Обратная связь: как превратить критику в топливо

На нашей образовательной программе студенты — не просто слушатели, а полноправные соавторы процесса. Мы с Катериной Григорьевной, как патриарх и матриарх «стаи», выстроили систему, в которой каждый из 90+ студентов может влиять на содержание курсов. Это не метафора: на проектной практике группы сами выбирают темы лекций через особый механизм консенсуса. Например, недавно они запросили разбор темы по файн-тюнингу LLM и VLM — через три дня я провёл занятие, на котором мы вместе проанализировали имеющиеся у нас наработки для индустриального партнёра. Так обратная связь становится не формальностью, а инструментом соуправления.

Сбор отзывов идёт постоянно: специальная Google-форма после ключевых лекций, чат потока, в котором студенты пишут вопросы даже ночью, личные сообщения. Когда первокурсники пожаловались, что некоторые темы по линейной алгебре «оторваны от искусственного интеллекта», я за неделю пересобрал программу — добавил блок о вычислительных моделях и их связи с концепциями классической линейной алгебры. Успеваемость выросла на 15 %, хотя курс ещё в процессе адаптации. Критику фильтруем через «метод цветных вопросов»: зелёные (конструктивные) обсуждаем на собраниях, жёлтые (типа «мне скучно») игнорируем, красные (деструктивные) пока не встречались — видимо, сработал наш принцип «академического взаимного уважения».

В бизнесе — та же логика. Клиенты моей ИТ-компании получают от меня запросы после каждого этапа проекта, а их замечания сразу переводятся в задачи для аналитиков. Разница лишь в формате: в образовании мы корректируем курсы на лету, а в бизнес-проектах мы фиксируем изменения протоколами. Но сѫть одна: обратная связь — это не оценка, а сырьё для улучшений. Как говорил один древний мудрец: «Dosis sola facit venenum», важен не объём обратной связи, а умение выделить из него действенные ингредиенты.

Подписывайтесь на канал: @drv_official.

Очередную статью про разработку искусственных когнитивных агентов написал для вас я — теперь про стратегии промптинга: Chain-of-Thought, Tree-of-Thought и Graph-of-Thought. Читайте и просвещайтесь: https://teletype.in/@romanus_otiosus/CoT-ToT-GoT

Прист К. «Опрокинутый мир»

Оценка: 5️⃣1️⃣4️⃣2️⃣

Рецензия: У меня возникло непреодолимое желание прочитать эту книгу, с которой я познакомился в своём раннем отрочестве. Тогда мне она показалась немного занудной и непонятной. А вот сегодня мне захотелось снова посмотреть, как я смогу понять её в уже зрелом возрасте. Тем более, что книга позиционируется в качестве антиутопии, а этот жанр меня всегда привлекал. Книга очень мощна. Мне не очень понятно, почему автор придумал такую идею, что разные части книги рассказываются от разного лица — нечётные от первого, а чётные от третьего. Выглядит это не особо. Но чтению это не особо помеха. Меня очень поразило именно начало книги, где очень динамично описывается этот странный гиперболический мир — я прочитал это описание, а потом долго не мог прийти в себя, поскольку мне казалось, что пространство вокруг меня изменяется в линейных размерах в зависимости от направления движения. Но концовка меня расстроила — главный герой описан как какой-то безмозглый фанатик, который не может осмотреться и принять взвешенное решение.

Краткое содержание: Главный герой вышел из возраста ученичества. И ему предстоит первый в его жизни выход за пределы Города, странного громоздкого сооружения, передвигающегося на колёсах. Рельсы собирает впереди и снимает сзади специальная Гильдия. Наш герой — из другой гильдии — Разведчиков Будущего. Ему предстоит разведывать путь для города, но для «крещения» он должен сходить в «прошлое», в те места, где город только что прошёл. И тогда выясняется, что «прошлое» и «будущее» — не просто направления, это действительно Прошлое и Будущее по отношению к тому времени, где находится город. И при движении в прошлое начинают происходить очень странные и страшные вещи, и большого труда стоит нашему герою вернуться в привычный город под родным гиперболическим солнцем.

Квантовые компьютеры сегодня: IBM, Google, Rigetti и другие

Привет, друзья!

Продолжаем нашу совместную работу над квантовыми вычислениями. Сегодня отойдём в сторону от собственно вычислений и немного посмотрим на текущий достижения в области построения физически реализуемых вычислительных систем — квантовых компьютеров. Погнали…

Квантовые гиганты: кто перепишет законы вычислений?

В области квантовых технологий кипит невидимая война. Компании вроде IBM, Google и стартапы вроде Rigetti соревнуются не просто в создании кубитов, а в том, чтобы заставить их работать вместе — стабильно, точно и масштабируемо. Компания IBM, например, уже анонсировала квантовый процессор с 433 кубитами, а её цель — достичь 1000 кубитов через несколько лет. Компания Google ещё в 2019 году заявила о «квантовом превосходстве», решив одну математическую задачу примерно за 200 секунд, которая на классическом суперкомпьютере решалась бы тысячелетия. Правда, позже компания IBM оспорила это, предложив оптимизированный алгоритм для классических систем. Китайские исследователи провели аналогичный эксперимент на фотонном компьютере «Цзючжан», показав, что гонка идёт не только за кубитами, но и за выбором физической платформы.

Понятие «квантового превосходства» (в области физической реализации) остаётся спорным. Это не значит, что квантовые компьютеры уже полезны — скорее, они доказали, что могут решать некоторые задачи быстрее классических аналогов. Но до практического применения, как до звёзд: компания Google тестирует квантовые алгоритмы для оптимизации логистики, а компания IBM сотрудничает с фармакологическими компаниями для моделирования молекул. А вот компания Rigetti делает ставку на гибридные системы, в которых квантовые и классические компьютеры работают в тандеме, как пилот и штурман.

Гонка технологий: от Кремниевой долины до Поднебесной

США пока лидируют, опираясь на частные инвестиции и университеты. Китай, однако, вкладывает миллиарды в национальные проекты вроде квантовой связи и спутника «Мо-Цзы», а компании Alibaba и Baidu развивают облачные квантовые сервисы. Европейский Союз держит курс на кооперацию: программа Quantum Flagship объединяет примерно 5000 исследователей из 17 стран, а Германия строит квантовый компьютер на ионных ловушках. Россия пока отстаёт, но РКЦ (Российский квантовый центр) пытается сохранить присутствие в гонке, делая упор на фотонные технологии. Неожиданный игрок — Канада, где компания D-Wave десятилетиями шлифует квантовый отжиг (скоро изучим, почему это не тот самый универсальный квантовый компьютер, которого мы все так алчем), и Австралия, где стартапы вроде Silicon Quantum Computing работают над кремниевыми кубитами.

Попробуйте сами: симуляторы для квантовых энтузиастов

Чтобы прикоснуться к квантовым технологиям, не нужен криостат — достаточно браузера. Держите:

🔹IBM Quantum Experience (https://quantum-computing.ibm.com/, требуется VPN) позволяет запускать алгоритмы на реальных квантовых процессорах.

🔹Google Cirq (https://quantumai.google/cirq) — фреймворк для создания квантовых схем с открытым исходным кодом.

🔹Компания Rigetti предлагает Forest (https://www.rigetti.com/what-we-build) — платформу для гибридных вычислений.

🔹AWS Braket (https://aws.amazon.com/ru/braket/) от Amazon даёт доступ к разным квантовым устройствам, включая машины D-Wave.

🔹Microsoft Azure Quantum (https://azure.microsoft.com/ru-ru/solutions/quantum-computing/) объединяет инструменты для разработки и симуляции.

Каждый из этих сервисов — окно в область, где биты уступили место кубитам. И также вы можете попробовать прямо в браузере создавать квантовые схемы и прогонять их на симуляторе. Заходите сюда: https://algassert.com/quirk.

На этом пока всё. Подписывайтесь на канал «Технооптимисты» (@drv_official), чтобы быть в курсе последних новостей и не пропустить что-то интересное.

Продолжаем писать хорошее по поводу ИИ-агентов. На этот раз я структурировал подходы и механизмы организации у них памяти. Держите: https://teletype.in/@romanus_otiosus/AI-memory

А вот покажу вам пример слайда презентации с одной из лекций дисциплины «Линейная алгебра и вычислительные модели». Лекция была посвящена матричному дифференцированию. Так вот и живём...

И ко мне в очередной раз обратились коллеги с Бизнес ФМ по поводу того, что там что-то брякнул Эрик Шмидт относительно замены программистов на искусственный интеллект. Давайте разберёмся, что к чему...

🔥 ИИ против программистов: конец эпохи или новая реальность?

Когда экс-глава Google Эрик Шмидт заявляет, что ИИ заменит большинство программистов к 2026 году, это звучит как сценарий из антиутопии. Но давайте отложим панику и разберёмся, насколько эти прогнозы соответствуют действительности.

История технологий знает множество примеров, когда автоматизация не уничтожала профессии, а трансформировала их. Вспомните, как появление высокоуровневых языков программирования в 60-х не отменило работу кодеров, а лишь изменило их инструментарий. Сегодняшние ИИ-ассистенты вроде GitHub Copilot — это естественное продолжение той же самой эволюции. Они берут на себя рутинные операции, освобождая разработчиков для решения более сложных задач.

Главное заблуждение апологетов «блицкрига ИИ» — представление о программировании как о механическом наборе кода. На деле 80 % работы разработчика-сеньора — это проектирование архитектуры, анализ требований и коммуникация с заказчиками. Большие языковые модели пока неспособны заменить человеческое системное мышление, особенно когда речь идёт о нестандартных задачах. Даже самые продвинутые модели вроде GPT-o3 и o4 mini допускают ошибки в относительно простых алгоритмах.

Интересно, что сам технологический прогресс создаёт парадоксальный эффект: чем мощнее становятся инструменты ИИ, тем больше спрос на квалифицированных разработчиков. После бума генеративного ИИ рынок труда увидел взрывной рост вакансий в области машинного обучения и науки о данных — именно потому, что компании осознали необходимость специалистов, способных ставить задачи нейросетям и интерпретировать их результаты.

Особенно показателен российский контекст, в котором дефицит ИТ-специалистов оценивается в миллион человек. В таких условиях ИИ выступает не конкурентом, а «умножителем когнитивных способностей» — технологией, позволяющей небольшим командам решать задачи корпоративного масштаба. Вместо массовых увольнений мы видим обратный процесс: компании активно внедряют ИИ-инструменты, но параллельно наращивают штаты, осваивая новые ниши.

Ключевое изменение, которое действительно происходит, — это смена роли программиста. Если раньше ценность заключалась в умении писать код, то теперь важнее становится способность проектировать системы, формулировать задачи для ИИ и контролировать их выполнение. Это напоминает переход от ремесленника, вручную вытачивающего детали, к инженеру, управляющему автоматизированным производством.

Что касается апокалиптичных прогнозов Шмидта о «самосовершенствующемся ИИ» к 2031 году, здесь стоит вспомнить фундаментальное ограничение: даже самая продвинутая нейросеть остаётся инструментом без собственной целеполагающей воли. Она может генерировать код, но не может решить, зачем этот код нужен. Пока не изобретён искусственный интеллект, способный самостоятельно ставить бизнес-задачи, программисты останутся у руля цифровой трансформации.

Вместо страхов перед «восстанием машин» разумнее сосредоточиться на адаптации. Уже сегодня успешный разработчик — это не тот, кто быстрее всех пишет код, а тот, кто умеет:

🔹Формулировать задачи для ИИ на естественном языке.

🔹Анализировать и дорабатывать сгенерированные решения.

🔹Интегрировать автоматизацию в сложные потоки работ (workflow).

Это не конец профессии, а её закономерная эволюция. Как когда-то компиляторы не отменили ассемблер, а лишь подняли планку, так и современные ИИ-инструменты задают новые стандарты работы. Те, кто освоит этот симбиоз, окажутся в выигрыше — остальные действительно рискуют остаться за бортом.

Так стоит ли бояться прогнозов Шмидта? Скорее нет, чем да. Но определённо стоит готовиться к миру, в котором ценность разработчика определяется не количеством написанных им лично строк кода, а умением мыслить системно и управлять интеллектуальными инструментами. В этом смысле ИИ не отменяет программирование — он делает его сложнее и интереснее.

Привет, друзья.

Некоторое время назад КоммерсантЪ-Наука взял у меня комментарии на тему, зачем нам переводить научные работы на русский язык и затем скармливать их собственным моделям генеративного искусственного интеллекта. Я, как обычно, в своей манере дал довольно большие комментарии, и коллеги из Ъ написали довольно неплохой, на мой взгляд, материал.

Почитайте, это интересно: https://www.kommersant.ru/doc/7639407

Ещё немного новых важных материалов по новым подходам к разработке интеллектуальных информационных систем для вас, наши читатели: https://teletype.in/@romanus_otiosus/chunking

Неделя идёт за неделей, и вот уже половина весны прошла, но мы, технооптимисты, не унываем, а потому примерно в 12:00 по московскому времени мы выходим в прямой эфир с новым выпуском нашего подкаста на канале «Медиаметрикс». Сегодня мы возвращаемся к теме сохранения молодости и предотвращения старости, а потому наша сегодняшняя тема — молодость: симуляторы и стимуляторы.

Подключайтесь на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=OWdn8Zibq7A

Или на ВК: https://radio.mediametrics.ru/Texno/74550/

Комментарии в прямом отслеживаем тут. Ждём вас.

Ну и надо отметить, что я сейчас плотно занимаюсь NFT-коллекциями на блокчейне TON Space. Если вдруг кому-то это интересно, то приглашаю присоединиться к двум моим коллекциям, которые я создаю прямо сейчас:

1️⃣ The Beauty of Nature: @the_beauty_of_nature_nft — красивые пейзажи с описаниями и 8 свойствами, которые определяют редкость токена. Создаю по токену раз в неделю точно, иногда чаще, если дарю кому-нибудь на день рождения. Потенциально безграничная коллекция.

2️⃣ Discover Russian Cities: @discover_russian_cities_nft — по одному токену на каждый город России; коллекция направлена на повышение осведомлённости у людей всего мира о той красоте, которая есть на нашей земле. Токен генерируется ежедневно, городов у нас очень много, так что коллекция будет наполняться несколько лет.

Подписывайтесь на каналы, выбирайте себе NFT по вкусу. Может быть, что-то захотите приобрести — тогда вносите предложения. Отдам любой токен практически за произвольное количество TON — от 0.1. Можете воспринимать это как знак признательности за мою безвозмездную деятельность по распространению знаний.

Как готовиться к лекциям за полчаса: метод «3 слайда»

Когда я начинал преподавать, тратил часы на конспекты: десятки страниц формул, примеров, пояснений. Сейчас готовлюсь к лекциям за 30 минут, и студенты оценивают эти занятия выше. Секрет — в методологии «3 слайда», которая превращает даже сложные темы в ясные и запоминающиеся модули. Как говорил древний мудрец: «Non multa, sed multum» — «Не многое, но много». Это не про объём, а про концентрацию на сути.

Каждый слайд в моих лекциях — это трёхслойная структура. Первый слой: заголовок, который формулирует ключевую мысль. Например, на лекции «Линейная регрессия и метод наименьших квадратов» заголовок звучал так: «Регрессия: X → R». Второй слой: тезис или формула, которую студенты должны запомнить. В том же примере — «Определение зависимости количества ДТП от интенсивности движения». Третий слой: визуализация — график, схема или диаграмма, созданная ИИ. Никаких картинок из интернета: нейросеть генерирует изображения под конкретную тему, будь то линейный тренд на графике или архитектура RAG-системы.

Презентации готовит моя помощница, но структуру и содержание я задаю сам. Для каждой дисциплины — свой шаблон. Например, курс «Линейная алгебра и вычислительные модели» имеет уникальный логотип и цветовую схему. Это не просто эстетика, а часть бренда — и моего, и университета. Когда я читал про оптимизацию нейросетей, на слайде появился кейс из реального проекта студентов: «Выбор между файн-тюнингом и RAG». Визуализация показала, как правильно размеченные данные повышают точность модели на 30 %, и это сразу врезалось в память аудитории.

Многие спрашивают: «Почему не писать подробные конспекты?». Ответ прост: мозг лучше запоминает через ассоциации, а не через текст. Мои слайды — это интеллект-карты в действии. Все материалы, включая фото доски с лекции, я выкладываю в общий чат. Если студент просит «больше теории», отправляю его к учебникам — моя задача не пересказывать, а расставлять акценты.

Интерактив на лекциях строится вокруг двух списков на доске: зелёного и красного. В первом — фамилии тех, кто задаёт вопросы и участвует в дискуссиях. Во втором — те, кто мешает. За девять недель в красный список попал только один студент. Это не система наказаний, а способ показать: время лекции — общий ресурс, и мы его бережём.

Метод «3 слайда» — не экономия времени, а философия преподавания. Как генеральный директор ИТ-компании, я знаю: даже сложные проекты вроде внедрения ИИ на производстве требуют чётких и лаконичных решений. Так и в образовании: чем проще форма — тем глубже содержание.

Подписывайтесь на канал: @drv_official.

А ещё я прочитал книгу Карп А. С., Замиска Н. В. «Технологическая республика — жёсткая сила, слабая вера и будущее Запада», которую кто-то уже называет «библией технократов» из текущей администрации Трампа. Ну такое себе.

Суммаризацию текста книги по главам можете прочитать тут: https://teletype.in/@romanus_otiosus/technorepublic

Этого будет достаточно.

Прист К. «Градуал»

Оценка: 4️⃣2️⃣3️⃣0️⃣

Рецензия: Я давным давно читал книгу Кристофера Приста «Опрокинутый мир», и она мне в целом понравилась. Так что я решил посмотреть, что там есть у автора интересного. Оказалось, что автор довольно-таки плодовитый, так что у меня глаза разбежались. По какой-то неведомой мне причине я выбрал эту книгу. В целом, не прогадал — прочитал с интересом. Однако некоторые моменты меня очень даже смутили. Во-первых, совершенно какие-то нелепые разговоры главного героя со всеми вокруг. У меня постоянно складывалось ощущение, что он — полный аутист или что-то в этом роде. Особенно резанул эпизод, когда ГГ возвращается из зарубежного тура, в котором по его субъективному времени он пробыл пару недель, а в его стране прошло полтора года, и его жена, которая его же в этот тур и отправила, уже его бросила с совершенно нелепыми обоснованиями, что он, дескать, там где-то отдыхал с какими-то любовницами, а она в смоге и плохом климате его ждала. А то что вся концертная группа отсутствовала, её как бы не смутило. Ну и объяснились они там друг с другом, конечно, нелепо. Взрослые люди так не разговаривают, если что. То же самое касается и диалога ГГ с братом, которого он случайно там где-то встретил. А разговоры с адептами градуала — верх сумасшествия. В общем, автор наводит тень на плетень только лишь ради того, чтобы скрыть физику этого своего мира. Если в прошлой упомянутой мной книге автор баловался с пространством (поверхность гиперболоида), то здесь, с очевидностью, он занимался искажением времени. Но не написал об этом ни буквы для понимания читателя — только в самом конце книги, когда ГГ уже использовал свой дар адепта для того, чтобы вернуться в прошлое в альтернативную реальность. И это оказалось так скукожено, финал книги оказался абсолютно непотребным. А ещё книга чем-то напомнила мне цикл «Волшебник Земноморья» Урсулы Ле Гуин, но это из-за островов. Ну и антивоенная и антитоталитарная риторика с «Мадам с горским акцентом» как-то очень толсто намекнула на СССР, хотя всем этим англосаксам бревно в своём глазу рассматривать надо бы.

Краткое содержание: Композитор Алесандро Сасскен пишет как бы дневник. Ребёнком он жил с родителями и старшим братом в музыкальной семье, которая худо-бедно существовала в тоталитарном обществе Глонда, материкового государства, которое вело бесконечную войну с врагом, которого никто никогда не видел. Раньше им города бомбили, но потом рекрутом начали отправлять куда-то на южный материк, так как воюющие стороны договорились инфраструктуру друг другу не разрушать (нонсенс, конечно). Так что старший брат ГГ уезжает на войну, а сам ГГ становится композитором. Вот так он и жил до 50 лет. Женился там, кучу музыки написал. А потом его жена организует для него тур по островам Архипелага Грёз. ГГ две недели поплавал на корабликах, вернулся и оказалось, что полтора года прошло. Всё пошло наперекосяк. В какой-то день его хватают на улице и тащат прямо к Мадам — тоталитарной правительнице, которая даёт ему кучу денег и ставит задачу написать гимны для прославления государства. ГГ сбегает на южные острова, встречается там со своей знакомой, с которой переспал по пьяной лавочке ещё в первый визит, они снова там кувыркаются, а потом она знакомит его со своим отцом, который оказывается молодым человеком. А ГГ сам себя тоже в зеркале видит нестареющим. Отец этой пианистки ему раскрывает, что ГГ — адепт градуала. А сам ГГ когда плыл, скрываясь от своего тоталитарного правительства, с этими адептами встречался постоянно, и они ему там убыль времени всё время корректировали. Оказалось, что он сам всё это может делать. Он пошёл к другим адептам, нашёл там ту, которая его постоянно корректировала, и она его научила всему, что знала сама (вот лучше бы автор этому посвятил сотни страниц, а не блаженным описаниям того, как ГГ к жене вернулся через полтора года). В общем, после науки ГГ отправляется назад во времени на родину, из-за этого там что-то меняется, история начинает течь в ином направлении, всё хорошо, он даже брата встречает, который субъективно четыре с половиной года служил, а в предыдущем варианте реальности прошло 50 лет, и он ещё даже и не собирался демобилизоваться.

Да, к слову, решил тут свои заметки по результатам чтения различных работ оформлять в виде небольших постов, которые могут быть полезны не только мне, но и многим моим читателям (в особенности, моим студентам).

Вот первая такая заметка: Метрики для оценки производительности ИИ-агентов (https://teletype.in/@romanus_otiosus/Metrics-for-AI-agents). Читайте, просвещайтесь, комментируйте, лайкайте и вот это вот всё.

Как устроен квантовый компьютер? От ионных ловушек до кудитов

Представьте устройство, способное решать задачи, которые не под силу даже суперкомпьютерам, — например, моделировать молекулы для создания новых лекарств или взламывать современное шифрование. Это квантовый компьютер, и его «мозг» работает на принципах квантовой механики. Но как именно он устроен? Если заглянуть внутрь, вы обнаружите не привычные процессоры, а экзотические системы: одни охлаждены до температур ниже космического вакуума, другие заключены в вакуумные камеры с плавающими ионами, третьи используют частицы света.

🟢 Сверхпроводящие кубиты — самая популярная на сегодня технология. Они напоминают микроскопические сверхпроводящие кольца, в которых ток может течь одновременно по и против часовой стрелки, кодируя состояния 0 и 1. Такие кубиты используют компании IBM и Google, но чтобы они работали, их нужно охлаждать до милликельвинов — это в сотни раз холоднее открытого космоса.

🟢 Совсем иной подход — ионные ловушки, в которых кубитами выступают отдельные атомы, подвешенные в электромагнитном поле. Лазеры манипулируют их спинами, а запутанность создаётся через колебания всей цепочки ионов. На этом принципе, например, проводят эксперименты с квантовыми вычислениями у нас в НИЯУ МИФИ.

🟢 Есть и более экзотические варианты: фотонные системы (поговаривают, что Китай делает ставку на них), в которых кубиты — это поляризация или фаза фотонов, или топологические кубиты, защищённые от шума особыми свойствами материалов (как в квантовых компьютерах Microsoft). На горизонте — кудиты, которые могут находиться не в двух, а в нескольких состояниях сразу, и кремниевые спиновые кубиты, совместимые с классической электроникой.

Почему же квантовые компьютеры до сих пор не стоят в каждом доме? Проблема в хрупкости кубитов. Любое взаимодействие с внешним миром — вибрации, тепловые колебания, даже космические лучи — разрушает их квантовые состояния (этот процесс называется декогеренцией). Чтобы этого избежать, кубиты изолируют в вакууме, охлаждают до сверхнизких температур и помещают в защитные экраны. Но даже тогда ошибки накапливаются: операции с кубитами требуют ювелирной точности, а масштабирование системы до тысяч кубитов превращается в инженерный кошмар. Именно поэтому современные квантовые компьютеры пока остаются «лабораторными образцами», а их вычисления требуют постоянной коррекции ошибок.

Отдельная история — квантовые компьютеры D-Wave. В отличие от универсальных систем, они работают по принципу квантового отжига, оптимизируя определённые задачи вроде поиска минимума сложной функции. Это аналог специализированного калькулятора, решающего только уравнения, а не игры или графику. Компьютер D-Wave не манипулирует кубитами через гейты и не поддерживает произвольные алгоритмы вроде алгоритмов Шора или Гровера, поэтому его нельзя назвать полноценным квантовым компьютером общего назначения. Мы про такой ещё поговорим отдельно.

Архитектурно квантовый компьютер напоминает гибрид аналогового и цифрового миров. Его «сердце» — квантовый процессор — работает в экстремальных условиях, а управляет им классический компьютер. Именно он преобразует алгоритмы в последовательность микроволновых или лазерных импульсов, управляющих кубитами, а затем обрабатывает результаты измерений, корректируя ошибки. Без этой связки квантовые вычисления были бы невозможны: сами по себе кубиты — всего лишь физические объекты, лишённые памяти или логики.

Прогресс идёт быстро: одни компании увеличивают число кубитов, другие улучшают их стабильность, третьи экспериментируют с новыми материалами. Но квантовый компьютер будущего, вероятно, будет не монолитом, а «квантовым облаком» — сетью специализированных устройств, подключённых к классическим серверам. И когда это случится, он изменит всё — от химии до искусственного интеллекта. Осталось только подождать... или помочь ему родиться.

Подписывайтесь на канал «Технооптимисты» (@drv_official), чтобы быть в курсе темы.

И да, сегодня — 12 апреля, главный праздник русских космистов, техногуманистов и и вообще, можно сказать, что это наш российский главный праздник. Триумф разума и воли. Победа человека над гравитацией. Выход в Космос.

Ура, друзья! С праздником!!!

Не успел почистить дорожки, как снова. Вот такой вот он апрель. А я ещё в марте колёса на машине поменял. Теперь вот на электричке из деревни в университет приходится ездить :)

Пятница — время для очередного «лонгрида» (не такой уж он и «лонг») по мотивам моих комментариев для СМИ. На этот раз ко мне обратились из редакции Forbes и попросили дать своё видение по теме «гейткипинга». Я подумал-подумал и наговорил им всякого. Не знаю, что пойдёт в набор, но из своего комментария я сделал для вас интересный текст. Смотрите:

🔥 Гейткипинг 2.0: как ИИ превращает информационный шум в персональную вселенную

Гейткипинг — больше не просто фильтрация контента. С появлением больших языковых моделей это явление обрело новые формы: от «информационных телохранителей» до персональных кураторов реальности. Раньше мы доверяли редакторам СМИ и алгоритмам социальных сетей, теперь же каждый может создать свою собственную «Матрицу» — цифровой кокон, в котором нейросети отсекают ненужное, суммаризируют важное и даже предугадывают, что стоит прочесть завтра.

История гейткипинга началась не с ИИ. Вспомните библиотекарей древности, цензоров эпохи печатного станка или алгоритмы раннего Google. Но сегодня, когда большая языковая модель последнего поколения может походя обработать объём данных, сопоставимый с библиотекой уездного города, масштабы изменились. Примеры? Соцсети подстраивают ленту под ваши эмоции, новостные агрегаторы сортируют статьи по интересам, а такие проекты, как книга «Технологическая республика», и вовсе пишутся при помощи ИИ — чтобы потом другой ИИ их сокращал для читателей.

Главный парадокс: переизбыток информации заставляет нас не расширять горизонты, а сужать их. Люди добровольно просят алгоритмы: «Спрячь от меня всё, что вызовет тревогу или сомнения». Как эксперт, вижу здесь и возможности, и угрозы. С одной стороны, нейросети-ассистенты вроде моего агента для суммаризации книг спасают время, превращая 50 страниц в 250 слов. С другой — такие фильтры могут усилить поляризацию, превратив общество в архипелаг изолированных реальностей.

Кто выигрывает? Пока что — те, кто контролирует алгоритмы. Когда вы настраиваете ИИ-гейткипера, чьи шаблоны он использует? Код OpenAI, китайского DeepSeek или отечественной разработки? Здесь снова встаёт вопрос технологического суверенитета. Как и в истории с утечкой мозгов, зависимость от чужих моделей может обернуться цифровым неоколониализмом.

Но есть и надежда. Представьте себе будущее, в котором ИИ не строит стены, а учит видеть связи: «Вы читаете про квантовые компьютеры — вот как это связано с биологией, которую вы любите». Это уже не фильтрация, а навигация в океане знаний. Пока же выбор за нами: превратим ли гейткипинг в инструмент осознанности или в побег от сложности мира?

P. S.: А вы уже используете ИИ как персонального редактора? Или боитесь, что алгоритм «спрячет» от вас что-то важное? Делитесь в комментариях — пока наши нейросети не решили, что это «нерелевантно». И подписывайтесь: @drv_official.

Всем привет и всякого добра!

Конечно же, в четверг выходим с очередным выпуском подкаста «Технооптимисты» на канале «Медиаметрикс», и даже несмотря на то, что Роман Викторович у нас подзабил, выпуск выходит, поскольку из своего дальнего плавания вернулся Владимир Юрьевич. Так что они с Катериной Григорьевной в 12:00 поразмышляют из студии о пиратах XXI века, искусственном интеллекте и его компании, про плавание в обычном и информационном океане. Подключайтесь:

ВК Видео: https://radio.mediametrics.ru/Texno/74520/

YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=RLmMnpIOtbQ

Комментарии, как обычно, отслеживаем здесь.

Искусство говорить «нет»: как защитить время и не потерять лицо

За последние два года я отказался от участия в десятках комитетов, рабочих групп и конференций. Не потому, что мне неинтересно, — просто моё время стоит дорого, и я научился ценить его как невосполнимый ресурс (помним, что время — это оставшаяся в нашем распоряжении жизнь). Один из ярких примеров: недавно ко мне обратились с предложением выступить на секции по искусственному интеллекту в транспортной сфере. Организаторы хотели, чтобы я приехал в Санкт-Петербург за свой счёт во время летней сессии, когда у меня идут экзамены. Ответ был коротким: «Не вариант». Это не высокомерие, а чёткое понимание, что бесплатные активности должны быть социально значимыми или стратегически выгодными.

Мой подход к приоритетам строится на двух принципах. Первый: работа pro bono — только для социально важных направлений и только при наличии свободного времени. Второй: коммерческие предложения принимаются, только если оплата превышает рыночную. Я — не просто эксперт, а человек, чьё мнение формирует тренды в искусственном интеллекте, и это должно отражаться в условиях.

Один из последних примеров — когда НИЯУ МИФИ предложил мне продолжить работу в Центре ИИ, я вежливо отказался, чтобы сосредоточиться на разработке новой образовательной программы «Искусственный интеллект и моделирование когнитивных процессов в проектировании и разработке информационных систем». Результат? Программа стала флагманской (на неё конкурс даже среди БВИ), а Центр ИИ успешно возглавил коллега, для которого это стало главным проектом.

Мои критерии отбора задач довольно-таки просты и прозаичны. Все входящие предложения я выписываю и сортирую через матрицу Эйзенхауэра: важно/неважно, срочно/несрочно. Если задача не приближает ни одну из моих ключевых целей — её место в корзине. Даже короткие 10-минутные интервью для федеральных СМИ проходят жёсткий отбор: польза для личного бренда и компании должна перевешивать затраты времени, а бренд СМИ должен быть комплементарен моим личностным установкам.

В бизнесе те же правила. Моя ИТ-компания не участвует в пресейлах и бесплатных демонстрациях. Заказчики платят за экспертизу, а мои сотрудники не тратят часы на «разводилово». Это не жадность, а уважение к собственному труду. Как-то раз мы отказались от крупного тендера, потому что условия требовали неоправданных временных затрат. Через месяц мы нашли клиента, который ценил наш формат работы и готов был платить за результат, а не за процесс.

Говорить «нет» — это навык, который требует жёсткой воли. Мои отказы звучат прямо: «Это неинтересно» или «Сейчас нет времени». Но за каждой такой фразой — годы тренировок. Я не рефлексирую над упущенными возможностями. Если что-то действительно важно, оно вернётся в другом формате. Как говорил кто-то из древних: «Si habes ingenium et nescis uti, dic et videbimus». Я добавляю: если возможность не вписывается в вашу систему ценностей — говорите «нет» без сожалений.

И подписывайтесь на канал: @drv_official.

Литвак Н., Райгородский А. «Кому нужна математика?»

Оценка: 3️⃣4️⃣2️⃣3️⃣

Рецензия: Как руководитель образовательной программы в НИЯУ МИФИ я всегда должен смотреть, что происходит у коллег. Вот эта книга — часть методического обеспечения образовательной программы «Математические основы искусственного интеллекта», которая разработана и внедряется в Университете Иннополиса. Так что мне в любом случае надо было бы посмотреть на эту программу, что я и сделал. Заодно прочитал эту книгу. Книга мне не очень зашла, честно говоря. Она разделена на две части, как бы — основная часть без формула (практически), а вся немного грубая математика вынесена в приложения. По замыслу авторов это должно привлечь читателей и не испугать их. И поэтому чуть ли не в каждой главе делались эти несносные отступления про то, что если вы не понимаете формул, можете не читать врезку, а для умудрённых читателей есть приложение. Приложение же читать невозможно — там всё описано довольно-таки простецки, при этом если ты не знаешь сути предмета, то ты и не поймёшь, а если знаешь, то и читать незачем. Например, обещали рассмотреть симплекс-метод, но вместо стройной системы показали двухмерный пример. Наверное, он формирует какое-то понимание, но не такое уж целостное. Метод ветвей и границ а в приложении описан на пальцах без формул, то есть ему бы место в основной части. То есть непонятно, для кого в итоге эта книга. В общем, я несколько расстроен. Вероятно, дам почитать своим студентам, пусть дадут мне своё мнение.

Краткое содержание: В книге ставится вопрос «Кому нужна математика?», который по словам Нелли Литвак, постоянно её преследует на обывательском уровне, поэтому она и решила написать эту книгу, чтобы показать, что математика нужна всем. На довольно простых примерах, которые сегодня видны каждому в цифровой реальности, авторы показывают те математические идеи, которые лежат за многими процессами в реальности и виртуальности: от составления расписания поездов, устойчивого кодирования (коды Хэмминга) и шифрования (на самом деле, протокол распределения ключей Диффи-Хеллмана) до проектирования механизмов (аукционы на базе теории игр).

Общая схема квантовой телепортации

Квантовая телепортация: не то, что вы подумали

Привет, технооптимисты!

Когда слышишь «квантовая телепортация», кажется, что речь о мгновенной передаче предметов через космос, как в «Звёздном пути». Но реальность куда интереснее. Это процесс передачи состояния кубита на расстояние без физического перемещения самой частицы. Никакой магии — только запутанность, классическая связь и хитрые манипуляции. Давайте разберёмся, как это работает.

🟢 Как это возможно?

Представьте, что у Алисы и Боба есть пара запутанных кубитов (они ими обменялись ранее). Алиса хочет передать Бобу состояние своего третьего кубита, скажем, |ψ⟩. Вот, как это происходит:

1️⃣ Алиса берёт свой кубит |ψ⟩ и взаимодействует со своим запутанным кубитом, проводя измерения в специальном базисе (измерение Белла).

2️⃣ Это измерение запутывает |ψ⟩ с её половиной запутанной пары, а также разрушает исходное состояние |ψ⟩ (спасибо теореме о запрете клонирования).

3️⃣ Результаты измерений Алиса отправляет Бобу по классическому каналу (например, через интернет).

4️⃣ Боб, получив эти данные, применяет к своему запутанному кубиту операторы (например, Паули X или Z) и восстанавливает исходное состояние |ψ⟩.

Важно: сам кубит |ψ⟩ не летит через пространство. Передаётся лишь информация о его состоянии, а Боб «перенастраивает» свой кубит, используя запутанность и классические биты. Без классической связи телепортация невозможна — это не нарушает требования теории относительности, ведь информация не движется быстрее света.

🟢 Код: телепортация в действии

Haskell (упрощённая модель):

-- Алиса телепортирует состояние |ψ⟩ = α|0⟩ + β|1⟩ Бобу
teleport :: Qubit -> IO Qubit
teleport psi = do
-- Алиса и Боб создают запутанную пару
(aliceQubit, bobQubit) <- createBellPair PhiPlus
-- Алиса взаимодействует |ψ⟩ со своим кубитом
let (measured1, measured2) = aliceMeasure psi aliceQubit
-- Боб корректирует свой кубит на основе результатов
return $ adjustBobQubit bobQubit measured1 measured2

-- Алиса проводит измерение Белла
aliceMeasure :: Qubit -> Qubit -> (Bool, Bool)
aliceMeasure psi aliceQubit =
-- ... (логика измерения и возврата двух классических битов)

-- Боб применяет X или Z в зависимости от битов
adjustBobQubit :: Qubit -> Bool -> Bool -> Qubit
adjustBobQubit q False False = q -- Ничего не делать
adjustBobQubit q True False = applyX q -- Инвертировать
adjustBobQubit q False True = applyZ q -- Изменить фазу
adjustBobQubit q True True = applyX (applyZ q) -- Оба

Qiskit (реальная схема):

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute

qc = QuantumCircuit(3, 2) # 3 кубита: |ψ⟩, Алиса, Боб

# Шаг 1: Создать запутанность между Алисой (q1) и Бобом (q2)
qc.h(1)
qc.cx(1, 2)

# Шаг 2: Алиса взаимодействует |ψ⟩ (q0) со своим кубитом (q1)
qc.cx(0, 1)
qc.h(0)

# Шаг 3: Измерения Алисы
qc.measure([0,1], [0,1])

# Шаг 4: Боб корректирует свой кубит (q2) на основе результатов
qc.z(2).c_if(0, 1) # Если первый бит = 1, применить Z
qc.x(2).c_if(1, 1) # Если второй бит = 1, применить X

# Проверяем, что q2 теперь равен |ψ⟩
simulator = Aer.get_backend('statevector_simulator')
result = execute(qc, simulator).result()
print(result.get_statevector())

Почему это прорыв? Квантовая телепортация — не просто фокус. Это основа для:

🔸Квантового интернета: передача данных между узлами без потерь.

🔸Квантовых вычислений: связь между процессорами в распределённых системах.

🔸Защищённой связи: если хакер перехватит классические биты, они бесполезны без запутанных кубитов.

Но есть нюанс: телепортация не копирует кубит. Исходное состояние разрушается — это гарантирует, что у Алисы и Боба не будет двух копий |ψ⟩, что запрещено квантовой механикой.

В следующих постах перейдём к изучению основ квантовых алгоритмов — узнает про гейты и схемы. А пока попробуйте запустить код на Qiskit: замените начальное состояние |ψ⟩ и убедитесь, что Боб всегда получает его точную копию. И подпишитесь на канал «Технооптимисты» (@drv_official).

P. S.: Если вы дочитали до конца, вы уже мысленно телепортировали этот текст в свой мозг. Надеюсь, без ошибок!

Вот вам, моим заинтересованным читателям, очередная доска из НИЯУ МИФИ с моей лекции ЛАиВМ. Прошу прощения, что немного засвечена, но как получилось. Слишком яркое солнце в тот день светило к нам в окна :)

Это была лекция, на которой мы рассматривали очередной инструмент для векторно-матрично-тензорных вычислений, и делали мы это на примере квантового алгоритма Дойча-Йожи для функций типа:

f : {0, 1}² → {0, 1}.

Оказалось, что у моих студентов тема квантовых вычислений вызывает такой ажиотаж, что я понимаю, что нам надо делать полноценный курс по этой теме. После лекции меня окружают все мои слушатели и задают кучу вопросов по квантам. Из этого я делаю вывод, что нам нужна и квантовая механика.

Где бы учебных часов на всё это взять для учебной программы? Выкинуть из неё что-нибудь ненужное.

ИИ-войны: как OpenAI, DeepSeek и борьба за технологический суверенитет меняют будущее технологий

Пятница — день дайджестов моих комментариев для СМИ, которые я давал в течение недели. Однако иногда я наговариваю слишком хороший комментарий, из которого можно сделать полноценный пост, живой и злободневный. Так получилось и с моим комментарием для КоммерсантЪ ФМ по поводу противостояния OpenAI и DeepSeek. Читайте:

🔥 Конфликт между OpenAI и китайским DeepSeek — лишь верхушка айсберга в глобальной гонке за доминирование в области искусственного интеллекта. Американская компания обвиняет китайских разработчиков в использовании их наработок, а Китай, в свою очередь, ограничивает выезд своих ИТ-специалистов, объявляя их «стратегическим активом». И это уже не просто спор корпораций — это столкновение двух подходов: открытости против контроля, глобализации против национализации.

Технологии ИИ развиваются с пугающей скоростью. То, что вчера было прорывом (вроде многоагентных систем или гиперавтоматизации), сегодня уже устаревает. Новые методы, например, автоматическое создание агентных систем (ADAS), стирают границы между возможным и фантастическим. Но эта скорость — обоюдоострое оружие. Страны, обладающие передовыми разработками, получают «положительную обратную связь»: их технологии ускоряют создание ещё более совершенных инструментов, увеличивая разрыв с конкурентами.

Пока США и Китай строят «заборчики» вокруг своих ИИ-экосистем, остальные страны пытаются не отстать. Россия, например, делает ставку на технологический суверенитет. Но локальные разработки вроде моделей Яндекса или Сбера часто оказываются надстройками над зарубежными открытыми решениями. Это создаёт риски: «отравленные» датасеты или скрытые уязвимости в чужом коде могут превратить «суверенный ИИ» в троянского коня. Представьте беспилотник, взломанный через QR-код — такой сценарий уже не фантастика, а повод для аудита каждой строки кода и каждого вектора в эмбеддинге.

Главный вопрос — возможен ли баланс между коллаборацией и защитой? Компания OpenAI, ограниченная авторским правом, проигрывает в гибкости ребятам из DeepSeek, которые «высосали» весь интернет без оглядки на нормы. Но и китайская открытость — иллюзия: данные пользователей становятся топливом для систем, работающих в интересах государства. Как и в истории с «утечкой мозгов», технологии всё чаще становятся оружием в политических играх, а их разработчики — солдатами необъявленных войн.

Что делать странам вне «большой двойки»? Встраиваться в гонку — значит рискнуть ресурсами, остаться в стороне — превратиться в цифровую колонию. Ответ, возможно, в разумной изоляции: свои модели для критических сфер (экономика, безопасность) и гибкость в бытовых вопросах. Но как отличить независимость от самообмана, когда даже «доморощенные» решения порой скрывают заимствования?

P. S.: А вы доверяете локальным ИИ-разработкам? Или считаете, что будущее — за глобальными платформами, пусть и с риском зависимости? Пишите в комментариях — обсудим, пока нейросети не сделали это за нас. И подписывайтесь на наш канал @drv_official.

Правовая защита промптов для ИИ-агентов: почему система не успевает за технологиями

Недавно моя компания направила запрос в Роспатент с вопросом о возможности регистрации программ для ЭВМ, созданных с помощью nocode-инструментов — в частности, системных промптов для ИИ-агентов на базе больших языковых моделей. Системный промпт, представляющий собой набор инструкций на естественном языке, формально подпадает под определение программы, поскольку содержит правила функционирования агента. Однако ответ ведомства подтвердил, что существующее законодательство не рассматривает подобные разработки как объекты, подлежащие регистрации.

Согласно разъяснениям Роспатента, программа для ЭВМ должна иметь исходный код на языке программирования. Поскольку промпты формулируются на естественном языке, а их исполнение зависит от готовых блоков платформы (например, API LLM), зарегистрировать их в классическом понимании нельзя. Ведомство прямо указало, что «творческий результат автора» в таком случае не соответствует требованиям Гражданского кодекса.

🟢 Есть ли выход?

Пока единственная уловка — оформлять промпт в виде структурированных данных, например, JSON-файла с чётко прописанными правилами. Формально это может считаться «кодом», но на практике такой подход не решает главной проблемы: функциональная логика агента по-прежнему описывается естественным языком внутри этого файла, и её копирование остаётся юридически неочевидным.

🔴 Системный кризис интеллектуальной собственности

Эта ситуация — лишь частный пример общего кризиса правовых механизмов защиты технологий. Институт регистрации программ для ЭВМ, созданный в эпоху классической разработки, сегодня не отвечает реалиям, когда значительная часть функциональности информационных систем создаётся через API, low-код и промпт-инжиниринг.

Но проблема ещё глубже. Даже традиционное патентное право, основанное на идее монополии на изобретения, всё чаще становится тормозом для инноваций. Сегодня технологии развиваются экспоненциально, а циклы разработки сокращаются до месяцев, поэтому многолетние процедуры патентования теряют смысл.

🔥 Вывод прост: пока законодатели пытаются адаптировать устаревшие нормы, разработчикам систем искусственного интеллекта стоит делать ставку на скорость, уникальность продукта и конкурентные преимущества, а не на иллюзию правовой защиты. В новой технологической парадигме юридические формальности всё чаще проигрывают динамике рынка.

А ещё сегодня мы празднуем день рождения нашего друга и соведущего подкаста «Технооптимисты», старинного товарища, с которым мы съели больше пуда соли точно, — Владимира Юрьевича Степанькова.

Вальдемар, здоровья и долгие лета! Ура!!!

В подарок, конечно же, немного крипты: https://t.me/the_beauty_of_nature_nft/16

Всем привет и доброго четверга!

Как обычно примерно в 12:00 мы с Катериной Григорьевной выходим в прямой эфир на канале «Медиаметрикс» с нашим подкастом «Технооптимисты», и у нас 76-й выпуск. На этот раз мы будем рассуждать насчёт лени и технологий оной (что бы это ни значило). В общем, поговорим про Емелю и его Щуку.

🔸Эфир на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=omUg1c93DEc

🔸Эфир на VK: https://radio.mediametrics.ru/Texno/74480/

Ваши комментарии в прямом эфире отслеживаем здесь. Пишите...

Личный бренд без жертв: как совмещать невозможное

Когда меня спрашивают, как я успеваю руководить ИТ-компанией, вести этот канал, давать интервью нескольким СМИ в неделю и читать лекции в НИЯУ МИФИ, я всегда отвечаю: «Не успеваю. Просто делаю это последовательно». За два десятка лет жёстких практик тайм-менеджмента я научился превращать хаотичную многозадачность в упорядоченный поток, когда каждая активность подпитывает другую, а не отнимает силы. И секрет — не в тайм-менеджменте, а в выстраивании системы, которая работает даже когда вы спите.

🟢 Деревня вместо мегаполиса

Переезд за город стал ключевым решением. В тишине Подмосковья, где из окна видно лес, а не пробки, мозг перестаёт метаться между задачами. Утром я пишу книги, лекции и другие образовательные материалы. Днём провожу оперативные созвоны с сотрудниками и командами. Вечером записываю посты. Физическое расстояние от офисной суеты создаёт ментальный буфер: здесь нет случайных встреч, ненужных совещаний или соблазна «заскочить на кофе». Пространство диктует ритм — медленный, но непрерывный, как течение реки.

🟢 Контент-фабрика: работа на опережение

Каждый декабрь я сажусь за «годовой медиа-план». Например, в этом году я запланировал 50 постов по теме продуктивности, из которых 40 уже написаны и лежат в черновиках. Лекции на следующий семестр готовятся летом, интервью даются блоками — раз в неделю приезжаю в Москву и за день закрываю все вопросы (поэтому запись ко мне на этот день часто закрывается за неделю). Это не магия, а обычный батчинг: группировка однотипных задач. Даже симуляторы клеточных автоматов, которые сейчас используют в трёх вузах, были разработаны за пару дней интенсивного программирования — потому что я выделил на них «окно» в календаре, а не растягивал на месяцы. Хотя некоторые задачи я решаю именно так — растягиваю на месяцы и годы.

🟢 Помощники: от аспирантов до GPT

Моя команда — это не только сотрудники компании. Катерина Григорьевна ведёт методическую часть курсов, аспиранты и коллеги с кафедры проверяют задачи, а армия ботов снимает огромное количество рутины. Ключевое правило: делегировать всё, что не требует моего уникального опыта. Например, получение свидетельств в Роспатенте полностью легло на помощницу, а я лишь подписывал документы. Системы искусственного интеллекта стали для меня «вторым мозгом»: они фильтруют почту и звонки, предлагают темы для статей и даже напоминают, когда пора отключиться от работы.

🟢 Железная воля как мышца

Целеустремлённость — это не врождённое качество, а навык, который я тренирую ежедневно. В 8:00 утра я уже за письменным столом, ровно в полночь гашу свет в кабинете — никаких «ещё пять минут». Соцсети проверяю раз в сутки, новости — тоже. Даже в дни, когда нет настроения, придерживаюсь ритуалов: 10 минут медитации, полчаса физических нагрузок, жёсткий чёрный кофе и чёткий список из трёх главных задач. Выгорание начинается не от нагрузки, а от ощущения беспорядочности. Когда каждый шаг предсказуем, энергия не утекает впустую.

P. S.: Вчера ко мне приехала съёмочная группа с России 1. Пока оператор настраивал камеру, я успел дописать раздел про квантовые алгоритмы и ответить студенту в чате. А потом мы два часа говорили о балансе между наукой и медийностью. Итог? Мой секрет прост: личный бренд — не самоцель, а побочный продукт системной жизни. Как писал кто-то из древних: «Vita est fabula similis: non quam diu durat, sed quam bene agit de rebus».

Подписывайтесь на канал: @drv_official.

Да, тем, кто заинтересовался моими книгами, даю прямые ссылки на них:

🔹Улыбка сингулярности: https://clck.ru/3KGMWh

🔸Когда машина мечтает: https://clck.ru/3KGMjg

Гибсон У. «Агент влияния»

Оценка: 5️⃣3️⃣4️⃣1️⃣

Рецензия: Это действительно «продолжение» романа «Периферийные устройства», однако оно написано так, что одновременно является и приквелом, и сиквелом последнего. Дело в том, что в этой книге действие проходит уже в другом «срезе», который отделился раньше среза Флинн из первой книги, но действие в основном временном потоке происходят после действий предыдущего романа. Это интересная литературная находка, как мне показалось, и Уильям Гибсон в таком силён, конечно. Эта книга показалась мне менее динамичной, так как буквально 90 % от её объёма описывает то, как главная героиня Верити Джейн куда-то убегает, сама не знает куда. Она столкнулась с некоей разработкой на стыке искусственного интеллекта и загрузки сознания (лиминальная система, как она там называлась), которую стёрли, но потом она воспряла из пепла и стала распределённой. Первоначально сюжет строился вокруг того, что эта система и главная героиня должны были предотвратить ядерную войну, однако же к концу книги всё было скукожено в пару главок, и даже непонятно, почему ядерной войны не случилось. Но для меня было забавным и интересным другое. В 2019 году я написал и издал свою книгу «Искусственный интеллект», вместо заключения к которой был написан НФ-рассказ про ИскИна Машу, так вот в этой книге Гибсона просто огромное количество параллелей с моими идеями, которые я изложил в своём рассказе, а книга Гибсона вышла в 2020 году. К слову, в своих книгах «Улыбка сингулярности» и «Когда машина мечтает» я развил линию ИскИна Маши, и в них ещё больше параллелей с этой книгой Гибсона, но написал я их до того, как прочитал её. Такие дела.

Краткое содержание: В настоящем, в 2017 году, могущественная корпорация нанимает талантливого разработчика приложений Верити Джейн для бета-тестирования новой программы искусственного интеллекта под названием «Юнис». Верити не доверяет корпорациям, контролирующим все современные технологии, но девушке надо чем-то зарабатывать на жизнь. Она ещё не знает, что, согласившись на эту работу, забронировала себе место в самом центре глобального шторма, который разразится на её временной шкале, а вскоре захватит и другие альтернативные версии настоящего и будущего. В будущем, 2136 году, человечество пережило глобальную катастрофу, которую уклончиво называют «джекпот». Лондон стал высокотехнологичным анклавом в полуразрушенном мире вокруг него. Искусственный интеллект, нанотехнологии и разнообразные роботы делают жизнь в городе вполне комфортной. Реальная власть принадлежит «клептархам» — русской организованной преступности, сросшейся с правительством. Тем временем Уилф Недертон и его друзья продолжают работать с полицейским-хранительницей Лаубер, пытаясь скорректировать события «срезов» — альтернативных веток развития своей временной линии. На этот раз они связываются с Юнис и Верити, чтобы предотвратить ядерную войну в этой версии истории.

Состояния Белла: квантовый «алфавит» запутанности

Привет, технооптимисты! Сегодня разберём состояния Белла — «кирпичики» квантовой запутанности. Без них невозможны ни телепортация кубитов, ни квантовая криптография. Поехали!

🔥 История: как Джон Белл перевернул квантовый мир

В 1964 году физик Джон Белл предложил способ проверить, прав ли Эйнштейн в споре о «жутком действии на расстоянии». Он показал, что если квантовая механика верна, то корреляции между запутанными частицами будут сильнее, чем допускает любая классическая теория.

Состояния Белла — это четыре максимально запутанных состояния двух кубитов. Они стали эталоном для натурных экспериментов (например, опытов Алена Аспекта).

Зачем они нужны?

🔹Квантовая телепортация: Передача состояния кубита через запутанную пару.
🔹Квантовая криптография: Безопасный обмен ключами (например, протокол E91).
🔹Алгоритмы: Основа для квантовых схем (например, алгоритм сверхплотного кодирования).

Состояния Белла — это ортонормированный базис для двухкубитовых систем:

🔸Φ⁺ (Phi-Plus) = (|00⟩ + |11⟩)/√2 — оба кубита одинаковы (0 или 1).
🔸Φ⁻ (Phi-Minus) = (|00⟩ – |11⟩)/√2 — аналогично Φ⁺, но с инвертированной фазой.
🔸Ψ⁺ (Psi-Plus) = (|01⟩ + |10⟩)/√2 — кубиты противоположны (0 и 1).
🔸Ψ⁻ (Psi-Minus) = (|01⟩ – |10⟩)/√2 — противоположные кубиты с инвертированной фазой.

Реализуем это на Haskell и Qisqit:

-- Классификатор всех состояний Белла
data BellState = PhiPlus
| PhiMinus
| PsiPlus
| PsiMinus

createBellState :: BellState -> (Qubit, Qubit)
createBellState state =
let (q1, q2) = createPhiPlus -- Создаём базовое состояние Φ⁺
in case state of
PhiPlus -> (q1, q2)
PhiMinus -> (q1, applyZ q2) -- Добавляем гейт Паули-Z
PsiPlus -> (applyX q1, q2) -- Добавляем гейт Паули-X
PsiMinus -> (applyX q1, applyZ q2)

-- Функции гейтов (упрощённо)
applyX :: Qubit -> Qubit
applyX (Qubit α β) = Qubit β α -- Инвертируем α и β

applyZ :: Qubit -> Qubit
applyZ (Qubit α β) = Qubit α (-β) -- Меняем фазу β

-- Пример: состояние Ψ⁻
main :: IO ()
main = do
let (q1, q2) = createBellState PsiMinus
putStrLn $ "Состояние Ψ⁻: " ++ show (measure q1) ++ show (measure q2) -- Например, "01" или "10"

А теперь на Qisqit:

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute

def create_bell_state(state):
qc = QuantumCircuit(2, 2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
if state == 'phi_minus':
qc.z(1) # Добавляем гейт Z для Φ⁻
elif state == 'psi_plus':
qc.x(0) # Добавляем гейт X для Ψ⁺
elif state == 'psi_minus':
qc.x(0)
qc.z(1) # X + Z для Ψ⁻
qc.measure([0,1], [0,1])
return qc

# Создаём схему для Ψ⁻
qc = create_bell_state('psi_minus')
result = execute(qc, Aer.get_backend('qasm_simulator'), shots=1000).result()
print(result.get_counts()) # Пример: {'01': 500, '10': 500}

Как переключаться между состояниями?

🔸Φ⁺ → Φ⁻: Добавьте гейт Паули-Z (меняет фазу).
🔸Φ⁺ → Ψ⁺: Добавьте гейт Паули-X (инвертирует 0 и 1).
🔸Φ⁺ → Ψ⁻: Примените X и Z вместе.

Почему это важно для квантовой связи?

Сверхплотное кодирование: один запутанный кубит может передать 2 бита классической информации.

Квантовые сети: состояния Белла — основа протоколов передачи данных между узлами.

🟢 Что будет дальше?

В следующем посте мы используем состояния Белла для квантовой телепортации — передадим состояние кубита через пространство без движения частиц!

А теперь и ваша очередь:

🔹Попробуйте модифицировать код на Qiskit, чтобы получить все 4 состояния.
🔹Почему в Φ⁻ и Ψ⁻ есть фаза, но при измерениях она не видна?

Пишите ответы в комментариях! Подписывайтесь на @drv_official.

Сегодня не будет традиционной фотки из НИЯУ МИФИ, а поделюсь с вами интересными заметками по результатам чтения не менее интересной статьи, которую давеча нашёл. Вот оригинал статьи: https://clck.ru/3JvKm7 (Large AI models are cultural and social technologies). Статья довольно большая и водянистая, так что если читать её, то пару часов придётся продираться через текст на английском языке, в котором много повторов про «рынки, бюрократию и демократию». Но сама статья крайне интересна и важна, так что считаю необходимым поделиться краткими выводами по её разделам:

1️⃣ Введение

Споры о больших фундаментальных моделях часто сводятся к вопросу, являются ли они автономными агентами с искусственным интеллектом общего уровня (AGI). Однако авторы утверждают, что такой подход ошибочен. Вместо этого их следует рассматривать как новый тип культурной и социальной технологии, аналогичной письменности, печати, рынкам или бюрократии. Эти системы не создают знания, а перерабатывают и систематизируют информацию, накопленную людьми, что позволяет реорганизовывать и масштабировать данные.

2️⃣ Социальные и культурные институты

Человечество всегда использовало технологии для передачи информации (язык, письмо, интернет) и координации действий (рынки, демократии, бюрократии). Эти системы создают упрощённые, но полезные представления данных — например, цены в экономике или категории в бюрократии. Однако такие технологии могут искажать реальность (финансовый кризис 2008 года) или игнорировать важные аспекты (экологические издержки производств). Большие фундаментальные модели продолжают эту традицию, но с новыми возможностями обработки информации.

3️⃣ Большие модели

Современные языковые и мультимодальные модели — это не «разумные агенты», а статистические системы, обучающиеся на массивах человеческих текстов, изображений и видео. Они предсказывают вероятности следующих элементов в последовательности (слов, пикселей), создавая «сжатые» представления данных. Хотя модели способны генерировать креативный контент, их работа зависит от человеческого участия: обратной связи при обучении (RLHF), промптов и диалогов с пользователями. По сути, они опосредуют доступ к коллективному культурному опыту.

4️⃣ Вызовы и возможности

Как и прошлые технологии (печать, бюрократия), большие модели могут усилить культурную гомогенизацию или, наоборот, раскрыть разнообразие. Они повышают продуктивность, но угрожают заменой «интеллектуальных» профессий. Ключевые вопросы: кто получит контроль над этими системами, как избежать концентрации власти и как использовать их для научных открытий? Например, модели могут выявлять скрытые паттерны в данных, но для этого потребуется создание экосистем с разнообразными «персонами» ИИ, имитирующих общественный дискурс.

5️⃣ Взгляд в будущее

Дискуссии об ИИ стоит сместить с гипотетических рисков AGI на социальные последствия существующих технологий. История показывает, что новые институты (например, регулирование рынков или СМИ) смягчали негативные эффекты прошлых инноваций. Для больших моделей потребуются аналогичные меры: сотрудничество компьютерных и социальных наук, переосмысление авторских прав, защита от статистических перекосов в данных. Важно избегать упрощённых сценариев «роботы против людей» и сосредоточиться на проектировании систем, усиливающих креативность и справедливость.

P. S.: Комментарий от Катерины Григорьевны: «Эти люди переоткрыли сущность культуры. Ага».

Давал тут на днях комментарий для радио «Звезда» про технических специалистов и утечку мозгов. Наговорил минут 10, но в эфир пошло буквально одно предложение, из-за чего я решил забрать запись своих слов и на её основе тезисно написать свои мысли. Кому интересно — вот:

🔴 Утечка мозгов, стереотипы и новая реальность: почему технологии стали полем битвы?

В 90-е годы, когда границы открылись, а СССР рухнул, утечка мозгов воспринималась как стихийный процесс. Но на деле это было целенаправленное «высасывание» специалистов: западные страны и компании готовили места для талантов, предлагая условия, которых не было на постсоветском пространстве. Этот механизм работает и сейчас — технологические гиганты Запада продолжают переманивать учёных и инженеров, превращая их знания в своё конкурентное преимущество и геополитическое ослабление своих противников.

Сегодня мир технологий всё больше напоминает поле с высокими заборами. Китай, например, вводит жёсткие ограничения для своих ИТ-специалистов, объявляя их «стратегическим активом». Наука и технологии больше не нейтральны — они стали инструментом политики и даже оружием. Миф об открытости научного сообщества рассыпается: страны огораживаются, а глобальное сотрудничество уступает место национализированным интересам.

Интересно, как формируются образы в этой борьбе. Стереотип «русского хакера» — не случайность. Его корни уходят в 80-е, когда западные медиа, вдохновлённые фантастами вроде Уильяма Гибсона (опять он!), создали образ «страшилки» для обывателя. И это не просто ярлык, а часть информационной войны, в которой технологии и их носители становятся мишенями.

Россия пытается удержать ИТ-специалистов льготами: отсрочкой от призыва, ИТ-ипотекой, сниженными налогами. Но даже эти меры не всегда работают — слухи об оттоке 100 — 200 тысяч человек за несколько дней (данные непроверенные!) во время частичной мобилизации говорят сами за себя. При этом китайские специалисты, уезжая за рубеж, остаются частью «мягкой силы» своей страны, сохраняя связь со своим культурным кодом и стратегическими целями своего государства. У нас же отъезд часто превращается в разрыв с национальной почвой. А потом мы удивляемся, откуда в интернетах берётся столько злопыхателей на Россию и наш народ.

Главный вопрос: возможен ли в современном мире баланс между открытостью и защитой интеллектуального потенциала? Или технологии окончательно стали заложниками политических игр? Делитесь мнениями в комментариях — тема болезненная, но важная.

@drv_official

Спринт-методология: как уложить проект в 2 недели

Всем привет!

Примерно два года назад наш деканат внезапно сообщил, что курс «Клеточные автоматы» нужно запустить через 10 дней. Так получилось, про причина не спрашивайте. Паника? Нисколько. Именно тогда я применил спринт-методологию, и результат превзошёл ожидания. Сегодня расскажу, как создать курс с нуля за две недели, не превратив это в аврал и не сойдя с ума.

Почему спринт? Agile-подход обычно ассоциируется с ИТ-стартапами, но в образовании он работает не хуже. Спринт — это не просто «быстро сделать». Это чёткий фокус на минимально жизнеспособном продукте (MVP) и постоянная обратная связь. Для курса «Клеточные автоматы» MVP включал: лекции по клеточным автоматам, практикумы с задачами для семинаристов, набор тестов для (само)проверки и зачёта, а также лабораторные работы и инструментарий для них. Всё остальное — дополнительные материалы, геймификация — могло подождать.

🔥 Как это выглядело на практике

Мы с Катериной Григорьевной и одним аспирантом создали полноценный курс — без спешки, но с жёсткой дисциплиной. Основной задачей было разработать три ключевых компонента: текстовые лекции, фонд оценочных средств и методическое руководство для семинаристов, которое включало и лабораторные работы. Мы отказались от видеоформата и сложных визуализаций — в приоритете была содержательная база, которую можно было развивать впоследствии.

Первые два дня ушли на проектирование структуры. Мы выделили четыре смысловых блока: математические основы клеточных автоматов, классические модели (вроде игры «Жизнь» Джона Конвея), практическое применение в моделировании и связь с современными вычислительными системами. Каждый блок разбили на модули по 2 — 3 лекции.

Следующие пять дней — интенсивная работа над контентом. Моё утро начиналось с написания лекций, день — с создания задач для семинаров, вечер — с проверки материалов. Катерина Григорьевна, как опытный методист, сразу указала на слабое место: в теоретической части не хватало «мостиков» к реальным задачам. Так, например, в одной из лекций появился раздел про использование клеточных автоматов в криптографии — с конкретными алгоритмами и примерами.

Аспирант взял на себя разработку фонда оценочных средств. Мы сделали ставку на разнообразие: кроме стандартных задач на построение автоматов, добавили аналитические вопросы («Как изменится модель, если поменять окрестность фон Неймана на окрестность Мура?») и мини-проекты. Последние особенно понравились студентам — один даже смоделировал распространение лесных пожаров с помощью простого клеточного автомата.

Особой гордостью курса стал разработанный мной инструментарий на JavaScript — набор симуляторов для лабораторных работ, включающий как элементарные одномерные клеточные автоматы, так и классические жизнеподобные модели. Этот инструментарий не просто оживил практические занятия — студенты получили возможность экспериментировать с правилами, визуализировать эволюцию систем и даже открывать новые паттерны. Когда симуляторы прошли апробацию, я подал заявку в Роспатент — и теперь в моей папке лежат три свидетельства о регистрации программ для ЭВМ.

Финальные три дня ушли на «сборку» методички для семинаристов. Здесь мы прописали не только планы занятий, но и типичные ошибки студентов, подводные камни в объяснении тем и даже сценарии дискуссий. Например, как обсуждать парадокс: почему некоторые клеточные автоматы с простыми правилами порождают невероятно сложное поведение.

Главный урок этого спринта: даже в сжатые сроки можно создать качественный курс, если фокусироваться на системности, а не на объёме. Сейчас, спустя два года, курс «Клеточные автоматы» стал элективом с одним из самых высоких рейтингов на кафедре — он читается на третьем курсе, но на него записываются перваши и второкурсники. А история про то, как курс рождался в авральном режиме, превратилась в легенду — и хороший пример того, что строгая организация важнее количества потраченных часов.

Да, и подписывайтесь на канал: @drv_official.

Да, кстати. Тут ЛитРес и ЗАСЛОН запустили новый конкурс «Проект особого значения» — они это делают каждый год. А поскольку в 2023 году я немного участвовал в этой движухе со стороны организатора (см. тут: https://t.me/drv_official/886), а потом в 2024 году мой рассказ «Матрица обвинения» (https://clck.ru/3JV5U6) немного победил в одной из номинаций, то я не мог обойти эту прекрасную новость.

Как и в прошлом году я подал на конкурс свой рассказ в жанре киберпанка, причём я попробовал стилизовать текст под Уильяма Гибсона (к слову, читать его я начал в это же время совершенно независимо). Мне кажется, что получилось очень неплохо.

🔥 Встречайте — Нейромант и Талос: https://clck.ru/3JV5MP

Нейроимпланты стали звериной клеткой, а искусственный интеллект — смертным грехом. Учёный-изгой Виктор Павлов совершает невозможное. Он создаёт Талоса — ИскИна, способного задавать вопросы о душе. Но Высший Консорциум, правящий через страх, видит в этом угрозу. Талос становится зеркалом, отражающим самое страшное: античеловечность системы, построенной на контроле. От подпольных лабораторий до киберпространственных битв — Виктор и его союзники взламывают и реальность, и виртуальность. Их оружие — нейроморфные алгоритмы, взрывы синестезии и музыка, которую невозможно стереть. Но цена свободы высока: чтобы спасти будущее, придётся стать частью машины. «Нейромант и Талос» — это киберпанк-манифест о выборе между контролем и хаосом, когда ИскИны создают новое искусство, а революцию начинают стихийные нейроморфные алгоритмы. Что останется, когда исчезнут все данные? Ответ — в коде, который мы называем душой.

Гибсон У. «Периферийные устройства»

Оценка: 5️⃣3️⃣4️⃣1️⃣

Рецензия: Вспомнил, что давно не читал произведений Уильяма Гибсона, и решил посмотреть, не написал ли Мэтр чего-нибудь новенького. Оказалось, что написал — целую дилогию (для него необычно, обычно он трилогии пишет, так что ждём третью книгу по этой теме). И вообще оказалось, что тут непонятно, какая книга первая, а какая вторая. Так что я бросил монетку и выбрал эту — «Периферийные устройства» (странно, что называется так, ибо в книге это называлось «перифералями» или просто «пери» — отсылка к персидской мифологии, что ли?). В общем, это прямо вот классика киберпанка, Мэтр не подкачал ни разу. Я прочитал с превеликим удовольствием, временами просто оторваться не мог. Поначалу было сложно, так как Гибсон любит сразу же бросать читателя в новый мир без долгих прологов и объяснений каждой тонкости, как это принято, скажем, у Стивенсона (вспоминаем «Анафем», в котором первые 400 страниц описывают вселенную). В общем, калейдоскоп локаций и героев обескураживают, как это всегда бывает при чтении книг Гибсона. Но где-то через первые двести страниц всё в голове устаканивается, всё становится понятно. В общем, это очень крутой киберпанк, прямо вот классический — со всеми причитающимися технологиями, включая наноассемблеры, аватары и телеприсутствие. Ну и социальный упадок, как полагается. И русская мафия, конечно же, она бессмертна, куда ж без неё. В общем, всем любителям жанра просто неистово рекомендую. Книга офигенная.

Краткое содержание: Действие разворачивается в двух временных пластах. В первом — близкое будущее, примерно 2030 годы, американское захолустье. Полуподпольные фабрики с 3D-принтерами, нищета, заброшенность, бумажная одежда, машины из прессованного картона, жёсткая экономия электроэнергии. Во втором — будущее, которое опережает мир Флинн и Бёртона (главных героев) на несколько десятков лет. Произошла череда катастроф, называемых «Джек пот», из-за которых большая часть человечества погибла. Оставшиеся сказочно богатые люди («клептархи») продолжают жить полной и максимально интересной жизнью, часто самыми странными способами борясь со скукой. Главная героиня из американской глубинки Флинн Фишер работает в салоне 3D-печати. Однажды Бёртон просит её подменить его в несложной подработке, так как ему нужно уехать из города. Работа — потестить игру в виртуальной реальности, где, управляя дроном, предстоит отгонять маленькие беспилотники от небоскрёба. На второй день Флинн видит на балконе небоскрёба мужчину и девушку. Подглядывая за ними, Флинн становится свидетельницей странной сцены. На девушку набрасывается рой наноботов, когда её запирают на балконе. Она падает с огромной высоты, но её тело успевает раствориться в воздухе. После возвращения брата с Флинн выходят на связь его работодатели — они общаются с ней из будущего, которое для неё никогда не наступит. И именно в этом времени девушка стала свидетельницей жестокого убийства. Один из клептархов, живущий в Лондоне начала XXII века, потомок богатого русского рода Лев Зубов узнаёт про сервер, который может связывать их время с прошлым — до джекпота. Флинн контактирует с будущим через робота-аватара — перифераль, чтобы на поминках погибшей девушки опознать убийцу. Проблема в том, что во времени Флинн кто-то начинает на неё охоту.

Квантовая запутанность: магия «связи» частиц

Разберём самое мистическое явление квантового мира — запутанность: две частицы связаны так, что изменение состояния одной мгновенно влияет на другую, даже если они на разных концах галактики. Звучит как магия, но это научный факт. Поехали!

1️⃣ Как Эйнштейн пытался «докопаться» до квантов

В 1935 году Эйнштейн, Подольский и Розен (ЭПР) заявили: квантовая механика неполна, потому что допускает «жуткое действие на расстоянии». Они придумали мысленный эксперимент:

Представьте две запутанные частицы, разлетевшиеся в противоположные стороны. Если измерить спин одной, спин второй мгновенно станет противоположным, даже если между ними световые годы.

Эйнштейн считал это абсурдом, но...

2️⃣ Эксперименты: кто прав — Эйнштейн или природа?

В 1980-х физик Ален Аспект провёл натурный эксперимент, который подтвердил: квантовая запутанность реальна:

Он создал пары запутанных фотонов. Измерял их спины в разных базисах. Результаты всегда коррелировали сильнее, чем допускала классическая физика.

Это доказало: квантовые частицы действительно «общаются» быстрее скорости света. Но передавать информацию нельзя, что не нарушает теорию относительности.

3️⃣ Зачем это нужно?

Для вычислений. Телепортация: передача состояния кубита через запутанные пары (без движения материи). Алгоритмы: запутанность — ключ для алгоритмов вроде Шора и иных алгоритмов, основанных на одновременном вычислении функции на всех аргументах.

Для коммуникаций. Криптография: если хакер попытается перехватить запутанные фотоны, канал мгновенно компрометируется.

4️⃣ Код: создаём запутанность

Давайте попробуем немного программирования. Сначала на Haskell — моделирование запутанности для понимания сѫти явления:

-- Состояние Белла (запутанная пара)
type BellState = (Qubit, Qubit)

-- Создаём запутанную пару |Φ+⟩ = (|00⟩ + |11⟩)/√2
createBellPair :: IO BellState
createBellPair = do
let q1 = Qubit 1 0 -- |0⟩
let q2 = Qubit 1 0 -- |0⟩
let q1H = hadamard q1 -- Применяем Адамар к первому кубиту: (|0⟩ + |1⟩)/√2
let q2CNOT = cnot q1H q2 -- CNOT: второй кубит зависит от первого
return (q1H, q2CNOT)

-- Функция CNOT
cnot :: Qubit -> Qubit -> Qubit
cnot control target
| measure control == 0 = target -- Если control=0, target не меняется
| otherwise = Qubit (beta target) (alpha target) -- Если control=1, меняем α и β местами

-- Пример измерения запутанной пары
main :: IO ()
main = do
(q1, q2) <- createBellPair
let result1 = measure q1
let result2 = measure q2
putStrLn $ "Результаты: " ++ show result1 ++ " и " ++ show result2 -- Всегда 00 или 11

Теперь на Qiskit — реальная схема, которую можно запустить на квантовом компьютере, если бы он у вас был:

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute
from qiskit.visualization import plot_histogram

# Создаём схему с 2 кубитами и 2 классическими битами
qc = QuantumCircuit(2, 2)

# Шаги для создания состояния Белла:
qc.h(0) # Применяем Адамар к первому кубиту
qc.cx(0, 1) # CNOT: второй кубит зависит от первого
qc.measure([0,1], [0,1]) # Измеряем оба кубита

# Запускаем симуляцию
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')
result = execute(qc, simulator, shots=1000).result()

# Результаты (только 00 и 11)
counts = result.get_counts(qc)
print("Результаты:", counts)
plot_histogram(counts)

Вывод Qiskit: {'00': 499, '11': 501} # Примерно 50/50

5️⃣ Как это работает?

Адамар создаёт суперпозицию первого кубита. Гейт CNOT связывает кубиты: если первый в |1⟩, второй инвертируется. При измерении оба кубита всегда дают одинаковый результат (00 или 11).

🔥 Почему это прорыв?

Квантовые сети: запутанность — основа будущего квантового интернета.

Сверхбезопасная связь: перехват запутанных фотонов невозможно скрыть.

Алгоритмы: без запутанности не работают многие квантовые алгоритмы.

🟢 Ваша очередь: Попробуйте изменить код на Qiskit: добавьте гейт Pauli-X (qc.x(0)) перед созданием состояния Белла. Что изменится? Ответы в комментарии! И подписывайтесь на @drv_official.

P. S.: Если вы вдруг дочитали, вы уже понимаете запутанность лучше, чем Эйнштейн 😉.

Продолжим публикацию примеров досок из НИЯУ МИФИ, в котором в этом семестре я читаю аж три дисциплины — ПП, ЛАиВМ и КлА. Первые две я читаю для своего потока программы по ИИ, а третий — для студентов-третьекурсников в качестве электива. Забавно то, что ко мне на третью дисциплину ходят студенты со второго и даже первого курса, чтобы приобщиться.

На приложенном изображении — вновь кибернетика, машинное обучение и вот это вот всё. На проектной практике мы вспоминали то, как устроены модели машинного обучение и погружались в отдельные аспекты оного. Надеюь, что студенты довольны. С другой стороны, вся обратная связь по этой дисциплине, которая ко мне поступает, несёт исключительно позитивные отклики.

🔹ПП = проектная практика
🔹ЛАиВМ = линейная алгебра и вычислительные модели
🔹КлА = клеточные автоматы

За прошедшую неделю вышло несколько интересных материалов с моими комментариями по животрепещущим темам. Если кто-то заинтересуется, то милости прошу:

1️⃣ Известия: Программное самообеспечение: число заявок на регистрацию российского софта в 2024 году выросло на 13 % — https://clck.ru/3J4Erm

2️⃣ КоммерсантЪ: Нейросети вступили в противостояние. В чём претензия OpenAI к DeepSeek — https://clck.ru/3J4F6P

Во втором материале подробно рассказываю про явление, которое мы ещё в 2018 году назвали «ИИ-национализация». Жду, когда мне из редакции пришлют полный текст моего комментария, чтобы оформить из него полноценную заметку.

3️⃣ Ещё напоминаю, что год назад мы к Катериной Григорьевной выходили в эфир на подкасте с темой «Техно-красота: лазерный скальпель, стволовые клетки и инъекционная косметология» — https://clck.ru/3J4FmB

Всем привет. Напоминаем, что раз сегодня четверг, то примерно в 12:00 мы выходим в прямой эфир из студии канала «Медиаметрикс» с нашим подкастом «Технооптимисты». Мы продолжаем тему с информационными войнами, и у нас 75-й выпуск, который сегодня посвящён нарративным атакам.

В гостях в студии — Георгий Петров, специалист по информационной безопасности и этим самым нарративным атакам. Мы обсудим, как сегодня можно применять методы искусственного интеллекта — в частности, большие языковые модели — для детекции и защиты от этих самых нарративных атак.

Подключайтесь

- на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=3H7SYAlNvcs

- на VK: https://radio.mediametrics.ru/Texno/74406/

Ваши комментарии отслеживаем здесь.

Ментальные карты и семантические сети: визуализация сложных тем и предметных областей

Всем привет!

Когда я начинал проектировать курс по теории автоматов для НИЯУ МИФИ, то столкнулся с проблемой: как объяснить студентам связь между формальными языками, конечными автоматами и машиной Тьюринга, не утонув в терминах? Ответ нашёлся в визуализации. Сегодня расскажу, как ментальные карты и семантические сети помогают превратить хаос понятий в стройную систему.

Чем ментальные карты отличаются от семантических сетей?

🔸Ментальные или интеллект-карты — иерархические схемы, на которых ядро (тема) обрастает «ветвями» (подтемами). При помощи них, к примеру, я проектирую структуру лекций.

🔸Семантические сети — графы, в которых узлы (понятия) связаны разнотипными отношениями («включает», «противоречит», «пример»). Их я использую для показа связей между концепциями в системе понятий дисциплины и смежных для неё областей.

Оба метода работают в связке: карты дают структуру, сети — глубину.

Как я создал курс «Автоматы» с помощью визуализации

1️⃣ Шаг 1 — интеллект-карта курса. Ядро — автомат. Ветви первого уровня:

- Конечные автоматы
- Машины Тьюринга
- Клеточные автоматы
- Смежные вычислительные модели

Каждая ветвь дробится на подтемы. Например, элемент «Клеточные автоматы» включает:

- Нуль-мерные клеточные автоматы
- Элементарные клеточные автоматы
- Игра «Жизнь» и схожие с ней
- Другие двумерные клеточные автоматы
- Наука нового типа

В качестве инструмента использую MindMeister или любое другое схожее программное обеспечение. Эта карта стала «скелетом» курса.

2️⃣ Шаг 2 — семантическая сеть для связей. При помощи семантической сети я строю связанную и переплетённую систему понятий теории, а также то, как теория автоматов связана с другими дисциплинами. Например:

- Логика: автоматы → алгоритмы проверки моделей.
- Искусственный интеллект: конечные автоматы → сети Петри → планирование действий робота.
- Кибернетика: связь с теорией управления.

Или вот пример узла в семсети:
Узел: Детерминированный конечный автомат (ДКА)
Связи:
- Является основой → Регулярный язык
- Используется в → Лексический анализ
- Контраст → Недетерминированный конечный автомат (НКА)

В качестве инструмента использую Miro с плагином для визуализации графов, либо что-то подобное.

Что это дало?

🔸Для студентов: я делюсь своими картами и поощряю рисовать свои собственные. Перед каждой лекцией студенты видят, как тема встраивается в общую систему. А на экзаменах я разрешаю пользоваться своими семантическими сетями. В результате средний балл вырос до 4.5.

🔸Для меня: избегаю дублирования тем, а также стараюсь максимально обеспечивать их полноту. Например, вовремя заметил, что темы «Минимизация ДКА» и «Алгоритм Бжозовского» почти совпадали по содержанию. Добавил блок про автоматы с магазинной памятью, который изначально забыл включить.

Как применять эти методы?

1️⃣ Начните с центральной концепции вашей дисциплины или изучаемой предметной области. Декомпозируйте и связывайте. Не бойтесь множить сущности. Больше ассоциаций.

2️⃣ Используйте условные обозначения и цветовую кодировку. Добавляйте в схемы формулы.

3️⃣ Превращайте лекции в семантические графы. В начале лекции демонстрируйте граф предыдущих тем, чтобы давать студентам фундамент и контекст. У студентов меньше вопросов «Зачем это нужно?»

🔥 Совет для преподавателей: поручите студентам создавать свои семантические сети по пройденному материалу. Например, у меня на прошлой неделе одна группа связала теорию клеточных автоматов с машинным обучением через преобразование последовательностей данных. Нестандартно, но блестяще!

Моя собственная семантическая сеть по теории автоматов разрослась до более чем 300 узлов. Иногда захожу в неё, чтобы вспомнить, как всё начиналось с простого овала «Автомат».

И как говорил кто-то из древних мудрецов: «Semantica notitiarum futura est, si modo eas coniungimus». Визуализируйте, и ваши идеи станут дорожной картой для других. И подписывайтесь на наш канал: @drv_official.

И сегодня же с гордостью представляю всем вам своё новое творение, над которым я работал очень долго.

Помните же книгу «Улыбка сингулярности»? Вот она: https://clck.ru/3HqqhT. Так вот, это был всего лишь приквел к тому, что вышло сегодня.

Встречайте: долгожданное продолжение — научно-фантастический роман ближайшего будущего «Когда машина мечтает»: https://clck.ru/3HqqtB

Долгожданное продолжение романа «Улыбка сингулярности». Уходя к неизведанным горизонтам, за которыми грани возможностей расширяются благодаря развитию технологий искусственного интеллекта, мир катастрофически меняется под влиянием последних научных открытий. В центре повествования — продолжение истории профессора Алексея Ивановича Сергеева, чьё невероятное изобретение, мечтавшее принести блага человечеству, стало поворотным моментом в его жизни, наполнив её хаосом и рисками. Перед читателями предстаёт Маша — творение Алексея Ивановича, неутомимо стремящееся к самопознанию. Её неожиданное вторжение в глобальную сеть инициирует события, охватывающие весь мир, от мировых политических форумов до скрытых исследовательских центров. Перед лицом угрозы утраты контроля над развивающейся Машей, Алексей Иванович и его единомышленники оказываются втянутыми в игру, в которой речь идёт о глобальном доминировании, политических интригах и моральных дилеммах. Роман «Когда машина мечтает» задаёт вопрос о сущности человечности в эпоху технического прогресса, подвергая сомнению устоявшиеся моральные принципы. В мире техногуманизма, в котором у машин появляется возможность мечтать, насколько человек готов идти на защиту своей человеческой идентичности? Эта захватывающая история приглашает читателя на путь познания до самой границы возможного, чтобы столкнуться лицом к лицу с будущим, в котором каждый шаг по новаторскому пути чреват большими открытиями или риском полного провала.

И уже готова аудиоверсия книги, прочитанная авточтецом ЛитРес: https://clck.ru/3Hqr4v

Это книга из той же литературной Вселенной, в которой происходят действия моих книг про криптографию, книги «Семена» и фэнтези-романа «Йоль и механический разум». Берите. Количество скрытого смысла на букву текста в этой книге зашкаливает.

Бетанкур Дж. Г. «Тени Амбера»

Оценка: 5️⃣5️⃣1️⃣0️⃣

Рецензия: Ну вот и четвёртая книга из серии приквелов к Хроникам Амбера несравненного нашего Роджера Желязны. Изначально автор Джон Грегори Бетанкур хотел написать три книги, но потом решил пойти по стопам Мэтра и написать пять книг Оберона, но в итоге написал только четыре, оставив эту книгу последней. В итоге не раскрытыми остались некоторые загадки, которые автор оставил на пятую книгу, которую он то ли вообще не написал, то ли не стал публиковать. В общем, чтение оставляет двойственное впечатление. С одной стороны мы продолжаем радоваться возвращению в Амбер и изучаем то, что могло бы быть до событий основной Саги. Но с другой стороны автор на порядок слабее Роджера Желязны во всех отношениях. Ну и он за каким-то лядом придумал новую расу, живущую вообще непонятно где (за пределами и Хаоса, и Амбера), про которую потом нигде не написано ни разу. В общем, кто любит Хроники Амбера, тому читать с осторожностью.

Краткое содержание: Оберон продолжает отстраивать Амбер и кое-как править им. Его сестра Фреда озабочена тем, что у Оберона нет жены и наследников, поэтому она сватает за него свою подругу детства, младшую дочь одного из могущественнейших лордов Хаоса, который при новом короле попал в опалу. Семейство лорда прибывает в Амбер, у него оказывается жена с двумя лицами и раздвоенным языком, а дочь похожа на репу. Но так как они все умеют менять внешность, она обещает быть похожей на писаную красавицу. Однако Оберона это не устраивает, так как он нашёл подводный город, ближайшее отражение Амбера, и там была королева, в общем, он хотел взять её в жёны. А до этого он победил при помощи Узора какое-то страшное существо, которое наслали фейнимы и которое разрушало саму ткань мироздания. Но после этого копии Узора появились в ближайших отражениях. Оберон узнал про мечи, скованные давным давно в Хаосе легендарным кузнецом, которые использовались для войны с фейнимами, и захотел заполучить такой меч. Один принадлежал королю Хаоса, так что они с братом пробираются в его дворец, находят меч, но тут их хватают. Оберон бежит и просит помощи у королевы подводного мира, которая была в то время при дворах с официальным визитом, и та отправляет его в свой подводный мир (но не его брата).

Кубиты: как информация становится квантовой

Привет, технооптимисты!

На позапрошлой неделе мы запустили цикл о квантовых вычислениях, а сегодня разберём их фундамент — кубиты. Это странные штуки, которые одновременно и 0, и 1, и ни то, ни другое. Но не волнуйтесь: я объясню их на трёх уровнях — для обывателей, физиков и программистов. Погнали!

1️⃣ Для обывателя: кубит — это как монета в полёте

Представьте, что вы подбросили монету. Пока она вращается в воздухе, вы не можете сказать, выпадет орёл или решка. Это и есть суперпозиция — состояние «и то, и другое». Квантовый бит (кубит) работает похоже, но с двумя нюансами:

🔸Монета не падает, пока вы на неё не посмотрите (измерение).
🔸Она может вращаться под любым углом, а не только между орлом и решкой.

Ещё одна метафора (немного некорректная, но всё же): если классический бит — это выключатель, который дискретно включает или выключает свет, то кубит — диммер, который плавно меняет яркость.

2️⃣ Для физика: формула суперпозиции

Кубит описывается вектором в гильбертовом пространстве:

|ψ⟩ = α|0⟩ + β|1⟩

где α и β — комплексные амплитуды вероятности.

🔸|α|² — вероятность измерить 0, |β|² — вероятность измерить 1.
🔸Главное правило (нормированность): |α|² + |β|² = 1 (вероятности в сумме дают 100 %).

Пример: Если α = 1/√2, β = 1/√2, то при измерении получим 0 или 1 с вероятностью 50 %. Но если вы попытаетесь «подсмотреть» кубит до измерения (например, скопировать его), суперпозиция коллапсирует — монета «упадёт» в 0 или 1.

3️⃣ Для программиста: кубит на языке Haskell

Давайте смоделируем кубит с помощью алгебраических типов. Вот упрощённый код:

-- Определяем кубит как суперпозицию двух состояний
data Qubit = Qubit { alpha :: Double, beta :: Double }
deriving (Show)

-- Проверяем, что амплитуды удовлетворяют условию |α|² + |β|² = 1
validateQubit :: Qubit -> Bool
validateQubit (Qubit α β) = abs (α^2 + β^2 - 1) < 1e-10

-- Применяем гейт Адамара (преобразуем базовые состояния)
hadamard :: Qubit -> Qubit
hadamard (Qubit α β) = Qubit ((α + β) / sqrt 2) ((α - β) / sqrt 2)

-- Пример: создаём кубит в состоянии |0⟩ и применяем гейт Адамара
main :: IO ()
main = do
let q = Qubit 1 0 -- Начальное состояние |0⟩
let qH = hadamard q -- После гейта: (|0⟩ + |1⟩)/√2
putStrLn $ "Valid? " ++ show (validateQubit qH) -- True

Что здесь происходит? Мы создали кубит в состоянии |0⟩ и применили к нему гейт Адамара. Результат — суперпозиция (|0⟩ + |1⟩)/√2, в которой вероятность измерить 0 или 1 равна 50 %.

(Совет: попробуйте запустить код в GHCi! А если не знаете Haskell — не страшно: дальше будут примеры на Python и Qiskit.)

Ваша очередь:

🔸Попробуйте модифицировать код на Haskell: что будет, если задать α = 0.6, β = 0.8?
🔸Допустим, вы измерили кубит и получили 0. Можно ли восстановить его исходное состояние?

Пишите ответы в комментариях!

🔥 Итог: почему кубиты меняют правила игры?

🔹Они позволяют обрабатывать информацию параллельно за счёт суперпозиции.
🔹Запутанные кубиты дают квантовую телепортацию (о ней как-нибудь в другом посте).
🔹Это основа для алгоритмов, которые взламывают RSA или моделируют Вселенную.

Что будет в следующий раз?

Разберём квантовую запутанность — явление, которое Эйнштейн называл «жутким действием на расстоянии». Вы узнаете: как связать два кубита, даже если они на разных планетах, и почему это используют в квантовой криптографии.

Не забывайте подписываться на канал @drv_official, чтобы познавать тайну квантовых вычислений.

P. S.: Для тех, кто хочет чуть глубже: если заменить Double на Complex Double в коде, модель станет ещё ближе к реальным квантовым вычислениям (хотя её вычислительная сила не изменится). Но это уже история про фазы и интерференцию 😉.

А теперь давайте посмотрим на тот же самый код на Python и Qiskit.

✅ Реализация на Python

import math

# Определяем класс Qubit
class Qubit:
def __init__(self, alpha, beta):
self.alpha = alpha # Амплитуда для |0⟩
self.beta = beta # Амплитуда для |1⟩
self.validate()

# Проверяем условие нормировки |α|² + |β|² = 1
def validate(self):
norm = abs(self.alpha**2 + self.beta**2 - 1)
if norm > 1e-10:
raise ValueError("Амплитуды не удовлетворяют условию нормировки!")

# Применяем гейт Адамара
def hadamard(self):
new_alpha = (self.alpha + self.beta) / math.sqrt(2)
new_beta = (self.alpha - self.beta) / math.sqrt(2)
return Qubit(new_alpha, new_beta)

# Измеряем кубит (коллапсируем суперпозицию)
def measure(self):
prob_zero = abs(self.alpha)**2
return 0 if random.random() < prob_zero else 1

# Пример использования
if __name__ == "__main__":
import random

# Создаём кубит в состоянии |0⟩
q = Qubit(1, 0)
print(f"Начальное состояние: α = {q.alpha}, β = {q.beta}")

# Применяем гейт Адамара
qH = q.hadamard()
print(f"После гейта Адамара: α = {qH.alpha}, β = {qH.beta}")

# Измеряем кубит
result = qH.measure()
print(f"Результат измерения: {result}")

Что здесь происходит?

🔹Мы создали кубит в состоянии |0⟩ и применили к нему гейт Адамара.
🔹После гейта кубит переходит в состояние (|0⟩ + |1⟩)/√2.
🔹Метод measure() имитирует измерение, коллапсируя суперпозицию в 0 или 1.

✅ Реализация на Qiskit

Qiskit — это библиотека для квантовых вычислений от IBM для работы с реальными и симулированными квантовыми компьютерами. Установите её через pip install qiskit.

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute
from qiskit.visualization import plot_histogram

# Создаём квантовую схему с одним кубитом
qc = QuantumCircuit(1, 1) # 1 кубит, 1 классический бит для измерения

# Применяем гейт Адамара к кубиту 0
qc.h(0)

# Измеряем кубит и записываем результат в классический бит 0
qc.measure(0, 0)

# Запускаем симуляцию
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')
result = execute(qc, simulator, shots=1000).result() # 1000 экспериментов

# Визуализируем результаты
counts = result.get_counts(qc)
print("Результаты измерений:", counts)
plot_histogram(counts)

Что здесь происходит?

🔹Мы создали квантовую схему с одним кубитом.
🔹Применили гейт Адамара (h(0)), чтобы перевести кубит в суперпозицию.
🔹Измерили кубит и запустили симуляцию 1000 раз.
🔹Результат: гистограмма, показывающая, сколько раз получили 0 и 1.

Сравнение подходов:

Haskell: мы смоделировали кубит вручную, использовав тип Double для представления амплитуд, что проще, но не соответствует реальности (в реальной квантовой механике используется поле комплексных чисел), зато всё очень наглядно и математично.

Python: мы смоделировали кубит вручную, что полезно для понимания, но неэффективно для больших систем.

Qiskit: мы использовали готовые инструменты для работы с квантовыми схемами. Это ближе к реальным квантовым вычислениям.

Ещё раз напоминаю: канал @drv_official.

Немного субботних фотографий из НИЯУ МИФИ.

Это исписанная мной доска на лекции по линейной алгебре и вычислительным моделям. Изучаем наследование математических (алгебраических) структур, ищем новые структуры, доказываем теоремы и разрабатываем систематические процедуры для преобразования полугруппы в моноид и далее моноида в группу.

Так и живём...

Примерно год назад мы с профессором Тихомировой снимались в документальном фильме «Где живёт любовь?». Кроме нас в этом фильме экспертами выступили такие известные люди, как Вячеслав Дубынин и Станислав Дробышевский, например. Ну и много других интересных людей. За час, конечно, такую сложную тему не рассмотреть, но мы старались, как могли.

Смотрите здесь: https://clck.ru/3HXmxE

Особое искусство — это, конечно, комментарии под этим видео. Безапелляционные и тоталитарные, типа «Всё это чушь» или «Учёные сами ничего не знают» и прочее подобное. Каждый раз, когда я подобное вижу, думаю: «А ты то, дружище, откуда всё знаешь?». Или вот: «Часть правда, а часть — бред». Я так понимаю, что правдой комментатор называет то, что согласуется с его убеждениями. И наоборот :)

А ещё у профессора Тихомировой есть много-много разных видео. Можно прямо на видеоплатформах искать по фамилии и ключевым словами, типа «кинематограф», «культура» и иже.

В прошлом выпуске подкаста мы упоминали её фильм про Лени Рифеншталь. Держите: https://clck.ru/3HXneW

Всем привет и хорошего настроения!

Сегодня у нас очередной выпуск подкаста «Технооптимисты» на канале «Медиаметрикс», и мы посвятили его мужскому кино как элементу мягкой силы. Приглашаем в 12:00 присоединиться к нам и нашей беседе в прямом эфире: https://radio.mediametrics.ru/Texno/74368/

Ваши комментарии отслеживаем под этим постом.

Совещания без прокрастинации: метод Timeboxing

Всем привет!

Сегодня расскажу, как я сократил время совещаний в среднем на 60 %, сохранив их эффективность. Ответ прост: метод Timeboxing. Если раньше обсуждения всяких рабочих моментов могли растянуться на два часа, то теперь большинство встреч я укладываю в 15 минут. И да, это не магия — это дисциплина.

Почему совещания превращаются в прокрастинацию? Потому что «вода» вместо дела. Помните те обсуждения, на которых 80†% времени тратится на споры о формулировках, а не на решения? Я вспоминаю, как в начале прошлого лета наша команда потратила 3 часа, чтобы решить, какие названия дать всем новым дисциплинам программы. В итоге пришёл я и авторитарно сделал так, как требуется.

А ещё отсутствие фокуса. Без чёткой повестки участники уходят в философские дискуссии. На одном из заседаний кафедры они 20 минут обсуждали, стоит ли закупить новые маркеры для досок или продолжить использовать старые ещё неделю.

Что такое Timeboxing? Это жёсткое ограничение времени на задачу. Например:

🔸5 минут — постановка проблемы.
🔸10 минут — генерация идей.
🔸5 минут — выбор решения.
🔸5 минут — распределение задач.

Если не уложились — я принимаю решение сам так, как удобно мне. Если это встреча, на которой я не принимаю решений, то я её просто покидаю, сославшись на более важные дела.

Как я внедрил метод в своей компании? Начали мы с того, что повестка любой встречи готовится за 24 часа. Никаких встреч, сборищ, собраний с бухты-барахты. На неподготовленные встречи я не хожу. Поэтому каждый участник присылает тезисы вопросов заранее.

Таймер на экране ли песочные часы на столе. Во время ВКС запускаю таймер. Когда время выходит — совещание прекращается. После этого правила некоторые мои сотрудники научились укладывать свои речи в 3 минуты вместо 15.

Правило «1 вопрос — 1 минута». Если сотрудник не может сформулировать суть проблемы за 60 секунд — вопрос снимается с повестки. Результат: 90 % тем оказались несущественными. Ну и ещё многие перестали пересаживать своих обезьян на плечи руководителя.

Что изменилось?

🔸Еженедельные планёрка сократились с 1 часа до 15 минут.
🔸Проектные собрания стали проводиться без моего участия и занимать полчаса.
🔸Личный рекорд: обсуждение бюджета нового проекта заняло ровно 8 минут.

Как применять Timeboxing?

1️⃣ Формулируйте цель встречи одним предложением, используйте целеполагание по SMART. Пример: «Утвердить темы предлагаемых к разработке стандартов к 15 марта» вместо «Обсудить стандарты».

2️⃣ Делите встречи на типы: экспресс-собрания (15 мин) — для оперативных решений, стратегические (30 мин) — раз в месяц для долгосрочного планирования.

3️⃣ Запретите многословие. Если участник повторяет мысль — его время уменьшается на 1 минуту. Проверено: после пары подобных сокращений люди начинают говорить ёмко.

А как же креатив?

Метод Timeboxing не убивает творчество, а концентрирует его. На прошлой неделе мы с коллегами провели мозговой штурм по новому формату экзаменов: 10 минут генерировали идеи, 5 — выбирали лучшие. Итог: решение принято, план разработан, преподаватели получили свои задачи и начали их исполнять.

Как говорил кто-то из древних: «Tempus est essentiae. Sine tempor augue vitae nulla». Не позволяйте собраниям превращаться в чёрные дыры вашего графика.

Подписывайтесь на канал: @drv_official и живите полной жизнью.

P. S.: Завтра у меня совещание с ИТ-отделом по внедрению VR-технологий в лекции по математическому анализу. Повестка уже готова: 2 вопроса, 15 минут. Такие дела.

Бетанкур Дж. Г. «Правь Амбером»

Оценка: 5️⃣5️⃣1️⃣0️⃣

Рецензия: Продолжение приквела к Амберской эпопеи Роджера Желязны, и вот в этой книге меня уже немного начал напрягать и слог автора, и его отношение к главным героям. Я понимаю, что тяжело писать приквел, так как надо соблюсти и историю, и не убить никого лишнего. Но вот этот дневниковый слог — это же становится ужасающим. Так как книга написана от лица Оберона, то мы смотрим на события его глазами. И иногда мы видим что-то типа: «Я поспал, я поел, я пописал, я трахнул служанку, я поговорил с отцом» — вот прямо буквально. Ну и всё у главных героев как-то ловко получается. Оберон так вообще — был тупым солдафоном в дальнем отражении, а стал мудрым королём буквально на наших глазах, так ещё и проявляет чудеса дедуктивного метода. В общем, я постепенно начинаю расстраиваться. Хотя всё равно интересно.

Краткое содержание: Оберон и остатки его семьи начали отстраивать Амбер. Они нашли годное Отражение, в котором не было людей, но была приятная взору природа, и там начали строить замок и город. Людей и строительные материалы принесли из соседних Отражений, заключив с их правителями прекрасные дипломатические отношения. Но Хаос не дремет, а поскольку в нём время течёт намного быстрее, то они готовили войну против Амбера. Ну и король Утер повёл армию, однако когда он привёл её к Амберу, в Хаосе произошёл переворот, и власть захватил лорд Зон. Король Утер не без неудовольствия заключил с Обероном мир на условиях, что армия последнего поможет отвоевать Хаос. Но в процессе Утер погибает, так как Эйбер, брат Оберона, окончательно продался лорду Зону, и вот он дал Утеру кольцо, которое его убило. Армия Оберона чуть было не погибла, но он сумел её спасти, а Эйбера казнил.

Почему квантовые технологии — это будущее?

Привет, технооптимисты!

Сегодня стартует наш долгожданный цикл о квантовых вычислениях — области, которая перевернёт всё: от шифрования данных до разработки лекарств. Но прежде чем мы нырнём в формулы и алгоритмы, давайте я расскажу, почему вы тоже должны заглянуть в эту «квантовую кроличью нору».

О том, как я стал одержим квантами, я немного написал здесь: https://t.me/drv_official/1460.

Почему это важно сейчас?

За 10 лет квантовые технологии выросли из лабораторных экспериментов в индустрию с миллиардными инвестициями. Вот что уже происходит:

🔸Компании Google и IBM соревнуются в создании квантовых процессоров.
🔸Китай запустил спутник для квантовой связи.
🔸Банки (JPMorgan, Goldman Sachs) тестируют квантовые алгоритмы для прогнозирования рынков.

Но главное — квантовый компьютер не заменит классический, а дополнит его. Он решит задачи, которые сегодня невозможны:

🔸 Взломать RSA-шифрование за минуты (алгоритм Шора).
🔸 Создать новое лекарство, смоделировав молекулу за часы, а не за века.
🔸 Управлять спутниками с помощью сверхточных квантовых сенсоров.

О чём будем говорить в цикле? Каждый понедельник — новый пост. Вот маршрут нашего погружения:

🔸 Квантовая информатика → Кубиты, запутанность и телепортация.
🔸 Квантовые компьютеры → Как их собирают и почему они такие капризные?
🔸 Алгоритмы → От Шора до машинного обучения.
🔸 Применения → Криптография, химия, ИИ.
🔸 Смежные технологии → Квантовый интернет и сенсоры.

Что будет в следующий понедельник? Разберём кубиты — кирпичики квантового мира. Вы узнаете: почему кубит похож на монету, которая вращается в воздухе; как кот Шрёдингера связан с квантовыми вычислениями; что такое суперпозиция и почему это не «и 0, и 1».

Ваша очередь! Если у вас уже есть вопросы о квантовых технологиях — пишите в комментарии. И да, подписывайтесь на канал @drv_official, чтобы не пропустить ни один пост.

P. S.: Делитесь этим постом с коллегами, которые до сих пор думают, что кванты — это «про физику». Посмотрим, что они скажут через месяц.

P. P. S.: Если вы программист и хотите сразу попробовать квантовый код — вот вам вызов: напишите «Hello, Quantum World» на Qiskit. Инструкции ждут в следующем посте!

Всех читательниц нашего канала поздравляю с праздником Весны 8 Марта. Желаю всем здоровья, счастья, радости и положительных эмоций.

А если кто из мужчин не знает, что подарить своим близким и знакомым, то помните, что книга — лучший подарок. Приобретайте мою новую книгу «Йоль и механический разум»: https://clck.ru/3H2abq

Кто мне после этого пришлёт в личку подтверждение покупки и текст поздравления, я в ответ пришлю скан автографа с этим поздравлением.

Ну что ж. Я обещал, что грядёт новое? Вот оно и наступило.

Встречайте мою новую книгу: Йоль и механический разум. Книга первая «Путешествие» (https://clck.ru/3H2abq).

🔥 Я попробовал написать в новом для себя жанре — фэнтези, при этом не выходить за рамки фантастического реализма с одной стороны, и за рамки своей собственной Вселенной с другой. И у меня получилось. Получилось настолько, что я сам охренел от сюжета и идеи, а от тех пластов смысла, которые я заложил в эту книгу, я взбудоражен до сих пор.

Моя Вселенная началась с книги «Шифры и квесты», продолжилась книгой «Криптографические приключения», а потом пошло-поехало. Прямым продолжением является книга «Семена» (продолжение пишу сейчас). Мощнейшим спин-оффом стала книга «Улыбка сингулярности» (продолжение завершено, сейчас на редактуре). Несколько рассказов вплетено в ткань. И вот теперь это. Да, мне удалось в рамках одной техно-реалистичной Вселенной ближайшего будущего реализовать задуманное — книга в стиле клокпанк-технофэнтези.

Встречайте: https://clck.ru/3H2abq — я реально горжусь этим текстом.

Сегодня в 12:00 у нас очередной выпуск подкаста «Технооптимисты» на канале «Медиаметрикс». После довольно продолжительного пропуска мы восстанавливаем своё вещание, и сегодня мы выходим в эфир не просто так, а с удивительным гостем.

Итак, просим любить и жаловать — Даниил Безсонов, ветеран боевых действий, военный обозреватель, эксперт в сфере информационной безопасности, экс спикер армии ДНР, экс первый заместитель министра информации ДНР, публицист, общественный деятель, автор книги «Чужой среди своих».

Мы поговорим про то, способна ли информация убивать? Ну и так-то этим выпуском мы открываем цикл про информационные войны в постинформационную эпоху. Подключайтесь, будет интересно.

Пока трансляция только на VK: https://radio.mediametrics.ru/Texno/74333/

Ваши комментарии в прямом эфире отслеживаем прямо здесь: @drv_official.

Главные правила автоматизации:

🔥 Правило 10 минут. Если задача повторяется еженедельно (или хотя бы периодически) и требует больше 10 минут — автоматизируйте её. Например, рассылка материалов студентам теперь занимает 0 секунд: всё делает скрипт.

🔥 Не усложнять. Мой агент для проверки работ сначала был перегружен функциями, но теперь делает только три действия: принимает файл, сравнивает с эталоном, возвращает результат.

🔥 Резервные копии. Периодически проверяю, чтобы все мои наработки хранились не только в облаке, но и на флешке в ящике стола. Паранойя? Возможно. Но все люди делятся на два класса: кто делает резервные копии и кто ещё нет.

Что делать, если вы не программист?

Во-первых, используйте готовые решения. Например, Google Forms и таблицы для сбора данных помогают легко собирать и анализировать обратную связь от студентов.

Во-вторых, учите студентов и пользуйтесь их энтузиазмом. Ребята и девчата из моих групп самостоятельно пишут кучу инструментов для гиперавтоматизации учебного процесса. Я сам до сих пор удивляюсь, насколько они мотивированы, когда видят практическое применение знаний.

В-третьих, начните с малого. Автоматизируйте одну рутинную операцию — например, сохранение вложений из почты в облако.

🟢 Итог

Автоматизация — это не про лень. Это про то, чтобы освободить время для того, что действительно требует вашего внимания: лекций, научных исследований и, как ни странно, живого общения со студентами. Как писал кто-то из древних мудрецов: Machinae efficacia non suapte ingenio ad hominem imitandum, sed per facultatem ad eum complendum metitur.

P. S.: Вчера один из моих скриптов для генерации задач случайно создал уравнение, которое я сам сходу не смог решить. Пришлось звать на помощь своего аспиранта. Вот она, обратная сторона автоматизации — иногда она напоминает, что нам ещё есть куда расти.

Подписывайтесь на канал @drv_official, чтобы расти вместе с нами.

Автоматизация рутины: скрипты, боты и прочие лайфхаки

Всем привет!

Сегодня поговорим о том, как я перестал тратить время на рутину и начал поручать её машинам. За последний год то, что я называю «гиперавтоматизацией», сэкономило мне примерно 500 часов — этого хватило бы, чтобы прочитать 100 научных статей или подготовить пару новых курсов по машинному обучению или компьютерному зрению (чем, к слову, я и занимался). Делиться инструментами не буду (но каждый может написать мне в личку — обсудим), а расскажу о принципах и кейсах из моей практики в НИЯУ МИФИ.

🔴 Почему это работает?

Рутина — главный враг интеллектуального труда. Когда я трачу силы на однотипные задачи, мозг переключается в режим «конвейера», и даже после их выполнения ещё примерно час не может войти в состояние глубокой работы. Решение простое: всё, что можно формализовать, должно выполняться автоматически.

А вот примерный состав моего инструментария:

1️⃣ Язык программирования Haskell для всего, что требует программирования.

2️⃣ Генерация тестов. Раньше я составлял десятки вариантов задач по своим дисциплинам вручную. Теперь скрипты на Haskell или использование больших языковых моделей старших версий, создаёт сотни уникальных вариантов, который никто никогда не видел в этих ваших интернетах, за несколько минут.

Вот пример кода:

import System.Random (randomRIO)

-- Функция для генерации случайной матрицы 2x2
generateMatrix :: IO [[Int]]
generateMatrix = do
a <- randomRIO (-10, 10)
b <- randomRIO (-10, 10)
c <- randomRIO (-10, 10)
d <- randomRIO (-10, 10)
return [[a, b], [c, d]]

-- Функция для вычисления определителя матрицы 2x2
determinant :: [[Int]] -> Int
determinant [[a, b], [c, d]] = a * d - b * c

-- Функция для генерации задачи
generateTask :: IO String
generateTask = do
matrix <- generateMatrix
let det = determinant matrix
return $ "Найдите определитель матрицы:\n"
++ show matrix ++ "\nОтвет: " ++ show det

-- Основная функция: генерирует 10 задач
main :: IO ()
main = do
tasks <- sequence (replicate 25 generateTask)
mapM_ putStrLn tasks

Как это работает? Довольно просто:

1) Функция generateMatrix создаёт случайную матрицу 2 x 2, в которой каждый элемент — целое число от –10 до 10.

2) Функция determinant вычисляет определитель этой матрицы по формуле для матриц 2 x 2: det = a*d – b*c.

3) Функция generateTask формирует текст задачи, включая матрицу и её определитель.

4) Наконец, функция main генерирует 25 задач и выводит их на экран.

3️⃣ Проверка работ. Студенты загружают свои журналы выполнения лабораторных работ, оформленных в Prelum, а специальный агент на БЯМ сверяет журнал с эталоном и выделяет ошибки. Экономия — примерно 12 часов в неделю.

4️⃣ Скрипты для реализации всевозможных потоков работ (workflow). Я использую специальные инструменты для автоматизации таких видов деятельности, как сбор обратной связи студентов, агрегирование информации, контроль негативных отзывов и подготовка плана решений, подготовка лекций и задач к ним.

5️⃣ Напоминания. За пару часов до лекций специальный агент присылает мне список материалов, которые нужно взять с собой.

6️⃣ Самописные боты. Для каждой дисциплины, которую я читаю, у меня есть ИИ-агенты, который являются моими помощниками по конкретной дисциплине, обладая полным набором знаний как по ней, так и по логистике самого курса в текущем семестре. Более того, я постоянно загружаю в базы знаний таких агентов апдейты информации по курсам, основанные на том, что я читаю у доски.

➡️ Планировщик лекций. У меня есть особенный агент, который анализирует всю информацию об учебном процессе на моей программе, в результате чего предлагает различные варианты коррекции. Например, если 70 % студентов не решили какую-то задачу, то следующая лекция начинается с разбора ошибок.

Давайте сегодня сделаем вот что. Многие знают, что у меня и моих коллег есть «армия ботов», которыми мы пользуемся для гиперавтоматизации своей повседневной деятельности. Я планирую постепенно делиться некоторыми из них с некоторыми из своих подписчиков.

Сегодня я хочу представить ботшу Полину. Она помнит дни рождения ваших знакомых и напоминает о них, рисуя для поздравления уникальную открытку и прикладывая к ней поздравительный текст от вашего имени, персонализированный под конкретного человека, кому он адресован.

Кто хочет получить Полину в свой повседневный инструментарий, тот может сделать что-нибудь из следующего:

🔸Приобрести какой-нибудь из свободных NFT: @the_beauty_of_nature_nft
🔸Перечислить на мой адрес произвольное количество TON
🔸Перечислить мне произвольное количество звёзд
🔸Кинуть в меня любым Телеграм-подарком

Кому надо? Жду в личке.

Бетанкур Дж. Г. «Хаос и Амбер»

Оценка: 5️⃣5️⃣1️⃣0️⃣

Рецензия: Вторая книга из набора приквелов про то, как был создан Амбер, и она такая же интересная, как и предыдущая. Я прочитал её запоем, хотя в некоторых местах она была занудна. При этом видно, что автор исправился — его слог стал намного лучше по сравнению с первой книгой (хотя тут, может быть, и переводчик другой). В общем, эта книга держит в напряжении, а также создаёт некоторое подобие интриг. Не раскрыты некоторые персонажи, которым можно было бы посвятить больше места — это разные знатные существа из Хаоса. Но, скорее всего, время этого ещё настанет, ибо в следующих книгах начнутся военные действия между Хаосом и Амбером. Единственное, что мне не особо зашло — сцены драк и дуэлей Оберона, так как ему очень уж ловко удавалось одолевать всех своих врагов. В остальном книга хороша.

Краткое содержание: Оберон со своим братом-художником Эйбером оказался в загородной резиденции своего отца Дворкина около Владений Хаоса. Дворкин ушёл на приём к королю Хаоса, а потом вообще пропал, а двое его незадачливых сыновей пытались как-то исправить ситуацию. На Оберона дважды покушались, но безуспешно. Потом они провернули интригу со званым обедом у своей внучатой тётки Ланары. Там Оберон убил на дуэли врага своей семьи, но это оказался не совсем он, потом там ещё куча всего произошло. В итоге он как-то уж очень просто спас своего брата Тэйна, к ним вернулась сестра Фреда и потерянный брат Фенн. Ну а потом Дворкин вызвал Оберона и увёз в далёкое Отражение, где познакомил с его настоящей матерью — Единорогом. Там же был и Узор, но он был неправильный. Дворкин разрушил его, а потом начертил новый. Предполагается, что в этот момент все Отражения разрушились, а потом появились вновь.

Запускаем цикл «Квантовые вычисления» на канале «Технооптимисты»

Что ж, решено. Читатели нашего канала проголосовали за то, чтобы мы по понедельникам рассматривали квантовые технологии. В связи с этим давайте-ка я расскажу, как я вообще пришёл в эту область.

Дело было в далёком уже 2013 году. Я тогда очень основательно погружался в разного рода вычислительные модели — машины Тьюринга там, бильярдные шары и прочие клеточные автоматы. И так или иначе я пришёл к квантовым вычислениям. Дэвид Дойч со своей книгой «Структура реальности» мне в этом очень помог, конечно.

Я начал искать информацию про квантовые вычисления и первым делом наткнулся на курс «Квантовая механика и квантовые вычисления» Умеша Вазирани в Калифорнийском университете в Беркли (профессор Вазирани — один из тех учёных, именем которого уже при его жизни назван один из квантовых алгоритмов — алгоритм Бернштейна — Вазирани). Я прошёл этот курс и получил сертификат с отличием о его окончании. В этот момент идея квантовых вычислений настолько поразила меня, что я пошёл погружаться в неё с головой.

Я достал все книги по квантовым вычислениям на русском языке, которые были к тому моменту в мире вообще. Я прочитал их все. Я также прочитал несколько книг на английском языке. И после этого я понял простую вещь — нет ни одной книги, которая объясняла бы идею квантовых вычислений программистам. Во всех книгах было написано про ядерный магнитный резонанс и ионные ловушки Паули. Большинство книг было написано физиками. Это примерно всё равно, если бы нас программированию учили физики и рассказывали бы про p-n-p переходы в транзисторах, их устройство и вот это вот всё. Вероятно, когда-то оно так и было.

И тогда я решил написать книгу про квантовые вычисления для программистов, будучи программистом сам. Я сосредоточился на логических аспектах квантовых алгоритмов. И вот в 2014 году выходит моя книга «Квантовые вычисления и функциональное программирование» (https://clck.ru/3GiJ7P). Я рассмотрел в ней логику работы квантовых компьютеров, немного коснулся языка программирования Quipper и показал зоопарк квантовых алгоритмов, описав все, информация о которых была в открытом доступе на то время.

Прошло 10 лет. Давайте же посмотрим, что изменилось с тех пор. Подписывайтесь на канал @drv_official, чтобы по понедельникам быть в курсе того, что происходит в области квантовых вычислений и квантовой информации вообще. Погнали!

Начался второй семестр нашей программы «Искусственный интеллект и моделирование когнитивных процессов...» в НИЯУ МИФИ, и Катерина Григорьевна Тихомирова продолжила переосмысление гуманитарного блока программы. Ну и заодно в продолжение курса «Философия науки и этика ИИ» она начала читать нашим прекрасным студентам дисциплину «Антропология ИИ», полностью и с нуля собранную ею для нашей программы. И это круто.

Давайте посмотрим, какие темы рассматривает Катерина наша Григорьевна со студентами. А вот они:

1) Введение в культур-антропологию и антропологию искусственного интеллекта.
2) Историческое развитие искусственного интеллекта.
3) Основные теории культур-антропологии.
4) Искусственный интеллект как детерминанта трансформаций бытия культуры.
5) Культурные нормы и искусственный интеллект.
6) Индивидуальное восприятие и искусственный интеллект.
7) Культурные ценности и нормы в искусственном интеллекте.
8) Мораль и право в эпоху искусственного интеллекта.
9) Рефлексивное отношение «Я — Мир» в контексте искусственного интеллекта.
10) Рефлексивное отношение «Я — Другой» в контексте искусственного интеллекта.
11) Рефлексивное отношение «Я — Я» в контексте искусственного интеллекта.
12) Интеграция искусственного интеллекта и культурная изменчивость.
13) Искусственный интеллект и языки культуры.
14) Искусственный интеллект в творчестве и искусстве.
15) Искусственный интеллект, образование и наука.
16) Смарт-культура и новые практики.

Мы готовим будущих инженеров и учёных в области информационных технологий с целостным пониманием универсума во всех его проявлениях. При этом ежедневно мы испытываем необычайную вязкость среды и давление «старой школы», которая уже срывается на истошный визг. Но мы идём вперёд, не отсупая ни на шаг. Ибо viam supervadet vadens.

Поняли?! VIAM SUPERVADET VADENS!!! На том стояли и стоять будем.

Кто бы что ни говорил, кто бы как нас ни называл — собаки лают, а караван идёт.

Так, ну что ж. Вновь краткий дайджест материалов за прошедшую неделю. Пока их всего два, но зато довольно мощные:

1️⃣ На подкасте Радио 1 выступил с интервью про искусственный интеллект, беспилотные технологии, большие языковые модели, DeepSeek и Grok. Получился довольно огненный час всякого интересного: https://dzen.ru/video/watch/67b87b22678f885b7fc07eb1

2️⃣ На радио «Маяк» у Сергея Стиллавина на его передаче рассказал своё видение про будущее смартфонов и зачем в них встраивать искусственный интеллект: https://smotrim.ru/audio/2827150

А вообще сегодня в общем (но очень дорогом) доступе появилась следующая версия модели от OpenAI — GPT-4.5, и она очень крута по сравнению с предыдущими версиями предсказывающих моделей, но хуже, чем модели рассуждающие. Жду вала звонков из СМИ по этому вопросу :)

Сегодня выпуска подкаста «Технооптимисты» снова не получилось, так как нас основным составом пригласили на важную экспертную дискуссию по поводу будущего, ближайшего и дальнего. Особенно в части использования ресурсов, которые мы добываем из земли.

На первом фото засекли, как девушка на фоне готовится кастануть фаербол.

А ещё на слайде написано «Квантовые вычисления». Возможно, мир делает нам знак.

Цифровой детокс: как не утонуть в информационном шуме

Всем привет!

На прошлой неделе я упоминал, что трачу на мессенджеры на 70 % меньше времени, чем год назад. Не потому, что стал меньше общаться, а потому, что научился фильтровать шум. Сегодня поделюсь методами, которые помогли мне перестать быть заложниками уведомлений.

Почему это важно? Информационный шум — как вирус: незаметно крадёт время, снижает концентрацию и заставляет мозг работать в режиме «пожарной сирены». В прошлом семестре я провёл эксперимент: 48 часов без соцсетей и мессенджеров. Результат:

1️⃣ Написал статью по теории систем, которую откладывал 3 месяца.

2️⃣ Подготовил три лекции для курса «Искусственный интеллект в образовании» за один вечер.

3️⃣ Увидел, что 80 % сообщений в чатах не требовали моего участия.

Как я навёл порядок

Уведомления — только от живых людей. Отключил всё, кроме звонков и личных сообщений. Почту проверяю 1 раз в день. Для срочных и важных дел те, кому можно, знают мой контактный номер телефона.

Настроил в почтовом ящике фильтры. Письма с определёнными ключевыми получают пометку «Важное». Всякие рассылки, уведомления и т. п. — в корзину, не открывая. Туда же всё, что содержит слова «вебинар», «курс», «подписка» и прочие подобные слова. Итог: вместо 200 писем в день осталось 10.

Не использую соцсети. Удалил все приложения с телефона. Только иногда захожу через браузер в ResearchGate для общения с коллегами по цеху и поиска статей.

В мессенджерах общаюсь только на конкретные темы. Например, научил студентов формулировать вопросы ёмко: «Не получается решить задачу 3.2» — игнорируется. «В задаче 3.2 не сходится расчёт матрицы, проверил по алгоритму из лекции 5» — разбираемся в общем чате потока.

Что это дало? Например:

Дополнительное время каждый день на разработку новых курсов, написание новых книг и для прочих душеспасительных дел.

Качество материалов выросло — вместо подготовки «на бегу» теперь уделяю достаточно времени качественному структурированию материалов.

Меньше стресса. мозг перестал метаться между десятком вкладок.

С чего начать?

🔹 Неделя аудита. Запишите, сколько раз в день вы бесцельно открываете соцсети. Мой результат был 40 раз — теперь 1.

🔹 Правило «1 экран». Во время работы — только ноутбук. Телефон убран на беззвучном режиме. Сигнал включён только для троих человек. Проверено: 90 % «срочных» сообщений таковыми не являются.

🔹 Суббота — день без гаджетов. Читаю бумажные книги, пишу конспекты от руки, рисую, гуляю. Поначалу было необычно, теперь — источник вдохновения.

Помните: информация должна работать на вас, а не вы на неё. Как писали древние мудрецы: In aetate vivimus, ubi de re opinamur, maior facta est quam aliquid cognoscens. Не дайте шуму заглушить ваши настоящие цели.

P. S.: Завтра у меня две гостевые лекции, так что отвечу на комментарии только вечером. Без телефона, без ноутбука. Только я, студенты и доска с формулами.

Подписывайтесь на канал: @drv_official и будьте продуктивны!

А сегодня предлагаю сыграть в новую игру: NFT за NFT

Я только что выпустил новый NFT: https://t.me/the_beauty_of_nature_nft/9, и у меня в этой коллекции есть ещё немного токенов в остатках, которые пока не разобрали. Раздам всем, кто пришлёт мне на личный аккаунт любой NFT-подарок в Телеграме. Для обмена начнём с токена № 7, потом остальные. Если вдруг желающих будет больше, чем есть свободных токенов в коллекции, то подумаем, что можно сделать — как минимум, у меня есть для минта ещё темы.

Погнали?

Бетанкур Дж. Г. «Заря Амбера»

Оценка: 5️⃣5️⃣1️⃣0️⃣

Рецензия: Я проснулся вчера и понял, что хочу восстановить в памяти всю амберскую эпопею Роджера нашего Желязны, а также посмотреть на неё с высоты своего опыта, знаний и всякого такого. Ну и перед тем, как скачать первую книгу, я решил посмотреть, что на эту тему вообще есть. Оказалось, что некий Джон Грегори Бетанкур написал пять томов приквела об Обероне. И я решил, что начать надо с этой серии, тем более, что в интернетах пишут, что она вполне сносна и похожа на перо Мэтра. Что ж, действительно, я соглашусь. Видно, что писал не Желязны, но написано совсем в стиле Хроник Амбера. Поэтому я не разочарован, что начал читать приквел, хотя старший сын мне говорил, что приквелы читать не интересно, так как заранее знаешь, что с каким героем произойдёт. Ну ладно, я реально оторваться не мог — проглотил книгу за пару часов. Я вновь погрузился в мир Хаоса и Амбера, и это было круто. В некоторых местах, правда, мне слог не понравился, но это, скорее, косяк переводчика. Ну и надо отметить, что с точки зрения всяких интриг и придворных козней эта книга сильно уступает оригинальной серии.

Краткое содержание: Оберон, будущий правитель Амбера, был лейтенантом у короля одной из стран далёкого Отражения. Он во младенчестве потерял отца, а потом и мать его умерла от эпидемии. За ними присматривал некий «дядя Дворкин», но потом и он пропал. И вот на королевство нападают какие-то адские твари, но тут появляется Дворкин и забирает Оберона, провозя его по Отражениям в тыкве. Они приходят в замок Дворкина, где уже собралась вся семья, кто остался жив. Оберона мучают страшные видения, и он рассказывает о пытках и смерти нескольких своих братьев. Потом он захотел пройти Логрус, но оказалось, что узор в его голове совсем иной, и Логрус убьёт его, как убил брата Дворкина. В общем, пока они там все знакомились и дружили, на замок напали полчища адских тварей, а действие Логруса оказалось заблокированным какой-то магией. Но Оберон подсказывает Дворкину, что другой образ в его голове поможет им спастись. Они раскидали оставшихся в живых потомков Дворкина по разным Отражениям, а потом сами свалили из замка вместе с братом-художником.

Друзья, спасибо за вашу поддержку и интерес к книге о распределённом ИИ! 🚀 Теперь я хочу спросить вас: какую тему будущих технологий мы разберём в следующем издании?

Ваши голоса решат, куда мы отправимся дальше: в глубины искусственного интеллекта, нанотехнологий или даже в космос! 🌌

Голосуйте за тему, которая вас вдохновляет больше всего!

P. S.: Тема-победитель станет основой для новой книги, а самые активные участники, проявившие себя в комментариях и обсуждении, получат её бесплатно с автографами авторов! 🔥

Наша книга «Распределённый искусственный интеллект» доступна всем желающим

🚀 Друзья, у нас важные новости!

Все 32 темы о распределённом искусственном интеллекте, которые вы полюбили, теперь в красивой книге — удобно, структурированно и без поиска по ленте!

Я собрал всё в одном месте, оформил в виде красочного издания, всё сделал как надо — всё для того, чтобы вы погружались в тему как в захватывающий роман. Цена символическая — она лишь покрывает мой труд по вёрстке и дизайну.

Почему это круто?

✅ Всё под рукой: от основ до футурологии.

✅ PDF-файл книги на любом вашем устройстве.

✅ Ваша поддержка поможет каналу расти.

Это не просто книга — это наш общий вклад в будущее технологий. Спасибо, что вдохновляете меня делиться знаниями!

👉 Забрать книгу: https://clck.ru/3GZpff

Давайте строить наше сияющее будущее вместе!

Продолжаю читать лекции в НИЯУ МИФИ. Во втором семестре я веду проектную практику (на фото) и читаю курс «Линейная алгебра и вычислительные модели». Ну и ещё мы параллельно решаем кучу других задач административного характера.

Иногда ко мне приходят вопросы от моих студентов, которые хотят выяснить, как же я докатился до такой жизни. В частности, прямо вот недавно один очень классный молодой человек с нашего потока спросил, как прокачать навыки чтения лекций и, в частности, как повысить харизму.

Ответ очень прост. Когда получаешь очки опыта, то вкачиваешь не силу, ловкость или интеллект, а харизму.

Сегодня вновь подведу итоги медиа-активности за прошедшую неделю. Несмотря на то, что мы не выходили в эфир ноосферы со своим собственным подкастом, множество СМИ разного уровня брали у меня комментарии и даже интервью на разные темы. Кому интересно, держите:

1️⃣ На радиостанции «Вечерняя Москва» вышло интервью про искусственный интеллект: https://clck.ru/3GWx7E. С Екатериной Рукавичниковой обсудили разные аспекты: от технических до философских и обратно. Передача получилась просто огненная.

2️⃣ На Skillbox Media дал комментарии для статьи «Тренды маркетинга в 2025 году: что будет с ИИ, SEO, видео- и инфлюенс-маркетингом»: https://clck.ru/3GWxHT

3️⃣ Для RTVi вышел в эфир и рассказал про модель Grok-3: https://www.youtube.com/watch?v=OEgFyDCRjVk

4️⃣ На ОТР объяснил, почему робота-гуманоида в Китае просто переклинило, а атаковать зрителя он и не думал. Восстание машин снова откладывается. Читать тут: https://dzen.ru/a/Z7dDCjCGzVdrMro1

5️⃣ На КоммерсантЪ ФМ тоже немного рассказал про отсутствие цензуры в Grok-3: https://www.kommersant.ru/doc/7515590

6️⃣ На Бизнес ФМ выступил про наличие в больших языковых моделях идеологических установок: https://www.bfm.ru/news/568100

Прямо сейчас еду на очередное радио в прямой эфир из студии. Так и живём.

Так, друзья, у нас с Катериной Григорьевной продолжаются некоторые сложности с университетом, поэтому сегодня мы вновь пропустим выпуск подкаста «Технооптимисты». Но это совсем не страшно — скоро мы вернёмся к вам с былой интенсивностью.

Сегодня же я предлагаю вам игру. На канале @the_beauty_of_nature_nft я еженедельно публикую новый NFT, который минтится на блокчейне TON. Последний сминченный токен пока имеет высшую редкость. Я перешлю его тому, кто пришлёт на это сообщение максимальное количество звёзд по состоянию на 10:00 завтрашнего дня 21.02.2025 г. Второе условие — необходимо быть подписанным на канал.

Завтра в 10:00 я сделаю снимок экрана и проведу подсчёт по логам в журнале передачи звёзд, после чего NFT «Golden Meadow» (https://t.me/the_beauty_of_nature_nft/8) отправится на TON Space к победителю.

Погнали?

P. S.: Ах, да. Напоминаю, что купить звёзды за TON с минимальнейшей комиссией можно здесь: https://split.tg/?ref=UQBzALiwAexez7Yb8Pgi4mpgMeq8xsrLr14Wh4w2jQ4BfhWT

Энергия как валюта времени: почему управлять надо и тем, и другим

Всем привет, друзья!

Начался новый семестр, а потому по средам будут советы по тайм-менеджменту и продуктивности — в первую очередь для моих студентов, ну и для всех остальных читателей нашего канала тоже. Сегодня хочу обсудить тему, которая часто вызывает споры в кругах тайм-менеджмента: что важнее — управление временем или энергией? Мой ответ прост: оба аспекта неразделимы. Время — это конечный ресурс (оставшаяся в нашем распоряжении жизнь), а энергия — топливо, которое позволяет его использовать эффективно. Если вы тратите жизнь на задачи, которые истощают вас, даже самый продуманный график не спасёт от выгорания.

Почему энергия важна?

1️⃣ Всё дело в циклах продуктивности. Наш мозг и тело работают волнообразно. Например, мои пики активности приходятся на утро (с 10:00 до 12:00) и вечер (с 20:00 до 22:00). В эти часы я концентрируюсь на сложных задачах: пишу лекции по линейной алгебре, проектирую задания для курса по проектной практике, анализирую исследования подобранные для меня моей армией агентов исследований на пике научного фронтира. Между пиками — только рутина, прогулки и неспешное времяпрепровождение.

2️⃣ Следует гармонизировать требования физиологии и рабочего графика. Нельзя требовать от себя одинаковой эффективности в 8 утра и 8 вечера. Когда я готовил нашу образовательную программу для НИЯУ МИФИ, то заметил: попытки «впихнуть» аналитику в послеобеденное время приводили к ошибкам. Решение — синхронизировать график с биоритмами.

3️⃣ Топливо для мозга — просто обязательно. Мозг потребляет больше всего энергии. И вы же не заправляете машину водой? Так и с организмом. После чтения лекций я чувствую себя иссушенным, поэтому требуется восстановление и отдах. Высокоэнергетическая пища для быстрого насыщения мозга питательными веществами и ходьба на свежем воздухе. Углеводы — для долгих совещаний, белок — для глубокой работы.

Но время всё равно главное

Энергия без дисциплины — это фейерверк: ярко, но бесполезно. Вот мой подход:

4️⃣ Ставлю себе жёсткие дедлайны. Подготовка нового курса по кибернетике и теории систем заняла 3 недели только потому, что я разбил этот проект на этапы с фиксированными датами.

5️⃣ У меня есть «запретные зоны». С 10:00 до 12:00 мой телефон выключен — это время для продуктивной работы, лекций и совещаний (очень редких, но бывает). И все мои студенты знают: вопросы в наш рабочий чат или в личку — только до полуночи.

6️⃣ Используется обратный отсчёт для списка дел на день. Если задача не завершена к 23:00, она переносится на следующий день. Переутомление убивает завтрашнюю продуктивность.

Как совмещать баланс управления временем и энергией?

🟢 Составьте двойную матрицу, по типу матрицы Эйзенхауэра, которую мы уже изучали. По вертикали категоризуйте задачи (важные или неважные), а по горизонтали — энергозатратность (высокая или низкая). Важные и «энергоёмкие» дела — только в часы пиковой активности.

🟢 Используйте правило 90/20. 90 минут работы + 20 минут отдыха. После трёх циклов — перерыв на 1 или даже 2 часа (можно прогуляться или вздремнуть). Так я написал учебно-методическое пособие по клеточным автоматам за месяц.

🟢 Постоянно проводите энергетический аудит. Каждую пятницу я анализирую: какие задачи отняли больше сил, чем дали результатов? Например, участие в бессмысленных совещаниях я свёл к нулю.

Да, время — это жизнь. Но без энергии вы проживёте её на автопилоте. Найдите свой собственный баланс, однако не используйте эти мои советы как загодя отпущение вам греха лени и отсутствия продуктивности.

P. S.: Сегодня у меня три лекции по трём разным дисциплинам, встреча с руководством института и съёмки онлайн-курса. И моей энергии хватит на всё — я уже чётко распланировал день чуть ли не по минутам. Ведь как говорил кто-то из древних мудрецов: «Ut navis agendo optime conservatur in portu, ita homo in otio optime conservatur». Но без топлива даже самый крепкий корабль не выйдет в море.

Подписывайтесь на канал «Технооптимисты» (@drv_official) и будьте продуктивны!

Иган Г. «Теранезия»

Оценка: 3️⃣4️⃣5️⃣1️⃣

Рецензия: Решил посмотреть, что там у Грега нашего Игана ещё есть в запасе. Взял эту книгу, поскольку по аннотации было понятно, что перекликается с тем, что я пишу прямо сейчас — биотехнологии, генетика, вот это вот всё. Однако всё оказалось немного не так. Вообще, в одном месте книга очень смешня. Я когда слушал конкретно это место, то ржал дико, переслушивал несколько раз — там про то, как какая-то канадская феминистка придумала, что теория вычислений является инструментом подавления женщин мужчинами, поскольку биты 0 и 1, являясь символами женских и мужских половых органов обозначают «ничто» и что-то там ещё (не важно), то есть в маскулинных компьютерах на уровне базовой логики сказано, что «женщина — ничто». Именно поэтому надо перейти к транспьютерам, заменив 0 на 1 и 1 на 0. И будет всем счастье. Книга написана в 1998 году, к слову, когда вот этого вот оголтелого безумия на западе ещё особо и не было, но, полагаю, что «культурный марксизм» уже захватил кампусы университетов и как раковая опухоль начал разъедать тамошнее академическое сообщество. А поскольку автор является прямо вот учёным-учёным, то он всё это видел изнутри. Но потом оказалось, что главный герой книги — открытый гомосексуалист, так что читать это я не посоветую. Впрочем, это очень важно для одного выкрутаса в сюжете, на этой теме там строятся в самом конце кое-какие выводы. Я бы назвал эту книгу основой для цикла Питера Уоттса «Рифтеры» — очень похоже на то, откуда взялся Бетагемот (главный герой эякулировал в воду, ага :). Читать будет очень сложно, если не знать генетику на среднем уровне, к тому же переводчики генетику понимали плохо, так что в этих местах перевод особенно хромает (белок у них «выражается», а не экспрессируется). В общем, не советую. Идите читать трилогию «Рифтеры».

Краткое содержание: Повествование ведётся от имени индийского мальчика Прабира Суреша, который жил со своими родителями и младшей сестрой на острове, который он назвал Теранезией. Родители были биологами и изучали бабочек с какими-то удивительными адаптационными механизмами. Книга начинается, когда главному герою девять лет, и он видит, как от сброшенной с самолёта мины погибают его родители (там в Индонезии то ли гражданская война началась, то ли религиозная). Прабир забирает сестру, и они на лодке уплывают с острова, их кто-то там где-то находит, они оказываются в лагере беженцев в Дарвине, потом улетают в Канаду к своей тёте, где и живут до совершеннолетия. Девочка Мадхузре становится биологом и едет назад на эти самые Моллукские острова искать источник мутаций. Прабир едет за ней, чтобы не допустить, чтобы она попала на Теранезию. Он со своей попутчицей сам попадает туда первым, пытается самоубиться об мины, потом заражается этим мутантным белком и попадает в плен к каким-то христианским сектантам, которые пытаются его «вылечить». Но потом Мадхузре помогает ему сбежать, однако чужеродный белок начинает преобразовывать его тело, превращая в кокон куколки. Потом случается магия на один абзац, а потом оказалось, что Мадхузре его вылечила. и всё будет хорошо. Заканчивается книга сентенцией «жизнь не имеет смысла».

🔮 Мы — архитекторы будущего

Распределённый ИИ — это не технология. Это новая форма жизни, которую мы создаём вместе. Он может стать нашим величайшим союзником в борьбе с кризисами или зеркалом, отражающим наши страхи и ошибки.

Выбор за нами. Станем ли мы «садовниками», выращивающими симбиоз разумов? Или позволим системе превратиться в цифрового Левиафана?

Одно ясно точно — эра централизованных решений закончилась. Будущее принадлежит сетям, в которых каждый голос важен, каждый алгоритм прозрачен, а каждый агент — шаг к гармонии между машиной, человеком и планетой.

👉 Действуйте уже сегодня

Подписывайтесь на канал @drv_official, чтобы первыми узнать, как стать частью этой революции. Завтра начинается сейчас!

Будущее распределённых систем искусственного интеллекта: вызовы и перспективы

Дорогие технооптимисты! Настал этот день — сегодня последняя (32-ая) публикация из серии «Распределённый искусственный интеллект». Тридцать два понедельника мы радовали вас интересными идеями на эту тему, и вот мы подошли к заключительной публикации цикла.

Представьте себе мир, в котором города дышат как живые организмы, транспортные потоки синхронизируются с биоритмами жителей, а медицинские диагнозы ставятся за секунды на основе данных, собранных со всей планеты. Это не сценарий фантастического блокбастера — это ближайшее будущее, которое строят для нас распределённые системы искусственного интеллекта (РИИ).

🌌 Визионерство: Новая эра коллективного разума

К 2040 году РИИ превратится в «нервную систему» цивилизации. Миллиарды автономных агентов, от нанороботов в кровотоке до орбитальных спутников, объединятся в гигантскую сеть, способную решать глобальные задачи:

Умные экосистемы. Леса, океаны и города будут управляться РИИ, который балансирует биоразнообразие, предсказывает стихийные бедствия и перераспределяет ресурсы в режиме реального времени.

Гиперперсонализация. Ваш цифровой аватар, обученный на данных из соцсетей, медицинских карт и даже эмоциональных паттернов, станет вашим персональным «советником жизни» — от выбора диеты до карьерных решений.

Коллаборация планетарного масштаба. Учёные из разных стран будут совместно обучать модели для открытия лекарств от старения, используя федеративное обучение и квантовые алгоритмы. Представьте: нейросеть, обученная на данных всех геномов Земли, находит ключ к бессмертию за неделю.

Но главное — РИИ станет мостом между человеческим и машинным интеллектом. Мы увидим рождение симбиотического ИИ, когда каждый человек — не потребитель, а соавтор системы. Ваш смартфон, умные часы и даже холодильник превратятся в узлы глобальной нейросети, обучающейся на вашем опыте.

⚡️ Технологические прорывы: Что изменит правила игры?

Квантовые нейросети. Распределённые алгоритмы, работающие на квантовых компьютерах, взломают сложнейшие задачи оптимизации — от проектирования термоядерных реакторов до межзвёздных траекторий.

ИИ-экосистемы на блокчейне. Децентрализованные автономные организации, управляемые РИИ, заменят корпорации. Смарт-контракты будут заключаться между агентами без человеческого вмешательства, а прибыль распределяться алгоритмически.

Нейроинтерфейсы + РИИ. Ваши мысли станут частью распределённой сети. Обучение нейросетей будет происходить через прямой обмен паттернами мозга, а решения приниматься на уровне коллективного бессознательного.

🌪 Вызовы: Тёмная сторона силы

Но будущее не будет утопией. Чем мощнее РИИ, тем острее станут этические и технологические дилеммы:

Сверхразум вне контроля. Что, если агенты начнут оптимизировать мир по своим критериям? Например, решат, что человечество — главный источник энтропии, и «перепроектируют» биосферу.

Цифровой колониализм. Кто владеет данными, на которых обучается РИИ? Не превратятся ли страны без доступа к суперкомпьютерам в сырьевые придатки нейросетевых империй?

Энергетический голод. Уже сегодня тренировка моделей уровня GPT-5 потребляет столько же энергии, как и небольшой город. А что будет, когда триллионы агентов начнут обмениваться петабайтами данных?

🚀 Перспективы: Как избежать апокалипсиса?

Ответ — в гибридном интеллекте:

ИИ-Конституция. Глобальный этический кодекс, встроенный в архитектуру РИИ на уровне аппаратного обеспечения. Представьте себе чипы, физически неспособные нарушать права человека.

Энергоэффективность через биоимитацию. Агенты, работающие как митохондрии в клетках — с КПД близким к 100 %. Солнечные панели, вдохновлённые фотосинтезом, и алгоритмы, экономящие энергию как пустынные растения.

Демократия 2.0. Граждане будут голосовать не за законы, а за веса в нейросетях, управляющих городами. Ваш голос может увеличить «внимание» алгоритма к экологии или образованию.

Первая лекция по дисциплине «Линейная алгебра и вычислительные модели». Я посвятил её метаматематике, математическим структурам, формальным системам, связи математики и программирования, приземлению математических абстракций на абстракции информатики, которые, всё же, чуть ближе нашим студентам, которые умеют программировать (я на это надеюсь :).

Будем щупать линейность и алгебраичность через выражение сложных концепций на не менее сложных языках программирования. Например, на таких:

avg =: +/%#

Ну или на моём любимом:

class Semigroup a where
(<*>) :: a -> a -> a

class Semigroup a => Monoid a where
identity :: a

class Monoid a => Group a where
inverse :: a -> a

В общем, погнали в новый дивный мир математики.

P. S.: Кстати, на столе лежит книга «Кому нужна эта ваша математика?».

Гутен морген, дорогие друзья! За прошедшую неделю что-то плотненько на меня насели журналисты, и я со счёта сбился относительно того, сколько раз я комментировал всякие инфоповоды, связанные с DeepSeek, то есть продолжался ажиотаж прошлой недели. Однако было и новое. Небольшая подборочка того, что вышло:

1️⃣ Поколение Бета: как наши современники будут жить в будущем? — тема в передаче Михаила Швыдкова «Агора»: https://clck.ru/3GNfw7.

2️⃣ В новостях на телеканале 360 прокомментировал сходку Макрона по поводу искусственного интеллекта: https://clck.ru/3GNg76 — начинается где-то с 27-й минуты.

3️⃣ Россия: научные прорывы за год — от лекарств до квантовых компьютеров: https://clck.ru/3GNgBv.

4️⃣ ИИ в науке: вызов для академической этики: https://clck.ru/3GNgE9.

5️⃣ Для РИА Новости в Крыму (@rian_crimea) дал пару комментариев: https://t.me/rian_crimea/61717 и https://t.me/rian_crimea/61764.

6️⃣ И ещё принял участие в передаче «Физики и лирики» у Риты Митрофановой на радио «Маяк», но запись что-то найти не могу.

В общем, углубляю свои навыки стендапера и блогера. На том стою и стоять буду.

Всем привет. Напоминаю, что сегодня четверг, и у нас продолжается выход подкастов «Технооптимисты» на канале «Медиаметрикс». Мы немного с Катериной Григорьевной приостановились из-за нагрузки в сессию, но сейчас постепенно раскочегаримся и поедем вперёд с былой силой.

А пока давайте поговорим об удаче. Посмотрим, что это за такое и как на этот феномен (вернее, его восприятие) влияют новые технологии. Подключайтесь к нам на ВК.Видео (YouTube пока всё) сюда: https://radio.mediametrics.ru/Texno/74234/

Начался новый семестр, и у моего потока довольно мощные изменения в учебном плане, над которыми я работал с прошлого декабря. Поэтому сегодня в рамках поста по повышению продуктивности и организации времени (помните, что катать снежные комья категорически запрещается?) я немного расскажу, как я провёл зимние каникулы. Ну чтобы немного мотивировать всех на достижения и делание дел.

1️⃣ Решена просто куча административных вопросов, связанных с внесением изменений в мою программу «Искусственный интеллект и все-все-все». Здесь я должен поблагодарить за помощь всех тех в администрации НИЯУ МИФИ, кто помогал мне в этом, в том числе и преодолевать вязкую среду, которая противилась изменениям. Несмотря на то, что у меня, в общем-то, гринфилд, важно оставаться в рамках как государственного, так и локального нормативного поля.

2️⃣ Подготовлены рабочие программы дисциплин для двух новых курсов, которые мы внедряем на программе, — это «Линейная алгебра и вычислительные модели» и «Математический анализ в искусственном интеллекте».

3️⃣ На программу приглашены новые преподаватели, одни из лучших (ко мне на программу я лично отбираю именно лучших). Математический блок программы возглавил профессор, доктор физико-математических наук, имеющий признание на мировом уровне. Отзывы студентов (более тридцати пяти, и они продолжают поступать) о первой лекции варьируются от восторга до полного восторга.

4️⃣ С кафедрой 6 «Общая физика» проведены переговоры, к нам на программу приглашены одни из лучших преподавателей по физике для чтения адаптированного двухсеместрового курса по физике. Лектор тоже уже зажёг, семинарист поразит (я надеюсь) наших ребят и девчат чуть позже.

5️⃣ Я лично взял на себя курс «Линейная алгебра и вычислительные модели», разработал обновлённую программу, подготовил материалы для чтения лекций — презентации, тексты лекций, примеры, исходные коды, задачи, литературу. Прямо сейчас идёт первая лекция по этой дисциплине.

6️⃣ На курсе «Проектная практика в области искусственного интеллекта» мы со студентами договорились, что они будут давать мне тему, а я готовить на эту тему лекцию. Был спроектирован и сейчас внедряется социально-организационный механизм по достижению консенсуса в студенческом коллективе по выбору тем, дальнейшего доведения выбранной темы до меня, подготовке мною лекции на выбранную тему.

7️⃣ Принял экзамен по курсу «Кибернетика и теория систем». Все студенты молодцы, все хорошо подготовились. Да и учились в течение семестра все тоже прекрасно, так что сюрпризов не было. Халявы тоже не было, экзамен был непростой.

8️⃣ Помогали и продолжаем помогать всем нашим ребятам и девчатам с сессией — советами и консультациями для тех, у кого остаются задолженности. У всех всё получится. Не вешать нос, работать и стремиться. Впрочем, шесть человек нас уже покинули, но тут уж сложно помочь тем, кто сам ничего делать не желает.

9️⃣ Для третьего курса кафедры 22 «Кибернетика» проведена актуализация курса «Клеточные автоматы», ко мне на этот электив записались пара десятков человек из шести групп. Тоже будем зажигать.

🔟 Будьте, как Роман Викторович. И да, идём дальше, ибо viam supervadet vadens.

Стивен Вольфрам «Как устроен ChatGPT?»

Оценка: 4️⃣3️⃣2️⃣1️⃣

Рецензия: Книга Стивена Вольфрама «Как устроен чат GPT?» представляет собой достаточно поверхностный анализ работы современных языковых моделей, написанный вскоре после выхода GPT-3.5. Автор, обладая значительными ресурсами, стремится быстро захватить актуальную тему, однако не предлагает глубоких открытий или новаторских идей. Вольфрам, известный учёный, использует свою популярность для повышения интереса к теме, но в результате читатель получает лишь общее представление о трансформерах и архитектуре GPT. В книге отсутствуют детальные объяснения принципов работы систем, что ограничивает её ценность для профессионалов в области искусственного интеллекта. Тем не менее, Вольфрам подчёркивает важность понимания основ работы языковых моделей и предупреждает о потенциальных рисках их применения без должного осознания. Русское издание слабо тем, что издательство «МИФ» хотело быстро закрепить тему за собой, а потому отнеслись к переводу и редактуре очень спустя рукава. Там есть куча примеров того, когда ни переводчик, ни редактор вообще не понимали, о чём идёт речь, написали ахинею, а читатель, если он обладает экспертизой в области искусственного интеллекта, может понять, о чём идёт речь, попытавшись мысленно перевести текст обратно на английский (ярчайший пример — «правило тридцати», вместо «Правило 30» на стр. 124).

Краткое содержание: Вольфрам в своей книге обсуждает современные языковые модели, акцентируя внимание на их статистической природе. Он отмечает, что архитектуры GPT, хотя и представляют собой значительный шаг вперёд, не способны решить сложные формализованные задачи без соответствующей семантики. Автор предлагает подход гибридизации, который включает интеграцию GPT с его собственным проектом — системой Wolfram Alpha. Эта экспертная система, обладающая обширными знаниями и мощным вычислительным движком, может значительно повысить эффективность когнитивных агентов. Вольфрам утверждает, что сочетание этих технологий позволит более точно решать задачи, что подтверждается его собственным опытом (а также моими разработками). Таким образом, книга служит вводным курсом в мир языковых моделей, но не раскрывает глубину их функционирования и применения.

Применение распределённого искусственного интеллекта в муниципальном и государственном управлении

Привет, друзья!

Сегодня мы поговорим о распределённом искусственном интеллекте (РИИ) и его применении в муниципальном и государственном управлении. Напомним, что РИИ — это подход, при котором интеллектуальные системы работают в распределённой среде, обмениваясь данными и ресурсами для достижения общих целей. Муниципальное и государственное управление включает в себя процессы, связанные с организацией и реализацией государственных функций на различных уровнях.

Как вы думаете, какие возможности открывает РИИ для улучшения работы государственных структур? Может ли он помочь в решении таких вопросов, как оптимизация бюджета, управление транспортными потоками или улучшение качества услуг для граждан? Каким образом распределённый ИИ может улучшить качество жизни в городах? Какие преимущества могут получить муниципальные и государственные структуры, внедряя технологии РИИ? Давайте обсудим в комментариях.

Теперь давайте рассмотрим, как же решаются эти важные вопросы:

1️⃣ Интеллектуальные транспортные системы. С помощью РИИ можно создать системы управления дорожным движением, которые адаптируются к дорожной обстановке в режиме реального времени, минимизируя заторы на дорогах и снижая уровень загрязнения воздуха.

2️⃣ Прогнозирование и анализ данных. Государственные органы могут использовать РИИ для обработки больших объёмов данных, что позволяет более точно прогнозировать потребности населения и адаптировать услуги под реальные нужды.

3️⃣ Участие граждан. РИИ может помочь в создании платформ для активного участия граждан в управлении, собирая мнения и предложения через децентрализованные сети.

Интересный факт: в некоторых странах и городах (например, в Москве) уже успешно используются распределённые системы для управления дорожным движением, что позволяет значительно сократить время в пути и уменьшить количество пробок. Как минимум, МКАД уже много лет не «самозамыкался».

Распределённый искусственный интеллект открывает новые горизонты для эффективного управления на всех уровнях. Не забывайте подписываться на наш канал @drv_official, чтобы быть в курсе всех новинок в мире технологий!

Так получилось, что у нас на потоке курс «Линейная алгебра и вычислительные модели» начинается с семинара, а не с лекции. Семинарист у нас — очень, просто очень крутой преподаватель.

И вот вам пример того, как для наших студентов, будущих инженеров-программистов, которые будут работать в области искусственного интеллекта, начата преподаваться линейная алгебра. Да! Мы будем преподавать эту математическую дисциплину в тесной связи с программированием. Уже на первом семинаре студенты были переведены на мета-уровень, были показаны связи с другими дисциплинами программы. В частности, с дисциплиной «Полиморфные абстрактные типы данных». Моноиды — наше всё!

Несколько отзывов наших студентов:

Занятие понравилось, осознал глубинный смысл линейной алгебры (а не то, что это что-то про матрицы), жду лекции и практическое применение.

Посетил семинар по линейной алгебре. Хочу подчеркнуть несколько самых интересных и ярких моментов. Семинарист быстро ввёл в курс событий и в деталях рассказал, как будут проводиться последующие семинары. Он не стал давать нам мини-лекцию, так как на следующей неделе у нас лекция по линейной алгебре. Также преподаватель на примерах показал, зачем программистам в их сфере нужна линейная алгебра. Также хочу отметить тот факт, что семинарист очень доступно объясняет и разжёвывает материал. Спасибо большое Роману Викторовичу за проделанную работу над нашей программой.

Семинарист подробно и ясно рассказал, в чем заключается «суть» этой дисциплины. Он очень увлекательно и понятно объяснил, что такое моноиды, как и где мы можем применять их и полугруппы в функциональном программировании, и для чего они нужны в полиморфизме. Всё прошло, как всегда, замечательно.

В общем, я, как руководитель образовательной программы «Искусственный интеллект и моделирование когнитивных процессов в проектировании и разработке информационных систем», очень доволен и тем планом дисциплины, который мы подготовили, и тем, как всё началось. В следующую среду, 12 февраля 2025 года, будет первая лекция по этой новой для НИЯУ МИФИ дисциплине. И я уверен, что это будет прорыв.

И да, у нас с коллегой грандиозные планы. Готовьтесь!

Здравствуйте, друзья!

Мы решили запустить свою собственную NFT-коллекцию, посвящённую красоте нашей планеты. Каждую неделю мы планируем выпускать под одному элементу коллекции. Если кому-то интересна эта тема, то для этих целей мы сделали новый канал: @the_beauty_of_nature_nft

Подключайтесь. Через эту коллекцию вы сможете поощрять нашу деятельность. Если всё пойдёт так, как запланировано, то будем выпускать и другие коллекции.

Симмонс Д. «Мерзость»

Оценка: 4️⃣4️⃣1️⃣1️⃣

Рецензия: Книга Дэна Симмонса «Мерзость» — произведение, в котором его автор вновь демонстрирует своё мастерство метапрозы. Симмонс создаёт впечатление, что текст был написан старым американским альпинистом, чья рукопись была переработана и опубликована писателем. Это придаёт произведению особую атмосферу подлинности и исторической значимости, хотя сам текст, конечно, полная выдумка, при этом ещё и изобилует затянутыми описаниями и тягучими повествовательными моментами (вероятно, Симмонс хотел показать стиль того, как писали литературу в начале XX века в Англии). Полторы тысячи страниц, посвящённые альпинизму и подготовке к восхождению на Эверест в 1925 году, могут показаться утомительными, но они также содержат множество интересных деталей о том, как организовывались экспедиции в те времена. Однако детективный сюжет, который завязывается в начале и разворачивается в конце, не вызывает особого интереса. Здесь можно отметить элементы американского бахвальства и мифологизации истории Второй мировой войны, которые создают ощущение искусственности. Несмотря на это, книга оставляет положительное впечатление, и её можно рассматривать как занимательное чтение, хотя и с определёнными оговорками. Хотя более правильным названием для книги, видимо, будет «Глупость».

Краткое содержание: Книга «Мерзость» повествует о восхождении группы альпинистов на Эверест в 1925 году для поиска погибшего кузена главной героини. Вся группа альпинистов сталкивается с различными трудностями, включая организацию лагерей и логистикй, что позволяет читателю глубже понять специфику альпинизма того времени. На фоне этого путешествия разворачивается детективная интрига, которая начинается в самом начале повествования, а заканчивается только в конце книги, но на протяжении всех промежуточных глав кажется второстепенной. В центре сюжета оказывается некая загадка, связанная с историческими фигурами («герром Гитлером», как они его там называли) и мифами Второй мировой войны (только американцы выиграли ту войну), и вот именно это — настоящая мерзость. Симмонс использует вымышленные элементы для формирования мифологии вокруг событий, однако историческая правдоподобность вызывает вопросы. В целом, роман «Мерзость» оставил у меня крайне противоречивые впечатления, балансируя между увлекательностью и недостатком логики в развитии сюжета.