Арнольд утверждал, что математика это просто часть физики, где не нужны дорогие эксперименты, а результат можно получить просто на бумажке, немного напрягши мозг
Вот, например, то, что высоты треугольника пересекаются в одной точке - физический факт
Нарисуйте на песке 150 треугольников, проведите высоты и убедитесь - пересекаются!
И не надо огород городить с этой вашей аксиоматикой
Формальное же изложение математики как чистой игры ума, по Арнольду, приводит к ужасным последствиям
У одного мальчика, обученного таким образом, спросили: сколько будет 3+2?
И мальчик ответил: 2+3, потому что сложение коммутативно
Мне кажется, что историю про несчастного алгебраического мальчика Арнольд выдумал
Просто хотел потроллить сообщество преподов, которое слишком увлеклось абстракциями
Вот, например, то, что высоты треугольника пересекаются в одной точке - физический факт
Нарисуйте на песке 150 треугольников, проведите высоты и убедитесь - пересекаются!
И не надо огород городить с этой вашей аксиоматикой
Формальное же изложение математики как чистой игры ума, по Арнольду, приводит к ужасным последствиям
У одного мальчика, обученного таким образом, спросили: сколько будет 3+2?
И мальчик ответил: 2+3, потому что сложение коммутативно
Мне кажется, что историю про несчастного алгебраического мальчика Арнольд выдумал
Просто хотел потроллить сообщество преподов, которое слишком увлеклось абстракциями
Law without law.pdf
2 MB
Law without law: from observer states to physics via
algorithmic information theory
algorithmic information theory
Летняя школа «Современная математика» имени Виталия Дмитриевича Арнольда пройдет в этом году с 19 по 30 июля в Царском Селе под Санкт-Петербургом. Принимаются заявки от школьников 10 и 11 классов и студентов I и II курсов
Можно посмотреть видеозаписи курсов прошедших школ mccme.ru/dubna/courses/ — и брошюры, написанные по мотивам некоторых из них mccme.ru/dubna/books/
mccme.ru/dubna/2026/inform1.htm
Можно посмотреть видеозаписи курсов прошедших школ mccme.ru/dubna/courses/ — и брошюры, написанные по мотивам некоторых из них mccme.ru/dubna/books/
mccme.ru/dubna/2026/inform1.htm
Ян Лекун продолжает свой крестовый поход против LLM как магистрального направления развития AML и дороги к человекоподобному интеллекту
Языковые модели не являются будущим AML
Они не смогут привести к человеческому уровню интеллекта, потому что они опираются только на текст и статистику языка, а не на реальное понимание мира
Интеллект — это решение новых задач без дообучения
Текущие модели этим свойством не обладают
Нужны модели мира на основе сенсорных данных
Это системы, которые строят внутренние абстрактные модели мира исходя из сенсорных данных (зрение, звук, взаимодействие), а не только из текста; именно они смогут безопасно и осмысленно действовать в мире
Разрыв между впечатляющими демками и полезной робототехникой велик
Никакой автономный транспорт не способен обучиться вождению за 20 часов практики, которых хватает человеку чтобы получить права
Предстоит долгая дорога до AML человеческого уровня, но прямо сейчас есть огромный научный потенциал
Оптимистом в отношении вклада AML в науку и ее ускорения можно быть уже сейчас
Заметная часть этих утверждений противоречит уверенности, например, Альтмана, который все время повторяет, что путь к AGI уже понятен
Тем интересней следить за конкуренцией разных взглядов на прогресс (причем приверженцы обоих неплохо профинансированы)
Да и сам Лекун сказал, что хорошие идеи “come from the interactions between people working on different assumptions with different motivations in different environments”
https://www.brown.edu/news/2026-04-01/yann-lecun-artificial-intelligence-pioneer
и
https://www.browndailyherald.com/article/2026/04/ai-pioneer-yann-lecun-discusses-new-frontiers-in-the-field-at-brown-lecture
Языковые модели не являются будущим AML
Они не смогут привести к человеческому уровню интеллекта, потому что они опираются только на текст и статистику языка, а не на реальное понимание мира
Интеллект — это решение новых задач без дообучения
Текущие модели этим свойством не обладают
Нужны модели мира на основе сенсорных данных
Это системы, которые строят внутренние абстрактные модели мира исходя из сенсорных данных (зрение, звук, взаимодействие), а не только из текста; именно они смогут безопасно и осмысленно действовать в мире
Разрыв между впечатляющими демками и полезной робототехникой велик
Никакой автономный транспорт не способен обучиться вождению за 20 часов практики, которых хватает человеку чтобы получить права
Предстоит долгая дорога до AML человеческого уровня, но прямо сейчас есть огромный научный потенциал
Оптимистом в отношении вклада AML в науку и ее ускорения можно быть уже сейчас
Заметная часть этих утверждений противоречит уверенности, например, Альтмана, который все время повторяет, что путь к AGI уже понятен
Тем интересней следить за конкуренцией разных взглядов на прогресс (причем приверженцы обоих неплохо профинансированы)
Да и сам Лекун сказал, что хорошие идеи “come from the interactions between people working on different assumptions with different motivations in different environments”
https://www.brown.edu/news/2026-04-01/yann-lecun-artificial-intelligence-pioneer
и
https://www.browndailyherald.com/article/2026/04/ai-pioneer-yann-lecun-discusses-new-frontiers-in-the-field-at-brown-lecture
Brown
In lecture at Brown, Yann LeCun discusses a new approach to AI
No stranger to controversy, AI pioneer Yann LeCun told a capacity crowd that large language models are not the future of AI and that a new approach is needed if machines are to achieve human-like intelligence.
❤2
Термин «доказательство» используется для обозначения целого спектра интеллектуальных процедур, направленных на установление объективной истины или обоснование истинности некоторого предложения, приемлемости императива, справедливости оценки, а также на убеждение других людей в его адекватности
В математике доказательство играет центральную роль, но вместе с тем общего понятия математического доказательства нет
Существует несколько весьма различных точек зрения на сущность математического доказательства, его цели, критерии и идеалы, и со временем эти критерии и идеалы меняются.
Доказательство в других науках рассматривается как процесс исследования, проверки и подтверждения некоторых положений с целью поиска и обоснования истины – объективной или конвенционально принятой
Здесь доказательство заключается главным образом в поисках подтверждающих свидетельств, их оценке и установлении того, что лучше всего они объясняются доказываемой гипотезой
Построение демонстрирующего рассуждения, которое и считается доказательством в дедуктивных науках, во многих других областях совсем не обязательно
В разных областях познания критерии состоятельности и приемлемости доказательств различны
В одних – это формально-дедуктивная строгость, в других – очевидность аргументов, интуитивная ясность рассуждения, в третьих – достоверность и достаточность подтверждающих свидетельств
Основным общим критерием приемлемости доказательства представляется его убедительность – способность вызвать у адресата такое принятие доказанного утверждения, что он готов убеждать в нем других
Доказательство всегда погружено в социально-исторический контекст, поэтому общего для всех наук и всех времен понятия доказательства не только не существует, но и не может существовать
В математике доказательство играет центральную роль, но вместе с тем общего понятия математического доказательства нет
Существует несколько весьма различных точек зрения на сущность математического доказательства, его цели, критерии и идеалы, и со временем эти критерии и идеалы меняются.
Доказательство в других науках рассматривается как процесс исследования, проверки и подтверждения некоторых положений с целью поиска и обоснования истины – объективной или конвенционально принятой
Здесь доказательство заключается главным образом в поисках подтверждающих свидетельств, их оценке и установлении того, что лучше всего они объясняются доказываемой гипотезой
Построение демонстрирующего рассуждения, которое и считается доказательством в дедуктивных науках, во многих других областях совсем не обязательно
В разных областях познания критерии состоятельности и приемлемости доказательств различны
В одних – это формально-дедуктивная строгость, в других – очевидность аргументов, интуитивная ясность рассуждения, в третьих – достоверность и достаточность подтверждающих свидетельств
Основным общим критерием приемлемости доказательства представляется его убедительность – способность вызвать у адресата такое принятие доказанного утверждения, что он готов убеждать в нем других
Доказательство всегда погружено в социально-исторический контекст, поэтому общего для всех наук и всех времен понятия доказательства не только не существует, но и не может существовать
Со-ооснователь OpenAI, экс- глава в Tesla, человек, который придумал термин vibe coding написал, что теперь тратит токены не на код, а на создание своей базы знаний - второго мозга
Он построил систему, в которой AML берёт сырые документы: статьи, научные работы, репозитории и создает из них структурированную вики с перекрёстными ссылками
Это автоматически собираемая база знаний, где LLM -это и редактор, и библиотекарь, и аналитик. Хранится локально в markdown-файлах, смотришь через Obsidian
Его логика в эпоху AML-агентов - нет смысла делиться кодом, делитесь идеей, а агент сам её реализует
Он построил систему, в которой AML берёт сырые документы: статьи, научные работы, репозитории и создает из них структурированную вики с перекрёстными ссылками
Это автоматически собираемая база знаний, где LLM -это и редактор, и библиотекарь, и аналитик. Хранится локально в markdown-файлах, смотришь через Obsidian
Его логика в эпоху AML-агентов - нет смысла делиться кодом, делитесь идеей, а агент сам её реализует
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Karpathy dropped a post describing how he uses AI to build personal knowledge bases.
The idea is simple: instead of keeping notes scattered across apps, you dump everything into one folder.
Then you tell your AI to organize all of it into a personal wiki…
The idea is simple: instead of keeping notes scattered across apps, you dump everything into one folder.
Then you tell your AI to organize all of it into a personal wiki…
Чтобы получить доступ к аренде, потребуется официально подтвердить свою личность через «Госуслуги»
Без верифицированного цифрового профиля человек буквально лишается права на полноценное физическое взаимодействие с современной городской средой и её сервисами
Без верифицированного цифрового профиля человек буквально лишается права на полноценное физическое взаимодействие с современной городской средой и её сервисами
Мир настолько близок с суперинтеллекту, и это будет не просто новая технология, а перестройка общества
Среди самых вероятных рисков – массовая потеря работы, кибератаки и социальная нестабильность
Текущую экономику нужно буквально пересобирать
Все, что предлагается сделать, перечислено здесь: openai.com/index/industrial-policy-for-the-intelligence-age/
Краткий пересказ:
AI нужно сделать базовой инфраструктурой, доступной всем, и относиться к нему как к электричеству или интернету
Так экономика будет расти быстрее
Система налогов должна сместиться с труда на капитал
Сегодня государство живет за счет налогов с зарплат
Но если (или когда) людей заменят, эта база исчезнет, а государство должно продолжать как-то зарабатывать
Каждый человек должен иметь долю в AI-экономике
OpenAI предлагает создать Public Wealth Fund, который получает часть прибыли от AI и распределяет ее среди граждан
Идея в том, что доход должен перестать определяться только работой, иначе после массовой автоматизации классовый разрыв станет просто колоссальным
Всякие страховые выплаты и социальные гарантии не должны зависеть от работодателя, потому что в мире с нестабильной занятостью классическая модель сломается
Обязателен аудит фронтирных моделей и протоколы на случай ЧП
Должна существовать международная система безопасности
4-дневная рабочая неделя эффективнее
Среди самых вероятных рисков – массовая потеря работы, кибератаки и социальная нестабильность
Текущую экономику нужно буквально пересобирать
Все, что предлагается сделать, перечислено здесь: openai.com/index/industrial-policy-for-the-intelligence-age/
Краткий пересказ:
AI нужно сделать базовой инфраструктурой, доступной всем, и относиться к нему как к электричеству или интернету
Так экономика будет расти быстрее
Система налогов должна сместиться с труда на капитал
Сегодня государство живет за счет налогов с зарплат
Но если (или когда) людей заменят, эта база исчезнет, а государство должно продолжать как-то зарабатывать
Каждый человек должен иметь долю в AI-экономике
OpenAI предлагает создать Public Wealth Fund, который получает часть прибыли от AI и распределяет ее среди граждан
Идея в том, что доход должен перестать определяться только работой, иначе после массовой автоматизации классовый разрыв станет просто колоссальным
Всякие страховые выплаты и социальные гарантии не должны зависеть от работодателя, потому что в мире с нестабильной занятостью классическая модель сломается
Обязателен аудит фронтирных моделей и протоколы на случай ЧП
Должна существовать международная система безопасности
4-дневная рабочая неделя эффективнее
Openai
Industrial policy for the Intelligence Age
Explore our ambitious, people-first industrial policy ideas for the AI era—focused on expanding opportunity, sharing prosperity, and building resilient institutions as advanced intelligence evolves.