#дурацкийобзор

Если ИИ это "микроскоп сложности, который позволяет быстро найти иголку в стоге сена", то и в науке он работает точно также. Позволяет быстро находить прорывные ходы на границах предметных областей и забытых аномальных тропинках (и там и там мало/нет людей). При этом скорее всего перевариваются уже наработанные людьми знания, но существенно сокращается временной разрыв между фундаментальными и прикладными исследованиями (грубо говоря с 30 лет до 3 часов). Если отладить цепочку наука -> прототипы -> производство, то это может быть запуском следующей Кодратьевской волны (биотех, новые материалы, физика и т.д.).

Отчет OpenAI «AI as a Scientific Collaborator» (январь 2026)

1. Масштаб использования ИИ в науке
- Еженедельно в ChatGPT поступает около 8,4 млн сообщений по сложным научным темам от 1,3 млн пользователей
- Количество таких сообщений выросло почти на 50% за 2025 год

2. Примеры успешного применения ИИ в различных дисциплинах
- Математика: GPT-5.2 демонстрирует способность решать сложные задачи (например, задачи Эрдёша), генерировать доказательства и интегрироваться с системами формальной верификации (Lean).
- Физика: ИИ используется для анализа данных, моделирования, управления экспериментами (включая collaboration с Министерством энергетики США).
- Химия и биология: ИИ применяется в дизайне молекул, белковой инженерии (пример с RetroBioSciences), анализе геномных данных.

3. Кейсы ученых-пользователей
- Эрнест Рю (математик): использовал ChatGPT для решения открытой проблемы в оптимизации, ускорив процесс в 3–10 раз.
- Алекс Лупаска (физик): с помощью ИИ получил новые симметрии в уравнениях черных дыр, что ранее требовало месяцев работы.
- RetroBioSciences: совместно с OpenAI разработан модель для дизайна белков, сократив цикл исследований с лет до месяцев.

4. Выводы
- ИИ становится не просто инструментом, а полноценным коллаборатором, способным ускорять открытия, сокращать циклы исследований и преодолевать междисциплинарные барьеры.
- Акцент смещается в сторону гибридных подходов: ИИ + формальная верификация, ИИ + специализированные модели (например, AlphaFold).

7 февраля в 21:30 состоится презентация проекта Cosmic Ison, представленного саксофонистами и композиторами Сергеем Храмцевичем и Алексеем Кругловым.

Cosmic Ison — это музыкальный проект на стыке духовной православной традиции и авангардного джаза. В основе программы — древние православные песнопения: византийские, валаамские и оптинские распевы, переосмысленные в авторских аранжировках для всех основных видов саксофона — от сопрано до баритона и бас-саксофона.

Саксофонное звучание формирует протяженное, медитативное пространство, в котором канонические мелодии вступают в диалог со свободной импровизацией, сохраняя свою сакральную природу. Ритмическую основу проекта создают две ударные установки, за которыми Пётр Отоцкий и Пётр Талалай. Их игра превращает ритм в пульсирующую колокольную звонницу, разворачивающую музыкальное действие одновременно во времени и в пространстве.

Участники проекта:
Сергей Храмцевич — саксофоны
Алексей Круглов — саксофоны
Пётр Отоцкий — ударные
Пётр Талалай — ударные

Посещение экспозиции включено в стоимость билета — посетить музей можно с 19:30 в день концерта.

🎫 Билеты.

Сыграли и записали!

Luke Munn & Liam Magee (14 Dec 2025): Other worlds: Using AI to revisit Cybersyn and rethink economic futures, The Information Society, DOI: 10.1080/01972243.2025.2589100

Как при помощи LLM исследовать альтернативные пути развития и выйти из режима «предопределенного будущего». Авторы статьи утверждают: современные кризисы — от климата до неравенства — являются следствием не столько нехватки ресурсов, сколько нехватки воображения. Инструментом для расширения этого горизонта становится ИИ, настроенный на альтернативные исторические сценарии.

- Неолиберализм колонизировал не только экономику, но и эпистемологию: мысль о другой системе стала «ненаучной».
- Кризис воображения — прямая угроза стратегической устойчивости организаций и государств.
- Прошлое может выступать «территорией альтернатив»: исторические проекты, даже прерванные, содержат рабочие прототипы иных логик управления.

Киберсин: утраченный прототип распределенного интеллекта

Проект Киберсин, реализованный в Чили при Сальвадоре Альенде (1971–1973), представлял собой попытку создания кибернетической системы управления национальной экономикой. Британский кибернетик Стаффорд Бир спроектировал архитектуру, объединяющую телексную сеть заводов, статистическое моделирование и комнату принятия решений. Вопреки распространенному стереотипу, Cybersyn не был централизованным «Господином»: его идеология строилась на информации как альтернативе власти.

- Cybersyn — пример того, как технология может обслуживать не эффективность, а автономию работника.
- В современном дискурсе Cybersyn часто ошибочно романтизируют как «советский Госплан с компьютерами» — авторы статьи смещают фокус на его антииерархический потенциал.
- Модель воспроизводит эффект Джеймисона: легче представить конец света, чем конец капитализма.
- Дебаты о «возможности/невозможности» планирования зашли в концептуальный тупик.
- ИИ в этой модели выступает не как калькулятор, а как генератор дискурса.
- Задача — не спроектировать идеальный рынок, а восстановить способность задавать вопросы.
- ИИ можно использовать не только для оптимизации, но и для диагностики собственных ограничений. Склонность модели «съезжать» в центристскую риторику — точная картина того, как устроены глобальные базы знаний.
- Сценарий «что, если» — не развлечение, а метод стратегирования. Историческая контрфактика позволяет увидеть точки бифуркации и осознать, что текущее положение дел — не единственно возможное.

Авторы не предлагают «внедрять Киберсин». Они предлагают перестать принимать существующую архитектуру экономики как природный ландшафт. ИИ в их руках — не пророчество и не план, а зеркало, показывающее, насколько сузился наш угол обзора. Задача руководителя — этот угол расширять.

you're not fucking hardcore, you're not avant garde
you're not punk rock, you're just a fucking retard
you're not something special, you're not something new
you're not fucking good, face it you're a metal band