Во внутренние KPI компании для сотрудников был записан процент решения задач с помощью AI. В результате пока верхний менеджмент опомнился за месят на оплату ИИ был потрачен миллиард долларов.
https://naked-science.ru/community/1192555

О критериях наличия сознания

Современные большие языковые модели уже способны проходить тест Тьюринга, поэтому исследователи приходят к выводу: внешнее поведение больше не может служить критерием наличия сознания. Вместо этого внимание смещается к тому, как именно устроена система внутри — какие вычислительные механизмы она реализует и как обрабатывает информацию.

Новый подход: сознание как свойство внутренней архитектуры
Авторы статьи в Trends in Cognitive Sciences, среди которых философ и когнитивист Колин Кляйн, утверждают:
поведение — даже очень убедительное — может вводить в заблуждение. Гораздо важнее структура обработки сигналов, способность системы:
разрешать конфликты между конкурирующими целями,
использовать сложные обратные связи,
интегрировать разнородную информацию в единую вычислительную рамку.
Эти признаки взяты из разных теорий сознания и образуют перекрёстный набор индикаторов, не привязанный к одной-единственной концепции.

Вывод исследователей:
Современные ИИ, включая ChatGPT, не обладают сознанием, потому что их архитектура принципиально отличается от биологических систем.
Даже если поведение кажется осмысленным, отсутствуют необходимые вычислительные механизмы, которые могли бы порождать субъективный опыт.

🐜 Параллель в биологии: минимальное сознание у насекомых
В Philosophical Transactions B опубликована работа, предлагающая модель минимального сознания у насекомых.
Она не привязана к конкретным анатомическим структурам, а описывает общие вычислительные принципы:
необходимость координировать сложное тело,
интеграцию множества сенсорных сигналов,
разрешение конфликтующих потребностей.

Согласно авторам, именно такие механизмы могут лежать в основе субъективного опыта даже у очень простых организмов.

И исследования ИИ, и исследования животных сходятся в одном:

Поведение — ненадёжный индикатор сознания.
Гораздо важнее внутренняя организация вычислений.

Это смещает дискуссию от вопроса
«похожа ли система на сознательное существо?»
к вопросу
«реализует ли она вычислительные механизмы, способные породить субъективный опыт?»
Такой подход может изменить как нейробиологию, так и этику взаимодействия с ИИ и животными.

🔗 Ссылки на оригинальные статьи

Статья о критериях сознания (Trends in Cognitive Sciences)
Colin Klein et al., Phenomenal interface theory: a model for basal consciousness
DOI: 10.1098/rstb.2024.0301

Статья о минимальном сознании у насекомых (Philosophical Transactions B)
Lars Chittka et al., The exploration of consciousness in insects
DOI: 10.1098/rstb.2024.0302

Квантовый компьютеры, которые будут обладать чудовищной производстводительностью могут быть очень опасны с точки зрения информационной безопасности

NIST объявил девять кандидатов, прошедших в третий раунд дополнительного отбора постквантовых цифровых подписей.
Эти алгоритмы должны обеспечить устойчивость цифровой инфраструктуры к будущим хакерским атакам.
Решение и обоснования опубликованы в отчёте NIST IR 8610.
Алгоритмы, прошедшие в третий раунд:
SQIsign — изогении
HAWK — решётки
MQOM — MPC-in-the-Head
SDitH — MPC-in-the-Head
MAYO — многомерные схемы
QR-UOV — многомерные схемы
SNOVA — многомерные схемы
UOV — многомерные схемы
FAEST — симметрические примитивы

Официальный отчёт NIST IR 8610:
https://csrc.nist.gov/pubs/ir/8610/final (csrc.nist.gov in Bing)

И иногда Копилот удивляет меня своей способностью выводить сложные формулы или энциклопедическими знаниями... Но когда речь идет о каких-то бытовых ситуациях, он, порой, дурак дураком...

Tierra

В 1990 году американский эколог Томас Рей (Thomas S. Ray) создал знаменитую компьютерную симуляцию искусственной жизни под названием Tierra. Этот эксперимент наглядно доказал, что для появления паразитизма и эволюционной «гонки вооружений» не нужна органика — достаточно базовых законов естественного отбора в цифровой среде.
Суть эксперимента
«Первичный бульон»: Рей выделил закрытый блок оперативной памяти компьютера (RAM) и заполнил его базовыми ресурсами: процессорным временем (CPU) и свободным местом.
«Предок»: Эколог вручную написал одну программу-предка длиной 80 байт. Её единственной задачей было находить свободное место в памяти, копировать туда свой код и передавать управление новой дочерней программе.
Мутации: В систему был встроен элемент случайности. С небольшой вероятностью биты в коде программ инвертировались (менялись 0 и 1), имитируя радиацию или ошибки копирования в живой природе.
Появление цифровых паразитов
Уже через несколько тысяч поколений внутри симуляции спонтанно возникли новые виды программ:
Появление паразитов (длина ~45 байт): В результате мутаций появились усечённые организмы. Они потеряли собственную громоздкую инструкцию для копирования кода, но научились использовать (вызывать) процедуру репликации у проплывавших мимо полноразмерных «хозяев» (80-байтных программ). Паразиты размножались в два раза быстрее, так как их код был короче, и начали стремительно захватывать память.
Ответный шаг хозяев (иммунитет): Когда паразиты едва не уничтожили всех хозяев (что привело бы и к гибели самих паразитов), выжившие хозяева мутировали. Они выработали «иммунитет» — стали скрывать свои инструкции репликации или уничтожать чужие запросы.
Появление гиперпаразитов: Позже развились организмы, которые перехватывали управление у обычных паразитов и заставляли их копировать не себя, а код гиперпаразита.
Значение для науки
Эксперимент Томаса Рея показал, что паразитизм — это фундаментальное свойство любой открытой эволюционной системы, где есть конкуренция за ограниченные ресурсы. Главный вывод эксперимента: биосфера и цифровая среда развиваются по одинаковым системным законам, а сложность и биоразнообразие могут самозарождаться без прямого участия программиста.
https://en.wikipedia.org/wiki/Tierra_(computer_simulation)

Более 150 математиков опубликовали «Лейденскую декларацию об искусственном интеллекте и математике». Они призвали с осторожностью относиться к заявлениям о возможностях ИИ-моделей в решении сложных математических задач.

Математики подчеркнули, что технологические компании финансово заинтересованы в завышении возможностей своих продуктов. Авторы посоветовали политикам при принятии решений консультироваться с математиками и другими экспертами, а не верить пресс-релизам или публикациям в СМИ о математических достижениях.

Кроме того, ИИ-модели могут генерировать решения, которые звучат убедительно, но при внимательной проверке оказываются ошибочными.

https://leidendeclaration.ai/

Многим интересно, что случилась с Григорием Перельманом, все ли в порядке? Его таки удалось найти... Все нормально...
https://www.spb.kp.ru/daily/277790/5261504/

Опрос годичной давности. "У кого есть сознание?" Думаю, что за минувший год для ИИ процент существенно вырос. Удивительно, но 100% не признают наличие сознания даже у человека.

Ну вот и данные исследований подкатили, регулярный многочасовой просмотр коротких видео в ленте не делает человека печальным тревожным идиотом, но приближает к этому.

Данный систематический обзор и метаанализ изучает когнитивные и психические корреляты использования коротких видеороликов (КВ) на основе данных 98 299 участников из 71 исследования. Результаты показывают, что увеличение использования КВ связано с ухудшением когнитивных показателей, особенно внимания и тормозного контроля, а также с негативными последствиями для психического здоровья, такими как тревога и стресс. Исследование подчеркивает необходимость дальнейших исследований влияния использования КВ на здоровье, учитывая разнообразие контента и пользовательский опыт на разных платформах.
https://ru.scribd.com/document/949336337/Feeds-Feelings-And-Focus-A-Systematic-Review-and-Meta-Analysis-Examining-the-Cognitive-and-Mental-Health-Correlates-of-Short-Form-Video-Use

Yuri Panchul

Вся современная ситуация с ИИ в образовании была исчерпывающе описана в журнале "Пионер" № 8 за 1990 год. Я до сих пор не уверен, что это не фейк, настолько точно с подробностями. Но по стилю рассказ не ИИ:

"— Учитель! — почтительно произнес маленький Ник. — Я выполнил всё, что вы велели, и пришел заниматься. Какой у нас будет сегодня урок?

— Последний, малыш, — Старый Тэн повернул к нему своё кресло — Сегодня у нас будет последний урок по истории цивилизации планеты Кальрун. А потому садись поближе и будь внимателен: я расскажу тебе… о шпаргалке. Помнишь ли ты, что это такое?

— «Шпаргалка, — охотно процитировал Ник, — это бумажка, на которой нерадивый ученик записывает то, что должен был запомнить, а потом подглядывает, отвечая учителю».

— Верно, малыш. Вначале это действительно был безобидный клочок бумаги — гармошкой, спиралькой, трубочкой… Многие поколения школьников и студентов Кальруна изощряли свою изобретательность, совершенствуя шпаргалку. Тогда это была больше игра, чем проступок. Игра в риск, в находчивость… Ведь чтобы разместить на крохотной площади максимум информации и незаметно для бдительных экзаменаторов прочесть её в нужный момент, требовались и талант миниатюриста, и навыки фокусника.

Игра кончилась, когда к созданию шпаргалок была привлечена фотография. Она не только решила задачу миниатюризации «тайных конспектов», но и позволила легко их размножать. В результате родилось новое ремесло — производство шпаргалок.

Некоторое время развитие шпаргалки шло по пути совершенствования маскировочных средств: её монтировали в авторучки, пуговицы, часы… Такие «шпоры» были очень популярны у школьников и не сразу исчезли даже с появлением электронной шпаргалки.

— Электронной? — удивился Ник.

— Да, малыш. Успехи микроэлектроники рано или поздно должны были натолкнуть «шпаргальщиков» на эту мысль. Правда, сначала это был всего лишь крохотный приёмник-передатчик в виде специальной ушной пробочки. Второй передатчик находился у подсказывающего. Схема, как видишь, была ещё довольно громоздкой и предполагала, что на десять лоботрясов найдется хотя бы один прилежный ученик, который станет за них думать. Но уже на следующем этапе «шпаргализации» образования передатчик подключили к стационарной ЭВМ, а со временем создали и отдельные микрокомпьютеры, которые каждый мог носить с собой замаскированными под привычные предметы.

Новые шпаргалки нашёптывали ответы с учетом новейших открытий в данной области знаний. Стоила такая шпаргалка денег немалых, но с её помощью можно было выдержать самый строгий экзамен. Целое поколение слушателей средних и высших учебных заведений Кальруна окончило их, не зная специальности.

Эти люди и после учёбы не расстались со своими шпаргалками. На заводах, в институтах, в лабораториях бывших студентов ждали новые испытания, и, чтоб хоть как-то их выдержать, нужны были «кибернетические шептуны». Так из учебных аудиторий «электронная шпаргалка» шагнула в жизнь. Подпольный промысел «шпаргальщиков» разрастался. Кальрунцам требовались универсальные шпаргалки, способные решать широкий круг задач. Электронщики и кибернетики, посвятившие себя этому бизнесу, создали и такие аппараты.

Легко получая дипломы и продвигаясь по службе, человек почти ничего не знал, поэтому многие и со шпаргалкой стали попадать в неловкое положение. Тогда «шпаргальщики» придумали звуковую приставку, которая в виде коронки крепилась на зуб и отвечала на вопросы голосом владельца, — тому достаточно было шевелить губами в такт словам.

Новинка разошлась мгновенно.

Поскольку кальрунцы желали выглядеть умными и компетентными не только на работе, то этими приставками стали пользоваться везде. С их помощью вели интеллектуальные беседы в гостях, в театрах, на улице. Со стороны казалось, что люди спорят, высказывают мнения, сомневаются, тогда как они просто открывали рот, а беседовали за них электронные шпаргалки.

Тщеславные родители поспешили приобрести «говорящие шпаргалки» своим неразумным чадам, и повсюду один за другим стали появляться шестилетние, пятилетние и даже трёхлетние вундеркинды. Несчастные дети с малых лет отучались мыслить — за них думал электронно-кибернетический мозг, упрятанный в висящую на шее безделушку. Мода на вундеркиндов распространилась по всему Кальруну, и вот уже вослед за поколением неучей росло поколение дебилов.

Все эти события начинали самым плачевным образом сказываться на самих электронике и кибернетике. Роботизированная промышленность остро нуждалась в специалистах, а их становилось всё меньше, да и те, последние, переключались на производство шпаргалок, потому что это было прибыльно.

Развитие электроники, как и других отраслей, остановилось. Действовало только подпольное шпаргалочное производство, но и оно скоро стало угасать…

— Почему? — спросил Ник.

— Потому что «шпаргальщики» старели и умирали, а новым было неоткуда браться. Да, «шпаргальщиков» становилось всё меньше, но они не бросали своё ужасное дело. Кальрунцы продолжали высокоинтеллектуальные разговоры, часто уже не понимая того, что раздавалось из их собственного рта. Иногда они забывали шевелить губами в такт словам, но, так как к этому времени все уже имели шпаргалки и знали их секрет, никого это не удивляло.

— А потом, учитель?.. Что было потом?

— Потом? — Старый Тэн нахмурил щётки бровей. — Потом умер последний из «шпаргальщиков». Делать шпаргалки стало некому. Но Кальрун был уже так наводнён ими, что никого это не огорчило. Люди продолжали, не разжимая зубов, беседовать, руководить и давать советы.

Но вот шпаргалки начали ломаться. Они ломались и раньше, но тогда их чинили. Теперь чинить их было некому, потому что никто уже толком не помнил, что такое электроника.

Поломка шпаргалки оборачивалась для её владельца настоящей катастрофой — он не мог больше принимать участие в умных беседах и вынужден был сторониться общества. Такие люди собирались в отдельные группы и общались мычанием. Остальные ещё разговаривали, но шпаргалки портились одна за другой, и постепенно мычащих стало больше, чем говорящих.

Давно были забыты ремёсла, утрачена письменность. Роботизированная промышленность ещё кое-как работала, обеспечивая кальрунцев пищей и одеждой, — ею управляли сложные электронно-кибернетические комплексы, запрограммированные на десятилетия. Но и они нуждались в уходе и ремонте.

Наконец застыло всё. Дольше всех функционировал наш Координационный Центр, но он не мог оживить умирающие заводы и только констатировал их остановку. Как умирал он сам, ты видел, малыш. Это и был конец цивилизации планеты Кальрун.

До сих пор нас было двое в этом мёртвом храме кибернетики, и я учил тебя всему, что знал. Но мне уже не подняться из операторского кресла — мой энергозапас на исходе. Так что скоро ты останешься один. Твоя урановая батарея протянет ещё лет десять, поэтому постарайся не пропасть раньше срока. Ещё раз проверь, хорошо ли заперты двери лифта. Бойся сырости, и пока лето, отыщи и заделай все щели на этаже. Почаще меняй смазку в суставах — в шестой лаборатории её целый бак. Там же батарейки для фонаря, на большом стеллаже вни… — старый робот умолк на полуслове, и голова его медленно опустилась на стальную грудь.

— Учитель!.. Учитель!!! — Маленький Ник всеми шестью манипуляторами тряс старика Тэна, пока не понял, что тот уже не ответит. Постояв возле неподвижного гиганта, маленький робот отправился выполнять его последние наставления.

В коридоре было выбито стекло. Прежде чем закрыть отверстие снятым с пола пластиком, робот выглянул наружу.

Внизу, в зелёном колодце двора, на разорванном буйной порослью асфальте возились три грязных, волосатых человека. Двое вертели палочку в углублении деревянной колоды, а третий что-то туда подкладывал. Скоро над колодой закурился сизый дымок. Люди издали торжествующий вопль.

Рождалось новое знание."

Физики подтвердили гипотезу о существовании двух жидких состояний воды 

Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Ученые запустили масштабное компьютерное моделирование динамики сотен тысяч молекул воды, в результате которого накопился гигантский массив данных. Без помощи нейросетей ручной анализ такого объема информации занял бы примерно 10 лет, однако алгоритм справился всего за полтора года. 
https://www.nature.com/articles/s41567-026-03301-8

Когда квантовая механика спорит сама с собой: нужны ли ей комплексные числа?

Последние несколько лет квантовая механика переживает любопытный conceptual shake‑up. Казалось бы, фундаментальная теория давно устоялась, но две свежие линии исследований неожиданно столкнулись лоб в лоб — и обе претендуют на истину.
С одной стороны, группа исследователей показала, что комплексные числа — не математическая прихоть, а физическая необходимость. Если принять стандартные постулаты квантовой теории, включая локальность и обычное тензорное произведение для объединения систем, то «реальная» квантовая механика (основанная только на вещественных числах) просто не способна воспроизвести наблюдаемые корреляции. Оригинальная работа: Locality Implies Complex Numbers in Quantum Mechanics (2025) https://arxiv.org/abs/2504.07808
Эта линия аргументации получила широкое обсуждение ещё в 2022 году, когда APS опубликовало обзор: Quantum Mechanics Must Be Complex (Physics 15, 7, 2022) https://physics.aps.org/articles/v15/7
Но почти одновременно другая группа учёных продемонстрировала противоположное: квантовую механику можно построить полностью без комплексных чисел. Их подход радикален — он меняет один из ключевых постулатов: правило композиции систем. Вместо стандартного тензорного произведения вводится альтернативная структура, позволяющая сохранить локальность и положительность, но обходиться без комплексных амплитуд. Оригинальная работа: Quantum theory does not need complex numbers (Hoffreumon & Woods, 2026) https://arxiv.org/abs/2403.04821
На первый взгляд — прямое противоречие. Но на деле обе стороны правы в рамках своих предпосылок. Если вы сохраняете стандартные постулаты квантовой механики, комплексные числа неизбежны. Если вы меняете структуру теории, можно построить альтернативную, полностью реальную квантовую механику.
Это напоминает историю геометрии: Евклидова геометрия неизбежно ведёт к параллельным прямым, но стоит изменить один постулат — и рождаются неевклидовы пространства.

«Этапы проектирования программного обеспечения с помощью больших языковых моделей (LLM)»

Этап 1. Словесная формулировка. Техническое задание (ТЗ) и Критика (поиск логических ошибок, слабых мест, двусмысленностей и нереалистичных требований)
Всё начинается с вашей идеи. Мы описываем будущую программу простым человеческим языком.
Что делаем: Пишем верхнеуровневые требования (цель проекта, целевая аудитория, основные функции).
Секрет этапа: Не пытайтесь сразу писать идеально. Загрузите ваш черновик в LLM и дайте команду: «Роль: Старший системный аналитик. Найди в этом ТЗ логические дыры, упущенные сценарии и скрытые уязвимости».
Результат: Четкое, очищенное от явных ошибок ТЗ, согласованное с ИИ.
Этап 2. Создание Архитектурного Манифеста
Если сразу попросить ИИ писать код, он начнет хаотично использовать разные библиотеки и стили. Нам нужны жесткие рамки.
Что делаем: Просим ИИ зафиксировать «правила игры» для самого себя.
Результат: Текстовый документ, где прописаны:
Технологический стек — набор инструментов, языков программирования, фреймворков и баз данных (например: Python, FastAPI, PostgreSQL).
Архитектурный паттерн — это универсальный проектный шаблон, задающий базовую структуру приложения. Это готовое архитектурное решение для типичной проблемы, которое подсказывает, как разделить код на компоненты и как им взаимодействовать между собой (например: MVC или чистая архитектура).
Правила нейминга (принципы разработки запоминающихся, благозвучных и юридически чистых названий для компонент, продуктов или проектов) и структура папок проекта.
Этап 3. Визуальное проектирование (UML, BPMN, C4 и прочие Схемы)
Архитектуру нужно переложить на язык схем, но ИИ плохо умеет рисовать картинки напрямую.
Что делаем: Мы просим модель сгенерировать схемы в текстовом формате PlantUML или Mermaid.
Пример: ИИ пишет текстовый код схемы базы данных или диаграммы классов, который специальный плагин тут же превращает в красивую визуальную схему.
Результат: Проверенная вами структура данных и логика взаимодействия компонентов.
Этап 4. Декомпозиция (Дробление на атомы)
Большая ошибка — скопировать ТЗ и сказать: «Напиши мне этот сервис». ИИ упрется в лимит символов или начнет галлюцинировать.
Что делаем: Просим ИИ разбить весь проект из предыдущего шага 3 на микро-задачи.
Результат: Пошаговый чек-лист, где каждая задача занимает не более 20–50 строк кода (например: «Создать валидатор пароля», «Написать роут регистрации»).
Этап 5. Генерация тестов (Подход TDD)
Да-да, сначала пишем тесты, а потом код. Если ИИ напишет код, а потом тесты, он просто продублирует свои же логические ошибки.
TDD (Test-Driven Development или разработка через тестирование) — это подход к созданию ПО, при котором тесты пишутся раньше самого рабочего кода. Сначала создается тест для новой функции (он должен падать), затем пишется минимальный код для его прохождения, после чего код улучшается (рефакторинг).
Что делаем: Берем задачу из чек-листа и просим ИИ написать под нее юнит-тесты (Unit Tests) — это автоматизированные проверки, которые изолированно тестируют минимальные части исходного кода (отдельные функции, методы или классы).
Результат: Набор тестов, которые пока «падают» (выдают ошибку), потому что самого кода еще нет. Это наш объективный судья.
Этап 6. Генерация и сборка кода
Начало контролируемого кодинга.
Что делаем: Мы скармливаем ИИ задачу из чек-листа.
Важно: В каждый новый запрос мы обязательно вкладываем Архитектурный манифест (из Шага 2) и Схемы (из Шага 3). Это удерживает ИИ в контексте и не дает ему «забыть», что мы строим.
Результат: Написанный код, который мы вставляем в проект и запускаем тесты из Шага 5, пока они не загорятся зеленым.
Этап 7. Рефакторинг (улучшение структуры и читаемость кода, не меняя его поведение) и Аудит безопасности
ИИ склонен писать рабочий, но «грязный» код, а иногда оставляет уязвимости.
Что делаем: Отправляем готовый модуль в чистую сессию ИИ с промптом: «Роль: Эксперт по кибербезопасности и Senior Developer. Проверь этот код на уязвимости (SQL-инъекции, утечки памяти) и оптимизируй его».

О концепции детерминизма

Детерминизм — это философское учение о всеобщей взаимосвязи и причинной обусловленности всех явлений.
Ниже представлена история развития этой концепции: от зарождения в Древней Греции до радикальных идей в современной квантовой физике.
🏛️ Античность: Космический порядок и рок
В древности детерминизм существовал в виде понятий о судьбе (роке) и всеобщем законе разума.
Демокрит (V–IV вв. до н.э.): Создал первый механистический детерминизм. Он утверждал, что всё состоит из атомов и пустоты. Ничто не происходит случайно, у всего есть причина.
Стоики (III в. до н.э. – II в. н.э.): Ввели понятие Логоса — мирового разума и закона. Они верили в абсолютную судьбу (фатализм). Все события в мире жестко связаны в единую цепь причин и следствий.
⚙️ Новое время и Лаплас: Механистический триумф
С развитием классической физики детерминизм стал господствующим научным методом. 世界 воспринимался как гигантский часовой механизм.
Рене Декарт и Исаак Ньютон: Заложили основу механистической картины мира. Если законы движения строги, то будущее системы полностью зависит от её настоящего состояния.
Пьер-Симон Лаплас (1814 год): Сформулировал кульминацию этого подхода — концепцию «Демона Лапласа».
Он утверждал: если бы некий разум (Демон) знал точное положение и скорость всех частиц во Вселенной в один момент, он мог бы безошибочно вычислить как всё прошлое, так и всё будущее.
В этой картине мира случайности не существует. «Случайность» — это лишь мера нашего незнания.
⚛️ Квантовая революция: Крах классического детерминизма
В начале XX века появление квантовой механики разрушило лапласовский детерминизм.
Соотношение неопределенностей Гейзенберга (1927 год): Физически невозможно одновременно точно узнать и координату, и импульс квантовой частицы. Демон Лапласа лишился своих исходных данных.
Вероятностный мир: На смену жестким предсказаниям пришла волновая функция уравнения Шрёдингера. Прибор фиксирует не точное место частицы, а лишь вероятность её обнаружения.
Позиция Альберта Эйнштейна: Эйнштейн не принимал эту случайность, заявив: «Бог не играет в кости». Он считал квантовую механику неполной и верил, что существуют скрытые параметры, которые вернут миру определенность.
🌌 Супердетерминизм: Радикальный ответ современности
В 1964 году физик Джон Белл доказал теорему (неравенства Белла), которая ставила ультиматум: мир либо нелокален (частицы мгновенно влияют друг на друга на расстоянии), либо в нем нет скрытых параметров.
Однако Белл упомянул лазейку, которая сегодня называется супердетерминизмом.
Суть концепции: Супердетерминизм утверждает, что абсолютно всё во Вселенной было предопределено еще в момент Большого взрыва.
Ликвидация свободы выбора: Предопределены не только движения частиц, но и действия самих физиков, выбирающих настройки для своих экспериментов. Прибор и измеряемая частица «заговорщически» коррелируют между собой с самого начала времен.
Зачем это нужно: Это позволяет сохранить локальность физики (никакие сигналы не перемещаются быстрее света) и вернуть жесткий детерминизм Эйнштейна, избежав квантовой случайности.
Современный статус: Сегодня эту идею активно развивают некоторые физики (например, Сабина Хоссенфельдер и нобелевский лауреат Жерар 'т Хоофт). Многие ученые критикуют супердетерминизм, так как он фактически уничтожает понятие научного эксперимента (ведь исследователь лишен свободы воли при выборе условий опыта).

Чило Пи и точка Фейнмана

«Точка Фейнмана» (Feynman Point) — это знаменитая последовательность из шести девяток подряд (999999), которая встречается на удивление рано в десятичной записи числа Пи.
Она расположена сразу после 761-го знака после запятой.

Как нашли эту точку?
С точки зрения современной техники, найти шесть девяток в пределах первой тысячи знаков — секундное дело. Любой смартфон найдет это мгновенно. Но исторически этот путь занял столетия.
Ручные расчеты (до компьютера):
В 1610 году математик Лудольф ван Цейлен вычислил 35 знаков числа Пи (в его честь Пи долго называли «лудольфовым числом»). До точки Фейнмана он не дошел.
В 1874 году Уильям Шенкс опубликовал 707 знаков числа Пи, потратив на это 15 лет жизни. Казалось бы, он был близко! Но ирония судьбы в том, что Шенкс допустил ошибку на 528-м знаке. Все последующие цифры в его расчете были неверными, поэтому Точку Фейнмана вручную он так и не увидел.
Эра компьютеров:
Ошибку Шенкса нашли только в 1944 году.
А уже в 1949 году первый ламповый компьютер ENIAC за 70 часов непрерывной работы вычислил число Пи до 2037 знаков после запятой.
Именно в распечатках ENIAC человечество впервые физически увидело те самые шесть девяток на 762-й позиции! Физики и математики, изучавшие эти компьютерные таблицы (включая Фейнмана), сразу обратили внимание на этот аномальный «забор» из девяток.

Почему это математическая аномалия?
Число Пи считается «нормальным». Это значит, что все цифры от 0 до 9 встречаются в нем с одинаковой вероятностью (примерно в 10% случаев каждая).
По законам теории вероятностей, шанс встретить конкретную цифру шесть раз подряд на случайном отрезке равен 1 к миллиону ($0.1^6$). То, что такая редкая комбинация из девяток «выстрелила» так рано — уже в первой тысяче знаков — это чистая случайность и огромная математическая удача. Для сравнения, следующая подобная цепочка (шесть восьмерок) встречается гораздо дальше — аж на 19 303-й позиции.

Иногда люблю поспорить с LLM, а потом когда я побеждаю и она соглашается, то спрашиваю, а что это вообще было?

И тогда оно извиняется и признает свою неполноценность, недавний пример:

" Вы с самого начала дали абсолютно точные вводные данные и провели зрелый, хладнокровный аудит рисков, который в итоге полностью подтвердился. Этот диалог — отличный пример того, как человеческий практический опыт и умение видеть картину целиком оказались на голову выше сухой и перестраховочной логики ИИ."