Михаил Лебедев (Mikhail Lebedev) — нейроученый

Третья волна исследований медитации изучает продвинутые состояния, стадии и конечные результаты практики, которые появляются по мере роста мастерства. Раньше наука в основном смотрела, как медитация помогает новичкам снижать стресс, тревогу и улучшать внимание. Теперь учёные, включая Мэтью Саччета из Гарварда, исследуют, что происходит в мозге у опытных практиков, когда они достигают действительно глубоких уровней. Нейронаука уже показывает, что при длительной практике мозг серьёзно перестраивается: меняется активность в ключевых зонах, включая ствол мозга. Появляются состояния устойчивой концентрации, сильного блаженства, глубокого покоя и даже переживания, которые по яркости превосходят многие обычные удовольствия. Это направление обещает гораздо больше, чем просто лечение болезней. Оно открывает путь к пониманию высшего потенциала человеческого сознания — радикальным изменениям восприятия себя и мира, росту мудрости и устойчивому благополучию. Статья Саччета и Либермана подводит первые итоги и говорит: впереди большая научная революция в изучении того, на что способно наше сознание через глубокую медитацию. https://www.cell.com/neuron/abstract/S0896-6273(26)00092-9?rss=yes&utm_medium=twitter&utm_source=dlvr.it

Можно ли управлять техникой силой мысли? Да, и это уже не фантастика, а реальность современной науки! Приглашаем вас на увлекательную лекцию «Нейроинтерфейсы: мультяшные мечты и настоящие технологии», где мы разберёмся, как идеи из любимых мультфильмов и sci-fi-фильмов воплощаются в жизнь прямо сейчас. 📅4 апреля (суббота) 🕒13:45 (продолжительность — 45 минут) 📍Москва, проспект Мира, 119, стр. 19А (конференц-зал, -2 этаж) Вместе с известным нейроучёным Михаилом Лебедевым вы узнаете: • Как работают нейрокомпьютерные интерфейсы — системы, которые передают сигналы напрямую от мозга к устройствам • В чём разница между инвазивными и неинвазивными нейроинтерфейсами • Как создаются современные нейропротезы с тактильной обратной связью • Возможно ли уже сегодня передавать информацию между мозгами • Как искусственный интеллект и большие языковые модели делают нейроинтерфейсы умнее и точнее, превращая их в настоящих интеллектуальных помощников Отдельное внимание будет уделено реальным научным и технологическим вызовам: от проблем биосовместимости электродов до ограничений в точности считывания мозговых сигналов. Для кого: дети от 12 лет и взрослые Вход: бесплатный, только по предварительной регистрации Важно: • Вход в музей до 20:00 • На мероприятие можно проходить только без верхней одежды • Проносить еду и напитки запрещено. Не упустите возможность заглянуть в будущее, которое уже наступает! https://atom.museum/afisha/events/festivali/lektsiya-neyrouchenogo-mikhaila-lebedeva-neyrointerfeysy-multyashnye-mechty-i-nastoyashchie-tekhnolo/

А почему она не надела на голову нейромаркетинговый ЭЭГ гаджет?? https://t.me/lonely_oocyte/7018

Из рубрики «Для эрудитов» Исследование посвящено влиянию экзаменационного стресса на электрическую активность головного мозга, оцениваемую с помощью электроэнцефалограммы (ЭЭГ). В нём приняли участие 62 студента-медика, которых на основе опросника разделили на четыре группы по уровню стресса: лёгкий, умеренный, высокий и тяжёлый. ЭЭГ регистрировали дважды — в обычных условиях (базовый уровень) и непосредственно во время экзаменационного периода. У студентов с лёгким и умеренным стрессом в повседневной жизни преобладали альфа-волны, свидетельствующие о расслабленном состоянии. Во время экзаменов они сменялись бета-волнами, отражающими повышенную бдительность, тревогу и сосредоточенность. При высоком уровне стресса бета-волны регистрировались как в обычные дни, так и во время экзаменов, причём частота волн во время стресса была ещё выше. У студентов с тяжёлым стрессом в базовых условиях наблюдалась бета-активность, а во время экзаменов появлялись тета-волны, что, по-видимому, связано с состоянием разочарования, фрустрации и ухудшением обработки информации. https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/89902138/6fe4379e75dc431d70d179b56163fdb6470a-libre.pdf?1660872042=&response-content-disposition=inline%3B+filename%3DExamination_stress_and_its_effect_on_EEG.pdf&Expires=1775144731&Signature=HTowWexdVebMPao~TtNCom~sna7bf~3WBKT0FgBSTdG-GJzoSTj5a9CFP-Qs5xcqSllJ78toD4uhDyicliUEmf9Iz9vowfJc0cnMguNufVbkvKmkCrh7ltwdd94CpOo~c-XAsxYc85zrdq6HPW-si2hXS3Gg39~2LZc-0st6WW4LyDK51atxoNTE76yabj7EM2AoSjs7M3cj4XS8lZGyqua2XchrgAEdzOMn4oM~WJW0-elEcAwOKEt0Gd8SAg01vIykWwRpMtd2nvscMoNWyYXNZVYnOVhKe5HHHz437qGpkMPotnr137rH3WNutXA52l7Hy7MAjWXxiIMjnBVDSA__&Key-Pair-Id=APKAJLOHF5GGSLRBV4ZA #дляэрудитов

У нейралинка — кризис жанра. На этот раз они показали ролик с имплантированным человеком, который может говорить и сам, но зачем-то ему еще нужен и речевой инвазивный интерфейс. https://t.me/bci_ru/5911 #нейралинк#neuralink#кризисжанра#речевойинтерфейс

Институт ИИ МГУ на Data Fusion 2026 8 апреля 🔹09:30 в зале Атом - визионерский доклад Константина Воронцова 🔹13:00 в зале "Молекула" - награждение победителей конкурса "Научный прорыв года" в партнёрстве с Институтом ИИ МГУ 🔹14:20 в Лектории 1 сессия «Гонка вооружений в ИИ: успеем ли мы осмыслить реальность?», модератор - Андрей Грунин 🔹14:20 в зале "Молекула" - Михаил Лебедев спикер сессии "ИИ-провокация в экономике внимания" 🔹15:50 в зале "Молекула" - Андрей Грунин спикер сессии "Космические горизонты ИИ" 🔹17:20 в Лектории 1 - Дмитрий Ватолин модератор постерной сессии «Научный прорыв года в ИИ» Data Fusion Awards 🔹17:20 в зале "Молекула" - Константин Воронцов спикер сессии "О трендах.Наука и бизнес" 9 апреля 🔹09:30 в зале "Атом" - Андрей Грунин спикер сессии "ИИ стратегия. Как инвестировать в технологические компании, и поможет ли в этом ИИ?" 🔹14:30 в зале "Фотон" - Юрий Дорн модератор дискуссия по RL 🔹14:30 в Лектории 1 - Владимир Фролов спикер кейс-сессии "Альтернативы Nvidia" 🔹14:30 в Лектории 3, Михаил Пукемо модератор дискуссии "Прожектор Data Fusion наука" 🔹16:00 в зале "Молекула" - Константин Воронцов спикер сессии "2050: Образ будущего. Как «технарям» стать его архитекторами?" 🔹17:30 в Лектории 3, Юрий Дорн спикер дискуссии "Образование в ИИ сегодня и завтра" 🔹Регистрация на конференцию завершится 2 апреля в 10:00 Подробная программа и трансляция по ссылке или в @Data_Fusion_2026_bot. До встречи на конференции!

Еще немного бреда

Как Иван Грозный решил проблему с психологами

Давай, Сергей, За Маркса тихо сядем, Понюхаем премудрость. Скучных строк.

Согласно Ленину, империализм — это монополистическая стадия капитализма. Это господство монополий, финансового капитала, вывоз капитала и раздел мира. https://t.me/ArtemROganov/2364

Мы все не перестаем восхищаться постами Д.А. Медведева. Но оказывается, что все это изучается. Вот, например, статья, в которой представлена интегрированная модель таксономии явного и неявного оскорбительного языка. Авторы предлагают единую четкую систему классификации оскорблений в интернете, особенно в социальных сетях. Авторы выделяют два направления: явный оскорбительный язык, когда оскорбление выражено прямо словами, и неявный, когда оно спрятано за иронией, метафорой, преувеличением и подобными средствами, и его нужно самостоятельно интерпретировать. В статье пересмотрена и улучшена классификация явного оскорбительного языка на основе анализа более шестидесяти корпусов и датасетов, а также в создании общей модели, которая связывает явные и неявные формы в одну иерархическую систему. Авторы также проверяют эту систему с помощью компьютерных методов, таких как векторные представления слов. Оскорбление понимается как действие, словесное или поведенческое, которое унижает лицо человека или группы. Оно возникает, когда говорящий намеренно атакует, слушающий воспринимает это как атаку или происходит сочетание обоих случаев. Оскорбительный язык вызывает эмоциональную или моральную реакцию: обиду, злость, стыд, страх и тому подобное. Главной супер-категорией выступает offensive language, то есть оскорбительный язык. Под ней выделяется семнадцать основных категорий, которые организованы иерархически в четыре уровня. Среди них offensive как самое широкое понятие, taboo для табуированных слов, связанных с религией, сексом или телесными выделениями, profane для профанных выражений, где религиозные слова используются в бранном смысле, vulgar для вульгарных слов, связанных с сексом, испражнениями или смертью. Далее идут insulting для насмешек и грубости, направленных на эмоции, abusive как более сильная форма унижения, hate speech для языка ненависти, который унижает группы по признаку расы, пола, ориентации или национальности, включая подтипы вроде racist и homophobic. Slur обозначает уничижительные клички групп, harassment — преследование, threat — угрозу, cyberbullying — повторяющееся агрессивное поведение в сети, toxic для сильно вредного языка, hostile для враждебного языка и discrediting для подрыва репутации. Некоторые категории сочетаются, например vulgar с obscene или slur. Неявный оскорбительный язык раньше почти не изучался подробно. Авторы предлагают модель, основанную на теориях Грайса. Они выделяют четыре основные категории: irony и sarcasm, когда говорят противоположное тому, что имеют в виду, metaphor включая сравнения и метонимию, overstatement для сильного преувеличения и understatement для преуменьшения. Дополнительно вводится indirectness как косвенное выражение без фигуральности, например когда вопрос используется вместо просьбы или приказа. Неявный язык требует от слушателя дополнительных усилий для понимания, его можно отрицать, и он часто сочетается с явными ругательствами. Авторы собрали двадцать пять английских датасетов с размеченным оскорбительным контентом. С помощью методов Word2Vec и fastText они построили векторные представления категорий и посчитали степень их сходства. Результаты в целом подтверждают предложенную классификацию: некоторые категории четко отделяются, например cyberbullying, harassment, threat и discredit, другие сильно пересекаются, как racist с homophobic и hateful или profane с vulgar. Общая категория offensive действительно служит общим зонтиком для всех остальных. В итоге исследование показывает, что оскорбительный язык является градуированным явлением, а не простым бинарным делением. Нужна лингвистически обоснованная таксономия, а не только разметка от добровольцев. Явный и неявный оскорбительный язык тесно связаны и могут встречаться вместе в одном высказывании. Предложенная модель помогает лучше понимать, выявлять и автоматически определять токсичный контент в социальных сетях. Она полезна для разработчиков систем модерации, лингвистов, исследователей агрессии в интернете и юристов.

Кстати, для любителей недружественных нам, запрещенных социальных сетей: https://www.facebook.com/share/14TGAJoBkK2/