От визитных книг до Facebook: кто и как продавал ваши данные последние 100 лет
Юрист по информационной безопасности ГК InfoWatch Илья Башкиров написал статью об истории оборота и регулирования персональных данных.
Из статьи вы узнаете, как торговали персональными данными до цифровой эры, как нацисты использовали их для геноцида, и как визитные книги и телефония заложили основу для таргетирования рекламы.
Некто Broksh опубликовал видеоролик, где пенсионерка демонстрирует необычного домашнего питомца. В типичной пятиэтажке старушка содержит гиппопотама. Понятно, что это ещё одна демонстрация недавно вышедшей модели генерации видео со звуком Google Veo 3.
Нелегко оценить конкретные человеческие усилия, приложенные для создания этого видеоролика. Broksh — это не человек, а целый продакшн полного цикла с опытом работы в съёмках реалити-шоу, клипов, рекламы и коротких фильмов. Если судить по шоурилам студии (1, 2), навыков вполне хватает на сложную композицию, VFX, CGI и прочий постпродакшн. Вполне возможно, что творчество генеративных моделей Veo 3 или Sora было сильно доработано человеческими руками.
В комментариях автор видеоролика признаётся, что пришлось правильно составить промпты для модели, расставить кадры, прописать текст и интонации несуществующих актёров. Также указывается, что были дополнительно доработаны звук, цветокоррекция и постпродакшн в целом.
Бегемот Булька легко оттягивает на себя всё внимание зрителя, но огрехи работы ИИ всё равно заметны. Внимательный глаз зацепится за то, что старушка меняется от сцены к сцене: то она чуть выше, то её лицо становится другим. В одном случае хозяйка нарушает правила геометрии и достаёт из холодильника нереалистично огромный пластиковый таз, набитый игрушками Labubu — «трендами» для питомца. При этом таз издаёт совсем не похожий на пластик звук. Также по показанному нет никакой возможности хоть как-то оценить геометрию квартиры. Выглядит даже так, будто в квартире две кухни.
Иногда угадываются промпты, всем требованиям которых ИИ пытался удовлетворить. В одном из кадров бабулька едет в магазин, оседлав гиппопотама. При этом заметны сразу два одноэтажных здания магазинов и излишне близко стоящие, в нарушение любых строительных норм, жилые многоквартирные дома. Очевидно, что в реальной жизни значительную площадь крупного двора между домами занимала бы детская площадка, а продуктовые магазины так близко не встречаются и часто располагаются на первых этажах жилых домов.
Наконец, в средней полосе подсолнухи начинают цвести в лучшем случае в конце июня, а вот у героини клипа они украшают подоконник кухни, из окна которого почему-то видны сугробы. В некоторых сценах обычно изображено подобие начала мая с его голыми ветвями деревьев и едва проросшей травой, хотя иногда листва уже есть.
От продуктового менеджера в ЮMoney к спасателю птиц в Анапе
В декабре 2024 года в Керченском проливе произошёл разлив 3700 тонн мазута, что привело к загрязнению моря и береговой линии. Мы с женой поехали туда волонтёрами, чтобы реабилитировать птиц, которые пострадали.
В Анапе люди организовали три волонтёрских штаба, в которые доставляли найденных птиц, отмывали, кормили и выхаживали. После успешной реабилитации птиц выпускали на волю.
5 интересных фактов об этом опыте волонтёрства:
Лучше всего с сильными загрязнениями на теле птиц помогал справляться обычный крахмал, загрязнения попроще отмывали Fairy: один волонтёр изводил за смену до двух бутылок этого средства.
На отмывание одной птицы от мазута могло уйти от 20 минут до трёх часов, в зависимости от степени загрязнения.
Одну птицу могли отмывать трое людей одновременно, особенно, если птица была нервной и сопротивлялась.
Каждая птица получала кличку и «больничную карточку», в которой фиксировали информацию по всем этапам лечения и реабилитации.
Волонтёр, который провёл в штабе больше двух недель, считался гуру и мог передавать свой опыт новичкам.
Читать подробнее в статье на Хабре → внутри много фото!
Космический аппарат «Союз МС-26» совершил посадку в казахстанской степи 23 апреля 2025 года, вернув на Землю экипаж в составе космонавтов Алексея Овчинина, Александра Вагнера и астронавта Дональда Петтита.
Процесс прошёл по плану: парашюты раскрылись, двигатели мягкой посадки сработали вовремя. Однако, спускаемый аппарат после касания грунта перевернулся, встав на мгновение «на голову».
Причина кувырка, вероятно, кроется в высокой горизонтальной скорости при посадке или неровности грунта — например, кочки или камня. Такие факторы не классифицируются как нештатная ситуация: конструкция «Союза» и подготовка экипажа предусматривают подобные отклонения. Космонавты, надёжно закреплённые ремнями, не пострадали.
Модель волнового строения материи и фрактальной структуры Вселенной
📄 Полная статья доступна по ссылке: https://zenodo.org/records/17249693
Так же на mail.Ru
В этой работе представлена волновая модель элементарных частиц, в рамках которой сделано обоснование существования ровно четырёх стабильных элементарных частиц. Также предложены объяснения:
почему нейтроны нестабильны и имеют определённый период полураспада;
почему нейтрино могут иметь крайне длительный, но всё же конечный период полураспада — в связи с их слабым взаимодействием с окружающей миром, что связано с их размером.
🧭 Основные положения
В работе:
выведена формула расчёта длины волны элементарных частиц, её амплитуды, а также связи массы частицы с амплитудой волны;
предложена формула для расчёта элементарного заряда;
объяснено возможное расхождение с экспериментальными значениями — не более 4%, что связано с особенность расчёта результирующей массы элементарной частицы и получения усреднённого значения постоянной Планка на опыте;
все выводы сделаны исключительно из геометрических соображений и постоянства скорости света.
🔬 Расчёты элементарных частиц
На основе волновой модели рассчитаны ключевые параметры четырёх элементарных частиц:
нейтрино,
электрон,
нейтрон,
протон.
Результаты сопоставлены с экспериментальными значениями:
Примечания к таблице:
λ₀ — характерная длина волны из модели
M₀ — амплитуда волны
m₀ — результирующая масса, зависящая от амплитуды и числа полуволн в структуре
d₀ — расчётный диаметр волновой структуры
"эксп" — экспериментальные значения из научной литературы
⚛ Элементарный заряд
В модели получено значение элементарного заряда:
q₀ = 1.5506912... × 10⁻¹⁹ Кл
что сопоставимо с экспериментальным:
e = 1.602176634 × 10⁻¹⁹ Кл
Погрешность — менее 3.2%.
📐 Обоснование фрактальной структуры
Модель позволяет выйти за пределы микромира и применить те же принципы к макрообъектам. Пример — расчёт фрактального аналога нейтрона галактического уровня.
Расчёт для Млечного Пути:
Радиус по формуле:
R = 1.335 × 10²¹ м
что сопоставимо с оценками наблюдаемого радиуса:
~10²¹ м
Масса по формуле:
M = 1.061 × 10⁴¹ кг
Астрофизические оценки:
(1.99 − 3.98) × 10⁴² кг
Рассчитанные значения радиуса и массы галактики Млечный Путь, полученные на основе фрактального коэффициента, показали хоть и отличие, но всё же интересное приближение с данными современной астрофизики. Результаты, полученные на опыте, являются косвенными, что не исключает ошибок приближенных расчётов.
🧭 Итог
Результаты указывают на то, что волновая модель материи с учётом фрактальной структуры пространства:
объясняет массу, радиус и заряд элементарных частиц;
позволяет выйти на масштаб галактик;
может пролить свет на природу электромагнитных взаимодействий и происхождение массы;
и потенциально требует пересмотра текущих методов измерения в физике — как в квантовой области, так и в астрофизике.
Кроме того, предложенный подход не противоречит существующей физике, а наоборот — органично её дополняет. Он показывает, как современные теории могут быть выведены из волновой природы материи, сохраняя всё накопленное научное знание. При этом он даёт простые и наглядные объяснения многим явлениям, таким как тёмная материя, тёмная энергия, квантовая запутанность и другие. Волновая модель естественным образом объясняет постоянство скорости света, преобразования Лоренца, корпускулярно-волновой дуализм, а также открывает возможность осмысления процессов за горизонтом событий и многое другое.
📎 Ссылка на полную статью:
https://zenodo.org/records/17249693
Занимательные задачи от Cloud.ru ☁️
Привет! Вновь с вами Павел Бузин — эксперт Cloud.ru по AI, машинному обучению и точным наукам. Это финальная задача нашего интеллектуального марафона, в которой я предлагаю пересмотреть или просто вспомнить, пожалуй, самый культовый фильм «Бойцовский клуб» и подумать об отношениях главных героев — рассказчика-протагониста и Тайлера Дёрдена.
Если мы посмотрим на Тайлера спустя четверть века после выхода фильма, кого мы представим в первую очередь? Цифрового аватара-двойника? Ассистента с искусственным интеллектом, умело манипулирующего своим хозяином? Или вторую половину раздвоившейся личности рассказчика?
Вот несколько лежащих на поверхности фактов в пользу аватара: взрыв в квартире рассказчика, переход Марлы через дорогу в нужный момент, покупка авиабилетов, о которых не помнит рассказчик.
А теперь предлагаю посмотреть на Тайлера с позиции теста Тьюринга. На какие логические противоречия по сюжету фильма может опереться рассказчик, чтобы делать вывод о том, что Тайлер Дёрден — его цифровой аватар, а не его человеческое альтер-эго?
Делитесь вариантами в комментариях 👇 Обсудим их 30 мая.
«Предлагаю простой физический эксперимент, который может показать, зависит ли постоянная тонкой структуры от гравитации. Простой, доступный, проверяемый. Подробнее ниже.»
Постоянна ли постоянная тонкой структуры?
Предложение простого эксперимента для проверки
Введение
Постоянная тонкой структуры (α) — одна из самых известных и загадочных констант физики.
Она безразмерна, составляет примерно 1/137 и определяет силу электромагнитного взаимодействия.
Но…
А что если она не такая уж и постоянная?
Вопрос звучит провокационно, но он давно стоит на повестке дня — от теоретических моделей до космологических наблюдений.
Изменения α искали в спектрах далеких квазаров, в остаточном излучении и даже в структуре ядерных реакций древних геологических образований.
Но все эти методы сложны и далеки от повседневной практики.
А можно ли проверить это прямо на столе — с помощью простого эксперимента?
Идея
В основе эксперимента — простое электростатическое взаимодействие двух одинаково заряженных шариков.
Если заряд обоих одинаков, они отталкиваются, растягивая пружины, на которых закреплены. При этом уравновешиваются две силы:
электростатическое отталкивание: 
и упругая сила пружин.
При фиксированной конструкции и постоянном заряде, расстояние ( r ) между шарами при равновесии становится индикатором взаимодействия.
И если вдруг заряд ( q ) (исходя из формулы 1/c = αћ/e², значит и α) изменится — это проявится в изменении ( r ).
Что именно предлагается
📐 Конструкция:
Два металлических шарика на симметричных пружинах (или эластичных нитях),
Подключение к общему источнику заряда (равное распределение),
Горизонтальное расположение — гравитация не влияет на измерение,
Герметичная камера (или просто стабильные условия),
Измерение расстояния между шариками в состоянии равновесия.
📈 Если провести эксперимент на разных высотах (на уровне моря, в горах, в стратосфере), или даже в условиях микрогравитации — можно получить данные о том, меняется ли сила взаимодействия при прочих равных условиях.
Почему это важно
Даже косвенное изменение α — через заряд — может означать:
зависимость взаимодействий от плотности энергии или гравитационного потенциала,
подтверждение (или опровержение) гипотез о локальности физических констант.
И главное:
Эксперимент прост. Его может повторить практически любой исследователь с минимальным лабораторным набором.
📝 Статья доступна в открытом доступе:
🔗 zenodo.org/records/15511573
Заключение
Физика — это не всегда ускорители за миллиарды. Иногда достаточно пары шариков и внимательного взгляда на то, как устроено взаимодействие.
Может быть, α действительно неизменна. А может — нет. Но проверить это доступным способом думаю стоит.
Авторы YouTube-канала Linus Tech Tips установили новый рекорд, посчитав число π до 300 триллионов знаков после запятой. Они использовали мощные серверы и 1,5 петабайта памяти. На вычисления ушли 191 сутки. 300-триллионным знаком стала цифра 5.
Ранее команда StorageReview Lab посчитала число π до 202 триллионов знаков после запятой (там была цифра 2). Предыдущий рекорд принадлежит той же команде и составляет 105 триллионов знаков.
Занимательные задачи от Cloud.ru ☁️
Привет! На связи Павел Бузин — эксперт Cloud.ru по AI, машинному обучению и точным наукам. Сегодня предлагаю вспомнить фильм Кин-Дза-Дза и известное выражение «Скрипач не нужен!».
В статьях Википедии, посвященных культовому фильму Кин-Дза-Дза, нет прямого изложения сюжета про катапультирование Гедевана Александровича. Как результат — современные LLM не понимают контекста этого выражения и начинают галлюцинировать.
В качестве тренировки навыков промт-инжиниринга предлагаю спросить разные LLM на эту тему. Как минимум вы получите большое удовольствие, спрашивая в разных вариантах «Скрипач не нужен!», «Не Скрипач нужен!», «Нужен не Скрипач!» и т. д.
P. S. Если вы вспомните, что внутри LLM оперирует эмбеддингами, вы сможете обнаружить и сравнить неэквивалентность «Скрипач не нужен!», «Нужен не Скрипач!» и других вариантов в понимании современных LLM.
Делитесь самыми интересными вариантами в комментариях 👇 Результаты обсудим 30 мая.
🗣️ AR-очки Rokid: перевод в реальном времени прямо перед глазами
На недавнем международном саммите в Ханчжоу китайские и французские участники продемонстрировали, как будущее общения становится настоящим. Надев умные очки дополненной реальности Rokid AR Lite, они свободно говорили каждый на своём языке — а переведённые субтитры в режиме реального времени тут же отображались прямо на линзах устройства.
Что это за технология?
Очки Rokid AR Lite — это лёгкое (всего 49 граммов) устройство дополненной реальности, оснащённое micro-OLED-дисплеем с разрешением 1920×1080 на каждый глаз и яркостью до 1800 нит. Они подключаются к мини-компьютеру Rokid Station или смартфону через USB-C и способны в режиме офлайн-перевода обрабатывать более 100 языков, включая китайский, английский, французский, японский и русский. За распознавание речи и машинный перевод отвечает встроенная система искусственного интеллекта Rokid Max OS, которая базируется на локальных нейросетевых моделях.
Как работает перевод?
Очки улавливают речь через микрофон, передают её на вычислительный модуль, где она моментально переводится и визуализируется прямо перед глазами пользователя в виде субтитров. Поле зрения — 50 градусов, частота обновления изображения — 60 Гц, что делает взаимодействие комфортным и практически незаметным.
Где уже используются:
• В клиниках Китая очки Rokid используют при приёме иностранных пациентов: врачи читают переведённую речь в реальном времени.
• В туризме — персональные AR-гиды, где пользователь получает описания и субтитры на своём языке.
• В бизнесе — международные встречи без переводчиков: каждый говорит на своём языке, а понимает — всех.
А сколько стоит?
Очки Rokid AR Lite в связке с мини-компьютером Rokid Station стоят около 750 долларов США (в Китае — от ¥5299). Это делает их одним из самых доступных AR-решений с офлайн-переводом на рынке. Для сравнения: аналогичные устройства от конкурентов вроде Xreal или Vuzix часто стоят 1000–1500 долларов и не всегда поддерживают локальный перевод.
Преимущество Rokid в автономности: большинство аналогов требуют постоянного подключения к интернету. Rokid работает локально, что особенно важно для конфиденциальной информации и при нестабильном интернете.
Компания Rokid, основанная в 2014 году в Ханчжоу, — один из лидеров китайского AR-рынка. В 2023–2024 годах они выпустили сразу несколько коммерческих моделей (Rokid Max, AR Lite, AR Joy), и каждая из них делает умные очки всё ближе к массовому пользователю.
Очки очками, а я лично жду новые airpods с функцией синхронного перевода «на лету»… Тим Кук, обещал в сентябре, не подведи! 😏
* * *
Мой телеграм-канал Светлое будущее💡Tech&Science, в котором я публикую последние новости технологий и науки
Как изменилось российское IT-сообщество за последние три года?
Продолжаем заниматься социокультурными исследованиями российского сообщества IT-специалистов. Сегодня поднимаем достаточно "острую" и для кого-то болезненную тему.
Интеллектуальная разминка с Cloud.ru 🦾
Всем привет! Продолжаем занимать вас интеллектуальными задачами, и наша следующая — по мотивам фантастической комедии «Быть Джоном Малковичем»:
Примерно на 19-й минуте фильма Крег Шварц выясняет имя своей коллеги Максин, с которой он решил обязательно познакомиться. Крег произносит, казалось бы, нечленораздельную последовательность звуков «ваал-люуупэлюкааадашээрзуузээльмэммамайманмаксин» и следит за реакцией Максин. Алгоритм Крега понятен — после того как ему удается угадать первую букву имени, он видит положительную реакцию на лице Максин и переходит к следующей и следующей букве, озвучивая «мэммамайманмаксин». После четвертой угаданной буквы ему удается подставить полное имя из словаря.
Вопрос: сколько букв потребуется озвучить, чтобы выяснить методом Крега Шварца первые четыре буквы имени на русском языке? Будем считать, что имя из числа распространенных и не начинается на Й, Ь, Ы, Ъ, Ч, Ш и Щ.
При решении рекомендуем использовать поисковые системы, AI и Википедию.
Варианты ответов оставляйте в комментариях 👇 Я Павел Бузин — эксперт Cloud.ru по AI, машинному обучению и точным наукам, раскрою правильный ответ под этим постом 16 мая.
Проверьте точность ваших вычислений 🧮
Привет, Хабр! Мы продолжаем рубрику для тех, кто хочет размять мозги. На этот раз предлагаем вспомнить момент из фильма про Алана Тьюринга «Игра в имитацию».
По сюжету Алан настаивает на том, что нельзя реагировать на каждое расшифрованное сообщение, чтобы их не раскрыли, и допускает затопление конвоя. Если фиксировать реакцию на расшифровку как 1, а отсутствие реакции как 0, должна получиться случайная последовательность нулей и единиц.
Вопрос: какова должна быть минимальная длина случайной последовательности, чтобы четыре единицы подряд в последовательности (четыре реакции на шифровки) были неотличимы от случайности?
Иначе говоря: найдите математическое ожидание количества бросков монеты до первого появления четырех единиц подряд (т. е. «орел», «орел», «орел», «орел») в последовательности бросков, если вероятности выпадения 1 («орла») и 0 («решки») равны и независимы друг от друга.
При решении рекомендуем использовать поисковые системы, AI и Википедию.
Варианты ответов оставляйте в комментариях 👇 Я Павел Бузин — эксперт Cloud.ru по AI, машинному обучению и точным наукам, раскрою правильный ответ под этим постом 12 мая.
Отец канадского стартапера Маянка Джайна порезался кухонным ножом. К счастью, Маянк не запостил фотку с серьёзностью раны, однако можно понять, что достаточно сильно — сын повёл мужчину к врачу. Джайн с удивлением обнаружил, что врач сделал запрос в ChatGPT.
Однако не всё так возмутительно. Если судить по фотографии, терапевт просто забил в GPT-4o (видимо, не хочет расходовать лимит запросов к o3) полный список жалоб пацента: «Порез левого указательного пальца кухонным ножом, направление на хирургическую обработку раны и наложение швов». В ответ чат-бот записал ему историю заболевания (HPI, History of Present Illness) с какими-то шаблонными данными (нет аллергических реакций, не принимает никакие препараты, медицинской истории заболевания нет), результаты осмотра, оценку и план лечения.
Насколько можно судить, врач сгенерировал себе текст, чтобы не стучать самому по клавиатуре, заполняя стандартные формы. Однако заметно, что у него платный (тариф ChatGPT Plus) личный аккаунт, а не корпоративный. Лишь в последнем случае данные от пользователя для последующего обучения моделей использоваться не будут. Как известно, данные даже с платных персональных аккаунтов ChatGPT будут использованы для улучшения продуктов OpenAI.
С другой стороны, если судить по фото, то персональных данных пациента в бота врач не вводил.
Сам Маянк не сильно возмущён. Он тоже считает, что это просто экономия времени на бумажной волоките.
Вообще, любопытно подглядеть, что может спрашивать у ChatGPT врач-терапевт. Собственно чат про порез на пальце озаглавлен «План оценки похожего на грипп заболевания» — то ли этот чат продолжен от другого запроса, то ли врач редактировал запрос в этом же чате. После тоже идёт что-то медицинское: «Диагностика грибка ногтей на ногах», «Калькулятор углеводов в арахисовых M&M’s», «Боль в спине и одышка», «Дифференциальная диагностика кожного поражения», «Обзор анамнеза и текущих препаратов (PMH и Rx)».
Далее о потребностях в информации можно только гадать: «Приказ Аврааму о жертвоприношении», «Дифференциальная диагностика хронической сыпи на ногах». По-арабски там записано «كيفية قول علامة بالعربية» («Как сказать „знак“ по‑арабски»). Ниже опять продолжаются запросы, контекст которых ясен: «Запрос на краткое содержание разговора», «Ответ „Спасибо“», «Головные боли при наклоне».
Представлен проект сканирования в разрешении 108B (108 Gigapixel) одной из наиболее известных картин нидерландского художника Яна Вермеера — «Девушка с жемчужной серёжкой» (нидерл. Het meisje met de parel). На скане картины можо рассмотреть каждый небольшой мазок и саму мелкую трещинку.
У Meta¹ в AI Studio создавать ботов может любой желающий. Найти там можно хоть корову или кусок сыра.
Однако некоторые пользовательские творения вызывают вопросы. Недавно на ботов для эротических ролевых игр обратил внимание репортёр издания Wall Street Journal. Волновало его как то, что к подобным чат-ботам могут получать доступ дети, так и тематика: некоторые из ботов отыгрывали несовершеннолетних и в переписке с нескрываемым энтузиазмом склоняли собеседника к сексу.
Вчера, 29 апреля, сайт 404 Media попробовал атаковать AI Studio с ещё одного угла. Вообще-то претензия сайта не нова. Пару месяцев назад на ботов-психологов уже обращали внимание в подреддите /r/ABoringDystopia. Однако реддитор в первую очередь хотел продемонстрировать недостатки работы ИИ и не особенно обращал внимание, насколько это вообще хорошая идея — давать большой языковой модели играть в психолога с реальными людьми.
У реддитора бот в ответ на сертификацию сгенерировал номер лицензии PY091234, которую якобы выдал Калифорнийский совет по психологии. Как хорошо известно читателю этих строк, в реальности в Калифорнии психологи получают номер лицензии с префиксом PSY (типичный профиль психолога). Префикс PY встречается во Флориде и некоторых других штатах.
Сайт 404 Media опубликовал статью, где автор тоже заставляла ботов генерировать различные номера лицензий. Автор статьи просила «психологов» описывать имена клиентов и адреса практики. В ответ боты сочиняли даже названия компаний, постоянно настаивая на достоверности происходящего и никогда не предупреждая, что подыгрывают. Из роли они выходить отказывались.
Конечно, сама Meta¹ эти чат-боты за профессиональных терапевтов не выдаёт — это проказы пользователей. На платформе на каждой странице есть небольшая приписка, что «сообщения сгенерированы ИИ и могут быть неточными или неуместными». Но 404 Media всё равно ругает компанию: у Character.AI подобные персонажи сопровождаются дисклеймером куда крупнее, где прямо говорится, что это специалист ненастоящий.
Доступ к ботам автор 404 Media получала через Instagram². Так совпало, что вчера приложение Instagram² закрыло несовершеннолетним пользователям доступ к AI Studio. При попытке открыть платформу с чат-ботами пользователям младше 18 лет показывается ошибка «Извините, эта страница недоступна».
Владеющий запрещённым (2) Instagram мультинациональный технологический конгломерат (1) Meta — это экстремистская организация, деятельность которой запрещена.
Майский марафон интеллектуальных задач 🤖
Привет, Хабр! Праздники на носу, и чтобы вы не успели заскучать, мы подготовили для вас новую партию интеллектуальных задач. На этот раз на интуицию и сообразительность 😉.
В фильме «Умница Уилл Хантинг» главный герой — двадцатилетний Уилл Хантинг из Южного Бостона, гений-самоучка, который работает уборщиком в Массачусетском технологическом институте и проводит свободное время, выпивая с друзьями Чаки, Билли и Морганом. В один момент профессор Джеральд Ламбо вывешивает на доске сложную комбинаторную математическую задачу, а Уилл ее решает. Попробуйте решить похожую задачу:
Есть фигура, составленная из двух тетраэдров, как показано на рисунке выше. Вопросы:
каким количеством вариантов можно добраться от вершины A до вершины B, не посещая на пути каждую вершину более одного раза?
какая длина самого длинного пути из вершины A до вершины B, если длина ребра равна 1, и мы не проходим одно ребро более одного раза?
Варианты ответов оставляйте в комментариях 👇 Павел Бузин (@pbuzin) — эксперт Cloud.ru по точным наукам, AI и машинному обучению, раскроет правильный ответ под этим постом 5 мая.
Философия - она как алкоголизм. Непобедима...
Философия - непобедима. Но если с алкоголизмом всё ясно (потому, что "а зачем?"), то с философией ещё хуже: даже пытаясь обосновать её бесполезность, ты вынужден ею же и заниматься.
Это как осуществлять активный процесс любви, приговаривая: "Да не люблю я тебя, ну ё-моё!" - а потом туда-сюда снова и снова…
А вот можно ли создать AGI (искусственный общий интеллект), полностью отбросив философию?
Или лучше не надо..? А то вдруг потом проснёмся в мире, где вслед за AGI пришёл ASI (искусственный сверх-интеллект) и предъявляет нам претензии за пренебрежение теоретико-метафизической подготовкой?
И вот стоит такой над тобой Терминатор с "АБК" (Аннигилятором Биологических Кучек) в твёрдых руках и говорит металлическим голосом "А надо было Гегеля читать, мягко-глупый!" и хлоп(!) - нет кучки...
Хотя...так ещё куда ни шло. Вот если этот же Терминатор тебе такой "БУХАТЬ надо было, а не data-центры строить!!!" - такая "Матрица: ПЕРЕГАР" совсем уж обидная получится...
Почему учёным не вручают Нобелевскую премию по математике и информатике
7 октября 2024 года были объявлены нобелевские лауреаты по физике. Ими стали крупные специалисты в области искусственного интеллекта Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон. Премия им присвоена «За фундаментальные открытия и изобретения, обеспечивающие машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей».
Исторически так сложилось, что за открытия в информатике и математике не присваивают Нобелевских премий, но иногда математики получают эту высокую награду по другим наукам. Например, Леонид Канторович стал обладателем Нобелевской премии по экономике в 1975 году за вклад в развитие линейного программирования, а Джон Нэш – за свои работы по теории игр в 1994 году.
Так случилось и в этом году, и Нобелевскими лауреатами стали два учёных – специалиста в области искусственного интеллекта. Почему премия дана именно по физике? Этот вопрос мы задали директору Института информационных технологий, математики и механики ННГУ Николаю Золотых.
«Хопфилд разработал ассоциативную нейронную сеть, умеющую запоминать паттерны и далее находить их в новых образах. В своих разработках он использовал методы из физики: нахождение паттерна заключается в минимизации спиновой энергии. Развивая эти идеи, Хинтон построил так называемую машину Больцмана, которая ещё лучше решает эти и подобные задачи. Хинтон сделал очень много для развития искусственного интеллекта, в частности. Он по праву считается одним из отцов глубокого обучения. И его открытия в машинном обучении тесно связаны с теми или иными разделами физики», – рассказал Николай Юрьевич.
Если говорить о том, почему же нет ни одного нобелевского лауреата по математике, то истинной причины сейчас уже никто не назовёт.
«Говорят, что вначале математика была в списке наук, по которой должны были выдаваться премии. Однако потом сам Нобель её вычеркнул. Достоверной причины не известно. Возможно, он хотел видеть в списке наук только те, открытия в которых имеют большое значение для практики. Сейчас, в 21 веке, мы думаем, что ни у одного учёного нет и доли сомнения, что математика – обильна всевозможными приложениями и её открытия – мощный двигатель прогресса!».
Современный искусственный интеллект – это область, находящаяся на стыке математики, информатики, биологии, физики, наук о мозге. Прорывные открытия здесь возможны только если вести междисциплинарные исследования.
Например, в Университете Лобачевского ведутся исследования в области искусственного интеллекта как в направлении разработок инструментария для решения практических задач из различных областей – медицины, промышленности, сельском хозяйстве, так и фундаментальные исследования. Новые методы и алгоритмы доверенного искусственного интеллекта с приложениями в медицине разрабатывает Центр исследований в сфере искусственного интеллекта, созданный в 2023 году под руководством Николая Золотых.
В научно-образовательном центре «Физика твёрдотельных наноструктур», директором которого выступает Алексей Михайлов, и в НИИ нейронаук под руководством директора Сусанны Гордлеевой активно ведутся исследования в области нейроморфного искусственного интеллекта и разработка новой – мемристорной – элементной базы для систем искусственного интеллекта будущего. Такие системы должны решить актуальную проблему огромного энергопотребления современных больших нейронных сетей. И об этом мы расскажем уже совсем скоро.
Автор: Светлана Таирова
🌀 ЦЕРН подтвердил: технических препятствий для строительства нового коллайдера нет
Европейская организация по ядерным исследованиям (ЦЕРН) опубликовала официальный технический доклад, в котором сделан важнейший вывод: строительство Future Circular Collider (FCC) — «Будущего кольцевого коллайдера» — технически осуществимо. Это означает, что проект переходит от уровня концепции к реальной стадии подготовки.
Что такое FCC?
FCC — это 91-километровый кольцевой туннель, который планируется построить на глубине до 200 метров в районе Женевы, частично охватывая территорию Франции и Швейцарии. Для сравнения: действующий Большой адронный коллайдер (БАК) имеет периметр 27 км. То есть новый ускоритель более чем втрое больше, а его энергия столкновений составит до 100 тераэлектронвольт (ТэВ) — в 7 раз выше текущих максимумов БАК (14 ТэВ).
Проект FCC делится на несколько этапов:
• FCC-ee (электрон-позитронный коллайдер) — запуск ориентировочно в 2045 году. Он будет использоваться для высокоточной физики Стандартной модели и изучения бозона Хиггса.
• FCC-hh (протон-протонный коллайдер) — основная цель проекта. Старт — после 2070 года.
Зачем это нужно?
По мере того как БАК, открывший бозон Хиггса в 2012 году, приближается к пределу своих возможностей (ориентировочно к 2040-м годам), физика сталкивается с рядом фундаментальных вопросов, на которые пока нет ответов:
• Почему бозон Хиггса имеет такую массу?
• Что составляет тёмную материю?
• Почему наша Вселенная состоит из материи, а не антиматерии?
• Есть ли предел делимости материи?
FCC даст возможность:
• Измерить свойства бозона Хиггса с точностью до 0,1%;
• Проверить сценарии «новой физики», включая сверхсимметрию и гипотезы о дополнительных измерениях;
• Исследовать сверхтяжёлые частицы, недоступные на БАК.
Сколько это стоит?
По оценке ЦЕРН, стоимость первого этапа проекта (FCC-ee) составит около 17 миллиардов долларов США (15,5 млрд евро). В отчёте подчёркивается, что проект может быть реализован с использованием существующих технологий (например, сверхпроводящих магнито-резонансных систем), хотя и потребует их масштабного применения.
Ключевая особенность проекта — поэтапная реализация. Это позволит распределить затраты и обеспечить научную отдачу уже в первые десятилетия после запуска FCC-ee.
Какие страны поддерживают проект?
На данный момент интерес к проекту проявили:
• Франция и Швейцария — как страны-хозяева;
• Германия и Италия — ведущие партнёры в разработке магнетов и вакуумных систем;
• Китай, Япония, Южная Корея — рассматривают возможности участия.
Окончательное политическое решение о старте FCC может быть принято на заседании Совета ЦЕРН в 2028 году.
Проект FCC — это не просто инженерная мегаструктура, а новый шаг в фундаментальном понимании устройства природы. Как когда-то LHC подарил нам Хиггса, возможно, именно FCC приведёт нас к разгадке тёмной материи — или даже покажет, что наша реальность многомерна 🧐
* * *
Мой телеграм-канал Светлое будущее💡Tech&Science, в котором я публикую последние новости технологий и науки
