惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

爱范儿
爱范儿
WordPress大学
WordPress大学
博客园 - 【当耐特】
The Cloudflare Blog
B
Blog
Last Week in AI
Last Week in AI
小众软件
小众软件
量子位
S
SegmentFault 最新的问题
V
Visual Studio Blog
博客园 - 叶小钗
美团技术团队
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
宝玉的分享
宝玉的分享
A
About on SuperTechFans
雷峰网
雷峰网
J
Java Code Geeks
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
腾讯CDC
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Martin Fowler
Martin Fowler

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Реакционная лженаука. Как СССР осудил кибернетику — и чем...
ArthurEx · 2026-05-21 · via Все публикации подряд на Хабре

Реакционная лженаука. Как СССР осудил кибернетику — и чем это аукнулось для ИИ

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели238

Алексей Андреевич Ляпунов был математиком - специалистом по математической логике. В 1954 году, когда кибернетика официально называлась реакционной буржуазной лженаукой, он открыл в Московском университете семинар по кибернетике. Это было примерно как читать запрещенную литературу в читальном зале публичной библиотеки. Только публичной библиотекой был МГУ.

Он не был диссидентом. Он просто считал, что обратная связь существует независимо от того, что о ней думают, скажем так, философы нужной закалки.

Книга, которая все начала

В 1948 году американский математик Норберт Винер издал "Кибернетику". Подзаголовок - "Управление и коммуникация в животном и машине". Книга была о том, что биологические организмы, вычислительные машины и общество управляют собой через одни и те же механизмы - обратная связь, коррекция ошибок, передача информации. Что мозг и термостат работают по похожим принципам, просто с разной сложностью.

В том же 1948-м Клод Шеннон опубликовал "Математическую теорию коммуникации". Оказалось, что информация измерима (в битах) и законы ее передачи одинаковы для любого канала - нервная система, телефонная линия, вычислительная машина.

Вместе эти две работы сделали то, что позже назовут теоретическим основанием искусственного интеллекта. Обратная связь плюс измеримая информация плюс машина, которая обрабатывает сигналы - это и есть архитектура любой обучающейся системы.

Пока все это публиковалось и обсуждалось на Западе, советские партийные философы читали внимательно. И пришли к выводу.

Философский словарь 1954 года

Четвертое издание "Краткого философского словаря" под редакцией Розенталя и Юдина. Там была статья о кибернетике. Привожу почти дословно - реакционная буржуазная лженаука, форма современного механицизма, орудие империалистической реакции.

Это было официальное советское определение науки об управлении через обратную связь.

Тут, кстати, контекст важен. Атаки на западные науки в СССР не были чем-то новым - лысенковщина в биологии шла с 1930-х, генетику объявили буржуазной примерно с тем же набором аргументов. Механизм был интуитивно понятен. Берешь иностранное слово, добавляешь "буржуазная" и "реакционная" - тема закрыта.

С кибернетикой получилось то же самое. С одним осложнением.

Математика была. Синтеза не было

Советская математика была мирового уровня. Без оговорок. Колмогоров работал над теорией вероятностей и алгоритмической сложностью. Марков - цепи, которые легли в основу ранних языковых моделей. Чебышев - неравенство, с которого начинается любой курс по ML. Понтрягин - принцип максимума, лежащий в основе теории управления.

Математический фундамент был. Более того - значительная его часть была заложена именно здесь.

Но математика и кибернетика - разные вещи. Кибернетика была синтезом - вычислительные машины плюс теория управления плюс биология плюс теория информации. Именно этот синтез в СССР оказался под запретом. Не отдельные дисциплины - их соединение в единую рабочую схему.

Советские математики продолжали работать. Только не вместе.

Дартмут, 1956

Джон Маккарти организовал летний семинар в Дартмутском колледже. Участников было около десяти - Минский, Ньюэлл, Саймон и другие. Финансировал Рокфеллеровский фонд. Итогов в виде статей почти не было, просто разговор на два месяца и одна гипотеза - можно ли формализовать обучение машины.

Там появился термин "искусственный интеллект".

Ни одного советского участника. И не потому что не позвали. Увы, институционального контекста, в котором такое приглашение имело бы смысл, в СССР не существовало. Кибернетика была лженаукой. Выводить из нее машинное обучение было некому.

Ляпунов и семинар

Ляпунов начал вести семинар в 1954-м - в самый разгар официального осуждения. Он не называл это кибернетикой публично, там были другие слова. Но занимались тем же - обратная связь, управление, обучение систем.

Через несколько лет этот семинар способствовал развитию советской математической лингвистики, вычислительной биологии и первых советских работ по распознаванию образов.

Кажется, это тот случай, когда наука выжила не потому что власть разрешила, а потому что один человек открыл семинар и не закрыл.

Реабилитация

Сталин умер в 1953-м. Реабилитация кибернетики шла параллельно с реабилитацией расстрелянных - медленно и неловко. К 1961 году под редакцией академика Берга вышел первый том сборника "Кибернетику - на службу коммунизму". Название говорит само за себя - через семь лет после лженауки слово снова стало произносимым.

Советские ученые начали догонять. Ивахненко разработал метод группового учета аргументов - алгоритм самоорганизации данных, который сегодня называют предшественником глубокого обучения. Советские работы по распознаванию образов и автоматическому управлению к 1960-м были вполне конкурентоспособны.

Но Дартмут уже случился. Следующие десять лет терминология, концепции и институциональная инфраструктура ИИ формировались в Стэнфорде и MIT, а не в Москве.

Счет

Советские математики заложили значительную часть фундамента, на котором стоит современный ML. Это факт. Но наука делается не только в одиночестве. Она делается там, где один результат публично подхватывает другой, где разные дисциплины сходятся в одном семинаре, где слова "машина, которая учится" можно произнести без политических последствий.

Один ярлык в философском словаре закрыл эту возможность примерно на десять лет. Для какой-то части возможных результатов - навсегда.

Часть уравнений, без которых не было бы ни теории вероятностей, ни языковых моделей, впервые вывели в Петербурге и Москве. Но вот прикладная часть сложилась позже и совсем в другом месте.