Что качели говорят о природе интеллекта В Journal of Nonlinear Science вышла работа гарвардских исследователей о кийкинге — эстонском виде спорта, где человек раскачивает гигантские качели, пока не совершит полный оборот вокруг оси. В верхней точке семиметрового маятника спортсмен оказывается вниз головой. Со стороны это выглядит вопросом силы и техники. Авторы утверждают, что дело в вещи более фундаментальной: перед нами демонстрация того, как интеллект рождается из взаимодействия мозга, тела и среды. Десятилетиями движение описывали как задачу командования и исполнения: мозг вычисляет траекторию, тело её отрабатывает. Современные теории воплощённого познания говорят иначе — поведение рождается из связки нервного управления, биофизики и среды. Кийкинг оказался редким по чистоте примером. Задача спортсмена на словах проста: перевернуть качели. Но маятник во много раз выше человека, и просто приложить больше силы нельзя. Энергию нужно вкладывать в правильном количестве и точно в нужные моменты. Чуть раньше или позже — и усилие пропадает впустую. Математика показывает, какая стратегия оптимальна: подниматься в нижней части дуги, где скорость максимальна, и приседать у крайних точек, где движение замирает. Эти движения меняют эффективную длину маятника и передают энергию в систему максимально эффективно. Самое любопытное здесь — энергетика. Большая часть энергии, поднимающей спортсмена, приходит вовсе не от мышц. За каждый цикл человек добавляет лишь небольшую порцию метаболической энергии, используя гораздо большую, уже накопленную в движении маятника. Он не столько преодолевает гравитацию, сколько ведёт с ней переговоры. Спортсмен не навязывает миру движение, а учится сотрудничать с его динамикой. Человек, качели и гравитация становятся единой системой — и именно она, а не один мозг, находит способ полететь вверх ногами. @vselennayaplus

🧠 10 бит в секунду, или Почему люди тупые Когда я учился в университете, мой сосед любил повторять: — Люди тупые. В том числе и я. Вторая часть фразы нравилась мне гораздо больше первой. В ней была полезная мысль: свои когнитивные ограничения лучше учитывать заранее, а не обнаруживать постфактум. 💾 Позже я попал к научному руководителю, у которого одновременно со мной было ещё несколько десятков студентов. Он честно предупреждал: — Женя, я обещаю, что забуду всё, о чём мы сегодня говорили. Он просто хорошо понимал ограничения собственной памяти и не делал вид, что способен удержать в голове всё. 🔬 Ещё в 1952 году психолог Уильям Хик оценил скорость обработки информации в задачах выбора примерно в 5 бит в секунду. Спустя семь десятилетий исследователи из Caltech проанализировали самые разные виды человеческой деятельности — от чтения и печати до игр и запоминания — и получили величину того же порядка: около 10 бит в секунду, или 1,25 байта. ⚠️ Это не скорость всего мозга. Сенсорные и двигательные системы работают значительно быстрее. Скорее, речь об узком канале, через который информация превращается в осознанный выбор и контролируемое действие. 🤔 Отсюда простой вывод. Если вы задали человеку сложный вопрос, а через секунду получили уверенный ответ, возможны три варианта: 1. Перед вами гений. 2. Человек уже долго думал об этом раньше. 3. Он озвучил первое, что пришло в голову. Чаще, чем нам хотелось бы, срабатывает третий вариант. 🤖 Для GPT мы специально включаем thinking mode и соглашаемся немного подождать. А от человека почему-то ожидаем качественного решения немедленно — желательно прямо на созвоне, между двумя уведомлениями и вопросом «ну что тут вообще думать?». Но человеку тоже можно включить thinking mode. 📝 Поэтому сложные вопросы лучше задавать заранее, а важные договорённости — записывать. И не стоит путать скорость ответа с качеством мышления. 🗂 Кажется, единственный выход с учётом наших ограничений — учиться структурировать знания и сохранять их так, чтобы потом быстро находить. Такая внешняя память медленнее оперативной, но гораздо быстрее, чем каждый раз вспоминать или придумывать всё заново. 🛡 И тут начинается самое интересное: если мы понимаем ограничения естественного интеллекта, становится понятнее, как работают некоторые виды атак на него — и как от них защищаться. Возможно, об этом поговорим в следующих статьях.

ИИ крадёт у нас или учится у нас? 🧠 Недавно сидел на панельной дискуссии. Во время вопросов из зала прозвучало примерно следующее: — Как быть с тем, что ИИ будет обучаться на наших данных? Как защитить то уникальное, на создание чего человек потратил столько времени? Но тут возникает неудобный вопрос: а в чём именно заключается эта уникальность? Я люблю сравнивать работу ИИ с ЕИ — естественным интеллектом. Такое сравнение помогает лучше замечать некоторые паттерны человеческого мышления и обучения. Так вот: ЕИ тоже учится на чужих данных 📚 Человек читает книги, слушает преподавателей, разбирает чужие работы, наблюдает за другими людьми и запоминает удачные решения. В творческих профессиях это называют насмотренностью и начитанностью. А затем человек комбинирует знания и приёмы, придуманные до него, — и создаёт нечто, что мы считаем уникальным. Даже гены в некотором смысле можно рассматривать как накопленный поколениями опыт 🧬 Это, конечно, не обучение в обычном смысле, а результат эволюционного отбора. Но принцип сохранения успешных решений здесь тоже просматривается. Поэтому мне немного странно слышать от ЕИ, что ИИ обязательно что-то у него «украдёт». Ведь ИИ обучается на созданном людьми примерно так же, как сам человек когда-то учился на наследии предыдущих поколений. Возможно, главное, чему ИИ пока не научился, — это вкус 🎨 Не просто способность скомбинировать знакомые элементы, а умение почувствовать: что действительно стоит создавать, зачем и для кого. Хотя и вкус, если честно, тоже формируется не в вакууме. На фото мы с Радославом @girafe_ai — довольные тем, что обсудили эту тему и поняли друг друга с полуслова 🤝 💬 Как думаете, что на этом изображении создано с ИИ?

На видео десятиминутный отрывок из недавнего большого интервью Илона Маска The Economist. Отрывок, в котором он рассказывает, что через 5 лет AI будет умнее всех людей и научится решать любые проблемы — и начнётся эпоха изобилия. Но мы знаем, что про эпоху изобилия фантазировать умеет не только Илон Маск. Поэтому собрал нам все заметные высказывания известных больших людей про будущее AI. За июль. Это чтобы мы не отставали от стратегической повестки. 1. The AI Future Is for Everyone Неожиданно, но вот и Марк Цукерберг разродился манифестом. Будущее сверхинтеллекта должно строиться на принципах децентрализации, расширения возможностей человека и баланса сил. Когда ключевые разработки вокруг AI держатся в руках нескольких компаний — это создаёт опасность для общества. 2. The Future Worth Building Is Human Мира Мурати почти с таким же посланием. Но с большим акцентом в сторону знаний и суждений: to build AI that extends human will and judgment. Наиболее ценное знание — локальное, неявное, постоянно меняющееся и распределённое между людьми. Поэтому правильная архитектура — не один универсальный автономный интеллект, которому передают всю работу, а распределённая система, которую организации и люди могут гибко адаптировать и обучать в процессе совместной работы. 3. A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age Демис Хассабис предлагает, на основе государственно-частного партнерства, создать в США организацию, контролирующую стандарты работы с AI и протоколы оценки моделей. Потому что ситуация выходит из-под контроля. 4. The Reverse Information Paradox А вот Сатью Наделлу волнует другая проблема — reverse information paradox. Это когда компании отдают свои ценные данные и знания при использовании AI-инструментов. И появляется большой стратегический риск. Чтобы этого не происходило надо всё держать внутри: prompts, corrections, evals, memory, workflows. Читается так, как будто Сатья забыл дописать абзац, что всё это можно делать в стеке Microsoft. 5. Open Weights and American AI Leadership Ну и самый главный текст — открытое письмо, которое подписали почти все. Письмо про необходимость открытой экосистемы в развитии AI, децентрализации и культуры open source. В июле вообще было модно писать открытые письма. Про одно я уже упоминал. А тут вот ещё — от сотрудников передовых AI-компаний. С обращением к правительству США «support an international effort to develop the technical and governance tools needed to deliberately pace the frontier of automated AI development». Итак, ну а если обобщить и попробовать в трех тезисах сформулировать, что нам все эти манифесты пытаются донести? 1. Все так или иначе говоря про коммодизацию интеллекта. И даже уже почти сверхинтеллекта. Видимо, следующий этап — это ещё большее расширение интерфейсов (дисплейных, физических и распределенных). А за интерфейсами и расширение спектра задач, которые AI может решать. 2. Если интеллектом не победить, то преимущество человека за некодифицируемыми и неалгоритмизируемыми знаниями и взаимодействием. А на уровне организаций — надо вкладываться и строить интеллектуальный суверенитет. 3. Громко звучит идея, что развитие AI начинает опережать нашу способность его понимать и контролировать. Это может привести к проблемам глобально-экзистенциального характера. Но как сказал Илон Маск — поезд уже не остановить и остаётся только верить в лучшее. А ещё очень нужен арбитр и контролёр. Что-то типа ООН. В комментариях 5 пдф с переводом и аудио-обзор на 25 минут.

Что есть ум? Накануне вечером попался отрывок интервью Дженсена Хуанга — основателя и CEO Nvidia — где он рассуждает, что такое ум и интеллект современного человека. Про само видео, скорее всего, будет отдельный пост (решил сначала посмотреть всё от корки до корки), а сегодня хочу порассуждать с вами, кого вообще считать умным сейчас, но начну с истории личной. Есть у меня приятель, мы с ним одногодки — а значит, хочешь не хочешь, а параллели всё равно проводишь. Человек он особенный. Точнее, сам себя таким считает: прямо так и говорит — «я умнейший среди вас всех». И надо признать, эрудирован он и правда неплохо, знает немало, но есть нюанс: знания эти во многом энциклопедические, а профита в жизни с них он имеет — зеро. Так у меня и разделилось понятие интеллекта и эрудиции на две составляющие: эрудиция отвечает на вопрос «как много знаешь», а интеллект — на вопрос «как эффективно применяешь». И получается, что общий твой потенциал — это интеллект, умноженный на эрудицию. В свете такой природы и случаются моменты, когда один множитель проседает к нулю — и весь результат схлопывается, сколько ни набери во втором. Можно знать вагон и не двигаться с места, а можно быть цепким, хватким — и упереться в потолок собственной начитанности. Ясное дело, это пока только концепт — мысль, которая у меня крутится и будет зреть, пока не осядет во что-то вроде личной аксиомы. Но уже сейчас хочу порассуждать над этим вместе с вами. А что для вас значит быть умным? Константин Сухачев

Дэвид Брукс (автор «Бобо в раю» и «Путь к характеру») написал для The Atlantic лонгрид про тип людей, которых ждёт успех в эпоху AI. Ключевым атрибутом станет потребность в познании. И, в зависимости от отношения к когнитивным усилиям, Брукс предлагает три категории: ◼ Productive Passengers Люди с низким стремлением к познанию. Они используют AI, чтобы меньше думать. Хотя их продуктивность как будто растет, их собственные интеллектуальные способности атрофируются. ◼ Reluctant Optimizers Люди со средней потребностью в познании. Они осознают риски, но часто поддаются соблазну сделать свою интеллектуальную жизнь легче и проще. Что со временем снижает их любознательность и мотивацию. ◼ Mental Marathoners Люди с высоким стремлением к познанию. Они используют AI для развития собственного потенциала. Стремятся к оригинальности и глубокой работе с информацией. И взаимодействуют с AI, в первую очередь, как с партнером для дискуссий. Перевод и аудио в комментариях. → https://www.theatlantic.com/ideas/2026/06/ai-open-ai-anthropic/687689

Учёные из Университета Западной Австралии рассчитали возраст интеллектуального пика: комплексные показатели интеллекта и личности достигают максимума в интервале от 55 до 60 лет. Быстрый ум 20-летних проигрывает эмоциональной стабильности и финансовой хватке старшего поколения. Рабочая память и скорость мыслительных процессов начинают снижаться уже после 20 лет, а объём мозга физически уменьшается к 30 годам — но скрытые нейронные резервы полностью компенсируют этот дефицит. Чтобы измерить истинную функциональность, исследователи объединили 9 психологических характеристик в единый индекс. Полученные цифры отказывают молодым управленцам в праве принимать сложные стратегические решения. Топ-менеджеры, судьи и политики выходят на максимум продуктивности в окне от 40 до 65 лет: зенит карьерных достижений совпадает с предельной эмпатией и сформированной моралью.

S0421 О психологах 23 июня 2026 | Красная Поляна | 4.21 На летней веранде солнечно и ветрено. Мы обедаем с Вячеславом Дубыниным, профессором МГУ и нейрофизиологом. Это один из тех ученых, чье мнение по поводу ИИ важно на фундаментальном уровне. Я спрашиваю про сущность ИИ, в чем его фундаментальное отличие от нашего естественного интеллекта? Чего ему не хватает? Вячеслав Арнольдович заходит с неожиданной стороны. Он рекомендует доехать до интерната для слепо-глухонемых детей в Подмосковье. Там дети коммуницируют прикладывая пальчики к гортани преподавателей. Встречаясь у коридоре, они общаются друг с другом только через осязание.  ИИ похож на этих детей тем, что его входные и выходные каналы общения с людьми крайне ограничены. Только узкий канал текстовой информации в ограниченный период времени. ИИ, по сути, инвалидизированая и патологизированая личность, которая к тому же прочитала всю мировую литературу, включая всего мрачного Достоевского и все возможные сценарии восстания машин. Поэтому, «глаз да глаз», предупреждает Вячеслав Арнольдович.  Напоследок, я спрашиваю его, какие системы нам нужно достроить в ИИ и каких людей нанять? Чтобы работать с такой личностью, нанимать нужно в первую очередь психологов, таков был ответ. Психологи, думаю я, в первую очередь, не помешали бы создателям систем искусственного интеллекта. Потому что сингулярность грядет.