А что, если у Мэри есть брат?
В 1982 году австралийский философ Фрэнк Джексон предложил эксперимент, который настолько парадоксальный, что его до сих пор обсуждают сторонники физикализма, дуализма и теорий сознания по всему миру.Мэри — ученый, которая всю жизнь одна живёт в чёрно‑белой комнате. Она никогда не видела ни одного цвета, но знает о цвете абсолютно всё: физику света, длины волн, устройство сетчатки, работу нейронов — вообще все научные факты, которые можно узнать из книг и экспериментов.Однажды Мэри выходит из комнаты и впервые видит красный цвет.
Странные олдскульные технологии, которые так и не взлетели, часть 1
Быть визионером — здорово, но не всегда полезно. Особенно не полезно для инвесторов, которые порой тратят золотые горы на то, что обречено остаться на обочине истории. Сегодня мы поговорим о таких странных проектах, которые казались феерическим «хайпом», но часто даже не доходили до прилавка.Atari MindlinkМайндлинк в действии. Источник: Forbes.
Не хамите чат-ботам: ИИ умеет злиться, но не так, как люди
Задача звучит как парадокс с порога: как измерить состояние у технической системы, к которой неприменим термин «чувствовать»?Ответ на этот вопрос можно найти в работе
Сравниваем LLM, 12 тестов для китайских рабочих лошадок: MiniMax M3, LongCat 2.0, MiMo-v2.5-Pro и DeepSeek V4 Pro
В первой статье цикла мы гоняли по нашим тестам Opus 4.8, GPT 5.5 и Gemini 3.1 Pro, во второй устроили дуэль тяжеловесов Claude Fable 5 и GPT 5.5 Pro, в третьей спустились в средний класс, а в четвёртой вывели на ринг китайские флагманы. В комментариях к прошлой части нас спросили о том, что происходит этажом ниже: флагманы флагманами, а работать людям приходится на моделях попроще. Справедливо. Сегодня спускаемся на пару ступеней ниже.
Нейросети как дофаминовая яма для взрослых
Нейросети экономят мне огромное количество времени. И одновременно я стал тратить на них огромное количество времени. Противоречия здесь нет.
Кот, ваза и три уровня причинности: что ИИ пока не умеет
Ученые в развитии ИИ добились успехов в таких областях как предсказание в пространствах больших размерностей, обучение с подкреплением. Модели находят применение в разных областях: от медицины до исследования космоса. Значит ли это, что мы движемся в правильном направлении? Что еще можно будет в будущем добавить к этому списку?Ведущие исследователи сходятся к мнению, что масштабирования недостаточно для понимания полной картины мира, нужны новые идеи:Just scaling is not enough... We need new ideas for the next jump. (Ilya Sutskever, Co-Founder and Chief Scientist at Safe Superintelligence Inc)и проблема не в данных:
Бенчмарк на AGI. Если ARC‑AGI-3 решён, есть ли у нас AGI?
Бенчмарки нужны для того, чтобы инженер мог проверить свой проект, посмотреть на конкурентов и сравнить себя с ними. У каждого бенчмарка своя цель.ARC‑AGI-3 создан фондом ARC Prize Foundation, основатель Франсуа Шолле, для оценки общего интеллекта и способности ИИ‑агентов к обучению. Сложные интерактивные задачи в виде игр подразумевали, что решить их сможет только тот искусственный интеллект, который умеет исследовать незнакомый мир, понимает правила на лету, планирует действия и адаптируется к новым условиям. То есть умеет обучаться.
Луна — сложная цель
Кратер Шеклтон — потенциальная точка возвращения человечества на Луну. Источник NSSC/NSR
