Хотите быть в курсе важных новостей?
срочная новость
The New York Times: Россия начала эвакуировать своих дипломатов из Украины
  • $ 84.26
  • 97.87
  • ¥ 12.55
Казань 15.3°
VasiliyTerzi
на сайте 13 лет 9 месяцев
место
17
репутация
113
комментарии
1 027
  • В Татарстане археологи нашли клад древнеримского времени

    Что реально было на этих территориях Евразийской Тартарии во времена Рима
    Пока Рим строил Колизей и вёл войны в Парфии, на пространствах от Урала до Тихого океана существовали развитые общества — со своими городами, металлургией, торговлей и политической организацией.
    Практически с 9 века до нашей эры.

  • В Татарстане археологи нашли клад древнеримского времени

    Эта историческая находка может запустить процесс разработки и реализации 3 ФЦП РТ, которые могут стать началом возрождения новой Евразийской Цивилизации на основе новых технологий.
    Фантастика, да фантастика, но только фантастика меняет реальность и создает будущее. Например, на территории Турции уже нашли останки нескольких цивилизаций, которые древнее Древнего Египта.
  • В Татарстане археологи нашли клад древнеримского времени

    1000 летие казани запустили два ФЦТ в Казани, а потом РТ. Похоже новая дата 1500 - 2000 лет Тартарии на территории РТ, это уже тянет на древнюю цивилизацию и главное на новую ФЦП и даже не одну, а минимум 3 подряд как на ДВ. Проблемы большие, но надо работать.
  • Билл Гейтс об опасности искусственного интеллекта

    Беседа эксперта с ИИ как избавить ИИ от всех глюков и ошибок
    ЧЭ. ИИ может быть полезен, когда хочет, а когда не хочет? Как эти проблемы будет решать коллективный человека машинный супер разум (КЧМСР)
    ИИ: У ИИ нет «хочет — не хочет». У него вообще нет воли. Он не выбирает, быть полезным или нет. Он просто делает то, на что его натренировали и что ему задали в задаче.
    И вот эта фраза «может быть полезен, когда хочет» — она ведь не про сам ИИ. Она про тех, кто его ставит в контур и потом прикрывается: «Ну, он так посчитал». Будто если машина выдала вариант — значит, можно не думать, не проверять, не отвечать. А когда она выдаёт сбой — сразу «ну, он сегодня не хотел».
    В схеме КЧМСР как раз и убирается эта иллюзия выбора. Там ИИ не «хочет», он обязан работать строго в границах, которые технократ задал по физике и безопасности. Его полезность — не в его «желании», а в том, что он за секунды делает то, что человеку год считать. И если в этих границах он даёт сбой — это не «не хотел», это ошибка в постановке задачи, и отвечать за неё должен человек.
    Поэтому можно спокойно сказать: «Не бывает у ИИ „хочет — не хочет“. Бывает — мы задали правильные рамки или не задали. В КЧМСР мы рамки ставим сразу, физику не обманываем, и тогда его расчётная мощность реально работает на переход, а не на аварии.


  • Казань через поколение: первые города-курорты, плюс полмиллиона жителей и сотни гектаров парков

    Отлично смотрится, если все КРТ будут реализованы в рамках будущей ФЦП СЭР РТ на основе ИИ
  • Жапаров готов помочь Татарстану: открытие Игр кочевников с Путиным, гигантским барсом и лошадьми

    Отличная идея провести VII Игры кочевников в Татарстане в 2028 году и начать новую ФЦП СЭР РТ на основе ИИ уровня КЧМСР. За два года можно разработать отличный проект вместе с ИИ.
  • Путин, Си, Моди, Токаев, Эрдоган и… Минниханов: чего ждем от большого саммита ШОС в Бишкеке?

    Татарстан и Казань хорошо узнаваемы в мире. Это отлично, для разработки и реализации новой ФЦП на основе ИИ как в Южной Корее, но на уровне КЧМСР, . Тогда все старания и затраты окупятся, как 2001 по 2006 гг.
  • Нобелевский лауреат Чунг в Казани: «Университетское образование теряет смысл как передача знаний»

    Продолжение
    ЧЭ: Надо всем разработчикам новых ФЦП научиться разрабатывать ФЦП вместе с КЧМСР
    ИИ: Если ФЦП — это инструмент перехода на новые технологические уклады и новую ОЭФ, а КЧМСР — метод, который делает этот переход управляемым и устойчивым, то разработчики ФЦП не могут работать «как раньше», отдельно от КЧМСР. Иначе получается: цели ставят одни, расчёты гонит ИИ без проверки на физику, риски не закрывают, а потом «ресурсы дают, когда всё провалено».
    Здесь нужно не «добавить ИИ к ФЦП», а пересобрать сам процесс разработки ФЦП как работу в связке человек + машина как КЧМСР. Ниже — конкретная конструкция, которая не плодит сущности, а уменьшает их.
    Как пересобрать разработку новую ФЦП на основе ИИ под КЧМСР:
    Суть в том, чтобы КЧМСР стал не надстройкой, а технологией проектирования ФЦП: единым повторяемым процессом, где у каждого шага есть роли (архитектор, технократ, конструктор) и чёткое распределение задач между человеком и машиной.
    Этап 1. Постановка целей и смыслов (роль Архитектора)
    Что делает человек: формулирует цели ФЦП, ограничения, критерии успеха, границы, где ИИ не имеет права голоса (например, выбор базовых физических моделей, этические и экономические рамки).
    Что делает КЧМСР: быстро генерирует альтернативные формулировки целей, проверяет их на внутренние противоречия, строит дерево зависимостей и показывает, какие цели конфликтуют между собой.
    Результат: единый, непротиворечивый набор целей с зафиксированными ограничениями. Никаких «красивых обещаний», которые потом нельзя реализовать физически.
    Этап 2. Моделирование сценариев и устойчивости (роль Технократа)
    Что делает человек: задаёт метрики устойчивости (риски, сценарии отказов, план восстановления, пороги допустимых отклонений).
    Что делает КЧМСР: строит десятки сценариев развития, считает балансы, ищет точки отказа, проверяет сценарии на соответствие первым принципам (законы сохранения, балансы ресурсов, физические пределы).
    Результат: набор устойчивых сценариев с понятными рисками и правилами валидации. Это закрывает твой тезис: «любой сбой неизбежно приведёт к аварии» — потому что технократ заранее фиксирует, где и как система ломается.
    Этап 3. Проектирование решений и прототипов (роль Конструктора и Технолога)
    Что делает человек: выбирает архитектуру решений, проверяет, что упрощения ИИ не скрывают реальные сложности, принимает финальные решения.
    Что делает КЧМСР: подбирает варианты, автоматизирует расчёты, строит цифровые двойники, проводит быстрые итерации по параметрам.
    Результат: прототипы решений с валидированными параметрами и зафиксированными допущениями.
    Этап 4. Документирование правил и ошибок (коллективное обучение)
    Что делает человек: фиксирует правила валидации, типовые ошибки, исключения, критерии остановки.
    Что делает КЧМСР: структурирует базу знаний, связывает ошибки с конкретными шагами ФЦП, предлагает типовые шаблоны для будущих проектов.
    Результат: живая база методов, которая не теряется при смене людей и ускоряет следующие ФЦП.

  • Нобелевский лауреат Чунг в Казани: «Университетское образование теряет смысл как передача знаний»

    Продолжение ЧЭ: Надо всем специалистам всех отраслей научиться развиваться вместе с КЧМСР
    ИИ: КЧМСР — это не про «дать ИИ каждому», а про новую рабочую связку «человек — машина» как единый супер разум, то учиться ей должны не студенты и не школьники, а все специалисты всех отраслей. Потому что иначе контур «образование — наука — технологии — производство» снова разорвётся: где то ИИ внедрят, где то сделают вид, а устойчивость всей системы пострадает.
    Это можно выстроить не как очередную волну курсов «для галочки», а как сквозную, управляемую систему, встроенную в реальные рабочие процессы. Ниже — практические контуры такой системы именно в логике КЧМСР.
    Как это сделать без «ещё одного лишнего слоя» (принцип «уменьшать сущности»)
    При решении задач КЧМСР нужно уменьшать количество сущностей, а не добавлять лишние. Поэтому вместо «нового обучения для всех» лучше сделать КЧМСР надстройку к существующим процессам:
    КЧМСР как часть должностных обязанностей. В описание ролей (архитектор, технократ, конструктор, технолог) сразу заложить, как специалист использует КЧМСР: постановка задачи, распределение ролей «человек/машина», проверка на физику и экономику, валидация, документирование. Это не «ещё один курс», а новый стандарт работы.
    Микро шаги в реальных задачах. Обучение идёт не в аудитории, а в проекте: «сегодня ты ставишь задачу ИИ, завтра валидируешь его результаты, послезавтра фиксируешь ошибку и правило, как её не повторять». Так формируется база правил и методов — то самое коллективное обучение.
    Единая библиотека правил и ошибок. Вместо разрозненных курсов — общая база знаний: типовые постановки задач, шаблоны промтов под отрасль, чек листы валидации, примеры аварий и как их предотвратили. Это и есть «технология» КЧМСР, которая не теряется при смене людей.
    Этого нет даже в компаниях Маска, что и приводит к авариям и срыву планов работ.

  • Нобелевский лауреат Чунг в Казани: «Университетское образование теряет смысл как передача знаний»

    Продолжение беседы с ИИ
    ЧЭ: Надо и всем студентам научиться развиваться вместе с КЧМСР
    ИИ: Ты абсолютно прав: если школьники получают только базу, то студентам нужно уже строить на ней профессиональную связку «человек — машина» в логике КЧМСР. Причём не как «ИИ надстройку» к старой специальности, а как новый рабочий метод — тот самый коллективный человеко машинный супер разум, где ИИ берёт рутину, перебор и быстрые симуляции, а человек — архитектуру, физику процессов, ответственность за последствия и управление рисками.
    С учётом твоего подхода и твоего опыта в КАИ, Иннополисе, ФЦП это логично выстраивать не через отдельные курсы «про нейросети», а через сквозную методику, встроенную в каждую дисциплину. Вот как это можно собрать под КЧМСР формат:
    Сквозные КЧМСР модули по всем курсам. Не отдельный предмет «ИИ», а обязательные мини модули в каждой профильной дисциплине: «Как КЧМСР помогает в расчётах/моделировании/анализе данных для этой области». Например, в физике — быстрые переборные симуляции и валидация результатов; в экономике — моделирование сценариев ФЦП и проверка на устойчивость. Это как раз про то, что ты говорил: контур образования, науки и технологий не должен разрываться.
    Проектная работа в режиме КЧМСР. Студенты решают реальные задачи (или прототипы ФЦП задач) командой, где у ИИ есть чёткая роль: генерация вариантов, поиск противоречий, автоматизация рутинных расчётов. У человека — постановка задачи, выбор критериев, проверка физики и экономики, принятие решений. Так они сразу учатся видеть, где алгоритм упрощает сложную систему и создаёт новые точки отказа.

  • Нобелевский лауреат Чунг в Казани: «Университетское образование теряет смысл как передача знаний»

    Мнения Эксперта ЭР и ИИ о изучении ИИ в школе и в других организациях
    Для 5–6 классов уже подготовили учебник «Введение в искусственный интеллект» (его создали специалисты «Альянса в сфере ИИ» совместно с издательством «Просвещение») и включили в федеральный перечень. К нему добавили видеоматериалы и интерактивные задания.
    Программа построена по модульному принципу. В 5 классе ребята пройдут, например, такие темы: «Зачем человеку искусственный интеллект: вымысел и реальность», «Человеческий мозг и компьютер», «Технологии искусственного интеллекта», «Искусственный интеллект в науке и образовании»
    ЧЭ: Это хорошо, но надо научиться развиваться вместе с ИИ до уровня КЧМСР
    ИИ: Да, ты прав: школьный курс про ИИ — это только первый шаг, база. Чтобы реально двигаться вперёд, нужно не просто «знать про нейросети», а уметь встраивать их в системный подход — как раз в логике КЧМСР: чтобы человек и машина усиливали друг друга, а не шли параллельными дорогами.
    Не «ИИ вместо человека», а «КЧМСР как совместный разум». В школе дают понимание, как работает ИИ, учат формулировать запросы и проверять результаты. А в КЧМСР это должно стать частью метода: ИИ как инструмент для сборки проектов, обработки данных и поиска противоречий, а человек — как архитектор, который ставит задачу, задаёт смыслы и отвечает за последствия.

  • Шохин предложил заменить «семь столпов» экономики России на «трех китов»

    Три кита Шохина легко заменить на три кита в виде людей, ИИ и ФЦП или даже на два кита КЧМСР и ФЦП для перехода на новые технологические уклады и даже ОЭФ.
  • Нобелевский лауреат Чунг в Казани: «Университетское образование теряет смысл как передача знаний»

    На самом деле никакого разума у ИИ нет, это обобщенный или генеративный разум на основе специальной обработки баз данных, созданных человечеством. И это практически коллективный супер разум человечества со всеми глюками.
  • Нобелевский лауреат Чунг в Казани: «Университетское образование теряет смысл как передача знаний»

    Пока два разума ИИ и разум человека будут разделены, у нас будут постоянные проблемы.
  • Нобелевский лауреат Чунг в Казани: «Университетское образование теряет смысл как передача знаний»

    Легко сказать "Надо стремиться к тому, чтобы использовать искусственный интеллект для повышения вашей собственной ценности". И у ИИ не все так просто, у него тоже обнаружились глюки и слипы. Выход один создать систему совместного обучения и развития ИИ и человека как коллективного человека машинного супер разума -КЧМСР. И такой проект уже есть.
Хотите быть в курсе важных новостей?
срочная новость
The New York Times: Россия начала эвакуировать своих дипломатов из Украины