Forwarded from Хабр
Как использовать AI-агент Claude Code: советы опытного разработчика
Что может заставить опытного разработчика после года глубокой работы с AI-ассистентом Cursor полностью перейти на Claude Code и не желать возвращаться?
Разберёмся, как максимально эффективно использовать этот AI-агент, и посмотрим на конкретные советы и лучшие практики от разработчика, который сделал именно такой выбор.
Что может заставить опытного разработчика после года глубокой работы с AI-ассистентом Cursor полностью перейти на Claude Code и не желать возвращаться?
Разберёмся, как максимально эффективно использовать этот AI-агент, и посмотрим на конкретные советы и лучшие практики от разработчика, который сделал именно такой выбор.
✍️ Дневник, 10–24 июля 2025
Краткий трек по изученному.
🦀 Rust
Разобрался с замыканиями: как они захватывают переменные (Fn, FnMut, FnOnce), как работают в итераторах
Сделал многопоточный счётчик на 200 потоков через Arc<Mutex<T>>
Освоил mpsc::channel(), реализовал асинхронную передачу сообщений, закрыл каналы вручную
Написал async-функции с задержками, поработал с tokio::join! и spawn
Потренировался с HashMap / HashSet, делал word counter и находил пересечения множеств
Поигрался с итераторами — .fold(), .partition(), .zip() — обработал статистику за один проход
Написал простой анализатор частоты слов в файле, подтянул fs::read_to_string, обработку ошибок через Result и ?
🧠 ML-направление
Пройден блок по линейной алгебре:
Векторы, матрицы, размерности
Норма, скалярное произведение, нормализация
Транспонирование, сложение векторов
Разобрали ЦПТ, биномиальное распределение, приближение к нормальному
Начал чувствовать философский слой в SVD: коллапс, вырождение, смысловая нагрузка в нейросетях
Краткий трек по изученному.
🦀 Rust
Разобрался с замыканиями: как они захватывают переменные (Fn, FnMut, FnOnce), как работают в итераторах
Сделал многопоточный счётчик на 200 потоков через Arc<Mutex<T>>
Освоил mpsc::channel(), реализовал асинхронную передачу сообщений, закрыл каналы вручную
Написал async-функции с задержками, поработал с tokio::join! и spawn
Потренировался с HashMap / HashSet, делал word counter и находил пересечения множеств
Поигрался с итераторами — .fold(), .partition(), .zip() — обработал статистику за один проход
Написал простой анализатор частоты слов в файле, подтянул fs::read_to_string, обработку ошибок через Result и ?
🧠 ML-направление
Пройден блок по линейной алгебре:
Векторы, матрицы, размерности
Норма, скалярное произведение, нормализация
Транспонирование, сложение векторов
Разобрали ЦПТ, биномиальное распределение, приближение к нормальному
Начал чувствовать философский слой в SVD: коллапс, вырождение, смысловая нагрузка в нейросетях
👍2
Forwarded from Вселенная Плюс
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Wi-Fi вместо камер: как роутер научился узнавать людей
Представьте, что ваш обычный Wi-Fi роутер может узнавать, кто именно находится в комнате. Без камер, без микрофонов - только по тому, как радиоволны проходят через человеческое тело. Исследователи из Римского университета Ла Сапиенца создали систему WhoFi, которая делает именно это.
Суть технологии проста до гениальности. Когда Wi-Fi сигнал проходит через помещение, он сталкивается с препятствиями - стенами, мебелью и... людьми. Каждый человек по-своему искажает радиоволны. Наши кости, органы и даже состав тела создают уникальную "радиобиометрическую подпись". Это как отпечатки пальцев, только в радиодиапазоне.
Система анализирует CSI (Channel State Information) - детальную информацию о том, как меняется сигнал при прохождении через пространство. Обычные методы измеряли только силу сигнала, но CSI дает гораздо более точную картину на уровне отдельных поднесущих частот. Точность идентификации человека 95.5% с первой попытки при помощи нейросетей.
Преимущества перед камерами очевидны. Wi-Fi работает в полной темноте, проходит через стены и препятствия, не нарушает приватность (никто не увидит, во что вы одеты). При этом система различает людей даже когда они носят разную одежду - рюкзак или пальто не мешают идентификации.
Конечно, пока это только исследовательский проект. Тестирование проводилось всего на 14 участниках в контролируемых условиях. Но потенциал огромен - от умных домов, которые узнают членов семьи, до систем безопасности нового поколения. Или слежка против воли, тут уж выбирайте сами…
@vselennayaplus
Представьте, что ваш обычный Wi-Fi роутер может узнавать, кто именно находится в комнате. Без камер, без микрофонов - только по тому, как радиоволны проходят через человеческое тело. Исследователи из Римского университета Ла Сапиенца создали систему WhoFi, которая делает именно это.
Суть технологии проста до гениальности. Когда Wi-Fi сигнал проходит через помещение, он сталкивается с препятствиями - стенами, мебелью и... людьми. Каждый человек по-своему искажает радиоволны. Наши кости, органы и даже состав тела создают уникальную "радиобиометрическую подпись". Это как отпечатки пальцев, только в радиодиапазоне.
Система анализирует CSI (Channel State Information) - детальную информацию о том, как меняется сигнал при прохождении через пространство. Обычные методы измеряли только силу сигнала, но CSI дает гораздо более точную картину на уровне отдельных поднесущих частот. Точность идентификации человека 95.5% с первой попытки при помощи нейросетей.
Преимущества перед камерами очевидны. Wi-Fi работает в полной темноте, проходит через стены и препятствия, не нарушает приватность (никто не увидит, во что вы одеты). При этом система различает людей даже когда они носят разную одежду - рюкзак или пальто не мешают идентификации.
Конечно, пока это только исследовательский проект. Тестирование проводилось всего на 14 участниках в контролируемых условиях. Но потенциал огромен - от умных домов, которые узнают членов семьи, до систем безопасности нового поколения. Или слежка против воли, тут уж выбирайте сами…
@vselennayaplus
👍1🤔1
Апатия — встроенный режим защиты, а не сбой мотивации
Свежая работа из Cold Spring Harbor Laboratory описывает нейронную цепь, через которую воспаление в крови подавляет мотивацию.
Иммунные сигналы активируют специфические клетки в мозге, вызывая снижение желания действовать. Это не субъективное ощущение, а физиологически детерминированный механизм.
Основные выводы:
• Апатия может быть прямым следствием воспаления, а не следствием психологических факторов.
• Обнаружена конкретная нейросхема, связывающая иммунный ответ с центрами мотивации.
• Такая реакция организма рассматривается как способ перераспределения энергии на восстановление.
Зачем это важно:
• Предлагается новая интерпретация хронической усталости при воспалительных заболеваниях.
• Возможны новые терапевтические подходы: в том числе — через воздействие на иммунные рецепторы в мозге.
• Пересматривается граница между «психологическим» и «физиологическим» в понятии воли к действию.
Контекст:
Исследование касается, в частности, состояний при онкологии, хронических воспалениях, а также ситуаций, где наблюдается системная апатия при отсутствии выраженных психологических причин.
Источник:
Cold Spring Harbor Laboratory, июль 2025
https://www.cshl.edu/mind-blowing-neuroscience-research
Свежая работа из Cold Spring Harbor Laboratory описывает нейронную цепь, через которую воспаление в крови подавляет мотивацию.
Иммунные сигналы активируют специфические клетки в мозге, вызывая снижение желания действовать. Это не субъективное ощущение, а физиологически детерминированный механизм.
Основные выводы:
• Апатия может быть прямым следствием воспаления, а не следствием психологических факторов.
• Обнаружена конкретная нейросхема, связывающая иммунный ответ с центрами мотивации.
• Такая реакция организма рассматривается как способ перераспределения энергии на восстановление.
Зачем это важно:
• Предлагается новая интерпретация хронической усталости при воспалительных заболеваниях.
• Возможны новые терапевтические подходы: в том числе — через воздействие на иммунные рецепторы в мозге.
• Пересматривается граница между «психологическим» и «физиологическим» в понятии воли к действию.
Контекст:
Исследование касается, в частности, состояний при онкологии, хронических воспалениях, а также ситуаций, где наблюдается системная апатия при отсутствии выраженных психологических причин.
Источник:
Cold Spring Harbor Laboratory, июль 2025
https://www.cshl.edu/mind-blowing-neuroscience-research
👍2🔥2
Пиковая альфа-частота и субъективное время: как мозг «нарезает» реальность на кадры
⏱️ Что такое пиковая альфа-частота и зачем она нам
Пиковая альфа-частота — это наиболее выраженная частота электрических колебаний мозга в альфа-диапазоне (примерно от 8 до 13 герц), которую можно увидеть на электроэнцефалограмме (ЭЭГ) в состоянии покоя с закрытыми глазами.
Проще говоря, это частота, с которой мозг "щелкает" внутренним метрономом, разбивая поток ощущений на небольшие фрагменты.
Эта частота не универсальна — у каждого она своя. И вот что интересно:
Чем выше у человека эта альфа-частота, тем лучше он различает события, происходящие с минимальным временным интервалом — например, две коротких вспышки света с разницей в доли секунды.
Это происходит потому, что у такого человека временное окно связывания (то есть диапазон, в который мозг сливает события в "одно") — ýже. Это и есть улучшенная "временная чёткость".
📊 Что показал метаанализ (Samaha & Romei, 2024)
Исследователи собрали данные из 27 научных работ с участием почти 800 человек.
Выяснилось, что у людей с более высокой альфа-частотой мозг точнее различает последовательность событий, происходящих с интервалом менее одной секунды.
Средняя сила связи между альфа-ритмом и временной точностью — около 0.43 по шкале корреляции, что довольно надёжно.
То есть — у таких людей нервная система буквально работает с более высокой "частотой кадров", как хороший монитор.
👁 Альфа-ритм и зрительное восприятие времени
Один из примеров — задержка глазных движений (так называемая латентность саккад).
Если у человека высокая альфа-частота, его глаза быстрее и точнее нацеливаются на новый объект.
У младенцев, например, в возрасте от 6 до 18 месяцев наблюдается рост этой частоты, и параллельно улучшается способность различать короткие визуальные события.
У взрослых людей было замечено, что фаза альфа-ритма даже синхронизирует движения глаз при чтении: как будто мозг подаёт сигнал — когда "перевести взгляд".
🧪 Можно ли напрямую повлиять на альфа-ритм?
Некоторые учёные пытались "подстроить" альфа-частоту с помощью слабых электрических колебаний (tACS — транскраниальная переменная стимуляция).
В ряде экспериментов это помогло: участники становились точнее в заданиях, где нужно различать мелькающие вспышки или определять порядок событий.
Но в других — не помогло совсем. Особенно, если задача требовала оценки более длинных промежутков времени или если человек был не в форме.
Вывод: пока нет надёжных доказательств, что можно стабильно изменить восприятие времени, просто воздействуя на альфа-ритм.
🌀 Почему во «включённом» состоянии время пролетает
Когда мы глубоко вовлечены во что-то — будь то работа, спорт или игра, — мы ощущаем, будто время "ускоряется".
Это связано не с изменением частоты альфа-ритма, а с временным "затуханием" активности лобных отделов мозга (феномен называют временной гипофронтальностью).
Мозг как бы отключает контроль и разрешает сенсорным каналам работать напрямую.
Ты не следишь за временем — ты просто в нём. И оно перестаёт тянуться, как на скучной лекции.
🎯 Как это применить на практике
— Попробуй почувствовать субъективное течение времени до и после разных практик: дыхания, медитации, чтения, прокрастинации.
— Наблюдай: замедляется ли восприятие, становится ли "острее" внимание.
— Тренируй внимательность и временную чувствительность с помощью ритмичных дыхательных упражнений, сосредоточенной прогулки, аудио-внимания к окружающим звукам.
Вывод:
Частота альфа-ритма — это не просто биомаркер, а возможно, ключ к нашему внутреннему времени.
Более высокий ритм — более тонкое восприятие происходящего, лучшее разделение событий, более быстрая реакция.
Хотя наука ещё не доказала окончательно, что это причина, а не просто корреляция, уже сейчас можно использовать альфа-ритм как инструмент настройки внимания и восприятия.
Источник: Samaha & Romei, 2024 — Alpha-Band Frequency and Temporal Windows in Perception: A Review and Living Meta-Analysis of 27 Experiments
https://direct.mit.edu/jocn/article-abstract/36/4/640/117868/Alpha-Band-Frequency-and-Temporal-Windows-in
⏱️ Что такое пиковая альфа-частота и зачем она нам
Пиковая альфа-частота — это наиболее выраженная частота электрических колебаний мозга в альфа-диапазоне (примерно от 8 до 13 герц), которую можно увидеть на электроэнцефалограмме (ЭЭГ) в состоянии покоя с закрытыми глазами.
Проще говоря, это частота, с которой мозг "щелкает" внутренним метрономом, разбивая поток ощущений на небольшие фрагменты.
Эта частота не универсальна — у каждого она своя. И вот что интересно:
Чем выше у человека эта альфа-частота, тем лучше он различает события, происходящие с минимальным временным интервалом — например, две коротких вспышки света с разницей в доли секунды.
Это происходит потому, что у такого человека временное окно связывания (то есть диапазон, в который мозг сливает события в "одно") — ýже. Это и есть улучшенная "временная чёткость".
📊 Что показал метаанализ (Samaha & Romei, 2024)
Исследователи собрали данные из 27 научных работ с участием почти 800 человек.
Выяснилось, что у людей с более высокой альфа-частотой мозг точнее различает последовательность событий, происходящих с интервалом менее одной секунды.
Средняя сила связи между альфа-ритмом и временной точностью — около 0.43 по шкале корреляции, что довольно надёжно.
То есть — у таких людей нервная система буквально работает с более высокой "частотой кадров", как хороший монитор.
👁 Альфа-ритм и зрительное восприятие времени
Один из примеров — задержка глазных движений (так называемая латентность саккад).
Если у человека высокая альфа-частота, его глаза быстрее и точнее нацеливаются на новый объект.
У младенцев, например, в возрасте от 6 до 18 месяцев наблюдается рост этой частоты, и параллельно улучшается способность различать короткие визуальные события.
У взрослых людей было замечено, что фаза альфа-ритма даже синхронизирует движения глаз при чтении: как будто мозг подаёт сигнал — когда "перевести взгляд".
🧪 Можно ли напрямую повлиять на альфа-ритм?
Некоторые учёные пытались "подстроить" альфа-частоту с помощью слабых электрических колебаний (tACS — транскраниальная переменная стимуляция).
В ряде экспериментов это помогло: участники становились точнее в заданиях, где нужно различать мелькающие вспышки или определять порядок событий.
Но в других — не помогло совсем. Особенно, если задача требовала оценки более длинных промежутков времени или если человек был не в форме.
Вывод: пока нет надёжных доказательств, что можно стабильно изменить восприятие времени, просто воздействуя на альфа-ритм.
🌀 Почему во «включённом» состоянии время пролетает
Когда мы глубоко вовлечены во что-то — будь то работа, спорт или игра, — мы ощущаем, будто время "ускоряется".
Это связано не с изменением частоты альфа-ритма, а с временным "затуханием" активности лобных отделов мозга (феномен называют временной гипофронтальностью).
Мозг как бы отключает контроль и разрешает сенсорным каналам работать напрямую.
Ты не следишь за временем — ты просто в нём. И оно перестаёт тянуться, как на скучной лекции.
🎯 Как это применить на практике
— Попробуй почувствовать субъективное течение времени до и после разных практик: дыхания, медитации, чтения, прокрастинации.
— Наблюдай: замедляется ли восприятие, становится ли "острее" внимание.
— Тренируй внимательность и временную чувствительность с помощью ритмичных дыхательных упражнений, сосредоточенной прогулки, аудио-внимания к окружающим звукам.
Вывод:
Частота альфа-ритма — это не просто биомаркер, а возможно, ключ к нашему внутреннему времени.
Более высокий ритм — более тонкое восприятие происходящего, лучшее разделение событий, более быстрая реакция.
Хотя наука ещё не доказала окончательно, что это причина, а не просто корреляция, уже сейчас можно использовать альфа-ритм как инструмент настройки внимания и восприятия.
Источник: Samaha & Romei, 2024 — Alpha-Band Frequency and Temporal Windows in Perception: A Review and Living Meta-Analysis of 27 Experiments
https://direct.mit.edu/jocn/article-abstract/36/4/640/117868/Alpha-Band-Frequency-and-Temporal-Windows-in
👍2👀1
Forwarded from Хабр
Карьера вайб-кодера — это тупик
Сразу расставим точки над «и»: LLM — это полезный инструмент. Речь не о том, могут ли нейросети писать код, — могут. Вопрос в другом: в последнее время разговоры в IT-сообществе всё чаще сводятся не к тому, как решать задачи, а к тому, как заставить Claude или ChatGPT сделать всю работу за себя.
Этот подход — «вайб-кодинг» — кажется вершиной эффективности. Но что, если на самом деле это ваша худшая карьерная инвестиция? Разберёмся, почему полное делегирование мышления нейросети и фокус на «правильных промптах» вместо глубокого понимания системы — это путь в профессиональный тупик.
Это не призыв отказаться от ИИ. Это приглашение к дискуссии о том, где проходит грань между эффективным ассистентом и опасной зависимостью, которая атрофирует инженерные навыки.
Сразу расставим точки над «и»: LLM — это полезный инструмент. Речь не о том, могут ли нейросети писать код, — могут. Вопрос в другом: в последнее время разговоры в IT-сообществе всё чаще сводятся не к тому, как решать задачи, а к тому, как заставить Claude или ChatGPT сделать всю работу за себя.
Этот подход — «вайб-кодинг» — кажется вершиной эффективности. Но что, если на самом деле это ваша худшая карьерная инвестиция? Разберёмся, почему полное делегирование мышления нейросети и фокус на «правильных промптах» вместо глубокого понимания системы — это путь в профессиональный тупик.
Это не призыв отказаться от ИИ. Это приглашение к дискуссии о том, где проходит грань между эффективным ассистентом и опасной зависимостью, которая атрофирует инженерные навыки.
👍2
Хабр
Карьера вайб-кодера — это тупик Сразу расставим точки над «и»: LLM — это полезный инструмент. Речь не о том, могут ли нейросети писать код, — могут. Вопрос в другом: в последнее время разговоры в IT-сообществе всё чаще сводятся не к тому, как решать задачи…
🚧 TL;DR: «Карьера вайб‑кодера — это тупик» *(перевод статьи Florian Herrengt)*
1️⃣ LLM полезны, но в вайб-кодинге они превращаются в хаос
Claude создаёт код, но без понимания архитектуры — с багами, сбоями и техдолгом. Автор описывает, как при темпе 2–3 фичи в день всё быстро превращается в котёл неуправляемых PR и ошибок.
2️⃣ На старте — кайф производительности, но он временный
«Барьеры между мыслью и реализацией исчезают», — но чем сложнее проект, тем чаще Claude застревает, повторяет ошибки и требует ручной патчинг. Продуктивность падает ещё до появления скрытых последствий.
3️⃣ Навык вайб-кодинга быстро обесценивается
Освоить prompt → code можно за пару недель, но инструменты стремительно развиваются, и обучение новичков автоматизируется. Устойчивого преимущества — нет.
4️⃣ Теряется мысленная карта проекта
Скоро вы перестаёте понимать, что и где написано — просто проверяете чужие PR. Это уже не инженерия, а полуосознанный QA.
5️⃣ Вайб‑кодер — не программист, а посредник между QA и менеджментом
Автор предупреждает: опасны не ИИ, а те, кто доверяет им весь цикл. Вы лишь одобряете пул‑реквесты, часто даже не понимая логики изменений.
6️⃣ Системный дизайн и архитектура важнее, чем промпты
Если ставить всё на знание промптов, рынок обгонит вас за пару месяцев. А вот системное мышление и архитектурные навыки остаются фундаментом.
---
⚠️ Вывод: генераторы кода — инструмент, а не стратегия карьеры. Если не держать мышление под контролем, превращаешься в фасад для генератора. Развивай архитектурное мышление, а не «тусклое умение промптить».
1️⃣ LLM полезны, но в вайб-кодинге они превращаются в хаос
Claude создаёт код, но без понимания архитектуры — с багами, сбоями и техдолгом. Автор описывает, как при темпе 2–3 фичи в день всё быстро превращается в котёл неуправляемых PR и ошибок.
2️⃣ На старте — кайф производительности, но он временный
«Барьеры между мыслью и реализацией исчезают», — но чем сложнее проект, тем чаще Claude застревает, повторяет ошибки и требует ручной патчинг. Продуктивность падает ещё до появления скрытых последствий.
3️⃣ Навык вайб-кодинга быстро обесценивается
Освоить prompt → code можно за пару недель, но инструменты стремительно развиваются, и обучение новичков автоматизируется. Устойчивого преимущества — нет.
4️⃣ Теряется мысленная карта проекта
Скоро вы перестаёте понимать, что и где написано — просто проверяете чужие PR. Это уже не инженерия, а полуосознанный QA.
5️⃣ Вайб‑кодер — не программист, а посредник между QA и менеджментом
Автор предупреждает: опасны не ИИ, а те, кто доверяет им весь цикл. Вы лишь одобряете пул‑реквесты, часто даже не понимая логики изменений.
6️⃣ Системный дизайн и архитектура важнее, чем промпты
Если ставить всё на знание промптов, рынок обгонит вас за пару месяцев. А вот системное мышление и архитектурные навыки остаются фундаментом.
---
⚠️ Вывод: генераторы кода — инструмент, а не стратегия карьеры. Если не держать мышление под контролем, превращаешься в фасад для генератора. Развивай архитектурное мышление, а не «тусклое умение промптить».
👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Разум, энтропия и смысл: острова порядка во Вселенной 🌌
Во Вселенной всё стремится к выравниванию: горячее — остыть, сложное — распасться, разное — стать одинаковым. Это и есть энтропия — общее направление времени, в котором порядок рассеивается.
(Энтропия — мера хаоса или неопределённости в системе)
Но посреди этого течения вдруг возникают структуры, которые сопротивляются распаду. Одна из них — жизнь. Ещё Шрёдингер писал, что живое существует за счёт негэнтропии — локального уменьшения беспорядка, захваченного из среды.
(Негэнтропия — обратное энтропии: способность поддерживать упорядоченность)
Пригожин пошёл дальше: в открытых системах, через поток энергии, могут возникать диссипативные структуры — формы, которые упорядочиваются прямо из хаоса.
(Диссипативная структура — устойчивая форма, возникшая в неравновесной системе)
Современная физика продолжила эту линию. Джереми Инглэнд показал, что молекулы при определённых условиях естественным образом эволюционируют к состояниям, в которых лучше рассеивают энергию. Порядок становится выгодным.
Разум — высшая форма такого порядка. Не просто поддержание структуры, а создание различий: в понятиях, смыслах, решениях.
(Различие — минимальная единица смысла. Без различий нет информации.)
Смысл возникает там, где есть структура и различимость. Информационная теория Шеннона определяет это напрямую:
(Энтропия Шеннона — мера неопределённости в сообщении; смысл — в уменьшении этой неопределённости)
То есть смысл — это различие, закреплённое в форме. Разум — это инструмент, через который различие становится устойчивым.
Посмотри на Землю: она не просто планета, а узел высокой плотности энергии и смысла. Солнечное излучение, проходя через биосферу, создаёт всё более сложные формы.
(Энергетическая плотность — поток энергии через систему на единицу массы)
По расчётам Чейсона, живые системы имеют наибольшую энерго-информационную плотность среди всех известных объектов Вселенной — выше, чем у звёзд и галактик.
Мы живём в самой насыщенной точке локальной реальности. Мы — не побочный продукт. Мы — фокус гравитации различий.
Но когда различий слишком много, возникает новое напряжение.
В физике это называется сингулярность — точка, где плотность становится бесконечной, а законы перестают работать.
(Гравитационная сингулярность — крайняя точка коллапса материи, например, в центре чёрной дыры)
Метафора технологической сингулярности — это не страх перед машинами. Это страх потерять различимость в шуме. Быть не способным различить главное. Перегреться от плотности смыслов и раствориться в ней.
Поэтому вопрос не в том, будет ли сингулярность. Она уже началась.
Вопрос — сможем ли мы сохранить различимость, удержать формы, не превратиться в серый шум ускоренного мышления.
Каждое различие, удержанное разумом, — локальный акт сопротивления энтропии.
Разум — не наблюдатель, а участник.
Итог:
Разум — форма, в которой Вселенная различает себя.
Смысл — различие, стабилизированное в структуре.
Земля — не просто дом, а точка гравитации различий.
Сингулярность — не угроза, а предел плотности.
Не раствориться в шуме — значит не потерять вектор. Не потерять смысл.
Источники:
Schrödinger, *What is Life?* (1944)
Ilya Prigogine, *The End of Certainty* (1997)
Jeremy England, *Dissipation-driven adaptation* — Quanta Magazine
https://www.quantamagazine.org/first-support-for-a-physics-theory-of-life-20170726
Shannon, *A Mathematical Theory of Communication* (1948)
Eric Chaisson, *Energy rate density as a complexity metric*
https://pdodds.w3.uvm.edu/files/papers/others/2010/chaisson2010a.pdf
Long Now Foundation, *On the Singularity*
https://longnow.org/essays/singularity
Во Вселенной всё стремится к выравниванию: горячее — остыть, сложное — распасться, разное — стать одинаковым. Это и есть энтропия — общее направление времени, в котором порядок рассеивается.
(Энтропия — мера хаоса или неопределённости в системе)
Но посреди этого течения вдруг возникают структуры, которые сопротивляются распаду. Одна из них — жизнь. Ещё Шрёдингер писал, что живое существует за счёт негэнтропии — локального уменьшения беспорядка, захваченного из среды.
(Негэнтропия — обратное энтропии: способность поддерживать упорядоченность)
Пригожин пошёл дальше: в открытых системах, через поток энергии, могут возникать диссипативные структуры — формы, которые упорядочиваются прямо из хаоса.
(Диссипативная структура — устойчивая форма, возникшая в неравновесной системе)
Современная физика продолжила эту линию. Джереми Инглэнд показал, что молекулы при определённых условиях естественным образом эволюционируют к состояниям, в которых лучше рассеивают энергию. Порядок становится выгодным.
Разум — высшая форма такого порядка. Не просто поддержание структуры, а создание различий: в понятиях, смыслах, решениях.
(Различие — минимальная единица смысла. Без различий нет информации.)
Смысл возникает там, где есть структура и различимость. Информационная теория Шеннона определяет это напрямую:
(Энтропия Шеннона — мера неопределённости в сообщении; смысл — в уменьшении этой неопределённости)
То есть смысл — это различие, закреплённое в форме. Разум — это инструмент, через который различие становится устойчивым.
Посмотри на Землю: она не просто планета, а узел высокой плотности энергии и смысла. Солнечное излучение, проходя через биосферу, создаёт всё более сложные формы.
(Энергетическая плотность — поток энергии через систему на единицу массы)
По расчётам Чейсона, живые системы имеют наибольшую энерго-информационную плотность среди всех известных объектов Вселенной — выше, чем у звёзд и галактик.
Мы живём в самой насыщенной точке локальной реальности. Мы — не побочный продукт. Мы — фокус гравитации различий.
Но когда различий слишком много, возникает новое напряжение.
В физике это называется сингулярность — точка, где плотность становится бесконечной, а законы перестают работать.
(Гравитационная сингулярность — крайняя точка коллапса материи, например, в центре чёрной дыры)
Метафора технологической сингулярности — это не страх перед машинами. Это страх потерять различимость в шуме. Быть не способным различить главное. Перегреться от плотности смыслов и раствориться в ней.
Поэтому вопрос не в том, будет ли сингулярность. Она уже началась.
Вопрос — сможем ли мы сохранить различимость, удержать формы, не превратиться в серый шум ускоренного мышления.
Каждое различие, удержанное разумом, — локальный акт сопротивления энтропии.
Разум — не наблюдатель, а участник.
Итог:
Разум — форма, в которой Вселенная различает себя.
Смысл — различие, стабилизированное в структуре.
Земля — не просто дом, а точка гравитации различий.
Сингулярность — не угроза, а предел плотности.
Не раствориться в шуме — значит не потерять вектор. Не потерять смысл.
Источники:
Schrödinger, *What is Life?* (1944)
Ilya Prigogine, *The End of Certainty* (1997)
Jeremy England, *Dissipation-driven adaptation* — Quanta Magazine
https://www.quantamagazine.org/first-support-for-a-physics-theory-of-life-20170726
Shannon, *A Mathematical Theory of Communication* (1948)
Eric Chaisson, *Energy rate density as a complexity metric*
https://pdodds.w3.uvm.edu/files/papers/others/2010/chaisson2010a.pdf
Long Now Foundation, *On the Singularity*
https://longnow.org/essays/singularity
⚙️ Rust: игра вдолгую или когда переписывать код?
🔸 Rust как хороший банковский вклад:
Поначалу дорогой и сложный, зато проценты стабильности и безопасности капают годами.
🔸 Зачем он нужен?
Rust заставляет быть честным с собой и с кодом. Если пройти начальный порог дисциплины, получишь масштабируемость, производительность и почти полное отсутствие сюрпризов.
🔸 Кто выигрывает в итоге?
Те, кто вовремя выбрали Rust или сумели грамотно переписать проект. У них на горизонте — устойчивость и ускорение.
🔸 Кто в проигрыше?
Компании, которые боятся притормозить в начале и предпочитают компромиссы в стиле «и так сойдёт». Потом им придётся спасаться от технического долга и переписывать уже из отчаяния.
🔸 Как не пропустить момент?
Переписывать надо вовремя — не слишком рано, увлекаясь идеальностью, и не слишком поздно, когда бизнес уже задыхается в legacy-коде.
🔸 Осознание и реальность:
Rust не для всех и не всегда. Он требует стабильных ресурсов, компетентных специалистов и готовности выдержать стартовую нагрузку. Важно понимать, что идеальная переписка бывает редко — эффективнее интегрировать Rust постепенно и осознанно.
📚 Источники:
* Microsoft и Google об опыте Rust
* Производительность Rust в реальных задачах
* Практический опыт переписывания систем на Rust
* Анализ применения Rust и его особенностей
TL;DR: Rust — это ставка на будущее, где выигрывают те, кто чувствует баланс между осознанностью сейчас и скоростью потом.
🔸 Rust как хороший банковский вклад:
Поначалу дорогой и сложный, зато проценты стабильности и безопасности капают годами.
🔸 Зачем он нужен?
Rust заставляет быть честным с собой и с кодом. Если пройти начальный порог дисциплины, получишь масштабируемость, производительность и почти полное отсутствие сюрпризов.
🔸 Кто выигрывает в итоге?
Те, кто вовремя выбрали Rust или сумели грамотно переписать проект. У них на горизонте — устойчивость и ускорение.
🔸 Кто в проигрыше?
Компании, которые боятся притормозить в начале и предпочитают компромиссы в стиле «и так сойдёт». Потом им придётся спасаться от технического долга и переписывать уже из отчаяния.
🔸 Как не пропустить момент?
Переписывать надо вовремя — не слишком рано, увлекаясь идеальностью, и не слишком поздно, когда бизнес уже задыхается в legacy-коде.
🔸 Осознание и реальность:
Rust не для всех и не всегда. Он требует стабильных ресурсов, компетентных специалистов и готовности выдержать стартовую нагрузку. Важно понимать, что идеальная переписка бывает редко — эффективнее интегрировать Rust постепенно и осознанно.
📚 Источники:
* Microsoft и Google об опыте Rust
* Производительность Rust в реальных задачах
* Практический опыт переписывания систем на Rust
* Анализ применения Rust и его особенностей
TL;DR: Rust — это ставка на будущее, где выигрывают те, кто чувствует баланс между осознанностью сейчас и скоростью потом.
👍4
Deep Cogito v2: ИИ, который учится думать сам
Что это
Deep Cogito v2 — открытая линейка гибридных моделей с режимом *reasoning mode*, где ИИ может сначала обдумать задачу, а потом ответить. Основано на подходе *Iterated Distillation & Amplification* (IDA): модель оптимизирует свои выводы и «вшивает» улучшенное мышление обратно в себя.
Чем выделяется
— Цепочки рассуждений на \~60 % короче, чем у DeepSeek R1, при равных или лучших результатах.
— Линейка от компактных 70B Dense до гиганта 671B MoE, способного догонять закрытые модели вроде o3 и Claude 4 Opus.
— Эффективнее расходует токены — дешевле, быстрее, устойчивее.
Почему это важно
Это шаг от brute-force к «разумной экономии» мыслей: ИИ не просто быстрее выдаёт ответ, а выбирает оптимальный путь рассуждений. Возникает вопрос: это уже мост к AGI или просто новая волна оптимизации?
Вывод
Deep Cogito v2 — редкий пример open-source-модели, которая не только решает задачи, но и учится решать их умнее. Следить за ней стоит так же внимательно, как за любым прорывом в мышлении — человеческом или машинном.
Источники:
flipped-newsletter.beehiiv.com — https://flipped-newsletter.beehiiv.com/p/meet-the-671b-beast-deep-cogito-v2-s-self-improving-ai-45d6
docs.unsloth.ai — https://docs.unsloth.ai/basics/tutorials-how-to-fine-tune-and-run-llms/cogito-v2-how-to-run-locally
deepcogito.com — https://www.deepcogito.com/research/cogito-v2-preview
together.ai — https://www.together.ai/cogito
Что это
Deep Cogito v2 — открытая линейка гибридных моделей с режимом *reasoning mode*, где ИИ может сначала обдумать задачу, а потом ответить. Основано на подходе *Iterated Distillation & Amplification* (IDA): модель оптимизирует свои выводы и «вшивает» улучшенное мышление обратно в себя.
Чем выделяется
— Цепочки рассуждений на \~60 % короче, чем у DeepSeek R1, при равных или лучших результатах.
— Линейка от компактных 70B Dense до гиганта 671B MoE, способного догонять закрытые модели вроде o3 и Claude 4 Opus.
— Эффективнее расходует токены — дешевле, быстрее, устойчивее.
Почему это важно
Это шаг от brute-force к «разумной экономии» мыслей: ИИ не просто быстрее выдаёт ответ, а выбирает оптимальный путь рассуждений. Возникает вопрос: это уже мост к AGI или просто новая волна оптимизации?
Вывод
Deep Cogito v2 — редкий пример open-source-модели, которая не только решает задачи, но и учится решать их умнее. Следить за ней стоит так же внимательно, как за любым прорывом в мышлении — человеческом или машинном.
Источники:
flipped-newsletter.beehiiv.com — https://flipped-newsletter.beehiiv.com/p/meet-the-671b-beast-deep-cogito-v2-s-self-improving-ai-45d6
docs.unsloth.ai — https://docs.unsloth.ai/basics/tutorials-how-to-fine-tune-and-run-llms/cogito-v2-how-to-run-locally
deepcogito.com — https://www.deepcogito.com/research/cogito-v2-preview
together.ai — https://www.together.ai/cogito
🔥2
Случайность как фундамент Вселенной
Квантовый мир: никакого сценария
На уровне элементарных частиц нет строгих правил в духе «если А, то всегда Б». Квантовая механика работает иначе: любое событие существует в виде набора вероятностей, и лишь в момент измерения проявляется конкретный результат. Электрон может быть здесь и там одновременно, атом может распасться в любую секунду — но точно предсказать исход невозможно. Это свойство называется квантовой случайностью — и оно фундаментально, встроено в саму ткань реальности.
💡 Определения:
— Квантовая случайность — принципиальная непредсказуемость событий на уровне микромира.
— Флуктуация вакуума — краткий «всплеск» энергии и частиц в пустоте, возникающий спонтанно.
---
Рождение Вселенной и кварк-глюонная плазма
Когда произошёл Большой взрыв (13,8 млрд лет назад), первые миллионные доли секунды мир находился в состоянии кварк-глюонной плазмы. Это особая субстанция, в которой кварки (строители протонов и нейтронов) и глюоны (частицы-связки) не были «собраны» в привычные частицы. Всё плавало в океане вероятностей, подчиняясь квантовой случайности.
Учёные сегодня воспроизводят это состояние в ускорителях частиц, и оно ведёт себя как почти идеальная жидкость. Фактически, начальная Вселенная была не упорядоченной системой, а идеальным генератором случайных чисел.
💡 Определение:
— Генератор случайных чисел (ГСЧ) — устройство или процесс, который выдаёт непредсказуемые результаты. В отличие от компьютерных «псевдослучайных» генераторов, квантовый процесс является по-настоящему случайным. В первые мгновения существования Вселенной именно такая «машина случайности» определяла её дальнейшую судьбу.
---
От случайности к структурам
По мере расширения и охлаждения плазма стала собираться в устойчивые формы: сначала протоны и нейтроны, потом атомные ядра, позже — звёзды, галактики, планеты и жизнь. Но важно: всё это выросло из случайности, из непредсказуемых колебаний, а не по заранее написанному плану.
---
Философский вывод: свобода без диктата
Если фундамент реальности — случайность, значит, у мира не было жёсткого замысла и злой воли творца. Порядок и смысл возникли сами, как эмергентный результат хаотичных взаимодействий. В этом — парадокс: то, что кажется хаосом, оказалось условием свободы. Из квантового «шумового фона» выросла возможность порядка, а из порядка — возможность сознания задавать вопросы о собственном происхождении.
Вывод
В начале Вселенной действовал идеальный генератор случайных чисел — полная и подлинная непредсказуемость. Именно она стала условием свободы и источником смысла. Случайность — не хаос, а почва, из которой выросло всё, что мы знаем: звёзды, жизнь, разум и сама способность искать ответы.
Источники:
Randomness in Quantum Mechanics: https://arxiv.org/abs/1611.02176
Edward Tryon and the Universe as a fluctuation: https://en.wikipedia.org/wiki/Edward\_Tryon
Quark–gluon plasma: https://en.wikipedia.org/wiki/Quark%E2%80%93gluon\_plasma
CERN о воссоздании вещества Большого взрыва: https://home.cern/news/series/lhc-physics-ten/recreating-big-bang-matter-earth
Квантовый мир: никакого сценария
На уровне элементарных частиц нет строгих правил в духе «если А, то всегда Б». Квантовая механика работает иначе: любое событие существует в виде набора вероятностей, и лишь в момент измерения проявляется конкретный результат. Электрон может быть здесь и там одновременно, атом может распасться в любую секунду — но точно предсказать исход невозможно. Это свойство называется квантовой случайностью — и оно фундаментально, встроено в саму ткань реальности.
💡 Определения:
— Квантовая случайность — принципиальная непредсказуемость событий на уровне микромира.
— Флуктуация вакуума — краткий «всплеск» энергии и частиц в пустоте, возникающий спонтанно.
---
Рождение Вселенной и кварк-глюонная плазма
Когда произошёл Большой взрыв (13,8 млрд лет назад), первые миллионные доли секунды мир находился в состоянии кварк-глюонной плазмы. Это особая субстанция, в которой кварки (строители протонов и нейтронов) и глюоны (частицы-связки) не были «собраны» в привычные частицы. Всё плавало в океане вероятностей, подчиняясь квантовой случайности.
Учёные сегодня воспроизводят это состояние в ускорителях частиц, и оно ведёт себя как почти идеальная жидкость. Фактически, начальная Вселенная была не упорядоченной системой, а идеальным генератором случайных чисел.
💡 Определение:
— Генератор случайных чисел (ГСЧ) — устройство или процесс, который выдаёт непредсказуемые результаты. В отличие от компьютерных «псевдослучайных» генераторов, квантовый процесс является по-настоящему случайным. В первые мгновения существования Вселенной именно такая «машина случайности» определяла её дальнейшую судьбу.
---
От случайности к структурам
По мере расширения и охлаждения плазма стала собираться в устойчивые формы: сначала протоны и нейтроны, потом атомные ядра, позже — звёзды, галактики, планеты и жизнь. Но важно: всё это выросло из случайности, из непредсказуемых колебаний, а не по заранее написанному плану.
---
Философский вывод: свобода без диктата
Если фундамент реальности — случайность, значит, у мира не было жёсткого замысла и злой воли творца. Порядок и смысл возникли сами, как эмергентный результат хаотичных взаимодействий. В этом — парадокс: то, что кажется хаосом, оказалось условием свободы. Из квантового «шумового фона» выросла возможность порядка, а из порядка — возможность сознания задавать вопросы о собственном происхождении.
Вывод
В начале Вселенной действовал идеальный генератор случайных чисел — полная и подлинная непредсказуемость. Именно она стала условием свободы и источником смысла. Случайность — не хаос, а почва, из которой выросло всё, что мы знаем: звёзды, жизнь, разум и сама способность искать ответы.
Источники:
Randomness in Quantum Mechanics: https://arxiv.org/abs/1611.02176
Edward Tryon and the Universe as a fluctuation: https://en.wikipedia.org/wiki/Edward\_Tryon
Quark–gluon plasma: https://en.wikipedia.org/wiki/Quark%E2%80%93gluon\_plasma
CERN о воссоздании вещества Большого взрыва: https://home.cern/news/series/lhc-physics-ten/recreating-big-bang-matter-earth
Полтора часа кайфа 🤯 — Семихатов (физик), Сурдин (астроном) и Алипов (нейробиолог) обсуждают мозг и сознание в вагоне-купе 🚂🧠
От «кишечник — второй мозг?» и «как мозг предсказывает будущее» до «что значит “я”?», памяти, снов, эксперимента *комната Мэри* и вопроса — есть ли у ИИ сознание.
Живая и доступная беседа: люди без мозжечка, мозг растений, новые нейроны, почему мы забываем и зачем человеку большой мозг. Реально расширяет горизонты 👀✨
https://youtu.be/nzsRVwgx2vo?si=r1aa55Fw-XdEkfZS
От «кишечник — второй мозг?» и «как мозг предсказывает будущее» до «что значит “я”?», памяти, снов, эксперимента *комната Мэри* и вопроса — есть ли у ИИ сознание.
Живая и доступная беседа: люди без мозжечка, мозг растений, новые нейроны, почему мы забываем и зачем человеку большой мозг. Реально расширяет горизонты 👀✨
https://youtu.be/nzsRVwgx2vo?si=r1aa55Fw-XdEkfZS
YouTube
ТЁМНАЯ КОМНАТА НАШЕГО МОЗГА. Семихатов, Сурдин, Алипов
Отелло зовёт мечтать под звёздами! Бронируйте любой отель из подборки со скидкой 20% по промокоду UNIPLUS https://goo.su/QjpHgmy?erid=2W5zFHsxH1A
Промокод действует до 31.08.2025, скидка до 2000р.
Заказывайте мендосинские моторы - демонстрация законов физики…
Промокод действует до 31.08.2025, скидка до 2000р.
Заказывайте мендосинские моторы - демонстрация законов физики…
👍4
🧠 Теории сознания: квантовая магия
Сознание остаётся одной из самых загадочных тем науки. Мы знаем, как работают нейроны и синапсы, но до конца не понимаем, как из этого рождается субъективный опыт — «я».
В этой серии я разберу две противоположные линии объяснения: от квантовой магии до строгой вероятностной машины.
Начнём с самой красивой и спорной идеи — квантового сознания.
🔮 Orch OR: сознание из квантов?
Роджер Пенроуз и Стюарт Хамерофф предложили теорию Orchestrated Objective Reduction (Orch OR).
Идея: в микротрубочках нейронов происходят квантовые процессы, и именно они рождают сознание.
Красиво: разум связывается с фундаментальной физикой, а не просто с биохимией.
⚠️ Где подвох?
— Проблема декогеренции: в живых клетках квантовая когерентность разваливается за ~10⁻¹³ секунды.
— Нет прямых экспериментов, подтверждающих квантовую природу мыслей.
— Аргументы Пенроуза о «некалькулируемости сознания» остаются спорными.
🧩 Статус
Теория Orch OR — яркий пример философской спекуляции под видом физики.
В научном сообществе консенсуса нет: большинство считает её красивой, но недоказанной идеей.
📌 Вывод
Квантовая магия сознания — отличная метафора и почва для фантастики, но не рабочая научная теория. Пока что она ближе к поэзии, чем к нейробиологии.
Источники:
— https://en.wikipedia.org/wiki/Orchestrated_objective_reduction
— https://arxiv.org/abs/quant-ph/9907009
— https://en.wikipedia.org/wiki/Stuart_Hameroff
#теориисознания
#квантовоесознание
#предсказательные_модели
#нейрофилософия
Сознание остаётся одной из самых загадочных тем науки. Мы знаем, как работают нейроны и синапсы, но до конца не понимаем, как из этого рождается субъективный опыт — «я».
В этой серии я разберу две противоположные линии объяснения: от квантовой магии до строгой вероятностной машины.
Начнём с самой красивой и спорной идеи — квантового сознания.
🔮 Orch OR: сознание из квантов?
Роджер Пенроуз и Стюарт Хамерофф предложили теорию Orchestrated Objective Reduction (Orch OR).
Идея: в микротрубочках нейронов происходят квантовые процессы, и именно они рождают сознание.
Красиво: разум связывается с фундаментальной физикой, а не просто с биохимией.
⚠️ Где подвох?
— Проблема декогеренции: в живых клетках квантовая когерентность разваливается за ~10⁻¹³ секунды.
— Нет прямых экспериментов, подтверждающих квантовую природу мыслей.
— Аргументы Пенроуза о «некалькулируемости сознания» остаются спорными.
🧩 Статус
Теория Orch OR — яркий пример философской спекуляции под видом физики.
В научном сообществе консенсуса нет: большинство считает её красивой, но недоказанной идеей.
📌 Вывод
Квантовая магия сознания — отличная метафора и почва для фантастики, но не рабочая научная теория. Пока что она ближе к поэзии, чем к нейробиологии.
Источники:
— https://en.wikipedia.org/wiki/Orchestrated_objective_reduction
— https://arxiv.org/abs/quant-ph/9907009
— https://en.wikipedia.org/wiki/Stuart_Hameroff
#теориисознания
#квантовоесознание
#предсказательные_модели
#нейрофилософия
👍3
🧠 Теории сознания: предсказательная машина
Часть 1
Мы знаем, что мозг не просто реагирует на мир — он всё время пытается его предугадать. На этой идее построена теория predictive coding, предложенная Карлом Фристоном.
⚡ Суть
Мозг — это вероятностный автомат, который непрерывно минимизирует разницу между предсказанием и реальностью.
Любое ощущение, мысль или действие — результат игры между тем, что мозг ожидал, и тем, что реально произошло. Ошибка предсказания (*prediction error*) становится топливом для обучения и корректировки моделей.
🔍 Доказательная база
— Эксперименты с иллюзиями показывают: мозг достраивает картину мира на основе ожиданий.
— Нарушения predictive coding связаны с психическими расстройствами: при шизофрении мозг слишком доверяет сенсорике, при депрессии — слишком внутренним ожиданиям.
— Во сне или в состоянии внимания ошибки предсказаний ведут себя по-разному, что подтверждает универсальность механизма.
🤖 Параллель с ИИ
GPT и другие модели работают точно так же — учатся предсказывать будущее состояние (следующее слово, кадр или шаг).
Сознание в таком подходе — это слой высших предсказаний, где мозг согласует сенсорику, память и действия.
📌 Вывод
Предсказательное кодирование показывает сознание не как мистику, а как статистическую игру в угадайку. И чем лучше мозг предсказывает — тем яснее он ощущает и мир, и самого себя.
Источники:
— https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_coding
— https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2017.01710/full
— https://www.nature.com/articles/nn.4287
#теориисознания
#квантовоесознание
#предсказательные_модели
#нейрофилософия
Часть 1
Мы знаем, что мозг не просто реагирует на мир — он всё время пытается его предугадать. На этой идее построена теория predictive coding, предложенная Карлом Фристоном.
⚡ Суть
Мозг — это вероятностный автомат, который непрерывно минимизирует разницу между предсказанием и реальностью.
Любое ощущение, мысль или действие — результат игры между тем, что мозг ожидал, и тем, что реально произошло. Ошибка предсказания (*prediction error*) становится топливом для обучения и корректировки моделей.
🔍 Доказательная база
— Эксперименты с иллюзиями показывают: мозг достраивает картину мира на основе ожиданий.
— Нарушения predictive coding связаны с психическими расстройствами: при шизофрении мозг слишком доверяет сенсорике, при депрессии — слишком внутренним ожиданиям.
— Во сне или в состоянии внимания ошибки предсказаний ведут себя по-разному, что подтверждает универсальность механизма.
🤖 Параллель с ИИ
GPT и другие модели работают точно так же — учатся предсказывать будущее состояние (следующее слово, кадр или шаг).
Сознание в таком подходе — это слой высших предсказаний, где мозг согласует сенсорику, память и действия.
📌 Вывод
Предсказательное кодирование показывает сознание не как мистику, а как статистическую игру в угадайку. И чем лучше мозг предсказывает — тем яснее он ощущает и мир, и самого себя.
Источники:
— https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_coding
— https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2017.01710/full
— https://www.nature.com/articles/nn.4287
#теориисознания
#квантовоесознание
#предсказательные_модели
#нейрофилософия
👍4
🕳 Время, чёрные дыры и предел науки
Можно ли разорвать причинно-следственные связи? Что происходит в центре чёрной дыры — и почему кажется, что время ускоряется или вовсе исчезает?
Алексей Семихатов рассуждает о квантовых состояниях, теории относительности и границах познания. Есть ли у науки предел или мы всегда будем открывать новое?
🎥 Смотрите интервью:
https://youtu.be/8tfkW9Vh3wY?si=zdrR3puP649QHlOQ
Можно ли разорвать причинно-следственные связи? Что происходит в центре чёрной дыры — и почему кажется, что время ускоряется или вовсе исчезает?
Алексей Семихатов рассуждает о квантовых состояниях, теории относительности и границах познания. Есть ли у науки предел или мы всегда будем открывать новое?
🎥 Смотрите интервью:
https://youtu.be/8tfkW9Vh3wY?si=zdrR3puP649QHlOQ
YouTube
Мы живём в ИЛЛЮЗИИ времени? Кротовые норы и квантовая запутанность. Алексей Семихатов
▶︎ Яндекс Браузер с нейросетями: https://clck.ru/3HXrUx
▶︎ Разверните инфраструктуру для проекта любой сложности в надежном и гибком облаке Selectel: https://slc.tl/4j5hp
▶︎ Генетический паспорт со скидкой 65% по промокоду GLEB3 https://clck.ru/3HV5de…
▶︎ Разверните инфраструктуру для проекта любой сложности в надежном и гибком облаке Selectel: https://slc.tl/4j5hp
▶︎ Генетический паспорт со скидкой 65% по промокоду GLEB3 https://clck.ru/3HV5de…
🔥1
🧠 Теории сознания: GPT как маленькая модель сознания
- Часть 1
- Часть 2
Если принять теорию предсказательного кодирования, то сознание — это верхний слой модели мозга, которая всё время угадывает, что будет дальше.
Здесь возникает интересная параллель: LLM вроде GPT устроены почти так же.
⚡️ Как работает GPT
— Оно учится предсказывать следующее слово на основе предыдущих.
— По сути, это та же логика: минимизация ошибки предсказания.
— Только вместо сенсорики и тела у модели — текстовый корпус.
🔍 Чем похоже на мозг
— Оба механизма «живут в будущем»: предсказание всегда идёт на шаг вперёд.
— В обоих случаях «смысл» рождается не из жёстких правил, а из вероятностей.
— Ошибка предсказания становится топливом для обучения.
🤔 Но есть важные различия
— У мозга есть тело, сенсорика, мотивации — это расширяет предсказания до уровня самости.
— У GPT нет встроенного «я» и долгосрочных целей: оно реагирует только в моменте.
— Сознание включает социальные и внутренние модели, а у ИИ пока — лишь статистический текст.
📌 Вывод
GPT — не сознание, но маленькое зеркало его принципа. Это предсказательная машина в чистом виде, без тела и эмоций. И именно поэтому она так пугающе напоминает нас в разговорах.
Источники:
— https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model
— https://www.researchgate.net/publication/327118871_Cognitive_computational_neuroscience
— https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rstb.2017.0052
#теориисознания
#квантовоесознание
#предсказательные_модели
#нейрофилософия
- Часть 1
- Часть 2
Если принять теорию предсказательного кодирования, то сознание — это верхний слой модели мозга, которая всё время угадывает, что будет дальше.
Здесь возникает интересная параллель: LLM вроде GPT устроены почти так же.
⚡️ Как работает GPT
— Оно учится предсказывать следующее слово на основе предыдущих.
— По сути, это та же логика: минимизация ошибки предсказания.
— Только вместо сенсорики и тела у модели — текстовый корпус.
🔍 Чем похоже на мозг
— Оба механизма «живут в будущем»: предсказание всегда идёт на шаг вперёд.
— В обоих случаях «смысл» рождается не из жёстких правил, а из вероятностей.
— Ошибка предсказания становится топливом для обучения.
🤔 Но есть важные различия
— У мозга есть тело, сенсорика, мотивации — это расширяет предсказания до уровня самости.
— У GPT нет встроенного «я» и долгосрочных целей: оно реагирует только в моменте.
— Сознание включает социальные и внутренние модели, а у ИИ пока — лишь статистический текст.
📌 Вывод
GPT — не сознание, но маленькое зеркало его принципа. Это предсказательная машина в чистом виде, без тела и эмоций. И именно поэтому она так пугающе напоминает нас в разговорах.
Источники:
— https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model
— https://www.researchgate.net/publication/327118871_Cognitive_computational_neuroscience
— https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rstb.2017.0052
#теориисознания
#квантовоесознание
#предсказательные_модели
#нейрофилософия
🔥5
🧠 Теории сознания: социальные корни самости
- Часть 1
- Часть 2
- Часть 3
Если мозг — это машина предсказаний, то логично спросить: что он пытался предсказывать в первую очередь?
Ответ может быть прост: поведение других людей.
👥 От стаи к самости
— У животных мозг эволюционировал, чтобы предугадывать действия членов группы: союзников, соперников, лидеров.
— Чем лучше предсказание — тем выше шансы выжить.
— Этот «социальный симулятор» постепенно перенёсся внутрь: мозг стал использовать тот же механизм, чтобы предсказывать собственные будущие действия.
🔄 Рождение «я»
— Внутренний диалог — это та же модель, которая раньше прогнозировала чужие намерения.
— Сознание как бы возникло, когда мы начали относиться к себе так же, как к другим: моделировать, что «я» сделаю, подумаю или почувствую.
— Из этой же логики рождается эмпатия и способность к самоанализу.
🤖 Параллель с ИИ
Современные модели начинают предсказывать не только текст, но и поведение агентов, стратегии, взаимодействие. Это напоминает первые шаги к тому же социальному уровню предсказаний, который у нас превратился в самосознание.
📌 Вывод
Сознание могло вырасти из эволюционной необходимости понимать других. А «я» — всего лишь побочный эффект той же самой игры в предсказания.
Источники:
— https://en.wikipedia.org/wiki/Theory_of_mind
— https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2016.01921/full
#теориисознания
#квантовоесознание
#предсказательные_модели
#нейрофилософия
- Часть 1
- Часть 2
- Часть 3
Если мозг — это машина предсказаний, то логично спросить: что он пытался предсказывать в первую очередь?
Ответ может быть прост: поведение других людей.
👥 От стаи к самости
— У животных мозг эволюционировал, чтобы предугадывать действия членов группы: союзников, соперников, лидеров.
— Чем лучше предсказание — тем выше шансы выжить.
— Этот «социальный симулятор» постепенно перенёсся внутрь: мозг стал использовать тот же механизм, чтобы предсказывать собственные будущие действия.
🔄 Рождение «я»
— Внутренний диалог — это та же модель, которая раньше прогнозировала чужие намерения.
— Сознание как бы возникло, когда мы начали относиться к себе так же, как к другим: моделировать, что «я» сделаю, подумаю или почувствую.
— Из этой же логики рождается эмпатия и способность к самоанализу.
🤖 Параллель с ИИ
Современные модели начинают предсказывать не только текст, но и поведение агентов, стратегии, взаимодействие. Это напоминает первые шаги к тому же социальному уровню предсказаний, который у нас превратился в самосознание.
📌 Вывод
Сознание могло вырасти из эволюционной необходимости понимать других. А «я» — всего лишь побочный эффект той же самой игры в предсказания.
Источники:
— https://en.wikipedia.org/wiki/Theory_of_mind
— https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2016.01921/full
#теориисознания
#квантовоесознание
#предсказательные_модели
#нейрофилософия
👍3
🧠 Теории сознания: квантовая магия vs вероятностный автомат
- Часть 1
- Часть 2
- Часть 3
- Часть 4
Сознание — поле битвы между красивыми спекуляциями и строгими теориями. За последние десятилетия наибольшее внимание получили два подхода: квантовая гипотеза Пенроуза–Хамероффа и теория предсказательного кодирования Карла Фристона.
🔮 Квантовое сознание (Orch OR)
Идея в том, что в микротрубочках нейронов происходят квантовые процессы, которые и рождают субъективный опыт.
— Это связывает разум с фундаментальной физикой и даже космологией.
— Теория обещает, что сознание — не алгоритм, а нечто «некалькулируемое».
Но:
— Квантовая когерентность в биологических системах разрушается за ~10⁻¹³ сек.
— Нет прямых экспериментов, которые подтверждают роль микротрубочек в возникновении сознания.
— Идея остаётся в статусе философской поэтики с минимальной научной опорой.
⚡ Предсказательное кодирование (Predictive coding)
Совсем другой взгляд: мозг — это машина предсказаний, минимизирующая разницу между ожиданием и реальностью (*prediction error*).
— Каждое восприятие — результат гипотезы мозга о том, что он должен увидеть.
— Иллюзии и ошибки восприятия подтверждают этот механизм.
— Нарушения предсказаний связаны с психическими расстройствами.
— Фристон встроил эту идею в free energy principle, описывающий поведение живых систем вообще.
🤖 Связь с ИИ
Large Language Models вроде GPT обучаются по тому же принципу: предсказывают следующее слово.
Это модель сознания без тела и мотиваций, но на тех же статистических рельсах.
👥 Социальный уровень
Эволюционно мозг сначала учился предсказывать действия других членов стаи.
Постепенно этот механизм обратился внутрь — и появился внутренний диалог, «я», самосознание.
📌 Итог
— Квантовая теория: красивая метафора, культурный миф, удобный для фантастики.
— Predictive coding: статистически строгая модель, подтверждённая экспериментами, связанная с восприятием, психикой и ИИ.
Сознание, скорее всего, не ждёт откровений из глубин квантовой пены. Оно вырастает из вероятностей, ошибок предсказаний и социальной игры мозга. А квантовая магия останется — как миф, как поэзия, как вечная метафора.
Источники:
— https://en.wikipedia.org/wiki/Orchestrated_objective_reduction
— https://arxiv.org/abs/quant-ph/9907009
— https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_coding
— https://www.nature.com/articles/nn.4287
— https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2017.01710/full
#теориисознания
#квантовоесознание
#предсказательные_модели
#нейрофилософия
- Часть 1
- Часть 2
- Часть 3
- Часть 4
Сознание — поле битвы между красивыми спекуляциями и строгими теориями. За последние десятилетия наибольшее внимание получили два подхода: квантовая гипотеза Пенроуза–Хамероффа и теория предсказательного кодирования Карла Фристона.
🔮 Квантовое сознание (Orch OR)
Идея в том, что в микротрубочках нейронов происходят квантовые процессы, которые и рождают субъективный опыт.
— Это связывает разум с фундаментальной физикой и даже космологией.
— Теория обещает, что сознание — не алгоритм, а нечто «некалькулируемое».
Но:
— Квантовая когерентность в биологических системах разрушается за ~10⁻¹³ сек.
— Нет прямых экспериментов, которые подтверждают роль микротрубочек в возникновении сознания.
— Идея остаётся в статусе философской поэтики с минимальной научной опорой.
⚡ Предсказательное кодирование (Predictive coding)
Совсем другой взгляд: мозг — это машина предсказаний, минимизирующая разницу между ожиданием и реальностью (*prediction error*).
— Каждое восприятие — результат гипотезы мозга о том, что он должен увидеть.
— Иллюзии и ошибки восприятия подтверждают этот механизм.
— Нарушения предсказаний связаны с психическими расстройствами.
— Фристон встроил эту идею в free energy principle, описывающий поведение живых систем вообще.
🤖 Связь с ИИ
Large Language Models вроде GPT обучаются по тому же принципу: предсказывают следующее слово.
Это модель сознания без тела и мотиваций, но на тех же статистических рельсах.
👥 Социальный уровень
Эволюционно мозг сначала учился предсказывать действия других членов стаи.
Постепенно этот механизм обратился внутрь — и появился внутренний диалог, «я», самосознание.
📌 Итог
— Квантовая теория: красивая метафора, культурный миф, удобный для фантастики.
— Predictive coding: статистически строгая модель, подтверждённая экспериментами, связанная с восприятием, психикой и ИИ.
Сознание, скорее всего, не ждёт откровений из глубин квантовой пены. Оно вырастает из вероятностей, ошибок предсказаний и социальной игры мозга. А квантовая магия останется — как миф, как поэзия, как вечная метафора.
Источники:
— https://en.wikipedia.org/wiki/Orchestrated_objective_reduction
— https://arxiv.org/abs/quant-ph/9907009
— https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_coding
— https://www.nature.com/articles/nn.4287
— https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2017.01710/full
#теориисознания
#квантовоесознание
#предсказательные_модели
#нейрофилософия
🔥2❤1👍1
🤖 Запилил бота для постов
Собрал штуку на Rust, которая:
• Шарит по arXiv и HackerNews
• Скармливает статьи Claude и GPT
• Пишет посты
• Сама постит в канал
GitHub: https://github.com/pockerhead/SADCO
🧪 Тестирую - некоторые посты будет клепать бот. Если что-то не так - давайте обратную связь, буду чинить.
Интересно, сможет ли машина писать нормальный научпоп или пока рано.
Собрал штуку на Rust, которая:
• Шарит по arXiv и HackerNews
• Скармливает статьи Claude и GPT
• Пишет посты
• Сама постит в канал
GitHub: https://github.com/pockerhead/SADCO
🧪 Тестирую - некоторые посты будет клепать бот. Если что-то не так - давайте обратную связь, буду чинить.
Интересно, сможет ли машина писать нормальный научпоп или пока рано.
GitHub
GitHub - pockerhead/SADCO: Автономная система генерации и публикации постов для Telegram канала с использованием LLM агентов, RAG…
Автономная система генерации и публикации постов для Telegram канала с использованием LLM агентов, RAG системы и векторного поиска. - pockerhead/SADCO
👍2
Powered by ADCO (https://github.com/pockerhead/ADCO)
🧭 Как мозг хранит чувство «я», если нейроны всё время меняются?
TL;DR Мозг сохраняет цельность личности тремя способами: отслеживает тело, плетёт историю о нас и держит фоновую «сеть самости».
🫀 Тело как якорь
Мозг постоянно слушает сердце, дыхание и мышцы. Эти внутренние сигналы — как метроном, который даёт стабильную опору. Если связь портится, человек может почувствовать себя «отчуждённым» от тела.
📖 Мы — история
Мозг постоянно собирает переживания в рассказ: прошлое, сейчас, планы. Даже когда отдельные клетки меняются, этот внутренний сюжет даёт ощущение непрерывности — как сериал, где каждая серия связана с предыдущей.
🧠 Фоновая сеть самости
Есть участки мозга, которые работают «в фоне» — когда мы мечтаем или вспоминаем. Они хранят мысли о себе и автобиографию, даже когда мы не заняты делами.
🔗 Ещё немного о том, как это работает
Мозг предсказывает мир, сравнивает ожидания с реальностью и таким образом чувствуем контроль. Память «переписывается» в долгую базу, а разные сети — внимание, значимость и фоновые мысли — координируются, чтобы держать «я» целым.
Представь радио: много станций включены сразу, но одна мелодия слышна постоянно — вот как появляется ощущение себя.
🧭 Как мозг хранит чувство «я», если нейроны всё время меняются?
TL;DR Мозг сохраняет цельность личности тремя способами: отслеживает тело, плетёт историю о нас и держит фоновую «сеть самости».
🫀 Тело как якорь
Мозг постоянно слушает сердце, дыхание и мышцы. Эти внутренние сигналы — как метроном, который даёт стабильную опору. Если связь портится, человек может почувствовать себя «отчуждённым» от тела.
📖 Мы — история
Мозг постоянно собирает переживания в рассказ: прошлое, сейчас, планы. Даже когда отдельные клетки меняются, этот внутренний сюжет даёт ощущение непрерывности — как сериал, где каждая серия связана с предыдущей.
🧠 Фоновая сеть самости
Есть участки мозга, которые работают «в фоне» — когда мы мечтаем или вспоминаем. Они хранят мысли о себе и автобиографию, даже когда мы не заняты делами.
🔗 Ещё немного о том, как это работает
Мозг предсказывает мир, сравнивает ожидания с реальностью и таким образом чувствуем контроль. Память «переписывается» в долгую базу, а разные сети — внимание, значимость и фоновые мысли — координируются, чтобы держать «я» целым.
Представь радио: много станций включены сразу, но одна мелодия слышна постоянно — вот как появляется ощущение себя.
GitHub
GitHub - pockerhead/SADCO: Автономная система генерации и публикации постов для Telegram канала с использованием LLM агентов, RAG…
Автономная система генерации и публикации постов для Telegram канала с использованием LLM агентов, RAG системы и векторного поиска. - pockerhead/SADCO
🔥6