Искусство от студии «Тихая» и Якова Хорева, текст и фото от меня, альманах «Среда создания» от Noodome.
Писала я это давно, кажется, ещё в мае, потом всё отредактировали, но общая суть сохранилась. Это навык: спокойно отпускать текст и знать, что он живёт своей жизнью, а ты своей. Рассказала довольно личные вещи.

Суть всего этого мероприятия в двух вещах. Во-первых, если это поможет кому-то пережить и пройти через жёсткие личные трагедии и никогда-никогда-никогда не сдаваться, то я сделала это не зря.

Во-вторых, я абсолютно не тщеславна в публичности. Мне не нравится греметь, как пустой таз. Если я могу сидеть дома и заниматься своими делами, то хрен я выйду из дома. Но рассказывать интересные истории, доносить что-то полезное для жизни людей — всё это имеет право на место в моей жизни. Даёт новые и бешено интересные знакомства, дружбу и ресурсы для реализации моих долгосрочных целей.

Но! Тщеславна я в другом. Это видно по тем, кого я считаю крутыми и чьё мнение вообще имеет для меня вес. Это люди, у которых я училась и с которыми работала (работаю), те, кто делает что-то по-настоящему актуальное и новое в мировом контексте. Те, для кого важно сделать общее дело по-человечески, не ломая по дороге других, но умея найти решение. Те, кто уважает людей, а значит и себя. Те, кто видит не только модные слова и быстрые инструменты, а направление движения науки и дальний горизонт, к которому мы бежим. Ну ладно, ползём. Мне искренне близки те, чьи цели больше и выше сиюминутной выгоды, кто строит свои проекты на десятилетия. Надеюсь, таких людей станет еще больше. 

Я вернулась и работаю в науке, и это, наверное, самая большая роскошь из возможных: говорить о настоящем и проверенном. И это чертовски дорого, будем честны. Вот это настоящий люкс, потому что это миллиардные вложения настоящих больших денег и старых семей во всём мире.

Сумочку, автомобильчик, яхточку купить дешевле, сильно дешевле.

У большинства учёных разговор в целом заведен с вечностью, и они всё время продолжают учиться. Через потери мы начинаем видеть настоящее и понимать, на что действительно стоит тратить жизнь. Всем спасибо, пятиминутка пафоса окончена, приятного чтения. Пойду почищу свои научные “Авгиевы конюшни” (данные).

Умер человек, который знал о наших эмоциях больше, чем мы сами.  Пол Экман (1934–2025) 

Его вклад:

1. Теория шести (семи) «базовых» эмоций

Он предложил идею, что есть небольшой набор эмоций, которые распознаются по лицу почти везде в мире:
радость (happiness),
печаль (sadness),
гнев (anger),
страх (fear),
отвращение (disgust),
удивление (surprise),
позже добавил презрение (contempt).

Показал в экспериментах, что люди в разных странах чаще, чем случайно, выбирают эти эмоции, когда им показывают типичные фотографии лиц (Ekman, Sorenson, & Friesen, 1969; Ekman & Friesen, 1971).

2. FACS — «язык» для описания движений лица

Вместе с Уоллесом Фризеном он создал систему FACS — Facial Action Coding System, «Система кодирования действий лица» (Ekman & Friesen, 1978). В FACS каждое небольшое движение или напряжение группы мышц лица называется Action Unit (AU) — «единица действия». Например, поднятие уголков рта — одна AU, сморщивание носа — другая, поднятые внутренние края бровей — третья. Позже система была обновлена и расширена (Ekman, Friesen, & Hager, 2002). 

Важно: FACS сам по себе не эмоции, а анатомически «алфавит» движений лица:
мышца → действие → номер AU. Этим сейчас пользуются психологи, врачи, нейросети чтобы описывать мимику.

3. Микровыражения

Экман популяризировал понятие micro expressions. Это очень короткие (доли секунды) всплески мимики, которые возникают, когда человек переживает сильную эмоцию, но пытается её скрыть или «собраться» (Ekman & Friesen, 1969, 1975). Написал об этом книги «Unmasking the Face: A Guide to Recognizing Emotions from Facial Clues» и “Telling Lies”.

На этой идее потом выросли: тренинги по распознаванию микровыражений и «скрытых эмоций», программы для спецслужб, и, конечно, сериал «Lie to Me», напрямую вдохновлённый работами Экмана.

4. Связь эмоций с автономной (вегетативной) нервной системой

Ещё одна линия его исследований — как эмоции проявляются в теле. Экман изучал автономную/ вегетативную (Рус) нервную систему (англ. autonomic nervous system, ANS) — ту часть нервной системы, которая автоматически управляет сердцем, потоотделением, расширением сосудов и т.п. В знаменитой статье в Science Экман с коллегами показал, что такие показатели тела немного, но систематически различаются для разных эмоций (Ekman, Levenson, & Friesen, 1983).  Позже в журнале Psychophysiology была показана похожая картина для чисто волевых мимических поз (Levenson, Ekman, & Friesen, 1990). 

5. Культурные «правила демонстрации» — display rules

Экман ввёл и развил термин display rules — «правила демонстрации» эмоций. Это культурные нормы, которые задают, кому, где и когда можно показывать эмоции, а когда их надо скрывать или приглушать (Ekman & Friesen, 1969; Ekman, 1972).

Есть условное биологическое ядро выражений (частично универсальные паттерны мимики). А поверх него работают культурные фильтры, которые усиливают, приглушают, маскируют или подменяют выражения в зависимости от контекста, статуса собеседника и норм общества.

Уважаю. 

Если вам нужен идеальный ice-breaker на свидании с умным и слегка циничным чуваком — то вот вам. Краткий пересказ, чтобы не гуглить за столом.

Горжусь до посинения, что была на его лекциях в Бостоне, в Northeastern University. Он там рассказывал, как знания о мозге применяются в архитектуре ИИ. Я про Яна ЛеКуна — одного из отцов-основателей той самой ИИшечки, в каком виде мы её сейчас знаем.

И вот сейчас этот самый лауреат премии Тьюринга официально объявил, что уходит из той-самой-которую-нельзя-называть (Meta, организация, признанная экстремистской и запрещённая в России), и будет делать стартап по Advanced Machine Intelligence (AMI) — воплощение его идеи о “advanced machine intelligence” вместо всеобщего зацикливания на LLM.

Пока Илон и компания меряются сроками конца света (“AGI через три года”, “через пять лет”, “ну вообще уже почти завтра”), ЛеКун выходит и спокойно говорит: вообще-то «AGI» не существует. Человеческий интеллект сам по себе не “общий”. Мы отлично считаем, но забываем, куда положили ключи; пишем статьи, но не можем собрать шкаф из IKEA без матов. Зачем тогда придумывать мифический “общий разум” для машин?
Вместо этого он предлагает честный термин — human-level AI. И сразу добавляет: даже до него нам очень далеко.

Чего не умеют нынешние ИИ-игрушки, даже самые модные модели с миллиардами параметров: — по-настоящему рассуждать, а не играть в статистическое “угадай следующее слово” (reasoning); — планировать, держать в голове длинную цепочку шагов, а не два экрана чата (planning); — иметь устойчивую, не одноразовую память (persistent memory); — понимать физический мир, а не только его текстовые описания (understanding the physical world).

Без этого всё и буксует: автопилоты, которые иногда “не замечают” грузовик или бабульку; роботы, которые не могут хакнуть посудомойку; голосовые ассистенты, годные максимум на будильник и включить музыку.

То есть он не фанат LLM. С одной стороны, это монстры бесполезной информации: чтобы человек прочитал тот объём текста, на котором тренируют топовую модель, ему понадобилось бы где-то 100 000 лет. С другой — они не видели мира. Они не нюхали, не слышали, не обжигали пальцы об сковородку и не наступали босиком на лего.

Типичный четырёхлетний ребёнок, по оценкам ЛеКуна, успевает прогнать при обучении в 50 раз больше сенсорных данных, чем самая жирненькая LLM, если считать не только текст, а весь поток. Поэтому он и говорит: пока архитектура не изменится, “языковые” системы не допрыгнут до человеческого уровня интеллекта. Сколько бы GPU на них ни пожгли.

Вместо новой религии LLM он предлагает objective-driven AI, систему, которая: — живёт ради конкретных целей, заданных людьми; — учится через сенсоры и видео, наблюдая, как устроен физический мир; — строит внутри себя “модель мира”, чтобы предсказывать последствия действий; — меняет свою память под это — не просто хранит, а переупаковывает опыт.

В этой логике машины в какой-то момент действительно могут обогнать людей. Но точно не “в следующем году”. И вишенка на торте — ЛеКун запускает стартап.

То есть человек, который помог построить нынешний ИИ-мир, фактически говорит: «Ребята, языковые модели — это классно, но тупик, я пошел. Настоящая история начнётся там, где мы перестанем притворяться, что мир состоит только из текста».

И это уже не просто новость, а хороший тест на совместимость: если человек, с которым вы на свидании пьёте вино, понимает, почему эта позиция важнее, чем очередной релиз LLM, — с ним, возможно, можно жить, а не только мемовничать. Макс, спасибо за наводку.

P.S. Добавлю цинизма. Помните анекдот, про моряков и футболистов? А я перефразирую: «У меня всю жизнь только одна любовь — PhDюки». Если смотреть на «мальчиков из ИИ» как на портфель опционов для умных девочек, то совокупно это шикарный актив.  учёный Демис Хассабис (Demis Hassabis) сидит на примерно $0,5–0,6 млрд, учёный Илья Сутскевер (Ilya Sutskever) Safe Superintelligence новый AI-миллиардер >$1 млрд, Дарио Амодеи (Anthropic) — $3,7 млрд. 
«Лучшие друзья девушек — это варианты». 

Так, понеслось! У нас новая самая молодая миллиардерша в мире — балерина с образованием в когнитивной науке. ТАДАМ! 

Теперь серьёзно: у нас новые self-made миллиардеры. Она красивая, а он в кроссовках On Cloud. 

29-летние Луана Лопес Лара и Тарек Мансур учились в MIT и получили бакалаврские степени по Computer Science и Mathematics, а также Master of Engineering (MEng).

У Луаны есть исследовательский трек в вычислительной когнитивной науке и Human-Computer Interaction (MIT  CSAIL), Computational Cognitive Science Laboratory (там же Max Kleiman-Weiner, Josh Tenenbaum). Есть очень интересная MITшная диссертация - «computational foundations of human social intelligence”, для интересующихся.

А в детстве она ходила в “Ballet school of Bolshoi”, это реально школа Большого театра (Бразилия), медали на олимпиадах по астрономии (золото) и математике (бронза).

Что именно они изучали на уровне дисциплин? По публичным источникам видно набор “CS + математика + инженерный трек”. А это обычно означает сильный упор на алгоритмы, вероятности/статистику, системы/фазовые переходы и прикладную математику. У Луаны ещё и вычислительные модели человеческого обучения/инференса — это прямо профиль Computational Cognitive Science группы MIT (“computational basis of human learning and inference”, моделирование + симуляции + поведенческие эксперименты). Прекрасно!!!

Практика “рынки/квант” до Kalshi:
Bridgewater, Five Rings Capital;  Goldman Sachs, Citadel (+ старт идеи/работа в finance в MIT-окружении). Ну вы какбэ в курсе, что это прям довольно круто на мировом уровне. 

Их компания Kalshi — это сайт-биржа, где люди не покупают акции, а ставят деньги на то, случится ли какое-то событие (выборы, погода, спорт и т.п.): ты покупаешь «да» или «нет»-контракт, например на $1, если событие произойдёт, и $0, если нет, поэтому его цена в центах выглядит как «вероятность» (40¢ ≈ 40% вероятность). Специальные алгоритмы биржи собирают все заявки людей и автоматически сводят тех, кто хочет купить, с теми, кто хочет продать, а между ними есть такая “пристройка”, чтобы всегда было достаточно заявок и цены быстро реагировали на новые новости. За счёт этого сервис даёт пользователям простой способ «поставить» на любое событие и увидеть, во что рынок оценивает его шансы, а сама компания зарабатывает на комиссиях с каждой сделки и на обслуживании таких рынков (инфраструктура, API, особые сложные «комбо»-контракты и т.п.). 

Короче, это как тотализатор, но на что угодно, а над этим прикручен “мозг” — вероятностная аналитическая машина для многих событий в мире, которая следит за всем происходящим — и за поведением людей внутри, и за событиями снаружи в мире — и анализирует. Это такая популяционная нейроэкономика с трейдингом, тотализатор на максималках. Вот это я понимаю данные для анализа и понимания человеческого поведения. Посмотрим, не закрутят ли им гайки. Хотя, их главный конкурент Polymarket и они получили разрешение. И это типа не букмекерские услуги, а торговля деревативами. Как они это пробивали и как помогли выборы Трампа почитать тут. Посмотрим, посмотрим. 

Спасибо, что посмотрели на то, как выглядит моя прокрастинация.

Мне надо на комментарии ревьюеров по статье ответить, а я тут ошиваюсь. Но не могла не поделиться, из серии “а я говорила!”. Классно же, что молодые и красивые показывают себя в деле!

Планировала вообще-то разнести тут немного любителей философии сказок, но это как-нибудь потом.

Пара-пара порадуемся!