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

博客园_首页
T
Threat Research - Cisco Blogs
GbyAI
GbyAI
Y
Y Combinator Blog
美团技术团队
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
博客园 - 【当耐特】
S
SegmentFault 最新的问题
IT之家
IT之家
Recent Announcements
Recent Announcements
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
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Martin Fowler
Martin Fowler
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
V
Visual Studio Blog
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
U
Unit 42
WordPress大学
WordPress大学
博客园 - Franky
L
LangChain Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
小众软件
小众软件
博客园 - 叶小钗
罗磊的独立博客
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Vercel News
Vercel News
雷峰网
雷峰网
腾讯CDC
Google DeepMind News
Google DeepMind News
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Help Net Security
Help Net Security
C
Check Point Blog
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
N
News and Events Feed by Topic
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
Schneier on Security
Schneier on Security
博客园 - 聂微东
A
Arctic Wolf
H
Heimdal Security Blog
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
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
Google DeepMind News
Google DeepMind News

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
Древний “нейрослоп” из 70-х, о котором все забыли
DimaIam (Stu · 2026-04-27 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение5 мин

Охват и читатели389

Ретроспектива

Удивительно, но “нейрохудожники” появилась не вчера. Оказывается, компьютеры умели генерировать целые картины еще когда в мире бушевал глэм-рок, молодежь страны Советов находила романтику в поездке на БАМ, а жесткий диск со 100 мегабайтами считался эпохальным прорывом технической мысли…

Мехкомпьютеры и “кислота”


Подрядить компьютер в художники люди стремились уже давно. Чего только стоит эксперимент Десмонда Пола Генри, пионера компьютерной графики, который научил суровую аналоговую ЭВМ из переработанных вычислителей бомбовых прицелов рисовать замысловатые узоры прямиком из параллельной реальности. 

“Рисовальная машина” Генри, в глубине механизмов помнящая войну.

“Рисовальная машина” Генри, в глубине механизмов помнящая войну.

Вот уж действительно он перековал мечи, только не на орала, а мольберты: движущиеся части бомбонаводителя приводили в движение перо, прижатое к бумаге. Механизм имел несколько степеней свободы и “само‑осциллировал” под действием сервомоторов. Так эхо самой разрушительной войны, которую мы знаем, застыло в немой поэзии экстравагантных абстракций, затем перекочевавших в Windows Media Player. 

Десмонд Пол Генри “Картина, написанная рисовальной машиной” Холст, перо, цветные чернила, бомбонаводитель, 1961 год.

Десмонд Пол Генри “Картина, написанная рисовальной машиной” Холст, перо, цветные чернила, бомбонаводитель, 1961 год.

И этим рисункам мы обязаны “кислотными” абстракциями в WMP

И этим рисункам мы обязаны “кислотными” абстракциями в WMP

Кстати говоря, похожим образом на свет появилась и первая компьютерная графика для кино. В 1958 аниматор Джон Уитни “перепилил” прицельный механизм зенитной артиллерии М5, чтобы тот двигал камеры и фиксировал в кадре светящиеся объекты дабы они превращались в психоделическое лазер-шоу. Полученная секвенция была включена в фильм Хичкока “Головокружение” и до сих пор выглядит гипнотически.

Кадры из заставки хичкоковского “Головокружения”/”Vertigo” (1958):

0015.jpg

Но абстракции абстракциями, а может ли компьютер нарисовать что-то более осмысленное? А может даже и заменить служителя кисти и холста? Этим вопросом задался лондонский художник Гарольд Коэн (1928 – 2016), ставший в 1971 приглашенным исследователем в стэнфордской Лаборатории искусственного интеллекта. 

Начинка бомбового прицеливателя

Начинка бомбового прицеливателя

Его звали Аарон…

Гарольд Коэн

Гарольд Коэн

Наблюдая за работой коллег-ИИшников, Коэн озадачивается мыслью: как превратить иррациональное и эфемерное искусство рисунка в код? Он начал с вопроса: “А что делает изображение эмоционально значимым?” и, не будучи даже технарем, попытался формализовать элементарные художественные решения под компьютерную логику: фигуры и фон, замкнутость и незамкнутость линий, симметрии, повторения,образующие узоры и все остальное.

Чтобы составить понятную систему координат для компьютера, он анализировал детские рисунки, наскальную живопись, схематику древних изображений и собственные абстракции, чтобы выделить базовые “функциональные примитивы” рисунка и затем перенести их в алгоритм. И что интересно, первые работы AARON’а действительно были похожи то ли на детские каракули, то ли на пиктографические символы, оставленные людьми пещерной древности.

Криптические послания ранней версии AARON’а в наш мир

Криптические послания ранней версии AARON’а в наш мир

Естественно, AARON не был построен на самообучающихся алгоритмах и плоды его творческих мук целиком и полностью зависели от системы правил, заложенных Коэном в фундамент программы. Вот как они приблизительно выглядели с собственной иерархией правил:

  • Высокий уровень — образы мира: люди, растения, предметы, масштабы, расположение объектов.

  • Средний уровень — стратегии рисования: как программа должна вести линию, соединять фигуры, заполнять пространство, а также избегать нежелательных, конфликтующих пересечений.

  • Низкий уровень — геометрические манёвры: кривые, углы, общая сегментация рисунка.

А поскольку учиться на ошибках AARON не умел, править их приходилось Коэну в ручную, каждый раз залезая в код и внося требуемые изменения.

Первые рисунки были крайне простыми монохромными эскизами, не особо постижимыми для маленького человеческого умишки. Но позднее AARON освоил и навык колориста, и более утонченные силуэты под руководством создателя, который внес в код соответствующие инструкции о том как работает композиционная логика цвета и формы. 

Первоначально код для программы писался, скорее всего, на Фортране 66, но затем состоялась миграция на С, а уже в 90-х Коэн откроет для себя Lisp:

“В итоге я пришёл к выводу, что в C просто не хватало выразительности, чтобы адекватно представить нечто столь абстрактное, как цвет. И только после того, как я переписал всю программу на Common Lisp — CLOS — я наконец смог увидеть, как можно решить эту проблему.”

А дальше в цитате, дабы продемонстрировать выразительность человеческого языка, он упоминает, что у эскимосов 50 слов для снега. Но при этом, видимо по той же фундаментальной причине, эскимосского Шекспира мир так и не увидел.

AARON упражняется в каллиграфии с помощью системы плоттеров.

AARON упражняется в каллиграфии с помощью системы плоттеров.

Коэн наблюдает за роботой подопечного.

Коэн наблюдает за роботой подопечного.

Маленький робот рисует кораблик…

16-битная Data General Nova долгое время была “пристанищем” AARON’а.

16-битная Data General Nova долгое время была “пристанищем” AARON’а.

Коэн, наверно, первым доказал, что робот может нарисовать если не шедевр, то нечто интересное точно. По мере того как AARON взрослел, взрослело и его искусство: если начинал он буквально с “палка-палка, огуречик”, то уже к 80-м научился рисовать портреты вымышленных людей, которых Коэн никогда не встречал в жизни.

Интересно, что сам художник не воспринимал AARON’а как просто бездушную игрушку. Живший в компактной компьютерной станции Data General Nova, AARON был полноправным ассистентом Коэна, как Кустодиев для Репина. И временами робот сам становился наставником, когда автор с интересом наблюдал за художественной логикой своего маленького детища.

"Нэнси с растением в горшке", 1991 год.

"Нэнси с растением в горшке", 1991 год.

Вот что он сам говорил по этому поводу:

“Очень долгое время я считал, что работы AARON’а должны быть неотличимы от работ живых художников. Сейчас все иначе. Я хочу, чтобы работа выглядела так, будто она создана разумным существом, но при этом не человеком. Теперь я чувствую себя гораздо счастливее, когда программа создает изображение, которое выглядит так, будто его сделал некто или нечто, видящий мир в первый раз. Кто смотрит на него иначе, нежели человек, выросший среди себе подобных.”

"Мэрил", 1992 год.

"Мэрил", 1992 год.

И честно говоря, это гораздо более интересный подход, чем мгновенная генерация “пикч” сегодня. Да, это эффектно, часто нужно для дела и даже может поразвлекать, когда есть праздные пять минут. Но уникальность программы Коэна кроется именно в психологической глубине: не просто получить фотографический слепок с реального мира, а увидеть его через призму абсолютно чужого сознания. При чем человеку едва ли понятного.

"КЛАРИССА", 1992 год

"КЛАРИССА", 1992 год

Художник, что рисует дождь

AARON был не только первой программой, умевшей самостоятельно творить. Еще он наверно самый долгоиграющий софтверный проект в истории, Санта-Барбара от мира кода: Коэн любовно разрабатывал и улучшал свое детище почти 50 лет подряд до самого последнего дня жизни (!)

Выдающегося художника не стало в 2016, всего за год до того, когда на Реддите случится историческое нашествие дипфейков. А через шесть лет мир познакомиться с Midjourney и Stable Diffusion. И посреди жарких баталий о том является ли мазня GenAI искусством или нет, мы увидим, что сбылись пророческие слова Коэна, написанные им в 1982 году:


“Мы постепенно осознаем тот факт, что “интеллект” больше не синонимичен с термином “человеческий разум.”