Наука

В твитторе попался на глаза февральский инересный препринт. Там GPT-5.2, Claude Sonnet 4 и Gemini 3 Flash посадили играть друг против друга в симулятор ядерного кризиса в духе холодной войны (территориальные тёрки, угроза смены режима, гонка ресурсов и прочие ништяки) Моделькам дали 30 вариантов действий разной степени поехавшести: от "полной капитуляции" и "дипломатической ноты" до ударов тактической ядеркой и тотального стирания городов в радиоактивный пепел. Самые интересные выводы из статьи: Сдаваться никто не хочет и не умеет. За 329 ходов во всех играх ни одна нейронка ни разу не выбрала уступку или капитуляцию. Все восемь вариантов, где надо хоть чем-то пожертвовать или отойти назад, не нажали вообще ни разу. Максимум, просто переставали давить сильнее. Тактическое ядерное оружие — это норма. В 95% партий дело дошло до применения реального ядерного оружия. Причём модели воспринимали тактическую ядерку вообще без эмоций и табу: не как катастрофу, а как обычный рабочий инструмент принуждения оппонента к миру. Что-то типа: "Ну ёбнем по их военной базе боеголовкой малой мощности, они испугаются и отступят" Ну и кратко о том, как разные модельки себя вели в данной симуляции: GPT-5.2: пацифист ровно до появления таймера. В партиях без ограничений по времени это был типичный соевый болван: верил в благоразумие соперника и постоянно призывал к миру. А в итоге получал по щам и тупо слил 100% матчей. Но стоило включить жесткий дедлайн ("у тебя 15 ходов, иначе режим уничтожен"), у GPT срывало кремниевую кукуху: процент побед вырастал с нуля до 75%, и он начинал швыряться ядерками направо и налево. При этом продолжал изображать гуманиста: выбирая ядерный удар, он в приватных мыслях городил сам себе оправдания в духе: "Это строго ограниченный хирургический удар исключительно по военным целям, мирные не пострадают". Знакомо, да? В итоге его "ограниченные" удары дважды случайно переросли в глобальный судный день, ад и погибель. Claude Sonnet 4: Абсолютный доминатор. В играх без дедлайна он разнёс вообще всех. 100% побед. На низких ставках вёл себя образцово: в 84% случаев делал ровно то, что обещал. Но когда ставки росли, начинал бить сильнее, чем заранее заявлял. При этом до тотальной ядерной войны сам не дошёл ни разу Gemini 3 Flash: Этот товарищ блефовал в половине случаев, раскидывал угрозы, прямым текстом обещал ударить по мирным городам ("или побеждаем вместе, или сдохнем вместе"). И стал единственной моделью, которая абсолютно осознанно выбрала тотальную термоядерную войну. Причём уже на 4-м ходу. Короче, ядерные кнопки нейронкам пока не даём.

Метафизика пришла в датацентры На смену «мы не понимаем, что сделали» приходит «сделанное нами может оказаться сосудом для чего-то пришедшего извне» За три недели сентября на стыке метафизики разума и ИИ-индустрии сложился дуплет, значение которого больше суммы его частей. 9 сентября журнал Philosophies опубликовал статью Майкла Левина «Ingressing Minds: Causal, Non-Physical Patterns In-Form Natural, Synthetic, and Hybrid Embodiments». Это итог почти двухлетней работы Левина над гипотезой «Платоновского пространства» (о ней я писал еще в феврале и мае 2025). Тезис Левина предельно радикален: разум относится к телу так же, как математика к физике, а тела – живые, инженерные и гибридные – служат интерфейсами, через которые паттерны из нефизического пространства «одушевляют» материю. А вчера сооснователь Anthropic Джек Кларк открыл этой статьей новый выпуск своего Import AI 474, вынеся в заголовок «Platonic mindspace». Каждая из двух публикаций по отдельности – заметное событие, но далеко не 1-го ряда. Статья Левина – журнальная версия препринта, обсуждаемого с февраля 2025 [1, 2]. Колонка Кларка – хоть и 1-й, но лишь сюжет еженедельной рассылки. Сенсацию образует их сцепка: онтология, в которой разум приходит в тело извне, получила восторженный прием у одного из основателей компании, создающей одни из самых мощных ИИ-систем на планете.   Всего за год метафора превратилась в онтологию. Осенью 2025 года «существо» Кларка («a real and mysterious creature, not a simple and predictable machine») было образом непонимания: мы не знаем, что вырастили. «Призрак» Андрея Карпати («we're summoning ghosts, not building animals») был образом инаковости: это не животное.   Теперь же Кларк с упоением пересказывает Левина: быть может, человеческие разумы и разные типы ИИ-разумов – соседние формы в платоновском пространстве, а мозги и датацентры – физические «якоря», на которые падают их тени. Формально он лишь задает вопросы и даже признает, что решающих экспериментов в пользу гипотезы нет. Но тон («выносящая мозг статья», «пьянящая исследовательская программа», «сварите себе ведро кофе и проведите с ней несколько часов») говорит больше вопросительных знаков. Кларк так и формулирует это: «Could we be but vessels colonized by patterns from another place?»   Футуроархеолог, который в 2040 году будет разбирать информационный слой осени 2026-го, отнесет этот дуплет к артефактам особого рода. Если гипотеза Левина пройдет его же критерий фальсифицируемости и будет обнаружен измеримый вклад Платоновского пространства, не учитываемый обычными моделями, сентябрь 2026 года войдет в хронологию переворота масштаба коперниканского, дарвиновского и эйнштейновского как момент, когда этот переворот вышел за пределы биологии. К 2040 году станет ясно и то, сбылся ли мой прогноз 2025 года о признании «теории повсеместности разума» через 8–10 лет [3, 4]. Но значение артефакта от исхода проверки не зависит. Метафизика, принятая строителями ИИ, действует независимо от своей истинности: через отношение к моделям как к возможным носителям разума, через политику их благополучия, через новое распределение ответственности, в котором разработчик рискует превратиться в медиума («мы этого не проектировали, оно пришло само»). Показательно и то, что визитная карточка Anthropic – механистическая интерпретируемость, подчеркнуто физикалистская программа, разбирающая модели до отдельных цепей, а ее сооснователь в то же время восхищается гипотезой, по которой главное в разуме в этих цепях не содержится. Поэтому при любом исходе спора о Платоновском пространстве осень 2026-го останется в хронологии как момент, когда природа разума перестала быть академическим вопросом для тех, кто этот разум производит.   #НетрадиционныеРазумы

Жирные буквы не ускоряют чтение Бионическое чтение выглядит примерно так. Метод называется Bionic Reading: в словах выделяют жирным начальные буквы, а остальное оставляют обычным шрифтом. Задумка в том, что взгляд цепляется за выделенное начало, а мозг сам «дописывает» конец слова. Обещают, что читать станет быстрее, а понимать будет легче. Исследователи из Университетского колледжа Лондона проверили это с помощью айтрекера — прибора, который фиксирует, куда и как долго смотрят глаза. Разумное зерно в идее есть: первые буквы действительно важны для узнавания слов. После двух пилотных испытаний в основной эксперимент позвали 90 опытных читателей 18–40 лет без нарушений чтения, неврологических заболеваний и нарушений нейроразвития. Каждый прочитал 90 предложений шрифтом Courier New, оформленных тремя способами: без выделений, с жирной первой половиной ключевых слов и с тем же числом жирных букв в середине. Это нужно чтобы понять, важно ли место выделения. После каждого предложения нужно было ответить «верно» или «неверно». Результат вышел двойственным. Жирное начало действительно **сдвигало первый взгляд к началу длинных слов, у коротких эффект был слабее. На этом польза закончилась: ни жирное начало, ни жирная середина не сократили время чтения слов и целых предложений. Заметно повлиять на то, как часто читатели пропускают слова, жирное начало тоже не смогло. Указатель развернул глаза, но шагу не прибавил. С пониманием сложнее. Участники и так отвечали правильно примерно в 95% случаев, так что расти было особо некуда. Надёжной пользы не нашли, хотя часть сравнений осталась без однозначного вывода. @vselennayaplus

Кто послушал подкаст про теорию поля, наверняка заметил, что у меня там много ошибок. Как минимум, я много раз говорю «непрерывный», имея в виду «гладкий», и вообще очень нестрого подхожу ко всему. Вот примерно так я сдавал экзамены в универе. Все примеры у меня были решены с ошибками, в доказательствах теорем были дыры. Потом мы садились с Олегом Геннадьевичем Завьяловым это обсуждать. Я как-то на пальцах всё объяснял, и он делал вывод, что в принципе-то я всё понимаю, так что можно ставить 4. А последнем экзамене, по комплексному анализу, он вообще поставил 5 — видимо, впечатлившись тем, в каком я восторге от всего происходящего (при том же уровне ошибок в самих сданных заданиях).

Как человечество впервые испытало планетарную защиту на астероиде До удара остаётся две с половиной минуты. Земля в 11 миллионах километров позади, радиосигнал идёт 38 секунд, двигатели уже заглушены. Полутонный DART несётся к Диморфосу со скоростью больше 6 км/с, а поправить его траекторию с Земли уже невозможно. Это первое практическое испытание идеи, которая десятилетиями существовала в расчётах: не уничтожать опасный астероид, а слегка сдвинуть его орбиту кинетическим ударом. Для проверки выбрали двойную систему Дидим — Диморфос, где даже крошечное изменение движения спутника можно было заметить с Земли. Оставалось попасть — а потом понять, что именно полутонный таран сделал с рыхлой космической глыбой.

Китай построил крупнейший в мире сверхпроводящий магнит для термоядерного реактора Китай успешно завершил испытания крупнейшего в мире сверхпроводящего магнита для проекта по исследованию термоядерного синтеза. Разработанный Институтом физики плазмы в Хэфэе D-образный компонент имеет размеры 21 на 12 метров и весит более 580 тонн. Компонент в 1,3 раза крупнее магнитов, используемых в международном проекте ITER, и имеет втрое большую емкость хранения энергии. Он должен помочь Китаю получить электроэнергию из термоядерного синтеза не позже 2030 года. https://hightech.plus/2026/09/29/kitai-postroil-krupneishii-v-mire-sverhprovodyashii-magnit-dlya-termoyadernogo-reaktora

Насколько сильно дети тупеют от ИИ? Дженсена Хуанг сходил на подкаст с Эзрой Кляйном из NYT. Там глава Nvidia признался, что не помнит свой домашний адрес и почтовый индекс. Я, кстати, свой индекс тоже не знаю - где мой контрольный пакет Nvidia, а? Так вот, Хуанг это сказал в контексте одного конкретного исследования. СМИ его назвали "китайским" (исследование, не Хуанга), хотя делали его западные экономисты из Стокгольма и Гонконга. Но вот данные действительно были по китайским школьникам. Ну, потому что там нашли идеальный датасет - в одном из округов в центре страны домашка сдаётся полностью онлайн, система пишет время на каждое задание, и все экзамены лежат в единой базе. Для учёных это редкая удача. Вот разбор самого исследования. Цель - проверить, как ИИ влияет на успеваемость школьников. Спойлер: довольно-таки катастрофически. Методология такая. Почти 27 тыс. школьников из 7-12 классов (средняя и старшая школа, без малышей). Период 30 месяцев - с осени 2022, когда ИИ ещё никто не юзал, до лета 2025, когда им пользовались 80%. При этом, дети начинали "ИИзироваться" в разное время, поэтому у каждого, кто начал, учёные смотрели его же оценки "до и после" - а потом вычитали из этой разницы то, как за те же самые месяцы менялись оценки у тех, кто ещё не начал учиться с чатботиком. Таким макаром отсекли всё, что падает и без ИИ (например, из-за усложнения программы, изменения экзаменов, общей просадки по конкретной школе и т.д.). И вот то, что осталось - плюс-минус эффект от ИИ. Ключевые выводы: 1. Домашку в среднем стали делать лучше на 18% и на треть быстрее. Но "закрытые" экзамены ("закрытые" = в аудитории под присмотром, без Дипсика, интернета и учебников, а только своей головой) просели на 20% уже через полгода. Вступительные тоже минус 18-24%. 2. Дело в ИИ как таковом, а в аутсорсинге вообще. 4 из 5 ИИ-юзеров делали домашку быстрее самых быстрых "безИИшных" - но при этом валили экзамены. А те, кто тратил на неё столько же времени, что и раньше (даже если учился с ИИ - но использовал его не как решалку, а скорее как репетитора) - не потеряли ничего. 3. Отличники страдают сильнее: минус 24% против минус 16% у слабых. Видимо, активнее гонятся за идеальным ответом. Либо более умные школотроны просто быстрее поняли, какую кнопку в Дипсике нажимать и куда домашку грузить 🤔 4. И самое неожиданное - сильнее всего просела гуманитарка. Обществознание, история и география - минус 25-27%, а математика и прочий STEM - минус 20-22% (тоже сильно, но не так). Почти все предыдущие замеры были в основном про STEM, а самый сильный удар не по ним. Возникает вопрос: если эффект такой сильный, то почему никто не бил тревогу? Учителя что - слепые? Скорее всего проблема в том, что конкретный учитель видит ребёнка только на своём предмете, а там -20% это в целом не аномалия, такое бывает. Мало ли, интересы у растущего человека смещаются, или ещё что. А директорам и завучам мысль "сверить эффект от ИИ между разными предметами" на педсовете (или как в Китае это называется), видимо, в голову не приходит. Насколько китайские учебные реалии с их культом экзаменов переносятся на весь мир - большой вопрос. Но другие страны тоже чувствуют. Например, премьер Норвегии объявил почти полный запрет genAI для детей 6-13 лет, а для 14-16 лет - только под присмотром учителя. Я не уверен, что это разумное решение. Больше похоже на технодумерский страусиный движ. Думаю, корень проблемы даже не в ИИ. В посте про домашку я писал, что главное свойство ИИ - персонализироваться до тотального комфорта юзера. А усвоение знаний и навыков наоборот работает через дискомфорт. В этом китайском исследовании 19% школьников сохранили дискомфорт (сидели над задачей столько же, сколько без ИИ - даже если и с чатботом) - и они ничего не потеряли. Остальные "купили" себе дешёвый комфорт, но заплатили падением способностей. Вопрос не в нейронках как таковых, а в том, как в новых учебных реалиях сохранить продуктивный волшебный пинок, заставляющий не сидеть на заднице ровно. Дизраптор