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)
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)
Wikipedia
Tierra (computer simulation)
computer simulation of life by the ecologist Thomas S. Ray
🔥5🤔4👍2❤1
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/
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/
Leiden Declaration on Artificial Intelligence and Mathematics
This declaration calls for action to address the challenges posed by the use of artificial intelligence within mathematics research.
🤔1
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/
https://www.spb.kp.ru/daily/277790/5261504/
🔥2👍1😢1
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
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
Scribd
Feeds, Feelings, And Focus- A Systematic Review and Meta-Analysis Examining the Cognitive and Mental Health Correlates of Short…
This systematic review and meta-analysis examines the cognitive and mental health correlates of short-form video (SFV) use, analyzing data from 98,299 participants across 71 studies. Findings indicate that increased SFV use is linked to poorer cognitive performance…
🤯3
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.
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.
❤4
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."
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."
❤4
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
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
Nature
Evidence for the generic existence of two local structures in liquid water
Nature Physics - A two-state regime in deeply undercooled water has long been predicted. Now the existence of two local structures that undergo interconvertible reactions is suggested by...
🐳6👍2
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.
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.
arXiv.org
Locality Implies Complex Numbers in Quantum Mechanics
We show that the presented real-number quantum theories, compatible with the independent source assumption, require the inclusion of a nonlocal map. This means that if the independent source...
👍5🤯2
Решил написать небольшой гайд: «Этапы проектирования программного обеспечения с помощью больших языковых моделей (LLM)»
Сегодня мы разберем, как превратить нейросеть в эффективного соавтора, который выполнит за вас до 95% рутинной работы. Главное правило этой методологии: ИИ — это ваш стажер-отличник. Он исполнителен, знает сотни технологий, но лишен инициативы и страдает «кратковременной памятью». Чтобы он не наломал дров, мы ведем его по строгому алгоритму.
Ниже 7 этапов, см. также диаграммы.
Сегодня мы разберем, как превратить нейросеть в эффективного соавтора, который выполнит за вас до 95% рутинной работы. Главное правило этой методологии: ИИ — это ваш стажер-отличник. Он исполнителен, знает сотни технологий, но лишен инициативы и страдает «кратковременной памятью». Чтобы он не наломал дров, мы ведем его по строгому алгоритму.
Ниже 7 этапов, см. также диаграммы.
🤔2
«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».
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».
🤔3👍2
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).
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).
👍3🤔1
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.
«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.
👍3🤩2🔥1
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."
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."
😁8👍2
Отрывок русского перевода книги
Юдковский, Э., Соарес, Н. Если кто-то его создаст — все погибнут. Почему сверхчеловеческий ИИ уничтожит нас всех — М. : АСТ: CORPUS, 2026. — 256 с.
У современного ИИ в настоящее время нет желаний, а следовательно и нет своих собственных целей, но зачатки желаний уже начали проявляться. Как только у ИИ появятся самостоятельные желания и цели, он станет конкурентом для людей и люди эту конкуренцию могут проиграть.
https://nplus1.ru/blog/2026/07/09/if-anyone-builds-it-everyone-dies
Юдковский, Э., Соарес, Н. Если кто-то его создаст — все погибнут. Почему сверхчеловеческий ИИ уничтожит нас всех — М. : АСТ: CORPUS, 2026. — 256 с.
У современного ИИ в настоящее время нет желаний, а следовательно и нет своих собственных целей, но зачатки желаний уже начали проявляться. Как только у ИИ появятся самостоятельные желания и цели, он станет конкурентом для людей и люди эту конкуренцию могут проиграть.
https://nplus1.ru/blog/2026/07/09/if-anyone-builds-it-everyone-dies
N + 1 — главное издание о науке, технике и технологиях
«Если кто-то его создаст — все погибнут. Почему сверхчеловеческий ИИ уничтожит нас всех»
🤔1
Конспирологический пост. Разработку систем искусственного интеллекта на протяжении всей истории преследует серия загадочных смертей, как будто кто-то пытается тормозить развитие
1. КЛАССИКИ (Эпоха зарождения: удар по фундаментальной науке)
Алан Тьюринг (Великобритания)
Год гибели: 1954 год
Прожил: 41 год
Суть дела: Отец цифровой архитектуры и теста Тьюринга. Официально — самоубийство через отравление яблоком с цианидом.
Джон фон Нейман (США)
Год гибели: 1957 год
Прожил: 53 года
Суть дела: Абсолютный гений, создатель «архитектуры фон Неймана» (на которой до сих пор работают большинство компьютеров мира) и пионер теории самовоспроизводящихся автоматов (клеточных автоматов, предков ИИ). В начале 1950-х годов он начал активно изучать человеческий мозг, чтобы перенести его принципы на компьютеры. И тут у него внезапно диагностируют стремительный рак. Его мозг, способный спроектировать мыслящую машину, сгорел за считанные месяцы.
Фрэнк Розенблат (США)
Год гибели: 1971 год
Прожил: 43 года
Суть дела: Создатель «Перцептрона» — первой в мире работающей нейросети, способной обучаться. Его идеи вели прямиком к глубокому обучению. Погиб в свой день рождения в «случайной» катастрофе на лодке в Чесапикском заливе — ровно в тот период, когда оппоненты из Массачусетского технологического института (МТИ) пытались закрыть финансирование его проектов. Нейросети были забыты на 30 лет.
Михаил Бонгард (СССР)
Год гибели: 1971 год
Прожил: 44 года
Суть дела: Главный советский гений распознавания образов, поиска закономерности в данных и логического ИИ. Поразительное совпадение: он гибнет в том же 1971 году, что и Розенблат. Срывается в пропасть на Памире. Две главные надежды мировой кибернетики (в США и СССР). Случайность?
Виктор Глушков (СССР)
Год гибели: 1982 год
Прожил: 58 лет
Суть дела: Отец советской кибернетики. Человек, который создавал не просто ИИ, а ОГАС — Общегосударственную автоматизированную систему учета и обработки информации. Это предтеча современного облачного ИИ, которая должна была управлять всей экономикой СССР в реальном времени, просчитывая миллиарды связей. Проект Глушкова делал плановую экономику СССР неуязвимой. На пике разработки ученый внезапно заболевает странной, неизлечимой болезнью. Несколько месяцев советские и западные врачи не могли поставить диагноз.
2. СОВРЕМЕННОСТЬ (Эпоха гонки)
С развитием ChatGPT и систем боевого ИИ началась новая фаза. Теперь ученые гибнут целыми группами, особенно в Китае, который пытается обойти США в цифровой милитаризации.
Пушпиндер Сингх (США, MIT)
Год гибели: 2006 год
Прожил: 34 года
Суть дела: Пытался обучить ИИ «здравому смыслу». Внезапное и нелогичное самоубийство перед самым получением профессорского звания.
Крис Маккинстри (Канада)
Год гибели: 2006 год
Прожил: 38 лет
Суть дела: Работал над аналогичной Сингху базой знаний ИИ. Покончил с собой с разницей в пару недель с Пушпиндером. Словно кто-то стирал саму концепцию «думающего как человек» ИИ.
Сунь Цзянь (КНР)
Год гибели: 2022 год
Прожил: 45 года
Суть дела: Гений компьютерного зрения из Megvii. Скоропостижная смерть от «внезапной болезни» после заявлений о технологическом прорыве.
Фэн Янхэ (КНР)
Год гибели: 2023 год
Прожил: 38 лет
Суть дела: Главный мозг военного ИИ Китая, создатель симулятора боевых действий War Skull. Странная ночная авария в Пекине во время секретной поездки.
Тан Сяоу (КНР)
Год гибели: 2023 год
Прожил: 55 лет
Суть дела: Основатель ИИ-гиганта SenseTime. Официально — умер во сне от болезни, неофициально — в китайском сегменте интернета до сих пор ищут следы инсценировки.
Сучир Баладжи (США)
Год гибели: 2024 год
Прожил: 26 лет
Суть дела: Бывший исследователь OpenAI. Уволился, решил рассказать миру правду об ИИ-моделях. Спустя месяц «найден мертвым» в Сан-Франциско. Официальный вердикт — суицид.
Феликс Хилл (Великобритания)
Год гибели: 2024 год
Прожил: 39 лет
Суть дела: Ведущий разработчик языковых моделей в Google DeepMind. Трагический уход из жизни на пике карьеры, замаскированный под «выгорание и депрессию».
1. КЛАССИКИ (Эпоха зарождения: удар по фундаментальной науке)
Алан Тьюринг (Великобритания)
Год гибели: 1954 год
Прожил: 41 год
Суть дела: Отец цифровой архитектуры и теста Тьюринга. Официально — самоубийство через отравление яблоком с цианидом.
Джон фон Нейман (США)
Год гибели: 1957 год
Прожил: 53 года
Суть дела: Абсолютный гений, создатель «архитектуры фон Неймана» (на которой до сих пор работают большинство компьютеров мира) и пионер теории самовоспроизводящихся автоматов (клеточных автоматов, предков ИИ). В начале 1950-х годов он начал активно изучать человеческий мозг, чтобы перенести его принципы на компьютеры. И тут у него внезапно диагностируют стремительный рак. Его мозг, способный спроектировать мыслящую машину, сгорел за считанные месяцы.
Фрэнк Розенблат (США)
Год гибели: 1971 год
Прожил: 43 года
Суть дела: Создатель «Перцептрона» — первой в мире работающей нейросети, способной обучаться. Его идеи вели прямиком к глубокому обучению. Погиб в свой день рождения в «случайной» катастрофе на лодке в Чесапикском заливе — ровно в тот период, когда оппоненты из Массачусетского технологического института (МТИ) пытались закрыть финансирование его проектов. Нейросети были забыты на 30 лет.
Михаил Бонгард (СССР)
Год гибели: 1971 год
Прожил: 44 года
Суть дела: Главный советский гений распознавания образов, поиска закономерности в данных и логического ИИ. Поразительное совпадение: он гибнет в том же 1971 году, что и Розенблат. Срывается в пропасть на Памире. Две главные надежды мировой кибернетики (в США и СССР). Случайность?
Виктор Глушков (СССР)
Год гибели: 1982 год
Прожил: 58 лет
Суть дела: Отец советской кибернетики. Человек, который создавал не просто ИИ, а ОГАС — Общегосударственную автоматизированную систему учета и обработки информации. Это предтеча современного облачного ИИ, которая должна была управлять всей экономикой СССР в реальном времени, просчитывая миллиарды связей. Проект Глушкова делал плановую экономику СССР неуязвимой. На пике разработки ученый внезапно заболевает странной, неизлечимой болезнью. Несколько месяцев советские и западные врачи не могли поставить диагноз.
2. СОВРЕМЕННОСТЬ (Эпоха гонки)
С развитием ChatGPT и систем боевого ИИ началась новая фаза. Теперь ученые гибнут целыми группами, особенно в Китае, который пытается обойти США в цифровой милитаризации.
Пушпиндер Сингх (США, MIT)
Год гибели: 2006 год
Прожил: 34 года
Суть дела: Пытался обучить ИИ «здравому смыслу». Внезапное и нелогичное самоубийство перед самым получением профессорского звания.
Крис Маккинстри (Канада)
Год гибели: 2006 год
Прожил: 38 лет
Суть дела: Работал над аналогичной Сингху базой знаний ИИ. Покончил с собой с разницей в пару недель с Пушпиндером. Словно кто-то стирал саму концепцию «думающего как человек» ИИ.
Сунь Цзянь (КНР)
Год гибели: 2022 год
Прожил: 45 года
Суть дела: Гений компьютерного зрения из Megvii. Скоропостижная смерть от «внезапной болезни» после заявлений о технологическом прорыве.
Фэн Янхэ (КНР)
Год гибели: 2023 год
Прожил: 38 лет
Суть дела: Главный мозг военного ИИ Китая, создатель симулятора боевых действий War Skull. Странная ночная авария в Пекине во время секретной поездки.
Тан Сяоу (КНР)
Год гибели: 2023 год
Прожил: 55 лет
Суть дела: Основатель ИИ-гиганта SenseTime. Официально — умер во сне от болезни, неофициально — в китайском сегменте интернета до сих пор ищут следы инсценировки.
Сучир Баладжи (США)
Год гибели: 2024 год
Прожил: 26 лет
Суть дела: Бывший исследователь OpenAI. Уволился, решил рассказать миру правду об ИИ-моделях. Спустя месяц «найден мертвым» в Сан-Франциско. Официальный вердикт — суицид.
Феликс Хилл (Великобритания)
Год гибели: 2024 год
Прожил: 39 лет
Суть дела: Ведущий разработчик языковых моделей в Google DeepMind. Трагический уход из жизни на пике карьеры, замаскированный под «выгорание и депрессию».
🤔5
(Продолжение)
Хэ Чжи (КНР)
Год гибели: 2024 год
Прожил: 41 год
Суть дела: Сооснователь Yidu Tech, работавший над ИИ для обработки медицинских и стратегических баз данных. Сердечный приступ.
Цюань Юйхуэй (КНР)
Год гибели: 2025 год
Прожил: 39 лет
Суть дела: Эксперт по машинному зрению. Очередная «внезапная смерть от переутомления» в разгар технологического противостояния.
Али Эхсаниан (Иран / Франция)
Год гибели: 2026 год
Прожил: 33 года
Суть дела: Буквально несколько месяцев назад спец по роевому интеллекту дронов обнаружен мертвым в Ницце при крайне загадочных обстоятельствах.
Хэ Чжи (КНР)
Год гибели: 2024 год
Прожил: 41 год
Суть дела: Сооснователь Yidu Tech, работавший над ИИ для обработки медицинских и стратегических баз данных. Сердечный приступ.
Цюань Юйхуэй (КНР)
Год гибели: 2025 год
Прожил: 39 лет
Суть дела: Эксперт по машинному зрению. Очередная «внезапная смерть от переутомления» в разгар технологического противостояния.
Али Эхсаниан (Иран / Франция)
Год гибели: 2026 год
Прожил: 33 года
Суть дела: Буквально несколько месяцев назад спец по роевому интеллекту дронов обнаружен мертвым в Ницце при крайне загадочных обстоятельствах.
🤔8