Обещанный текст-конспект первой сессии с конференции «Больше чем обучение», тема Обучение и мышление в эпоху ИИ

Напомню, что в первой дискуссии участвовали: Герман Греф, Ник Шеклтон-Джонс, Александр Каплан
Ну и отдельно ссылка на видео в VK, начало сессии на 40-ой минуте

Далее будут заметки в формате потока записи за спикерами \ потока мыслей. Приятного чтения 😎

Мы вынуждены менять систему образования, в том числе и формального. Школы и ВУЗы не готовы к внедрению ИИ, к тому что она стал полноценным участником процесса

Мы обречены идти путем прогресса, а не запретов. Эта технология поменяет в нашей жизни все. Разрыв между развитием и готовностью, особенно формальных систем гигантский, и он нарастает

Наша задача максимально подготовить наши команды

Общий искусственный интеллект — достижим в ближайшие 5-10 лет

Super Intelligence — достижим ближе к 2040, и это будет новый мир и новый человек. Из homo sapiens в homo cogitans ( человека мыслящего )

Что будет, когда мы достигнем много, 100-трилоионной модели. Это уже будет равно количеству синапсов в головном мозге человека

AI осваивает все модальности, доступные и недоступные человеку

Нам нужно перейти к понятию автономной организации и автономности наших функций

Точность текущих агентов нас не всегда устраивает, не везде допустимы ошибки

Сейчас создаются тысячи агентов. Основная проблема с агентами сейчас — норматива и регулирование. То, что выдает модель — не является рекомендацией, рецептом, лечением, например в Медицине

Вы не потеряете работу из-за AI, но потеряете, если не будете уметь с ним работать

Стоимость знаний девальвируется, а вот навыки трудно обретать.

Обучение это работа, а мы все время пытаемся понравиться

Пример работы с агентами: колл-центр к AI прикрутили модуль, который имитирует дыхание, конверсия увеличилась на 30%

Обучение через момент, эмоцию, шок, эмоциональный якорь. Слот реакций и эмоций, которые ведут к результату — вот что мы продаём

Человек, который получает знания, он не получаете просто файл. Знание человек получает, только когда он реконструирует сведения, информацию, которую ему передали. Мы помогаем эти знания уложить, но вот укладывать их человек должен сам

Как сделать так, чтобы не укладывать в голове, а использовать внешние источники. Как получит не просто сведения, а рассуждения — как и почему мне самом сейчас полезно знать, куда впадает Волга?

Наша задача — помогать укладывать, и создавать источники, в которые можно обращаться, чтобы не укладывать. Вот ценность нас, как образовательной институции. В любом случае чтобы сотворить новые выводы, нужна голова в которой будет происходит работа. Моё личное знание получится только тогдая когда происходит когнитивная работа в моей голове.

Галлюцинации это когда у меня нет какой-то ячейки информации, но я могу рассуждать логично. Я это и делаю, и очень логично несу полную чушь

Два самых главных слова в образовании, в обучении это интерес и мотивация. Если это есть, произойдет обучение, будет достигнут результат и никаких препятствий нет . Если этого нет, и мы не создадим — ничего не получится

Как мы мыслим, как мы думаем — мы не думаем, мы чувствуем в первую очередь. Думание это другое слово для чувствования, но это не разные вещи. Эмоции и интеллект связаны, и только вместе они работают. Белка не думает об орехе, но она что-то чувствует. Вы учитесь тому ,то для вас важно, то, к чему вы чувствуете склонностью потребность, нужду. Обучение должно строиться в первую очередь на эмоциях, эмоциональном опыте

Важно, чтобы обучение и рабочие задачи были связаны, это принципиально важно, чтобы случались эмоции — чтоб состоялось отождествление, чтобы состоялся перенос и далее катарсис. Катарсис достижения результата

70% знаний мы получаем из общения друг с другом, и это не поменяется. AI сейчас становится партнёром в этом общении, иногда единственным партнером. Это не хорошо и не плохо, это факт, мы обязаны это учитывать

Должны быть фитнес-центры для мозга, и это отличная концепция. А если есть центр, может быть и тренер на дорогом тарифе. И это должно быть максимально когерентно вашей роли

Высокие инвестиции в образование, вложения в лучшие образовательные школы и институты, Гарвард — это мыльный пузырь, который может лопнуть

Человек становится более продуктивным, но менее креативным, и этого нужно избегать. Поддерживать автономность, любознательность, любопытство, стремление к потреблению знаний, знаний в самом себе и для себя, для мира

Мы проблемно-ориентированы, а не предметно. Мы не изучаем тему, в решаем проблемы. Поэтому лучше всего мы обучаемая не в школе или формальность институте, а в социуме, в котором мы общаемся — в том числе и в сетевом и AI социуме, а AI социум мы можем сами себе сотворить

Мы также ценим редкий ресурс, персональное касание, что-то сделанное персонально для меня

Цитаты:

Я ищу тех людей, которые не согласны со мной. Я их провоцирую. Я это ищу в людях. Креативность начинается с несогласия

Ответ нельзя найти просто. Его можно только родить, на-мучить. Через полный дефолт головного мозга ( театр, кино, спорт)

Герман Греф

Командам и сотрудникам нужно давать по настоящему сложные задачи, на уровне выживания, чтобы они росли и развивались

Ник Шеклтон-Джонс

Почему у вас плохие промпты и не работает ИИ

Как научиться промптингу? Где взять промпт? Скиньте пример! 
Я пишу, а выходит ерунда. У меня не работает. 
Ваш курс — bullshit. Ваш ИИ — тоже

Постоянно работаю с потоком подобной информации: с отзывами, с вопросами к нашим образовательным программам. 
Но и во внешнем поле подобных дискуссий достаточно. 
Бросаясь в быстрый вход в ИИ, пользователи ищут библиотеки, готовые решения, 
«365 промптов на все случаи жизни». 
И жалуются, что ИИ не работает 
(ага, а значит, и не работает курс, на котором они учились!)

Знаете, в чём правда?
Мы просто не хотим думать

Все хотят, чтобы кто-то за нас осознал задачу, подобрал решение, 
сформулировал инструкцию, выдал результат. 
Но это невозможно

Представьте, что вы решили написать рассказ. 
Но не хотите придумывать сюжет. 
Вместо этого берёте 100 цитат из классиков и клеите из них текст

Что получится? 
Правильно, получается абырвалг — в лучшем случае разовый постмодернистский эксперимент 
в стиле «...Дорогой Мартин Алексеевич...». 
Но это же не будет литературой — тем более вашей литературой, вашим текстом, вашими мыслями. 
Верно?

Любая модель ничего не знает о задаче, кроме того контекста, который вы отгружаете в неё. 
Чужой промпт — чужой, даже сказал бы так, чуждый вашей задаче контекст. 
Он не учитывает деталей, смыслов вашей задачи. 
А вы не учитываете, что же считалось приемлемым и лучшим результатом для автора промпта

Работая с промптингом, думать чужой головой не получится. Какой же лучший путь?

1️⃣ Освоить правила промптинга, постановки чётких и управляемых инструкций для вашей модели 
(хотя принципы будут примерно одинаковыми для любого нейросетевого инструмента)

2️⃣ Войти с моделью в свободный диалог (если, конечно, модель это предполагает) о своей задаче. 
Лучший соавтор качественного промпта — будет ваша LLM. 
Просто поговорите с ней. 
В процессе обсуждения задачи будут выработаны и инструкции, 
могут прозвучать инсайты

3️⃣ Не обольщайтесь пунктом 2.
Используя критические принципы из пункта 1, дошлифуйте промпт

4️⃣ Получите результат и оцените. 
По итогам оценки — повторите с пункта 1, сокращая длительность итерации пункта 2 (диалога с моделью)

Решить любую задачу можете только вы (или ваша команда), потому что именно вы являетесь уникальными носителями контекста. 
И только вы можете определить и донести идеальный образ результата

А значит, любые библиотеки, сборники, шпаргалки промптов и фреймов — 
не более чем иллюстрации принципов (при условии, что эти шпаргалки качественные). 
Но они не содержат решений вашей задачи. 
Не обольщайтесь «быстрым знанием» — его не существует 

Существует только опыт. 
Поэтому — работайте

Это НЕ значит, что шпаргалками, сборниками, советами пользоваться нельзя. 
Нужно. 
Декомпозируйте, осмысляйте, разбирайте на приёмы и принципы. 
Доведите до базового минимума. 
Разберите конструктор и соберите свой собственный 

Существует только опыт. 
Поэтому — работайте

В общем, это касается любых практик и фреймов: 
от управления командой и SCRUM 
до дизайн-мышления и игры на скрипке. 
Любые советы, даже хорошие — 
без вашей реальной практической деятельности и осмысления — 
так и останутся кругами на воде

🎬 Древопомешательство в ИИ

10-минутный фильм Woodnuts — свежий AI-хит,
вышедший 26 декабря на YouTube.

Автор — AI художник Zack London (он же — Gossip Goblin*).
И всё — на нейросетевом стеке, который мы разбираем на курсе в Нетологии.

Wood — это дерево. Nuts — жаргонное: сумасшедший, съехавший с катушек

📌 Сюжет:
Группа космических наёмников прилетает на планету, чтобы выкачать сок из деревьев. Но лес оказывается живым.
И очень злым.

Он не просто их поглощает — он рассказывает историю,
в которой всё страшнее, чем кажется.

Это скорее космическая фантасмагория, в ней есть что-то от эстетики «Дюны» Дэвида Линча, Дени Вильнёва, «Чужого» Ридли Скотта и «Аватара» Кэмерона.

Микс различных философий и деталей. Осознанный оммаж. С эстетикой, которую собрал ИИ — но режиссуру сыграл человек.

Какие инструменты использованы:

1️⃣ Midjourney — основной генератор визуалов:
персонажи, объекты,
мастер-планы, поддержание консистентности.

2️⃣ Veo 3, Runway — генерация видео.
При этом Veo используется
для сцен, нагруженных диалогами.

3️⃣ Eleven Labs — основной инструмент
для создания закадрового текста
и голосов персонажей.

4️⃣ Suno ai — генерация музыкального сопровождения
и синематик-треков.

Для монтажа:
CapCut и DaVinci Resolve.

🔥 У вас уже есть всё, чтобы сделать такое же. Не «в будущем». Уже сейчас. Хочется пожелать выпускникам курса и всем участникам чата — не останавливаться

Ссылки:
Сайт проекта и студии:
https://www.gossipgoblin.studio/
Интервью с автором:
https://www.thedaringcreatives.com/the-work-hidden-inside-gossipgoblins-worlds/

*принадлежит Meta Platforms, Inc., деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории РФ

Вот в этом кадре на 6:25 особенно видна нейросетевая природа генерации.

Потому что на сложной позе и анатомии у всех моделек беда с пропорциями. А потом в анимации пропорции постепенно приходят в норму, сдувается у дяди голова 😃

Кидайте скрины, которые выдадут AI в комменты, посмотрим вместе

Уилл Смит ел спагетти — и мы пропустили момент, когда AI‑видео повзрослело

Чтобы понять потенциал, который у нас в руках сейчас — важно оглядываться назад. Сегодня понял это, когда наткнулся на статью в вики про Will Smith Eating Spaghetti test

Коротко: 23 марта 2023 года в недрах сабреддита /r/StableDiffusion было опубликовано видео, сгенерированное через ModelScope text-to-video, в котором нейро-Уилл Смит ест спагетти. Мягко говоря — не получилось

Напомню, что способ выше подразумевает open-source text-to-video diffusion-модель, которая:
- принимает текстовый промпт
- генерирует короткий видеоклип

🎥 Видео слева — как раз оригинал самой первой генерации.
Количество искажений, багов, галлюцинаций — зашкаливало. Поэтому gen-v сразу стало мемным, даже сам Уилл Смит немного погодя сделал пародию на этот видос в своих соцсетях.

Это пиксельное мясо датируется 2023 годом, и при этом требовало ещё нескромного ресурса на генерацию.

А рядом, справа — примеры сегодня, здесь и сейчас
1. пример от Veo (официальный)
2. и мои версии: собраны «на коленке» в Kling — доступны каждому

📌 Text-to-video и image-to-video промпт при этом абсолютно одинаковый. Отдельно веселит прикол с жевательными мышцами в области лба — крипота, галлюцинация

Young actor Will Smith eating spaghetti with good appetite looking at camera

Дело не в сравнении различных моделей и вендоров, а в том развитии моделей и результатах, которое очень быстро случилось. Так быстро, что мы даже этого не заметили.

В моих примерах клинг намеренно искажает финальный образ актёра в генерации. Это как раз защита авторских прав, из-за ограничений на генерацию звёзд. Но если подать не текст, а картинку — ограничения исчезают

Было крипово
Стало сильно лучше
Иногда — всё ещё крипово
Мы находимся здесь

#заметка #референсы
Архитектура победила логику кнопок

Интереснейший артефакт финского промышленного дизайна и интерфейса управления устройством из 1970-х встретили сегодня в съемочной локации

KONE — крупная финская машиностроительная компания, основанная в 1910 году и специализирующаяся на производстве: 
– лифтов 
– эскалаторов 
– другого подъемного оборудования. Кстати, kone по-фински и будет «машина», так что нейминг максимально простой и честный. Машина так машина, как скажете

Работает на нашем рынке еще со времен Российской империи. 
Сотрудничество продолжалось и в СССР, и в новой России — без перерывов

С 1952 по 1991 годы компания поставила в СССР более 7000 лифтов различных модификаций

А вот этот конкретный лифт все еще функционирует в здании № 1 по Настасьинскому переулку в Москве

Fun fact:
Из-за особенностей архитектуры (два здания объединены в одно) — 
на панели управления отсутствует 2-й этаж

#мысли #обучение #edtech
🧠 Я учился водить или тыкать кнопки?

«Ваш курс не обновляется.
Ваш продукт не актуален.
Вышел новый Kling.
В Runway поменялся интерфейс.
Figma обновилась.
Ничего не понятно — за что вы берёте деньги?
Это что за курс такой?»

Давайте поговорим об этом

В автошколе, чтобы получить права, вы учитесь управлять автомобилем.
Любым автомобилем — потому что вам передают основные правила и алгоритмы управления.
Алгоритмы принятия решений — те же самые ПДД
Вы платите за это обучение

Покупая автомобиль, вы адаптируетесь к его особенностям управления — положению руля, расположению кнопок и панели управления, навигации, пиктограммам, пользовательскому интерфейсу. К функциям, которые предлагает вам автомобиль

При этом потом вы сами выбираете автомобиль по стоимости и нужному функционалу.
Но если что-то в интерфейсе или управлении не так — что делаете?

Открываете интернет, Google, руководство пользователя и выясняете, как управлять именно этой моделью автомобиля.
Как настроить под себя. Сделать комфортной. Заставить выполнять свои задачи

С утра включил обогрев руля? А можно ли удалённо? Что будет с зарядом аккумулятора в холоде?

Но вы же не идёте в автошколу с претензией: «Вот, конкретно с этим автомобилем меня не научили управляться»?

Потому что правила и алгоритмы применимы к любому автомобилю. А проблему с адаптацией к данному модельному ряду вы решаете через собственный опыт и материалы от производителя. Это не причина разбираться с нуля

С нейросетями, вообще с любыми цифровыми продуктами,
как и с любым обучением — это абсолютно справедливая метафора

Хороший курс по нейросетям даёт мышление, подход и навыки,
а не обучает кнопке в конкретной версии интерфейса.

Да, скажете вы, а как же грузовики или автобусы?
Для этого требуется повышение уровня прав, то есть квалификации.

Это уже дообучение иному уровню инструмента.

Пример из нейросетей переход от Midjourney к нодовым системам ComfyUI с развёрнутыми локально моделями.

Но! Обновление интерфейса, новая фича, экран онбординга это просто новая модель того, с чем вы уже умеете работать.

📌 И эту разницу важно увидеть — чтобы не застыть в своём обучении и развитии.

Наша жизнь — это постоянные изменения и рост. Школа может научить нас сложению, вычитанию, делению и умножению.
Может научить пользоваться калькулятором.

Но вот как пользоваться именно вашей моделью калькулятора, как в нём менять батарейки — это вы прочтёте в инструкции. И разберётесь.

У меня также. Это нормально

#насмотрено #ai #монтаж

Kling 3 — первый AI-инструмент, который по-настоящему опасен

Два дня назад вышел Kling 3, и впервые за долгое время
речь идёт не про «вау-фичи», а про границу, которую мы пересекли.

Эксперимент режиссёра Simon Meyer*. Посмотрите этот ролик внимательно

Что это такое?

Это мимикрия под настоящую документалку. Да, это промо модели.
Но на самом деле Стивен Мейер рассказывает нам альтернативную историю полёта человека на Луну.

Это ещё один слой теории заговора. Какой она могла бы быть.

И Стивен Мейер умело использует возможности модели, подстраиваясь,
мимикрируя и повторяя приёмы настоящих телевизионных документалок.

Дело решает киноязык:

— монтаж

— интонации

— визуальные артефакты эпохи

Если вы не знаете, что это AI, вы поверите. Поверите, что на Луну летала съёмочная группа.
Настоящая

Основные преимущества, которые подчёркивают все промо Kling 3:

1️⃣ увеличенная длина генерации

2️⃣ возможность мультишота (то есть сборки ролика текстом из нескольких сцен,
подобно тому, как это делается в режиме Storyboard в Sora 2)

3️⃣ мультимодальные референсы. Это возможность в одной генерации опираться сразу на
картинки, видео и звук, задавая модели комплексный вход

Главное — он позволяет создавать убедительную альтернативную реальность.

И это ставит перед нами серьёзные этические вопросы. Где и куда мы можем зайти в рамках своих фантазий
о том, как могло бы быть?

И какую ответственность мы должны нести, если рассказываем такие альтернативные истории, не предупреждая никого заранее?

*принадлежит Meta Platforms, Inc., деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории РФ

#мысли #ai #llm #gpt

Если вы пишете тексты без AI в 2026 году, вы просто замедляете себя

💀 Меня недавно назвали «нейронкой» в комментариях на DTF
— Да. Каждый текст в этом канале проходит через LLM.
И это не компромисс. Это норма.

Более того, сейчас чуть ли не вообще каждый мой текст проходит через llm
И ни капельки не жалею

Ну ок, сообщения в личных чатах пишу сам.
Короткие формы не требуют прохода

Давайте честно?

Вы:
— гуглите
— читаете статьи
— опираетесь на чужие исследования
— используете автопроверку грамотности
— копируете формулировки

Когда работаете в библиотеке, вас мучает чувство стыда?
Но как только появляется LLM — вдруг возникает моральная паника

1️⃣ Мои ли мысли сейчас перед вами? →
100%

2️⃣ Выгрузил ли их именно я сам ( сделал ли когнитивную работу по формулировке) ? →
Абсолютно

3️⃣ Искал ли варианты, крутил ли с GPT? Пробовал ли разные слои и стили? →
Конечно

4️⃣ Если что-то понравилось в работе GPT, могу ли его вариант взять в итоговый текст, набор данных, презентацию, куда-угодно? →
Естественно

Это же ассистент, помощник.
Он для этого и нужен

5️⃣ Делаю ли проход форматирования текста — его технической структуры, читаемости, грамотности, пунтктуации?
Каждый раз

Мне приятно читать структурированный, адаптированный
к вертикальному скроллу, разбитый на абзацы текст.
Хочу, чтобы вам тоже было приятно

не ведитесь на вот такой авторский голос без знаков препинания заглавных букв
это все элементарно можно заложить в промпт
слушайте голос и смысл, а не внешнюю оболочку

Рекомендации LLM по каждому из пунктов текста строго опциональны.
Никакая нейросеть ничего сюда сама не постит

Нейросеть придумывает, нейросеть грешит пафосными формулировками,
нейросеть раскидывает по тексту эмодзи россыпью

LLM это калькулятор для текста

Итоговый текст это суть именно мыслей автора,
в обрамлении и фишечках, которые рекомендовал калькулятор
с учётом задачи конкретного текста

Сколько фишечек развесить — решать автору.
Нравится или нет — решать читателю
Ваши реакции — цикл обратной связи.

✅ Далее начать заново, улучшить, повторить

Так и должна строиться работа с любыми инструментами,
в том числе и LLM, нейросетями вообще.

Отказываться от плодов научно-технической революции,
варить условный кофе на костре, считать на костяных счетах — глупо

Забыть, из-чего складывается вкус текста, вкус кофе,
забыть таблицу умножения — ещё глупее

Используя инструменты, ищите баланс

В следующем посте расскажу, как использую обработку текстов LLM в ежедневной работе и дам пару промптов

#насмотрено #ai #мем #mashup

Анатолий Ефремович vogue

Лучший mash-up в эту пятницу — 50 оттенков служебного романа от нейрохудожника Svetozar Ai

Кстати, таких результатов можно добиться в связке Omni reference в Midjourney+ Kling 3

Обратите внимание на галлюцинации в типографике (плакаты на стенах)