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

Engineering at Meta
Engineering at Meta
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
A
Arctic Wolf
C
Cisco Blogs
K
Kaspersky official blog
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Vercel News
Vercel News
云风的 BLOG
云风的 BLOG
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Project Zero
Project Zero
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Know Your Adversary
Know Your Adversary
M
MIT News - Artificial intelligence
B
Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
D
Docker
Spread Privacy
Spread Privacy
U
Unit 42
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
T
Threatpost
V
Visual Studio Blog
AWS News Blog
AWS News Blog
V
V2EX - 技术
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
NISL@THU
NISL@THU
The Cloudflare Blog
IT之家
IT之家
量子位
S
Secure Thoughts
博客园 - 聂微东
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
Recorded Future
Recorded Future
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Security Latest
Security Latest
S
Schneier on Security
博客园 - Franky
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
T
Tailwind CSS Blog
P
Privacy International News Feed
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
博客园 - 司徒正美
小众软件
小众软件
A
About on SuperTechFans
The Hacker News
The Hacker News
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
F
Fortinet All Blogs
有赞技术团队
有赞技术团队

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
«Чёрная дыра» в вашем сознании заставляет вас видеть уникальную версию реальности, утверждают нейробиологи
Вячеслав Голованов · 2026-06-16 · via Все публикации подряд на Хабре

Мы не наблюдаем за развитием одних и тех же событий в мире — каждый из нас постоянно обновляет свою личную «симуляцию» происходящего

Бездонные водовороты, скрывающиеся где-то в глубинах космоса, поглощающие свет и хранящие тайны Вселенной. Именно так представляет себе большинство из нас чёрные дыры. Наверное, вы бы удивились, узнав, что каждый из нас носит крошечную «чёрную дыру» внутри своей личной микровселенной: человеческой головы. Внутри сетчатки, ткани глаза, ответственной за зрение, находится буквально физическая пустота, где визуальная информация просто исчезает. Этот факт не просто влияет на то, как работает наше зрение, он также может иметь далеко идущие последствия — и даже поднимать провокационные вопросы о природе самого сознания и о том, как мы воспринимаем реальность.

Обычно зрительные области коры головного мозга — участки мозга, отвечающие за обработку зрительной информации — получают сигналы от сетчатки напрямую через зрительный нерв, пучок нервных волокон, который передаёт зрительную информацию от глаза к мозгу. Но в слепом пятне нет фоторецепторов — клеток, улавливающих поступающий свет.

Тем не менее, мы никогда не воспринимаем эти участки как что-то вроде «дыры» или «тёмного пятна», поскольку мозг плавно восполняет недостающую информацию, создавая целостную картину окружающего мира. «Отчасти это происходит благодаря тому, что наши глаза компенсируют друг друга: участок, который не видит один глаз, обычно виден другому», — объясняет Ларс Макли, доктор наук, профессор кафедры зрительных и когнитивных нейронаук Университета Глазго. Даже когда один глаз закрыт, мозг использует окружающие визуальные образы, чтобы незаметно воссоздать недостающую область.

Сейчас учёные из Университета Глазго и Йоркского университета, в том числе Макли, превращают эту особенность восприятия в полигон для проверки конкурирующих теорий сознания. Они задают увлекательный вопрос: если мозг может незаметно восполнять отсутствующие фрагменты сенсорной реальности, то какая часть сознательного опыта является выдуманной, а не непосредственно пережитой?

В протоколе исследования, опубликованном в PLOS One в январе 2026 года, исследователи описали серию экспериментов, предназначенных для изучения именно этого вопроса. Проект является частью амбициозной программы INTREPID — крупного совместного проекта, в рамках которого конкурирующие теории сознания, а именно теория интегрированной информации (ТИИ) и две модели предсказательной обработки, вынуждены перестать говорить абстрактно и начать делать предсказания, которые учёные могут действительно проверить.

ТИИ предполагает, что сознание связано с физической архитектурой мозга. Теории предсказательной обработки, напротив, утверждают, что мозг постоянно предсказывает и реконструирует реальность — в некотором смысле, «записывая» недостающие фрагменты ещё до того, как мы это замечаем.

«Поскольку на представление области слепого пятна отводится меньше кортикального пространства, ТИИ предполагает, что воспринимаемое пространство вокруг него должно казаться сжатым или уменьшенным», — говорит Макли. По сути, сознание, согласно ТИИ, ведёт себя скорее как географический объект: удалите часть местности, и пространство вокруг неё может слегка искривиться или сжаться.

Теории предиктивной обработки, между тем, рассматривают сознание скорее как опытного художника, создающего компьютерную графику (CGI), который так искусно сшивает пробелы в восприятии, что иллюзия становится неотличимой от реальности. Другими словами, говорит Макли, внутренние модели мозга настолько адаптировались к слепому пятну, что мы воспринимаем его ничем не отличающимся от полноценно представленных областей визуального мира.

Но эта «чёрная дыра» в зрительных схемах мозга — не единственное место, где сознание незаметно корректирует мир, который, как нам кажется, мы видим. Макли отмечает, что у людей также есть так называемые «монокулярные полумесяцы» — краевые области, видимые только одним глазом за раз, которые обычно исчезают в нашем плавном бинокулярном восприятии мира. Однако, в отличие от классических слепых пятен, мозг не спешит их замазывать, когда один глаз закрывается (вероятно, потому что они менее важны для нашей зрительной стабильности). Кроме того, за нашими головами находится ещё более крупная «дыра» в поле зрения, где ни один из глаз не получает никакой визуальной информации. «В отличие от крошечных слепых пятен, мозг не создаёт там искусственного изображения. Вы осознаёте его отсутствие», — говорит Макли.

Похоже, сознание в некоторых случаях скрывает от нас недостачу информации, а в других случаях открыто признаёт её отсутствие. Почему?

По словам Рамсеса Алькайде, доктора наук, нейробиолога и генерального директора/соучредителя Neurable, компании, занимающейся технологиями «когнитивных носимых устройств», ответ может заключаться в неустанном стремлении мозга сохранять целостность нашего восприятия реальности.

«Мозг — это не пассивный приёмник сенсорной информации. Это активная система прогнозирования, которая строит модель мира и обновляет её по мере поступления новой информации», — говорит он. Алькайде описывает «ретинальный разрыв» как «наглядную иллюстрацию концепции», поскольку в этой области обновления не происходит — и тем не менее мозг не показывает нам «дыру». Вместо этого он представляет нам целостную картину, сгенерированную на основе предыдущих ожиданий и окружающего контекста.

Если это правда, утверждает Алкайде, то последствия выходят далеко за пределы одного лишь слепого пятна. Мир, который мы осознанно воспринимаем, может быть не истинной реальностью, а «… постоянно обновляемой симуляцией, а сенсорные сигналы в первую очередь используются для калибровки этой симуляции», — говорит он. И «когда входные данные исчезают, симуляция [просто] продолжает работать».

Если довести эту идею до логического завершения, последствия начинают напоминать научную фантастику — или экзистенциальную тревогу. По словам Алькайде, если разные мозги опираются на разные жизненные истории, ожидания и сенсорные приоритеты при построении реальности, люди могут в итоге воспринимать один и тот же физический мир по-разному. То самое платье — завирусившееся фото, платье на котором некоторым зрителям казалось сине-чёрным, а другим — бело-золотым, несмотря на то что все получали абсолютно одинаковую визуальную информацию, — является прекрасным примером этого. Многочисленные исследования в области нейробиологии и восприятия, появившиеся вслед за взрывной популярностью этой картинки, показали, что разные мозги бессознательно делали разные предположения об условиях освещения, основываясь на своём уникальном жизненном опыте.

«Не все мы смотрим один и тот же фильм», — говорит Алкайде.

Вот почему борьба между ТИИ и теорией предсказательной обработки выглядит почти как кино. В конечном итоге она показывает, что то, что мы получаем от внешнего мира, и то, что мы переживаем в нашем собственном внутреннем мире, — не одно и то же. «Сенсорная информация — это сырые данные. Сознание — это интерпретированная модель», — говорит Алкайде.

Кто бы мог подумать, что наши собственные «чёрные дыры» в восприятии могут стать одним из самых явных окон в мир сознания, открывающихся перед нейробиологией? И если мозг способен взять буквальную «чёрную дыру» в восприятии, замаскировать её, сгладить и преобразовать в правдоподобную реальность, прежде чем представить её сознанию, то перед нейробиологами встаёт гораздо более масштабная загадка: какую часть реальности ваш мозг всё это время незаметно переписывал?