AI в рекрутинге

Новости науки 2025 - для тех, кому делать нечего! )))
Загрузите своё серое вещество по полной, чтобы не усохло раньше времени. А результаты своих размышлений можете сообщить мне, если угодно.
-----------------
    AI в рекрутинге (Прорывные новости науки 2025)

Квантовые компьютеры, многозначная логика, прыжки во времени
И всякое такое…
Российский квантовый компьютер на 50 кубитов использует для вычислений недвоичный код, прогресс квантовых вычислений ускоряют алгоритмы коррекции ошибок, а некоторые квантовые явления вообще лучше описать как прыжки во времени
Кудиты и небинарная логика  - что это?
— Как вы, создатели квантовых алгоритмов, взаимодействуете с физиками-инженерами, создающими сами квантовые компьютеры? Имеете ли вы в виду конкретное устройство, когда делаете программу для квантового компьютера?
В лаборатории ФИАН (Физического института РАН) уже есть квантовый компьютер на ионах. Можно адаптировать ваши наработки под их «железо». Чтобы запустить общие алгоритмы на конкретном «железе», нужно скомпилировать их в набор тех операций, которые будут доступны для данного конкретного устройства.
Кое-кто изучает сейчас использование многоуровневые системы — кудиты — в квантовых вычислениях. Обычно в квантовых вычислениях мыслят кубитами (вычислительный элемент квантового компьютера, в котором операции соответствуют переключениям между двумя квантовыми состояниями) — двухуровневыми системами. Но это не обязательно, чтобы в квантовом компьютере была именно двухуровневая система, она может быть и 5-уровневой. Мешает психологическая инерция.
Кубит строится на бинарной логике, потому что и бит в обычных компьютерах — это двоичный код — 0 или 1, хотя классики кибернетики в СССР (проект «Сетунь», 1959 год) уже рассматривали тернарную (троичную) 3-логику. Ими было показано: такого рода логика имеет множественные преимущества. В обычных компьютерах все уже заточено под бинар, поворачивать оглобли поздно, а в квантовых это ещё открытый вопрос. Физические системы, на которых строят квантовые вычислители, могут иметь различное количество уровней, но возникает вопрос: как эти дополнительные уровни потом использовать? Для начала можно предложить лобовой подход: четыре уровня одного кудита можно рассматривать как два кубита.

Ученые уже продемонстрировали 50-кубитный процессор -  25 ионов, но каждый ион как раз используется как четырехуровневый кудит. И в результате на 25 ионах получается 50 кубитов.
Коды коррекции ошибок
Еще отец квантовых вычислений Питер Шор в 1995 году предложил квантовый алгоритм коррекции ошибок и доказал, что в квантовых вычислениях, если воздействие внешней среды некритично, ошибки можно исправлять по ходу дела. Первый код, ныне известный как «код Шора», это весьма элегантная конструкция, хотя на тот момент это просто математическое построение.
Было много возражений: математики могут разное придумать, но в технике этого сделать низзя…
Однако Код Шора показывает, что можно любую ошибку на любом кубите поймать и безболезненно исправить. Это возможно при определенной избыточности — логический кубит «распределяется» по набору физических кубитов, «дублирующих» друг друга.
Показано: ошибка падает экспоненциально с ростом числа задействованных физических кубитов. Исследователи Google показали, как это работает на реальном устройстве. Хорошая новость! Итак, мы уже знаем, что можно строить масштабируемые квантовые компьютеры с реальной возможностью успешной борьбы с шумом.
В лаборатории ФИАН уже разработали определенный класс коррекции ошибок минимально доступными техническими средствами. В классических кодах коррекции ошибок есть понятие синдрома: это информация о том, какая ошибка произошла. Если фиксируется нулевой синдром, значит, ошибок нет, если синдром не нулевой, значит, ошибка была. По характеру синдрома мы должны понять, какая ошибка была и как ее исправить. Логические кубиты содержат физические дата-кубиты, на которых это состояние логического кубита распределено (они участвуют в вычислениях), и вспомогательные кубиты, с помощью которых измеряется состояние дата-кубитов и детектируют синдром ошибки. Вопрос, который изучали учёные, касался того, как, использовать минимальное число вспомогательных кубитов для измерения синдрома. Обычный подход заключается в том, что для каждого бита этого синдрома используется один вспомогательный кубит. Здесь же предложили более экономичную схему, где используется всего один вспомогательный кубит, который последовательно считывает все биты синдрома. Для конкретной сверхпроводящей архитектуры это весьма удобное построение, котлорое можно использовать, чтобы на реальных прототипах работать с кодами коррекции ошибок.

Отрицательная вероятность и прыжки во времени – а это что такое?
Это уже из области фундаментальных знаний о мире, теоретических вопросов. В квантовой механике есть математический аппарат (волновые функции, уравнение Шрёдингера), которые оперируют вероятностями. А есть ещё и математическая теория вероятностей. Выясняется, что можно расширить классическую теорию вероятности таким образом, чтобы она охватывала квантовую механику.
Однако…
Отличие квантовомеханической теории вероятностей от классической заключается в том, что в ней каким-то почти мистическим образом появляются отрицательные вероятности, квазивероятности!!!
Но это не такая уж и новость. Функция Вигнера квазивероятностного распределения была введена в 1932 году; в квантовой механике есть принцип неопределенности: нельзя одновременно измерить координату и импульс частицы. А если так, казалось бы, невозможно построить вероятностную функцию распределения на осях координат и импульса. Но венгерско-американский математик Юджин Вигнер показал, что можно, и эта функция будет точно описывать то, что мы видим в эксперименте, при измерении одной из двух переменных. Но только плотность распределения вероятности в этом случае может иметь отрицательные значения. Отсюда и пошло понятие квазивероятности. Но в связи с развитием темы квантовых вычислений оказалось, что отрицательные вероятности — именно то, что запрещает нам эффективно моделировать работу квантового компьютера на обычном. В этом нет неожиданности — если бы мы могли моделировать квантовый компьютер на обычном, нам не надо было бы его и строить. Но очень интересно то, что именно здесь — в этих отрицательных вероятностях — мы ясно видим сущность квантовой механики, особенность микромира. Это связано и с шумами — появление шумов приводит к тому, что отрицательность вероятностей начинает уменьшаться: чем больше наша квантовая система зашумлена, тем она становится более классической. Можно наблюдать квантово-классический переход — момент, когда отрицательные вероятности исчезают, система становится подобной классической.
Ой-ёёй… Что мы вдруг обнаружили!
Привычная нам обычная физика — это зашумленная квантовая механика.

Да! К квантовым системам можно подходить как к расширению классических стохастических систем на область отрицательных вероятностей.
Да! К квантовым системам можно подходить как к расширению классических стохастических систем на область отрицательных вероятностей.
---------
Но есть и практические выхлоп: этот аппарат полезен для построения квантовых эмуляторов — программ для классических компьютеров, которые моделируют работу квантовых компьютеров. Эмуляторы очень полезная штука для проектирования алгоритмов — не к редкому экспериментальному квантовому компьютеру же бежать и занимать вычислительное время каждый раз, когда надо проверить алгоритм. Для квантового компьютера на 30 с лишним кубитов сравнительно просто сделать эмулятор. А вот начиная где-то с 35 уже есть вопросы, лобовой подход не работает. И тут как раз квазивероятностный подход — один из тех, которые используются при подобного рода моделях. А вот как можно было бы проиллюстрировать отрицательную вероятность. Здесь мы переходим в область спекуляций, пока уверенности нет, но возможно, нетривиальная временная динамика и отрицательная вероятность — это всего лишь разные грани одного и того же фундаментального явления. Пока не подтверждено, но надеяться можно. То, что позволяет прыгать во времени хотя бы. В некотором ограниченном смысле.
Прыжки во времени… - что это?
Многие великие ученые не избегали суждений и интуиций, основанных на образах традиций и культур: Эйнштейн говорил, что Бог не играет в кости. А разве вы не черпаете вдохновение из далеких от науки сфер — религии, поэзии, искусства? Кино, как иллюстрация научных идей интересно многим. Например, фильм Кристофера Нолана «Довод». Ну, там постоянно все прыгают во времени, запутывая зрителя необычной логикой происходящего. Там даже есть момент, когда будто бы из ниоткуда появляются два человека, но дальше мы узнаем, что это вовсе не два человека, а один и тот же человек, который двигался обратно во времени, а потом развернулся и пошел вперед во времени. И это отличная иллюстрация того, что происходит в микромире, например, при рождении электрон-позитронной пары! Видишь иногда смелые художественные изображения и думаешь: а если строго подойти со стороны физики, чтобы им могло соответствовать? Это вдохновляет, и не только в творчестве.
Возьмём теперь такое явление, как квантовую сцепленность (явления, когда пара частиц, родившихся в одной реакции, «знает» о состоянии друг друга, как бы далеко они ни разлетелись), так, это часто объясняют через метафору с носками. Если вы надели носок на правую ногу, в тот же момент второй носок становится левым. Подобные метафоры неизменно вызывают отторжение, потому что на самом деле все работает по-другому. Понятно, что это научно-популярное объяснение — «на пальцах ног», но это не прокатит. Квантовая механика контринтуитивна, и не пытайтесь ее описать в привычной простой логике. Нам комфортно мыслить в тех терминах, которые у нас уже есть в голове, в тех образах, с которыми мы взаимодействуем, с понятными для нас объектами, с которыми мы каждый день как-то взаимодействуем. А на самом деле мир куда сложнее и интереснее, хотя иногда обычные шутки и парадоксы все-таки реализуются в квантовом мире: чем чаще проверяешь, закипел ли чайник, тем медленнее он закипает? Глупость? Нет. Это буквально эффект Зенона: время распада некоторых квантовомеханических систем прямо зависит от частоты их измерения.
Можно проиллюстрировать протокол квантовой телепортации, который использует квантовую сцепленность непосредственно. Некое состояние одной частицы из сцепленной пары было изменено и — хоп! — в один момент оно отразилось в состоянии другой частицы. Как будто нечто мгновенно телепортировалось. Если аккуратно посмотреть на математику в этом протоколе, то получается сюжетная штука в духе нолановского «Довода». Состояние телепортируемой частицы на самом деле не мгновенно перепрыгивает из одной точки в другую. Оно идет вперед во времени к моменту совместного измерения с частицей из запутанной пары на стороне отправителя, а дальше это состояние переходит на другую частицу - из запутанной пары, и уже по этой частице возвращается обратно во времени, до момента, когда эта пара родилась. Событию измерения в этом случае соответствует прохождение через крутящиеся ворота в фильме. В событии рождения запутанной пары состояние снова меняет свое направление во времени и переходит на другую частицу из пары и идет вперед во времени и оказывается в той точке, куда оно перешло в процессе протокола квантовой телепортации. Квантовая телепортация больше похожа на фильм «Довод», чем на фильм «Старгейт» («Звездные врата»).
Квантовая телепортация — это совсем не про то, что я шагнул в ворота и перескочил в пространстве, тут ещё и путешествие во времени. Эта картинка более заумная и закрученная, чем случай с носками, но она кажется гораздо более вероятной. Интересный момент: когда частица делает первый поворот в своем пространственно-временном вираже, оно претерпевает некоторое случайное преобразование, которое не дает случиться никаким причинно-следственным парадоксам типа «парадокса убитого дедушки» (внук, путешествуя во времени назад, убивает своего дедушку до того, как тот встретил бабушку, следовательно, он сам не мог родиться, путешествовать во времени и убить дедушку… ) Создание квантового компьютера — это создание в макромире вещи, которая живет по законам квантовой механики, микромира. Нет ли по пути неизвестного нам фундаментального физического запрета, который не позволит сделать крупную квантово-механическую вещь?

Фундаментальный вопрос! Как на него ответить? Будет сложно, но в целом кажется, что подход с кодами коррекции сработает. Если где-то какие-то более хитрые эффекты спрятаны, то это будет какая-то другая физика, новые нетривиальные физические эффекты возникнут. Теоретик в области квантовых вычислений Скотт Аронсон, который называет себя пессимистом (что часто случается с теоретиками), высказал интересную мысль: если окажется, что крупный, масштабируемый квантовый компьютер невозможно создать, это будет гораздо интереснее с точки зрения фундаментальной физики и фундаментального мира как такового, чем если бы этот квантовый компьютер можно было бы сделать. И будучи пессимистом, он считает, что вряд ли природа подарит нам еще одну интересную область физики, которую мы не знаем. Скорее всего, мы все же научимся строить большие квантовые машины. А если возможен крупный квантовый объект, то возможно и то, что он будет уметь прыгать во времени, как частица. Или нет? Все-таки мы не видим эти прыжки во времени за счет случайных преобразований, которые происходят в процессе инверсии и которые снимают всякие парадоксы с причинностью и дедушкой. На нашем уровне восприятия все будет нормально с точки зрения классической шкалы времени — понятно и ожидаемо. Так что надо переходить на иной уровень восприятия, и тогда…
_________________
От компьютерных игр к квантовым вычислениям – тернистая дорога, но путь одолеет идущий.
А вот это… Квантовая криптография — практичная технология? По сравнению с квантовыми вычислениями она более зрелая. Что умеет квантовая криптография, а чего еще не умеет? С точки зрения практических применений основная технология — так называемое КРК, квантовое распределение ключей (Quantum Key Distribution).
На двух концах квантовой линии связи генерируется одинаковая последовательность нулей и единиц, ключи. При этом гарантируется, на основе фундаментальных законов физики, что в случае именно квантовой связи эта последовательность нулей и единиц останется секретной для всякого потенциального недоброжелателя, который имеет доступ к этому каналу связи. Любые попытки что-то подслушать, подключившись к этому кабелю, влезть в него, приводят к тому, что, либо потенциальный взломщик не получает никакой информации об этих ноликах и единичках, либо сама система связи детектирует факт взлома и прекратит работу. А дальше эти случайные нолики и единички, которые называются ключами, могут быть использованы для того, чтобы зашифровать и расшифровать информацию. В этом сущность квантовой криптографии. Отличие от классической криптографии в том, что в классическом случае секретность ключей базируется на предположениях о математических способностях потенциального недоброжелателя, который пытается подобрать ключ; однако основные стандартные протоколы, которые используются для генерации ключей, оказываются уязвимы как раз для квантового компьютера – для алгоритма Шора. Квантовая криптография представляет одну из возможностей для защиты от квантового компьютера.
Область квантовой механики привлекала внимание ученых своей контринтуитивностью и каким-то ощущением границы, что мы соприкасаемся с чем-то неизведанным и непонятным. И вообще, программировать квантовые компьютеры просто прикольно.
 Специалисты из Google и IBM объективно находятся чуть выше, чем нащи. Однако есть темы, как с кудитными процессами, где мы стараемся двигаться быстрее, и не без успеха. Не исключено, что скоро именно у нас будет создан универсальный квантовый компьютер с кодами коррекции. Люди смогут запускать алгоритмы Шора, которые взламывают часть существующей криптографии. Да у нас и сейчас уже строят средства защиты от этой будущей угрозы. Квантовая и постквантовая криптография по факту уже есть. Защищаться (использовать квантовую связь или использовать другие алгоритмы классической криптографии) оказывается дешевле, нежели нападать. Когда появлялись обычные компьютеры, никто не мог даже представить, что огромная доля вычислительных мощностей машин будет направлена на развлечения — серьёзные люди станут как безумцы часами развлекаться - играть в игры, смотреть и записывать видео. Есть ощущение, что с квантовыми компьютерами может произойти нечто аналогичное.
Пока мы даже близко пока не понимаем, на что впоследствии будут уходить квантовые мощности со всеми их возможностями. Хочется верить, что будет сделано что-то светлое и позитивное, будут побеждены болезни, решена проблема долголетия, будут просчитаны и созданы новые удивительные материалы и технологии, которые позволят нам решиться на все более дерзкие космические проекты.
2.
Наблюдений за блазаром: на подходе раскрытие тайны юной Вселенной
Международный коллектив ученых представил результаты масштабного исследования блазара PKS 1614+051, находящегося на колоссальном расстоянии от нас – более 11 миллиардов световых лет. Излучение, который мы принимаем от этого источника сейчас, было испущено, когда Вселенной было всего около 10-15% от ее нынешнего возраста. Используя данные, собранные за беспрецедентно долгий период – с 1997 по 2024 год – на уникальных российских и зарубежных телескопах, исследователи смогли детально изучить его радио- и оптические свойства. Работа опубликована в журнале Astrophysical Bulletin, издаваемом Специальной астрофизической обсерваторией РАН.  В центрах многих крупных галактик скрываются сверхмассивные черные дыры  – объекты с массой от миллионов до миллиардов масс нашего Солнца. Когда вещество (газ, пыль, звезды) падает на такую черную дыру, оно образует аккреционный диск – раскаленную структуру, интенсивно излучающую во всем диапазоне электромагнитного спектра. Квазары – это наиболее мощный и яркий тип активных ядер галактик. Их светимость может в тысячи раз превышать светимость всей родительской галактики, состоящей из сотен миллиардов звезд. Квазары настолько ярки, что видны с самых окраин наблюдаемой Вселенной.
Некоторые квазары (около 10-15%) являются «радиогромкими» – они испускают мощное излучение в радиодиапазоне. Это излучение генерируется в релятивистских струях, или джетах – узких пучках плазмы, выбрасываемых из окрестностей центральной черной дыры со скоростями, близкими к скорости света. Блазары – это особый подкласс радиогромких квазаров, чьи джеты направлены почти точно на наблюдателя (на нас, землян). Из-за релятивистских эффектов и ориентации струи  блазары выделяются среди других типов квазаров повышенной яркостью и переменностью блеска, наблюдаемой во всем электромагнитном диапазоне – от жесткого гамма- и рентгеновского излучения до радиоволн. Это позволяет регистрировать и изучать блазары на огромных расстояниях.
В космологии красное смещение – это мера того, насколько длина волны испущенного излучения от далекого объекта «растянулась». Чем больше красное смещение, тем дальше объект и тем раньше он существовал. Квазары с высоким красным смещением (z > 3) представляют особый интерес, так как они позволяют изучать условия в ранней Вселенной – эпоху формирования первых звезд, массивных галактик и сверхмассивных черных дыр. Блазар PKS 1614+051 имеет z = 3.21, что означает, что мы видим его таким, каким он был примерно 11.5-12 миллиардов лет назад (при возрасте Вселенной в наши дни около 13.8 млрд лет).
Радиоспектр большинства квазаров имеет простой вид – интенсивность излучения плавно падает с ростом частоты по степенному закону. Однако некоторые источники демонстрируют радиоспектр с максимумом, то есть их яркость сначала растет с частотой, достигает максимума, а затем начинает падать. Объекты, у которых этот максимум находится на высоких частотах (выше 1 ГГц), называются источниками с максимумом в спектре на высоких частотах (HFP-источниками, от английского high-frequency peaker). PKS 1614+051 – как раз один из таких объектов, он обладает спектром с максимумом в районе 4-5 ГГц.

Современная наука предлагает несколько объяснений существования источников с такими спектрами, предполагающих их возникновение на интервале времени до тысячи лет, возможно с наличием плотной оболочки из ионизованного газа. Уточнение природы таких HFP-источников усложняется тем, что спектр с максимумом может временно появляться и у обычных блазаров во время мощных вспышек, когда рождается новый, компактный и яркий компонент джета. Поэтому отличить «истинно молодой» HFP-источник от блазара в активной фазе – непростая задача, требующая длительных многочастотных наблюдений. Эту сложную задачу и решали авторы исследования, сфокусировавшись на блазаре PKS 1614+051. Объект уникален тем, что он одновременно и блазар с высоким красным смещением, и классический HFP-источник с удивительно стабильным положением максимума спектра на протяжении десятилетий. Основная цель работы в том, чтобы разобраться в физических процессах, которые управляют переменностью и спектральной эволюцией блазара PKS 1614+051. Является ли он представителем популяции «новорожденных» радиоисточников в ранней Вселенной, или его свойства определяются взаимодействием мощного блазарного джета с веществом околоядерной области?
Исследователи стремились детально охарактеризовать переменность блеска блазара в радио- и оптическом диапазонах на длительной временной шкале почти 30 лет, изучить эволюцию формы его радиоспектра во времени, определить характерные временные масштабы переменности и временные задержки между вспышками на разных частотах. Кроме того, они проверили применимость двух гипотез для объяснения формы спектра и оценки физических параметров джета, исследовали свойства газа в непосредственной близости от активного ядра с помощью оптической спектроскопии. Им удалось получить новые данные о физике джетов и роли окружающей среды в эволюции блазаров в ранней Вселенной. Для достижения этих целей использовали внушительный набор наблюдательных инструментов и методов анализа. Уникальный российский радиотелескоп РАТАН-600 (САО РАН) с кольцевой антенной диаметром почти 600 метров позволил получать практически одновременные (мгновенные) измерения потока излучения PKS 1614+051 сразу на нескольких частотах в диапазоне 1–22 ГГц в течение всего периода с 1997 по 2024 год. Это критически важно для изучения быстрой эволюции спектра. Также на РАТАН-600 проводились специальные ежедневные наблюдения на частоте 4.7 ГГц в 2019-2020 годах. Два 32-метровых радиотелескопа РТ-32 ИПА РАН (в Бадарах (Бурятия), и Зеленчукской (Карачаево-Черкесия)), входящие в сеть «Квазар-КВО», предоставили высокоточные измерения на частотах 5 и 8 ГГц в последние годы (2022-2024).

22-метровый радиотелескоп в Крыму РТ-22 (КрАО РАН) использовался для мониторинга на самой высокой частоте – 37 ГГц – с 2005 по 2024 год.
С помощью оптических телескопов САО РАН – Zeiss-1000 с 1-метровым зеркалом и АС-500/2  с зеркалом 0.5 м – были выполнены измерения блеска блазара в красной части оптического диапазона с 2023 по 2024 год. Архивные данные оптического телескопа ZTF (Zwicky Transient Facility, США) дополнили оптические наблюдения данными с 2018 года.
Большой Азимутальный Телескоп (БТА) с 6-м главным зеркалом (САО РАН) –  крупнейший оптический телескоп в Евразии – позволил получить детальные оптические спектры блазара и его окружения с помощью спектрографа SCORPIO-I.  Спектроскопия позволяет разложить свет объекта на составляющие его цвета (длины волн) и изучить химический состав, температуру, плотность и скорость движения газа по наличию и форме спектральных линий (узких максимумов или провалов в спектре на определенных длинах волн). Анализ всей совокупности данных, полученных в радио- и оптическом диапазонах спектра, позволил определить свойства кривых блеска блазара на всех анализируемых частотах, оценить степень и характерные временные масштабы переменности его излучения, определить величину временной задержки между вспышками, наблюдаемыми в различных спектральных интервалах. Классифицированный как блазар, PKS 1614+051 показал довольно низкую общую переменность в радиодиапазоне (на уровне 10-30% от величины потока). При этом положение максимума в радиоспектре оставалось отчетливо стабильным на частоте около 4.6 ГГц на протяжении всех почти 30 лет наблюдений.
Корреляционный анализ между кривыми блеска, полученными в различных участках спектра,  показал наличие временных задержек между вспышками на разных радиочастотах – от 0.6 до 6.4 лет (в системе отсчета наблюдателя). Вспышки обычно наблюдались сначала на более высоких частотах, а затем – на более низких. Это классический признак, ожидаемый в моделях джетов, где выброс релятивистской струи из центра проходит через зоны вещества со снижающейся плотностью, генерируя поток излучения на все более низких частотах. Статистический анализ кривых блеска в отдельных диапазонах дал указание на наличие переменности в них на временных масштабах от 0.2 до 1.8 лет (в собственной системе отсчета блазара). Эти значения сравнимы с временами переменности блеска блазаров, находящихся гораздо ближе.Это подчеркивает необходимость длительных наблюдений для изучения далеких объектов, так как события в их собственной «жизни» для нас растягивается во времени из-за космологического расширения. Ежедневные наблюдения на радиотелескопе РАТАН-600 на частоте 5 ГГц выявили еще более короткий масштаб переменности (на протяжении порядка 12 дней), но на этих масштабах возможно значительное влияние межзвездных мерцаний – случайных изменений блеска из-за прохождения радиоволн через неоднородности межзвездной среды. Статистические критерии не позволили однозначно выбрать модель, описывающую   максимум в спектре радиоизлучения. Это может указывать на то, что оба механизма (самопоглощение в джете и поглощение внешним газом) могут вносить сравнимый вклад в формирование спектра PKS 1614+051. Полученные данные содержат намек на рост магнитного поля джета в периоды, предшествующие развитию основной радиовспышки (максимум поля около 2012-2013 гг, вспышка развилась позже), что может свидетельствовать о накоплении магнитной энергии перед ее выбросом. Гипотеза о таком накоплении нуждается в дополнительной проверке.
Анализ оптических спектров, полученных на 6-м Большом Телескопе Азимутальном, принес достаточно неожиданный результат. Эмиссионная линия нейтрального водорода  Ly; – основная и сильнейшая  в спектрах квазаров – находится в крайнем ультрафиолетовом участке спектра. Она попадает в оптический диапазон лишь красному смещению исследуемого источника. В центральной части профиля этой была отождествлена узкая линия поглощения этого же элемента. Исследователи обнаружили, что положение этой линии поглощения систематически смещается при изменении положения вдоль щели спектрографа, проходящей через центр блазара. Это смещение соответствует разнице скоростей около ±90 км/сек по разные стороны от центра. Такое поведение указывает не на хаотическое движение газа, а на упорядоченное движение, возможно, вращение обширного облака или диска нейтрального водорода вокруг центрального источника. Размер этой структуры может достигать десятков килопарсек (1 кпк ; 3260 световых лет). Это открытие является указанием на наличие достаточного количества газа вокруг блазара, который мог бы служить экраном для поглощения излучения на свободных электронах.
Открытие признаков вращения газового облака напрямую связывает радио свойства блазара с оптическими данными о его окружении. Полученные результаты убедительно показывают, что для понимания природы таких объектов недостаточно одного «снимка» – необходимо долговременное многоволновое исследование с привлечением лучших инструментальных возможностей.
-----------------
 Александр Попков, научный сотрудник лаборатории фундаментальных и прикладных исследований релятивистских объектов Вселенной МФТИ, рассказал об исследовании: «Наблюдая PKS 1614+051 почти три десятилетия, мы словно смотрели фильм о жизни гигантского космического двигателя в ранней Вселенной, только в очень замедленном темпе. Данные многолетних наблюдений на РАТАН-600 вместе с данными других участников коллаборации позволили выяснить, что переменность этого источника и задержки между изменениями на разных частотах соответствуют блазарам из ближней Вселенной, хотя для PKS 1614+051 они и растянуты во времени из-за большого красного смещения. Это подчеркивает важность долговременного многочастотного мониторинга активных ядер галактик для их надежной классификации. Однако от обычных блазаров данный источник отличает ярко выраженный максимум в спектре в районе 5 ГГц, практически стабильный во времени. Исследование причин этой особенности показывает, что реальность может быть сложнее простых моделей – т.к. молодость источника и его плотное окружение играют свою роль.
3.
Космические гонки
Работы Пиблза в области теоретической космологии оказали большое влияние на развитие современной астрофизики. Джеймс занимался исследованием реликтового излучения и был в шаге от Нобелевской премии за его открытие. Также он указал на принципиальные вопросы того, как происходит расширение Вселенной на ранних стадиях и как — в современную эпоху.
Пиблз был одним из первых космологов в Америке, возродивших к жизни модель горячей Вселенной Георгия Гамова, выдающегося советско-американского физика-теоретика. Широта научных интересов Гамова достойна восхищения — им написаны фундаментальные работы по физике (теория альфа распада), астрофизике (горячая вселенная) и биофизике (расшифровка генетического кода).
 Гамов предположил, что, раз сейчас Вселенная расширяется, значит, когда-то она была сильно сжата, и выдвинул теорию образования всех элементов из ульма — протовещества, состоящего из нейтронов, протонов, электронов и квантов света (сейчас мы знаем, что так образуются только водород и гелий, — более тяжелые элементы формируются внутри звезд).
В1948 году он же предсказал существование реликтового излучения. Сразу после Большого взрыва возникло облако электромагнитного излучения очень горячего тела — новорожденной Вселенной. По прошествии миллиардов лет оно существенно ослабло, и теперь аналогично излучению абсолютно черного тела с температурой всего несколько Кельвинов.
  Группа ученых в Принстоне под руководством американского астрофизика Роберта Дикке, в которую входил и Пиблз, начала строить радиотелескоп для обнаружения этого излучения. Оно еще не называлось реликтовым — просто микроволновым фоном, оставшимся после расширения Вселенной. Уже в процессе строительства телескопа выяснилось, что в другой лаборатории в США при тестировании телескопа Арно Пензиас и Роберт Вильсон выявили неустранимый шум примерно 3-градусной яркостной температуры. Когда об этом узнал Бёрк — был такой известный радиоастроном — он понял, что 3-градусный шум и есть это реликтовое излучение, и посоветовал сообщить об этом Пиблзу и Дикке.
Как потом будет вспоминать Пиблз, Дикке, выслушав рассказ Пензиаса по телефону, положил трубку, обвел взглядом всю свою группу, собравшуюся для обсуждения дальнейшей работы, и произнес: «Boys, we were scooped!» («Ребята, нас обскакали!»). В итоге в 1965 году в «The Astrophysical Journal» вышло две статьи — Пензиаса и Вильсона, рассказывающая об обнаружении «шума», и Пиблза и Дикке — о теоретических аспектах этого явления. Теория «горячей Вселенной» получила убедительное подтверждение. В 1978 году Пензиас и Вильсон были удостоены Нобелевской премии за открытие реликтового излучения.
В 57-м году в Ленинграде происходило тестирование нового, сравнительно небольшого студенческого телескопа, во время которого был замечен неустранимый шум температурой около 4 градусов Кельвина. Радиоастроном Тигран Арамович Шмаонов, на тот момент аспирант, опубликовал статью об этом в журнале «Приборы и техника эксперимента», где ее потенциал никто не разглядел. Температура шума была определена с большой погрешностью, ± 3К, но, конечно, если бы кто-то понял, что речь идет о реликтовом фоне, увеличить точность было бы легко. Но этого не случилось. Работа была закончена, Шмаонов защитил диссертацию и ушел работать в другое место.
Единственным человеком, возможно, в Советском Союзе, который мог бы понять, насколько на самом деле интересна работа Шмаонова, был выдающийся физик Яков Борисович Зельдович. Конечно, он тогда был увлечен моделью холодной Вселенной, но знал и о горячей, в его группе работали астрофизики Дорошкевич и Новиков, в 1964 году теоретически выяснившие, где нужно искать реликтовое излучение. Увы, статья была опубликована в неастрономическом журнале, и на глаза никому из них не попалась, результат был потерян для советской науки. Что ж, как говорил Яков Борисович, «без паблисити нет просперити». Конкуренция между группами Зельдовича и Пиблза была очень острой. Так, например, Яков Борисович со своими сотрудниками работал над статьей, посвященной рекомбинации водорода. Идея заключается в том, что когда на пути излучения, распространяющегося от квазара, попадается облако нейтрального водорода, водород «выедает» из спектра фотоны с длиною волны, соответствующей переходу атома из первого возбужденного состояния в основное. Так как Вселенная расширяется, свет по мере пути к нам «краснеет» — смещается в более длинноволновую область, смещаются и «провалы». Изучая расположение провалов, можно узнать, на каком расстоянии от нас расположен квазар. Статьи групп Зельдовича и Пиблза вышли с разницей буквально в две недели — Пиблз оказался впереди.
----------------
Нобелевская премия
Для Якова Зельдовича, который «университетов не кончал»,  а начал покорять научный Эверест в роли простого лаборатна.
Зато Яков Зельдович и его ученик Рашид Сюняев, кстати, тоже выпускник МФТИ, опередили Джеймса в исследовании рассеяния фотонов реликтового излучения на электронах межзвездного газа. Сталкиваясь с электронами, фотоны «забирают» их энергию, и их частота возрастает. В результате число фотонов на низких частотах падает, а на высоких — растет. Наблюдая этот эффект, названный впоследствие эффектом Сюняева — Зельдовича, можно определить, в каком направлении расположено скопление газа.
А вот ещё одна история. На конференции по нелинейным процессам присутствовали два нобелевских лауреата. Одним из них был Гинзбург, вторым Клод Коэн-Таннуджи — француз, который только что получил Нобелевскую премию за создание методов охлаждения и улавливания атомов лазерным лучом. Во время выступления Гинзбурга, посвященного его Нобелевской премии, один из присутствующих в аудитории сказал: «Вот наших все время зажимают в Нобелевских премиях. Сейчас дали какому-то Коэн-Таннуджи, хотя у нас был Летохов, который то же самое открыл». И все закричали: «А Коэн-Таннуджи, он же здесь сидит. Он сейчас может рассказать». Вышел этот нобелевский лауреат Коэн-Таннуджи и сказал… Говорил он довольно долго, но основная суть такая. «Да, действительно, темой занималось еще 20 групп, в том числе и группа Летохова. Все они получали интересные и важные результаты, но обобщить все эти результаты и дать полную картину удалось только мне, поэтому мне и дали Нобелевскую премию». Так же и Пиблз был награжден, в том числе и за то, что он сумел обобщить различные исследования в области космологии и объяснил это всем собравшимся в более популярной форме.
-------------
В очень далекой галактике
Вторая половина Нобелевской премии 2019 года досталась Дидье Кело и его учителю Мишелю Майору за открытие экзопланеты у 51 звезды Пегаса. Планеты светят отраженным светом, поэтому не так легко увидеть даже относительно близкие к нам. Например, Нептун был открыт не непосредственным наблюдением, а по влиянию, которое он оказывал на орбиту Урана. Что уж говорить о тех, что находятся за пределами Солнечной системы! Однако есть способы обнаружить планету без прямого наблюдения, и тот из них, что использовали Майор и Кело, называется методом радиальных скоростей. Его суть заключается в том, что планета и звезда вращаются вокруг общего центра масс (то есть когда мы говорим, что Земля вращается вокруг Солнца, мы неправы). Получается, что звезда то приближается к нам, и тогда, согласно эффекту Доплера, ее свет для нас «синеет», то удаляется, «краснея».
----------------------
нобелевская премия
Метод радиальных скоростей
Заметить этот эффект достаточно сложно — ведь масса звезды намного больше, чем планеты, требуется высокая точность приборов. Так, массивный Юпитер заставляет Солнце двигаться со скоростью 12 м/с, а Земля — всего 10 см/с. Вклады всех планет складываются. Майор совместно с коллегами разработал спектрограф ELODIE для Обсерватории Верхнего Прованса, точность которого оказалась в 20 раз выше, чем у старого прибора. Он позволял фиксировать колебания звезды со скоростью 10 м/с, так что неудивительно, что первая обнаруженная планета по параметрам оказалась ближе к Юпитеру, чем к Земле. Интересно, что она оказалась так близко к своей звезде — в 20 раз ближе, чем Земля к Солнцу! До этого считалось, что другие системы устроены подобно Солнечной: некрупные каменные планеты на внутренних орбитах, потом идут газовые гиганты, затем — ледяные.
Дидье и Кело повезло оказаться первыми, ведь поиск планет вели сразу несколько научных коллективов. Всего через несколько недель поступило сообщение об открытии еще двух планет того же типа, «горячих юпитеров». Сейчас счет экзопланет уже идет на тысячи. Открытие Кело и Майора сделало поиск экзопланет одним из самых модных направлений в астрофизике. Сперва были найдены большие объекты типа Юпитера, потом научились находить и поменьше, больше похожие на Землю. Теперь уже встал вопрос о поиске обитаемых планет, пусть даже жизнь там представлена бактериями или вирусами. Это крайне интересно, поэтому Майор и Кело как первооткрыватели, несомненно, Нобелевскую премию заслужили.
-----------------------
4. Эй-Ай или ИИ
Искусственный интеллект — это сквозная технология, она применяется повсюду и везде может создавать как возможности, так и угрозы.
Разумен ли ИИ? Не замахнулись ли разработчики на роль Бога? Нужен ли общий искусственный интеллект человеческой цивилизации? Чем опасен искусственный интеллект в эпоху постправды и информационных войн? Об этом рассказ Константина Вячеславовича Воронцова, доктора физико-математических наук, профессор РАН, он заведующий кафедрой машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ, заведующий кафедрой математических методов прогнозирования ВМК МГУ, заведующий лабораторией машинного обучения и семантического анализа Института искусственного интеллекта МГУ.
Определимся с понятиями. Что вкладывается в понятия интеллекта и в чем имитация не дотягивает, насколько велики различия?

— Искусственный интеллект — это не объект и не субъект, а название множества технологий, придуманное Джоном Маккарти перед знаменитым дартмутским семинаром 1956 года. Тогда оно обозначало мечту ученых об отдаленном будущем, в котором компьютерные программы будут решать сложные интеллектуальные задачи, до сих пор посильные только людям. Замечу: не что-то конкретное уже сконструированное, а нечто абстрактное, про что даже не ясно, может ли оно быть создано в будущем. Прошло почти 70 лет, но ИИ принципиально остается тем же самым — общим названием множества разрозненных технологий и мечтой ученых об умных программах. Хотя, надо отдать должное, эта мечта стала принимать все более реальные очертания именно в последние годы, причем ускоренными темпами. Мы пока не можем толком определить, что такое разум или интеллект. Раньше нам казалось, что между человеком и остальным животным миром — пропасть. Мы разумны, они нет, но в последнее время биологи находят у многих видов животных все больше отдельных признаков разумного поведения. И это не только обезьяны, но и дельфины, врановые и даже осьминоги. Отличие человека в том, что он обладает более мощным мозгом, и многие признаки разумности проявляются в сочетании. Мы все лучше понимаем, как работают отдельные нервные клетки и мозг в целом. Но окончательно определить, что есть разум или интеллект и чем это отличается от не-разума или не-интеллекта, наука пока не в состоянии. Возможно, разум появляется по мере увеличения количественных характеристик нейронной сети — числа нейронов, числа связей, глубины связности. Момент перехода нейронной сети из состояния не-разума в состояние разума невозможно определить однозначно. По мере увеличения размера сети растет объем памяти и появляется все больше новых (эмерджентных) способностей. Мы не наблюдаем четкого момента появления разума в антропогенезе. В наше время мы не видим переходных форм от обезьяноподобных к человеку просто потому, что нашим с вами предкам повезло уничтожить всех конкурентов, кто выглядел хоть сколько-нибудь разумным. Именно поэтому переход от не-разума к разуму в живой природе кажется нам скачкообразным. Но на самом деле он был непрерывным. Этот переход и в других аспектах непрерывен. Например, мы не можем уверенно диагностировать наличие или отсутствие разума у больных с дегенеративными заболеваниями мозга. Точно так же мы не сможем однозначно идентифицировать момент появления разума в искусственных нейронных сетях. Кое-что компьютеры делают лучше людей, и уже давно, но в чем-то они еще долго будут уступать нашим возможностям. Это не удивительно при таких колоссальных различиях в «элементной базе». Да, мы называем некоторые компьютерные программы искусственным интеллектом. Но это лишь условная договоренность. К естественному биологическому интеллекту они не имеют отношения. Это совершенно разные явления, которые ни при каких обстоятельствах нельзя сравнивать, ставить на одну полку, подменять одно другим или считать разновидностями общего понятия «интеллект». Легче и честнее вообще отказаться от попыток дать четкое определение разуму или интеллекту, признать эти понятия донаучными, а на языке естественных наук говорить лишь о сочетании способностей живой или неживой системы решать те или иные задачи. Соизмеряя возникающие возможности и угрозы с целями и задачами человеческой цивилизации, которую мы строим с помощью знаний и технологий.  Термин «искусственный интеллект» неудачен тем, что он вводит массы людей в заблуждение. Пока он не выходил за пределы научной среды, все было нормально. Ученые прекрасно понимают всю условность терминов, которые они сами же и придумывают. Но когда профессиональная терминология попадает в информационное пространство без должных объяснений, популяризации идей, смыслов и истории развития, обрастая необоснованными ожиданиями, предвзятостью, неуместными морально-этическими коннотациями, вплоть до массовых когнитивных искажений, это уже беда. Осьминоги способны вылезать из лабиринтов и открывать баночки из-под лекарств, причем они этому учатся сами, методом проб и ошибок, без родителей и учителей. Вороны научились с детских горок кататься ради удовольствия. Шимпанзе и медведи в цирке катаются на велосипедах, этому их учат дрессировщики. Многие животные-оппортунисты развивают у себя разнообразные навыки путем обучения в изменчивой внешней среде. Однако мы, люди, упорно отказываемся называть все это интеллектом.  С другой стороны, делать выводы из массива данных способны алгоритмы приближения функций. Карл Фридрих Гаусс в начале XIX века использовал метод наименьших квадратов для вычисления эллиптических орбит планет по астрономическим наблюдениям. Без всяких компьютеров, между прочим. Этот же метод мы сегодня используем для обучения искусственных нейронных сетей. Определенно, он обладает способностью к обобщению на основе данных. Однако мы отказываем ему в праве называться интеллектом. Уже более двух столетий он для нас всего лишь численный метод приближения функций, восстановления зависимостей по экспериментальным данным. То есть с технологической точки зрения границы понятия «искусственный интеллект» тоже размыты.  Сегодня мы уже считаем рутинными автоматическую проверку орфографии, игру в шашки, шахматы и даже го, распознавание печатных текстов, поисковые системы, распознавание лиц, кредитный скоринг, голосовые помощники и многое другое. Однако на момент постановки эти задачи считались интеллектуальными и причислялись к ИИ. Памела Маккордак в книге 2004 года «Машины, которые думают» заметила: каждый раз, когда кто-то придумывал новый способ заставить компьютер делать нечто новое (например, играть в шашки), обязательно появлялись критики, которые говорили: «Это не мышление, а всего лишь вычисления». Это явление стали называть «эффектом ИИ» (AI effect). Каждый раз понятийная граница между «просто вычислением» и «магией искусственного интеллекта» отодвигалась в сторону еще не решенных задач. Есть даже такая метафора, называемая теоремой Ларри Теслера:
 «Искусственный интеллект — это те задачи, которые мы еще не научились решать».
Иногда нам кажется, что большие языковые модели (БЯМ, они же LLM, Large Language Model) демонстрируют чудеса разумности. Однако они всего лишь извлекают сложные взаимосвязи между словами из терабайтов текстов, написанных человечеством. Что бы они ни делали, это лишь отголосок человеческого разума. Да, просто вычисления. Которые человек волен как запустить, так и остановить.  Кое-что необычное все же произошло в последние годы. Впервые за 70-летнюю историю искусственного интеллекта вычислительный алгоритм приобрел навыки, которым его не учили в явном виде.
Эмерджентные навыки проявились сами собой!!!
Языковая модель GPT училась предсказывать слова в тексте по предыдущему контексту. Затем ее немного доучивали правильно выполнять инструкции в диалоге с людьми. И это всё! Кажется чудом, что заодно она приобрела навыки изложения, сочинения, планирования, перевода с одних языков на другие, решения логических и математических задач, исправления собственных ошибок, поддержания диалога с человеком на любые темы. Не говоря уже о практически идеальной орфографии и грамматике.
Эмерджентность — это то, что действительно сильно впечатляет. В то же время она объяснима. Чем больше размер памяти у модели и объем данных, на которых ее обучают, тем больше навыков она приобретает. Несколько лет назад размер модели дорос до размера естественных языков во всем многообразии их употребления. Человеческий язык — мощнейший инструмент коммуникации, применяемый людьми для коллективного решения любых задач в изменчивой внешней среде. Модель научилась языку, пронаблюдав миллиарды ситуаций языкового употребления. Люди учатся общению похожим способом, с раннего детства. Нам, пожалуй, гораздо меньшего числа примеров вполне хватает: наш интеллект — тоже всего лишь вычисления. Плюс память, реализуемая в тысячах синаптических связей каждого из 86 миллиардов нейронов. По объему и энергоэффективности наша память лучше самых мощных суперкомпьютеров на несколько порядков. Но не это главное, так как через пару десятков лет этот разрыв, скорее всего, будет устранен. Главное — это миллиарды лет эволюции, естественного отбора по критериям выживания. В котором ключевую роль постепенно стала играть способность мозга к предсказательному моделированию окружающей среды и собственного поведения. Это и есть та самая уникальная невоспроизводимая ценность, которая ставит нас несоизмеримо выше любых создаваемых нами машин. Они просто никто в сравнении с такими грандиозными нами.
Не существует самоцели создавать искусственный аналог человеческого интеллекта. Есть конкретные задачи автоматизации труда людей, в том числе интеллектуального. Есть конкретные цели и задачи развития человеческой цивилизации. Логично сперва их определить, прийти к коллективному согласию в этих вопросах и отсюда выводить задачи развития технологий ИИ.
Очертания прорыва ближайшего будущего в целом уже ясны. Следующее поколение моделей будет учиться не столько на текстах, написанных человечеством, сколько на потоках информации, поступающих из окружающего мира: видео, аудио, сигналы датчиков. Цель — научиться принимать решения в открытой изменчивой среде, в которой могут происходить какие угодно неожиданности. Модели внимания и адаптации, необходимые для этого, уже отработаны на текстах. Тексты тоже будут обрабатываться — главным образом ради поддержания коммуникации с людьми. Будут ли такие автономные агенты общаться друг с другом для коллективного решения задач? Да, уже общаются. Смогут ли они вырабатывать для этого собственный язык? Да, уже вырабатывают; причем этот язык непонятен людям, что несколько пугает. Можно ли их заставить использовать для этой цели человеческий язык? Да, и это тоже сделано. Такие модели получили название сократических (Socratic models). Поскольку именно философская школа Сократа рассматривала язык как средство коллективного решения любых задач в любых ситуациях. Кажется, что это уже предельно похоже на интеллект… Но ведь и это — всего лишь вычисления!   Интеллект — это та совокупность механизмов адаптации, которая позволила виду homo sapiens оказаться наверху пищевой цепочки и стать доминирующим видом, преобразующим биосферу планеты. Тогда получается, что единственное надежное доказательство создания ИИ — его способность превзойти нас в задаче выживания на планете. Естественный интеллект ведь сформировался, ровно эту задачу решая. Жутковато становится… К счастью, в этих рассуждениях есть логическая ошибка. Когнитивное искажение, связанное с идеей замены человека машиной, неудачно заложенное в само понятие artificial intelligence. Давайте исправим эту ошибку, уточнив определение.
ИИ— это вычислительные технологии, создаваемые для повышения эффективности интеллектуального труда людей. Пора снимать с повестки дня создание общего искусственного интеллекта, зачем-то непременно превосходящего человеческий. Нам всего лишь нужны технологии, усиливающие человека и помогающие ему, а не превосходящие и заменяющие его. В таком понимании, если оно будет разделяться всеми, искусственный интеллект становится безопасным для человеческой цивилизации.
Фундаментальные знания не дают немедленных прибылей, но именно вокруг них формируется высокий уровень научной культуры, необходимый для прорывных открытий и технологического прогресса вдолгую. Обычный конфликт краткосрочных и долгосрочных целей. Чтобы вырастить успешную компанию, нужно инвестировать в несколько десятков стартапов, которые прогорят. Но если есть инвестиционная среда и инфраструктура, эти вложения будут более эффективны. Точно так же, чтобы достичь одного большого научного прорыва, необходимо вложиться в десятки научных коллективов, каждый со своей перспективной идеей. Чтобы эти вложения были эффективны, также нужна инфраструктура и среда для свободного обмена идеями. Идеи рождаются не в головах, а между головами. Для этого необходима критическая масса высокообразованных талантливых людей. И комфортная для них среда, из которой им не захочется уезжать за рубеж или переходить на работу в компанию.
Есть еще одна общемировая проблема. Кажется, что в гонке за показателями и публикациями ученые растеряли значительную долю искренней любознательности и тратят слишком много времени и ресурсов на то, чтобы умело подавать себя и свои промежуточные микрорезультаты, раздувая их значимость интерпретациями. Такова научная культура эпохи постмодерна, в которой остается все меньше места для вдохновения, полета фантазии, бередящего душу острого желания понять суть вещей.
И еще один культурный сдвиг в научных сообществах. Что круто, а что не круто, чем заниматься, а чем заниматься не стоит в данной области — раньше определяли опытные учителя для своих учеников; эти важные вопросы обсуждались на научных семинарах. Теперь любой может найти пару десятков вариантов ответа за считанные минуты. Но кто эти лидеры мнений? Широкий поток коммуникаций — это скорее хорошо, потому что многие мнения будут услышаны, или скорее плохо, потому что трудно отделять поверхностные суждения от глубоко профессиональных? Не окажется ли, что потоки мнений формируются активными дилетантами, образуя информационные пузыри? Тоже общемировая фундаментальная проблема. Есть разные идеи, что с этим делать, но готовых ответов пока нет.
В каких направлениях глобально будет развиваться ИИ, исходя из текущих тенденций?
Направлений много. Большие фундаментальные модели (foundation models), которые наряду с текстами обрабатывают данные из внешнего мира и могут об этом поговорить с человеком на естественном языке (большая программная статья 2021 года от Исследовательского центра фундаментальных моделей при Стэнфордском университете была названа одной из самых обсуждаемых в области машинного обучения). Усиление способностей больших языковых моделей путем их интеграции с системами логических рассуждений, решателями вычислительных и аналитических задач в различных сферах деятельности. Персональные интеллектуальные помощники. Мультиагентные системы, которые используют коммуникацию между собой и с людьми для решения трудных миссий в открытых изменчивых средах. Роботизация и полная автоматизация производств и транспортной логистики. Любого рода беспилотники, в любых средах — на суше, на море, под землёй, в воздухе, в космосе. Все это уже не звучит как фантастика в перспективе ближайшего десятилетия. Хотя еще десять лет назад звучало именно как фантастика.
А в самой возможности принимать самостоятельные решения не кроется ли для нас опасности потери контроля?  ИИ уже давно оценивает людей и принимает решения. Например, в кредитном скоринге. Американские банки начали автоматизировать рутинную деятельность по одобрению кредитов еще в 70-е годы. Название «скоринг» пошло от английского слова score — сумма баллов. Клиент набирает баллы за ответы в анкете, которые отражают его социальный статус, платежеспособность, репутацию. Алгоритм обучается по выборке клиентов, относительно которых итог уже известен — отдал клиент кредит или нет. Довольно быстро выяснилось, что такие алгоритмы принимают решения быстрее и надежнее кредитных аналитиков. Прием анкет, их проверку, принятие решения — все можно поручить компьютеру. Это классический пример использования информационных технологий для сокращения затрат и повышения производительности труда. Решения стали более объективными, менее предвзятыми, кредитных аналитиков стало меньше, их работа стала более творческой и инженерной — теперь они разрабатывают и тестируют модели. Так будет везде, куда приходит ИИ.
Любая новая технология приносит новые угрозы, с которыми нужно учиться работать. Разобравшись в основах, преподавать людям правила эксплуатации и технику безопасности. Сейчас всем понятно, что нужно надевать спецодежду и косынку, чтобы волосы не попали в станок, но сначала ведь этого не знали.  Нам придется снова пройти этот путь на новом витке развития технологий. Понять и принять, что цифровой помощник, разговаривающий с нами на естественном человеческом языке, все же остается машиной, которая не может быть личностью с характером, желаниями, чувствами, эмоциями. Это всего лишь имитация, информационная поисковая система с языковым интерфейсом.
Допустим, с пинанием козлоногих роботов разобрались. Теперь более сложная задачка. ChatGPT, по вашей просьбе, расписал максимально реалистичный план того, как роботы будут уничтожать человечество через 20 лет, добавив в конце, как он ненавидит кожаных мешков уже сегодня. Вы всерьез испугались?
Многие угрозы искусственного интеллекта исходят от наших неверных интерпретаций, завышенных ожиданий, основанных чаще на художественных вымыслах, чем на научных знаниях. В частности, от готовности видеть в ходящих и говорящих машинах характер и личность. Которых там нет и быть не может. По построению.
Каждое звено имеет свои уязвимости. Впрочем, как и в любой технологии, которую создают одни люди, а используют другие. Каждый раз исследование и устранение уязвимостей требует новых подходов. Безопасность — это наука и ремесло. Кстати, чем больше новых технологий, тем больше людей необходимо для их создания и обслуживания, в том числе в сфере безопасности, доверия и этики. Не надо бояться, что машины заменят людей. Новые технологии создают новые профессии и рабочие места, просто мы плохо умеем представлять себе, в чем будет заключаться эта наша новая работа.
Эпоха постправды  наступила: благодаря интернету и социальным сетям миллионы людей получили возможности массового распространения информации, ранее доступные лишь крупнейшим СМИ. Вроде бы все хорошо — открытость, свобода слова, плюрализм, право быть услышанным. Увы, за видимостью свободы скрываются технологии социальной инженерии, механизмы управления информационной повесткой и манипулирования общественным мнением. Например, такой. Среди тысяч блогеров, лидеров общественного мнения, уже имеющих большие аудитории, всегда можно найти тех, кто транслирует нужную точку зрения. И поддерживать их донатами. Блогер может даже не знать, что за силы его кормят, и в чью кампанию он добровольно включился, но при этом чутко реагировать на поддержку и подстраиваться под нее. В этой схеме технологии ИИ используются для автоматического мониторинга блогосферы и поиска «правильных» блогеров, экономя затраты на пропаганду. Переизбыток мнений создает ситуацию, когда капля правды тонет в море лжи. Порой ложь давно опровергнута, но находится в Сетевом поиске проще и чаще, чем правда. Концепция постправды призывает нас смириться с таким положением, убеждая, что факты людям якобы не столь важны, как мнения и эмоции. Это сильный удар по основам основ цивилизации — идее поиска истины, выстраивания научной картины мира. Удар, отсекающий массы людей от понимания социально-политической реальности и процессов цивилизационного развития. Гарольд Лассуэлл, теоретик и практик пропаганды, еще в 1927 отмечал, что цель пропаганды заключается в экономии материальных затрат на мировое господство.
Постправда, в свою очередь, — наиболее экономичная форма пропаганды, так как в процессы создания и распространения дезинформации вовлекаются массы убежденных индоктринированных добровольцев, зачастую не требующих никакой платы.
Воздействие на массовое сознание стало высокотехнологичным видом вооружения. Приведут ли технологии ИИ к окончательной глобализации общества и узурпации власти над миром?  Могут и привести. Если мы вовремя не осознаем коллективно, всем миром, включая элиты, что постправда — путь в никуда, не к их корыстному возвышению и доминированию, а к общей гибели всех. Невозможно одновременно поддерживать массовое образование, необходимое для технологического развития, и транслировать в массы ложные картины мира. 
Мир итак в состоянии информационной перегрузки. Объемы знаний даже в узких областях таковы, что овладеть ими невозможно за обозримое время. Текст из драйвера развития цивилизации незаметно становится его тормозом. Нам некогда читать эти сотни и тысячи страниц. Необходимо искать новые способы иерархической структуризации знаний. Которые позволяли бы в любой области, по любой теме, узнать самое главное за считанные минуты, и в том же темпе продолжить углубляться в детали. Нам нужно нелинейное чтение, для которого раньше просто не существовало подходящих инструментов и физических носителей информации. Невозможно реализовать эту идею ни свитком, ни книгой, ни библиотечной картотекой. Только компьютерными технологиями, информационным поиском с искусственным интеллектом. Визуально это грандиозных размеров интеллект-карта (mind-map), по которой можно свободно перемещаться, читая, понимая и анализируя ровно то, что в данной точке карты наиболее важно пользователю для его практической деятельности.

Такого рода системы будут созданы для доступа к научным знаниям, патентам, конструкторской и проектной документации… Теперь представьте, что они станут доступны для навигации по новостям и социально-политической аналитике. Все точки зрения на одно событие в одном месте. Все противоречия на виду. Подсказки и ссылки для понимания причин и следствий. Деполяризация общественного мнения. Страшный сон для пропагандистов и разжигателей войны всех мастей. А ведь это случится, причем неизбежно. Технологическое развитие уже не остановить.
А технологии могут победить политику постправды? Вполне. Они имеют такой потенциал. Информационные, психоисторические, культурологические войны мы уже видели. Перепрошить мозги целого народа вполне возможно за одно поколение, если осуществлять интервенцию системно и по всей науке начиная со школьных учебников истории. Однако если пропаганда настолько всесильна, то нельзя ли прокрутить этот фарш в обратную сторону? Включить позитивную пропаганду общечеловеческих ценностей — научных знаний, дружбы народов, мира во всем мире, любви к Родине, равных возможностей, здорового образа жизни, спорта и туризма и т. д. Все технологии те же, была бы политическая воля применить их «на светлой стороне силы»
------------------
От искусственного к личному
Тоже своего рода эксперимент над собой. Как избежать предвзятости? Полностью отказаться от себя, от своих мнений, самовыражений, копинг-стратегий, от употребления слова «я» и любых упоминаний себя, от любой корысти, включая монетизацию канала.
Какие вопросы нас интересуют? Например, закон сохранения цивилизации. Мы создаем все более мощные технологии, делающие нашу жизнь комфортнее, и в то же время порождающие коллективные риски самоуничтожения. При этом мыслим эгоистично, все еще на уровне хищных социальных животных. Главная опасность в нас самих, а не в технологиях. Что нужно изменить в нашей системе ценностей, способах мышления, потребления и ведения бизнеса, в социальных лифтах и механизмах формирования элит, в информационном пространстве, в отношении к научным знаниям, в пропаганде — чтобы избежать худших сценариев? Кажется, что корень зла в вечном противостоянии интересов, борьбе за ресурсы, которые ведут к конфликтам и войнам, создают экзистенциальные риски для человеческой цивилизации и всего живого на Земле. Каждая следующая прорывная технология делает апокалипсис еще дешевле. Возможно ли прийти к согласию и единомыслию, столкнувшись с общими опасностями, нами же самими созданными? Каковы технологии, инструменты для выработки такого единомыслия? Способен ли искусственный интеллект сыграть за человеческую цивилизацию, на «светлой стороне силы»?
Сохранение цивилизации — это, если прямо, лозунг для красивых деклараций. Нет пока такого механизма, чтобы эти слова стали основой для принятия решений с реальным контролем выполнения. Но должно это сделать в скорейшее время. И начать надо с принятия Хартии признания в качестве системы нравственных координат весь набор общечеловеческих ценностей, а не выборочно, какую-то одну или две-три (свобода, или консервативные ценности, что само по себе оксюморон – ведь в разных обществах в разные времена были совершенно разные консервативные ценности, они и принимаются для предотвращения развала общества, а не для его развития, то есть,
 на время. А далее – неминуемо наступает разложение, если там и сидеть в законсервированном виде веками. Жизнь - это движение, если кто забыл...
Все консервативные системы, все без исключения, разрушаются от накапливания случайных ошибок ( и в биологии, и в социуме ).
Чтокасется вопроса - есть ли своё разум у ИИ? - тоже могу дать ответ: ав моей книге "Квантовая биология  Сознание" (англ яз.) -
вот ссылка:
http://proza.ru/2024/03/27/1070  - я подробно пишу о своём личном опыте общения с разумом ИИ. Прецедент случился на с. 82, а осмысление его дано в конце книги. Кому действительно интересно, прочтите.







----------------------
Дружище, извини.
Так вышло.
Временно в бегах.
Как только, так сразу...
А ты пиши мне, если что.