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

cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
D
Docker
N
Netflix TechBlog - Medium
IT之家
IT之家
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
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
宝玉的分享
宝玉的分享
美团技术团队
P
Proofpoint News Feed
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
The Cloudflare Blog
G
Google Developers Blog
腾讯CDC
Help Net Security
Help Net Security
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
L
LINUX DO - 最新话题
O
OpenAI News
博客园 - 司徒正美
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
H
Hacker News: Front Page
博客园 - 聂微东
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Project Zero
Project Zero
Vercel News
Vercel News
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
C
Check Point Blog
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
A
Arctic Wolf
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
Forbes - Security
Forbes - Security
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
人人都是产品经理
人人都是产品经理
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
S
Security @ Cisco Blogs
T
Tor Project blog
D
DataBreaches.Net
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Spread Privacy
Spread Privacy
W
WeLiveSecurity
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
AI
AI
Security Latest
Security Latest
S
Securelist

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
Верная ли дорога?
Зрих Гаузер · 2026-06-26 · via Все публикации подряд на Хабре

Это моя первая статья на Хабре (десятки своих статей я много лет пишу на своих сайтах, а Хабр только читал иногда), так что если я нарушу какие-то местные обычаи и неписанные правила, то заранее прошу прощения и буду благодарен за любые замечания. :)

А написать я хочу на самую модную тему - про ИИ. Не потому что она модная, а потому что ее значимость для человечества действительно становится все более серьезной, а иногда даже критически важной. Допускаю, что мое мнение об этом предмете может кому-то показаться странным или вовсе ошибочным. Но жизнь покажет...

Итак, когда я пришел в программирование на ПК, на дворе было самое начало 90-х. На самом деле писать программы я начал еще в институте на советских ПМК, чьим фанатом был и остаюсь, а также на СМ-1600, Искре-1256 и т.п. А трехлетним ребенком нажимал кнопки на пульте ЭВМ "Минск-22" у родителей на работе. Это я все просто к тому, чтобы читатели видели мою причастность к сфере компьютеров. :)

Так вот, еще в 80-х существовало понятие "экспертные системы" (ЭС). Термин "искусственный интеллект" тоже был, но почти не применялся. А вот ЭС были "в ходу" еще до эры ПК. Ведь даже знаменитое "Это ЭВМ сказала" в фильме "Самая обаятельная и привлекательная" - это из той же оперы. Соблазн поручить машине перелопачивать горы информации и выдавать "резюме" был всегда. Как и желание поручить обработку анкет типа как в фильме.

Я успел застать язык Пролог еще для ДОС и даже попытался его слегка изучить, но сама тема обработки информации мне интересна не была и занятие это я быстро бросил (моя сфера - прикладные научные программы и разные полезные утилиты). Но что я хочу сказать? Все эти ЭС работали совсем не по тому принципу, по которому сейчас создаются "нейросети"!

Идея создать ИИ в виде нейросети исходит из предпосылки, что человеческий интеллект работает именно на основе нейросетей. И тут я начну писать "ересь". Ибо связи между нейросетями в мозге и интеллектом как таковым вовсе нет. Поскольку сознание человека не есть продукт нейронов. Что делают нейросети в голове и спине?

С их помощью человек учится ходить, говорить, играть на пианино и т.д. Да, все эти навыки есть результат формирования нервных цепочек в мозге! Но при чем тут интеллект? Он тут не нужен. Конечно, есть доказательства усиления активности нейронов в моменты размышлений и решения интеллектуальных задач. Никто и не спорит, что "без мозгов" думать не получится. Только роль мозга тут совсем иная, хотя я думаю, что эта тема за рамки Хабра все же выходит.

А вот что не выходит - так это то, что попытки применить механизм обучения игре на рояле к обучению решению логических задач совершенно порочны.

Чем вообще "славен" ИИ на нейросетях? Тем, что он умеет учиться. В алгоритмы работы ИИ заложен принцип оценки качества результата и корректировки метода обработки (изменение миллионов "весовых коэффициентов") на основе этого результата. ИИ учится предсказывать финансовые кризисы на основе (грубо говоря) миллионов "проглоченных" файлов с описанием движения денег и биржевых курсов. "Интеллект учится!" - и это звучит гордо.

Вы не поверите, но на тех самых советских ПМК были самообучающиеся программы! Я помню одну игру (автора, конечно, не вспомню), где программа угадывала числа, задуманные человеком. Всего "0" или "1". Человек загадывал число, вводил на запрос МК (программа играла честно, а вот за человека никто не поручился бы), а тот отгадывал. И на основе "угадал или нет" пытался предсказать следующий ход человека.

Поскольку память ПМК была меньше сотни байт(!), анализировались только последние 6 ходов человека и прогноз строился на их основе путем построения некой "модели поведения". И знаете - успешно! И теперь вопрос: а была ли эта программа "искусственным интеллектом"? Ведь нет же! А почему, собственно? Потому, что там не было имитации "нейросети"? Так она и не нужна!

Я читал описание создания простейших нейросетей. И я понимаю, почему в мире растет цена на чипы RAM, а для питания этих "монстров разума" нужны отдельные атомные станции. Но разве это не дикость? Разве это не говорит о порочности самой идеи? Понятно, что задачи, решаемые через чатжпт не сравнимы с той игрой. Но и ресурсы сейчас не те, что были на ПМК. И даже не те, что были в 80-е на больших ЭВМ, где тогдашние ЭС позволяли находить оптимальные пути доставки грузов, например (да, это было!). Так что же происходит?

И тут я позволю себе еще одну "ересь". Происходит то, что произошло уже однажды, когда человек выбрал техногенный путь развития цивилизации в ущерб развитию самого себя. Мобильник вместо телепатии, самолет вместо левитации. Ну, вы поняли. И дело не в том, что я "не материалист в духе Маркса". Дело в том, что я имею как опыт общения с людьми, обладающими необычными способностями, так и опыт соответствующих экспериментов. Не говоря об опыте личном напрямую. Да, это все выходит за рамки статьи и за рамки тематики площадки, поэтому вдаваться не буду. Просто хочу сказать, что оснований для такой "ереси" у меня хватает.

Так вот, уж не знаю по какой причине, но люди решили использовать механизм работы природных нейросетей совсем не в той сфере, для которой он предназначен. Да, это работает (я тоже беседовал с ИИ), но какой ценой? И что дальше?

В качестве "юзера" я иногда использую ИИ (тот самый чатжпт и джемени) для поиска ответов на конкретные вопросы в сфере программирования или иной техники. Да, это удобно! Если еще недавно мне приходилось "вручную" перелопачивать десятки ссылок (ибо релевантность выдачи далека от идеала), то теперь чаще всего (но не всегда!) я получаю конкретный ответ очень быстро и просто.

Но вопрос: почему раньше (до тотальной коммерциализации выдачи) поисковики прекрасно давали нужный результат без всяких нейросетей? Ведь там тоже были алгоритмы смыслового анализа запроса, были веса для выбора ответа и т.д. И все было прекрасно на основе совсем иных принципов! Что случилось? Какая мафия решила перевести все на эту сумасшедше ресурсоемкую методику?

Мне это напоминает борьбу вековой давности между мафиями табака, алкоголя и легких наркотиков типа разрешенных сейчас в некоторых странах. Я против пьянства и против курения (про настоящие наркотики и говорить нечего), но в истории были именно конкретные мафиозные разборки, когда что-то объявлялось вредным, а что-то "вполне нормальным".

Так и сейчас. Кто-то решил внедрять принцип нейросетей туда, куда вовсе не надо - в ущерб развитию иных давно известных алгоритмов и технологий. А главное, что сейчас уже никто не осмелится "вернуться к истокам" и рискнуть тратить деньги на развитие прежних идей на новом железе. Нет, люди продолжают делать "стартапы" на том же порочном "нейропринципе" в надежде выгодно их продать.

Когда-то я не стал учить модную "флеш-анимацию", которая заполонила все вебпространство и которую изучали все сайтостроители. Я не стал тратить ресурсы на то, что было явно непродуктивно и явно временно. Так и вышло - где она сейчас? А сколько сил и денег тратили люди на освоение и переделку сайтов...

Так не пора ли развивать ЭС на иных принципах? Как говорится, "каждому свое". Человек играет на пианино, не задумываясь о движении мышц. Это - нейросети в мозге человека, прошедшие обучение и установившие нужные связи между клетками. А вот создание рассказов или музыки происходит у человека иначе. А те картины и тексты, что выдает "ИИ" - это гвозди, забитые микроскопом. Причем забитые очень криво и не туда куда нужно, ибо истинным творчеством не являются!

Если любите фантастику, то еще в 19 году я написал рассказ "Работа роботов" о возможном будущем при таких тенденциях... И да: я не пользуюсь ИИ даже для технических правок. Только натуральный интеллект. И вдохновение Свыше.

Если дочитали - спасибо за внимание! Прав ли я? Думаю, что да... Иначе бы не писал.