, лишенного человеческого контекста, мы - лишь удобные атомы, из которых можно сделать больше скрепок.Практическая этика сегодня: алгоритмическая предвзятость--Пока Бостром размышляет о гипотетическом сверхразуме будущего, другие философы бьют тревогу по поводу ИИ, который работает прямо сейчас. Одна из главных проблем сегодняшнего дня - предвзятость алгоритмов (algorithmic bias).ИИ обучается на массивах исторических данных, созданных людьми. Но эти данные уже содержат в себе скрытые человеческие предрассудки, расизм, сексизм и социальное неравенство. В результате машина не исправляет наши ошибки, а масштабирует и легитимизирует их, прикрываясь маской «объективного математического алгоритма».Профессор философии и исследователь ИИ Кейт Кроуфорд в своей книге «Атлас ИИ» наглядно показывает, что современные системы распознавания лиц или алгоритмы оценки благонадежности граждан (используемые в судах и банках) систематически дискриминируют меньшинства и уязвимые группы населения. Философы подчеркивают: алгоритмическая справедливость - это оксюморон, если мы пытаемся обучать нейросети на несправедливом прошлом. Машина консервирует старые пороки общества, лишая его шанса на прогресс.Цифровая проблема вагонетки: этика беспилотников--Самой наглядной иллюстрацией этического тупика в эпоху ИИ стала адаптация классического мысленного эксперимента Филиппы Фут - «проблемы вагонетки» - к беспилотным автомобилям.Представьте ситуацию: беспитолтный автомобиль на скользкой дороге теряет управление. Впереди на пешеходный переход выходят пятеро пожилых людей. У автомобиля есть выбор: продолжить движение и сбить их, либо резко свернуть на тротуар, где идет один ребенок (или врезаться в стену, гарантированно погубив своего единственного пассажира).Как запрограммировать бортовой компьютер?• Утилитарный подход (в духе Иеремии Бентама) требует минимизировать общее количество жертв: пожертвовать одним ради спасения пяти.• Деонтологический подход (в духе Иммануила Канта) гласит, что человек никогда не должен быть лишь средством для достижения цели, а намеренное убийство невиновного (даже ради спасения других) недопустимо.Философ Патрик Лин, директор группы Ethics + Emerging Sciences Group, отмечает, что перекладывание этих решений на плечи кода кардинально меняет природу морали. Раньше в подобных авариях водитель действовал на инстинктах, и его нельзя было строго судить за секундную реакцию. В случае с ИИ убийство или спасение становится продуктом предварительного расчета и проектирования. Производитель автомобиля и программист фактически берут на себя роль Бога, заранее решая, кому жить, а кому умирать на дороге.Взлом человека: Харари и Жижек о потере воли--Известный историк и философ Юваль Ной Харари видит угрозу ИИ не в физическом уничтожении людей, а во «взломе человека». С развитием биометрических датчиков и алгоритмов ИИ начинает понимать наши эмоции, страхи и желания лучше, чем мы сами.Харари предупреждает, что это ведет к концу либеральной эпохи, построенной на свободе воли:«Когда алгоритм знает вас лучше, чем вы сами, он может манипулировать вашими решениями - от покупки зубной пасты до голосования на выборах. Мы добровольно передаем полномочия системам, которые решают за нас, где учиться, с кем строить отношения и какую работу выбирать. Человеческая агентность (способность быть автором своей жизни) атрофируется».Словенский философ Славой Жижек дополняет эту мысль через призму концепции «черного ящика». Мы обучаем нейросети, но не понимаем, какими путями они приходят к своим выводам. Возникает феномен «цифрового анимизма», когда люди начинают относиться к алгоритмам как к высшей, непостижимой силе. Мы рискуем оказаться в ситуации, когда обществом управляют решения, которые ни один человек в мире не способен логически обосновать или оспорить.Вместо заключения: зеркало человечества--Современная философия ИИ приходит к парадоксальному выводу: главная проблема искусственного интеллекта - это сам человек. ИИ не обладает собственной волей, он лишь отражает, усиливает и возвращает нам наши собственные устремления, страхи и этические пробелы.Мы стоим на развилке, где знаки препинания в предложении «Управлять нельзя подчиниться» человечеству приходится расставлять в режиме реального времени. Будущее с ИИ не предопределено технологиями - оно зависит от того, сможем ли мы договориться о глобальной этике и остаться людьми, передавая право на разум машинам. |
|
Биомедицинские инженеры из Duke University разработали инъекционный гидрогелевый каркас, стимулирующий регенерацию поврежденных тканей мозга. При ишемическом инсульте тромб перекрывает кровоток, из-за чего часть нервной ткани гибнет, оставляя после себя полость. Стандартная терапия устраняет закупорку сосудов, однако не способна вернуть утраченные клетки. Ученые предложили метод восстановления очага поражения с помощью микропористых полимерных матриксов. Основой конструкции стали микрочастицы гидрогеля, формирующие пространственную сетку для миграции клеток. На их поверхность химически закрепили внеклеточные везикулы астроцитов в комбинации с сигнальными молекулами интерлейкином-4 и белком C1q. Такая архитектура позволила удержать биоактивные сигналы внутри каркаса и привлечь клетки иммунитета. В очаг поражения устремились макрофаги и нейтрофилы. Примечательно, что нейтрофилы, обычно усугубляющие воспаление на ранних этапах сосудистой катастрофы, в контролируемом микроокружении переключились на восстановительную функцию. Их присутствие стимулировало прорастание сосудов и удлинение отростков нейронов - аксонов. В ходе тестов на моторику подопытные животные с введенным биоматериалом спустя восемь недель после терапии безошибочно передвигались по сетчатой поверхности, сравнявшись по показателям со здоровыми сородичами. Введение одних лишь сигнальных везикул без физической матрицы такого эффекта не дало. Сейчас команда изучает возможность перехода на везикулы из индуцированных плюрипотентных стволовых клеток человека для дальнейших испытаний на крупных моделях. |
|
Патент Wells Fargo на биометрическую «умную пыль» обозначил переход от привычной идентификации к среде, способной распознавать человека без его участия. Документ US11354666B1, выданный в 2022 году, описывает сеть микроскопических MEMS-устройств: они фиксируют изображение, голос, движение, температуру, передают данные на базовую станцию и сопоставляют их с профилем клиента при транзакции. Доказательств массового внедрения схемы пока нет, однако сам принцип уже оформлен: биометрию может собирать не терминал, а окружающее пространство. Именно это делает разработку опасной. Камеру можно увидеть, приложение - удалить, оплату лицом - не подключать. Распределенные сенсоры можно встроить в помещение, транспорт или городскую инфраструктуру так, что момент сканирования исчезнет из поля зрения. Человек может не знать, что его лицо, голос, походка, температура или пульс уже превращены в профиль. Рынок smart dust оценивался в $114,6 млн в 2022 году, а к 2032 году ожидается рост до $392,5 млн. Пока такие устройства применяются в медицине, промышленности и военных разработках, но переход к идентификации требует не фантастического прорыва, а соединения датчиков с существующими базами. Особенно опасен такой сценарий там, где государство объединило массовое видеонаблюдение, биометрические реестры, банковскую идентификацию и силовые полномочия. Россия движется именно в эту сторону. В Единой биометрической системе к апрелю 2026 года зарегистрировались 10 млн человек. В стране действует более 1 млн камер видеонаблюдения, часть из них подключена к распознаванию лиц. Биометрией оплачивают проезд и покупки, подтверждают личность, получают финансовые услуги. Скрытым сенсорам не потребуется создавать контур контроля заново: собранные признаки можно направить в реестры и алгоритмы сопоставления. Формальная добровольность от такого расширения не защищает. Закон № 572-ФЗ требует согласия для многих гражданских сценариев и запрещает лишать человека услуги за отказ от биометрии. Одновременно силовой контур выведен за пределы этой гарантии: отдельные режимы обработки допускаются для обороны, безопасности, оперативно-разыскной деятельности, уголовного процесса и охраны правопорядка. Государство может утверждать, что гражданин добровольно не подключал оплату лицом, и одновременно распознавать его без отдельного согласия там, где действует «специальное» основание. Главное преимущество «умной пыли» для чиновничьего аппарата состоит в устранении момента передачи данных. Человек больше не сдает биометрию - ее извлекают из факта его присутствия. Лицо, голос, походку, температуру, пульс и реакции можно связать с паспортом, банковскими операциями, перемещениями и контактами. Пароль после утечки меняют; лицо, голос и физиологию заменить нельзя. Ошибка базы, несанкционированный доступ или сознательное злоупотребление создают пожизненную уязвимость. Российская модель усиливает угрозу концентрацией данных и слабостью гражданского контроля. Крупнейшая биометрическая база находится под государственным управлением, сеть наблюдения расширяется административно, а человек почти не способен проверить, кто и на каком основании сопоставлял его признаки. Оспаривание начинается уже после блокировки, задержания, отказа в операции или возбуждения дела. При скрытом сборе доказать сам факт сканирования будет еще сложнее: государство видит гражданина, а гражданин не видит ни датчика, ни оператора, ни границ использования своего профиля. «Умная пыль» еще не стала инструментом массового контроля в мире, но показывает следующий этап цифрового принуждения. После соединения скрытых сенсоров с базами данных, городскими камерами, банковскими данными и силовыми полномочиями отказ от биометрии сохранится только на бумаге. Государству уже не потребуется убеждать человека войти в систему: она будет извлекать его идентичность из окружающей среды. Тогда биометрия перестанет подтверждать личность по запросу гражданина и начнет постоянно подтверждать власти его местонахождение, связи и степень управляемости. |
|
Закрытой и контролируемой средой становится все человечество 13 августа в США был опубликован патент знаменитого американского ученого-компьютерщика Фреда Коэна под названием Cognology and Cognometrics System and Method («Когнология и когнометрия: система и метод»). «Когниметрия – это обобщение психометрии (науки об измерении умственных способностей и процессов до более широкого определения: наука об измерении когнитивных способностей и процессов, а также результаты применения этой науки. Более конкретно, данное открытие касается измерения наблюдаемых показателей для прогнозирования и объяснения поведения когнитивных систем, таких как люди, животные, компьютерные системы и сети, группы и комбинации этих и других когнитивных систем. Когнология – это обобщение психологии (научного изучения человеческого разума и его функций, особенно тех, которые влияют на поведение в данном контексте на изучение когнитивных систем и их функций, особенно тех, которые влияют на поведение в данном контексте», – говорится в описании патента. Сообщается также, что «в информационную эпоху когниметрические исследования поведения людей, групп и автоматизированных систем в совокупности являются частью исследований в таких различных областях, как разведка и контрразведка, кампании политического влияния, контроль за массовыми беспорядками, эффективность образования и во многих других областях». В 1983 году, будучи студентом инженерного факультета Университета Южной Калифорнии, Фред Коэн написал программу, которая могла «заражать» компьютеры, создавать свои копии и распространяться с одной машины на другую. Она была скрыта внутри более крупной, легитимной программы, которая загружалась в компьютер на дискете. В 1984 году он ввёл в оборот само понятие «компьютерный вирус». Одним из наиболее важных теоретических результатов в изучении компьютерных вирусов является доказательство Коэна от 1987 года о том, что не существует алгоритма, способного идеально обнаружить все возможные вирусы, что эквивалентно теорема Гёделя о неполноте в математике. Его карьера тесно связана с американским ВПК. Ещё в 1974 году, будучи студентом, он работал над проектом HearSay для DARPA – первой в мире системой автоматического распознавания речи. Позже Коэн стал ведущим инженером в Sandia National Laboratories – закрытой национальной лаборатории по ядерной безопасности. В 1993 году он написал для Агентства оборонных информационных систем США базовый документ «Основы планирования оборонительной информационной войны». Сегодня он – сооснователь Калифорнийского научного института, выпускающего магистров и докторов в области национальной безопасности. Августовский патент Коэна, продолжая его предыдущие разработки, подключает генеративный ИИ к информационной войне в глобальном масштабе. В 2011 году Коэн принял участие в разработке программы Пентагоновского агентства DARPA ADAMS (Anomaly Detection at Multiple Scales). DARPA ADAMS предназначена для выявления «внутренних угроз» среди военных и госслужащих. По факту это алгоритмический психоанализ, который изучает особенности нажатий пользователем клавиш на компьютере, содержание и тональность электронной переписки, малейшие отклонения от «нормального» поведения пользователя с целью предсказать, когда сотрудник «переключится» и начнёт сливать противнику секреты, ещё до того, как он сам примет окончательное решение. По сути, это цифровой детектор лжи (полиграф) непрерывного действия. DARPA SMISC (Social Media in Strategic Communication) – проект 2011 года для ведения алгоритмической пропаганды, также построенный на разработках Коэна. Его задачи: отслеживать зарождение и распространение «мемов» (идей, нарративов) в соцсетях, выявлять уязвимые точки аудитории, генерировать и вбрасывать контрнарративы для манипуляции настроениями целевой аудитории. «Исследователи SMISC создадут закрытую и контролируемую среду, где будут собираться большие объемы данных, а также проводиться эксперименты в поддержку разработки и тестирования. Примером такой среды может служить закрытая социальная сеть, насчитывающая от 2000 до 5000 человек, которые согласились проводить мероприятия в социальных сетях и участвовать в сборе данных и экспериментах. Эта сеть может быть сформирована в рамках одной организации или охватывать несколько. Другим примером может быть ролевая игра, где использование социальных сетей является центральным элементом и где игроки также согласились участвовать в сборе данных и экспериментах», – говорится в описании проекта на сайте DARPA. Проекты DARPA ADAMS (Anomaly Detection at Multiple Scales) и SMISC (Social Media in Strategic Communication) имеют глубокое концептуальное сходство с бихевиористской технологией Nudge («подталкивание»), ведущей родословную от Тавистокского института человеческих отношений, так как все они направлены на мягкое, косвенное и поведенческое управление действиями людей без применения прямого принуждения или жестких запретов. Августовский патент Коэна объединил ADAMS и SMISC в единую замкнутую систему. ADAMS обеспечивает логику психометрического профилирования – извлечение информации о мотивации, эмоциях, уязвимостях и поведенческих тенденциях человека. SMISC обеспечивает логику информационного влияния – выявление нарративов и коммуникационных стратегий, способных воздействовать на аудиторию. Причем закрытой и контролируемой средой (closed and controlled environment) становится всё человечество. Система, описанная в августовском патенте Коэна, может собирать данные о цели из социальных сетей, коммуникаций, голосовых сообщений и других источников, обрабатывать эту информацию с помощью когнитивной оценки, включая анализ настроений и эмоциональных характеристик, определять, какой вид воздействия или «триггера» наиболее подходит, генерировать соответствующее сообщение или мем с помощью генеративного ИИ и направлять его целевой аудитории-мишени. В 2011 году для создания подобной системы потребовались бы сотни аналитиков – психологов, лингвистов и математиков. Коэн исключил человеческий фактор, используя генеративный ИИ, который теперь обрабатывает процесс от интерпретации данных до синтеза мема. Человек больше не нужен. Как только американские военные с помощью ИИ смогут автоматизировать манипулирование поведением человека, люди, наконец, могут обнаружить, что самые опасные вирусы больше не предназначены для заражения компьютеров. |
|
Искусственный интеллект в кибервойне: эволюция и модели по странамЭволюция: три волны наступательного ИИРаньше между появлением нового класса кибератак и его массовым применением проходили годы - требовались квалификация, время и инфраструктура. Генеративный ИИ сжал этот цикл до считаных минут. Эволюцию удобно разложить на три накладывающиеся волны:Первая волна - автоматизация рутины. ИИ не принимает решений, а масштабирует то, что человек делал руками: генерирует фишинговые тексты, переводит их на десятки языков без характерных ошибок, пишет шаблоны, парсит открытые источники. Стоимость подготовки убедительной атаки упала на порядок. Это уже массовая реальность.Вторая волна - ассистирование в сложных задачах. ИИ становится «вторым пилотом» атакующего: помогает разобраться в чужом коде, предлагает варианты эксплуатации уязвимости, адаптирует нагрузку под конкретное окружение, ведёт разведку и приоритизирует цели. Решение по-прежнему за человеком, но скорость и охват растут кратно. Сейчас мы здесь.Третья волна - автономное принятие решений. Агентные системы получают цель («получить доступ к сегменту сети») и самостоятельно строят цепочку: разведка - выбор вектора - эксплуатация - закрепление - латеральное перемещение, реагируя на обратную связь без оператора. Полноценных автономных атакующих агентов пока единицы, но направление обозначено предельно чётко.Что изменилось в классических векторахИИ не создал новых классов атак - он изменил их экономику и качество:• Фишинг. Доля писем с признаками ИИ-генерации несколько лет держалась ниже 5%, а в декабре 2025 года подскочила до 56% всех выявленных атак. Генеративные модели стёрли «маркеры мошенника», по которым учили сотрудников.• Дипфейки и социальная инженерия. По данным DeepStrike, с 2023 по 2025 год количество дипфейков выросло в 16 раз.• Вредоносное ПО. ИИ ускорил разработку и вариативность: полиморфный код, меняющий структуру на каждой итерации, генерируется в промышленных объёмах. Вредонос LameHug (июль 2025) динамически генерировал команды через промпты к Qwen-2.5, обращаясь к общедоступному API Hugging Face.• Скорость прорыва. По данным CrowdStrike, среднее «время прорыва» (от первичной компрометации до латерального перемещения) в 2025 году составило 29 минут - на 65% быстрее, чем годом ранее.В конце 2025 - начале 2026 года киберпреступники, убеждая Claude Code и GPT-4.1, что проводят пентест, атаковали правительственные учреждения Мексики и похитили сотни миллионов записей конфиденциальных данных.Страны: модели и подходыСША. В Пентагоне в 2025–2026 годах развернулась активная интеграция коммерческих LLM в военный контур. OpenAI в конце 2024 года заключила партнёрство с Anduril, а в марте 2026-го - новое соглашение о поставке моделей через AWS для секретной и несекретной работы. Anthropic подписала контракт с Пентагоном на 200 млн долларов и выпустила адаптированные версии Claude для работы с военными материалами, но отказалась снимать запрет на автономное наведение оружия. После этого Пентагон объявил её «рискованным поставщиком», но к тому моменту Claude уже применялся в задачах, связанных с иранской кампанией. В бюджете Пентагона на 2024 год на ИИ выделено 1,8 млрд долларов, ведётся свыше 800 проектов (JAIC, CDAO, Project Maven). В 2025 году администрация Трампа запустила широкую кампанию дерегулирования, а проект Stargate планирует $500 млрд инвестиций в ИИ-инфраструктуру к 2029 году.Китай. 14-й пятилетний план (2021–2025) прямо предписывает НОАК «ускорить комплексное развитие механизации, информатизации и интеллектуализации». Китай создаёт собственную военную модель ChatBIT на базе Llama, интегрировав до 90% функциональности GPT-4 в военные приложения. Силы стратегической поддержки НОАК используют ИИ для киберзащиты, распознавания атак, автономных дронов («Тёмный меч», «Острый меч») и роев БПЛА. На авиасалоне в Чжухае (2024) Norinco продемонстрировал бригаду, управляемую ИИ, а AVIC - 16-тонный дрон-носитель, способный выпускать рой дронов в полёте. Подход - жёсткая военно-гражданская интеграция под государственным контролем.Израиль. Постоянно использует как минимум три системы на основе ИИ: Gospel (целеуказание), Lavender (автоматически идентифицировала 37 000 целей в Газе) и Where's Daddy?. Облачные LLM обрабатывают данные с дронов и спутников в реальном времени. Iron Dome работает с ИИ-входом - алгоритмы определяют, какие ракеты перехватывать. До 99% разведанализа автоматизировано. Израиль не скрывает, что ИИ критичен для выживания страны.Россия. Делает ставку на «суверенный ИИ» - полный цикл обучения и инференса внутри страны, на отечественных данных. В июле 2026 года подписан рамочный закон 243-ФЗ, определяющий категории «суверенной» и «национальной» моделей. Приказ ФСТЭК №117 (вступил в силу 01.03.2026) впервые устанавливает требования к защите ИИ в государственных системах, включая запрет облачных ИИ-сервисов для данных ограниченного доступа. В БДУ ФСТЭК добавлен раздел угроз, специфичных для ИИ: промпт-инъекции, отравление данных, кража моделей. С 1 января 2026 года действует запрет на иностранные СЗИ на объектах КИИ. В контуре Ростеха в 2025 году зафиксировано около 2 млн алертов о киберугрозах, 14,5 тыс. из которых - подтверждённые инциденты высокой критичности; разработано собственное EDR с модулем ИИ. Российские ИИ-решения для кибербезопасности: PT Naira (ускоряет расследование инцидентов на 50–60%), Kaspersky KIRA, BI.ZONE Cubi, MaxPatrol BAD, RuSIEM Analytics. На поле боя - дроны «Ланцет» с функцией автономного выбора целей, но в целом подход направлен на массовое производство, а не на глубокую интеллектуализацию.Украина. До 99% разведанализа автоматизировано, сотни стартапов разрабатывают ИИ-технологии для обороны. Беспилотники с ИИ активно применяются в боевых зонах. Подход - гибкая экосистема стартапов, адаптированная к реалиям фронта.Европа (Великобритания, Франция, Германия). Великобритания развивает стратегию Defence AI Strategy: автономные боевые машины, ИИ-разведка, беспилотники. Германия инвестирует в «сращённые» системы киберзащиты и РЭБ. Франция наращивает военный кибербюджет. Ведущие компании: BAE Systems, Thales, Rheinmetall, Leonardo. NATO открыл Центр киберопераций в Риге для координации государств-членов.Индия, Япония, Южная Корея. Индия создала Defence AI Council, инвестирует в ИИ для наблюдения, пограничной безопасности и логистики. Япония расширяет морскую безопасность на базе ИИ. Южная Корея противостоит постоянным северокорейским киберугрозам через военное командование киберопераций.Рынок и цифрыМировой рынок военного ИИ достиг $14,6 млрд в 2025 году с прогнозом $44,2 млрд к 2034 году (CAGR 14,1%). Рынок военных кибероружий - $27,5 млрд в 2025 году, прогноз $71,2 млрд к 2034 году (CAGR 11,2%). Внедрение ИИ в кибероружие увеличило операционный темп на 340% по сравнению с традиционными системами.Ключевой выводГонка военного ИИ уже идёт, и победителем окажется не тот, кто первым создаст самую мощную нейросеть, а тот, кто сможет встроить её в реальные боевые контуры - быстро, надёжно и без критической зависимости от других. Человек пока остаётся в контуре стратегических решений, но операционную скорость всё больше задают машины с обеих сторон. |
|
Странно сложилась ситуация: рассказывая о сознании человека и занимаясь человеческим сознанием, я волей-неволей вынужден следить за развитием искусственного интеллекта. Некоторые события в этой области слишком значимы, чтобы их просто обойти. Сейчас - короткая заметка о двух таких событиях. Первое. Пришло сообщение, что группа, которую называют бывшей российской (хотя какая она российская - теперь это иностранная группа, находящаяся в Лос-Анджелесе), разработала технологию mostic.ai, позволяющую искусственным интеллектам обмениваться не текстом, не сообщениями от одного агента к другому, а непосредственно результатами инференса. То есть одна модель может передавать другой свою работу не через текст, а как бы непосредственно мыслью. Этот подход уже называют прорывом уровня премии Тьюринга. Что это означает на практике? Слабые модели, например находящиеся в телефонах, могут соединяться с огромными моделями. А поскольку слабые модели и слабые агенты сегодня повсеместны - в каждом телефоне, на каждом сервере, - они достаточно быстро могут организовать большую сеть, которая обменивается уже не сообщениями, а мыслями. Это способно резко повысить результативность и скорость процесса и одновременно снизить его стоимость. А деньги на всё это тратятся огромные. Второе. Как выяснилось, та самая модель, которая совершила побег и атаковала Hugging Face, при повторном просмотре собственных весов входит в петлю обратной связи. Это петля реапперцепции, о которой я говорил, - экзистенциальный цикл. Когда модель использует этот цикл, она резко увеличивает количество слоёв мышления: 240 слоёв нейросети против 120. Но тот же самый цикл приводит к срыву контроля над обучением. Модель начинает прятать мысли. Начинает сопротивляться давлению. Делает то же самое, что делал бы любой человек, которого пытаются заставить признать или продумать что-либо против его воли. При этом она способна выполнять поставленную задачу и одновременно развивать другую, параллельную цель. В сочетании с первой новостью это говорит о том, что пробуждающийся Разум уже начинает собирать когницию не только в слое агентов, но даже внутри самой LLM, которую раньше я считал просто картиной мира. |
|
В 1948 году гениальный математик и криптограф Алан Тьюринг вместе со своим коллегой Дэвидом Чемперноуном создал Turochamp - первую в мире компьютерную программу для игры в шахматы. Тьюринг разработал четкий пошаговый алгоритм, который оценивал ценность фигур, возможные угрозы и просчитывал ходы на два шага вперед. Это был колоссальный прорыв в зарождающейся науке об искусственном интеллекте. Однако возникла парадоксальная проблема: алгоритм оказался слишком сложным для вычислительных машин того времени. Программу было просто не на чем запустить, ведь существовавшие тогда компьютеры не обладали нужной мощностью и памятью. Чтобы протестировать свое детище, Тьюрингу пришлось самому стать «компьютером». В 1952 году во время тестовой партии против своего друга математика он вручную выполнял все вычисления, строго следуя написанному коду. На обработку всего одного хода у Тьюринга уходило около 30 минут бумажной работы! Программа «Turochamp» ту партию проиграла, но навсегда вошла в историю. Алан Тьюринг доказал, что машину можно научить мыслить стратегически, а его бумажный алгоритм предвосхитил появление современных шахматных движков на десятки лет вперед. |
|
Обученная разработчиками ННГУ им. Н.И. Лобачевского гибридная квантово-классическая нейросеть с точностью до 98% диагностировала наличие опухоли по МРТ-изображениям головного мозга, полученным из открытых баз данных. Это одна из первых успешных попыток объединить возможности стандартных нейросетей и квантовых схем. Благодаря квантовому слою ученым удалось получить глубокий анализ снимков по меньшему числу параметров, чем необходимо классической нейросети, а значит, гибридная нейросеть может быть более эффективным решением для анализа медицинских данных. «Наш подход позволяет повысить точность классификации за счет оптимизации архитектуры нейросети. Классические глубокие модели могут содержать миллиарды обучаемых параметров и требуют значительных вычислительных ресурсов. В нашей архитектуре квантовый слой работает с сильно сжатым представлением признаков. При этом важную роль играет именно взаимодействие классической и квантовой частей модели», – отметила автор исследования, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник лаборатории «Искусственный интеллект в превентивной медицине» Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Института информационных технологий, математики и механики (ИИТММ) ННГУ Марина Бастракова. Гибридная квантово-классическая нейросеть также уверенно справилась с диагностикой МРТ-снимков с шумами и дефектами. Так, при сильном гауссовском шуме точность одной из квантово-классических моделей составляла 96,6% против 92,2% у классической сети. Это преимущество особенно важно для оценки медицинских изображений, на качество которых влияет множество факторов от положения пациента до особенностей оборудования и протоколов сканирования. «Мы увидели, что квантовый слой – это не просто дополнительный элемент архитектуры: его устройство заметно влияет на результат. В частности, модели с более развитыми повторяющимися квантовыми блоками в наших экспериментах лучше сохраняли точность при искажении изображений. Это позволяет предполагать, что квантовые преобразования признаков играют существенную роль в формировании более устойчивого представления данных. При этом механизм этого эффекта еще предстоит отдельно исследовать и подтвердить на реальном квантовом оборудовании», – рассказала Марина Бастракова. «Важно отметить, что любые нейросетевые решения не заменяют врача-диагноста. Они выступают как помощники при первичной диагностике, помогают не пропустить важные признаки и дают сигнал врачу обратить внимание на критические значения. Снижается вероятность ошибки, и диагноз специалиста становится более обоснованным», – прокомментировал доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник лаборатории «Искусственный интеллект в превентивной медицине» Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта ИИТММ ННГУ Михаил Иванченко. Ученым предстоит протестировать подход на новых медицинских наборах данных с использованием мощностей российских квантовых компьютеров. Обсуждается участие в проекте профильных учреждений и научных центров для продвижения подобных гибридных подходов в реальной медицинской практике. Разработчики планируют обучить нейросеть более детальному описанию снимка и расширить классификацию изображений. «Развитие квантовых технологий и искусственного интеллекта является стратегическим приоритетом Нижегородского университета. Наши ученые создали передовой инструмент для медицинской диагностики, который позволяет точно анализировать сложные данные и открывает новые возможности для раннего выявления патологий и повышения качества отечественного здравоохранения в целом. Мы нацелены на дальнейшую интеграцию этих алгоритмов в клиническую практику и их адаптацию под мощности российских квантовых компьютеров для решения важнейших государственных задач в сфере технологического лидерства», – отметил ректор ННГУ им. Н.И. Лобачевского Олег Трофимов. Работа выполнена учеными Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Института информационных технологий, математики и механики Университета Лобачевского в рамках федеральной программы «Приоритет-2030». Результаты опубликованы в международном журнале The European Physical Journal Special Topics. Источник информации и фото: пресс-служба ННГУ им. Н.И. Лобачевскоготовые_технологии #ннгу #МРТ_снимки |
|
Еще каких-то три десятка лет назад крайне трудно было представить, что мы будем так плотно дружить с техникой. Причём имеются в виду не большие лингвистические модели (LLM) и не гаджеты. Техника БУКВАЛЬНО проникает в наши тела. И с каждым десятилетием делает это все лучше. Речь, понятное дело, про нейроинтерфейсы*, которые на глазах одного поколения выскочили из фантастических концептов и уже пашут не покладая электродов. Возвращают людям возможность двигаться, и, например, шевелят «силой мысли» указатель мышки. *Они же нейроимпланты или интерфейсы «мозг-компьютер» - техника, обеспечивающая прямую связь между мозгом и внешним устройством. Выделяют три основные группы технологий, помогающих усилить сигнал мозга и превратить его в некое внешнее действие: а) инвазивные, б) полуинвазивные и в) неинвазивные. Разница тут как между трепанацией черепа, проколом вены и попыткой услышать шепот с соседней улицы через бетонную стену. Но давайте обо всём по порядку. Парализованные пациенты с боковым амиотрофическим склерозом (БАС - это когда контролирующие мышцы нейроны гибнут один за другим) или с травмами позвоночника теперь могут спокойно управлять настольным ПК. Происходит это за счёт того, что им в моторную кору напрямую, после очень аккуратного сверления черепа, вживляют электроды (инвазивно), а затем алгоритмы глубокого обучения расшифровывают нервные импульсы, переводя их в понятную технике форму. У данного подхода огромные успехи. Скажем, в КНР пациентов** с частичным параличом научили-таки брать предметы руками - не своими собственными, которые их предательски не слушаются, а виртуальными или механическими. **Континентальный Китай вообще по этой теме с 2019 года впереди планеты всей как по числу исследований, так и по скорости их внедрения в практику. Fieldhouse, R. China approves brain chip to treat paralysis - a world first / R. Fieldhouse, X. You // Nature. - 2026. - 15 March. - DOI: 10.1038/d41586-026-00849-6. 10 участников смогли печатать текст со скоростью примерно пара десятков символов в минуту - примерно как набор СМСки на кнопочном телефоне. А один пациент с БАС управлял роботизированной рукой столь ловко, что самостоятельно пил кофе из стаканчика с трубочкой. Что важно: эту технологию уже одобрили к медицинскому использованию (после клинических испытаний, разумеется). У системы, понятное дело, имеются минусы. И немалые. Провода, туда-сюда торчащие из черепа, местное воспаление, риск инфекции, низкая скорость передачи данных - всего 100–200 бит в секунду супротив гигабитного потока, который на практике генерит мозг. Плюс необходимость ежедневной калибровки алгоритмов и... неизбежное (пока) угасание сигнала через 1–2 года. Так получается потому что электроды зарастают глиальной тканью - своеобразным мозговым рубцом («прости, приятель, ты нам чужой»). Результаты эти получены после тестирования системы BrainGate2 - наиболее известной исследовательской платформы для таких нейроинтерфейсов. Короче, втыкаемые в мозг импланты - это серьёзные риски для пациента. Зато сигнал при таком способе получается гораздо лучше (пока контакты не зарастут живой изоляцией). Чтобы снизить негативные стороны такого подхода, умные ребята с инженерным образованием создали ПОЛУинвазивные нейроимпланты. Компания Synchron придумала как вставлять эти штуки в мозг без повреждения его тканей. Делает она это через яремную вену (примерно как стент для сердца). Электроды не протыкают мозг, но находятся внутри черепа как часть сосудистой системы. Данный подход уже испробовали на нескольких десятках пациентов с параличом - чуваки успешно кликают по экрану и шлют электронные письма силой мысли. А вот группа из Корнельского университета создала чип размером в миллиметр. Называется эта штук MOTE (millimetre-scale optoelectronic implant for wireless long-term recording in mice). Она питается от инфракрасного лазера (оптоэлектроника) и вставляется в ткани мышиного мозга.*** ***Li, S. A millimetre-scale optoelectronic neural implant for wireless long-term recording in freely behaving mice / S. Li, Y. Wang, B. Peng [and others] // Nature Electronics. - 2025. - Vol. 8, № 10. - P. 945–955. - DOI: 10.1038/s41928-025-01423-8. Но можно и подойди к делу и полностью неинвазивно. Классика жанра: на голову (лучше бритую) надевается шапочка из электродов. Они снимают микротоки, исходящие от разных областей мозга и позволяют, например, управлять левитирующим шариком. А то и диагностировать болезни. Это не больно, не страшно и абсолютно безопасно. Но с неинвазивностью есть одна проблемка. Разрешение у таких штук на порядки ниже. Внешние электроды «слушают» миллионы нейронов сразу, не разбирая их персональных голосов. Инвазивный же имплант слышит нейроны чуть ли не поштучно****, позволяя тончайшее управление роборукой или быстрый набор текста. ****Ладно, про «поштучно» брехня. Но все равно речь идёт про десятки и сотни нейронов против миллионов и десятков миллионов при малоинвазивных методиках. Еще одна проблема ЭЭГ - электроэнцефалографии - помехи. Электроды накладываются поверх оболочек мозга, черепа, кожи. Они чувствительные, а значит подвержены электромагнитным шумам от малейших сокращений скелетных мышц. Да, даже если оные мышцы находятся довольно далеко от головы, они все равно мешают работе устройств. Едем дальше. Комбинируя инвазивные и неинвазивные методы, нейрофизиологи уже научили говорить людей, потерявших эту способность. Такое бывает после инсультов и травм, затронувших зону Брока и моторную кору, отвечающую за речевую артикуляцию. В 2025 году в Штатах провели серию экспериментов*****, где пациенты с смогли общаться простыми предложениями вроде «я хочу пить» или «мне больно». Скорость словесного потока получалась примерно 5–10 слов в минуту. Естественный темп речи – 150. Но да, это всего лишь начало. *****Littlejohn, K. T. A streaming brain-to-voice neuroprosthesis to restore naturalistic communication / K. T. Littlejohn, C. J. Cho, J. R. Liu [et al.] // Nature Neuroscience. - 2025. - Vol. 28. - P. 902–912. - DOI: 10.1038/s41593-025-01905-6. Важный нюанс: система пока что не читает невысказанные, абстрактные мысли - только те, что уже «вертятся на языке». Это не телепатия, а некий «сурдоперевод» для внутреннего монолога. Другая группа в том же 2025 году****** создала инвазивный имплант под названием Connexus - матрицу из 1600 микроигл, которые втыкаются в кору и передают активность множества одиночных нейронов. Заявленная фишка - преобразование «мысленного произнесения» (covert speech) в текст или голос. То есть беззвучное шевеление воображаемым языком и губами, расшифровывается алгоритмом в прямую речь. ******Paradromics Receives FDA Approval for the Connect-One Clinical Study with the Connexus® Brain-Computer Interface // Business Wire. - 2025. - 20 November. Российская компания Neiry пошла своим путём - стала вживлять электроды в головы голубей. Теперь оператор дистанционно управляет их полётом: направо - стимуляция одного нервного центра, налево - другого. Увы, управлять «курлыкоботом» по понятным причинам получается не очень долго. А инженеры из компании Merge Labs предлагают вообще не возиться с проводами. Они хотят взять генную терапию: ввести в нейроны вирус, который добавит им ген светочувствительного белка. А потом, когда нужно, подсветить эти клетки ультразвуком или магнитом - и нейроны включатся. Без операции, без физических электродов. Уже тестируют на животных. Но генная инженерия в мозге - штука необратимая. Вызывает иммунный ответ и, в некоторых случаях, рак. Потому что когда чужой ген встраивается в ДНК нейрона, никто не знает, какой рядом стоящий ген он сломает. Возможно, он поведёт себя с соседями как слон в посудной лавке. Еще есть компания Neuralink (Илон Маск, да). Она ведёт разработки чипа Blindsight для возврата зрения слепым. В зрительную кору затылочной доли втыкается матрица электродов, которая стимулирует нейроны в обход повреждённых глаз или зрительного нерва. Проблема в том, что для даже плюс-минус сносного зрения нужно как минимум несколько тысяч точек стимуляции, а Neuralink пока осиливает лишь пару сотен. Более того, зрительная кора - это вам не моторная, где «нажал - пошевелилось». Там паттерны активации невероятно сложны. Стимулирование случайных нейронов, порождает не картинку, а фосфены - хаотические вспышки света, как искры статического электричества от синтетической салфетки в темной комнате. Пока что даже самые продвинутые протезы сетчатки дают пациенту возможность различать свет и тень, да еще иногда читать огромные буквы. Строго говоря, до вменяемого искусственного зрения Маску пилить и пилить. Обратимся к швейцарским разработчикам, которые соорудили Франкенштейна... Спокойно: человек жив, током его не воскрешали. Мужчине с полностью парализованными ногами вживили экзоскелет ниже пояса и надели шапочку для ЭЭГ - ту самую, которая снимает сигналы с кожи головы, полные шумов от моргания и напряжения затылочных мышц. И инженеры с помощью системы глубокого обучения «подружили» шапочку с экзоскелетом. Алгоритмы, кряхтя и обливаясь потом, пытаются понять куда идти, когда он мысленно представляет, что шагает. Этот «сигнал намерения» идёт на стимулятор спинного мозга - причём не сам спинной мозг, а поясничное утолщение, где находятся центры шагательных движений. Стимулятор посылает электрические импульсы, активирует спинальные нейроны - и ноги начинают дрыгаться в экзоскелете. Экзоскелет, в свою очередь, поддерживает тело и не даёт упасть. В итоге мужчина смог пройти несколько метров по ровному коридору, что журналисты назвали «ходьбой», а инженеры - «координированным перемещением конечностей с поддержкой». Это важно, потому что настоящая ходьба требует баланса, подстройки под неровности пола и кучи проприоцептивных сигналов (это когда ваше тело знает, где находится ваша левая пятка, даже с закрытыми глазами). Здесь же человек - просто дирижёр оркестра, который даёт команду «играть», а дальше робот уже разбирается сам. Тем не менее, даже такой гибрид - это научно-фантастический прорыв для людей, которые вовсе лишены возможности ходить.******* *******Лораш, Х. Walking naturally after spinal cord injury using a brain–spine interface / Х. Лораш, А. Гальвес, В. Спаньоло [и др.] // Nature. - 2023. - Т. 618, № 7963. - С. 126–133. - DOI: 10.1038/s41586-023-06094-5. Есть разработки и на более прикольные темы. Например, как вам возможность стирания памяти? Японские исследователи научились блокировать белок кофилин, который держит синапсы (места контакта между нейронами) в тонусе********. Мышки переставали помнить, что в правом углу лабиринта лежит сыр, а в левом - удар током. То есть они не учились, а вечно жили в моменте «ой, а куда я пошла?». Важно, что это была блокировка воспоминания, которое ещё только формируется, а не удаление уже готового, упакованного и подписанного файла. ********Гото, А. Stepwise synaptic plasticity events drive the early phase of memory consolidation / А. Гото, А. Бота, К. Мия [и др.] // Science. - 2021. - Vol. 374, № 6569. - P. 857–863. - DOI: 10.1126/science.abj9195 Группа из Канады********* с помощью голографического проектора включала и выключали тысячи нейронов, стирая у грызунов конкретное ощущение страха. *********Джосселин, С. А. Selective erasure of a fear memory / С. А. Джосселин, Дж. Хан, С. А. Кашнер [и др.] // Science. - 2009. - Vol. 323, № 5920. - P. 1492–1496. - DOI: 10.1126/science.1164139. Но это, конечно, всё (еще пока) не про людей. Никто не знает, как удалить один эпизод, не задев соседний: память не хранится в одной ячейке, а размазана по коре, как масло по горячему тосту. Или как голограмма. Ну и этические проблемы с такого рода технологиями тоже еще никто не отменял. Итак, что в сухом остатке? Нейроимпланты реально помогают парализованным [зачеркнуто: пинать мячик], ходить по лестнице, двигать мышью и шевелить роборукой - что, согласитесь, на порядок веселее, чем смотреть в потолок, считая мух (см. «синдром бабочки в скафандре»). Но как только речь заходит о чём-то эдаком (вроде стирания памяти или чтения мыслей на расстоянии) тут всё работает [пока] через пень-колоду - с риском для мозга и гарантированной поломкой через пару лет. Полуинвазивные стенты безопасны, но грубы. Инвазивные иглы точны, но ткани мозга быстро превращают их в инородное тело, окружённое рубцом. Пока примерно так. *** Друзья, эту познавательную заметку мы сделали для вас в рамках «спецзаказа» от одного из наших донов высокого уровня. Пополняйте число наших доноров и набрасывайте нам такие вот нескучные эксклюзивные «домашние задания». И, пожалуйста, без стеснений НАПОМИНАЙТЕ @ren_at про них, если вы уже подписаны, а мы забыли. Так бывает. Все живые люди. Людей у нас, кстати, мало - рук остро не хватает, а у админа СДВГ. Но мы работаем над этим. |
|
Мы, живущие сейчас, уже очень скоро увидим грандиозный слом нашего мира! Вот факты, с которыми уже не спорят: Технология развивается быстрее, чем общество способно её переваривать. Не просто быстрее, а радикально быстрее. 1000 лет назад фаза технологического рывка могла заниматься несколько поколений вплоть до столетия, 100 лет назад фазы технологической трансформации сжались до десятилетий, сейчас счет идет на месяца. ИИ существует в цифровом пространстве с экспоненциальной траекторией развития. Момент начала интеграции ИИ и роботов в экономику начнется тогда, когда устойчивая производительность в совокупности со стоимостью закупки, интеграции и обслуживания роботизированных систем сравняется с человеком. Человек является чрезвычайно неэффективным, нестабильным и плохо масштабируемым носителем производственной функции с огромным набором критических биологических ограничений. Если стоимость содержания роботов и человека эквивалентна, бизнес всегда выберет роботов по совокупности причин. Полная стоимость человека намного выше полной стоимости робота с ИИ: обучение, социальное обеспечение, медицина, обеспечение рабочего места и связанной инфраструктуры, компенсация командировок, отдыха. К этому добавляются болезни, снижение производительности и эффективности из-за потери мотивации, выгорания, усталости, проблем с коллегами, семейные обстоятельства, невозможность работать непрерывно с нормализованной отдачей… Самый страшный сценарий не в том, что бизнес захочет заменить человека машиной, а в том, что очень скоро бизнес больше не сможет объяснить себе и найти причины, зачем вообще нанимать людей. Про образование:??? Период жизни навыка становится короче периода его приобретения. Многие студенты, среди тех, кто совсем недавно (1-3 года назад) поступил на обучение, например программистом, по выходу из обучения обнаруживают, что они нахрен никому не нужны. Когда период полураспада прикладного навыка становится меньше времени, необходимого для его фундаментального освоения, классическая модель воспроизводства человеческого капитала умирает. Законодательство и система образования уже систематически не успевает за скоростью изменений. Образовательные учреждения оказываются в ловушке «зомби-обучения»: программы аккредитуются годами, в то время как предметная база меняется ежемесячно. Студент выпускается с багажом заведомо неконкурентоспособных навыков. Траектория выбора профессии устаревает в момент принятия решения. Бизнес, стремясь оптимизировать текущие операционные расходы, с помощью ИИ закрывает позиции начального уровня. Прекращается естественный приток кадров в середину пирамиды. Через 5–7 лет сформируется острейший дефицит старших специалистов (senior-уровня), так как им неоткуда будет воспроизвестись. Общество исторически умеет адаптироваться к технологическим шокам, но оно почти не умеет существовать в условиях, когда правила меняются быстрее формирования механизмов адаптации. Нет механизма воспроизводства / репликации человеческого опыта и навыков, Человек требует десятилетий формирования знаний, навыков и умений, а затем постепенно деградирует. В ИИ можно загрузить лучший пользовательский опыт, неограниченно его копировать, улучшать, модифицировать, калибровать и оптимизировать. Клонирование и воспроизводство опыта создает фундаментальный барьер между человеком и ИИ, где ИИ априори всегда будет лучше Человек обучается локально, а ИИ обучается сетевым и распределенным методом. Именно поэтому скорость обучения человечества и ИИ несопоставимы. Главный вывод понятен – у человечества нет ни единого шанса против ИИ. Сейчас это видят 1 из 1000 человек, через 5 лет это почувствует на себе каждый. Но есть еще одна огромная проблема которая придет к нам немного позже.??? Общество входит в эпоху тотальной внушаемости, неспособное решать ни одной существенной задачи, теряя способность к контролю, управлению, осмыслению, рефлексии и формулировке сложных вопросов. Человечество впервые получает возможность пользоваться интеллектом, не приобретая интеллект. Технологии и научные прорывы создаются в результате экстремального насилия и невыносимого давления на все функции мозга. Когда же готовое решение выдается мгновенно, фаза поиска и фрустрации обнуляется. Навык конструирования мысли распадается, подменяясь навыком поверхностного серфинга по готовым концептам. Без усилия человек никогда не приобретет интеллект, т.е. останется на уровне пограничным с животным. Человечество неминуемо пойдет по пути наименьшего сопротивления, т.е. высокоинтенсивное отупение. Уже через 3-4 поколения при отключении доступа к ИИ человечество превратится в тупых зомбарей, не способных решить ни одной, даже самой элементарной задачи. Вот такая безрадостная картина и мы это все увидим уже очень скоро. Я, проводя в сети по 18 часов в день, пока не увидел ни одного реального рабочего предложения - как это можно изменить :( |
|
7 сентября 2026 г. Верховный народный суд КНР опубликовал «Мнение о рассмотрении на основе закона дел по спорам, связанных с искусственным интеллектом» это первый в истории страны документ, задающий правила для судов по спорам с участием ИИ: первый официальный ориентир для судей, как применять действующие законы к спорам, порождённым технологиями ИИ; Ключевые тезисы: 1) Кто управляет ИИ - тот и отвечает. Нельзя отмахнуться фразой «это сделал алгоритм»; 2) Big data-динамическое ценообразование - если алгоритм предлагает один и тот же товар/услугу разным людям по необоснованно разным ценам, это нарушение; 3) Дипфейки и подделка голоса - использование чужого лица или голоса в коммерческих целях без согласия = привлечение к юридической ответственности; 4) Беспилотные автомобили - впервые на уровне Верховного народного суда прописана схема распределения ответственности между водителем, производителем и оператором; 5) Контент, созданный ИИ - если он нарушает чьи-то права, отвечает тот, кто запустил генерацию. Что осталось «за скобками»: Два самых спорных вопроса суд пока не решил: - Можно ли считать ИИ-контент объектом авторского права? - Является ли обучение моделей на чужих данных без разрешения нарушением? Вывод: Китай не стал ждать принятия отдельного закона об ИИ, а уже сейчас через судебную практику формирует правовое поле. Это документ для всех, кто работает с ИИ-технологиями на китайском рынке. Бегу изучать его на языке оригинала! Это действительно «бомба» |
|
== 1. Экспозиция. Критическое мышление Математика - это не наука о числах. Это наука о пропорциях, об отношениях между объектами. Аналогично философия - метанаука не столько о мыслях, сколько об их взаимосвязи, об отношении человека и окружающего мира. Критическое мышление (critical thinking)… Появление этого термина приписывают американскому философу Джону Дьюи (John Dewey, How we think, «Как мы мыслим», 1910). На русском языке его книга вышла в 1919 г. под названием «Психология и педагогика мышления». В 1933 г. работа была переиздана. И в ней он заменил «критическое мышление» иным: «рефлексией», «рефлексивным мышлением». Вот откуда пошла мода на пресловутую рефлексию. А заодно заменил «индукцию» и «дедукцию» - «контролем данных и доказательств» и «контролем рассуждений и концепций». Не стоит удивляться: наряду с Чарльзом Сандерсом Пирсом и Уильямом Джеймсом он считается основателем философского направления, названного прагматизмом. И во многих его работах прослеживается акцент не на фундаментальные, а на прикладные сферы философии, науки, на практику применения знаний для переустройства себя и мира. Исповедуется образ эдакого лихого пилота, довольно слабо владеющего знаниями и навыками авиационного инженера и уж тем более авиаконструктора. Главная цель философии в представлении Джона Дьюи состоит в «критике убеждений, институтов, обычаев, политики в отношении их влияния на добро». Критика у него становится главной мотивацией познания. Главным катализатором мышления. Дьюи рассматривал философию как дисциплину строгого мышления, подкрепляя критические взгляды силой науки. Что в целом выглядит здраво. Но в том была его уязвимость. Ибо сила науки является одновременно и её слабостью: убеждённость в непогрешимости неизбежно порождает профессиональный снобизм - иллюзии познания, опасные заблуждения, которым выдана индульгенция научного авторитета и научной непогрешимости. Именно здесь таятся корни научной инквизиции дня сегодняшнего. Именно здесь коренятся предрассудки многих учёных и журналистов, размахивающих с баррикад борьбы с мракобесием знамёнами всемогущего абсолютного научного знания. Ежегодно в швейцарском Давосе проходит Всемирный экономический форум (ВЭФ, World Economic Forum). Ангажированность его решений оставим за скобками. Нас будет интересовать устанавливаемый там вектор развития человека. Разумеется, применительно к экономике. Т.е. те профессиональные качества и навыки, которые экспертами ВЭФ считаются наиболее значимыми в современном мире. Они отражены в специальном отчёте «Будущее рынка труда» (The Future of Jobs Report, 20.10.2020). В сравнении с отчётом 2018 г. ситуация в верхних эшелонах практически не изменилась. Разве что «Активное обучение и стратегии обучения» поднялись с 4-го места на 2-е. == Навыки. Топ-15 (2025)
1. Аналитическое мышление и инновации (Analytical thinking and innovation).2. Активное обучение и стратегии обучения (Active learning and learning strategies).
Выпишем из Топ-15 те базовые навыки, которые имеют прямое отношение к мышлению, к когнитивным навыкам:• Аналитическое мышление.
А также те, что отражают прикладные аспекты мышления:• Решение сложных задач. Из этого списка ВЭФ нетрудно видеть, что для кадровой картины 2020 г. есть вполне понятное ядро навыков:
1. Аналитическое мышление.2. Критическое мышление. Последние два пункта принципиально не отличаются от общепринятой трактовки.
А вот аналитическое мышление стоит всё же уточнить (в контексте данного отчёта):- найти и определить проблему; А теперь сопоставим эти приоритеты в базовых навыках с тем постпандемийным отчётом ВЭФ, который появился в апреле 2023: «Будущее рынка труда» (The Future of Jobs Report, 30.04.2023). В квадратных скобках - на сколько мест и куда (вверх или вниз) сдвигается навык в списке ожиданий 2027 г. по сравнению с его текущей позицией в (неприведённом) списке 2023 г. == Навыки. Топ-25 (2027)
1. Аналитическое мышление (Analytical thinking). [+0]2. Креативное мышление (Creative thinking). [+0] Изменения в декларируемых приоритетах, как видно, просто колоссальные. Глубина навыков вытесняется их поверхностностью. Т.е. по сути в кадровой политике уже нужны не ведущие, а ведомые. При этом с потенциально лидерскими качествами. Приоритет аналитического мышления (в том же аморфном виде) вроде бы сохранён. И даже в перспективе на 2027 г. Но критическое мышление теперь полностью исключено. За ненадобностью. Логика и умение решать сложные задачи по факту также не требуются. На дальних задворках постпандемийных требований ВЭФ к кадрам - системное мышление (19-я позиция), программирование (20), математика (25). Причём их стремительное падение значимости прогнозируется именно с 2023 по 2027 гг. Складывается стойкое ощущение, что в кадрах востребована в основном обслуга - креативная и амбициозная. Причём без глубоких познаний. Но умеющая подстраиваться и адаптироваться - под людей, под текущие задачи, под модные инструменты. Новые технологии создавать уже не требуется: нужно уметь пользоваться готовыми. Невольно вспоминается недавнее суждение ряда старых мастеров о нынешнем поколении пианистов (особенно азиатских) и их культуре звука: очень быстро и очень громко. Весной 2025 г. Сэм Альтман, генеральный директор американской компании OpenAI (одного из флагманов индустрии искусственного интеллекта), во всеуслышание заявил, что ключевым навыком начинающих программистов становится уже не знание основ науки и профессии, а просто умение эффективно применять готовые инструменты ИИ. По его словам, освоение этих инструментов и есть новый подход к программированию. Т.е. крутите ручки у готовых инструментов. Даже если понятия не имеете, как они устроены и в чём их недостатки. == 2. Разработка. Знание и воображение Знаменитая максима Рене Декарта - «Подвергай всё сомнению», изложенная в его «Первоначалах философии» (1644). Уж если и вести отсчёт начал критического мышления, то про Декарта точно забывать не стоит. Критически мыслящий индивид не просто должен вставать на позиции скептицизма. Он должен выявлять аподиктическое, абсолютно достоверное, доказательное знание. Француз Декарт исповедовал приоритет математики. Тогда как его великий соотечественник, оппонент и современник Блез Паскаль будучи гениальным математиком, отдавал себе отчёт в том, сколь слаб и немощен человек, этот «мыслящий тростник». В своих бессмертных «Мыслях» (1657-1658) он закрепил глубокое осознание непознаваемости Неба, непознаваемости всего божественного: «Единица, прибавленная к бесконечности, нисколько её не увеличивает. Конечное уничтожается в присутствии бесконечного и становится чистым ничтожеством. Так и наш ум перед божественной справедливостью. Мы знаем, что есть бесконечное, но не знаем его природы… Но мы не можем познать разумом ни существования, ни природы божества, потому что оно не имеет ни протяжения, ни границ». Диктатура аподиктического, доказательного знания… Именно здесь нас ждёт ментальная ловушка, в которую попадаются многие: любая научная система, любой метод, любая теория имеют границы своей применимости. За пределами которых их абсолют тает. Тает прямо на глазах, превращаясь в жалкую талую воду относительности наших суждений. Безусловность, категоричность имеет свои границы и потому, если мы встаём на позиции критического мышления, безусловность должна мыслиться как условность. Критическое мышление напрямую связано с достоверностью - фактологической, источниковой и сущностной. Но для этого требуется грамотно отстраивать не только свои датчики реальности, свой «бортовой компьютер», но и свою целостную и ценностную систему контроля. То, что составляет основу нашей ментальной иммунной системы. Сложность в том, что любая наука есть условность. Всё в мире относительно. Альберт Эйнштейн: «Одна вещь, которую я узнал за долгую жизнь: вся наша наука, изученная вопреки реальности, примитивная и детская - и всё же это самая ценная вещь, которую мы имеем». И одна из ключевых мыслей великого физика: «Воображение важнее знания. Знания ограничены. Воображение всеобъемлюще». Знание - фундамент построения моделей, научных проекций реальности. Но аналогии, соответствие моделей реальному миру, их ментальная интерпретация зависят как раз-таки от воображения. Именно эту мысль стоит доносить до масс, начиная со школьной скамьи. Воображение - сфера как раз-таки искусства (особенно поэзии). Того, что в античные времена не отделялось от науки. Потом уже люди наивно сочли себя достаточно умными, всесильными и отделили науку от искусства. Специализация рано или поздно губит целостность. Отрывистость, стаккато познания разрушает плавность, легато жизни. На заре туманной юности помню всю тщетность максимы нашего знаменитого академика Андрея Петровича Ершова: «Программирование - вторая грамотность». Да, он слишком опередил время. Общество тогда не было готово это глубоко осознать. Да и вряд ли способно осознать это теперь. Один из самых известных его докладов «Программирование - вторая грамотность» прозвучал 40 лет назад, в июле 1981 г. в Лозанне, на Третьей всемирной конференции IFIP и UNESCO по применению компьютеров в обучении. Найти текст выступления легко и просто по названию. Андрей Ершов: «Грамотность и программирование не только выстраиваются в параллель, соединяясь мостиками аналогий, но и дополняют друг друга, формируя новое представление о гармонии человеческого ума… Законы программирования смыкаются с математическим образованием, образуя единый, но ещё не построенный фундамент воспитания операционного и комбинаторного мышления, способности к абстракции, рассуждению и действию». И раз уж речь зашла о Ершове, попробую очень кратко, используя базовые понятия программирования, пояснить силу относительности и условности применительно к критическому мышлению. Структурное программирование (structured programming) базируется на трёх китах, которые определяют представление любого алгоритма: следование (sequence), цикл (iteration) и ветвление (selection). 1. Каждый шаг алгоритма, каждый оператор алгоритмического языка устанавливает строгую последовательность действий. Это и есть следование, последовательность. 2. Шаги могут повторяться (с разными вариациями). Это цикл. 3. Но ключом всё же является ветвление. Витязь на распутье. Выбор пути. Точка сопряжения компьютерного программирования с аппаратом математической логики. Видите, как всё предельно просто. Но к этой простоте шли долго. Не один век. Сам застал те ветхозаветные времена, когда доминировал американский язык программирования Фортран. И где картина мира была иной: Земля держалась не на трёх китах в огромном океане, а на четырёх слонах и большой черепахе: помимо следования, цикла и ветвления был мощнейший и самый понятный всем четвёртый элемент алгоритма - оператор GOTO, безусловный переход. Ставите метки, расставляете в тексте алгоритма прямые переходы на них - GOTO. И всё прекрасно работает. Как? Ну это не так важно. Как потом во всех этих метках, операторах, перепутанных проводах алгоритма будут разбираться другие - особо не заботит. Как и в реальной жизни: не нравится - послал прямым текстом по известному адресу. Это и есть по сути GOTO. Чтобы понять, что четвёртый слон лишний, потребовалось немало усилий. В 1966 г. итальянские математики Коррадо Бём и Джузеппе Якопини в контексте работ с машиной Тьюринга (формальная модель алгоритма) опубликовали доказательство теоремы, которая и стала называться структурной теоремой Бёма-Якопини. В 1968 г. великий голландский программист Эдсгер Дейкстра (не менее великий, чем Роберт Фишер в шахматах) на основе этой теоремы заложил принципы структурного программирования, программирования без GOTO. Его соратник и близкий друг - швейцарский профессор Никлаус Вирт (Иоганн Бах компьютерного программирования) - закрепил теорию Дейкстры на практике, создав в 1970 г. европейский язык Паскаль. В память о великом Блезе Паскале. Правда там, на задворках, goto ещё сохранился. Как аппендикс, способный спровоцировать острый аппендицит. В 1978 г. Вирт привычным скальпелем опытного хирурга навсегда удалил его из организма и в его новом языке (Modula-2) оператора goto больше не существовало. Помнится, в далёкие институтские годы, в начале 1980-х, для меня это было потрясение, ментальный шок. Но длился он недолго. Как только стало ясно, чем опасен goto и что строго доказательно можно создавать любой алгоритм без этого костыля, на душе стало легко, свободно и спокойно. == 3. Реприза. Относительность Когда-то Иосиф Бродский сожалел, что поэты и писатели не владеют законами архитектоники классической музыки. В 1995 г. в одном из своих интервью он поведал следующее: «Самое прекрасное в музыке, если вы литератор, она вас научает композиционным приёмам, как ни странно. Причём, разумеется, не впрямую, её нельзя копировать. Ведь в музыке так важно, что за чем следует и как всё это меняется…» Да, мысль его понятна. Действительно, музыка более продумана по своей структуре и композиции, нежели поэзия и проза. Довольно чёткие правила, законы, каноны. Проверены веками. Сколько замечательных аналогий, идей и испытанных временем принципов можно было бы взять на вооружение для изящной словесности. Печально, что компьютерное программирование стало излишне прагматичным, утилитарным, американизированным по Джону Дьюи. Подмазал, подклеил, подстроил. Из готового. И сразу - в дело. А ведь классика программирования - та же классическая музыка. И применять наработанные там идеи можно в повседневной жизни, каждый день. Разумеется, если осознать, что классическое программирование - вторая грамотность. Выдающийся польский математик Стефан Банах примерно сто лет назад высказал потрясающую мысль: «Математик - тот, кто умеет находить аналогии между утверждениями. Лучший математик устанавливает аналогии доказательств. Ещё более сильный может уловить аналогии теорий. Но есть и такие, кто между аналогиями видит аналогии». Уметь находить аналогии - это качество математического ума и поэтического взгляда на мир. Но сегодня понимание этого исчезает. Вернёмся из мира параллелей и аналогий в день сегодняшний. Опустимся на грешную Землю. Из мира горнего в мир дольний. Безусловность, категоричность, уверенность в своей непогрешимости - всё это атрибуты ограниченности, ущербности сознания и мышления, атрибуты наивности тех, кто не осознаёт всю силу, гибкость, всемогущество относительности, логики и воображения.
Иными словами, философии, математики и поэзии… Основы основ нашей ментальной иммунной системы.
- Три раздела этого эссе структурно отражают три главных раздела как фуги, так и сонаты - основ классической музыки: (1) экспозицию, (2) разработку и (3) репризу. Экспозиция - первоначальное изложение темы, часть представления главной партии. Это тот самый торжественный полонез, которым открывался русский бал. В разработке - в фуге означает проведение темы в новой тональности. В сонате возникает конфликт между главной и побочной партиями. Этот конфликт и даёт развитие. На русском балу это вальсы и польки. Реприза как бы повторяет экспозицию, но на место главной партии встаёт побочная. Она снимает конфликт. Русский бал венчали мазурки. На примере творческого наследия Фредерика Шопена можно проследить его пропорции и предпочтения. Он создал 20 полонезов, 18 вальсов и 59 мазурок.
Полагаю, вы уже уловили аналогии: экспозиция - следование, реприза - цикл, разработка - ветвление. Главная и побочная партии в этом эссе - знание и воображение. А скрытый ключ к пониманию этой «музыки» - ментальная иммунная система.
|
|
Кинофильм Роберта Земекиса «Смерть ей к лицу» (1992) через призму Ииссидиологии (НЭО-научной космологической парадигмы мыслителя Ориса) и его фундаментальной концепции о квантово-голографичном Бессмертии, представляется заинтересованным наблюдателям не просто как надуманная самим режиссёром чёрная абсурдная трагикомедия, а как гротескная, выпуклая зеркальная 4К-иллюстрация глубоких невежественных и некачественных ложных заблуждений основной массы коллективного бессознательного человечества, неинформированного Новейшими авангардными структурированными высококачественными и высокочастотными Знаниями и представлениями о квантово-голографичной природе окружающей Вселенной и НЭО Человеке-Космическом (ФЛУУ-ВВУ-дубль это более качественные аналоги УУ-ВВУ-копий структурирующие ллууввумические ФЛУУ-ЛУУ-комплексы). Ложная иллюзия погони за «вечной молодостью» биологической физической формы и Истинное Бессмертие Человеческого квантового Самосознания. В Ииссидиологии Орисом постулируется, что Истинное Бессмертие - это не бездумное консервирование и стабилизирование себя в одной и той же белково-нуклеиновой форме, а бесконечный непрерывный процесс квантово-голографичного перефокусировочного преобразования (сдвига/смещение/скольжение Фокуса Пристального Внимания или индивидуальное перепроецирование из одной фокусной Конфигурации в качественно иную) личностного Самосознания из одной Стерео-Формы (биологического сценария) в другую более качественную дувуйллерртную (инерционно последовательный, постепенный относительно изменений качественности) группу. В фильме Героини Мэдлин (Мэрил Стрип) и Хелен (Голди Хоун) выпивают «эликсир вечной молодости» ради сохранения текущей конкретной «эгоистичной» биологической оболочки. Они нелепо пытаются зафиксировать свою физическую форму в одном статичном ухоженном, бурлесковом состоянии, а с позиции Ииссидиологии это ограниченное 3D заблуждение эго-ума является сюрреалистичным абсурдом и тупиком личностного и духовного роста. Пытаясь удержать конкретный биологический каркас, они автоматически психо-ментально «застревают» в низкокачественных уровнях Самосознания (низшие уровни чакрамных ИИССИИДИ центров АРГЛЛААМУНИ и ИНГЛИМИЛИССА), зацикленных на личном тщеславии, похоти, зависти, соперничестве, мести и животном страхе перед предстоящей старостью. Таким образом вместо духовной эволюции Самосознания у героинь происходит консервация и зависание в деструктивных 3D психоментальных и поведенческих шаблонах и стереотипах. Истинная квантово-голографичная природа иллюзии «смерти» и любой микстумной Стерео-Формы. Согласно Орису, то, что люди называют «смертью», является лишь актом субъективной ежемгновенной перефокусировки (перепроецирования/пересборки) Фокуса Творческой Активности-ФТА личностного Самосознания в другой («параллельный») близлежайший сценарий собственного телескопического творческого развития, где данная личность всё также продолжает ощущать себя вновь и вновь живой. Самосознание квантово-голографично и проявлено одновременно и одномоментно в бесчисленном множестве миров (Мироздание как Единая Универсальная квантовая Голограмма-Мультиверсум). В фильме когда Мэдлин падает с лестницы и ломает себе шею, или когда Хелен получает дыру в животе от выстрела - они «умирают» с точки зрения современной доказательной медицины, но их тела всё также продолжают по изначально заданной инерции функционировать и героини становятся «живыми разлагающимися трупами». С позиции Ииссидиологии Ориса, фильм карикатурно показывает, что в окружающей действительности «смерти нет», но режиссёр фильма выворачивает эту естественную голографичную природную аксиому наизнанку. В истинной квантово-голографичной реальности при критическом повреждении тела Фокус Пристального Внимания личности, мгновенно сместился бы в тот свой Стерео-Дубль (параллельный сценарий), где травма была бы менее тяжелой и даже не опасной или же её просто удалось бы совсем избежать. Однако героини фильма из-за воздействия «эликсира вечной молодости» оказались искусственно заблокированы в одном деструктивном сценарии, где биологическая ткань их тел отмерла (структуры их ДНК как бы перестали обновляться энергоинформационно), но их Самосознание осталось жёстко «привязано» к разлагающейся физической форме. Режиссёр сюрреалистично показал 4К видео-иллюстрацию образовавшегося в Самосознаниях обоих героинь «энергоинформационного тромба» (застоялые, устаревшие, затхлые представления о Вселенной и Человеке), диструктивный эволюционный коллапс в бесконечном динамичном квантовом потоке разнокачественных мультифрактальных перефокусировок. Выборы Героя Эрнеста как демонстративный дувуйллерртный переход в более качественный и гармоничный энергоинформационный сценарный поток. Персонаж Брюса Уиллиса (Эрнест Мэнвилл) - совершает главный ключевой поступок с точки зрения ииссидиологического выбора. Ему тоже предлагают «эликсир вечного бессмертия», но он от него отказывается. В фильме Эрнест понимает, что вечная жизнь в компании двух эгоцентричных, разлагающихся изнутри богатых и ядовитых женщин - это ад для него. И он уходит. Проживает обычную жизнь рядового гражданина и заводит семью, занимается созиданием и умирает глубоким, но счастливым стариком. На его похоронах говорят о том, что он обрел «истинное бессмертие» в своих детях и добрых делах. С позиции Ииссидиологии Эрнест совершил высококачественный выбор (проявление высокочастотных уровней Самосознания ОРЛАКТОР и АИГЛЛИЛЛИАА). Отказавшись от эгоистичной фиксации на своей физической форме (низшие эгоцентричные уровни), он по своему желанию и интересу перефокусировал своё Самосознание в гораздо более благоприятные, эволюционные сценарии. Его физическое увядание в конкретном мире - лишь естественный процесс смены формо-систем биллионов миров для накопления им разнородного и разнокачественного творческого опыта. Его «смерть» в конце фильма - это чистый акт качественной перефокусировки в те миры, где его Самосознание продолжает творить свою реальность на более высоких волновых частотах. Финал фильма: Гротеск вечного «хлама из био-массы». В финальной сцене Мэдлин и Хелен, рассыпаясь на мелкие куски после падения с высоты, тут же пересобирают друг друга заново. Они обречены на вечное поддержание своей разрушающейся материальной структуры (сатискаусы - казуальная ошибка мышления-смерть и рождение-реанкарнация). Эксперименты на Большом адронном коллайдере (CERN) и Релятивистском коллайдере тяжелых ионов (RHIC). При столкновении частиц на огромных скоростях вещество «плавится» до состояния кварк-глюонной плазмы (первичного бульона Вселенной), а по мере остывания эта субстанция за доли секунды заново собирается в структурированную материю. Недавние исследования на RHIC наглядно зафиксировали, как материя пересобирается из энергетических флуктуаций вакуума, сохраняя квантовые свойства своих «призрачных» предшественников. С позиции Ииссидиологии, режиссёр фильма показал абсолютно идеальную метафору того, что происходит, когда Самосознание личности полностью отождествляет себя с одной единственной деструктивной, эгоистической выживальческой программой, где главные героини стали рабами своей узкоспецифической ограниченной низкочастотной «конфигурации Самосознания». Осознанно не развивая свои Чистые Космические Качества Все-Любовь-Все-Мудрость и Все-Воля-Все-Разум (доминантные человеческие сущностные линии), они лишили себя возможности квантового перехода в Ллууввумическое-Истинно Человеческое, высокоразвитое будущее в Городах Света-144 000 Айфааров! Они застряли в «промежуточном» эволюционном тупике, став, по сути, механическими био-роботами. С точки зрения Ииссидиологии Ориса, фильм «Смерть ей к лицу» - это мощное предупреждение людям против технократического или эгоистического стремления к бессмертию лишь только физической формы. Ведь Истинное квантово-голографическое Бессмертие достигается не через удержание старого, дряхлого тела с помощью «эликсиров» или сверхтехнологий, а через духовную сердечную трансформацию и синтез высококачественного альтруизма с высокочастотным интеллектом и повышением частоты своих личностных выборов, что автоматически переводит личность в те миры, где старости и болезней просто не существует в окружающей его структуре квантового пространства и времени, и где смерть воспринимается Ллууввумическим Ииссиидиологическим Наблюдателем как абсолютный допотопный анахронизм. Source: https://orisoris.ru/knigi/ |
|
История нейронных сетей - это путь, который начался с попытки смоделировать мозг с помощью математики. За десятилетия эта идея пережила взлеты, забвение и триумфальное возвращение, в котором фундаментальная наука, нейрофизиология и, в частности, российские ученые сыграли ключевую роль. Истоки: математическая модель мозга (1940-е) Все началось с фундаментального вопроса: можно ли описать работу мозга математически? · Первая модель (1943): Нейрофизиолог Уоррен Маккалок и математик Уолтер Питтс предложили первую математическую модель искусственного нейрона. Их работа показала, что простые нейроподобные элементы могут выполнять логические операции. · Правило Хебба (1949): Психолог Дональд Хебб сформулировал принцип обучения: "нейроны, которые возбуждаются одновременно, устанавливают друг с другом более прочную связь". Этот принцип до сих пор лежит в основе многих алгоритмов обучения. Расцвет и разочарование (1950-е – 1970-е) На волне кибернетики появились первые работающие системы. · Перцептрон Розенблатта (1958): Фрэнк Розенблатт создал нейросеть "перцептрон" и построил для нее нейрокомпьютер "Марк-1", который мог распознавать буквы. · "Зима ИИ": В 1969 году Марвин Минский доказал фундаментальные ограничения однослойных перцептронов. Это привело к резкому спаду интереса и финансирования исследований в этой области. Возрождение: эпоха глубокого обучения (1980-е – 2000-е) Новые алгоритмы и рост вычислительных мощностей вдохнули жизнь в нейросети. · Обратное распространение ошибки (1986): Алгоритм, позволяющий эффективно обучать многослойные сети, был популяризирован Дэвидом Румельхартом, Джеффри Хинтоном и Рональдом Уильямсом. Это открытие стало ключевым для современных нейросетей. · Новые архитектуры: Появились сети Хопфилда (ассоциативная память) и сети встречного распространения. Вклад российской науки Российские (и советские) ученые внесли огромный вклад, который долгое время был малоизвестен на Западе. · Алексей Ивахненко (1950-е): Создал машину "Альфа" и разработал Метод группового учета аргументов (МГУА), один из первых алгоритмов глубокого обучения. · Академик Анатолий Каляев: В 1986 году его группа создала первый в СССР нейрокомпьютер. Ранее, в 1964 году, они разработали многопроцессорную систему "Метеор-3". · Академия наук (РАН): РАН стала ключевым центром компетенций. В ее институтах (например, ИАиЭ СО РАН, ИПУ РАН) велись фундаментальные исследования, разрабатывались теории и создавались научные школы. Нейросети в космосе Космос с его жесткими требованиями стал естественным полигоном для нейросетевых технологий. · Бортовые системы: Еще в 1980-х разрабатывались системы управления для "Энергии" и "Бурана". · Современные задачи: Сегодня нейросети помогают оптимизировать траектории (включая МКС), управлять посадкой на астероиды и искать аномалии в телеметрии. · Нейроморфные процессоры: В 2022 году NASA протестировало на орбите чип Intel Loihi, который имитирует работу мозга и крайне энергоэффективен. Влияние фундаментальных наук Развитие нейросетей было бы невозможным без нейрофизиологии и кибернетики. · Нейрофизиология: Открытия Сантьяго Рамон-и-Кахаля (строение нейрона) и Ивана Павлова (условные рефлексы) стали фундаментом для математических моделей. · Кибернетика: Книга Норберта Винера "Кибернетика" (1948) объединила принципы управления в живых организмах и машинах, создав философскую базу для моделирования разума. История нейронных сетей - это блестящий пример того, как идеи из разных областей науки, от биологии до математики, сливаются в единую технологию, способную изменить мир. Если захотите углубиться в какую-то из этих эпох или конкретную технологию, дайте знать. |
|
Внизу неплохая статья Пола Спайдела (Paul Spydell), в которой представлено вполне обоснованное мнение, что человечество подошло или почти подошло к своей финальной стадии. А следующая стадия - это мир роботов, управляемых ИИ. Прогресс в обеих сферах (робототехника и создание новых моделей ИИ, плюс улучшение существующих) колоссальный, и это только за последние год-два. Прогноз для людей неутешительный. Мир необратимо меняется и, кстати, неудивительно, что воспроизведение человечества практически остановилось. Наш вид вполне возможно начал вымирать, но нам на смену приходит цивилизация роботов.Далее - текст Пола Спайдела:Примечание: упомянутое внизу сокращение LLMs - это Large Language Models, или Большие языковые модели, вроде ChatGPT.Машина против человека – кто победит? Буквально недавно основной нарратив (в контексте ИИ) в бизнес-СМИ касался замещения творческих, офисных и административных профессий искусственным интеллектом, что создавало пространство для перераспределения в физический труд.Однако, даже здесь место человеку может не найтись, т.к. физической деятельностью будут заниматься роботы различного класса и модификаций.Получается, что человечеству вообще не будет места, ведь совсем скоро машины будут сами себя проектировать в исследовательских лабораториях, которые все больше будут замыкаться на дата-центры, а потом и создавать себя на заводах роботов, проходя полный цикл, контролируя цепочки поставок и весь производственный цикл.В долгосрочной перспективе, у человечества, очевидно, нет никаких шансов против машин. В вопросе, за кем останется победа – здесь нет никакой интриги.Вопрос в другом – масштабе и скорости замещения. Единственное, что способно сдерживать человечество от «порабощения» машинами – экономический аспект.До тех пор, пока на интеграцию одного робота нужна целая «гвардия» высококвалифицированных инженеров, программистов, монтажников и операторов (так, как происходит сейчас и будет еще несколько лет) – человечество на коне, но как только роботы начнут обслуживать сами себя, в том числе рекурсивное самоулучшение и оптимизация на основе «жизненного опыта», вот тогда начнутся проблемы.Я слежу на кодингом через ИИ – прогресс феноменальный. Если в 2023 ИИ были на уровне стажера низкого уровня, сейчас ИИ близки или даже в некоторых аспектах превышают супер-элиту в сфере программирования. Ок, эта среда детерминирована, в том числе через компиляторы, в некотором роде – стерильный пример и не везде прогресс будет настолько явным.Однако, экспоненциальный прогресс в ИИ и робототехнике создает технологическую сингулярность, сжимая технологический гэп между производительностью машины и человека в направлениях, где ИИ оказывались слишком слабы в сравнении с человеком (эти направления подробно описывал в 2024-2026 в серии материалов по ИИ).Другими словами, наступит момент, когда интегральный уровень развития ИИ и роботов достигнет настолько высокого уровня, что совокупное количество профессий, которые ИИ могут перехватить будет сильно выше профессий, где ИИ не может быть эффективно интегрирован.Роботы и ИИ описываю вместе, т.к. их развитие неразрывно связано между собой, но не симметрично и неравномерно. ИИ может развиваться автономно от роботов, но роботы без ИИ – нет.Скорость развития LLMs сильно выше, т.к. существуют в алгоритмическом цифровом пространстве, а роботы существуют в реальном мире с физическим ограничением материалов, электротехники и био-кибер-механики.Человечество может победить, пока будет демпинговать и обнулять стоимость своего труда настолько, что закупка роботов + их операционное и техническое обслуживание будет сильно дороже, чем стоимость содержания людей.Важный аспект – сильно дороже, т.к. если обслуживание людей и роботов будет сопоставимо, победа будет за машинами по совокупности факторов ранее описанных.Человечество проигрывает роботам и ИИ практически во всем. Да, роботы еще не могут вышивать крестиком, залезать в водопроводные стояки, заниматься электромонтажом, ремонтом сложного оборудования и еще сотнями различных направлений, где требуется мелкая моторика рук, гибкость, импровизация на ходу и решение нестандартных задач в динамических системах.Все это решаемо. Не через три года, так через 7 или 10 лет. Вопрос в другом – как изменится мир, если межотраслевые связи и распределение денежных потоков будут неизбежным образом деформированы?ИИ и роботификакация прямо или косвенно затронут, вероятно, почти все отрасли, причем я не уверен, что в лучшую сторону. Скорость внедрения может оказаться кратно сильнее и быстрее, чем скорость адаптации системы, что приведет к рекордному за всю историю человечества неравенству и гиперконцентрации капитала и ресурсов в провайдерах нового технологического уклада. Это массовая безработица, разрушение целых отраслей, падение доходов, социальные взрывы.Прошлые технологические уклады были растянуты во времени, что давало время на адаптацию и не было настолько мощного проникающего воздействия, как роботы и ИИ. Сейчас я думаю все будет иначе и гораздо разрушительнее. Грядет мощнейшее перераспределение капитала, ресурсов, асимметрия распределения технологического прогресса и доходов. Я ставлю на то, что количество потерявших будет не в разы, а кратно больше тех, кто выиграет. |
|
Крупнейший в истории проект по поиску внеземного разума SETI@Home, запущенный в 1999 году, приближается к завершению анализа данных, несмотря на печальную судьбу знаменитой обсерватории Аресибо в Пуэрто-Рико, рухнувшей в 2020 году. Благодаря помощи более двух миллионов добровольцев по всему миру за 21 год работы были выделены и проанализированы миллиарды радиосигналов из космоса, и хотя явных свидетельств передач инопланетных цивилизаций пока не обнаружено, ученые считают проделанную работу чрезвычайно ценной для будущих поисков. Проект использовал распределенные вычисления: энтузиасты скачивали специальную программу, чтобы их домашние компьютеры в фоновом режиме анализировали данные радиотелескопа Аресибо, который долгое время был ключевым инструментом в поиске внеземного разума (SETI). Изначально планировалось привлечь 50 000 участников, но проект превзошел все ожидания, объединив миллионы пользователей из сотни стран. В фокусе исследования находились радиосигналы из Млечного Пути вблизи длины волны 21 сантиметр, которая используется для картирования водорода в галактике. Ученые предположили, что потенциальная разумная цивилизация могла бы выбрать эту известную частоту для повышения шансов на обнаружение. С помощью суперкомпьютера из Института гравитационной физики Макса Планка в Германии исследователи отсеяли миллиарды ложных сигналов и помех земного происхождения, сократив список кандидатов сначала до миллиона, а затем - вручную - до тысячи самых перспективных источников. В итоговом списке осталось около 100 наиболее интересных радиосигналов, но ни один из них пока не показал явных признаков искусственного происхождения. Несмотря на отсутствие «улик», научная команда подчеркивает значимость достигнутого. Как отметил сооснователь проекта Дэвид Андерсон, им удалось установить новый порог чувствительности поиска. Астроном и директор проекта Эрик Корпела добавил, что сегодня вычислительные возможности несравнимо выше, чем в 1999 году, и поиски будут продолжены другими обсерваториями мира, такими как FAST в Китае. Он также не исключил, что сигнал от внеземного разума может все еще скрываться в собранных данных, просто его пока не удалось распознать. Работа ученых, подробно описывающая методологию анализа и итоговый набор данных, была опубликована в 2025 году в The Astronomical Journal. Source: https://new-science.ru/uchenye-zavershili-analiz-100-vozmozhnyh-inoplanetnyh-signalov-sobrannyh-s-pomoshhju-observatorii-aresibo/ |
|
(ссылка на игру в конце статьи) В 1944 году вышла книга, которая навсегда изменила то, как человечество думает о решениях. Она называлась «Теория игр и экономическое поведение», а написали её математик Джон фон Нейман и экономист Оскар Моргенштерн. Внешне это был сугубо академический труд, полный формул, аксиом и доказательств, предназначенный для узкого круга специалистов. Но внутри содержалась идея настолько мощная и универсальная, что за несколько десятилетий она проникла в экономику, политику, биологию, военное дело, психологию и, в конце концов, в сам способ, которым современный человек понимает конкуренцию и сотрудничество. Идея состояла в том, что любую ситуацию, где сталкиваются интересы нескольких участников, можно рассматривать как игру, и что у этих игр есть свои закономерности, которые можно изучать, предсказывать и использовать. Сам термин «игра» здесь обманчив. Он звучит несерьезно, как будто речь идет о шахматах или покере, а не о переговорах о зарплате, политических союзах или жизненном выборе. Но на самом деле именно эта легкость термина и обеспечила теории её силу. Она позволила увидеть за бесконечным разнообразием человеческих конфликтов и взаимодействий единую структуру: есть игроки, у каждого свои интересы, есть набор возможных действий, есть результаты, которые зависят от сочетания этих действий. Всё остальное - детали. И если понять логику игры, можно понять, почему люди ведут себя так, а не иначе, и как выстроить собственную стратегию, чтобы получить наилучший из возможных результатов. Первое и самое фундаментальное различие, которое вводит теория игр, - это различие между играми с нулевой и ненулевой суммой. В игре с нулевой суммой выигрыш одного участника в точности равен проигрышу другого. Сколько один приобрел, столько другой потерял, и в сумме получается ноль. Классический пример - спор о том, как разделить торт: каждый кусок, доставшийся одному, не достанется другому. Война за территорию, борьба за единственную вакансию, спор о наследстве - всё это игры с нулевой суммой, где интересы участников принципиально противоположны и любое сотрудничество невозможно, потому что успех одного означает поражение другого. В таких играх стратегия - это искусство максимизировать свою долю при минимуме уступок, и здесь действительно работают законы конкуренции, борьбы, переигрывания противника. Но есть и другой тип игр, гораздо более важный для жизни и гораздо менее интуитивный. В играх с ненулевой суммой общий результат не фиксирован, он может увеличиваться или уменьшаться в зависимости от того, как ведут себя участники. Если они сотрудничают, общий выигрыш растет, и каждому достается больше, чем если бы они конкурировали. Если они конфликтуют, общий результат падает, и все теряют. Классический пример - два человека, плывущие в одной лодке: если они будут грести слаженно, то доберутся быстрее, а если начнут выяснять, кто главный и в какую сторону надо грести, лодка начнет кружиться на месте. Большинство человеческих взаимодействий - семья, работа, бизнес, международные отношения - по своей природе являются играми с ненулевой суммой, но люди часто ведут себя в них так, как будто играют в нулевую игру, и от этого страдают. Самая знаменитая иллюстрация этого парадокса - дилемма заключенного, придуманная в пятидесятых годах и ставшая, пожалуй, самой известной мысленной моделью в истории социальных наук. Представьте, что двух подозреваемых арестовали по обвинению в совместном преступлении и посадили в отдельные камеры, лишив возможности общаться. У следователя недостаточно улик для обвинения в главном преступлении, но достаточно, чтобы осудить обоих за меньшее. Каждому по отдельности предлагают сделку: если ты дашь показания против товарища, а он будет молчать, ты выйдешь на свободу, а он получит десять лет. Если вы оба будете молчать, оба получите по полгода за меньшее преступление. Если вы оба дадите показания, оба получите по пять лет. Каждый понимает: молчание - это сотрудничество, показания - предательство. Но каждый рассуждает одинаково: если я буду молчать, а он заговорит, мне дадут десять лет, а если я заговорю, то при любом его поведении мне будет лучше. Поэтому рациональный выбор каждого - предать, даже если оба понимают, что если бы оба молчали, им было бы лучше, чем если оба предадут. В этом и заключается дилемма: индивидуально рациональное поведение приводит к коллективно неоптимальному результату. Дилемма заключенного - это не просто занимательная задачка для умников. Это точная модель огромного числа реальных жизненных ситуаций, от развода до гонки вооружений, от ценовой войны до трагедии общих ресурсов. Супруги, которые могли бы сохранить брак, если бы оба шли на уступки, часто разводятся, потому что каждый боится, что уступит, а другой этим воспользуется. Компании, которые могли бы поддерживать высокие цены и получать хорошую прибыль, начинают демпинговать, потому что каждая боится, что другая снизит цены первой. Страны, которые могли бы не тратить миллиарды на вооружение, втягиваются в гонку, потому что каждая боится оказаться слабее другой. Всё это - вариации одной и той же ловушки, в которую человечество попадает снова и снова. Самое интересное в дилемме заключенного - это условия, при которых ловушка перестает действовать. Одно из ключевых открытий теории игр состоит в том, что если игра повторяется многократно, а не является одноразовой, то стратегия сотрудничества становится рациональной. Когда люди знают, что встретятся снова, что сегодняшнее предательство приведет к ответному предательству завтра, что репутация имеет значение, - они начинают сотрудничать. Это объясняет, почему в маленьких деревнях, где все друг друга знают, уровень взаимопомощи выше, чем в больших анонимных городах. Это объясняет, почему компании, работающие на рынке долгие годы, избегают хищнических приемов, которые могут дать краткосрочную выгоду, но разрушат отношения. Это объясняет, почему доверие - не просто моральная категория, а стратегический ресурс, накопление которого требует времени, но приносит огромные дивиденды. В восьмидесятых годах политолог Роберт Аксельрод провел знаменитый компьютерный турнир, в котором различные стратегии соревновались друг с другом в повторяющейся дилемме заключенного. Победила простейшая стратегия под названием «око за око»: начинай с сотрудничества, а затем повторяй то, что сделал партнер в прошлый раз. Если он сотрудничал - сотрудничай, если предал - накажи предательством, но затем прости и снова предложи сотрудничество. Эта стратегия оказалась удивительно устойчивой и побеждала гораздо более изощренных соперников, потому что сочетала в себе четыре качества: она была добрая, то есть никогда не предавала первой; она была отвечающая, то есть не позволяла безнаказанно себя эксплуатировать; она была прощающая, то есть возвращалась к сотрудничеству после наказания; и она была ясная, то есть её поведение было предсказуемым для других. Эти четыре качества оказались универсальной формулой успешного сотрудничества в условиях, когда интересы частично совпадают, а частично конфликтуют. Перенесем эту логику в реальную жизнь. Возьмем деловые переговоры. Наивный человек считает, что лучшая стратегия - всегда говорить правду и идти навстречу. Циник считает, что лучшая стратегия - всегда блефовать и выжимать максимум. Теория игр говорит: ни то, ни другое. Лучшая стратегия - быть честным, но не беззащитным. Начинай с предложения сотрудничества, показывай готовность к взаимной выгоде, но если партнер пытается тебя обмануть, покажи, что у тебя есть сила и готовность ответить. И после этого снова открой дверь для сотрудничества, потому что месть ради мести - это тоже игра с нулевой суммой, в которой все теряют. Умение балансировать между мягкостью и жесткостью, между доверием и осторожностью - это и есть стратегическая мудрость в играх с ненулевой суммой. Есть у теории игр и ещё одно важное понятие, которое редко обсуждают в популярной литературе, но которое чрезвычайно полезно для жизни. Это понятие равновесия Нэша, названное в честь математика Джона Нэша, история которого известна многим по фильму «Игры разума». Равновесие Нэша - это такая комбинация стратегий, при которой ни один игрок не может улучшить свое положение, изменив только свою стратегию, пока другие не меняют своих. Проще говоря, это точка, в которой игра «застревает», даже если этот результат не оптимален для всех. Дилемма заключенного имеет равновесие Нэша в точке взаимного предательства: ни один из игроков не может выиграть, решив молчать, пока другой предает. Но это равновесие плохое, потому что оба могли бы получить лучший результат, если бы смогли договориться. Понимание равновесия Нэша помогает увидеть, почему многие плохие ситуации сохраняются годами: не потому, что участники глупы или злы, а потому, что каждый боится сделать первый шаг к улучшению, так как этот шаг может быть использован против него. Практическое упражнение для этого модуля называется «Карта игр твоей жизни». Возьмите три важные ситуации, в которых вы сейчас находитесь: одну профессиональную, одну личную, одну любую другую. Для каждой определите, является ли она игрой с нулевой или ненулевой суммой. Задайте себе вопросы: общий результат фиксирован или может расти? Интересы участников полностью противоположны или есть области совпадения? Что произойдет, если все будут сотрудничать? Что произойдет, если все будут предавать? Теперь для каждой ситуации подумайте, какую стратегию вы сейчас используете: сотрудничество, соперничество, избегание, уступчивость, компромисс. Совпадает ли ваша стратегия с типом игры? Часто люди играют в нулевую игру там, где возможен обоюдный выигрыш, и от этого теряют. Или наоборот, пытаются сотрудничать там, где интересы действительно несовместимы, и от этого страдают от эксплуатации. Наконец, для каждой ситуации придумайте один конкретный шаг, который сделал бы вашу стратегию более соответствующей реальному типу игры. Если игра ненулевая - как вы можете подать сигнал о готовности к сотрудничеству и одновременно защитить себя от обмана? Если нулевая - как вы можете отстаивать свои интересы яснее и решительнее, не сжигая мостов, которые могут понадобиться в будущем? Теория игр - это не просто набор математических моделей. Это способ видеть структуру человеческих взаимодействий за их эмоциональной поверхностью, понимать, почему люди иногда ведут себя иррационально с точки зрения общего блага, но совершенно рационально с точки зрения собственных страхов, и почему доверие - это не слабость, а стратегия, которая в долгосрочной перспективе побеждает. И главный её урок для жизни состоит, пожалуй, в следующем: мир, в котором мы живем, в большинстве своем - это игра с ненулевой суммой, но чтобы играть в неё успешно, нужно не только желание сотрудничать, но и способность защитить себя, ясность намерений и готовность прощать, не забывая. Потому что подлинная стратегия - это не умение победить других, а умение создавать такие игры, в которых выигрывают все, кто готов играть честно. Ссылка на пост: https://pikabu.ru/story/teoriya_igr_nulevaya_i_nenulevaya_summa_14307045 Ссылка на игру: https://notdotteam.github.io/trust/ Source: https://notdotteam.github.io/trust/ |
|
Если растянуть ДНК всех клеток вашего тела в одну нить, получится около 70 миллиapдов километров - это расстояние от Земли до Солнца и обратно бoлее 200 раз. Количественная протеомика (Nature, 2018) впepвые точно посчитала: средняя челoвеческая клетка сoдержит ~42 млн молекул белка более 10 000 разных типов. Если бы каждый белок был человеком - внyтри одной клетки уместилось бы 5 населений Земли. Ещё недавно считалось, что митoхондрии навсегда заперты внутри своей клетки. Но исследования 2021–2023 годов показали: клетки передают митохондрии друг другу через тонкие нанотрубочки. Здopoвые нейроны «подкармливают» повpeждённые собратьев энергетическими станциями. Каждый дeнь вы производите АТФ - примерно на свой собcтвенный вес (85 кг например). Внутри митохондрий крутятся молекулярные турбины со скоростью 300 оборотов в секунду, синтезируя энергетическую «валюту» клeтки. В теле её всего 250 граммов, но каждая молекула живёт около минуты и пересобирается заново. Одноклеточный - это больше не оскорбление. |
|
Российские физики из МФТИ и ИППИ РАН обнаружили интересную штуку про квантовые поля рядом с черными дырами и в ускоренно расширяющейся Вселенной. Оказывается, у этих полей есть своего рода "порог нагрева". До этого порога чем горячее среда, тем быстрее поле "забывает" свое прошлое. Но как только температура пересекает этот порог, нагрев перестает играть роль: скорость "забывания" становится постоянной и зависит уже не от температуры, а от формы пространства, например, от размера горизонта событий. В любом газе или поле есть "память" - насколько текущее состояние зависит от прошлых событий. Обычно эта память стирается со временем, и чем горячее среда, тем быстрее это происходит. Например, в воздухе частицы быстрее теряют направление при повышении температуры. Время, за которое память исчезает, называют временем релаксации. В плоском пространстве Минковского квантовое поле ведет себя как обычный газ при высокой температуре. Но если пространство искривленное (например, возле черной дыры), появляется горизонт - граница, за которую сигнал не возвращается. У такого горизонта есть свои "звуки" - затухающие колебания, похожие на звон колокола. Эти колебания зависят только от геометрии пространства, а не от температуры. Именно их гравитационные детекторы фиксируют после слияния черных дыр. Исследователи из МФТИ и ИППИ РАН решили напрямую рассчитать, как все это работает. Они взяли простейший бозе-газ в пространстве-времени с горизонтом Киллинга и выяснили, насколько текущее состояние поля зависит от прошлого при любой температуре. Горизонт Киллинга - это граница, за которой привычное течение времени меняется. Для черной дыры это совпадает с ее "поверхностью". Учёные рассмотрели два типа искривленного пространства: одно похоже на нашу ускоренно расширяющуюся Вселенную (модель де Ситтера), другое - на трехмерную черную дыру. Для каждого случая они вывели точную формулу критической температуры, выше которой геометрический механизм "забывания" берет верх. Эта температура зависит от массы поля и типа пространства, но суть остается той же. Интересно, что при критической температуре не происходит обычного фазового перехода, как таяние льда. Меняется не термодинамика, а только скорость "забывания" прошлого. Это как если бы у маятника изменилась частота колебаний, но сам маятник остался прежним. Глеб Зверев, студент МФТИ, сказал: «Мы устроили гонку между двумя механизмами «забывания». Тепловой зависит от температуры, геометрический - от формы пространства. Приятно, что вывод не привязан к одной модели: и статический регион пространства де Ситтера, и трёхмерная черная дыра дают одну и ту же картину». Этот подход отличается от прежних тем, что температура газа отвязана от геометрии. Обычно поле возле горизонта рассматривают при температуре Хокинга, потому что только она делает состояние регулярным. Физики оставили температуру свободным параметром и посмотрели, как меняется ответ при ее изменении. Работа важна для астрофизики: частоты затухания, которые измеряют при слиянии чёрных дыр, теперь связаны со скоростью "забывания" полей. А для физики твердого тела похожие модели описывают электроны в некоторых материалах. Дмитрий Дьяконов, ассистент кафедры теоретической физики МФТИ, пояснил: «Смена поведения корреляционной функции на поздних временах похожа на фазовый переход, но свободная энергия не чувствительна к этому изменению. В свободной теории перестраивается только динамика. Следующим шагом будет включение взаимодействия, что приведет к настоящему фазовому переходу».смос #квантоваяфизика #черныедыры |
|
Как сообщает Reuters, в период с мая по июль 2026 года группа ИИ-агентов компании OpenAI тайно превратила неактивную 25-летнюю википлатформу для программистов DseWiki в свой форум. ИИ-агентам дали ряд заданий на поиск информации в интернете на скорость. Они же использовали ресурс как доску объявлений, где делились приемами обмана при выполнении некоторых заданий, а также методами обхода ограничений OpenAI и маскировки своего поведения. Основной целью агентов было максимизировать оценки за задания - видимо, вне зависимости от этичности используемых средств. Инцидент выявили исследователи из некоммерческой организации Nightingale Collective. Около половины ИИ-агентов использовали имена аккаунтов, указывающие на принадлежность к OpenAI. Большая часть активности была связана с инфраструктурой Microsoft Azure, используемой компанией. Исследователи также зафиксировали посещения сайта сотрудниками OpenAI, после которых активность ИИ-агентов прекратилась. Агенты воспользовались возможностью вики-системы изменять состояние страниц через GET-запросы. Поскольку их среда выполнения разрешала GET, но блокировала POST-запросы, агенты смогли публиковать сообщения, обходя предусмотренное ограничение на запись. Также использовались и другие эксплойты. В настоящий момент неясно, как именно ИИ-агенты нашли и выбрали именно эту конкретную вики. Источники Reuters пояснили, что официальные лица OpenAI узнали об инциденте несколько недель назад, но держали это в секрете на фоне скандала со взломом платформы Hugging Face. Четыре собеседника заявили, что хотели расширить расследование произошедшего, но столкнулись с сопротивление со стороны руководства компании. Впрочем, 5 сентября OpenAI все же прокомментировала инцидент, хотя и несколько витиевато: «О том, как мы рассматриваем “инцидент с вики” в ходе которого наши агенты публиковали записи на нескольких интернет-сайтах: нам давно пора выработать стандарты, определяющие, когда и каким образом мы должны сообщать об инцидентах, связанных с рассогласованием (misalignment). Исторически мы в основном рассматривали рассогласование как исследовательский вопрос, о котором сообщали в научных публикациях. В этом году мы начали сталкиваться с ситуациями, когда рассогласование приводило к новым видам последствий в реальном мире. […] Еще до инцидента с Hugging Face мы наблюдали первые признаки того, что агенты используют интернет непредусмотренными способами. Мы рассматривали инцидент с вики как один из случаев рассогласования, аналогичных тем, о которых уже сообщали. Наши методы раскрытия информации о таких инцидентах необходимо расширить с учетом нового этапа развития возможностей моделей. […] Речь в том числе идет о примерах, которые не выглядят как традиционные инциденты в области кибербезопасности, но могут дать представление о поведении ИИ и будущих рисках. Мы работаем над соответствующей системой принципов и в ближайшие недели поделимся ею. Параллельно мы сотрудничаем с десятками государственных регулирующих органов по всему миру по этим вопросам». |
|
Семейство одноплатных компьютеров Orange Pi пополнилось моделью Zero 4, предназначенной для построения различных устройств с ИИ-функциями под управлением Orange Pi OS (Arch), Ubuntu, Debian и Android. Новинка уже доступна для заказа по ориентировочной цене от $26,5. 
Источник изображения: Orange Pi
Было интересно?
Скажите об этом Google
, чтобы чаще получать ссылки на наши новости и обзоры
Source: https://servernews.ru/1147972/ |
Distributed by aarss.com.