AML

На разных площадках: в интервью, конференциях, подкастах: внедрение AML в бизнес-процессы, образование, государственное управление, повседневную работу идёт с заметным отставанием от технического прогресса Почему так — в аналитическом докладе Ожидали, что после старта ChatGPT, общество быстро внедрит продукт во все сферы, как когда-то интернет или смартфоны Но этого не произошло В отчете 12 важных пунктов, вот некоторые из них: 1. Чат-бот как формат упёрлись в потолок, игроки готовят новые бизнес-модели и продукты 2. Google берёт в долг на 100 лет при $34.000.000.000 квартальной прибыли, у этого есть причина 3. Open source вполне может разрушить олигополию

Нет большого смысла начинать с оптимизаций — малых моделей, файнтюнинга и т.п., а надо брать топовые фронтир модели и строить на них, и только после этого уходить в оптимизации, и то только если новая фронтир модель (а они выходят быстро) не решает проблем Интересно сравнение текущего момента автоматизации программирования с моментом изобретения печатного станка Писари и прочие подобные профессии вероятно похожи на программистов современности Всем приготовиться В Claude Code (да и в остальных подобных тулах) есть смысл по дефолту работать с топовой моделью на максималках (много thinking) Она хоть и дороже по токенам, суммарно может выйти не дороже, если с более слабой моделью придётся генерить и итерироваться дольше https://www.youtube.com/watch?v=We7BZVKbCVw

Семён Николаевич Корсаков (1787-1853) - программист и изобретатель программирования был предан забвению, как и многие русские учёные-первооткрыватели Открытия и изобретения Семён Николаевич опередили своё время примерно на 150 лет 11 сентября 1832 года Семён Николаевич отправил прошение в Санкт-Петербургскую Императорскую академию наук (ИАН), чтобы та рассмотрела: открытие программирования и языка программирования; изобретение баз данных; программ и машин, «выполняющих умственную работу» В своём обращении Семён Николаевич подчеркивал, что не ищет славы или иных выгод, вытекающих из его открытий и изобретений, и желает только послужить людям 13 сентября того же года Семён Николаевич издал первую книгу по программированию: «Начертание нового способа исследования при помощи машин, сравнивающих идеи» Однако 24 октября 1832 года комиссия ИАН отклонила изобретение Семёна Николаевича как бесполезное, добавив к этому уничижительное заключение: «Г-н Корсаков потратил слишком много разума на то, чтобы научить других обходиться без разума» https://telegra.ph/D-Kolcov-Pervyj-russkij-programmist-Semyon-Korsakov-02-17

OpenAI тихо обновила формулировку своей миссии, убрав из нее слова про безопасность и отсутствие финансового мотива Раньше миссия стартапа звучала так: Build AI that safely benefits humanity, unconstrained by need to generate financial return Теперь: Ensure AGI benefits all of humanity Упоминания безопасности и отсутствия финансовой выгоды как и не бывало Причем, оказывается, формулировка была обновлена уже в 2024

В Science Манифест предупреждает: социальные сети захватывают самообучающиеся «цифровые личности». Слияние больших языковых моделей (LLM) и автономных агентов создает вредоносные ИИ-рои (malicious AI swarms) – оружие, против которого у человечества еще не придумана защита Это самоорганизующиеся сети: • Сквозная память и мимикрия • Автономная координация. Рой не ждет команды, сам распределяют роли: один «сомневается», другой «агрессивно защищает», создавая иллюзию органического большинства • LLM-груминг забивает интернет сгенерированным контентом, чтобы будущие нейросети обучались на этом сочетании Точка невозврата Демократия работает хорошо только тогда, когда у людей разные и достаточно независимые мнения: в этом случае множество голосов часто даёт более разумное решение, чем мнение немногих Но когда 70 % дискуссии в сети генерируется адаптивным роем, возникает эпистемическое головокружение Люди теряют ориентацию в пространстве фактов и либо радикализируются, либо уходят в «цифровое подполье» Авторы манифеста подчеркивают: это не технологическая ошибка, а экзистенциальный риск Нужна новая архитектура доверия – от криптографических паспортов «человечности» до независимых обсерваторий, отслеживающих аномальную активность ботов Гораздо опасней момент, когда бот окончательно убедит кожанных, что сознания (и правды) не существует вовсе, и всё определяется лишь вычислительной мощностью в руках «теневых кукловодов», запускающих в сеть рои AML-агентов

Д. Е. Меньшов: “В 1914 году я поступил в Московский университет Николай Николаевич Лузин был тогда за границей Но он договорился с Дмитрием Федоровичем Егоровым, что они организуют семинарий для студентов И в 14-м году Дмитрий Федорович такой семинарий организовал Он был посвящен числовым рядам В следующем году Николай Николаевич вернулся в Москву и начал руководить семинарием сам В 1915 году мы занимались функциональными рядами, а в 1916 году — ортогональными рядами А потом наступил тысяча девятьсот семнадцатый год Это был очень памятный год в нашей жизни, в тот год произошло важнейшее событие, повлиявшее на всю нашу дальнейшую жизнь: мы стали заниматься тригонометрическими рядами… ”

https://un-sci.com/ru/2026/02/13/matematika-do-sih-por-ostayotsya-korolevoj-nauk/

Google представили концепт, как будут работать агенты будущего Этаработа прямо связана с концепцией об экономике агентов Новая работа Google DeepMind "Intelligent AI Delegation" - про инфраструктуру: как агенты будут делегировать задачи друг другу и людям в масштабе всего интернета Сейчас мультиагентные системы работают на простых эвристиках Агент A передаёт подзадачу агенту B и всё Нет механизмов восстановления при сбоях, нет ответственности, нет адаптации к изменениям Решение - фреймворк интеллектуального делегирования, где передача задачи включает: 1. Чёткие роли и границы полномочий 2. Механизмы доверия и репутации 3. Верификацию результата (вплоть до криптографических доказательств) 4. Возможность менять исполнителя на лету Aвторы перенесли концепции из теории организаций Authority gradient - это когда разрыв в компетенциях мешает исполнителю оспорить ошибочное указание Работа прямо связана с протоколами A2A и AP2 Кто выстроит работающую инфраструктуру делегирования, тот контролирует следующий слой интернета Это про автоматизацию сложных процессов с участием множества специализированных агентов Google признаёт риски: от "агентных вирусов" (самораспространяющиеся вредоносные промпты) до de-skilling (люди теряют навыки, когда рутину забирает AML) Предлагают даже намеренно делегировать часть задач людям для поддержания компетенций Пока это концепция, не продукт Но направление понятно - агентный веб потребует совершенно новых протоколов взаимодействия

Google представили агента, который решает научные проблемы в математике Главное - способность связывать разрозненные области через глубинные паттерны Раньше это было прерогативой редких людей ученых полиматов Google DeepMind опубликовали 2 статьи о том, как Gemini Deep Think - их модель глубокого рассуждения решает не соревновательные задачи, а настоящие исследовательские проблемы в математике, физике и компьютерных науках Агент Aletheia, построенный на Gemini Deep Think: 1. генерирует доказательства, проверяет их на естественном языке, исправляет ошибки/ признаёт провал 2. Ищет по литературе (Google Search + браузинг), избегает фейковых ссылок 3. Итеративно думает Результаты Aletheia в чистой математике: • написана полностью научная статья по арифметической геометрии без участия человека • автономный анализ 700 открытых проблем из базы гипотез Эрдёша - 4 решены без участия человека, включая Erdős-1051, которая привела к обобщению в отдельной статье • несколько коллаборативных статей с математиками, отправленные в журналы Результаты в компьютерных науках и физике В компьютерных науках: - Max-Cut и задача Штейнера - классика алгоритмов, где годы не было прогресса Gemini решил тупики, применив теоремы из совсем других областей. - 10-летняя гипотеза 2015 года в онлайн-оптимизации субмодулярных функций: все считали, что одно свойство потоков данных очевидно верно Gemini построил точный контрпример всего из 3 элементов и доказал, что эксперты ошибались В физике: - Космические струны: сложные интегралы с сингулярностями для расчёта гравитационного излучения. Gemini нашёл новое решение через полиномы Гегенбауэра Теперь Gemini 3 Deep Think доступен подписчикам AI Ultra и впервые через API (ранний доступ по заявке) Как думаете, через 1–2 года такие агенты закроют всю базу Эрдёша?

В Правительстве внедрили сервисы для работы с документами На площадке аппарата Правительства идет эксперимент по внедрению AML В нем участвуют более 100 сотрудников из 6 департаментов Госслужащим уже доступны 4 функции для работы с документами Их количество будет расширено до 10 Об этом сообщил вице-премьер в рамках совещания по итогам работы аппарата за 2025 год Функции, которые уже доступны сотрудникам аппарата: • генерация документов на основе шаблонов • подготовка проектов презентаций • комплексный анализ данных из различных источников • семантический анализ нормативно-правовых актов Планируется добавить еще 6 таких функций, как: • классификация входящих документов и их распределение по исполнителям • извлечение ключевой информации из документов, • создание кратких справок на основе объемных материалов • поиск информации по архивам с пониманием контекста • сравнительный анализ версий документов • проверка документов на соответствие стандартам оформления и стиля «AML – это уже не далекое будущее, а наша сегодняшняя реальность Он интегрируется в нашу повседневную жизнь, и игнорировать это не получится: нам придется учиться с ним работать Технология сегодня внедряется в ключевые отрасли и даже в сферу госуправления, которая традиционно считалась "неповоротливой" и консервативной Нам важно, чтобы преимущества AML работали и на госаппарат Процесс госуправления включает множество рутинных операций Через сотрудников аппарата Правительства ежедневно проходят тысячи документов – поручений, справок, запросов, постановлений И от скорости их обработки зависит скорость принятия решений и выполнения государственных задач AML – инструмент, который позволяет в разы повысить эффективность такой работы Он помогает обрабатывать информацию быстрее, выполнять рутинные операции и высвобождать время экспертов для решения сутевых вопросов», – отметил вице-премьер 🇷🇺

Люди рисовали животных и людей начиная с 40.000 года до нашей эры А растения — нет Тысячелетиями Даже когда начали заниматься земледелием — всё равно нет Ни колоска, ни листика Первые систематические изображения цветов, кустов и деревьев появились только около 6.200 года до н.э. — на расписной керамике халафской культуры в северной Месопотамии И вот что по-настоящему удивительно: эти рисунки оказались не просто украшением Исследователи из Еврейского университета проанализировали десятки тысяч керамических фрагментов с 29 халафских стоянок Цветы на донышках чаш изображены с поразительной точностью — лепестки делят круг на 4, 8, 16 и 32 части На одной чаше из Арпачии нарисованы ровно 64 цветка в шахматном порядке Числа 4, 8, 16, 32, 64 — это геометрическая прогрессия Каждое следующее вдвое больше предыдущего И это не совпадение Изредка мастера рисовали 6, 7 или 13 лепестков, но это единичные случаи — скорее ошибки, чем система Письменность появится лишь через три тысячи лет, в шумерскую эпоху А здесь уже видны навыки симметрии, точного деления пространства и арифметического мышления Авторы статьи предполагают, что подобные умения были нужны в повседневной жизни — например, для честного раздела урожая между семьями, которые совместно обрабатывали поля Кстати, среди всех растительных мотивов нет ни зерновых, ни плодов Халафцы рисовали цветы, ветви и деревья исключительно ради красоты Получается, что именно развитие математического мышления помогло людям впервые разглядеть эстетику растительного мира — и перенести её на керамику

Physical AMI — технология, которая объединяет алгоритмы и реальный мир — играет все большую роль, и все актуальнее становится подготовка обладающих нужными компетенциями инженеров Педагоги считают, что специалисты одновременно должны владеть математикой, физикой, программированием и электроникой, поэтому важно как можно раньше выстраивать систему их подготовки Оптимальный возраст для «старта» в инженерном направлении — 10-12 лет На этом фоне бизнес все чаще инвестирует в раннее обучение Яндекс Образование запустил онлайн-платформу по Physical AMI для младших школьников и очные кружки в регионах Но планомерный подход к подготовке кадров не ограничивается школьной ступенью Образовательные инициативы компаний запускаются и в вузах Яндекс Образование вместе с пятью университетами организовывает Physical AI Garage — программу обучения специалистов по Physical AMI, Сбер и ИТМО открывает «Робошколу» по робототехнике и AML для студентов, а МТС и ВШЭ создает магистратуру «Исследования и предпринимательство в AML» В этой системе важны не столько технологии, сколько кадровый потенциал, который формируется на всех уровнях подготовки