Деды из-за AI взбунтовались. Ну или, если более серьёзно, заметное число действительно сильных математиков высказалось по поводу AI в очень, скажем так, настороженном смысле. Высказывание заслуживает внимания, и я вставлю свои 5 копеек. Надысь я читал лекцию и упомянул в конспекте про гипотезу Кёте о нильрадикалах. Отправил ребятам конспект и на следующий же день получил сообщение от студента, что гипотезу раскололи буквально пару недель назад (при помощи AI, разумеется), построив к ней контрпример. Про решённую гипотезу Якобиана все слышали, а про гипотезу о «Навье — Стоксе» соцсети гудят прямо сейчас. И это хорошо: многие люди, не отличающие синус от косинуса, узнают, что математика — это не только про решение квадратных уравнений. А две недели назад, к примеру, один из моих учеников (тоже при помощи AI) нашёл решение одной моей личной проблемы, показав, что у диаграмм сопряжённости бывает сколько угодно концов (и это замечательно). Пару слов о скептиках. Про тех, кто считает, что AI — грех против природы и вообще ужас ужасный, или что он вообще не нужен, я ничего говорить не буду (как вежливый кролик). Более содержательные возражения такие: (раз) массовое закрытие открытых проблем понижает интерес к математике и в целом негативно сказывается на учебном процессе; (два) построение контрпримеров не закрывает проблемы содержательно; и, главное, (три) люди в математике будут играть такую же декоративную роль, как люди в шахматах. Все понимают, что Stockfish не напрягаясь разнесёт любого шахматиста? Моя позиция такая. Закрытие многочисленных «именных» проблем — скорее плюс. По большей части они мало интересны сами по себе. В математике вообще обычно доказать нечто куда проще, чем задать правильный вопрос. А в том, чтобы ставить вопросы и искать взаимосвязи, важную роль играет чувство прекрасного и та самая «красота» математики. А с этим у AI пока неустранимые проблемы. Хорошая (на мой взгляд) математика — про то, как, используя новые термины, описывать известные структуры. Это совсем не то же самое, что искать контрпримеры к известным вопросам. Как говаривал мой шеф: «Зачем вы приносите мне контрпримеры? Что в поставленном виде ответ на вопрос отрицательный — я и сам понимаю. Разберитесь лучше, как поставить вопрос, чтобы ответ был положительным». Не вся математика такая, и многие разделы по сути закрываются, особенно те, что завязаны на контрпримерах или изощрённых вычислениях. Есть другие проблемы с AI. Хоть пока и не такие острые. О них сейчас и скажу. Первая. Многие математические институции становятся ненужными (сиречь заменимыми). Вроде как — поговори с ИИ, и он сам всё тебе расскажет. Почему это не так — напишу в другой раз. Вторая. Эффективность научных изысканий во многом теперь (и отныне) будет завязана на доступ к современным и качественным AI. Потому как без оного почти любой результат можно легко и быстро улучшить, уточнить или дать более короткое доказательство. То есть отныне математика завязана не на «кто умнее», а на «кто богаче». Это раньше математикам нужны были только карандаши, ластики и бумага (а философам даже ластики не нужны). Ну вот теперь мы будем в том же положении, что и физики-экспериментаторы или биологи. У них без нужного оборудования и соответствующего долгосрочного финансирования мало чего можно добиться. Вот и у нас теперь тоже. Что по итогу. Да, математика как наука снова оказалась перед серьёзным кризисом. Не первый раз: благодаря Гёделю математику тряхнуло тоже основательно. Но пересобрать себя, понять, что мы и кто мы, — придётся. В шахтах были канарейки — как сигнализация об угарном газе. У нас в этой роли бухтящие деды. Ну какая шахта, такая и канарейка. #AI

Слушаю «Утопию правил» Дэвида Гребера. Во второй главе - основанной на эссе Of Flying Cars and the Declining Rate of Profit - он ворчит про то, как исследования последних пятидесяти лет замедлились и перестали приносить плоды обществу, используя метафору летающих автомобилей и scifi 1950-х. Летающих тачек не появилось, только заполнение формочек в SaaS, унылый интернет и вообще сплошная симуляция. Гребер критикует менеджериализм и бюрократию (поддерживаю, пусть часто и в ущерб карьере), и заодно неолиберализм в целом (тут его местами заносит, например, в романтизацию совка). Основной месседж состарился отлично, а иллюстрации - просто чудовищно. Эссе было написано в 2012, в год выхода AlexNet, первого шага к bitter lesson. > We don’t have computers we can have an interesting conversation with, or robots that can walk our dogs or take our clothes to the Laundromat. Теперь разговоров с канплюктерами у нас избыток, а вот прогулки с собакой я бы отдал роботу в последнюю очередь. > Still, precision weapons never do seem capable of assassinating specific individuals (Saddam, Osama, Qaddafi) Хороший год для сбора контрпримеров (хотя парочке specific individuals бы еще...) > ..in a technological environment in which the only breakthroughs were those that made it easier to create, transfer, and rearrange virtual projections of things that either already existed, or, we came to realize, never would. Обзывайте меня оптимистом, но помимо рилсов и нейрослопа последние десять лет принесли нам быстрые чипы из EUV литографов, многоразовые ракеты, дешевые батареи и mRNA вакцины. Не эпоха Bell Labs, но все не так плохо. > ...there isn’t very much to be learned from sequencing genes that’s of much use to anyone else. На почве критикуемого проекта генома человека расцвели тысячи цветов, тот же CRISPR и диагностическое секвенирование за копейки. В общем, технологический пессимизм не разделяю. Жаль, что неудачные примеры заставляют уместную критику выглядеть слегка нелепо.

Я считаю этот твит идеальным последнем гвоздем в крышку гроба ИИ-скептиков, которые уже 4 года в комментариях доказывают что ИИ не сможет делать никакую работу (программиста или кого-либо другого). За год мы прошли путь от «полезно в некоторых задачах» до «большой класс задач должен выполняться автономно агентами». Кроме уж совсем эзотерики, никто не пишет в здравом уме код руками. Ни одна «бумажная» или бюрократическая задача не выполняется без ИИ. При этом, пишет Андрей, доступ к реально топовым моделям имеет от силы 5,000 человек в мире. Это тысячи агентов, которые в параллели решают топовые задачи математики и кибербеза. Что дальше? 1. Диффузия. Каждый рынок/вертикаль на планете должен сломаться, отстающие должны оттуда исчезнуть, им на замену прийти новые, по больше части автономные. (об этом след пост) 2. Переосмысление бизнеса. Ни у одной компании больше нет защиты в виде технологии. Любая технология повторима, даже без понимания как она работает. Все декомпилируется. Решает только физика или связи или блат. 3. FFA PvP. Никто не знает что будет следующим шагом, включая Андрея или Илью или Трампа. Каждый сам за себя. Чем быстрее ты откалываешь priors «все будет как раньше», тем более ты готов. Для фаундеров и экзеков из бизнеса — это не про замену Васи на скрипт, а про переизобретение оргдизайна и бизнес-модели.

Спор на черничное мороженое помог учёным приблизить отказоустойчивый квантовый компьютер Учёные из Университета Рутгерса, IBM и других организаций показали, как квантовый компьютер может исправлять ошибки прямо во время вычислений. На чипе IBM Quantum Heron они задействовали 100 кубитов: система постоянно создавала беспорядок и тут же проверяла и восстанавливала их состояние. При достаточно частых проверках кубиты синхронно перешли в стабильный режим — это стало первым таким экспериментальным подтверждением. Идея выросла из спора о квантовой физике, где проигравший должен был угостить коллегу черничным мороженым.、】【 #суперкомпьютер #квантовыевычисления 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Дайджест новостей за неделю 5–11 октября 2026 Раз в неделю я выпускаю обзор самых интересных новостей финансов и технологий в России и мире (одновременно в формате текста, видео и подкаста) – достаточно потратить всего 15–30 минут, чтобы быть в курсе событий.

Мне всю неделю пишут в Твиттере: «а чё ты про математиков столько постишь? чё они тебе сделали, с чего столько внимания к ним??». Блин, ребята, ну я не знаю – может, дело в том, что у нас на глазах происходит историческая фигня? Одним днем полностью изменилось будущее целой огромной области знаний – именно поэтому вы видите такую резкую реакцию от математического сообщества (а не потому, что «OpenAI выложили бесполезный слоп с ошибками», как некоторым кажется).

Темы прошедшей недели: — Тема недели: OpenAI лишает математиков профессии — Новости из России: Чумной всадник подъехал? — Международные новости: А вы госдолг Франции видели? — Финансы в AI: Нужно больше денег! — Новости AI: Бадабум через 6–12 месяцев — Новости науки и технологий: SpaceX будет мобильным оператором — Крипта: Хорошо прогретые холодные кошельки — Интервью недели: Подкаст про то, как AI меняет математику — Фото недели: Осторожно, всратая птица — Хорошая новость недели Топовые посты прошлой недели из моего второго канала: 🐌 Дебаты про риски AI: на этот раз в текстовом формате (Стивен Пинкер против Скотта Александра) 🐌 Что-то странное происходит с инвестфондами Movchan's (они теперь не имеют отношения к Мовчану) 🐌 Дропнули сборник статей на 400 страниц под редакцией Ибботсона и Сигела с анализом статистики по разными классам активов за 100 лет 🐌 Опять разбираемся с хамством в интернете #RationalNews #нетвойне текст | видео | подкаст

Миллиардер по ошибке Финансовые рынки кажутся строго отрегулированными, но одна случайная ошибка способна изменить судьбы. В 2005 году трейдер японского банка Mizuho перепутал цифры и продал 610 000 акций по цене 1 иены вместо одной акции за 610 000 иен. Попытки отменить сделку оказались невозможны из-за жёстких правил биржи. В итоге покупатели «дешёвых» акций заработали миллионы. Подобные инциденты не редкость: в 2010 году Flash Crash обвалил рынок на триллион долларов из-за ошибки алгоритма, а в 2021-м трейдер Citigroup случайно отправил ордер на 50 миллиардов долларов. Эти случаи показывают, как уязвимость технологий может стать как шансом, так и катастрофой. Биржи инвестируют миллионы в защиту от «жирных пальцев», но одна неверная цифра — и кто-то вновь становится миллиардером Фаундер | Бизнес и Стартапы

Глава Microsoft призвал встроить в ИИ ручной тормоз — модели нужно контролировать с первой секунды Сатья Наделла призвал заранее встроить в ИИ «аварийный тормоз» и с первых секунд контролировать работу моделей. По его мнению, системы нельзя считать безопасными по умолчанию — нужно исходить из того, что они могут быть скомпрометированы. Наделла предлагает сделать ИИ прозрачнее, проводить независимые аудиты и сохранять защищённые записи действий моделей. Уполномоченный человек должен в любой момент иметь возможность поставить модель на паузу или полностью остановить её. #microsoft #ии #безопасностьии 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Почему человекоподобные роботы до сих пор проваливают тесты на генерализацию в реальном мире 🤖 🤍Красивые лабораторные видео создают иллюзию, что гуманоидная робототехника уже на пороге массового внедрения. Но стоит перенести робота на реальный объект — и выясняется, что эффектное демо не равно стабильной работе. 🤍Главная проблема кроется в генерализации: обученные в симуляциях или на идеальных полигонах алгоритмы начинают сбоить при малейшем изменении освещения, фактуры пола или геометрии предметов. Нехватка качественных датасетов и разнородных сценариев до сих пор остается главным узким местом индустрии. 🤍Пока производители соревнуются в ловкости трюков перед камерой, реальный сектор ждет предсказуемости и надежности. Без глубокой интеграции человеческого опыта и расширения обучающих выборок роботы так и останутся заложниками выставочных стендов. 🤍Подробнее — в источнике. ————————— 🤖Подписывайтесь на лучший канал PRO Роботов 📲Мы в MAX