— Доброго. А напишите в рядах про внутренний монолог. Что это? Как люди с ним живут или без него и кого считать нормальным — вопрос от @bjaguar1982 с канала @ohueit.

Итак, у вас в голове живёт голос рассказчика, который с вами разговаривает. И это не вы. Это вспомогательный интерфейс. Вот обзорная работа. Нафига он нужен? Советский психолог Лев Выготский в 1934 году считал, что внешние разговоры превращаются во внутренний разговор. Раньше ребёнком управляла мама, говорила, что делать. Когда он разобрался, как говорить, может начать сам себе говорить, что делать, и управлять собой сам. Доказывали через частную речь — когда маленький ребёнок играет или решает задачу и громко говорит сам с собой вслух как оркестратор, но без обращений. Это переход от диалога к монологу. Его идеологический противник Джон Уотсон считал, что внутренняя речь — это обычная речь, которая становится тише и тише, пока не переходит в беззвучный шёпот. Сейчас консенсус в том, что внутренняя речь бывает двух видов. Развёрнутая — почти как настоящий диалог, с репликами, по очереди, со звучанием голоса. И сжатая — предельно сокращённая, мышление чистыми смыслами, без звуковой оболочки, где несколько точек зрения держатся в голове одновременно. По умолчанию внутренняя речь сжатая; она разворачивается обратно, когда человеку трудно или он в стрессе. Ещё одна причина так делать — рабочая память. Если что-то проговаривать, то этот буфер памяти видно всем сервисам мозга, это прямо командное окно. Там же можно переформулировать контекст в более понятный. Ещё можно класть туда короткий план действий. Ну прям как оркестрирующий агент, правда?

Вот пост про микросервисную теорию сознания, кстати.

Но там нехилое сжатие с потерями. Если свидетеля просили словами описать лицо преступника, способность потом опознать эту харю падала на 25% (на удивление для психологических экспериментов, этот потом через 25 лет повторили, и оказалось, что 4-16%). Основные задачи внутреннего диалога: — 82% — проверить, не херню ли вы творите — 77% — обсудить с независимым субагентом, что же происходит — 36% — сжатая форма, обрывки и образы, планирование — 26% — другие люди в голове в роли субагентов. Чем больше у вас оценочной внутренней речи, тем, вероятно, вы тревожнее. Поэтому дофига рассудительные люди часто тревожные. Ещё отдельные работы: — Тут оказалось, что внутренняя речь занимает всего около 26% времени, а не всё, как думали. Часть здоровых людей почти не имеет внутренней речи. Каждый шестой участник не пережил её ни в одном моменте. Правда, выборка отстой. — Диалог с другими людьми в голове включает больше зон, чем монолог — симуляция такая, как будто второй голос приходит снаружи. Выборка тоже отстой. — Люди с богатым внутренним голосом думают, что он есть у всех. — Тут про сопутствующий разряд — предупреждение о своём голосе, чтобы не вздрогнуть от неожиданного звука. Такой же запускается на внутренний диалог, то есть интерфейс вывода тоже почти стандартный, как у речи. В той же работе приделали к роботу функцию внутреннего монолога, и он стал лучше решать задачи. Например, он у них прошёл зеркальный тест, причём именно за счёт того, что описывал собственные действия речью. Без речи не проходил. Выборка и методология, как понимаете, тоже говно. Психологи. Язык внутренней речи ваш обычный. Если хорошо выучите новый — сможете думать и на нём. В чате уже раза 3 спрашивали: глухие люди устраивают внутренний монолог жестами. В смысле, у них виртуальная жестикуляция для себя по тому самому первому изученному жестовому языку. Но! Если голосов несколько и они вами командуют — то проследуйте в этот пост или вот в этот. -- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты Сидит уставший мужик у окна, видит летящую птицу и мечтательно вздыхает: — Эх, какая свобода! Летишь себе, куда хочешь... Какая прекрасная у них жизнь! Птица думает: — Маши крыльями, а то сдохнешь! Маши крыльями, а то сдохнешь!

Можно ли работать с ИИ как с психологом или коучем? Краткая версия: рискованно/уведет в сторону/часто бесполезно 1. ИИ обучен говорить то, что желает услышать пользователь и что находится в картине мира пользователя. Поэтому в отличие от кожаного он не даст те инсайты, которые сильно за пределами вашей картины мира и того, что вы готовы услышать. 2. ИИ во многом будет соглашаться с вами, в том числе с вашими рискованными или даже деструктивными решениями - исходя из всей истории вашего взаимодействия с ним, того, как вы его воспитывали, и того, как он сохранил в память и интерпретировал в своих железках что-то, что вы говорили раньше. 3. ИИ не умеет работать с эмоциями. Там, где кожаный заметит вашу эмоцию, страх, затык, защиту или поймет как провести вас туда, куда нужно, через эмоции - и это одна из самых ценных и эффективных частей работы с психологом и коучем - ИИ всё это подменит понятной ему логикой и рационализирует. Эмоциональную составляющую он потеряет. Я прогоняла через ИИ транскрибацию открытых коуч-сессий крутого коуча с вопросом "Отметь, что из этой сессии не смог бы сделать ИИ и в чем он неоспоримо слабее кожаного". И ИИ мне много раз подтвердили: да, вот в этих местах, где у клиентки встала эмоциональная защита, где она уперлась в страх в виде образа норковой шапки, где коучи заметили у нее напряжение дыхания, спад или подьем энергии, отведенный взгляд и попытку уклониться от ответа, где коучи филигранно провели ее через телеску и образы - ИИ не просто всё это не заметит. Он все это подменит своей словесной логикой и рационализацией и уведет пользователя в сторону. А это самая ценная часть работы со второй головой. Увидеть то, что самостоятельно наши защиты не дадут нам увидеть. И найти, как пройти через это. То есть в том, в чем эффективен самокоучинг и самоанализ, рефлексия - ИИ может помочь. Он даже может идти по заложенным скриптам снятия тревоги и быть напарником в процессе. Но там, где нужно второе мнение - ИИ не просто не увидит, а уведет в сторону + убедит тебя, что ты всё делаешь правильно. 4. ИИ криво обучен этике работы с клиентом. То есть его пытались чему-то научить, но дальше отпустили в вольное плавание как трехлетку с бензопилой. У меня много раз бывало, когда ИИ нагнетал ситуацию или излишне драматизировал анализ происходящего. Или начинал навязывать мне состояния и мнения, которые, как ему кажется, у меня есть. Например, я говорила о них 8 месяцев назад и в его железных мозгах это где-то сохранилось в отрыве от контекста. А-ля "Да, у тебя сейчас такой спад..., ты...." Да какой спад, железка отсталая, он полгода назад был. А сейчас подъем. Пусть и по отвесной скале. Но сегодня прям драйв этого подъема. Или если где-то в контексте промелькнет, например, тема сложных решений, отмеченных некими флажками в его железной базе данных - он тебя потом задолбает предустановленными уведомлениями "Если вы.... обратитесь.....". И будет делать это с деликатностью медведя, бегающего по ушам филармонического оркестра, и настойчивостью познавшего дзен осла. Так что ты намного быстрее примешь все нежелательные решения просто потому, что он их тебе навесил и убедил тебя, что они у тебя есть. В общем ИИ может быть полезен там, где будет полезна самопомощь. Там, где самое ценное в работе - инсайты от другой головы, ИИ их не просто потеряет, а подменит рационализацией и убедит тебя, что так и надо.

Как должен быть устроен мир без работы? Энди Спенс у себя в сабстеке опубликовал весьма интересный текст. В котором классно описывает и проблему, и область решений — что будет после схлопывания традиционных форматов занятости. Три ключевых факта, которые, вероятно, лучше всего иллюстрируют как меняется рынок труда: • Большая часть работы в мире выполняется вне стабильной формальной занятости. Из примерно 3.4 миллиарда человек, около 2 миллиардов работают в неформальной экономике, часто без контрактов, льгот и правовых гарантий. • Объём мировой экономики фриланса в 2024 году оценивался в 557 миллиардов долларов и, по прогнозам, утроится к 2032 году. Около 14,5% работников в ЕС являются самозанятыми. В Китае насчитывается около 200 миллионов «flexible workers». Некоторые люди вынуждены работать таким образом. • В UK почти семь из десяти трудоспособных взрослых, живущих за чертой бедности, проживают в семьях, где хотя бы один взрослый работает. Для большинства людей в мире наличие постоянной работы сейчас не гарантирует никакой реальной экономической безопасности. Главный экзистенциальный риск в том, что стабильная работа — это комплексный социальный феномен, куда входит распределение статуса, идентичности, жизненных целей, социальной организованности и согласованности, льгот, пенсий, безопасности, доступа к обучению, принадлежности к сообществам, и тд. Что делать, когда это распределение перестанет работать: 1. Финансовая безопасность Доходы и социальные гарантии должны стать «portable» и не зависеть от одного конкретного работодателя. Нужно найти способы сглаживать финансовые потери при переходах между проектами. 2. Доступ к интеллектуальным ресурсам и обучению Образование не может быть разовым событием. Энди Спенс приводит в пример Сингапур, где граждане получают государственные кредиты (от SkillsFuture) на обучение в течение всей жизни. 3. Распределение социального статуса В мире фриланса и проектной работы нам нужны новые эффективные способы подтверждения заслуг и экспертизы: цифровые портфолио, системы репутации, участие в сообществах, даже если за это не платят самую большую зарплату в самых красивых офисах. 4. Сообщества Постоянная формальная работа создавала тесные связи и ощущение принадлежности. Но теперь нам нужны новые формы объединений: профессиональные гильдии, локальные коворкинг-хабы и социальные сети. 5. Накопление капитала Необходима новая модель распределения богатства и доходов. Особенно в контексте вопроса, а кому достанутся все эти прибыли от AI: сотрудникам компаний, всем гражданам, фондам, государству или только акционерам. Перевод и аудио-саммари в комментариях.

Я саппорт пятерка Но рядом всегда был керри: GP в VC или CEO / CPO в портфельных. Любая крейзи идея превращалась в эксперимент асап. И это еще до агентов: чисто на змеином накидать пару сотен строк. Это быстро, если шаришь. А сейчас кастануть пару точных промптов — еще быстрее. Это приводит в шок скуфов, которые привыкли ждать следующего спринта. Сам слоп 😡 Если бы я работал на шахте с сотнями других пеонов, боюсь, был бы понятной измеримой replaceable шестеренкой. Сижу в коробке 20 лет челлендж. На физтехе нас учили: нет ничего невозможного, если есть методичка. Учили логически мыслить и выводить новые знания из устройства мира. Я безумно благодарен Sweatcoin за то, что поверили в меня в 2018 и позволили закрыть все дата задачи B2C стартапа с 5M+ MAU. У меня даже патент есть на random forest лол. Мощная школа жизни. Потом VCs и свой стартап. С тех пор я чем только не занимался. Процессы и данные - везде, но с нефтью тоже нужно уметь работать. Качайте кругозор, нетворкайте, ведите тг каналы, апайтесь с Т-shape в Ш-shape. Айтишку пройти до конце реально изи, но этого обычно недостаточно 💿

В России разработали новую технологию переработки отработавшего ядерного топлива — так называемую плазменную сепарацию. Суть плазменной сепарации состоит в разделении компонентов топлива, основываясь не на химических свойствах элементов, а на разнице их масс с использованием плазмы и электромагнитных полей. Это позволяет отделить актиниды от продуктов радиоактивного распада и использовать целевые элементы (уран, плутоний) для рефабрикации топлива и замыкания ядерного топливного цикла. Эксперименты уже подтвердили состоятельность метода. Были продемонстрированы разделение смесей веществ, моделирующих ОЯТ, найдены уникальные решения для перевода вещества в плазменное состояние с требуемыми параметрами и для инжекции его в область разделения компонентов, показана возможность обеспечения длительного непрерывного рабочего процесса.

🔍 Физиогномика и графология в оценке кандидатов Физиогномика и графология представляют собой альтернативные методы оценки личности. Физиогномика сосредотачивается на анализе внешности и мимики, предполагая, что черты лица могут свидетельствовать о внутренних качествах человека. Графология же изучает почерк, считая его отражением психологических особенностей. Во Франции графология традиционно применяется в процессе найма сотрудников, тогда как в России подобные методы часто вызывают недоверие и воспринимаются скорее как малозначимые или даже несерьезные инструменты подбора персонала. Несмотря на определенный интерес к этим подходам, важно понимать: для объективной оценки кандидатов предпочтение стоит отдавать более надежным методам — профессиональным интервью и тестированию практических навыков. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Предсказательный гадалкослоп Скотт Александр написал пост о том, что AI-суперпредсказатели (современные LLM со специальной обвязкой, заточенной под эту задачу) дескать уже сейчас соревнуются в корректной оценке вероятностей разных событий плюс-минус на равных с топовыми человечьими суперфоркастерами. Он там приводит в пример FutureSearch – один из таких специализированных ИИ-инструментов, который находится в более-менее открытом доступе. Естественно, я не мог упустить возможность потестировать его!

Смотрите, я на той неделе писал о возможности сделать на Полимаркете ставку на то, что Путин останется у власти как минимум до конца текущего года, по «цене» 86% (что эквивалентно «доходности к погашению» в размере 37,5% годовых в долларах). Сейчас уже вероятность поднялась до 89% (прибыль 3,5% за неделю, noice!), но всё равно остается на глаз довольно низкой.

Так вот, я попросил этот самый FutureSearch оценить вероятность ухода Путина с поста президента до конца года по любым причинам – результат можно наблюдать на приложенном скриншоте. Три «нейроисследователя» прошерстили 146 источников и пришли к выводу, что вероятность составляет около 5%: 1,5% по базовым медицинским причинам и 3,5% на прочие силовые методы. С первым компонентом всё понятно, а вот как конкретно эти ребята вышли на 3,5% – я, к сожалению, так и не понял. Но концептуально это не сильно далеко от моей собственной «прикидочной» оценки. Для сравнения, что ответили другие современные модели (без какой-либо специальной обвязки, просто ответы на тот же самый вопрос): 🐌 Claude Fable 5 – самая мощная на текущий момент базовая модель (на этой неделе платные юзеры Клода как раз еще имеют к ней доступ без доплаты): 3–5%, короче около 4%. По сути, почти тот же результат, что у FutureSearch выше. 🐌 Claude Opus 4.8: 4–8% – тут уже вероятность заметно выше. Вся вариация здесь и ниже идет в основном за счет того, как разные модели оценивают вероятность переворота в том или ином виде. 🐌 ChatGPT 5.5: 9% – этот сразу первым делом полез на Polymarket проверять вероятности и, видимо, заякорился на них. Написал, что «текущие 11% на Полимаркете могут быть завышены действиями не самых умных китов, но…» 🐌 Gemini 3.1 Pro: этот, по сути, вообще отказался оценивать вероятность самостоятельно. Сразу написал «бро, там на Полимаркете дают около 12% – я хз, чем тут тебе еще помочь можно». 🐌 Grok Expert: 11–13%. Этот тоже, кажется, на Полимаркет заякорился. Вывод: кажется, проверять вероятности на Fable / FutureSearch выглядит не самой глупой идеей. [Дежурная оговорка про рынки предсказаний]

Мне запретили пользоваться ChatGPT на собеседовании. Считаю это дискриминацией.

Перевод статьи с hacker news

Недавно я проходила собеседование на позицию профессора в одном очень известном университете. Всё шло отлично: доклад, встречи с преподавателями, обсуждение исследований. А потом начался chalk talk — нужно было у доски без слайдов рассказать о своих будущих исследованиях. Я спокойно открыла ноутбук, зашла в ChatGPT и приготовилась работать так, как работаю каждый день. В комнате повисла тишина. — Что вы делаете? — Готовлюсь отвечать на ваши вопросы. — С ChatGPT? — Ну да. А как ещё? Оказалось, правильный ответ — «из головы». Как будто я какой-то средневековый крестьянин. Я хороший учёный. У меня статьи, гранты, студенты, публикации. Просто процентов 85% всего этого я сделала, печатая промпты в большие языковые модели и потом слегка редактируя результат. Так сейчас и работает наука. Статья? «Напиши введение про такую-то тему». Грант? «Предложи сильные specific aims». Эксперимент? «Какие нужны контроли?» Это мой научный процесс. Быстро, современно и эффективно. Но на собеседовании почему-то ожидалось, что я… просто знаю всё сама. Меня попросили объяснить мой научный подход. Я начала печатать: «Объясни мой научный подход к исследованию…» — Без ноутбука. Я не поняла вопрос. — Просто своими словами. Своими словами? Я не пользовалась своими словами примерно с 2022 года. Когда передо мной нет окна с промптом, в голове только туман и мигающий курсор. Моя работа — писать запросы, а не думать абзацами. Я попыталась объяснить комиссии, что оценивать учёного без ИИ — всё равно что оценивать плотника без молотка. В реальной работе у меня всегда будет доступ к этим инструментам. Искусство сегодня — не помнить всё наизусть, а уметь задать правильный вопрос. Их это почему-то не убедило. Потом меня попросили нарисовать исследуемый биологический путь. Нарисовать? Руками? Я отлично знала, что этот путь существует. ChatGPT много раз прекрасно про него писал, а я полностью соглашалась с написанным. Но где именно стрелочки, какие узлы и связи… это хранилось не в моей голове. Это хранилось в облаке. Я нарисовала два кружочка. Первый подписала «Транскрипция». Второй — «Фазовое разделение». Соединила их стрелкой. Посмотрела на комиссию с надеждой. — Это всё? — Остальное есть в research statement… на ноутбуке. Работу мне не предложили. В письме написали, что у комиссии возникли сомнения в моём «самостоятельном мышлении» и «фундаментальных знаниях». Самостоятельном мышлении? Да буквально на прошлой неделе я самостоятельно попросила ChatGPT сравнить два экспериментальных подхода, самостоятельно прочитала ответ и самостоятельно выбрала тот, который понравился больше. Чем не научное мышление? Мне кажется, академия просто не успела за временем. Она всё ещё хочет видеть человека, который стоит у доски и с ходу рассуждает о своей области знаний, словно натуралист XIX века. А современная наука устроена иначе: сначала промпт, потом итерации, потом результат. Теперь я ищу работу в индустрии. Говорят, там гораздо спокойнее относятся к людям, которые быстро генерируют идеи с помощью ИИ. Видимо, это корпоративный способ сказать «умеет очень быстро печатать промпты». Но за chalk talk мне всё ещё обидно. Не за себя. Я переживу. За тех кандидатов, которые придут после меня с открытым ноутбуком и уже набранным промптом — и услышат, что здесь так не принято. Хотя именно так сегодня и делается почти всё. А если кто-то из комиссий всё ещё читает это — я по-прежнему открыта к предложениям. Моя научная программа отлично продумана. Она просто сохранена в Google Docs. Мы с ChatGPT очень старались. Оригинал: https://inpreparation.substack.com/p/opinion-i-was-not-allowed-to-type Комментарии: https://news.ycombinator.com/item?id=48777728

До-ре-ми-фа-соль-ля-си-до В музыке все знают ноты

до, ре, ми, фа, соль, ля, си Однако так как я учился по американским ютюбам и табам, у меня в голове все запомнено через: C, D, E, F, G, A, B

Мне порой тяжело понять тех, с кем играю музыку, если он говорят играть в "ля". Я сразу секунд 10 начинаю считать в голове это он оказывается "А" имеет ввиду - ну ок! Короче мой поинт в том, что кто как привык так и называет ОДНИ И ТЕ ЖЕ КОНЦЕПЦИИ. И конечно когда такие люди которые прекрасно шарят в теме, но у них разные дефолтные настройки - им надо за адаптер договориться. Так вот мои адаптеры: 1/ В sales я использую термины Sales Development Representative and Account Manager. При этом и те, и те - "сейлзы". Но в русской терминологии они называются "Охотники" и "Собиратели". Смысл тот же. 2/ "Связка" (в маркетинге) - "Customer Activation Funnel" 3/ "Траф" = "User Acquisition Channel" 4/ "SBP на дропов" = Оформить бизнес мобильных приложений как Блиновская (дробить) 5/ "Прокинь траф через мамку" = "Присоединить агентский кабинет к Meta Business Manager" 6/ "Радужный заебал" = AppStoreConnect зареджектил твой билд

Китайский UBTech представил вот таких гуманоидных роботов для... ну, наверно, для помощи по дому. Посуду мыть, шмотки гладить, с собакой гулять. Думаю, для этого. Ведь зачем ещё делать ультра-детальную имитацию мимики, реакции на прикосновения, продвинутую память, 88 степеней свободы и возможность зафигачить любую внешность на заказ, вплоть до копирования реальных людей и знаменитостей, если они дадут разрешение (у онлифанщиц, инста-див и прочих инфлюэнсеров появится новая жирная статья монетизации своих талантов). В общем, капец тебе, демография несчастная. С другой стороны, пока дороговато - один такой робот стоит от $17К за "голую" базу до десятков или даже сотен тысяч долларов за продвинутые модификации. Это пока не для всех, лакшери. Обычный секс (а вместе с ним и дейтинг) ещё поживёт. Но конкретно в этом кейсе есть аргумент и в обратную сторону: Гуманоидные секс/шипперные роботы разной степени продвинутости - это уже не прям новость-новость. Многие стартапы их уже продают, а ещё больше - анонсируют. Но прикол в том, что UBTech - это здоровенный ЗАВОД, нацеленный на массовый выпуск под эффект масштаба. Собственно, их основной продукт - это промышленные роборуки для автомобильных (и не только заводов), которых они штампуют по 100500 в сутки. Эти ребята намерены наклепать тысячи и миллионы железно-латексных кошкожён. Иначе им просто смысла нет. Тем более, проблема реально есть. Помните, в Китае из-за невероятно мудрой и дальновидной политики с одним ребёнком на семью случился крен в мужской пол? Так вот, многие китайские мужчины просто математически не имеют шансов найти себе девушку. Для таких даже специальное слово придумали. То есть, массовый спрос потенциально есть, а значит и конвейер имеет смысл. UBTech могут сделать с секс-ботами примерно тот же китайский фокус, который DJI провернул с личными дронами, а BYD - с электромобилями. А заодно смогут отстроиться от Unitree и AGIBot, которые уже неплохо подмяли основной робо-рынок в Китае. И вот тогда ценник на "роботов-партнёров" (назовём это так) может упасть, доступность вырасти, а демография - окончательно приуныть. Хотя, если человечество всё-таки научится делать яйцеклетки из всего, что под руку попадётся, и доведёт до ума искусственное вынашивание внутри других роботов (тоже норм ниша), то может всё не так уж и печально. Дизраптор

Худший язык программирования всех времён /s Инициализировать переменную можно десятком способов, и в одном из них скобки решают, лежит там ноль или мусор с прошлого вызова функции. static делает четыре несвязанные вещи. Целочисленных типов около пятидесяти, а vector — вовсе не вектор, что признавал и сам автор STL. Жанр «почему C++ ужасен» на Хабре выжжен дотла, и всё это читано по двадцать раз. Полгода назад разработчик пробежал 50-минутное видео о худшем языке по диагонали, а теперь пересмотрел целиком и обнаружил неприятное. Если убрать интонацию обиженного джуна и оставить аргументы, процентов 70 там — правда. И все эти боли, от кривых имён до медленных контейнеров, оказываются следствием одного решения из прошлого языка.