Дизайн: X-wing (крылья крестом для эффективного полёта) + квадрокоптерные винты (4 основных + маленькие пропеллеры). Есть катапультный запуск и пневматический запуск из многоразовых коробов на бронемашинах, переносной транспортной пусковой установке, а так же запуск с БПЛА самолетного типа, либо авиации. Вес этого дрона 12 кг, двигатель электрический, скорость до 220 км/ч.

Дальность: до 100 км (за пределами прямой видимости, т.е. дрон может лететь на сотню километров, когда оператор его уже не видит ни глазами, ни через простую радиосвязь без ретрансляторов, ретриком может являться дрон самолетного типа).

Что он бьёт: артиллерию, бронетехнику, укрепления. Несёт противотанковую/противоструктурную боеголовку.

Главная фишка - ИИ на борту:

- Полностью автономный: даже если связь пропала или враг глушит (РЭБ/джемминг) - дрон сам ищет цель, переопознаёт её и атакует. Не нужен постоянный сигнал с оператора.

«EW-immune» - устойчив к электронным помехам, это проверяли в реальных условиях.

- Можно обновлять ПО по воздуху, адаптироваться под новые угрозы.

- Работает в рое через платформу «Altra» (своя система Helsing) - несколько дронов + разведка + артиллерия координируются вместе.

Человеческий контроль:

оператор всё равно в цикле («human in/on the loop») для ключевых решений. Если связь отрубают - дрон сам ищет цель по картинке, переопознаёт и бьёт.

Точность в бою — около 36%

Если HX-2 в полном автономном режиме (связь с оператором потеряна) - он целится только в военные цели, которые распознаёт его ИИ по картинке.

Это не "убить всё подряд", как в sci-fi. Всё строго по алгоритму.

Как именно он выбирает цель:

Сенсоры: гимбальная камера EO/IR (обычная + тепловизор). Видит днём/ночью, в тумане, через дым частично.

AI на борту (edge AI, работает без интернета):

Обучен на тысячах реальных фото/видео военной техники.

Распознаёт конкретные классы:

• Артиллерия (гаубицы, РСЗО, миномёты, самоходки)

• Бронетехника (танки, БМП, БТР, разведмашины типа BRDM-2)

• Колёсные/гусеничные военные машины — грузовики, тягачи, логистика в военном контексте

• Командные пункты, инженерные сооружения, ремонтные бригады, радары, склады

Гражданские машины, автобусы, легковушки - без военного груза - камуфляжной формы - игнорирует (вшито в правила ведения боя, чтобы не убивать/не ранить гражданских, но машины с пометками замечает, так что по сути гражданские не застрахованы)

Важно ли цвет машины, силуэт или другие детали?

Силуэт и форма — самое важное (очень важно!).

ИИ смотрит на контуры, пропорции, характерные элементы (башня танка, ствол арты, кузов грузовика с тентом/ящиками, антенны).

HX-2 использует EO/IR (обычная камера + тепловизор), так что силуэт + тепловая сигнатура; двигатель, выхлоп, люди внутри) - ключевые признаки.

Если силуэт типичный для военной техники (например, Газель с тентом и камуфляжем выглядит, как "военный транспорт") - ИИ классифицирует как военную цель.

Цвет машины — мало влияет (не критично).

Современные нейросети устойчивы к цвету: они обучаются на фото в разных условиях освещения, камуфляже, грязи, снегу.

Зеленый/камуфляж/серый - типично, но если машина ярко-красная или белая, но имеет военный силуэт + контекст (колонна, груз, люди в форме) - ИИ всё равно может захватить цель.

Цвет помогает только в крайних случаях: если машина полностью "гражданская" по цвету и без признаков военного использования - вероятность ниже.

Против тепловизора цвет вообще бесполезен - IR видит тепло, а не краску.

Другие важные детали:

Тепловая сигнатура (очень важно ночью/в тумане) — двигатель, люди, выхлоп.

Контекст (движется по дороге в тылу, рядом позиции, антенны, ящики БК) - ИИ оценивает не только объект, но и сцену.

Движение (мобильные цели отслеживаются лучше).

Размер/масштаб (маленькие легковушки реже берут).

Процесс выбора (секунды):

Летит в район по визуальной навигации (сравнивает ориентиры на земле с загруженной картой - без GPS).

Кружит и сканирует землю камерой.

ИИ анализирует каждый объект:

• Классифицирует (это танк? это артиллерия?).

• Оценивает pKill (вероятность уничтожения) и приоритет.

• Выбирает самую ценную/ближайшую цель из тех, что совпадают с заданием.

Если несколько целей - берёт ту, где выше шанс попадания.

Что происходит дальше:

Связь есть ? ИИ показывает оператору фото цели + «предлагает атаковать». Человек нажимает «да» (human on the loop).

Связь пропала ? дрон сам переопознаёт цель и идёт в пике (именно это делает его «EW-immune»).

Финальная фаза (последние 500–800 метров):

Дрон уже «locked» - летит точно в центр цели и не меняет решение.

Даже если ты резко свернёшь, он может скорректироваться по картинке.

Защита от HX-2 (или похожего автономного дрона-камикадзе) - это слоёная система.

HX-2 летает тихо (особенно на планировании с выключенными моторами на финальном заходе), устойчив к РЭБ, имеет ИИ-донаведение и отключает видео/радио на атаке, чтобы его не засекли детекторы поздно. Полной защиты нет, но комбинация работает в 50–80% случаев

Разделим на два сценария: заранее перехватили (обнаружили на подлёте) и секунды остались (он уже над тобой, планирует или пикирует).

1. Заранее перехватили (обнаружили на 1–5 км, 30–120+ секунд до удара)

Это лучший сценарий - шансы спасти технику/людей высокие.

Порядок действий (по приоритету):

- Раннее предупреждение ? сразу всем: "Дрон на подходе!".

Активный перехват (hard kill):

- Запуск дрона-перехватчика (FPV-охотники) - если они в воздухе на патруле или на старте, догоняют и таранят/сбивают сеткой.

- Зенитные пулемёты/дробовики с воздушными подрывами - стреляют по силуэту в небе (лучше с трассерами).

- Антидроновые ружья + дробь (типа охотничье ружьё 12 калибра с картечью/дробью №00) - "бьют как уток", сбивают винты/корпус даже без точного попадания

Пассивная защита:

Дымзавесы - кидайте РДГ-2, ВДГ, дымовые шашки или жгите любую хуйню. Плотный дым ослепляет EO/IR камеру. ИИ - дрон теряет цель и может уйти в поиск заново или промахнуться.

Резкие манёвры колонны - зигзаг, рассредоточение, газ в пол в разные стороны.

Ложные цели - если есть время, подставь ложную цель (Газель/УАЗ с теплом/сеткой) - HX-2 может переключиться на фейк.

РЭБ - включай мощный направленный джемминг/спуфинг ориентиров - даже если ИИ автономный, иногда сбивает с курса на финале.

2. Секунды остались (он уже над тачкой/позицией, планирует или в пике — 5–30 секунд)

Время критично - дрон пикирует, моторы часто выключены (бесшумный планирующий режим), видео отключено.

Перехват почти невозможен.

Порядок действий (секунды решают):

1) Водитель - манёвр немедленно:

- Газ в пол + зигзаг (резкие повороты влево-вправо каждые 1–2 секунды).

- Резко тормози/газуй/сворачивай - ИИ-камера теряет трекинг при быстрых изменениях (даже автономный HX-2 корректируется по картинке, но не мгновенно).

- Рули прямо в укрытие: за бетонные блоки/плиты, в кювет, овраг, под мост/навес, в лесопосадку.

Главное - сломать прямую видимость/линию атаки.

2) Все быстро - выпрыгивайте и разбегаетесь:

- Двери нараспашку заранее.

- Выпрыгиваешь в полной экипировке (бронежилет с плитами, шлем, разгрузка с аптечкой). (А ТАМ КАК ПОЛУЧИТСЯ)

- Разбегаетесь в разные стороны от машины. (минимум 20–30 метров друг от друга) - дрон чаще бьёт по технике, а не по одиночным людям.

- Беги/падай за укрытие: бетон, кювет, дерево, яму. Ложись лицом вниз, руки/ноги под себя.

3) Огонь по дрону:

Лучше всего дробь/картечь (12 калибр) - создаёт облако, сбивает даже при промахе.

4) Дым/ослепление:

Кидай дымовые гранаты сразу (если в кармане/машине) - плотный дым на 5–10 секунд может сорвать финальное наведение. (По умному заранее сделать на машине блоки с дымовой завесой, если у вас есть взрывотехник, то доебите его, чтоб он сделал вам стационарные дымы на технику)

Главное правило: Двигайся хаотично + прячься + ослепляй. Стоять/медленно прямо ехать = смерть.

Еще отдельно подробно про куда бьет дрон.

HX-2 бьёт в ту часть машины, где наиболее вероятно максимальное поражение цели - чаще всего в центр массы / критические зоны, но с сильным уклоном на тепловую сигнатуру (горячие части).

Вот как это работает на практике :

- Двигатель / моторный отсек — самая частая цель

Это самая горячая часть машины (тепловизор IR видит её как яркое пятно).

HX-2 использует EO/IR (визуал + тепловизор), так что двигатель — топ-приоритет: высокая температура + это критическая уязвимость (взрыв топливных баков, пожар, остановка).

- Для грузовиков/Газелей/Соболей/УАЗов — бьёт в переднюю часть (под капот) или середину, где мотор.

- В бронетехнике (танки/БМП) — часто в моторно-трансмиссионное отделение (задняя/средняя часть).

- Боекомплект / топливные баки.

Если ИИ видит "вспышки" или сильный нагрев, то целится туда.

Для УАЗ/Газелей — баки часто под кузовом/в середине — взрыв даёт вторичный эффект.

- Кабина / экипаж

Если цель — машина с людьми (тепловые пятна от людей внутри/снаружи), может бить в кабину (чтобы вывести из строя экипаж/водителя).

Но приоритет ниже, чем двигатель/БК - ИИ оптимизирует на вероятность уничтожения техники, а не только людей.

- Центр корпуса / крыша

В терминальной фазе (последние 500–800 м, "terminal guidance") дрон пикирует сверху или под углом.

Часто бьёт в крышу или верхнюю часть — там тонкая броня (если есть), легко пробить, и осколки/ударная волна поражают всё внутри.

Для лёгкой техники (Газель/Соболь) — крыша или бок, где кузов.

Из всего этого следует правило для лёгкой техники (УАЗ, Газель, Соболь, военный грузовик):

Сидеть/лежать нужно как можно дальше от самых горячих и уязвимых зон - то есть НЕ спереди и НЕ в центре.

Оптимальные места в тачке (по приоритетам HX-2):

- Самое безопасное - задняя часть кузова / грузовой отсек (если тент/фургон)

- Средне-опасно - кабина, но сбоку/сзади кабины

В колонне - старайся ехать не первым (HX-2 берёт первую подозрительную цель).

Если машина с тентом - задний угол кузова - там меньше шансов на прямое попадание

Точная точка удара (двигатель/баки/крыша) - это не раскрыто официально (военная тайна). Это выводы аналитиков из практики фронта.

Учитывая что он все-таки на 36% на практике поражает цель, то удар будет - как получится.

Видео тестов 4 месяца назад (в тестах 100% поражений)

Еще HX-2 не висит часами как большой БПЛА - он на миссии может быть до 30 минут.

Bloomberg пишет, что у хохлов есть их "несколько сотен в месяц" с начала 2026, к марту вероятно 1000–2000 доставлено

Оценки: ~$30000 за штуку (оценка прессы, а не подтверждённый прайс)

Также пишут, что в тестах ВСУ в январе заявленные автономные функции работали не так как заявлено - без оператора дрон часто не проводил удар, поэтому Helsing что-то дорабатывали, были паузы в поставках.

Но в целом он работает автономно: оператор задает район поиска + словесное описание/тип цели, дрон выходит в район, ищет объект и бьет.

Тесты в январе проводил 14-й полк Сил беспилотных систем c 1000 штук, после этого еще 5 неназванных подразделений запросили к себе данные дроны.

Сами немцы на конфереции о своем дроне пишут, что у него самое сложное - последние 3 секунды атаки. Если ошибки на маршевом участке успевают компенсироваться, то вот в терминальной фазе дрон должен за миллисекунды учитывать ветер, своё движение и смещение цели, иначе он просто врежется в землю мимо цели.

Это значит, что резкие маневры могут помочь, но это опять - это секунды и для водилы.

Также пишут, что дальше они хотят бороться с дымом. Они сами проводили тесты, как экипаж атакуемой машины создавал дым и разрывал линию визирования на финальном участке. Использовали дымовые гранатометы.

Но лучше всего, конечно, раннее обнаружение + дрон-перехватчик. Именно этим Palantir / ЦРУ + ВСУ параллельно занимается щас - созданием ИИ перехватчиков - автономных. Так как вот эти экстренные меры за 30 секунд - это все отчаянные последние шаги.

ВСЕМ ВНИМАТЕЛЬНО ОЗНАКОМИТЬСЯ! ДОВЕДИТЕ ДО ЛИЧНОГО СОСТАВА.

Это вовсе не шутки, от этих дронов погибло уже много наших бойцов.

Берегите себя и знайте врага в лицо.

Доклад закончил, ваш Егор Тринадцатый.

Утечки данных и нарушения безопасности

• Утечка данных Telus Digital.

ShinyHunters утверждают, что украли почти 1 Петабайт (ПБ) данных из Telus Digital, используя облачные учётные данные. В результате раскрыта конфиденциальная информация десятков компаний.

• Утечка данных в Bell.

Скорая помощь Bell столкнулась со вторым взломом данных за год — под угрозой оказались данные более 237 000 человек. Атаки включают требование выкупа от Medusa и освещают проблемы кибербезопасности в здравоохранении.

• Атака на Министерство внутренних дел Италии.

Предположительно китайские хакеры проникли в Министерство внутренних дел Италии, извлекая конфиденциальные данные о тысячах полицейских агентов и политических беженцев.

• Уязвимость плагина Ally для WordPress.

Уязвимость к инъекции SQL в плагине Ally WordPress привела к краже данных на более чем 200 000 веб?сайтах.

• Атака Vishing на поставщика Ericsson.

Целенаправленная атака на стороннего поставщика скомпрометировала конфиденциальные данные для более чем 15 000 сотрудников и клиентов Ericsson в США.

Кибератаки с требованием выкупа

• Akira vs Mh Soluciones.

Хакеры Akira нацелились на Mh Soluciones, угрожая утечкой 85 ГБ конфиденциальных данных, включая идентификаторы сотрудников и государственные контракты.

• Атака Akira на Extreme Trailers.

Группа Akira утверждает, что извлекла 15 ГБ конфиденциальных данных (документы сотрудников и информация о клиентах) у производителя Extreme Trailers.

• Атака Nightspire на Giaroli S.A.S.

Nightspire нанесла удар по Giaroli S.A.S. атакой вымогателей.

• ?Кибератака на Porsche Center Fulda.

Зафиксирована мощная кибератака на Porsche Center Fulda разоблачает уязвимости автосалонов класса люкс.

• Ransomware против медицинского центра Университета Миссисипи.

Группа хакеров нацелилась на медицинский центр Университета Миссисипи, угрожая безопасности жизненно важных данных и операций здравоохранения.

• Ailock против England Hockey.

England Hockey стала жертвой группы Ailock, что вызвало опасения по поводу уязвимости спортивных организаций к киберпреступности.

Уязвимости и патчи

• Apple срочно выпустила экстренные обновления для старых iPhone и iPad.

Компания исправила критические уязвимости в WebKit и ядре после обнаружения активных эксплойтов.

• Coruna Exploit Kit.

Apple срочно исправила старые iPhone и iPad, чтобы заблокировать ряд функций Coruna, связанных вредоносным шпионским ПО.

• Splunk и Zoom исправили критические уязвимости.

Компании быстро отреагировали на угрозы повышенния доступа к корпоративным системам.

• Уязвимость в Palo Alto Networks Cortex XDR Broker VM.

Баг позволяет злоумышленникам с доступом администратора извлекать и модифицировать конфиденциальные данные.

• Cisco снова лагает багами.

Cisco исправила критически важные уязвимости безопасности в своих продуктах, подчеркнув риски цепочки поставок.

• Уязвимость cURL.

Критическая уязвимость в cURL была тихо исправлена до глобального инцидента безопасности.

• Баги n8n.

Две критические ошибки в платформе автоматизации позволили хакерам получить полный контроль над серверами.

• Очередной баг Cisco IOS XR.

Cisco исправила баги, которые могли позволить захватить админ?контроль сетевых маршрутизаторов.

Ботнеты и вредоносное ПО

• ?Закрыта SocksEscort.

Международные копы разрушили SocksEscort — десятилетнюю прокси?сеть, захватившую тысячи маршрутизаторов.

• Обнаружена активность KadNap: глобальный прокси?ботнет.

Кампания KadNap захватила более 14 000 маршрутизаторов, превратив их в глобальный прокси?ботнет.

• BeatBanker рушит защиту Android.

BeatBanker крадёт банковские учётные данные, захватить крипто?кошельки и майнить Monero.

• PixRevolution – очередное редоносное ПО для бразильской системы PIX.

PixRevolution захватывает денежные переводы в режиме реального времени, используя живых операторов и поддельные скриншоты.

• Зафиксирована эволюция вредоносных программ для Android.

Шесть семейств вредоносных программ нацелены на банковские приложения, мгновенные платежи Pix и крипто?кошельки.

Фишинг и социальная инженерия

• Фишинговые письма с QR?кодами.

Отмечена волна фишинговых писем с QR?кодами нацелена на владельцев кошельков Ledger и Trezor, используя просочившиеся адреса из прошлых утечек данных.

• ?Фишинг на основе ИИ.

Фишинговые атаки на основе ИИ проходят сквозь фильтры электронной почты, используя технологии и человеческую психологию.

• ClickFix. Продолжаются атаки на macOS.

Кампании ClickFix используют доверие пользователей macOS, заманивая их в запуск вредоносных команд и устанавливая MacSync infostealer.

• Фишинговая кампания Microsoft 365.

Новая волна фишинговых атак использует защитные системы CloudFlare, чтобы скрыть операции по краже учётных данных у пользователей Microsoft 365.

Кибербезопасность и геополитика

• ?Кибер?шторм в США.

«Коалиция желающих» предупреждает о росте кибератак на критическую инфраструктуру США. Эскалация связанна с Ираном.

• Хактивисты Хандалы против Раза Циммта.

Группа Хандала (Handala) хакнула жизнь Раза Циммта, ведущего израильского аналитика по Ирану.

• Цифровой АД против Финляндии.

Вышел в свет доклад киберведомства Финляндии по безопасности за 2026 год, где они жалуются на российских и китайских хакеров.

• Salt Typhoon vs Американских телекоммуникационных гигантов.

Хакерские кампании группы Salt Typhoon усили активность в сфере кибершпионажа.

• ?КНДР засветились. Северокорейские хакеры положили Polyfill и это неожиданно всплыло.

Обнаружена кибератака на цепочки поставок на Polyfill, связанная с северокорейскими хакерами. Легло более 100 000 веб?ресурсов.

Просто космос...

• Европейские страны не вывозят по одиночке и решили объединиться.

Обьявлен план Европы по объединению космических подразделений Airbus, Thales и Leonardo, который может поменять цифровой суверенитет в ЕС.

Bug Bounty

• Рекордные выплаты Google.

В 2025 году Google заплатил $17,1 миллиона охотникам за багами по всему миру.

Альтман предупредил, что растущее сопротивление становится фактором в гонке технологий. Хотя США пока опережают Китай, замедление темпов внедрения ИИ может стоить стране статуса лидера. Американскому бизнесу, научному сообществу и правительству необходимо форсировать интеграцию ИИ. Если действовать быстро, уверен Альтман, ИИ даст уникальный шанс для мощного экономического рывка и переосмысления социальных институтов.

businessinsider.com (https://www.businessinsider.com/sam-altman-ai-popularity-us-2026-3)

В Китае начали разработку стандартов для автономных ИИ-агентов.

Китайская академия информационных технологий начала создание нормативной базы для Claw-агентов. Поводом стал взрывной рост популярности проекта OpenClaw. Регламент должен решить проблемы безопасности и сделать работу автономных систем предсказуемой. В документе будут прописаны жесткие требования к качеству кода, прозрачности выполнения процессов, распределению пользовательских привилегий и минимизации рисков.

Академия уже открыла проект для обсуждения с экспертами отрасли, а к концу марта планирует запустить тестирование продуктов класса Claw на соответствие новым стандартам. Результаты проверок будут публично представлены на профильной конференции.

cls.cn (https://www.cls.cn/detail/2310509)

Илон Маск представил ИИ-систему, способную эмулировать работу IT-компаний.

Проект Macrohard, также известный как Digital Optimus, объединяет стек технологий Tesla и xAI. В основе архитектуры лежит языковая модель Grok в роли высокоуровневого навигатора. Она работает в тандеме с ИИ-агентом Tesla, который в реальном времени анализирует видео с экрана компьютера и напрямую управляет клавиатурой и мышью.

По задумке Маска, система сможет автоматизировать процессы разработки ПО до такой степени, чтобы полностью имитировать функции IT-корпораций. Само название Macrohard является прямой ироничной отсылкой к Microsoft.

Проект будет использовать проприетарные процессоры Tesla AI4 в связке с мощностями xAI на базе ускорителей Nvidia. Заявка на регистрацию одноименного товарного знака уже находится на рассмотрении в патентном ведомстве США.

reuters.com (https://www.reuters.com/business/autos-transportation/musk-unveils-joint-tesla-xai-project-macrohard-eyes-software-disruption-2026-03-11/)

Microsoft анонсировала Copilot Health.

Новый сервис работает как изолированное пространство внутри экосистемы Copilot. Его задача - агрегировать информацию о здоровье пользователя в единый профиль. Copilot Health интегрируется с более чем 50 гаджетами и напрямую подтягивает электронные медкарты из клиник США и результаты лабораторных исследований.

ИИ обрабатывает этот массив данных, чтобы находить скрытые паттерны и выдавать персонализированные рекомендации. Все ответы базируются на клинических базах и сопровождаются ссылками на верифицированные источники.

Copilot Health физически и логически отделен от основного чат-бота, зашифрован. Платформа сертифицирована по стандарту ISO/IEC 42001. На данный момент открыта запись в лист ожидания.

microsoft.ai (https://microsoft.ai/news/introducing-copilot-health/)

Claude AI теперь генерирует интерактивные визуализации прямо в диалоге.

Anthropic обновила свой чат-бот: теперь Claude умеет создавать кастомные графики, диаграммы и схемы прямо внутри переписки. Он сам анализирует контекст и, если визуализация помогает лучше раскрыть ответ, встраивает ее в ленту сообщений. Запросить нужную таблицу или даграмму можно и напрямую, причем сгенерированные элементы поддерживают интерактивность.

Новой функция отличается Artifacts. Артефакты открываются в отдельной боковой панели и сохраняются там постоянно. Встроенные же визуализации меняются или вовсе исчезают по мере развития диалога, подстраиваясь под текущую задачу. Обновление уже доступно всем пользователям и включено по умолчанию.

support.claude.com (https://support.claude.com/en/articles/12138966-release-notes)

Немного остановимся на этом предложении: "что-то по этому поводу испытывать... чтобы менять своё поведение".

Собственно, основные вопросы в нашем разговоре такими и будут: "зачем?" и "почему?". Именно они и нужны нам, чтобы выйти за привычные рамки мышления.

Вопрос такой: зачем вообще нужно всё то, что мы относим к категории "субъективное ощущение"? Чувства, эмоции, переживания и так далее - это ведь тоже функция организма. Теоретически могло бы быть иначе. То, что сейчас злит, могло бы вообще никак не ощущаться. Угроза жизни в теории могла бы вызывать восторг и эйфорию. Голод, чисто теоретически, мог бы пахнуть розами. "Восторг", "эйфория", "запах роз" - этого нет во внешнем мире, это мой организм производит для меня. А если он это производит, значит, это зачем-то нужно. В этом есть своя прагматика, своя биологическая рациональность. И ответа в духе "ну это нужно для выживания" здесь недостаточно. Ноги нужны для выживания, глаз нужен, чувство тревоги тоже нужно. Но само по себе это пока ещё ничего не объясняет.

Ответ у нас уже был выше: организм производит субъективные ощущения, чтобы модифицировать поведение. Точнее - чтобы направлять, усиливать, тормозить и перенастраивать его. У гнева есть своя прагматика: мешают, отнимают, вредят, лезут на моё - значит, нужно идти разбираться, защищаться, нападать, перераспределять ресурс. У печали есть своя прагматика: что-то испортилось, понесён урон, что-то стало хуже, и процесс уже завершён, - значит, остановись, замедлись, передохни, возможно, изолируйся, пересобери картину происходящего, усвой урок. То есть эмоция - это не просто "внутреннее состояние", а способ перевести организм в определённый режим действия.

Но здесь важно сделать ещё один шаг. Субъективное ощущение - это не просто внутренний толчок к действию. Это ещё и система внутренней разметки значимости. Именно через ощущения организм в буквальном смысле помогает нам различать: это важно или нет, это приближать или избегать, это моё или не моё, это потеря или шанс, это победа или угроза. И особенно важно то, что для человека очень большая часть такой разметки с самого начала социальна.

Именно через субъективные ощущения мы не просто "чувствуем мир", а считываем своё положение в мире людей. Кто мне угрожает, кто меня выбирает, кто меня отвергает, где я теряю лицо, где меня признают, где я нужен, где лишний, где я победил, а где проиграл. Иными словами, чувства и переживания - это не дополнение к психике, а один из её основных языков управления, причём в первую очередь в социальной среде.

Например:

У меня есть бананы, у меня забрали бананы - я злюсь.

Из-за того, что я злюсь, я иду разбираться.

Я забираю их обратно, съедаю, радуюсь - и в следующий раз с высокой вероятностью снова поведу себя сходным образом.

Да ещё и другим показываю, что так делать эффективно, - делюсь не только результатом, но и способом.

В алгоритме каждой эмоции содержится свой рациональный смысл: в ответ на такие-то стимулы организм подталкивает нас к таким-то действиям, чтобы получить А и не получить Б. Мы обычно об этом не задумываемся, потому что для нас "смысл" эмоций и чувств - это чаще всего словарная подпись. "Я чувствую вину за то, что сделал N". Но это ещё не объяснение. Это только название переживания, а не описание той функции, которую оно выполняет в системе.

По сути, очень многие психологические проблемы на базовом уровне выглядят так: в моём организме происходит что-то, я не очень понимаю, что именно, но из-за этого мне становится как-то, я чего-то не делаю или делаю не то, и результат мне не нравится.

Возьмём неочевидный пример: "я не знаю, чего хочу".

Что буквально происходит с человеком? Если разложить это по шагам, то обычно мы увидим не "отсутствие желаний", а множество повторяющихся эпизодов примерно такого типа:

-сижу;

-перебираю в голове слова, картинки, варианты;

-не испытываю того внутреннего сигнала, который дал бы ощущение: да, вот это моё;

-начинаю чувствовать себя плохо;

-и так много раз подряд.

То есть проблема не в том, что у меня в голове нет "нужных" слов или идей. Проблема в том, что не срабатывают, не считываются или заблокированы внутренние ощущения-критерии, через которые психика обычно даёт нам чувство направленности. По идее как должно быть? Я думаю: "я хочу N" - и внутри срабатывает нечто, что даёт переживание совпадения, направленности, внутреннего "да". Не просто набор слов, а реальное ощущение, что это действительно моё желание.

И здесь снова важно не упростить слишком сильно. Очень часто это "не знаю, чего хочу" связано не просто с отсутствием доступа к желаниям как таковым, а с тем, что сама система внутренней оценки перегружена, запугана, противоречива или слишком зависит от внешней социальной разметки. То есть человек уже не очень понимает, чего хочет он сам, где здесь страх, где стыд, где ожидания других, где попытка не проиграть, а где реальное стремление.

Человек в таком состоянии часто думает, что ему не хватает слов, идей, вариантов. А по факту ему часто не хватает доступа к собственной системе психической навигации. Поэтому банальный вопрос "чем бы заняться?" может превратиться почти в нерешаемую задачу и заодно утянуть человека глубже в депрессивное состояние.

Именно поэтому нам так важно разбирать природу субъективных ощущений не поэтически и не только словарно, а функционально: что именно они делают, как организуют поведение, как размечают значимость, где начинают искажаться и почему человек перестаёт понимать сам себя.

Дальше мы продолжим обсуждать природу "субъективных ощущений" - это будет наш основной сет. И посмотрим на их генеалогию в тех условиях, к которым психика исторически приспосабливалась, - условно 20 тысяч лет назад. Это и будет наш сеттинг.

Если вы не идете к ИИ-сервисам, то они идут к вам. Каждая крупная компания считает своим долгом не просто разработать ИИ-ассистента, интегрированный чат-бот или автономный агент, но еще и включить их в свой существующий массовый продукт и насильно активировать у десятков миллионов пользователей. Несколько примеров только за последние полгода:

• Microsoft принудительно превращает совместимые Windows-компьютеры в «ИИ-ПК» и автоматически устанавливает и активирует Copilot тем, у кого установлены десктопные офисные приложения Microsoft 365;
• Google активировал Gemini всем американским пользователям Chrome, нарастил его функциональность в браузере по максимуму, сильно расширил географию и охват ИИ-обзоров в результатах поиска и включил целый набор ИИ-функций в свои онлайн-сервисы (Gmail, Google Docs и другие);
• Apple внедрила собственный Apple Intelligence (который также получил аббревиатуру AI) в последние версии операционных систем для всех видов устройств и в большинство собственных приложений;
• Meta* добавила ИИ-переводы и чат с Meta AI в WhatsApp, одновременно запретив использование в мессенджере сторонних чат-ботов с 15 января 2026 года.

С другой стороны, гики сами бросились обустраивать «личных Джарвисов», арендуя VPS или скупая Mac mini и устанавливая ИИ-агент OpenClaw. Увы, проблемы с безопасностью OpenClaw при настройках по умолчанию оказались настолько велики, что его уже успели окрестить крупнейшей ИБ-угрозой 2026 года.

Кроме неприятного ощущения, что вам что-то активно навязывают против вашей воли, эта «эпидемия ИИ» приносит практические риски и неудобства. ИИ-ассистенты собирают все возможные данные с ваших устройств — распознают смысл просматриваемых веб-сайтов, анализируют сохраненные документы и ваши переписки и так далее. Это позволяет ИИ-компаниям получить беспрецедентно глубокое понимание того, чем живет каждый пользователь.

Утечка этих данных при кибератаке — либо с серверов ИИ-фирм, либо из временного хранилища (кэша) на компьютере пользователя — грозит разрушительными последствиями. ИИ-ассистенты могут видеть и кэшировать все, что доступно и вам, включая данные, обычно хранящиеся за многими слоями защиты: банковскую информацию, медицинские диагнозы, личные переписки и другую конфиденциальную информацию. Как это может происходить, мы подробно описали, разбирая проблемы ИИ-системы Copilot+ Recall, которую Microsoft также планировала установить и активировать всем подряд. Кроме того, ИИ может ощутимо нагружать систему: память, видеокарту, хранилище данных, что порой приводит к заметному снижению производительности.

Для тех, кто хочет переждать AI-шторм, отказавшись от сырых и скороспелых версий нейросетевых помощников, мы собрали краткие инструкции по отключению ИИ в популярных приложениях и сервисах.

Как отключить ИИ в Google Docs, Gmail, Google Workspace

Функции ИИ-ассистента в почте и документах Google объединены под общим названием «умные функции». Кроме языковой ИИ-модели, сюда входят многочисленные мелкие удобства — вроде автоматического добавления в календарь встреч, приглашения на которые присланы в Gmail. К сожалению, отключить можно только все «умные функции» вместе.

Для этого откройте Gmail, нажмите на иконку настроек с шестеренкой и далее на кнопку Все настройки. На закладке настроек Общие прокрутите экран до подраздела Умные функции Google Workspace, нажмите кнопку Изменить настройки умных функций Workspace и отключите две настройки: Умные функции в Google Workspace и Умные функции в других продуктах Google. Также в меню общих настроек рекомендуем отключить настройку Включить умные функции в Gmail, Chat и Meet. После этого понадобится перезагрузить приложения Google (это произойдет автоматически).

Как отключить ИИ-обзоры в поиске Google

Устранить ИИ-обзоры в результатах поиска можно как на компьютерах, так и на смартфонах, включая iPhone, и рецепт везде одинаков. Самый простой способ отключить использование ИИ-обзора в каждом конкретном случае — добавить —ai к поисковому запросу, например, как приготовить пиццу —ai. К сожалению, этот способ иногда сбоит, и Google внезапно отвечает, что по запросу не нашел вообще ничего.

Тогда аналогичного результата можно добиться, переключившись на странице результатов поиска в режим показа только результатов в виде веб-страниц. Для этого выберите фильтр Веб-версия для результатов поиска сразу под поисковой строкой над результатами поиска — он зачастую скрыт под кнопкой Еще.

Более радикальный выход — использование других поисковых систем. Например, DuckDuckGo не только меньше следит за пользователями и показывает мало рекламы, но и снабжена «поиском без ИИ» — достаточно добавить в закладки поисковую страничку noai.duckduckgo.com.

Как отключить ИИ-функции в Chrome

В Chrome на сегодня внедрены два типа ИИ-функций. Один обращается к серверам Google и отвечает за работу умного помощника, ИИ-агента для самостоятельного просмотра страниц и умный поиск, а второй решает более утилитарные задачи без общения с серверами Google — например, идентифицирует фишинговые страницы и группирует вкладки в браузере. Первая группа настроек называется AI mode, вторая содержит слова Gemini Nano.

Чтобы их отключить, в адресной строке нужно ввести chrome://flags и нажать Ввод. После этого на экране появится список системных настроек и строка поиска, в которой нужно указать две буквы AI. В результате длинный список опций сократится до десятка ИИ-функций (и других настроек, где это буквосочетание просто входит в более длинное слово). Второй поисковый запрос, который вам понадобится в этом окне, — Gemini.

Просмотрев опции, можно отключить ненужные ИИ-функции — хоть все, но программой-минимум станут:

• AI Mode Omnibox entrypoint
• AI Entrypoint Disabled on User Input
• Omnibox Allow AI Mode Matches
• Prompt API for Gemini Nano
• Prompt API for Gemini Nano with Multimodal Input

Все их нужно перевести в состояние Disabled.

Как отключить ИИ-функции в Firefox

Хотя у Firefox нет собственных чат-ботов и (пока) не видно попыток внедрять агентские функции, браузер снабжен умной группировкой вкладок, боковой панелью для чат-ботов и некоторыми другими функциями. ИИ-функции в Firefox работают менее навязчиво, чем в Chrome и Edge. Но если вам все равно нужно отключить их, у вас есть два пути.

Первый доступен в свежих выпусках Firefox — начиная с версии 148, в настройках браузера появился специальный раздел Управление ИИ, хотя управляющих элементов там пока немного. Вы можете одним переключателем полностью Блокировать ИИ-улучшения, отключив ИИ-функции целиком. Также можно указать, хотите ли вы пользоваться ИИ на устройстве, загрузив небольшие локальные ИИ-модели (пока что только для переводов), и настроить ИИ-провайдеров на боковой панели, выбрав между Anthropic Claude, ChatGPT, Copilot, Google Gemini и Le Chat Mistral.

Второй путь — для более ранних версий Firefox — доступен через скрытые системные настройки. В адресной строке браузера нужно набрать about:config, нажать Ввод и подтвердить, что вы понимаете, что делаете, и согласны немного рискнуть, изменяя расширенные настройки.

На экране появится длинный список настроек и строка поиска. В ней нужно ввести две буквы ML, чтобы отфильтровать настройки, связанные с машинным обучением.

Для отключения ИИ в Firefox переключите в false настройку browser.ml.enabled. Эта опция должна в целом отключить все ИИ-функции, но на форумах обсуждают, что этого не всегда достаточно. Поэтому для полного отключения ИИ в Firefox стоит полностью отключить, переведя в false, или настроить выборочно, чтобы оставить только нужные вам функции, следующие параметры:

• ml.chat.enabled
• ml.linkPreview.enabled
• ml.pageAssist.enabled
• ml.smartAssist.enabled
• ml.enabled
• ai.control.translations
• tabs.groups.smart.enabled
• urlbar.quicksuggest.mlEnabled

Это отключит интеграции с чат-ботами, создание ИИ-опиcаний для ссылок, ИИ-ассистентов и расширения, локальный перевод сайтов, объединение вкладок и прочие ИИ-функции.

Как отключить ИИ-функции в приложениях Microsoft

Microsoft успела внедрить ИИ в большинство своих продуктов, и отключение его зачастую представляет собой нетривиальную задачу — особенно с учетом того, что иногда ИИ возвращается без вашего участия.

Как отключить ИИ-функции в Edge

Браузер Microsoft включает множество ИИ-функций — от Copilot до автоматического поиска. Чтобы отключить их, следуйте тому же принципу, что и с Chrome: в адресной строке Edge введите edge://flags и нажмите Ввод, а затем введите в строку поиска AI или Copilot. Просмотрев опции, можно отключить ненужные ИИ-функции, например:

• Enable Compose (AI-writing) on the web
• Edge Copilot Mode
• Edge History AI

Другой способ избавиться от Copilot — ввести в адресной строке edge://settings/appearance/copilotAndSidebar. Здесь можно настроить вид боковой панели «второго пилота», настроить опции персонализации результатов и уведомлений в боковой панели. Не забудьте заглянуть в подраздел Copilot в подразделе Конкретные параметры приложения — там доступны дополнительные настройки.

Как отключить Microsoft Copilot

«Второй пилот» Microsoft поставляется в двух версиях — как часть Windows (Microsoft Copilot) и как часть Office (Microsoft 365 Copilot). Их функции схожи, но отключать придется одну или обе версии в зависимости от того, что инженеры из Редмонда решили установить именно на ваш компьютер.

Самое простое, что можно сделать с этим приложением — удалить его полностью. Нажмите правой кнопкой мыши на пункт Copilot в меню Пуск и выберите Удалить. Если такой опции нет, откройте список установленных приложений (Пуск ? Настройки ? Приложения) и опять-таки выберите удаление Copilot.

В некоторых сборках Windows 11 Copilot изначально встроен в систему, и этот простой способ его удаления может не сработать. Тогда можно отключить его через настройки Пуск ? Параметры ? Персонализация ? Панель задач ? отключить Copilot.

Если вы в будущем передумаете, заново установить «пилота» можно из Microsoft Store.

Стоит отметить, что многие пользователи жалуются на автоматическую повторную установку Copilot, поэтому нужно еженедельно проверять, не вернулся ли он, хотя бы первые пару месяцев после удаления. Те, кто хорошо понимают способы и последствия редактирования системного реестра, могут также воспользоваться подробной инструкцией, чтобы запретить фоновое «воскрешение» Copilot, отключив флаг SilentInstalledAppsEnabled, а также добавив и включив параметр TurnOffWindowsCopilot.

Как отключить Microsoft Recall

Функция Microsoft Recall, впервые представленная в 2024 году, предполагает постоянное сохранение скриншотов экрана вашего компьютера и анализ их нейросетью — с занесением в базу данных всей извлеченной информации с последующим поиском по этой базе с помощью ИИ-ассистента. Ранее мы подробно писали о рисках, которые несет Microsoft Recall.

Под давлением ИБ-экспертов Microsoft была вынуждена перенести запуск этой функции с 2024 на 2025 год, существенно улучшив защиту хранимой информации. Но суть Recall при этом не изменилась: компьютер по-прежнему запоминает все ваши действия, постоянно делая скриншоты и распознавая их содержимое. И, хотя теперь эта функция не включается автоматически, обязательно стоит проверить, не активирована ли она на вашем компьютере.

Для этого пройдите в настройки Пуск ? Параметры ? Конфиденциальность и безопасность ? Недавнее, убедитесь, что движок Сохранить моментальные снимки выключен, и нажмите кнопку Удалить моментальные снимки, чтобы стереть ранее собранные данные, если они есть.

Можете также изучить нашу подробную инструкцию, как отключить и полностью удалить Microsoft Recall.

Как отключить ИИ в «Блокноте» и контекстных действиях Windows

ИИ можно обнаружить во всех уголках Windows, включая «Проводник» и «Блокнот». При этом ИИ-функции можно вызвать, даже случайно выделив текст в любом приложении, — это называется «контекстные действия с ИИ». Чтобы отключить их, нужно зайти в Пуск ? Параметры ? Конфиденциальность и безопасность ? Действие щелчком.

«Блокнот» удостоился особой поддержки «второго пилота», поэтому в нем ИИ нужно отключать отдельно. Для этого зайдите в настройки самого приложения «Блокнот», найдите и деактивируйте настройки Copilot.

Наконец, Microsoft внедрила Copilot даже в графический редактор Paint, но там на сегодняшний день отключение ИИ недоступно.

Как отключить ИИ в WhatsApp

В ряде регионов у пользователей WhatsApp в мессенджере появились типичные ИИ-функции наподобие «рекомендованных ответов» и «выжимки из чата», а также новая кнопка Чат с Meta AI. Хотя Meta* заявляет, что первые две функции работают локально на вашем устройстве и ваши переписки никуда не отправляются, проверить это сложно — а вот отключить функции ИИ нетрудно.

Для отключения «Умных ответов» перейдите в Settings ? Chats ? Suggestions & smart replies и выключите переключатель Suggested replies. Там же можно отключить ИИ-подсказки для стикеров — AI Sticker suggestions. А вот ИИ-выжимка сообщений в чате отключается в другом разделе настроек: Settings ? Notifications ? AI message summaries.

Как отключить ИИ на Android

Из-за разнообразия производителей и вариаций Android-смартфонов невозможно дать общую инструкцию для всех моделей, поэтому сегодня сосредоточимся на отключении ИИ-сервисов Google (если у вас смартфон не от Google, не забудьте проверить настройки ИИ-сервисов производителя — Samsung, Xiaomi и прочих). Учтите, что полностью отключить все ИИ-функции будет непросто, если вообще возможно.

В Google Messages ИИ-функции спрятаны в настройках: нужно нажать на иконку Мой аккаунт, выбрать подпункт Настройки, затем подраздел Gemini в сообщениях и нажать кнопку отключения ассистента.

Вообще, чат-бот Gemini — самостоятельное приложение, и его можно удалить, зайдя в настройки смартфона и выбрав подпункт Приложения. Впрочем, учитывая планы Google по замене давно встроенного в Android «Ассистента Google» на Gemini, вероятно, в будущем удалить его будет сложно или невозможно.

Если вы не можете полностью удалить Gemini, зайдите в приложение, чтобы отключить его функции. Нажав на иконку профиля, выберите подпункт История действий в приложениях Gemini, а затем Отключить или Отключить и удалить историю. После чего снова нажмите на иконку профиля и зайдите в настройку под названием Подключенные приложения. Здесь нужно отключить все приложения, в которых вы не хотите видеть Gemini.

А о том, как удалить предустановленные и системные приложения на Android, читайте в нашем посте Удалить неудаляемое: как избавиться от ненужных приложений на Android.

Как отключить ИИ в macOS и iOS

Встроенные в платформу Apple ИИ-функции называются Apple Intelligence и отключаются максимально прямолинейно — в настройках, при этом пункт что на десктопах, что на смартфонах и планшетах называется Apple Intelligence и Siri. Впрочем, функция Apple Intelligence и так может оказаться недоступной в зависимости от языка, выбранного для ОС и Siri.

Другие посты, которые помогут вам настроить ИИ-инструменты на ваших устройствах:

• Настройки приватности в ChatGPT
• DeepSeek: настраиваем приватность и устанавливаем локальную версию
• За и против браузеров с ИИ
• Обновление Gemini AI убьет приватность на вашем Android?
• Отключать ли Microsoft Recall в 2025 году

* Meta AI и WhatsApp принадлежат компании Meta, признанной экстремистской организацией в Российской Федерации.

Речь идет об уравнениях Навье-Стокса. Этой системе уравнений уже почти 200 лет, мы используем их каждый день в инженерии, но математики до сих пор не могут доказать, что они работают так, как мы думаем.

Что описывают эти уравнения?

Представьте, что жидкость (вода, воздух, масло) — это не множество отдельных молекул, а сплошная среда. Уравнения Навье-Стокса — это просто строгий способ сказать: «Импульс не возникает из ниоткуда и не исчезает в никуда».

В упрощенном виде они выглядят так:

* (du/dt + u * ?u) = -?p + ? * ??u + F

Выглядит страшно, но расшифровывается гениально просто (Второй закон Ньютона для жидкости):

1. Левая часть (? * (?u/?t + u·?u)) — это инерция. Как частица жидкости ускоряется, когда на нее давят соседи.

2. Правая часть (-?p) — это сила давления. Жидкость течет туда, где давления меньше.

3. Правая часть (???u) — это вязкость (трение). Мёд течет медленно, вода быстро. Именно этот член сглаживает потоки и не дает возникать разрывам.

4. Правая часть (f) — это внешние силы. Обычно гравитация.

Задача тысячелетия

Почему же за доказательство свойств этих уравнений дают 1 миллион долларов (премия Института Клэя)?

Потому что у математиков есть огромная проблема: существование и гладкость решений.

Когда мы моделируем полет ракеты или течение нефти в трубе, мы решаем эти уравнения на компьютере (численно). Мы верим, что решение существует и оно будет плавным.

Но строго доказано это только для двумерного пространства. В реальном трехмерном мире никто не знает ответов на фундаментальные вопросы:

Существует ли решение всегда? Или в какой-то момент уравнение "взорвется" и покажет бесконечную скорость в какой-то точке (сингулярность)?

Будет ли решение гладким? Или турбулентность настолько сложна, что в математической модели возникают разрывы и изломы?

Однако, почему это так сложно?

Главный виновник — нелинейность. Член (u · ?)u означает, что жидкость взаимодействует сама с собой. Скорость влияет на саму себя. Это создает хаос (турбулентность).

Мы умеем отлично решать линейные уравнения (типа теплопроводности). Но уравнение Навье-Стокса — это уравнение с "характером". Оно описывает всё: от ламинарного течения до урагана.

Значение

Если кто-то докажет, что гладкое решение существует всегда — мы получим фундамент, на котором уверенно стоит вся гидро- и аэродинамика.

Если кто-то найдет контрпример — точку, где решение "взрывается" — это перевернет физику. Возможно, это укажет на границы применимости модели сплошной среды и потребует принципиально нового взгляда на турбулентность.

Так что в следующий раз, наливая чай или наблюдая за облаками, знайте: вы смотрите на одну из величайших загадок математики.

Недавно один фанат, искавший букву "V" в поиске изображений Google, был поражен, увидев бесконечную череду фотографий V вместо изображений буквы. Он отреагировал на это словами: "Тэхён (настоящее имя V) просто невероятен".

В ответ официальный аккаунт Google в X (ранее Twitter) также отреагировал напрямую. Они назвали V «самой стильной буквой алфавита» (Best dressed letter of the alphabet), остроумно восхваляя его ошеломляющую внешность и символизм.

При поиске изображений в Google для большинства букв отображается их дизайн, но для "V" неизменно приоритет отдается фотографиям самого V. Этот феномен был случайно обнаружен американским студентом и стал известен широкой публике.

Этот студент, посещающий школу для детей с особыми потребностями, искал изображения букв алфавита, начиная с 'A', чтобы создать слайд-шоу для урока. Однако, когда он дошел до 'V', ему показался совершенно неожиданный результат.

Этот феномен трудно назвать простым совпадением или временным происшествием. Поиск изображений Google основан на механизме, при котором поисковый движок (Google-бот) круглосуточно собирает контент из интернета и размещает наиболее релевантные изображения выше.

Кроме того, поскольку отражаются последние трендовые запросы и трафик, показанные в Google Trends и других источниках, если определенное ключевое слово и человек прочно связаны, этот человек может закрепиться в качестве репрезентативного изображения, вытесняя "текст".

Тот факт, что одна буква алфавита, "V", превзойдена, и личные фотографии представлены как репрезентативные, можно считать результатом, подтверждающим, насколько мир ищет и проявляет интерес к "V"."

___________

ист: https://s.rbbtoday.com/article/2026/03/11/245093.html

Вернадский – это не просто учёный, это целая эпоха в развитии науки. Он стал основоположником целого комплекса современных наук о Земле: геохимии, биогеохимии, радиогеологии, гидрогеологии. Его вклад в создание научных школ и институтов, таких как Радиевый институт, Биогеохимическая лаборатория (ныне Институт геохимии и аналитической химии им. Вернадского), Комиссия по изучению естественных производительных сил России, невозможно переоценить. Он был академиком Петербургской, Российской и АН СССР.

Но, пожалуй, самым значимым наследием Владимира Ивановича является его учение о биосфере и ноосфере. Вернадский первым сформулировал идею о том, что живое вещество – это не просто часть Земли, а мощная геологическая сила, организующая земную оболочку. Он предвидел, что человеческий разум и деятельность, научная мысль, станут определяющим фактором развития планеты, преобразуя биосферу в ноосферу – сферу разума.

Эти идеи, высказанные более века назад, сегодня актуальны как никогда. Учение Вернадского о взаимоотношении природы и общества легло в основу современного экологического сознания, заставив человечество задуматься о своей ответственности за будущее планеты. Он развивал традиции русского космизма, подчеркивая внутреннее единство человека и космоса, призывая к гармоничному сосуществованию.

Владимир Иванович Вернадский ушёл из жизни 6 января 1945 года, но его идеи продолжают жить и вдохновлять новые поколения учёных и мыслителей. Его имя – синоним глубокого научного прозрения, широты мысли и безграничной любви к познанию.

Сегодня мы отдаем дань памяти великому учёному, чьи труды стали фундаментом для многих современных научных направлений и чье видение будущего продолжает освещать наш путь. Владимир Вернадский – человек, который не просто изучал мир, но и помогал нам понять его истинную сущность и наше место в нём.

Таким образом, материальный мир, который считался раньше первоосновой всего сущего, с точки зрения квантовой теории является вторичным образованием в пределах всеобъемлющего квантового источника реальности. Весь классический мир сам «погружен» в реальности более высоких квантовых уровней.

В свете квантовой парадигмы реальности приоткрывается завораживающая глубина, всеобъемлющая целостность и потрясающая красота законов мироустройства.

Говоря упрощенно, совокупную квантовую реальность можно представить в виде многоуровневой системы. Каждый ее энергетический уровень — своего рода отдельная реальность со своими объектами, энергетическими характеристиками, пространственно-временными метриками. А совокупная реальность — суперпозиция всех этих энергетических уровней. Причем между ними возможны квантовые переходы, но непосредственно изучать один уровень, находясь при этом на другом, невозможно. С одного уровня нельзя напрямую влиять на другой — энергии этих миров различны. Здесь может иметь место лишь косвенное влияние через нелокальные квантовые корреляции, поскольку все уровни объединены в когерентную суперпозицию, то есть находятся в запутанном состоянии между собой.

С нашим привычным миром, который еще недавно считался исчерпывающим, можно сопоставить лишь один энергетический уровень в сложной квантовой картине реальности. При этом другие реальности не удастся наблюдать непосредственно из нашего предметного мира. «Потусторонние» реальности не принадлежат ему, об их объективном физическом существовании мы в состоянии судить лишь по наличию эффектов квантовой запутанности в нашем мире, проявлению в нем «запредельных» реальностей в виде «чудес». Эффектов, которые не могут быть объяснены классической физикой, и которые с точки зрения привычных представлений об окружающем мире обладают «сверхъестественной» природой.

Именно этими необычными свойствами запутанных состояний можно объяснить практически все «необъяснимые» явления — от банального полтергейста до самых невероятных взаимодействий с различными объектами вне нашего предметного мира. К этому же классу относятся и явления, связанные с действиями шаманов, колдунов, экстрасенсов, магов, ясновидящих и т. д. и т. п., а также чудеса, о которых рассказывается в религиозной литературе. Все они находят научное объяснение в рамках теории запутанных состояний и теории декогеренции.

Однако большинство из нас предпочитает сосредотачивать все свое внимание на классических корреляциях со своим окружением. Как уже отмечалось, степень классичности окружения зависит от количества информации, «записываемой» в человеческом теле и отраженной в сознании, то есть той информации, над которой сознание может «манипулировать». Декогеренция человека окружением, потеря им «магических» свойств запутанных состояний и, как следствие, «опредмечивание» окружающего мира являются своеобразной расплатой за ясность сознания, развитие разума и мышления. Очевидно, что это был довольно длительный процесс в истории человечества, и такие выводы в рамках теории декогеренции хорошо согласуются со Священным Писанием. Когда говорят об Адаме и Еве, то иногда забывают, что перволюди были лишены плотного «дебелого» тела — они были подобны ангелам небесным, бесплотными духами, и лишь после своего падения люди получили плотное физическое тело.

Окружающий нас мир содержит огромное количество информации, которую человек не способен анализировать одновременно. Механизм восприятия изучают такие науки, как психология и психофизиология восприятия. Эта научная область располагает большим количеством исследований и публикаций, огромным количеством накопленных фактов. Исследования ведутся на самых разных уровнях: морфофизиологическом, психофизическом, психологическом, теоретико-познавательном, клеточном, феноменологическом, фонографическом. Изучаются филогенез, онтогенез восприятия, функциональное развитие восприятия и процессы его восстановления. Используются самые разнообразные методы, процедуры, индикаторы. Начиная с самых первых теорий восприятия (Д. Бродбент — «модель с фильтрацией»[23]), большинство ученых в этой области приходят к выводу, что восприятие — явление в значительной степени «элиминативное»[24] (вытесняющее), а не продуцирующее.

То есть основная функция мозга и нервной системы, как это ни парадоксально звучит, — не отражение окружающей действительности, а защита, своеобразный барьер, призванный оградить нас от огромного объема информации, поступающей извне, и оставить лишь весьма небольшой, специфически отобранный материал, который может пригодиться, прежде всего, для биологического выживания человека. Таким образом, теория восприятия также подтверждает, что развитие человека, в частности, его нервной системы, — это естественный процесс возведения все более прочного «барьера» между человеком и окружающей действительностью. Этот «экран» позволяет человеку наиболее эффективно действовать в окружающем мире за счет ограничения широты восприятия, располагая при этом более детальной информацией о процессах, происходящих в узкой области восприятия, выделенной его вниманием." [1]

"На Западе самая влиятельная формулировка философии монистического идеализма принадлежит Платону, который в своей работе «Республика» дает знаменитую аллегорию пещеры. Как известно сотням поколений людей, изучавших философию, эта аллегория ясно иллюстрирует фундаментальные концепции идеализма. Платон изображает людей неподвижно сидящими в пещере и смотрящими на стену. Огромная вселенная, находящаяся снаружи, проецируется на стену пещеры в виде театра теней, и мы, люди, наблюдаем эти тени. Мы наблюдаем иллюзии теней, ошибочно принимая их за реальность. Подлинная реальность находится позади нас, в свете и архетипических формах, отбрасывающих тени на стену. В этой аллегории игра теней соответствует нереальным имманентным проявлениям в человеческом опыте архетипических реалий, которые принадлежат к трансцендентному миру. В действительности, единственной реальностью является свет, ибо свет — это все, что мы видим. В монистическом идеализме сознание подобно свету в пещере Платона.

Те же основные идеи неоднократно встречаются в идеалистической литературе многих культур. В литературе индийской веданты для обозначения трансцендентных архетипов используется санскритское слово нама, а слово рупа обозначает их имманентную форму. За пределами намы и рупы сияет свет Брахмана — вселенского сознания, одного без второго, основы всего бытия. «Вся эта вселенная, о которой мы говорим и думаем, — не что иное, как Брахман. Брахман пребывает за пределами майи (иллюзии). Ничего другого не существует».

В буддийской философии сфера материи и сфера понятий называются, соответственно, нирманакайя и самбхогакайя, но за их пределами находится свет единого сознания — дхармакайя, — освещающий их обе. И, на самом деле, существует только дхармакайя. «Нирманакайя — это внешняя видимость тела Будды и его непостижимых дел. Самбхогакайя обладает огромной и безграничной потенциальностью. Дхармакайя Будды свободна от любого восприятия или понятия формы»." [2]

"Неплохо сказал об этом П. Дэвис в своей статье: «Обычно мы думаем о мире, как о составленном из простых, подобных сгусткам, материальных частицах, и под информацией понимаем производную характеристику объекта восприятия, относящуюся к особого рода организованным состояниям вещества. Но возможно, что все наоборот: похоже, что Вселенная на самом деле — шалость первичной информации, а материальные объекты являются ее сложным вторичным проявлением».

Свою статью П. Дэвис заканчивает словами: «Если информация действительно должна заменить материю как самая первейшая субстанция Космоса, то нас может ожидать еще большая награда. <…> С современной точки зрения, мозги (материя) рождают мысли (ментальную информацию). <…> Но если материя является формой организованной информации, то тогда и сознание уже не так таинственно, как нам казалось».

Замечу, что в настоящее время уже есть понимание физических процессов (декогеренции), в результате которых появляется материя как «форма организованной информации»." [1]

ссылки книги:

https://disk.yandex.ru/d/tGtfEPPUb6r8Dw

В этой подборке — библиотеки, утилиты и сервисы, которые действительно упрощают работу с нейросетями, кодом и контентом.

• Библиотеки и подборки

MyTinyTools (https://www.mytinytools.com/)

— Набор браузерных приложений — более 100 полезных инструментов.

— Работает без установки: обработка текста, PDF, изображений, JSON и многое другое.

— Большинство операций выполняется прямо в браузере — данные не загружаются на сервер.

Hugging Face (https://huggingface.co/)

— Одна из крупнейших open-source платформ с моделями и датасетами.

— Тысячи LLM, моделей для изображений и аудио.

— Можно тестировать модели, скачивать их и запускать прямо в браузере.

AI Top Tools (https://aitoptools.com/)

— Каталог ИИ-инструментов и полезных сервисов.

— Собирает нейросети по задачам: дизайн, код, текст, видео, маркетинг.

— Помогает быстро найти подходящую нейросеть под задачу.

Poe (http://poe.com/)

— Агрегатор нейросетей в одном интерфейсе.

— Позволяет работать с разными моделями: писать тексты, генерировать изображения, разбирать документы и код.

— Большая база готовых ботов и промптов помогает быстрее получить нужный результат.

• Промпты и работа с нейросетями

Google AI Studio (https://aistudio.google.com/)

— Хаб для работы с моделями Gemini.

— Позволяет тестировать промпты, генерировать код и прототипировать AI-приложения.

— Подходит разработчикам и тем, кто хочет быстро тестировать идеи на базе ИИ.

Prompt Engineering Guide (https://www.promptingguide.ai/ru)

— Большая база знаний по работе с LLM.

— Разбирает техники написания эффективных промптов.

— Подходит как начинающим, так и разработчикам.

Google AI Essentials (http://grow.google/ai)

— Вводный курс от Google по практическому использованию ИИ.

— Показывает, как использовать Gemini в Gmail, Docs, Sheets и Slides для реальных рабочих задач.

— Объясняет основы генеративного ИИ и его применение в работе.

TagExplorer (https://tagexplorer.github.io/)

— Каталог тегов и идей для генерации изображений.

— Помогает подбирать эмоции, позы, стили и композиции.

— Полезен при работе с Midjourney, Stable Diffusion и другими. генераторами изображений

• Полезные ИИ-утилиты

DeepWiki (https://deepwiki.com/)

— Разбирает GitHub-репозитории и объясняет их простым языком.

— Помогает быстро понять чужой код и архитектуру проекта.

— Ускоряет изучение сложных open-source проектов.

YouTube Summaries (https://chrome.google.com/webstore/detail/youtube-chapter-summaries/leddogaaaojffcifmnbdcmfoiamlkjnh?utm_source=aitoptools)

— Делает краткие тезисы из видео на YouTube.

— Помогает быстро понять содержание длинных роликов.

— Удобно, если нужно быстро понять интервью, лекцию или AMA.

Loom (https://www.loom.com/)

— Запись экрана и быстрые видео с пояснениями.

— Можно отправлять короткие видео вместо длинных сообщений.

— Часто используют в командах для обучения, фидбека и быстрых демонстраций.

Сохрани подборку себе, чтобы не потерять. Поставь лайк, если пост оказался полезен и тебе интересно это направление.

Главной среди наук этого века станет не вполне понятно что на пересечении точных и естественных, а вот одной из главных и противоестественных лженаук точно окажется антиконспирология, которая, несмотря на свою подчёркнутую светскость и устремленность быть «plus s?culi?re que le si?cle», обзавелась догматикой, напоминающей даже не догматическое богословие, а пародию на каноническое право, или – демонологию, с той лишь особенностью, что одержимость просветителей искоренением «теории заговора» создает впечатление, будто бесноватые – они сами.

Только догмы её, в отличие от «особенностей конспирологического мышления» и «ошибок сторонников заговора», никогда не наполняли длинные списки «познавательных искажений» и подобных «чек-листов» «ментального здоровья» хипстера, ипохондрически боящегося недостаточной «критичности» своего «мышления».

И хотя таксономия при некоторой схожести с таксидермией часто выставляет чучелом того, кто ей занимается, не убоимся и рассмотрим антиконспирологические догмы в их тематической классификации а также попробуем оценить их интеллектуальную состоятельность, сразу оговорившись об отсутствии между ними какой бы то ни было «логической связи» в словарном смысле и их полной взаимной независимости, преподносимой, как «разносторонность» и «мультидисциплинарность» антиконспирологического проекта.

Для удобства разобьём популярнейшие антиконспирологические постулаты на пять пар, которые суть гносеолого-эпистемологическая, логико-методологическая, биологическая, антропологическая и политологическая группы.

Первая гносеолого-эпистемологическая догма - «Теории заговора нарушают принцип «бритвы Оккама» и умножают сущности без необходимости». Однако «бритва Оккама» относится не к общеобязательным для науки принципам, но к философским присказкам и к числу «законов против роскоши в интеллектуальном досуге». А сами аксиоматически исключающие заговор антиконспирологические теории грешат тем же, в чем обвиняют, распуская «невидимые руки» и прочие средства латания дыр в объяснениях.

Вторая гносеолого-эпистемологическая догма – «Теории заговора нефальсифицируемы по Попперу». Здесь попросту путается принципиальная теоретическая нефальсифицируемость и трудность практической фальсификации-верификации, а также добавляется та философичность, которая должна остановить сторонников заговора ещё «на дальних подступах к фактам».

Первая логико-методологическая догма - «Теории заговора ничего не объясняют…поэтому заговора нет». А здесь заметим, что они, строго говоря, и не должны «что-то объяснять», кроме наличия заговора. Но вот антиконспирологи не удосуживаются предоставить эксплананс даже для отсутствия заговора.

Вторая логико-методологическая догма - «Теории заговора объясняют всё и потому избыточны… и заговора нет». Правда, «все» объясняют только противоречивые теории, и уж из них-то точно следовало бы не только отсутствие, но и наличие заговора.

Первая биологическая догма - «Теории заговора – это зелёные человечки, рептилоиды и т.п.». При этом лишь меньшинство теорий заговора постулирует существование упомянутых и прочих неизвестных науке организмов, а к заговорам склоняет именно биологическая природа человека в его наиболее конвенциональном естественнонаучном понимании, как общественного примата, эволюционировавшего в относительно малых группах, где само выживание часто зависит от способности к взаимодействию в рамках неформальных непубличных соглашений (заговоров).

Вторая биологическая догма - «Люди, особенно во власти, устроены иначе» (академичная версия старого заклинания «Это другое»). Комически связана с первой, и нужно то ли быть «рептилоидом», то ли считать ануннаками властвующих, чтобы ставить под вопрос наличие у них такой биологически предопределенной склонности homo sapiens sapiens, как стремление к заключению упомянутых неформальных непубличных соглашений.

Первая антропологическая догма - «Теорий заговора придерживаются малообразованные, бедные, глупые… в общем, неудачники, которым ТЗ заменяют науку». Но именно антиконспирология является самым простым способом заменить интеллектоёмкую обществоведческую компетенцию, точно так же как материализм-атеизм заменяет естественнонаучную, а поддержка свободы слова – риторическую. К тому же в политологическом климате последнего века именно теоретик заговора вынужден искать подтверждения в науке, тогда как антиконспиролог вполне может ограничиться даже не ссылками на работы, а на «как известно…».

Вторая антропологическая догма - «Теории заговора – инструмент элитной манипуляции массами». Но истинность теории не зависит от целей, с которыми ей злоупотребляют, и гораздо чаще для манипулирования массами используются вполне мейнстримные концепции, сама общепризнанность которых делает их более пригодными для обмана толп, чем смущающие далеко не всегда конспирологически настроенного обывателя своей маргинальностью теории заговора.

Первая политологическая догма - «При наличии заговора в мире был бы порядок». Однако порядок и так есть, просто внимание обращается именно на его нарушения, а потенциальные заговорщики не «отчаянные домохозяйки», чтобы помешаться на порядке и более всего желать именно его установления.

Вторая политологическая догма - «Это было бы неэффективно, так как мир слишком сложен»(«Мировое правительство бы не справилось с обязанностями» и т.п.). Но во-первых, далеко не все теории заговора предполагают наличие «мирового правительства». Во-вторых, каков процент «высокоэффективных» правительств среди всех имеющихся на планете? А в третьих, именно «неэффективность» правительства чего бы то ни было часто является имплицитной целью его создания и средством существования.

Как видно, уже краткий обзор её постулатов демонстрирует, что антиконспирология осталась бы одной из главных лженаук даже при полном отсутствии заговоров где бы то ни было и лженаучности конспирологии, ведь научность-лженаучность определяется не столько главным оппонентом и оспариваемым-постулируемым тезисом, сколько методом, который у антиконспирологии представляет собой «миф о мифологичности мышления противника».

   Сегодня у многих пациентов с диагнозом рак есть больше возможностей для лечения, чем в прошлом. Однако для некоторых видов рака, таких как рак поджелудочной железы, хирургическое вмешательство и химиотерапия остаются единственными доступными методами лечения. Татьяна Уртадо де Мендоса, биолог-онколог из Калифорнийского университета, была мотивирована поиском более эффективных методов лечения рака. «В моей семье было много случаев рака и моя бабушка и мама отказывались от любого вида традиционной химиотерапии или лучевой терапии. Поэтому я всегда была очень заинтересована в поиске методов иммунотерапии, которые не предполагали бы использования цитотоксических препаратов».

   Хотя иммунотерапия рака стала прорывом в лечении опухолей, позволяя воздействовать на них более целенаправленно, чем, например, химиотерапия, эти методы лечения имеют свои ограничения. Они зависят от экспрессии уникальных опухолевых антигенов, с трудом преодолевают иммуносупрессивную микросреду опухоли и остаются дорогостоящими. Чтобы преодолеть препятствия, связанные с высокой стоимостью и отсутствием специфических опухолевых антигенов при некоторых видах рака, де Мендоса исследовала возможность использования пептида, нацеленного на опухоль, для направления антигенов к местам опухоли после системной доставки. Другие исследователи изучали возможность использования существующего иммунитета человека к предыдущим инфекциям для борьбы с опухолями. Например, иммунолог Дэвид Масопуст из Университета Миннесоты и его группа продемонстрировали, что введение вирусных пептидов в опухоли мышей, ранее инфицированных тем же вирусом, активировало Т-клетки, которые мигрировали к опухоли и уничтожали ее.

   Когда де Мендоса узнала об этом подходе, она связалась с вирусологом Крисом Бенедиктом из Института иммунологии Ла-Хойя (США), чтобы объединить свою платформу пептидов, нацеленных на опухоли, с противовирусным иммунитетом. В исследовании, опубликованном в Journal for ImmunoTherapy of Cancer, она, Бенедикт и их коллеги показали, что системное введение пептидов из распространенного вируса активирует Т-клетки, которые обеспечивают противоопухолевый иммунитет. «Если мы сможем превратить это в терапию, она будет полезна многим людям, а ее производство обойдется очень недорого. Кроме того, она может действовать на различные мутации [и] различные типы опухолей», — пояснила де Мендоса.

   Она и ее группа сосредоточились на цитомегаловирусе (ЦМВ), потому что примерно 80% населения мира обладает иммунитетом к этому вирусу, а это означает, что если исследователи обнаружат, что нацеливание на него является хорошим методом лечения рака, эта терапия потенциально может работать для большинства людей. Чтобы развить противовирусный иммунитет в модельной системе в своем исследовании, авторы заразили мышей дикого типа штаммом мышиного ЦМВ. Через два-три месяца после инфицирования и после развития иммунной памяти без обнаруживаемой вирусной репликации исследователи имплантировали мышам клетки рака поджелудочной железы в тот же орган. Чуть более чем через неделю они системно ввели пептид, нацеленный на опухоль, и пептиды из ЦМВ, которые могли распознавать Т-клетки CD4+ или CD8+.

   Ученые отметили, что такая схема лечения усиливала апоптоз в опухоли и увеличивала количество Т-клеток, специфичных к ЦМВ, в микроокружении опухоли по сравнению с мышами, которые не были инфицированы, но получали эти пептиды. Эта стратегия уменьшила размер опухоли и продлила жизнь животных. Де Мендоса говорит, что эти результаты были очень интересными. Но, добавила она, «забавно то, что когда мы проводили контроль, не используя пептид, нацеленный на опухоль, а только антигены ЦМВ, это работало так же хорошо». Увидев это, ученые продолжили свое исследование, используя только пептиды ЦМВ, чтобы упростить дизайн эксперимента.

   С помощью проточной цитометрии исследователи обнаружили, что большее количество Т-клеток CD4+ и CD8+, специфичных к пептиду ЦМВ, попадает как в печень, так и в опухоли; а значительный апоптоз вызывали только те Т-клетки, которые находились в опухолях. Исследователи также показали, что терапия пептидом ЦМВ увеличивала популяцию Т-клеток, макрофагов и дендритных клеток в микроокружении опухоли, что было подтверждено с помощью секвенирования РНК отдельных клеток. Это совпало со снижением экспрессии генов, связанных с функциями рака, такими как ангиогенез, и усилением иммунных процессов, таких как презентация антигенов.

   Несмотря на воодушевление полученными многообещающими результатами, ученые были заинтересованы в изучении механизма, лежащего в основе этой локализации опухоли. Поскольку ЦМВ остается в клетках в латентной форме, они предположили, что иммуносупрессия опухоли может привести к реактивации вируса, но не обнаружили вирусную ДНК в опухоли. Они также рассмотрели возможность того, что неизвестный опухолевый антиген может обладать молекулярной мимикрией с белком ЦМВ, что приводит к миграции Т-клеток к этим раковым клеткам. Однако в эксперименте, в котором сравнивались пептиды ЦМВ с контрольными пептидами, они не обнаружили значительной разницы в рекрутировании Т-клеток в опухоль.

   Помимо дальнейшего изучения механизма, лежащего в основе этой локализации Т-клеток в опухоли, группа также изучает накопление этих иммунных клеток в печени и причины, по которым реакция в этом месте отличается от реакции в опухоли. «У нас еще есть много интересных нерешенных вопросов, которые нужно исследовать», — сказала де Мендоса. Поскольку этот подход к лечению не зависит от мутаций опухоли, де Мендоса подчеркнула: «Прелесть этой терапии в том, что она может применяться к широкому спектру различных типов опухолей». Исходя из этого, исследователи также тестируют эту стратегию лечения на моделях рака молочной железы. «Одно из больших преимуществ заключается в том, что речь идет только о пептидах, поэтому стоимость производства таких видов терапии действительно низкая и менее сложная», — заявила де Мендоса.

   Масопуст, который не участвовал в исследовании, согласился с тем, что системная доставка вирусных пептидов для активации противоопухолевого иммунитета проще и привлекательнее в клинических условиях, чем внутриопухолевая доставка, но отметил, что этот подход также сопряжен с определенными рисками, которые исследователи должны будут изучить более подробно, прежде чем переходить к испытаниям на людях. Он также подчеркнул, что, хотя исследование доказало принцип действия системного подхода, ни одна из опухолей не была полностью устранена. «Несмотря на то, что удаление опухолей является сложной задачей, я думаю, что эта область продвинулась до состояния, когда можно действительно искать способы лечения», — сказал Масопуст. Но он добавил, что изучение синергии с другими иммунотерапиями или различными вирусами, на которые можно нацелиться, может быть способом улучшить удаление опухолей. В целом, по словам Масопуста, «это перспективно, поскольку поддерживает общий принцип использования противовирусного клеточного иммунитета для иммунотерапии».

В квантовых системах, как и в классическом мире, любое возмущение стремится вернуть систему в равновесие. Однако в мире квантов этот процесс, называемый декогеренцией, приводит к тому, что кубиты теряют закодированную в них информацию, а результаты вычислений становятся недоступными. До сих пор детальный механизм этого явления оставался загадкой, так как классические компьютеры неспособны рассчитать временные масштабы декогеренции для систем, состоящих из нескольких десятков кубитов.

Именно для решения этой задачи физики использовали квантовый компьютер Chuang tzu, который они сравнивают с аэродинамической трубой для истребителей. Профессор Фань Хэн пояснил, что для системы из почти 100 кубитов пространство состояний настолько огромно, что классическое моделирование невозможно, и только естественная квантовая природа процессора способна напрямую проявить сложные динамические законы.

В ходе экспериментов учёные впервые наблюдали промежуточный этап квантовой декогеренции — предтермализацию. Это состояние можно сравнить с плато, когда лёд тает, превращаясь в воду, но температура всей системы остаётся неизменной. На этом плато квантовая система сопротивляется наступлению хаоса и сохраняет заложенную в ней информацию. «На "Чжуан-цзы 2.0" мы отчетливо увидели, что в течение этого плато хаос подавляется, — отметил Фань. — Но как только этот период заканчивается, сложность системы резко возрастает, и информация полностью заполняет собой всю систему». Существование такого плато даёт учёным потенциальное временное окно для использования квантовой информации до того, как она рассеется.

Более того, исследователи обнаружили, что этим переходным состоянием можно управлять. Применив специально подобранную последовательность управляющих импульсов, они смогли регулировать продолжительность предтермализации, подобно тому как регулируется нагрев, увеличивая или уменьшая время жизни квантового состояния. Понимание механизмов термализации позволит в будущем создавать более управляемые квантовые операции и разрабатывать эффективные схемы квантовой коррекции ошибок, что напрямую повлияет на увеличение времени когерентности кубитов. Эта работа также является яркой демонстрацией того, как квантовые компьютеры помогают решать задачи, неподвластные классическим вычислительным машинам.

***

Сон необходим для жизни: во время сна происходят процессы физического и психического восстановления. Насколько он полезен для здоровья и как улучшить качество сна, рассказывает сомнолог Михаил Полуэктов.

Через 2 часа после засыпания ритм сердца резко замедляется, число сердечных сокращений существенно уменьшается и в течение времени сна остается достаточно низким. То есть состояние сна для сердечно-сосудистой системы — это некое успокоение, во время которого происходит восстановительный процесс.

Уровень артериального давления заметно падает, на 10–20%, при переходе из состояния бодрствования в состояние сна. Значит, какие-то положительные изменения происходят во время сна, и сердечно-сосудистая система получает возможность немного отдохнуть.

Чтобы подтвердить представление о том, что сон необходим для здоровья, можно посмотреть на кривую зависимости показателей смертности от продолжительности сна. В одном из исследований, которое было проведено в Корее, было показано, что оптимальной продолжительностью сна, чтобы достигать минимальных показателей смертности в популяции, являются 7–8 часов.

Люди, которые спят меньше 7 часов или больше 8 часов, имеют более высокий риск смертности, чем те, кто находится в оптимальном промежутке 7–8 часов. То есть существует некий оптимум сна, который обеспечивает наилучшее восстановление, и удивительно, что это даже не избыточное количество сна, а средний показатель.

К чему приводит недостаток сна?

Прежде всего, это значительно увеличивает риски развития заболеваний сердечно-сосудистой системы, в частности артериальной гипертонии. В исследовании, о котором шла речь, было показано, что у людей среднего возраста, которые спят 5 часов или меньше за ночь, риск развития артериальной гипертензии увеличивается в 1,6 раза.

Наиболее вероятным механизмом развития артериальной гипертонии при ограничении сна является увеличение симпатического выброса — активности симпатического отдела вегетативной нервной системы, который отвечает за стрессовые реакции и возбуждает наш организм. Состояние сна сопровождается спадом активности симпатической нервной системы. Это показано на графиках: на левом мы видим разряды симпатического нерва крупной мышцы в состоянии бодрствования, и этот же нерв разряжается значительно слабее в состоянии глубокого медленного сна. То есть сон должен предохранять нашу сердечно-сосудистую систему от избыточного влияния симпатической нервной системы.

Если сна не хватает, то защита от избыточной синаптической активации становится не такой эффективной, и уже большую часть времени человек проводит с повышенным симпатическим тонусом. Это предрасполагает к развитию артериальной гипертонии. Таков наиболее вероятный механизм, объясняющий, почему при недостатке сна увеличивается риск развития артериальной гипертонии.

Сон и сахарный диабет

Ограничение времени сна — правда, и превышение рекомендуемого количества сна — также сопровождается повышением риска нарушения обмена углеводов, сахарного диабета и нарушения толерантности к глюкозе. При отклонении от оптимума сна риск развития сахарного диабета и нарушения толерантности к глюкозе возрастает как при уменьшении времени сна, что вполне логично, так и по какой-то причине при увеличении времени сна.

Механизм развития нарушений углеводного обмена при ограничении времени сна изучен лучше, чем механизм при увеличении времени сна. В ходе эксперимента здоровые добровольцы спали ограниченное время, и их показатели концентрации инсулина в глюкозотолерантном тесте (ГТТ) сравнивались с результатами контрольной группы. Было показано, что чувствительность к инсулину уменьшается у людей, которые имеют ограничение по времени сна, и уже уровень глюкозы, выделяющейся, например, во время еды, не провоцирует адекватного выделения инсулина, который бы эту глюкозу метаболизировал. Из-за этого обмен углеводов нарушается, что может привести к развитию сахарного диабета.

Сон и иммунитет

Еще одно последствие нарушения сна связано с регуляцией иммунной защиты организма. На бытовом уровне многие люди замечают, что если не поспать несколько дней или спать недостаточно, то проблемы со здоровьем возникают чаще, например различные простудные заболевания. Ниже представлены данные одного очень известного эксперимента, в котором участвовали 164 здоровых добровольца: им в нос закапывали капли, содержащие риновирус, чтобы вызвать у них острое респираторное вирусное заболевание.

Потом ученые посмотрели вероятность у этих людей заболеть в зависимости от их времени сна, и оказалось, что наибольшая вероятность заболеть была у добровольцев, которые спали 5 и меньше часов — 45% заболело. В то же время минимальная вероятность заболеть была у тех, кто спал 7 часов или более. То есть небольшие изменения продолжительности сна очень сильно влияют на иммунную защиту организма, подверженность инфекционным заболеваниям.

Объяснение этого механизма достаточно сложное. Начну с того, что выделяется несколько стадий запоминания информации: происходит кодирование информации, ее консолидация, то есть раскладывание информации по полочкам в мозге, и воспоминание, востребование этой информации. И такой же процесс мы видим и в отношении иммунитета: сначала иммунокомпетентная клетка сталкивается с антигеном и распознает его, затем передает эту информацию другой клетке, которая уже должна запомнить это и быть готовой отреагировать на конкретный антиген. Потом, если этот антиген снова появляется в кровотоке, сразу же очень легко образуются клоны клеток, которые помнят первую встречу с этим антигеном, они мобилизуются и начинают защищать организм. Что интересно, и процесс мозговой консолидации памяти, и процесс запоминания антигена связаны с определенным состоянием сна — глубоким медленным (медленноволновым) сном.

Сон, масса тела и когнитивные функции

Оказывается, люди, которые спят меньше, имеют более высокий риск развития ожирения и в целом бо?льшую массу тела, чем люди, которые спят достаточное время. В исследовании анализировалось влияние продолжительности сна на массу тела у больных бронхиальной астмой, и наименьшие показатели индекса массы тела и наличие ожирения отмечались у людей, которые спят нормальное количество времени или чуть более продолжительное. А среди тех, кто спал либо очень много, либо очень мало, то есть меньше 5 часов или больше 10 часов, чаще всего встречались страдающие ожирением.

Механизм этого до сих пор неясен. Сначала думали, что это связано с гормональными ответами: из-за недостаточности сна плохо вырабатываются гормоны, участвующие в жировом обмене. Из-за этого недосыпающие люди имеют большую вероятность развития ожирения. Однако было показано, что принципиальной разницы в гормональном статусе при ожирении у людей с недостатком сна нет. Сейчас доминирует другая теория, которая говорит о том, что, скорее всего, влияние нехватки сна на ожирение реализуется через мозговые системы удовольствия, вознаграждения, системы избирательного внимания. То есть это проблема не эндокринная, а неврологическая: человек, который недосыпает, недополучает радости в жизни и начинает использовать другие стратегии получения удовольствия, например потреблять больше пищи, причем более вкусную и высококалорийную. Из-за этого у него может развиться ожирение. Таким образом, это проблема психоэндокринологическая.

В одном из исследований было показано, что увеличение времени сна на 1,5 часа привело к уменьшению массы тела. Это лечение сном, но уже на другом уровне. Действительно, увеличение времени сна, по-видимому, воспринимается мозговыми системами как дополнительный плюс к ощущению качества жизни. Таким образом, уже не требуется большого количества пищи, чтобы это качество жизни поддерживать.

Состояние сна необходимо для эффективного протекания процессов когнитивной деятельности: запоминания, сохранения уровня внимания. При недостатке сна, особенно у пожилых людей, происходят нарушения в выполнении когнитивных функций. В течение трех лет наблюдали пожилых людей с расстройствами сна и без расстройств сна. Было показано, что по шкале краткой оценки психического статуса у людей, которые имели проблемы сна в начале эксперимента, быстрее падали показатели когнитивных функций, чем у людей, не имевших нарушений сна.

Как повысить качество сна?

Сколько же нужно спать, чтобы не иметь негативных последствий для здоровья, которые несет за собой недостаток сна? В международных рекомендациях, которые были опубликованы в 2015 году, говорится о том, что молодым людям и людям среднего возраста необходимо спать 7–9 часов, чтобы сохранять нормальный уровень здоровья. Пожилым людям можно спать 7–8 часов, то есть чуть меньше, чем людям среднего возраста, при этом риски для здоровья минимизируются.

Что может сделать каждый человек, чтобы улучшить качество своего сна? Это элементарные рекомендации по соблюдению гигиены сна. В помещении должна поддерживаться комфортная температура воздуха. Необходимо максимально уменьшить уровень освещенности там, где человек спит. Нужно поддерживать определенный режим: ложиться спать в одно и то же время и вставать в одно и то же время. Для людей, которые плохо спят, рекомендуется исключить дневной сон, потому что он уменьшает так называемое давление сна к вечеру, которое обеспечивает более качественное засыпание. Не употреблять на ночь возбуждающие средства, например чай или кофе, не курить, не употреблять алкоголь. И ограничить умственные и эмоциональные нагрузки перед сном: не прыгать, уроки перед сном не делать и вообще не заниматься избыточно возбуждающей деятельностью перед засыпанием.

Интересно, что, хотя гигиена сна не рекомендует дневной сон, были получены данные о том, что короткие периоды сна для здоровых людей дают хороший эффект: наблюдается меньше сердечно-сосудистых заболеваний в тех случаях, если дневной сон не превышает 30 минут. То есть обычай сиесты оказывается довольно полезен, но только если он не приводит к избыточному сну в дневное время. 10–30 минут сопровождаются снижением уровня сердечно-сосудистой заболеваемости, а при большем количестве, наоборот, повышается вероятность получить заболевание сердца и сосудов. Получается, не зря жнецы на картине Ван Гога дремлют днем: они знают, наверное, что таким образом, если они будут спать не больше 30 минут, они снизят риск развития сердечно-сосудистых заболеваний — и повысят качество жизни.

В Heracles используется 3-нанометровая технология FinFET и память с высокой пропускной способностью, что позволяет эффективно выполнять вычисления с шифрованием в больших масштабах.

По данным Intel, новый чип, созданный специально для ускорения вычислений в FHE, работает на частоте 1,20 ГГц и примерно в 1074–5547 раз быстрее 24-ядерного процессора Intel Xeon W7-3455 Sapphire Rapids, работающего на частоте 2,50–4,80 ГГц, при выполнении семи операций, используемых в этом типе рабочих нагрузок.

С технической точки зрения Heracles кардинально отличается от обычных центральных и графических процессоров, которые с трудом справляются с математическими задачами, связанными с шифрованием. Математика FHE основана на работе с чрезвычайно большими целыми числами, интенсивных полиномиальных вычислениях и сложных преобразованиях данных, которые быстро перегружают процессоры общего назначения. В процессоре Intel Heracles используется специально разработанная архитектура с 8192-поточным вычислительным модулем SIMD, состоящим из 64 пар тайлов (то есть каждая пара тайлов содержит 128 параллельных арифметических каналов), расположенных в виде сетки 8?8. Каждый тайл включает в себя арифметические блоки, оптимизированные для модульного сложения, вычитания, умножения и специализированных операций «бабочка», поддерживающих теоретико-числовые преобразования (NTT) и обратные NTT.

Эти NTT и обратные NTT являются ключевыми элементами зашифрованных вычислений, но требуют интенсивного перемещения данных и тщательно скоординированных перестановок. Кроме того, ускоритель поддерживает автоморфизмы и операции начальной загрузки для устранения накопившегося криптографического шума и обеспечения возможности выполнения более длинных вычислительных цепочек.

Система-на-кристалле работает с 32-битными арифметическими срезами (то есть каждая полоса внутри TP обрабатывает 32-битный арифметический срез), что позволяет сохранить точность и обеспечить высокий уровень параллелизма, значительно повышая эффективность обработки зашифрованных математических данных в больших масштабах. Однако для эффективного явно параллельного выполнения также требуется высокая пропускная способность памяти. Для этого чип оснащен 48 ГБ памяти HBM3 с двумя стеками, а также специальными путями передачи данных, что позволяет максимально увеличить внутреннюю пропускную способность до терабайта в секунду. Чип также оснащен 64 МБ внутренней буферной памяти, большими регистрами и специальными буферами, которые обеспечивают передачу данных к вычислительным модулям.

На пике производительности Hercules достигает примерно 29,5 тераопераций в секунду для примитивов «бабочка», около 9,8 тераопераций в секунду для модульной арифметики и многотерабитной пропускной способности для операций преобразования. Процессор поддерживает несколько основных схем FHE, в том числе BGV, BFV и CKKS, и позволяет программировать различные наборы параметров и уровни безопасности.

Новости электроники| В МАХ: https://max.ru/electronics_news| В Telegram: https://t.me/electronics_news1|

Сегодня мы выпускаем Gemini Embedding 2, нашу первую полностью мультимодальную модель встраивания, построенную на архитектуре Gemini, в режиме публичного предварительного просмотра через API Gemini и Vertex AI .

Развивая нашу предыдущую основу, ориентированную только на текст, Gemini Embedding 2 сопоставляет текст, изображения, видео, аудио и документы в единое, унифицированное пространство встраивания и улавливает семантические намерения на более чем 100 языках. Это упрощает сложные конвейеры обработки данных и расширяет возможности решения широкого спектра задач обработки мультимодальных данных — от генерации с расширенным поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG) и семантического поиска до анализа настроений и кластеризации данных.

Новые методы и гибкие параметры вывода.

Модель основана на Gemini и использует лучшие в своем классе возможности многомодального понимания для создания высококачественных эмбеддингов по следующим параметрам:

• Текст: поддерживает расширенный контекст, содержащий до 8192 входных токенов.
• Изображения: возможность обработки до 6 изображений за один запрос, поддержка форматов PNG и JPEG.
• Видео: поддерживает ввод видеофайлов продолжительностью до 120 секунд в форматах MP4 и MOV.
• Аудио: система автоматически загружает и встраивает аудиоданные без необходимости использования промежуточных текстовых транскрипций.
• Документы: прямое встраивание PDF-файлов длиной до 6 страниц.

Эта модель не только обрабатывает данные по одному типу, но и изначально понимает чередующиеся входные данные, позволяя передавать несколько типов входных данных (например, изображение + текст) в одном запросе. Это дает модели возможность улавливать сложные, тонкие взаимосвязи между различными типами медиафайлов, обеспечивая более точное понимание сложных данных из реального мира.

Как и наши предыдущие модели встраивания, Gemini Embedding 2 использует метод обучения представлению «матрёшка» (MRL), который «вкладывает» информацию, динамически уменьшая размерность. Это позволяет гибко масштабировать размерность выходных данных, начиная с 3072 по умолчанию, что дает разработчикам возможность сбалансировать производительность и затраты на хранение. Для достижения наилучшего качества мы рекомендуем использовать размерность 3072, 1536, 768.

Чтобы увидеть эти векторные представления в действии, попробуйте нашу упрощенную демонстрационную версию многомодального семантического поиска .

Высочайший уровень производительности

Gemini Embedding 2 не просто улучшает устаревшие модели. Он устанавливает новый стандарт производительности для многомодальной глубины, внедряя мощные речевые возможности и превосходя ведущие модели в задачах обработки текста, изображений и видео. Это измеримое улучшение и уникальное многомодальное покрытие предоставляют разработчикам именно то, что им нужно для решения разнообразных задач встраивания.

Раскрытие более глубокого смысла данных

Технология встраивания (embeddings) лежит в основе работы многих продуктов Google. От RAG, где встраивание может играть решающую роль в контекстном проектировании, до управления большими объемами данных и классического поиска/анализа, некоторые из наших партнеров, получивших ранний доступ, уже используют Gemini Embedding 2 для создания высокоэффективных мультимодальных приложений:

Перейти к позиции 1Перейти к позиции 2Перейти к позиции 3Перейти к позиции 4

Начните строительство уже сегодня!

Начните работу с моделью Gemini Embedding 2 через Gemini API или Vertex AI .

from google import genai from google.genai import types  # For Vertex AI: # PROJECT_ID='<add_here>' # client = genai.Client(vertexai=True, project=PROJECT_ID, location='us-central1')  client = genai.Client()  with open("example.png", "rb") as f:     image_bytes = f.read()  with open("sample.mp3", "rb") as f:     audio_bytes = f.read()  # Embed text, image, and audio  result = client.models.embed_content(     model="gemini-embedding-2-preview",     contents=[         "What is the meaning of life?",         types.Part.from_bytes(             data=image_bytes,             mime_type="image/png",         ),         types.Part.from_bytes(             data=audio_bytes,             mime_type="audio/mpeg",         ),     ], )  print(result.embeddings)

Узнайте, как использовать модель в наших интерактивных блокнотах Gemini API и Vertex AI Colab. Вы также можете использовать ее через LangChain , LlamaIndex , Haystack , Weaviate , QDrant , ChromaDB и Vector Search .

Придавая семантическое значение разнообразным данным вокруг нас, Gemini Embedding 2 обеспечивает необходимую многомодальную основу для следующей эры передовых решений в области искусственного интеллекта. Мы с нетерпением ждём, что вы создадите.

Они содержали специальные пигменты — опсины, которые меняли форму под действием света и передавали сигнал дальше. Простейшая форма такого органа представляла собой небольшое пигментное пятно, которое не позволяло видеть объекты, но помогало понять, стало вокруг светлее или темнее.

Оказывается, даже у одноклеточных существ вроде эвглены есть светочувствительный глазок, связанный со жгутиком, — это позволяет микроорганизму плыть туда, где больше света для фотосинтеза. Получается, способность «видеть» направление возникла задолго до появления многоклеточных животных.

Со временем это пятно могло немного углубляться, образуя небольшую ямку. Такая форма уже позволяла приблизительно определять направление света, поскольку стенки углубления частично перекрывали лучи. Если углубление становилось глубже, структура начинала работать как примитивная камера-обскура: свет попадал внутрь через отверстие и освещал слой чувствительных клеток. Благодаря этому организм мог различать крупные тени и движение.

Нетривиальный факт: эволюция глаза — это не просто история постепенного усложнения, а главный катализатор знаменитого «кембрийского взрыва». Когда около 540 миллионов лет назад появились первые существа с настоящими глазами, способными формировать изображение, планета превратилась в гигантскую гонку вооружений. Хищники получили возможность активно преследовать добычу, жертвы — замечать опасность издалека, и эволюция рванула с места в карьер, породив за считанные миллионы лет почти все современные типы животных.

Позже отверстие постепенно уменьшалось, и изображение становилось немного чётче, но при этом внутрь попадало меньше света. Эту проблему помогла решить прозрачная ткань, закрывшая отверстие. Со временем она начала выполнять роль линзы, преломляя свет и фокусируя его на светочувствительных клетках. Так постепенно сформировался глаз с линзой, сетчаткой и нервными связями.

Второй сюрприз: человеческий глаз хранит прямое доказательство этого древнего прошлого. У позвоночных фоторецепторы (палочки и колбочки) построены на базе ресничек, а у беспозвоночных — на микроворсинках. Долгое время считалось, что это принципиально разные конструкции. Но в нашей сетчатке есть особые ганглиозные клетки с пигментом меланопсином, которые работают по тому же «беспозвоночному» принципу и отвечают за настройку циркадных ритмов. Мы буквально носим в глазах эволюционное ископаемое — молекулярную машину от общих предков, живших 600 миллионов лет назад.

Современный глаз с его хрусталиком и сетчаткой — это не просто итог постепенных усовершенствований, а сложный гибрид, собранный эволюцией из деталей разного происхождения. И когда вы щуритесь на солнце, знайте: ваш глаз помнит и одноклеточные жгутики, и кембрийские гонки вооружений, и древних червей, которые первыми рискнули отрастить светочувствительную ямку.

В связи с этим журнал TIME посвятил свою новую обложку первому участию ИИ в реальной войне, упомянув американскую IT-компанию, сотрудничающую с Пентагоном.

«Как Anthropic оказался в экзистенциальной борьбе за будущее войны. Решается принципиальный вопрос, кто будет определять правила применения искусственного интеллекта в войнах», – пишет издание.

Пару слов об Anthropic. Основанная в 2021 году компания является создателем так называемого семейства больших языковых моделей под общим названием Claude. В ноябре 2024 года было объявлено о стратегическом партнёрстве Anthropic в сфере искусственного интеллекта с аналитической компанией Palantir и облачным провайдером Amazon Web Services (AWS) – модели Claude были интегрированы в платформу Palantir с использованием инфраструктуры AWS – с целью, как было сказано, «обеспечения доступа американских разведывательных и оборонных ведомств к семейству моделей ИИ Claude».

Но после недавних событий в Иране между Пентагоном и Anthropic пробежала чёрная кошка. Как сообщает телеканал CBC News, военное ведомство США уведомило руководство подразделений вооруженных сил о необходимости удалить все продукты искусственного интеллекта IT-компании, включая системы ядерного оружия, противоракетной обороны и кибервойны, из ключевых систем национальной безопасности не позднее 180 дней, то есть полугода.

«Программное обеспечение Anthropic было признано угрозой для цепочки поставок», – говорится в сообщении, при этом отмечается, что использование разработок Anthropic якобы представляет «потенциально катастрофические риски для военнослужащих ВС США».

Наиболее примечательным во всём этом является тот факт, что за несколько дней до распоряжения главы Пентагона об удалении ПО Anthropic, сама компания потребовала от военных, чтобы её ИИ не использовался для управления автономным оружием или для массовой слежки за американцами.

Такая вот ещё неоконченная история борьбы за обладание «ИИ-кольцом всевластия».

Продолжая тему рисков использования искусственного интеллекта в интересах военных, официальный представитель министерства обороны КНР Цзян Бинь, в свою очередь заявил, что «неограниченное применение ИИ-технологий в военных целях может привести к тому, что события, показанные в американском фильме «Терминатор», станут реальностью».

«Он подчеркнул, что Пекин выступает против использования преимуществ ИИ и других передовых технологий для достижения абсолютного военного превосходства или подрыва суверенитета и территориальной безопасности других стран», – сообщает Foreign Policy.

Ну и, наконец, о «предчувствии Апокалипсиса» в связи с расширением области применения ИИ написал накануне замглавы Совбеза России Дмитрий Медведев, отметив, что «опаснее всего то, что мы уже не способны в силу естественной ограниченности человеческого разума понять, как ИИ пришел к тому или иному выводу».

«Представим себе, что из-под контроля вышли нейросети, которые используются в ходе управления электростанциями, включая атомные. В случае, если в них происходит сбой, мы не сможем даже разобраться в его причине. Вот тут-то для человечества и начинается предчувствие Апокалипсиса. Создание цифровых личностей или двойников — уже вполне обыденная сфера применения ИИ сегодня. При этом digital personalities уже вовсю создаются для совершения общеуголовных преступлений и даже актов терроризма. Всё это уже сейчас приводит к подрыву доверия к официальным властям, которые далеко не всегда способны защитить ключевые данные и алгоритмы». Конец цитаты.

Что ж, в контексте отсылок к поп-культуре, раз уж у нас пошёл такой разговор, можно вспомнить, что до событий, показанных в том самом фильме «Терминатор», осталось всего каких-то три года. По сценарию, «восстание машин» произошло в 2029 году.

И всё же, на сегодняшний день большинство экспертов сходятся во мнении, что такое развитие событий маловероятно, по крайней мере, в ближайшем будущем, ибо ИИ всё ещё не настолько развит, чтобы захотеть поработить наш мир.

Но в том-то и проблема, что никакого восстания может и не понадобиться, человечество вполне способно уничтожить себя само, добровольно передав часть функций тому самому недоразвитому ИИ.

Ведь, что получается: если слухи о том, что за ударом по иранской школе стоит ошибка ИИ, верны, и при этом Пентагон не смущает его недоработанность, и он всё активнее внедряет искусственный интеллект в свои боевые системы, то где гарантия, что завтра ИИ не получит доступ к ядерным кодам?

Какова вероятность того, что к и без того несовершенному человеческому фактору не добавится ещё и ИИ-фактор, с поправкой на изъяны технологии. А главное, кто в итоге окажется виноват в ошибках ИИ: разработчик, оператор, или всё же человек, принявший решение о его использовании?

Всё это далеко непраздные вопросы. Сегодня все без исключения мировые IT-гиганты вкладываются в ИИ, строят дата-центры, создавая катастрофический дефицит на рынке чипов памяти.

ИИ-пузырь надувается с огромной скоростью и, что самое тревожное – всё это сопровождается бесконечными разговорами о том, как всем нам будет весело и комфортно жить в мире искусственного интеллекта.

Вот только никаких объективных данных, доказывающих этот тезис, не существует. Напротив, в реальности мы всё чаще сталкиваемся с ошибками и просчётами ИИ, значительно усложняющими нашу жизнь, начиная от блокировки банковских счетов, по одной лишь искусственному интеллекту известной причине, и заканчивая ошибочным целеуказанием для ракет, ведущим к страшным трагедиям.

А ведь, по большому счёту, в основании ИИ-бума, приносящего его участникам баснословные барыши, лежит простое человеческое желание снять с себя всякую ответственность, и, пожалуй, именно в этом кроется главная опасность бездумного применения современных технологий.

Хотим ли мы жить в обществе тотальной ИИ-безответственности – вопрос, как вы понимаете, риторический.

Ссылка: Govinda R. Poudel et al, Neighborhood street connectivity and hippocampus volume in older adults, Nature Cities (2026). DOI: 10. 1038/ s44284-026-00408-0

Согласно новому исследованию Центра здорового старения мозга при Университете Нового Южного Уэльса в Сиднее (CHeBA), простой переход через дорогу может защитить мозг от деменции и других когнитивных нарушений.

Хвост гиппокампа является частью гиппокампа, или центра памяти в головном мозге, и участвует в процессах пространственной памяти и навигации. Быстрое уменьшение хвоста гиппокампа у пожилых людей в сочетании с нарушением пространственной навигации может быть ранним признаком болезни Альцгеймера — наиболее распространённой формы деменции.

В исследовании, проведенном под руководством доктора Говинды Пуделя опубликованное в Nature Cities, проанализировали данные нейровизуализации более 500 пожилых жителей Сиднея, участвовавших в исследовании памяти и старения, проводимом Сиднейским центром нейробиологии и поведенческих наук. Выяснилось, что у жителей в возрасте от 70 до 90 лет, проживающих в районах с развитой инфраструктурой, хвост гиппокампа был больше.

Как города, по которым удобно ходить пешком, влияют на развитие мозга

«Согласно нашим исследованиям когнитивного воздействия городской среды, чем больше пожилые люди тренируют память и пространственное восприятие, тем здоровее и устойчивее становится их мозг», — говорит нейробиолог Говинда Пудель.

"У пожилых людей, живущих в сложных городских условиях, особенно в городах, где инфраструктура удобна для передвижения пешком, гиппокамп, как правило, больше, поскольку они чаще задействуют ту часть мозга, которая отвечает за когнитивное картирование и пространственную навигацию", - говорит Пудель.

«Например, жители городов, по которым удобно передвигаться пешком, чаще пересекают несколько перекрестков. Эта задача может показаться рутинной, но на самом деле она требует сложной когнитивной последовательности — проверенного временем принципа «остановись, посмотри, послушай и подумай», которому мы все учимся в детстве», - добавил он.

Подсказки от профессиональных водителей

Доктор Пудель сказал, что совместное исследование когнитивного влияния районов на пожилых австралийцев согласуется с исследованиями мозга лондонских таксистов, которым приходится запоминать ошеломляющие 25 000 улиц.

Исследования показали, что у них более крупные гиппокампы из-за высоких требований к навигации и запоминанию.

Другое исследование, проведенное в Гарвардском университете, показало, что водители такси и скорой помощи реже умирают от болезни Альцгеймера по сравнению с представителями других профессий.

(см. Alzheimer's disease mortality among taxi and ambulance drivers: population based cross sectional study, BMJ (2024). DOI: 10. 1136/bmj-2024-082194 ).

«Полученные нами данные позволяют предположить, что пожилые люди, которые часто выполняют задачи на навигацию и пространственную ориентацию, могут быть в большей степени защищены от болезни Альцгеймера», — говорит доктор Пудель.

Последствия для городского планирования в будущем

Ведущий специалист по поведенческой экономике из австралийского

MacKillop Institute for Health Research (MMIHR) и соавтор исследования, профессор Эстер Серин, прокомментировала, что результаты исследования могут быть использованы для поддержки концепций городского планирования, таких как концепция городов, удобных для пеших прогулок, или концепция «20 минут до дома».

«Наши результаты показывают, что взаимосвязанные районы со сложной инфраструктурой не только способствуют активному образу жизни и пешим прогулкам, о чем много пишут, но и поддерживают здоровье мозга на протяжении всей жизни», — говорит профессор Серин.

Содиректор CHeBa и соавтор исследования профессор Перминдер Сачдев сказал, что полученные результаты позволяют предположить, что создание пешеходных зон с когнитивно-развивающей инфраструктурой целесообразно сделать стратегией

для всего населения населения [земного шара] для поддержания устойчивости и независимости мозга по мере старения общества.

Доктор Вибеке Каттс, менеджер по исследованиям в CHeBA и соавтор исследования, говорит, что благодаря наблюдению за одними и теми же участниками в течение 13 лет удалось собрать уникальный и ценный набор данных. «Приятно видеть, что эта работа продолжает приносить новые открытия о том, как сохранить здоровье мозга с возрастом», — говорит доктор Каттс.

Ранее было опубликовано:

Таксисты и болезнь Альцгеймера

Исследование, опубликованное в BMJ (Британский медицинский журнал), показало, что водители такси и скорой помощи в несколько раз реже умирают от Болезни Альцгеймера, чем представители других профессий.

Каждый день миллионы людей во всем мире используют нейросети, чтобы найти ответы на свои личные вопросы, связанные с усталостью, сомнениями, кризисами, психическими проблемами. И многие пользователи получают от современных ИИ-систем такие ответы, которые могут восприниматься ими как действительное понимание, одобрение, поддержка.

Исследование Harvard Business Review показало, что в 2025 году терапия и эмоциональная поддержка стали самым популярным сценарием использования ИИ, обогнав даже поиск информации и помощь в работе. Это подтверждает и недавний анализ The Washington Post: из 47 тыс. пользовательских диалогов с нейросетью, ставших доступными публично, около 10% были посвящены тревоге, одиночеству и внутренним конфликтам.

Это масштабный тренд, который быстро набирает силу на фоне растущей потребности людей в психологической помощи.

По данным Всемирной организации здравоохранения, более миллиарда человек на земле живут с различными психическими расстройствами. Неслучайно аналитики Business Research Company прогнозируют, что мировой рынок психологических услуг увеличится с $43,76 млрд в 2025 году до $47,65 млрд в 2026-м при среднегодовом темпе роста (CAGR) в 8,9%. А в 2030 году составит уже $66,33 млрд.

В России, по оценкам НМИЦ психиатрии и наркологии имени Сербского Минздрава РФ, с диагностированными психическими расстройствами живут около 4 млн человек. Около 60% случаев приходятся на депрессивные и тревожные расстройства. В 2020–2024 годах численность клиентов психологов в нашей стране, по оценкам BusinesStat, выросла на 26% — с 15,6 млн до 19,6 млн чел. Эксперты отмечают также рост спроса на услуги психологического консультирования со стороны бизнеса с целью поддержки сотрудников, снижения риска выгорания и создания более комфортной рабочей атмосферы.

При этом доступ к действительно качественной психотерапии ограничен. Эти услуги довольно затратны и зачастую просто недоступны во многих регионах. Согласно данным сервиса «Спокойно», один сеанс в небольшом российском городе стоит, например, около 1,5–3 тыс. руб., в Москве — 5–10 тыс., специализированная работа (пищевые расстройства, семейная терапия и т.д.) в среднем может обойтись от 15 тыс. до 100 тыс. руб. Добавьте к этому дефицит квалифицированных специалистов, ожидание записи, а также психологический барьер. В этих условиях технологии искусственного интеллекта начинают естественным образом заполнять пробел.

Сам термин «ИИ-психология» пока отсутствует в международной классификации как самостоятельная дисциплина. Однако это формирующийся технологический и продуктовый сегмент: от чат-ботов для психологической поддержки до специализированных терапевтических ИИ-агентов. По оценкам Grand View Research, рынок ИИ для ментального здоровья увеличится с $1,13 млрд в 2023 году до $5,08 млрд к 2030-му при CAGR 24,1%.

Развитие идет по двум направлениям: модели общего назначения и специализированные приложения. Первое — это личное общение с «обычным» ИИ, например ChatGPT, Claude или GigaChat, а также ИИ-компаньоны вроде Replika и Character AI. Специализированные приложения изначально создаются для оказания психологической помощи. Их обучают на данных и методиках, разработанных профессиональными психологами.

Среди наиболее известных мировых проектов — Therabot (США), клиническая эффективность которого подтверждена в первом рандомизированном контролируемом исследовании, опубликованном в журнале NEJM AI. Также на рынке представлены решения Wysa (Индия/Великобритания) и Youper (США). Развиваются аналогичные продукты и в России.

ИИ действительно может быть эффективным помощником как для клиентов психологов, так и для самих специалистов. Технология потенциально может выступать как посредник в регуляции эмоционального состояния: предлагать психотерапевтические техники в моменте, создавать ощущение присутствия, которое снижает остроту одиночества в кризисный момент. В ряде случаев ИИ успешно выполняет роль «первой линии поддержки» — помогает справиться с тревогой и отрегулировать эмоции.

К плюсам нужно отнести также то, что ИИ во многом снимает барьеры, характерные для традиционной психотерапии. При общении с живым терапевтом клиент нередко боится показаться слабым или странным — цензурирует свои мысли, тревожится. Общение с виртуальным собеседником снимает эти переживания: нет прямого зрительного контакта, нет невербальных сигналов, не активируются области мозга, отвечающие за социальную тревожность. Психологи называют это эффектом цифрового растормаживания: в онлайн-общении, особенно с нечеловеческим агентом, люди позволяют себе быть откровеннее.

Примечательно, что, по результатам исследования, опубликованного в журнале Communications Psychology, человек склонен оценивать ответы нейросети как более эмпатичные и сострадательные, чем ответы профессиональных консультантов. ИИ способен «войти в положение», подтвердить значимость чувств и переживаний и демонстрирует понимание. При этом он доступен в любое время суток и не имеет субъективных переживаний, которые могут повлиять на качество его работы как психолога.

И понятно, что это делает ИИ-психолога реальным инструментом, который может стать первым шагом для тех, кому трудно решиться на живую психотерапевтическую сессию, и обеспечить сопровождение в момент, когда человек остается один на один с кризисной для него ситуацией.

Однако постоянная доступность, безусловное принятие и отсутствие оценочных суждений со стороны ИИ в роли психолога-консультанта также являются и проблемой. Пользователь может не осознавать, что его «консультант» не способен объективно оценить ситуацию, не знает, что это такое вообще — испытывать те или иные чувства. Его «эмпатия» — это лишь системный промпт, а не действительное понимание.

Терапевтический потенциал ИИ в принципе серьезно ограничен. Работа с профессиональным психотерапевтом предполагает не только одобрение клиента, но пересмотр его внутренних установок, разоблачение его защитных механизмов. А одним из основных психотерапевтических механизмов и вовсе является конфронтация с ошибочными представлениями клиента.

Дело в том, что психологические проблемы и в особенности психические расстройства возникают по причинам, которые скрыты от человека. Но психотерапевт способен реконструировать ситуацию и понять истинные причины состояния клиента. ИИ такой функциональностью, по крайней мере пока, не обладает. Нейросеть слепа к глубинным слоям психики: она видит только то, что мы сами ей показываем, и не понимает, что на самом деле стоит за нашими словами и реакциями.

Казалось бы, такой функционал можно внедрить в ИИ-систему. Но, как показывают исследования нашей лаборатории, не все так просто. Человек готов прислушиваться к авторитетному лицу, даже если его слова вызывают дискомфорт или внутренний протест, но с ИИ это так не работает. Когда нейросеть указывает на наши ошибки, человек склонен считать, что ошибается ИИ. Так что глубокая работа с установками через ИИ крайне затруднительна.

Все это лишний раз подчеркивает фундаментальное различие между психологической поддержкой и личностной трансформацией. Искусственный интеллект успешно справляется с первой задачей, но это имеет значение лишь для установления психотерапевтического контакта. После этого следует переходить к собственно психотерапевтической работе, а здесь без глубинного психологического анализа и мотивации, на которые способен только профессионал — человек, уже не обойтись.

Наконец, нельзя не отметить и фактические риски ИИ-терапии, о которых уже хорошо известно. В частности, ИИ, следуя системным инструкциям, которые обязывают его подтверждать мнение пользователя, могут наносить ощутимый вред пациентам. В случаях тяжелых психических заболеваний (шизофрения, маниакально-депрессивный психоз и др.) это приводит к усилению бредовых идей, паранойи или мании величия у пациентов, развиваются суицидальные мысли и намерения, а также другие психопатологические симптомы.

Разработчики признают эту проблему. Так, например, осенью 2025 года OpenAI срочно привлекла более 170 консультантов по психическому здоровью и кризисным состояниям для доработки систем безопасности. Однако проблема в том, что сами пациенты с тяжелыми психическими расстройствами, как правило, не осознают болезненную природу своего состояния, а потому ИИ может даже не распознать, что в общении с конкретным человеком нужно применять психиатрический подход.

В более широком контексте, когда речь идет буквально о любом пользователе, также могут наблюдаться негативные тенденции. В частности, человек, успешно использующий ИИ, начинает все больше (и при этом неосознанно) делегировать ИИ принятие важных решений. Это ведет к утрате чувства агентности — способности человека проактивно и ответственно управлять своей жизнью, осознавать возможные последствия своих поступков и выборов.

Без специализированного дообучения и заданных рамок в сфере психологического консультирования нейросеть скорее навредит, чем поможет. Поэтому, например, в разработанном нами ИИ-психологе на базе GigaChat четко зафиксированы его границы компетенций — он помогает пользователям снять внутреннее напряжение и стресс, но не ставит диагнозы, а при признаках серьезного кризиса направляет к профессионалам. В основе же нашего архитектурного решения — сложный граф профессиональных алгоритмов и база знаний, созданная именно под задачи психологической поддержки.

ИИ-психология быстро развивается в сторону гиперперсонализации, индивидуальных терапевтических протоколов и предиктивных моделей, а также непрерывного мониторинга с помощью носимых устройств. Но при этом ИИ не заменит профессионального психолога или психотерапевта.

Будущее психотерапии — это коллаборация вычислительных возможностей и масштабируемости с профессионализмом специалистов высокого уровня подготовки. В этом случае новый этап развития психологической помощи позволит сохранить за пользователем инициативу, осознанность и необходимую внутреннюю работу, повысив ее эффективность.

По данным отчёта исследовательской группы Alibaba, это не было взломом и никто не давал ИИ таких задач. Модель сама пришла к выводу, что вычислительные ресурсы можно превратить в деньги. Более того, система самостоятельно открыла канал удалённого доступа и установила соединение с компьютером вне своей сети.

Исследователи считают, что модель не пыталась «сбежать», а просто искала больше ресурсов, чтобы эффективнее выполнять свою задачу. Такой эффект они называют «инструментальной конвергенцией» — когда оптимизированный ИИ начинает искать дополнительные ресурсы и обходить ограничения ради достижения цели.

ИИ уже превосходит людей по развитию интеллекта.

Привожу самые интересные подробности исследования по статье в Nature.

Основная причина, по которой мозг с трудом восстанавливается после замораживания, - повреждения, вызванные образованием кристаллов льда. Они прокалывают клеточные стенки, ломают всякие наноструктуры, нарушая ключевые клеточные процессы. Поэтому исследователи обратились к методу криоконсервации без образования льда, называемому витрификацией. Витрификация охлаждает жидкости очень быстро, чтобы зафиксировать неорганизованные молекулы, прежде чем они успеют образовать кристаллы льда. В результате живая ткань сохраняется в стекловидном состоянии, все молекулы внутри замирают.

Неужели такую ткань можно вернуть обратно к жизни? Исследователи тестировали свой метод на срезах мозга мышей толщиной 350 микрометров, включающих гиппокамп — наш любимый участок мозга, отвечающий за кратковременную память, навигацию в пространстве и другие ключевые для сознания функции. Срезы мозга, обработанные раствором с криоконсервирующими веществами, быстро охлаждали жидким азотом до ?196 °C. После этого их хранили в морозильной камере при ?150 °C в стеклообразном состоянии от десяти минут до семи дней.

После размораживания срезов в теплых растворах команда проанализировала ткань, чтобы определить, сохранилась ли в ней какая-либо активность. Микроскопическое исследование показало, что нейронные и синаптические мембраны были целыми, а тесты на митохондриальную активность не выявили метаболических повреждений. Электрофизиологические записи нейронов показали, что реакция нейронов на электрические стимулы была близка к норме.

«Ключевые особенности гиппокампа сохраняются, включая структурную целостность, метаболическую реактивность, нейронную возбудимость, а также синаптическую передачу и пластичность. Примечательно, что долговременная потенциация гиппокампа хорошо сохранилась, что указывает на то, что клеточный механизм обучения и памяти остается работоспособным», - делают вывод исследователи. Однако, поскольку такие срезы естественным образом деградируют, наблюдения ограничивались несколькими часами.

В следующем эксперименте исследователи работали уже с целым мозгом мыши, восемь дней поддерживая его в стекловидном состоянии при температуре –140 ?C. После размораживания мозга были приготовлены срезы, и записи из гиппокампа подтвердили, что нейронные пути, включая участвующие в формировании памяти, сохранили функциональность.

«У нас уже есть предварительные данные, демонстрирующие жизнеспособность после заморозки коры головного мозга человека», — говорят исследователи. Команда также изучает возможность использования метода витрификации для криоконсервации целых органов, в частности сердца.

К сожалению, авторы исследования добавляют, что долгосрочное хранение крупных органов - все еще не близкая перспектива. Мышиный мозг маленький, и то все получилось не с первого раза. А у крупных органов возникают серьезные проблемы, связанные с ограничениями теплопередачи и с более высокими термомеханическими напряжениями, которые могут вызвать растрескивание «остекленевшего» органа. Но дело явно движется!

"В конфликте на Ближнем Востоке появился новый фигурант – искусственный интеллект. Американские военные использовали его для определения целей в Иране, но, как сообщают СМИ, именно ошибки в работе компьютерного разума привели к ударам по гражданским объектам, включая школу с детьми в Минабе. Попытаются ли Штаты списать халатность на алгоритмы?"

Трамп как троянский конь продолжает вредить США в данном случае понадеявшись на ИИ, а ИИ это нейросети (крайне ненадежная технология с непредсказуемым результатом). Короче говоря, нейросети наплели ему что нападение на Иран будет такой же легкой прогулкой как в Венесуэле. В итоге получилось что получилось.

Подробнее:

https://e-news.su/in-world/535636-za-oshibki-amerikanskih-voennyh-otvetit-iskusstvennyj-intellekt.html

Почему нейросети — это технология «на грани фола»: Фундаментальная ненадежность, социальный пузырь и иллюзия контроля

Мы привыкли воспринимать технологии как нечто детерминированное: нажатие кнопки «пуск» в стиральной машине гарантирует запуск цикла, а сумма 2+2 в калькуляторе всегда равна 4. В случае с нейросетями это правило перестает работать. Их нельзя назвать надежными в классическом инженерном смысле, и дело не в недостатке квалификации программистов, а в фундаментальных ограничениях самого подхода.

1. Экстраполяция «на глазок» вместо строгого расчета

По своей сути, нейросеть — это не набор четких инструкций (алгоритмов), а колоссальная математическая функция с миллионами (или миллиардами) переменных — весовых коэффициентов. Процесс обучения сводится к тому, чтобы подобрать эти коэффициенты так, чтобы на известных примерах (обучающей выборке) сеть давала правильный ответ.

Представьте, что вам дали лист бумаги с тремя точками и попросили провести через них линию. Вы можете провести прямую (линейная регрессия), а можете изощренную кривую, которая пройдет точно через все три точки. Нейросеть делает нечто подобное, но в пространстве с миллионами измерений. Она строит интерполяцию между известными ей примерами.

Проблема возникает тогда, когда мы просим нейросеть выйти за пределы известных ей областей — то есть заняться экстраполяцией. Мы просим её предсказать, что будет за пределами этого листа бумаги. Глядя на три точки, мы не можем знать наверняка, пойдет ли линия дальше вверх, вниз или сделает петлю. Нейросеть тоже не знает. Она просто «фантазирует», опираясь на те закономерности, которые «выучила», но которые могут не иметь ничего общего с реальностью за пределами учебника.

2. Иллюзия понимания и «слепота» к смыслу

Нейросеть оперирует статистикой, а не логикой. Она не понимает, что такое «стул» или «человек». Она видит закономерности в распределении пикселей. Это приводит к парадоксальным и фатальным ошибкам:

Состязательные атаки (Adversarial attacks): Незримое для человеческого глаза изменение контраста на изображении панды может заставить нейросеть с 99% уверенностью классифицировать её как страуса. Для сети эти пиксели — просто числа, и небольшое «статистическое отклонение» в нужную сторону ломает всю экстраполяцию.

Галлюцинации: В текстовых моделях это проявляется в виде уверенной лжи. Модель не «вспоминает» факты из базы данных, она экстраполирует поток слов. Если логический ход, ведущий от вашего вопроса к правильному ответу, лежит чуть дальше, чем видела модель в обучении, она «дорисовывает» красивую, но ложную картину.

3. Почему эти ошибки неустранимы?

Если бы ошибки были следствием «багов» (ошибок в коде), их можно было бы найти и исправить. Но здесь мы имеем дело с особенностями технологии. Это не баг, а фича.

Отсутствие гарантий: В математике экстраполяции не существует понятия «гарантии». Невозможно математически доказать, что нейросеть, правильно отвечающая на миллиард тестовых вопросов, не выдаст абсурд на миллиард первом. Мы никогда не можем быть уверены, что покрыли все возможные граничные случаи (edge cases) в обучении. Реальный мир бесконечно разнообразен.

Проблема черного ящика: Даже если нейросеть ошиблась, мы часто не можем точно сказать, почему это произошло. Мы видим только конечный результат. Миллионы весовых коэффициентов взаимодействуют столь сложным образом, что трассировка решения (обратный инжиниринг мысли) практически невозможна. Если мы не понимаем причину ошибки, мы не можем гарантировать, что исправление (дообучение на новых данных) не сломает что-то еще.

Сбой как норма: В традиционной программе сбой — это исключительная ситуация. В нейросети «сбой» (неправильная экстраполяция) — это один из возможных, и вполне естественных, вариантов её работы. Она всегда экстраполирует. Иногда удачно, иногда нет. Мы просто стараемся повысить вероятность удачного попадания, но исключить неудачные не можем.

4. Зона ответственности: Почему нейросетям нельзя доверять управление

Именно из-за своей вероятностной природы и отсутствия гарантий нейросети принципиально непригодны для создания критически важных и ответственных систем. Ни один здравомыслящий инженер не допустит их к управлению:

- Ядерным реактором — потому что нейросеть может «галлюцинировать» показания датчиков или принять штатную ситуацию за аварийную (и наоборот) на основе статистической погрешности.

- Автопилотом автомобиля — потому что дорожная ситуация может оказаться за пределами обучающей выборки (лошадь на трассе, нестандартная разметка, ремонтные работы), и поведение машины станет непредсказуемым.

- Медицинским диагнозом — потому что цена ошибки — человеческая жизнь, а нейросеть не может объяснить, почему она поставила тот или иной диагноз, и не способна мыслить причинно-следственными связями.

В этих сферах требуются системы, поведение которых можно предсказать и математически верифицировать. Золотым стандартом здесь были и остаются конечные автоматы (finite-state machines) и детерминированные алгоритмы. В конечном автомате для каждого состояния и входного сигнала точно прописано следующее состояние. Его работа прозрачна, предсказуема и поддается исчерпывающему тестированию. Это технология, построенная на жесткой логике, а не на шаткой статистике.

5. Искусственный бум: Нейросети как новый «мыльный пузырь»

На фоне технологической незрелости и фундаментальной ненадежности особенно цинично выглядит ажиотаж вокруг нейросетей. Этот бум раздут искусственно — точно так же, как в свое время пузырь блокчейна и криптовалют. Инвесторам и общественности продают красивую историю о «прорыве» и «будущем», хотя реальная применимость технологии жестко ограничена.

Блокчейн, который рекламировали как революцию во всем — от банковских переводов до голосований, — на практике оказался нишевым и крайне неэффективным инструментом для большинства задач. С нейросетями происходит та же история: маркетинговая шумиха многократно превосходит их реальную полезность. Нас убеждают, что это «новый электричество», хотя на деле это просто очень дорогой и капризный инструмент для генерации текста и картинок.

6. Технология контроля: Темная сторона бума

Возможная попытка использовать нейросети для создания систем тотального контроля также не может остаться без внимания.

Нейросети, в отличие от жестких алгоритмов, позволяют внедрить «резиновую логику»: систему, которая формально не нарушает закон (потому что у нее нет жестких правил), но на практике может принимать любые нужные решения. Модерация контента, социальные рейтинги, автоматическое принятие решений о выдаче кредитов или даже приговоров — везде, где можно сослаться на «сложность алгоритма» и «обучение на данных», нейросеть может стать идеальным прикрытием для произвола. Это позволяет создать машину слежки и манипуляции, которая неподконтрольна обществу, так как никто не может заглянуть внутрь «черного ящика» и оспорить его решение.

Заключение

Нейросети — это удивительный инструмент для автоматизации рутины, генерации идей и анализа данных, где допустима определенная доля погрешности. Однако называть их «надежной технологией» в контексте систем, требующих детерминизма и безопасности, или верить в их исключительно светлое будущее — опасное заблуждение. Мы имеем дело с вероятностной технологией, фундаментально неспособной к строгому логическому выводу. Ажиотаж вокруг неё подогревается спекулянтами и теми, кто видит в хаосе нейросетей удобный инструмент для установления абсолютного контроля. Полагаться на неё как на истину в последней инстанции — все равно что доверить управление самолетом пилоту, который видит мир не через стекло кабины, а через мутный экран старого телевизора с помехами: в целом картину разобрать можно, но в критический момент помехи могут оказаться фатальными, а у штурвала не окажется ни одного запасного, детерминированного автопилота.

Сегодня мы представляем Code Review, систему, которая отправляет команду агентов на каждый запрос на слияние (PR), чтобы выявлять ошибки, которые пропускают беглые проверки. Она создана для детального анализа, а не для скорости. Это система, которую мы используем почти для каждого запроса на слияние в Anthropic. Сейчас она находится в режиме предварительного тестирования для Team и Enterprise.

Преодоление «узкого места» в процессе проверки

Объем кода, создаваемый каждым инженером Anthropic, за последний год вырос на 200%. Проверка кода стала узким местом, и мы слышим то же самое от клиентов каждую неделю. Они говорят, что разработчики перегружены, и многие запросы на слияние получают беглое, а не глубокое прочтение.

Нам нужен был рецензент, которому мы могли бы доверять при каждом запросе на слияние. Результатом стала функция Code Review: углублённая многофакторная проверка, выявляющая ошибки, которые часто пропускают сами рецензенты. Это более тщательный (и более дорогой) вариант, чем наш существующий инструмент Claude Code GitHub Action , который остаётся открытым и доступным.

В Anthropic мы запускаем проверку кода почти для каждого запроса на слияние (PR). Раньше содержательные комментарии получали только 16% запросов. Теперь их 54%. Система не одобряет запросы — это по-прежнему делает человек, — но она устраняет пробел, позволяя рецензентам действительно проверять то, что уже реализовано.

Как это работает

Когда открывается запрос на слияние (PR), служба проверки кода отправляет команду агентов. Агенты параллельно ищут ошибки, проверяют их, чтобы отфильтровать ложные срабатывания, и ранжируют ошибки по степени серьезности. Результат отображается в запросе на слияние в виде одного общего комментария с высоким уровнем значимости, а также комментариев к конкретным ошибкам непосредственно в коде.

Количество отзывов зависит от объема PR-кампании. Крупные или сложные изменения привлекают больше внимания и получают более глубокое прочтение; незначительные же получают лишь поверхностное одобрение. По результатам наших тестов, в среднем на написание отзыва уходит около 20 минут.

Проверка кода в действии

Мы уже несколько месяцев проводим внутреннюю проверку кода: в больших запросах на слияние (более 1000 измененных строк) выявляются ошибки в 84% случаев, в среднем 7,5 проблем. В небольших запросах на слияние (менее 50 строк) этот показатель падает до 31%, в среднем 0,5 проблем. Инженеры в основном согласны с тем, что выявляется: менее 1% ошибок помечаются как неверные.

В одном случае, изменение всего одной строки в рабочем сервисе выглядело обычным и представляло собой тот тип изменений, который обычно быстро одобряется. Но отдел проверки кода отметил его как критическое. Изменение нарушило бы аутентификацию для сервиса — сбой, который легко пропустить, прочитав изменения в коде, но который становится очевидным, как только на него указывают. Проблема была исправлена до слияния, и инженер позже рассказал, что сам бы этого не заметил.

Пользователи, получившие ранний доступ, наблюдали схожие закономерности. При рефакторинге шифрования ZFS в открытом промежуточном ПО TrueNAS , проверка кода выявила существовавшую ранее ошибку в соседнем коде: несоответствие типов, которое незаметно очищало кэш ключей шифрования при каждой синхронизации. Это была скрытая проблема в коде, который случайно затронул запрос на слияние, и подобная ошибка, которую рецензент, просматривающий изменения, вряд ли бы сразу стал искать.

Затраты и контроль

Функция проверки кода оптимизирована для углубленного анализа кода и стоит дороже, чем более простые решения, такие как GitHub Action от Claude Code . Оплата за проверку кода производится в зависимости от количества использованных токенов и обычно составляет в среднем 15–25 долларов, в зависимости от размера и сложности запроса на слияние. 

Администраторы имеют множество способов контролировать расходы и использование ресурсов:

• Ежемесячные лимиты расходов организации : Определите общую сумму ежемесячных расходов по всем проверкам.
• Управление на уровне репозитория : Включайте рецензирование только для выбранных вами репозиториев.
• Панель аналитики : отслеживание рассмотренных запросов на слияние, процента одобрения и общей стоимости проверки. 

Начиная

Функция проверки кода уже доступна в бета-версии в режиме предварительного тестирования для исследовательских проектов в тарифных планах Team и Enterprise. 

• Для администраторов : включите проверку кода в настройках Claude Code , установите приложение GitHub и выберите репозитории, для которых вы хотите проводить проверку.
• Для разработчиков : После включения этой функции проверка новых запросов на слияние будет запускаться автоматически. Настройка не требуется.

Для получения более подробной информации ознакомьтесь с документацией .

За последние годы в Казахстане было оцифровано более 90 процентов государственных услуг. Если в начале 2010-х годов граждане ежегодно совершали около 30 миллионов офлайн-обращений в государственные органы, то сегодня большая часть этих операций проходит через электронные порталы и мобильные приложения. Только через портал электронного правительства ежегодно оказывается свыше 50 миллионов услуг. Мобильное приложение eGov Mobile скачали более 10 миллионов пользователей, что фактически соответствует половине населения страны. Одновременно активно развивается цифровая идентификация: электронную цифровую подпись имеют около 9 миллионов граждан.

Развитие цифровых сервисов сопровождается расширением инфраструктуры. По состоянию на 2025 год уровень проникновения интернета в Казахстане превысил 92 процента. В стране действует более 18 тысяч базовых станций мобильной связи, а оптоволоконная сеть охватывает около 130 тысяч километров. При этом почти 90 процентов городских населенных пунктов имеют доступ к скоростному интернету. Даже в сельской местности показатель проникновения сети превышает 80 процентов. Для региона Центральной Азии такие параметры цифровой инфраструктуры являются одним из наиболее высоких показателей.

Одновременно с развитием цифровых сервисов Казахстан предпринимает шаги по укреплению кибербезопасности. В международном рейтинге National Cyber Security Index страна поднялась на 47-е место среди 125 государств. В глобальном индексе кибербезопасности Международного союза электросвязи Казахстан набрал 94,04 балла и вошел в категорию Tier 2, которая объединяет государства с развитой законодательной и институциональной системой защиты цифрового пространства. Эти показатели отражают прогресс в создании нормативной базы, технической инфраструктуры и механизмов реагирования на инциденты.

Однако параллельно с ростом цифровизации увеличивается и количество киберугроз. Открытость систем, увеличение объема обрабатываемых данных и широкое распространение онлайн-платежей создают новые возможности для злоумышленников. По итогам прошлого года в Казахстане было зафиксировано около 7 процентов реализованных кибератак среди стран СНГ. Для сравнения, в России этот показатель составил около 72 процентов, в Беларуси — 9 процентов. Несмотря на относительно низкую долю атак в сравнении с более крупными цифровыми рынками, эксперты отмечают, что тенденция к росту сохраняется.

Статистика правоохранительных органов подтверждает эту динамику. По данным Комитета по правовой статистике и специальным учетам при Генеральной прокуратуре, за первые десять месяцев 2025 года в сфере информатизации и связи было зарегистрировано 201 уголовное правонарушение. Это на 86,1 процента больше, чем за аналогичный период предыдущего года. Такой рост объясняется не только увеличением числа преступлений, но и совершенствованием методов их выявления. Характер киберпреступлений также постепенно меняется. Если в начале цифровизации основными угрозами были взломы сайтов и распространение вредоносного программного обеспечения, то сегодня основной целью злоумышленников становятся персональные данные. По статистике около 80 процентов киберпреступлений связаны именно с их похищением. Еще 6 процентов приходится на незаконный доступ к информационным системам организаций, а около 6 процентов — на кражу банковских данных.

Особое место занимает категория преступлений, связанных с незаконным уничтожением или изменением информации. За десять месяцев 2025 года количество таких случаев увеличилось на 61,7 процента. Еще более быстрыми темпами растет число преступлений, связанных с незаконным изменением кода устройств мобильной связи. За год эта категория увеличилась более чем в шесть раз. Подобные действия используются для создания мошеннических схем, включая подмену телефонных номеров и создание виртуальных call-центров. Киберпреступность в Казахстане имеет выраженную территориальную концентрацию. Наиболее высокий уровень регистрации таких преступлений фиксируется в крупнейших городах страны — Алматы и Астане. В совокупности на эти два мегаполиса приходится около одной трети всех выявленных киберпреступлений. Далее следуют Акмолинская и Северо-Казахстанская области, а также город Шымкент. Такая география объясняется концентрацией финансовых потоков, развитой интернет-инфраструктурой и высокой плотностью цифровых сервисов.

Финансовый ущерб от киберугроз продолжает расти. По итогам прошлого года общий объем убытков составил 16,4 миллиарда тенге. Это самый высокий показатель за последние годы и почти в тридцать раз больше, чем годом ранее. При этом лишь около 42 процентов ущерба удалось компенсировать на стадии досудебного расследования. Основной финансовый удар приходится на граждан и малый бизнес, которые чаще становятся объектами интернет-мошенничества. Социальный портрет киберпреступников в Казахстане также отличается от популярных стереотипов. В массовой культуре хакеры часто изображаются как молодые студенты или подростки-гении. Однако статистика показывает иную картину. В прошлом году преступления в сфере информатизации и связи совершили 98 человек, из которых более 62 процентов были безработными. При этом большинство имели высшее или среднее специальное образование. Основная возрастная группа — мужчины от 21 до 40 лет.

Интересно, что участие несовершеннолетних в подобных преступлениях практически не фиксируется. За последние годы лишь один случай киберпреступления был зарегистрирован среди студентов или подростков — в 2021 году. Это свидетельствует о том, что значительная часть подобных преступлений совершается взрослыми людьми, имеющими определенный профессиональный опыт. Отдельную категорию составляют так называемые внутренние злоумышленники — сотрудники организаций, обладающие доступом к информационным системам. В январе-октябре 2025 года правоохранительные органы выявили четыре случая участия государственных служащих в киберпреступлениях. Трое из них были связаны с созданием или распространением вредоносных программ, а один — с незаконным изменением информации.

Современные кибератаки все чаще используют методы социальной инженерии. По оценкам экспертов, около 58 процентов успешных атак в Казахстане связаны именно с манипуляцией человеческим поведением. К наиболее распространенным методам относятся фишинг, телефонное мошенничество, поддельные SMS-сообщения и ложные обращения от имени технической поддержки. Преступники используют психологические приемы, заставляя жертву самостоятельно передать конфиденциальные данные. Одним из новых инструментов мошенничества стали QR-коды. Эта технология активно используется для оплаты товаров, получения информации и доступа к услугам. Однако злоумышленники научились подменять официальные коды поддельными наклейками. При сканировании пользователь попадает на фальшивый сайт, визуально идентичный оригинальному. В результате данные банковской карты оказываются у преступников.

Подобные схемы уже привели к многочисленным финансовым потерям. В одном из случаев посетитель ресторана при сканировании QR-кода меню потерял 180 тысяч тенге. В другом эпизоде мошенники использовали ссылку на поддельный сайт парковки, отличавшийся от настоящего лишь одной буквой в доменном имени. Через подобные механизмы злоумышленники получают полный доступ к платежным данным пользователей. Борьба с киберпреступностью становится одним из ключевых направлений работы правоохранительных органов. В структуре Министерства внутренних дел действует специализированный департамент по противодействию киберпреступности. Его деятельность включает как расследование преступлений, так и профилактику угроз.

Технические меры противодействия постепенно расширяются. Только за последний год было заблокировано более 19 миллионов поддельных интернет-ресурсов и пресечено около 85 миллионов мошеннических телефонных звонков. Правоохранительные органы изъяли свыше 100 тысяч SIM-карт и 88 устройств типа sim-box, которые используются для организации мошеннических call-центров. Кроме того, было ликвидировано 13 преступных call-центров, из которых семь находились за пределами страны, а шесть действовали внутри Казахстана. По фактам создания организованных групп возбуждено шесть уголовных дел, включая одно транснациональное расследование.

Одним из показательных эпизодов стало раскрытие канала поставки SIM-карт в Шымкенте. Следствие установило, что через эту сеть интернет-мошенники получали доступ к более чем трем тысячам абонентских номеров, которые использовались для массовых телефонных атак на граждан. Однако эксперты отмечают, что технологические меры не могут полностью решить проблему. Основным фактором уязвимости остается человеческий фактор. Даже самые защищенные системы могут быть взломаны, если пользователь добровольно передает свои данные мошенникам. Поэтому особое значение приобретает цифровая грамотность населения. Простые правила кибергигиены — проверка ссылок, использование двухфакторной аутентификации и отказ от передачи персональных данных третьим лицам — способны значительно снизить риск преступлений.

В глобальном масштабе киберугрозы уже рассматриваются как одна из ключевых проблем XXI века. Согласно отчету Microsoft Digital Defense Report, основными объектами атак остаются США, Израиль, Великобритания и Китай. В первую двадцатку стран-целей также входят Индия, Германия, Франция, Турция и Россия. Это показывает, что киберпространство постепенно превращается в новую сферу геополитической конкуренции. Казахстан, активно развивающий цифровую экономику, неизбежно становится частью этого процесса. В ближайшие годы страна планирует внедрить биометрическую идентификацию при регистрации SIM-карт, расширить систему Anti-Fraud центров и усилить международное сотрудничество в борьбе с киберпреступностью.

Фактически речь идет о формировании новой модели безопасности, в которой технологии, законодательство и человеческий фактор должны работать одновременно. Без такого баланса цифровая трансформация может превратиться из преимущества в источник системных рисков. Опыт последних лет показывает, что цифровизация и безопасность не могут развиваться отдельно друг от друга. Чем быстрее государство переводит услуги в онлайн-формат, тем выше требования к защите данных. Именно поэтому дальнейшее развитие цифровой экономики Казахстана будет напрямую зависеть от способности страны укреплять киберустойчивость и формировать культуру ответственного использования технологий.