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

云风的 BLOG
云风的 BLOG
IT之家
IT之家
D
Docker
博客园 - 叶小钗
A
About on SuperTechFans
博客园_首页
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Recorded Future
Recorded Future
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
腾讯CDC
V
V2EX
S
SegmentFault 最新的问题
量子位
P
Proofpoint News Feed
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Latest news
Latest news
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
月光博客
月光博客
有赞技术团队
有赞技术团队
The GitHub Blog
The GitHub Blog
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
I
InfoQ
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
D
DataBreaches.Net
G
GRAHAM CLULEY
P
Proofpoint News Feed
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Y
Y Combinator Blog
小众软件
小众软件
NISL@THU
NISL@THU
L
Lohrmann on Cybersecurity
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
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
I
Intezer
Last Week in AI
Last Week in AI
T
Threatpost
人人都是产品经理
人人都是产品经理
U
Unit 42
Security Latest
Security Latest
AWS News Blog
AWS News Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
罗磊的独立博客
GbyAI
GbyAI
P
Palo Alto Networks Blog
G
Google Developers Blog
MyScale Blog
MyScale Blog
L
LangChain 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
Ловушка экспертности: почему мозг деградирует именно тогда, когда вы наконец всего достигли
ASabramova · 2026-05-16 · via Все публикации подряд на Хабре

Ловушка экспертности: почему мозг деградирует именно тогда, когда вы наконец всего достигли

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели90

Мнение

Дэвид Иглмен — нейробиолог, автор книги «Мозг. Ваша личная история», которая издана на русском, однажды устроил соревнование с десятилетним мальчиком Остином Набером — чемпионом мира по капстекингу среди детей (соревнование, кто быстрее соберёт и разберёт пирамидки из специальных пластиковых стаканчиков). Остин управился за пять секунд. Иглмен — за сорок три.

Сразу после этого Иглмен замерил активность мозга обоих — с помощью ЭЭГ, электродов на коже головы. Логично было бы предположить, что мозг чемпиона работает на повышенных оборотах — ведь такая скорость, такая точность. Но всё оказалось наоборот! Активность мозга Иглмена была высокой, его мозг новичка бросал на незнакомую задачу все имеющиеся ресурсы. У Остина картина была ближе к состоянию покоя.

Для ученого это стало наглядным примером того, что происходит с мозгом, когда он перестаёт сталкиваться с незнакомым.

Победа, которая останавливает рост

Когда мы осваиваем что-то новое, мозг работает на износ: задействует префронтальную кору, теменную кору, мозжечок — все ресурсы брошены на решение незнакомой задачи. Но чем больше мы практикуемся, тем глубже навык уходит в структуру мозга — буквально прожигается в нейронных связях. И однажды он перестаёт требовать сознательного участия. Остин не думает о том, как складывать стаканчики. Его мозг просто делает это — тихо, экономно, на автопилоте.

Иглмен называет это встраиванием навыка в микроструктуру мозга. Мозг превращает когнитивную программу общего назначения в специализированное аппаратное обеспечение. Это и есть мастерство.

Но здесь скрыта ловушка.

Мозг меняется только тогда, когда сталкивается с тем, чего не умеет. Когда навык освоен и ушёл на автопилот, этот участок работы перестаёт быть источником роста. Мозг больше не строит там ничего нового — он просто воспроизводит уже отпечатанное. Это не деградация сама по себе. Но если человек останавливается только на том, что освоил, и не берётся ни за что новое — мозг в целом перестаёт обновляться. А структура мозга, как и любая живая ткань, деградирует по умолчанию. Когнитивный резерв — буфер между деградацией ткани и деградацией функции — строится только через новое усилие, а не через повторение старого.

Экспертность — не пещера с сокровищами, в которой можно остаться жить. Это точка, после которой нужно идти дальше.

Парадокс экспертности

Чем вы лучше в своём деле — тем меньше работает мозг. Это не метафора. Это буквально то, что показывает ЭЭГ.

Новичок бросает на задачу все имеющиеся ресурсы. Эксперт решает ту же задачу в режиме минимальных затрат. Мозг новичка перестраивается, строит новые связи, создаёт новые пути. Мозг эксперта идёт по давно проложенной дороге.

Именно поэтому двадцать лет опыта в одном и том же деле — это не двадцать лет роста. Это, возможно, один год роста, повторённый двадцать раз.

Психоанализ знает об этом давно, только говорит иначе. Уилфред Бион в работе 1970-го года «Внимание и интерпретация» цитирует письмо английского поэта-романтика Джона Китса — одно из самых известных писем в истории литературы о природе мышления. Китс писал в 1817 году о Шекспире: то качество, которое делает человека способным на настоящее достижение, — это негативная способность. Способность оставаться в неопределённости, тайне и сомнении, не раздражаясь и не хватаясь судорожно за факт или готовый ответ.

Бион сделал это понятие центральным для аналитической практики: аналитик должен входить в каждую сессию без памяти о предыдущих, без желания что-то найти, без заранее готовых интерпретаций. Не потому что он ничего не знает, а потому что готовое знание закрывает пространство для живого контакта с тем, что происходит здесь и сейчас.

Это и есть состояние новичка. Не незнание как дефицит — а незнание как рабочий инструмент. Именно в этом состоянии мозг работает в полную силу.

Стратегическая некомпетентность

Из всего вышесказанного следует практический вывод, который звучит контринтуитивно: как только человек стал хорош в чём-то — самое время бросить это и взяться за то, в чём он плох.

Не навсегда. Не вместо. А в дополнение — намеренно, регулярно помещая себя в ситуацию новичка.

Иглмен говорит об этом прямо: мозг меняется только под давлением новизны. Как только задача стала решаемой — она перестала быть развивающей. Когнитивный резерв строится не глубиной в одной области, а шириной — количеством разных областей, в которых человек продолжает учиться.

Исследование с монахинями, которых Иглмен приводит [подробно описала в другой своей статье], показало именно это: те, кто до конца жизни брал на себя новые роли и ответственность, сохраняли когнитивную функцию даже при физическом поражении мозговой ткани. Их мозг строил новые пути быстрее, чем разрушались старые.

Стратегическая некомпетентность — это не про то, чтобы быть хуже. Это про то, чтобы всегда иметь область, где ты ещё не знаешь. Где мозг вынужден работать, а не воспроизводить.

ИИ: мотоцикл для ума — или протез?

Когда разговор заходит об искусственном интеллекте и мозге, большинство специалистов делятся на два лагеря: одни говорят, что ИИ нас освобождает, другие — что атрофирует. Иглмен занимает редкую позицию: он смотрит на ИИ с нейробиологическим оптимизмом — но не наивным.

Стив Джобс называл персональный компьютер велосипедом для ума. Иглмен говорит, что ИИ — это мотоцикл. Мы движемся быстрее, достигаем дальше, обрабатываем больше. Это не замена мышлению — это его усилитель.

Но усилитель работает только в том случае, если ты сам едешь. Если ты просто сидишь пассажиром — это уже другая история.

Иглмен рассказывает про себя: он любит домашний ремонт, и с появлением ИИ утроил свои возможности. Видит незнакомую деталь — фотографирует, спрашивает, получает объяснение, делает руками. ИИ не заменил его любопытство — он его усилил. Знание осело, потому что за ним стояло живое желание разобраться.

Это принципиальное различие. Когда человек задаёт ИИ вопрос, потому что ему интересно, — он обучается. Когда копирует готовый ответ, потому что надо быстро закрыть задачу, — он эвакуирует мышление вместо того, чтобы его совершать.

Иглмен называет это разницей между вопросом и аутсорсингом. Первое строит мозг. Второе — нет.

И здесь он формулирует то, что кажется самым важным для следующего десятилетия: в мире, где у всех есть доступ к одному и тому же ИИ, преимущество будет у тех, кто умеет задавать лучшие вопросы. Не у тех, кто получает лучшие ответы — ответы теперь у всех одинаковые. А у тех, кто приходит к ИИ с живым любопытством, готов оспаривать, проверять, идти глубже.

Это и есть негативная способность в эпоху ИИ: не хвататься за первый готовый ответ, а оставаться в вопросе достаточно долго, чтобы что-то понять.

Вместо заключения

Мозг — удивительно честный орган. Он строит ровно столько, сколько от него требуют. Не больше.

Экспертность говорит ему: достаточно, я знаю эту дорогу. Новизна говорит: здесь нет дороги, строй.

Выбор между этими двумя состояниями — и есть выбор между консервацией и ростом. Не в молодости, не когда-нибудь потом. Каждый день. Сейчас. Сегодня.

Выбор — всегда за вами.

С уважением, ваша Анна Абрамова