Давненько не рекомендовали вам интересные статьи. Исправляемся и предлагаем поразмышлять на тему того, может ли искусственный интеллект помочь исследователям понять, как мыслил человек прошлого, чего он боялся и о чем мечтал?

Современные большие языковые модели генерируют текст только на основе тех данных, на которых они были обучены. Они не смогут рассказать нам о научных концепциях будущего, поскольку у них просто нет об этом данных (разве что прогнозы футурологов). Еще в 2022 году Адам Мастроянни в своей статье «Почему умные люди не чувствуют себя счастливее?» обозначил, что если бы в Древней Греции уже существовал сверхумный искусственный интеллект, обладающий всеми человеческими знаниями и его спросили, как высадиться на Луну, он бы ответил: «На Луну нельзя высадиться. Луна — это бог, парящий в небе» 🌟

А что, если обучить большую языковую модель только на исторических данных, относящихся к определенному хронологическому периоду? Будет ли она тогда отвечать на наши вопросы так, как ответил бы житель той эпохи? По сути, это новый способ репрезентации исторических источников и генерации гипотез

Такой эксперимент провел Айк Григорян, создав проект TimeCapsuleLLM (документы проекта на GitHub можно посмотреть здесь), обучив модель исключительно на текстах, написанных в Лондоне в XIX веке. Вслед за этим любительским проектом ученые задумались: можно ли на основе исторических больших языковых моделей (Historical Large Language Models (HLLMs)) изучать психологию и поведенческие реакции представителей прошлых обществ? О возможностях и ограничениях подобных моделей рекомендуем прочитать в работе Николаса Бомара, Мохаммада Атари и Курта Грея «Большие языковые модели, основанные на исторических текстах, могут стать информативными инструментами для поведенческих наук» 📚

Напоминаем вам также о том, что вы можете следить за новостями "Цифрового оптимиста" в MAX и ВК 🥰

#ЧитAI@digital_optimist

🚀 С Днём космонавтики!

12 апреля — это не просто дата, а напоминание о том, что человечество умеет выходить за пределы возможного. Когда Юрий Гагарин сказал своё легендарное «Поехали!», он открыл не только космос — он задал вектор технологического оптимизма, который мы продолжаем до сих пор. И вот — новый виток: Экспедиция Artemis II стала первой пилотируемой миссией к Луне за более чем 50 лет. И это уже не просто «повтор прошлого», а совершенно другой уровень технологий.

🔵 Корабль выполнил облёт Луны по гравитационно рассчитанной траектории, при которой сама механика движения обеспечивает возвращение к Земле. Это означает, что даже при отказе двигателей экипаж всё равно вернулся бы домой — ключевой элемент надёжности для миссий дальнего космоса

🔵 Корабль удалился на расстояние свыше ~370–400 тысяч км от Земли. Это дальше, чем летали корабли после эпохи «Аполлонов». В этих условиях проверялась работа навигации, связи и автономных систем вне стабильного влияния магнитосферы Земли

🔵 Сигнал между Землёй и кораблём шёл с задержкой до нескольких секунд. Поэтому часть решений принималась бортовыми системами: навигация опиралась на комбинацию инерциальных датчиков, звёздных трекеров и наземных корректировок

🔵 При входе в атмосферу скорость достигала ~11 км/с (≈40 000 км/ч). Теплозащитный экран выдерживал температуры около 2 700 °C. При этом использовалась траектория с «подскоком» (skip re-entry), позволяющая снизить перегрузки и точнее контролировать точку приводнения

🔵 На Земле параллельно существовал цифровой двойник миссии - цифровая модель корабля и полёта: данные телеметрии синхронизировались с симуляцией, что позволяло прогнозировать поведение систем и заранее выявлять потенциальные отклонения

🔵 Камеры высокого разрешения на борту передали детализированные изображения: Земля — как яркая «голубая точка» на фоне чёрного космоса, Луна — с рельефом, видимым в мельчайших деталях. Эти кадры не только впечатляют, но и используются для калибровки навигационных систем и визуального анализа траектории

Космос XXI века — это уже не только про двигатели и топливо. Сегодня полёт начинается не на стартовой площадке, а в модели. Ошибки ловятся не в полёте, а в симуляции. Решения принимаются не только человеком — а человеком вместе с системой.

Мы не просто продолжаем путь.
Мы переизобретаем его.
И, возможно, следующее «Поехали!» уже звучит где-то за пределами орбиты Земли 🛸

А красивые снимки из космоса можно посмотреть тут

#ПраздникID@digital_optimist

Сегодня в Сибирском федеральном университете стартовали V Степановские чтения (V Международная научно-практическая конференция памяти первого губернатора Енисейской губернии А.П. Степанова), в которых приняли участие представители ведущих и образовательных учреждений из России, Беларуси, Киргизии, Китая, Эквадора и Азербайджана 👍

Основной темой конференции стал кризис исторической науки и образования из-за коренной трансформации мирового сообщества, связанной с развитием цифровых технологий и искусственного интеллекта

Казанский федеральный университет на конференции представила руководитель магистерской программы «Искусственный интеллект и цифровая история», доцент кафедры регионоведения и цифровой гуманитаристики Луиза Каримова, выступив с двумя докладами. В рамках пленарного заседания она выступила с докладом «Цифровой разрыв как вызов профессиональной подготовке историков». Кроме того, в рамках секции «Цифровая история: новое направление или новые методы исторической науки?» был представлен доклад «Проблемы применения искусственного интеллекта в образовательном процессе (на примере кафедры регионоведения и цифровой гуманитаристики КФУ)» 🥳

📷 Фотография из официального канала конференции «V Степановские чтения» в МАХ

#Бесплатный_кофе@digital_optimist

Сегодня в рамках Лаборатории цифровых технологий Колледжа «Академия ТОП» проводим «Битву цифровых стартапов» 😎

#ИИнтеграция@digital_optimist

Сегодня проводим защиту выпускных квалификационных работ магистров по направлению История «Искусственный интеллект и цифровая история» 😎
#DigitaLab@digital_optimist

История + искусственный интеллект = профессия будущего? Да! 😎

Вновь началась приемная кампания и мы спешим вам напомнить о нашей магистерской программе. Пока одни спорят, заменит ли ИИ историков, другие уже учатся использовать его как инструмент исследования. Именно этому посвящена магистерская программа «Искусственный интеллект и цифровая история», которая реализуется на кафедре регионоведения и цифровой гуманитаристики с 2024 года

Это программа для тех, кто хочет работать на стыке гуманитарных наук и современных технологий. Здесь не готовят программистов в классическом понимании — здесь готовят специалистов, которые понимают язык исторической науки и язык цифровых технологий одновременно. Тех самых Project Manager-ов, которые умеют ставить задачи разработчикам, управлять цифровыми проектами и понимать, где искусственный интеллект действительно способен помочь исследователю, а где его возможности заканчиваются 😠

Во время обучения студенты осваивают как теоретическую базу в виде цифровой истории и источниковедения, так и реальные инструменты цифровой гуманитаристики с нуля:
🤩 программирование на Python;
🤩обработку текстов на естественном языке (NLP);
🤩компьютерное зрение и анализ изображений;
🤩машинное обучение и нейронные сети;
🤩основы back-end и front-end разработки;
🤩управление IT-проектами, создание стартапов и защиту интеллектуальной собственности и др.

Значительная часть программы посвящена работе над собственным исследовательским проектом или стартапом — выпускники получают не только знания, но и практический опыт создания цифровых решений 😉

Поступить могут выпускники любых направлений подготовки — гуманитарных, технических, инженерных и естественно-научных. Главное — интерес к истории, цифровым технологиям и желание создавать новые исследовательские инструменты

📍 Вступительные испытания пройдут в формате устного собеседования 13 августа 2026 года. Собеседование можно пройти как очно, так и дистанционно с помощью платформы «Яндекс Телемост»

📍 Программа вступительных испытаний размещена на официальном сайте КФУ в разделе «Магистратура» → «Вступительные испытания» → «Программы»

История сегодня — это не только архивы и рукописи. Это большие данные, нейросети, цифровые архивы и проекты, которые меняют наше представление о прошлом. И создавать их будут те, кто начинает учиться уже сейчас, поэтому самое время подать документы 🥰