Что если причина, по которой не растут продажи, находится совсем не там, где вы ищете?
Почему Фрейд и квантовая механика объясняют бизнес-решения лучше, чем большинство MBA-курсовЯ пришла в психоанализ из топ-менеджмента в IT. Последние 4 года я развиваюсь в психоанализе: как в частной практике, так и в B2B. Я практик до мозга костей и поэтому все получаемые знания сразу переношу на понятные мне бизнес-структуры. И чем дольше я работаю на стыке этих двух миров, тем отчётливее вижу одно и то же: когда бизнес буксует, он ищет причину не там.И причина лежит не в стратегии, не в рынке, не в конкурентах.Картина мира, которую нам продали
Я думал, что просто не могу найти себя — пока не разобрался, как на самом деле работает СДВГ
Привычка винить себя за "лень"
Решала, который не решает: что Антонио Дамасио понял про руководителей ещё в 1994-м
Последние годы в IT-командах регулярно встречаю один и тот же паттерн - у техлидов и различных руководителей самого среднего звена.Назову его Геннадий. Техлид. В команде за глаза зовут «Ещё Подумаем». Восьмой год в роли. Выбор фреймворка - две недели. Приоритеты спринта - три встречи. Даже «куда идём обедать командой» превращается в опрос в чате.Геннадий - человек, который всегда знал, как надо. Уверенный. С позицией. Решал сам - это было его.Перестало работать.HR считает его выгоревшим, отправляет в отпуск. Он возвращается посвежевшим - ничего не меняется. Вопросы продолжают висеть.
Нейробиология воображения: мозг использует одни и те же нейронные коды для зрения и мысленной визуализации
Мысленная визуализация задействует те же сенсорные нейронные коды, что и физическое зрительное восприятие. Это открытие дает ключ к пониманию механизмов воображения и открывает новые пути для архитектур искусственного интеллекта.
Для создания AGI нам нужно сделать шаг назад
Современные языковые модели демонстрируют отличные способности к рассуждению, но при этом остаются инструментами. Уинструмента нет выбора.
Опубликован высокодетализированный атлас развития человеческого мозга
Ученые из Университета Джонса Хопкинса опубликовали беспрецедентный клеточный атлас развивающегося неокортекса, объединив данные почти 200 независимых исследований. Медиа уже успели окрестить это «расшифровкой исходного кода разума». Но давайте будем техно-реалистами и включим математику.В атласе проанализировано 30 миллионов клеток. Звучит масштабно, пока мы не вспомним, что человеческий мозг состоит примерно из 170 миллиардов. 30 миллионов — это жалкие 0,017%. Мы не «взломали Матрицу» и не создали полную 3D-модель нашего процессора.
Ясновидение и шаманизм уйдут в прошлое: ученые смотрят видео напрямую из мозга мыши
Исследователи совершили прорыв в нейробиологии, успешно реконструировав динамичное видео исключительно по активности клеток зрительной коры мыши. Пока животные смотрели черно-белые ролики со спортивной гимнастикой и рестлингом, алгоритм считывал вспышки кальция в восьми тысячах нейронов и покадрово восстанавливал увиденное. Технология достигла беспрецедентной точности: на итоговых кадрах можно различить силуэты людей и контуры предметов. Это приближает науку к пониманию того, как именно мозг искажает физическую реальность.Реконструкция видео из активности зрительной коры мыши
Цифровая муха сделала первый шаг: как Eon Systems загрузил биологический мозг в симуляцию и почему на очереди — человек
Сегодня технологический мир обсуждает не очередную большую языковую модель, а микроскопическое насекомое в виртуальной среде. 6 марта 2026 года стартап из Сан-Франциско Eon Systems объявил о создании первой в мире полноценной эмуляции мозга плодовой мушки (Drosophila melanogaster), подключенной к физически симулированному телу. Загруженный в компьютер коннектом из 125 тысяч нейронов и 50 миллионов синапсов начал самостоятельно управлять виртуальным телом в гравитационной среде, совершая осмысленные движения — от ходьбы до умывания — без единой строчки кода, предписывающей ему, как именно нужно двигаться.
Прокрастинация — это не лень. Как мозг защищает нас от сложных задач
1. Введение: Почему прокрастинация — это не леньНаверняка вам знакомо это состояние. Висит важная, но объемная задача — например, нужно спроектировать структуру нового обучающего курса, разобраться с неочевидной ошибкой в коде на Python или наконец-то переписать бэкенд на FastAPI. Вы садитесь за монитор, наливаете кофе, открываете нужные вкладки... и спустя два часа обнаруживаете себя за чтением случайной статьи на Википедии или просмотром роликов на YouTube.
