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

U
Unit 42
S
Security Affairs
Engineering at Meta
Engineering at Meta
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
美团技术团队
月光博客
月光博客
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
有赞技术团队
有赞技术团队
博客园 - 叶小钗
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
V
V2EX
Vercel News
Vercel News
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
腾讯CDC
C
Cisco Blogs
T
Tor Project blog
The Hacker News
The Hacker News
雷峰网
雷峰网
MyScale Blog
MyScale Blog
博客园 - 司徒正美
AWS News Blog
AWS News Blog
GbyAI
GbyAI
Y
Y Combinator Blog
D
DataBreaches.Net
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
S
Securelist
The GitHub Blog
The GitHub Blog
S
SegmentFault 最新的问题
T
Tenable Blog
L
LangChain Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
N
Netflix TechBlog - Medium
The Cloudflare Blog
A
About on SuperTechFans
IT之家
IT之家
F
Fortinet All Blogs
Security Latest
Security Latest
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
NISL@THU
NISL@THU
爱范儿
爱范儿
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
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
W
WeLiveSecurity
A
Arctic Wolf
I
Intezer
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog

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 Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Реакционная лженаука. Как СССР осудил кибернетику — и чем это аукнулось для ИИ
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.