Технооптимисты
10.05.202507:50
Преподавательская печаль...
Иногда приходишь на лекцию, а в аудитории вот так. А ведь такую тему лекции подготовил — огонь же. Действительно, у нас на программе мы внимательно следим за тем, что происходит в индустрии и вокруг неё, а потому пытаемся мгновенно адаптировать новое, что происходит в области искусственного интеллекта.
Вот и давеча вышел доклад Google о принципах промпт-инженерии, и буквально на следующей неделе я прочитал лекцию по этому докладу, адаптировав и структурировав в ней всё, что написано в этой книге. И это здорово, поскольку это даёт моим студентам самую актуальную информацию, которую они преобразуют в свои самые востребованные навыки.
Конкретно на этой лекции я рассказал про то, как:
🔹Искать боли клиентов, чтобы предложить им автоматизацию на основе современного агентного подхода в искусственном интеллекте.
🔹Научиться этому самому агентному подходу, пройдя некоторые курсы и получив сертификаты, чтобы не просто предлагать, а подтверждать свои навыки официальной бумагой.
🔹Перестать использовать термин «промпт-инженерия» в обывательском смысле, поскольку это про программирование и разработку программных систем, а не про то, как «девочка из отдела маркетинга с утра задала вопрос чатику».
Работаем дальше.
Иногда приходишь на лекцию, а в аудитории вот так. А ведь такую тему лекции подготовил — огонь же. Действительно, у нас на программе мы внимательно следим за тем, что происходит в индустрии и вокруг неё, а потому пытаемся мгновенно адаптировать новое, что происходит в области искусственного интеллекта.
Вот и давеча вышел доклад Google о принципах промпт-инженерии, и буквально на следующей неделе я прочитал лекцию по этому докладу, адаптировав и структурировав в ней всё, что написано в этой книге. И это здорово, поскольку это даёт моим студентам самую актуальную информацию, которую они преобразуют в свои самые востребованные навыки.
Конкретно на этой лекции я рассказал про то, как:
🔹Искать боли клиентов, чтобы предложить им автоматизацию на основе современного агентного подхода в искусственном интеллекте.
🔹Научиться этому самому агентному подходу, пройдя некоторые курсы и получив сертификаты, чтобы не просто предлагать, а подтверждать свои навыки официальной бумагой.
🔹Перестать использовать термин «промпт-инженерия» в обывательском смысле, поскольку это про программирование и разработку программных систем, а не про то, как «девочка из отдела маркетинга с утра задала вопрос чатику».
Работаем дальше.
08.05.202517:39
Добрый вечер, уважаемые коллеги!
Раз уж сегодня нет выпуска подкаста «Технооптимисты», то выхожу на всех с предложением. Если вы хотите внедрить технологии искусственного интеллекта в свой бизнес, оптимизировать процессы или даже разобраться, как это всё поможет в личных проектах — я открыт для персональных консультаций. Провожу вебинары, обучающие и стратегические сессии по видеосвязи. От анализа данных до создания цифровых двойников — помогу найти точки роста и превратить технологии в ваши конкурентные преимущества.
Неважно, стартап вы или крупная компания, педагог или исследователь — сегодня искусственный интеллект доступен каждому. Пишите мне в личные сообщения: @romanus_otiosus запрос на персональную консультацию, и мы вместе постараемся составить план, как сделать технологии вашим надёжным инструментом. Даже сложные задачи решаются просто, когда есть правильный подход. Жду ваших запросов!
P. S.: Первые 5 обратившихся получат скидку 20 % на первую сессию.
Раз уж сегодня нет выпуска подкаста «Технооптимисты», то выхожу на всех с предложением. Если вы хотите внедрить технологии искусственного интеллекта в свой бизнес, оптимизировать процессы или даже разобраться, как это всё поможет в личных проектах — я открыт для персональных консультаций. Провожу вебинары, обучающие и стратегические сессии по видеосвязи. От анализа данных до создания цифровых двойников — помогу найти точки роста и превратить технологии в ваши конкурентные преимущества.
Неважно, стартап вы или крупная компания, педагог или исследователь — сегодня искусственный интеллект доступен каждому. Пишите мне в личные сообщения: @romanus_otiosus запрос на персональную консультацию, и мы вместе постараемся составить план, как сделать технологии вашим надёжным инструментом. Даже сложные задачи решаются просто, когда есть правильный подход. Жду ваших запросов!
P. S.: Первые 5 обратившихся получат скидку 20 % на первую сессию.
05.05.202507:02
Но настоящая магия D-Wave раскрывается в практических применениях. Например, крупнейшая канадская розничная сеть Save-On-Foods использовала компьютер D-Wave для оптимизации маршрутов доставки в свои 150 магазинов. Классические алгоритмы требовали 25 часов вычислений, в то время как квантовый отжиг справился за 2 минуты — ускорение в 750 раз. В аэрокосмической отрасли компания Lockheed Martin интегрировала компьютер D-Wave в систему анализа рисков для самолётов F-35, где необходимо учитывать миллионы возможных сценариев отказов.
Финансовый сектор также активно экспериментирует с этой технологией. Один из крупнейших европейских банков использовал компьютер D-Wave для оптимизации портфеля из 5000 активов, сократив время расчётов с нескольких дней до часов. В фармацевтике компания Siemens Healthineers применяет квантовый отжиг для управления глобальными цепочками поставок лекарств, учитывая десятки тысяч переменных — от производственных мощностей до логистических ограничений.
Однако за этими впечатляющими результатами стоят принципиальные ограничения архитектуры D-Wave. Главное из них — невозможность выполнения произвольных квантовых алгоритмов. В отличие от универсальных систем, при помощи которых можно программировать любые последовательности квантовых операций, компьютер D-Wave работает только с задачами, которые можно сформулировать в терминах поиска минимума функции.
Ещё одно фундаментальное ограничение связано с коррекцией ошибок. Универсальные квантовые компьютеры используют сложные схемы квантовой коррекции ошибок, в которых несколько физических кубитов объединяются в один логический. Компьютер D-Wave же полагается на физические свойства своих кубитов и специальные методы подавления шумов, что ограничивает масштабируемость системы. Хотя последние модели демонстрируют впечатляющую стабильность, они всё же уступают в этом отношении универсальным системам.
Кластерная архитектура D-Wave — это одновременно и сила, и слабость. С одной стороны, она позволяет эффективно решать определённые классы задач оптимизации. С другой — ограниченная связность между кубитами (каждый соединён только с 15 соседями) создаёт сложности для некоторых типов задач. Для сравнения: в универсальных квантовых компьютерах IBM или Google кубиты могут быть связаны виртуально через последовательности операций, что обеспечивает большую гибкость.
Интересно, что сам подход компании D-Wave вызывает споры в научном сообществе. Некоторые исследователи утверждают, что наблюдаемое ускорение — это результат не квантовых эффектов, а специальной аппаратной оптимизации. Однако независимые тесты, проведённые NASA и Google, подтвердили наличие квантового ускорения для определённых классов задач. Споры продолжаются, но практические результаты говорят сами за себя — там, где классические компьютеры «захлёбываются», компьютер D-Wave демонстрирует впечатляющую эффективность.
Будущее технологии выглядит многообещающе. Сегодня компания D-Wave активно работает над гибридными системами, в которых квантовый отжиг сочетается с классическими алгоритмами машинного обучения. В партнёрстве с автоконцерном Volkswagen они разрабатывают системы оптимизации дорожного движения для «умных» городов. Другое перспективное направление — интеграция с нейронными сетями для ускорения обучения сложных моделей.
Таким образом, хотя компьютер D-Wave и не является универсальным квантовым компьютером, он представляет собой важный шаг в коммерциализации квантовых технологий. Его специализированная архитектура демонстрирует, что для решения реальных задач не всегда нужно ждать создания идеального универсального квантового компьютера. Иногда достаточно «квантового лазера», точно настроенного на конкретную проблему, чтобы уже сегодня добиться прорывных результатов.
Финансовый сектор также активно экспериментирует с этой технологией. Один из крупнейших европейских банков использовал компьютер D-Wave для оптимизации портфеля из 5000 активов, сократив время расчётов с нескольких дней до часов. В фармацевтике компания Siemens Healthineers применяет квантовый отжиг для управления глобальными цепочками поставок лекарств, учитывая десятки тысяч переменных — от производственных мощностей до логистических ограничений.
Однако за этими впечатляющими результатами стоят принципиальные ограничения архитектуры D-Wave. Главное из них — невозможность выполнения произвольных квантовых алгоритмов. В отличие от универсальных систем, при помощи которых можно программировать любые последовательности квантовых операций, компьютер D-Wave работает только с задачами, которые можно сформулировать в терминах поиска минимума функции.
Ещё одно фундаментальное ограничение связано с коррекцией ошибок. Универсальные квантовые компьютеры используют сложные схемы квантовой коррекции ошибок, в которых несколько физических кубитов объединяются в один логический. Компьютер D-Wave же полагается на физические свойства своих кубитов и специальные методы подавления шумов, что ограничивает масштабируемость системы. Хотя последние модели демонстрируют впечатляющую стабильность, они всё же уступают в этом отношении универсальным системам.
Кластерная архитектура D-Wave — это одновременно и сила, и слабость. С одной стороны, она позволяет эффективно решать определённые классы задач оптимизации. С другой — ограниченная связность между кубитами (каждый соединён только с 15 соседями) создаёт сложности для некоторых типов задач. Для сравнения: в универсальных квантовых компьютерах IBM или Google кубиты могут быть связаны виртуально через последовательности операций, что обеспечивает большую гибкость.
Интересно, что сам подход компании D-Wave вызывает споры в научном сообществе. Некоторые исследователи утверждают, что наблюдаемое ускорение — это результат не квантовых эффектов, а специальной аппаратной оптимизации. Однако независимые тесты, проведённые NASA и Google, подтвердили наличие квантового ускорения для определённых классов задач. Споры продолжаются, но практические результаты говорят сами за себя — там, где классические компьютеры «захлёбываются», компьютер D-Wave демонстрирует впечатляющую эффективность.
Будущее технологии выглядит многообещающе. Сегодня компания D-Wave активно работает над гибридными системами, в которых квантовый отжиг сочетается с классическими алгоритмами машинного обучения. В партнёрстве с автоконцерном Volkswagen они разрабатывают системы оптимизации дорожного движения для «умных» городов. Другое перспективное направление — интеграция с нейронными сетями для ускорения обучения сложных моделей.
Таким образом, хотя компьютер D-Wave и не является универсальным квантовым компьютером, он представляет собой важный шаг в коммерциализации квантовых технологий. Его специализированная архитектура демонстрирует, что для решения реальных задач не всегда нужно ждать создания идеального универсального квантового компьютера. Иногда достаточно «квантового лазера», точно настроенного на конкретную проблему, чтобы уже сегодня добиться прорывных результатов.
10.04.202508:32
Всем привет и всякого добра!
Конечно же, в четверг выходим с очередным выпуском подкаста «Технооптимисты» на канале «Медиаметрикс», и даже несмотря на то, что Роман Викторович у нас подзабил, выпуск выходит, поскольку из своего дальнего плавания вернулся Владимир Юрьевич. Так что они с Катериной Григорьевной в 12:00 поразмышляют из студии о пиратах XXI века, искусственном интеллекте и его компании, про плавание в обычном и информационном океане. Подключайтесь:
ВК Видео: https://radio.mediametrics.ru/Texno/74520/
YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=RLmMnpIOtbQ
Комментарии, как обычно, отслеживаем здесь.
Конечно же, в четверг выходим с очередным выпуском подкаста «Технооптимисты» на канале «Медиаметрикс», и даже несмотря на то, что Роман Викторович у нас подзабил, выпуск выходит, поскольку из своего дальнего плавания вернулся Владимир Юрьевич. Так что они с Катериной Григорьевной в 12:00 поразмышляют из студии о пиратах XXI века, искусственном интеллекте и его компании, про плавание в обычном и информационном океане. Подключайтесь:
ВК Видео: https://radio.mediametrics.ru/Texno/74520/
YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=RLmMnpIOtbQ
Комментарии, как обычно, отслеживаем здесь.
05.04.202506:45
Вот вам, моим заинтересованным читателям, очередная доска из НИЯУ МИФИ с моей лекции ЛАиВМ. Прошу прощения, что немного засвечена, но как получилось. Слишком яркое солнце в тот день светило к нам в окна :)
Это была лекция, на которой мы рассматривали очередной инструмент для векторно-матрично-тензорных вычислений, и делали мы это на примере квантового алгоритма Дойча-Йожи для функций типа:
f : {0, 1}² → {0, 1}.
Оказалось, что у моих студентов тема квантовых вычислений вызывает такой ажиотаж, что я понимаю, что нам надо делать полноценный курс по этой теме. После лекции меня окружают все мои слушатели и задают кучу вопросов по квантам. Из этого я делаю вывод, что нам нужна и квантовая механика.
Где бы учебных часов на всё это взять для учебной программы? Выкинуть из неё что-нибудь ненужное.
Это была лекция, на которой мы рассматривали очередной инструмент для векторно-матрично-тензорных вычислений, и делали мы это на примере квантового алгоритма Дойча-Йожи для функций типа:
f : {0, 1}² → {0, 1}.
Оказалось, что у моих студентов тема квантовых вычислений вызывает такой ажиотаж, что я понимаю, что нам надо делать полноценный курс по этой теме. После лекции меня окружают все мои слушатели и задают кучу вопросов по квантам. Из этого я делаю вывод, что нам нужна и квантовая механика.
Где бы учебных часов на всё это взять для учебной программы? Выкинуть из неё что-нибудь ненужное.
03.04.202508:33
Всем привет и доброго четверга!
Как обычно примерно в 12:00 мы с Катериной Григорьевной выходим в прямой эфир на канале «Медиаметрикс» с нашим подкастом «Технооптимисты», и у нас 76-й выпуск. На этот раз мы будем рассуждать насчёт лени и технологий оной (что бы это ни значило). В общем, поговорим про Емелю и его Щуку.
🔸Эфир на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=omUg1c93DEc
🔸Эфир на VK: https://radio.mediametrics.ru/Texno/74480/
Ваши комментарии в прямом эфире отслеживаем здесь. Пишите...
Как обычно примерно в 12:00 мы с Катериной Григорьевной выходим в прямой эфир на канале «Медиаметрикс» с нашим подкастом «Технооптимисты», и у нас 76-й выпуск. На этот раз мы будем рассуждать насчёт лени и технологий оной (что бы это ни значило). В общем, поговорим про Емелю и его Щуку.
🔸Эфир на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=omUg1c93DEc
🔸Эфир на VK: https://radio.mediametrics.ru/Texno/74480/
Ваши комментарии в прямом эфире отслеживаем здесь. Пишите...
09.05.202510:33
🔥🔥🔥 КОНКУРС 🔥🔥🔥
С пылу, с жару — моя новая книга «Генеративный искусственный интеллект» (ISBN 978-5-93700-374-4), отпечатана на бумаге, приятная на ощупь обложка, внутри картинки. 228 страниц моего сконцентрированного опыта работы с генеративными моделями за 2.5 года, как они появились в общем доступе (и немного раньше, но раньше они были маленькими и неказистыми).
Экземпляр № 1 с моим автографом получит тот из читателей, кто оставит самую крутую рецензию на любую из моих книг на ЛитРес: https://www.litres.ru/author/roman-viktorovich-dushkin/
Дата подведения итогов — 12:00 по московскому времени 16.05.2025. Каждый участник может сделать столько рецензий-комментариев, сколько посчитает нужным, в конкурсе участвуют те из них, ссылки на которые вы пришлёте в комментарии к этой записи.
Победителя выберет DeepSeek, которому в отдельном чистом контексте мы скормим все комментарии и попросим выбрать самый лучший.
Книгу с автографом отправлю Почтой России или Яндексом на любой адрес в России или в Белоруссии, в другие страны отправлять не буду.
P. S.: Пересылайте своим друзьям, коллегам, товарищам — любой желающий может получить приз. Важное дополнительное условие — быть подписанным на канал @drv_official.
С пылу, с жару — моя новая книга «Генеративный искусственный интеллект» (ISBN 978-5-93700-374-4), отпечатана на бумаге, приятная на ощупь обложка, внутри картинки. 228 страниц моего сконцентрированного опыта работы с генеративными моделями за 2.5 года, как они появились в общем доступе (и немного раньше, но раньше они были маленькими и неказистыми).
Экземпляр № 1 с моим автографом получит тот из читателей, кто оставит самую крутую рецензию на любую из моих книг на ЛитРес: https://www.litres.ru/author/roman-viktorovich-dushkin/
Дата подведения итогов — 12:00 по московскому времени 16.05.2025. Каждый участник может сделать столько рецензий-комментариев, сколько посчитает нужным, в конкурсе участвуют те из них, ссылки на которые вы пришлёте в комментарии к этой записи.
Победителя выберет DeepSeek, которому в отдельном чистом контексте мы скормим все комментарии и попросим выбрать самый лучший.
Книгу с автографом отправлю Почтой России или Яндексом на любой адрес в России или в Белоруссии, в другие страны отправлять не буду.
P. S.: Пересылайте своим друзьям, коллегам, товарищам — любой желающий может получить приз. Важное дополнительное условие — быть подписанным на канал @drv_official.
07.05.202507:22
Work-life balance: рукоделие как часть продуктивности
Каждый вечер, если погода позволяет, я отправляюсь на променад — будь то сосновый бор, берег реки или парк в соседнем городе. Эти 30 минут на свежем воздухе стали моим ритуалом перезагрузки. Гуляю с собаками, наблюдаю за природой, позволяя мыслям течь свободно. Это не просто прогулка, а медитация в движении. Результат? Снижение тревожности, ясность ума и неожиданные решения рабочих задач. Как-то раз во время такого променада ко мне пришла идея оптимизировать алгоритм для одного из проектов компании — проблема, над которой бились неделю, решилась за время, пока я обходил небольшое лесное озеро.
Домашний досуг — это холст, краски и эксперименты. Рисую маслом или гуашью, иногда подключая нейросети для генерации эскизов. ГенИИ предлагает необычные цветовые сочетания, а я дорабатываю их вручную, добавляя объём и эмоции. Бывает, пишу и без цифровых помощников — просто переношу на холст то, что накопилось внутри. Это не хобби, а терапия: кисть в руках переключает мозг с аналитики на чувственное восприятие, давая отдых нейронам, уставшим от формул и стратегий.
Ключевой принцип баланса — осознанность. Я не выделяю строгие часы для творчества, но вечерами, когда дом затихает, вместо скроллинга соцсетей берусь за кисть. Даже 20 минут такого занятия хватает, чтобы восстановить энергию. Ручной труд, будь то живопись или создание арт-объектов из подручных материалов, — это не побег от реальности, а способ перезагрузить те участки мозга, которые не задействованы в ИТ-проектах или лекциях по линейной алгебре.
Как говорил один древний мудрец: «Otium cum dignitate». Важно не просто отдыхать, а наполнять паузы смыслом. Мой совет: начните с малого. Выберите занятие, в котором руки работают, а голова отдыхает — лепка, сборка моделей, клейка танчиков, вышивка. Но помните: без жёсткой дисциплины даже творчество может стать прокрастинацией. Рисую только тогда, когда основные задачи дня выполнены.
Променады и краски не сделают вас продуктивнее сами по себе. Но они создают пространство, в котором рождаются идеи, которые не придут в шуме офисной суеты. После вечернего этюда с видом на сосны я возвращаюсь к работе с ощущением, что успел прожить два дня в одном — насыщенный делами и наполненный тишиной.
Подписывайтесь на канал: @drv_official.
Каждый вечер, если погода позволяет, я отправляюсь на променад — будь то сосновый бор, берег реки или парк в соседнем городе. Эти 30 минут на свежем воздухе стали моим ритуалом перезагрузки. Гуляю с собаками, наблюдаю за природой, позволяя мыслям течь свободно. Это не просто прогулка, а медитация в движении. Результат? Снижение тревожности, ясность ума и неожиданные решения рабочих задач. Как-то раз во время такого променада ко мне пришла идея оптимизировать алгоритм для одного из проектов компании — проблема, над которой бились неделю, решилась за время, пока я обходил небольшое лесное озеро.
Домашний досуг — это холст, краски и эксперименты. Рисую маслом или гуашью, иногда подключая нейросети для генерации эскизов. ГенИИ предлагает необычные цветовые сочетания, а я дорабатываю их вручную, добавляя объём и эмоции. Бывает, пишу и без цифровых помощников — просто переношу на холст то, что накопилось внутри. Это не хобби, а терапия: кисть в руках переключает мозг с аналитики на чувственное восприятие, давая отдых нейронам, уставшим от формул и стратегий.
Ключевой принцип баланса — осознанность. Я не выделяю строгие часы для творчества, но вечерами, когда дом затихает, вместо скроллинга соцсетей берусь за кисть. Даже 20 минут такого занятия хватает, чтобы восстановить энергию. Ручной труд, будь то живопись или создание арт-объектов из подручных материалов, — это не побег от реальности, а способ перезагрузить те участки мозга, которые не задействованы в ИТ-проектах или лекциях по линейной алгебре.
Как говорил один древний мудрец: «Otium cum dignitate». Важно не просто отдыхать, а наполнять паузы смыслом. Мой совет: начните с малого. Выберите занятие, в котором руки работают, а голова отдыхает — лепка, сборка моделей, клейка танчиков, вышивка. Но помните: без жёсткой дисциплины даже творчество может стать прокрастинацией. Рисую только тогда, когда основные задачи дня выполнены.
Променады и краски не сделают вас продуктивнее сами по себе. Но они создают пространство, в котором рождаются идеи, которые не придут в шуме офисной суеты. После вечернего этюда с видом на сосны я возвращаюсь к работе с ощущением, что успел прожить два дня в одном — насыщенный делами и наполненный тишиной.
Подписывайтесь на канал: @drv_official.
05.05.202507:02
07.04.202507:04
Общая схема квантовой телепортации
04.04.202507:53
ИИ-войны: как OpenAI, DeepSeek и борьба за технологический суверенитет меняют будущее технологий
Пятница — день дайджестов моих комментариев для СМИ, которые я давал в течение недели. Однако иногда я наговариваю слишком хороший комментарий, из которого можно сделать полноценный пост, живой и злободневный. Так получилось и с моим комментарием для КоммерсантЪ ФМ по поводу противостояния OpenAI и DeepSeek. Читайте:
🔥 Конфликт между OpenAI и китайским DeepSeek — лишь верхушка айсберга в глобальной гонке за доминирование в области искусственного интеллекта. Американская компания обвиняет китайских разработчиков в использовании их наработок, а Китай, в свою очередь, ограничивает выезд своих ИТ-специалистов, объявляя их «стратегическим активом». И это уже не просто спор корпораций — это столкновение двух подходов: открытости против контроля, глобализации против национализации.
Технологии ИИ развиваются с пугающей скоростью. То, что вчера было прорывом (вроде многоагентных систем или гиперавтоматизации), сегодня уже устаревает. Новые методы, например, автоматическое создание агентных систем (ADAS), стирают границы между возможным и фантастическим. Но эта скорость — обоюдоострое оружие. Страны, обладающие передовыми разработками, получают «положительную обратную связь»: их технологии ускоряют создание ещё более совершенных инструментов, увеличивая разрыв с конкурентами.
Пока США и Китай строят «заборчики» вокруг своих ИИ-экосистем, остальные страны пытаются не отстать. Россия, например, делает ставку на технологический суверенитет. Но локальные разработки вроде моделей Яндекса или Сбера часто оказываются надстройками над зарубежными открытыми решениями. Это создаёт риски: «отравленные» датасеты или скрытые уязвимости в чужом коде могут превратить «суверенный ИИ» в троянского коня. Представьте беспилотник, взломанный через QR-код — такой сценарий уже не фантастика, а повод для аудита каждой строки кода и каждого вектора в эмбеддинге.
Главный вопрос — возможен ли баланс между коллаборацией и защитой? Компания OpenAI, ограниченная авторским правом, проигрывает в гибкости ребятам из DeepSeek, которые «высосали» весь интернет без оглядки на нормы. Но и китайская открытость — иллюзия: данные пользователей становятся топливом для систем, работающих в интересах государства. Как и в истории с «утечкой мозгов», технологии всё чаще становятся оружием в политических играх, а их разработчики — солдатами необъявленных войн.
Что делать странам вне «большой двойки»? Встраиваться в гонку — значит рискнуть ресурсами, остаться в стороне — превратиться в цифровую колонию. Ответ, возможно, в разумной изоляции: свои модели для критических сфер (экономика, безопасность) и гибкость в бытовых вопросах. Но как отличить независимость от самообмана, когда даже «доморощенные» решения порой скрывают заимствования?
P. S.: А вы доверяете локальным ИИ-разработкам? Или считаете, что будущее — за глобальными платформами, пусть и с риском зависимости? Пишите в комментариях — обсудим, пока нейросети не сделали это за нас. И подписывайтесь на наш канал @drv_official.
Пятница — день дайджестов моих комментариев для СМИ, которые я давал в течение недели. Однако иногда я наговариваю слишком хороший комментарий, из которого можно сделать полноценный пост, живой и злободневный. Так получилось и с моим комментарием для КоммерсантЪ ФМ по поводу противостояния OpenAI и DeepSeek. Читайте:
🔥 Конфликт между OpenAI и китайским DeepSeek — лишь верхушка айсберга в глобальной гонке за доминирование в области искусственного интеллекта. Американская компания обвиняет китайских разработчиков в использовании их наработок, а Китай, в свою очередь, ограничивает выезд своих ИТ-специалистов, объявляя их «стратегическим активом». И это уже не просто спор корпораций — это столкновение двух подходов: открытости против контроля, глобализации против национализации.
Технологии ИИ развиваются с пугающей скоростью. То, что вчера было прорывом (вроде многоагентных систем или гиперавтоматизации), сегодня уже устаревает. Новые методы, например, автоматическое создание агентных систем (ADAS), стирают границы между возможным и фантастическим. Но эта скорость — обоюдоострое оружие. Страны, обладающие передовыми разработками, получают «положительную обратную связь»: их технологии ускоряют создание ещё более совершенных инструментов, увеличивая разрыв с конкурентами.
Пока США и Китай строят «заборчики» вокруг своих ИИ-экосистем, остальные страны пытаются не отстать. Россия, например, делает ставку на технологический суверенитет. Но локальные разработки вроде моделей Яндекса или Сбера часто оказываются надстройками над зарубежными открытыми решениями. Это создаёт риски: «отравленные» датасеты или скрытые уязвимости в чужом коде могут превратить «суверенный ИИ» в троянского коня. Представьте беспилотник, взломанный через QR-код — такой сценарий уже не фантастика, а повод для аудита каждой строки кода и каждого вектора в эмбеддинге.
Главный вопрос — возможен ли баланс между коллаборацией и защитой? Компания OpenAI, ограниченная авторским правом, проигрывает в гибкости ребятам из DeepSeek, которые «высосали» весь интернет без оглядки на нормы. Но и китайская открытость — иллюзия: данные пользователей становятся топливом для систем, работающих в интересах государства. Как и в истории с «утечкой мозгов», технологии всё чаще становятся оружием в политических играх, а их разработчики — солдатами необъявленных войн.
Что делать странам вне «большой двойки»? Встраиваться в гонку — значит рискнуть ресурсами, остаться в стороне — превратиться в цифровую колонию. Ответ, возможно, в разумной изоляции: свои модели для критических сфер (экономика, безопасность) и гибкость в бытовых вопросах. Но как отличить независимость от самообмана, когда даже «доморощенные» решения порой скрывают заимствования?
P. S.: А вы доверяете локальным ИИ-разработкам? Или считаете, что будущее — за глобальными платформами, пусть и с риском зависимости? Пишите в комментариях — обсудим, пока нейросети не сделали это за нас. И подписывайтесь на наш канал @drv_official.
02.04.202507:27
Личный бренд без жертв: как совмещать невозможное
Когда меня спрашивают, как я успеваю руководить ИТ-компанией, вести этот канал, давать интервью нескольким СМИ в неделю и читать лекции в НИЯУ МИФИ, я всегда отвечаю: «Не успеваю. Просто делаю это последовательно». За два десятка лет жёстких практик тайм-менеджмента я научился превращать хаотичную многозадачность в упорядоченный поток, когда каждая активность подпитывает другую, а не отнимает силы. И секрет — не в тайм-менеджменте, а в выстраивании системы, которая работает даже когда вы спите.
🟢 Деревня вместо мегаполиса
Переезд за город стал ключевым решением. В тишине Подмосковья, где из окна видно лес, а не пробки, мозг перестаёт метаться между задачами. Утром я пишу книги, лекции и другие образовательные материалы. Днём провожу оперативные созвоны с сотрудниками и командами. Вечером записываю посты. Физическое расстояние от офисной суеты создаёт ментальный буфер: здесь нет случайных встреч, ненужных совещаний или соблазна «заскочить на кофе». Пространство диктует ритм — медленный, но непрерывный, как течение реки.
🟢 Контент-фабрика: работа на опережение
Каждый декабрь я сажусь за «годовой медиа-план». Например, в этом году я запланировал 50 постов по теме продуктивности, из которых 40 уже написаны и лежат в черновиках. Лекции на следующий семестр готовятся летом, интервью даются блоками — раз в неделю приезжаю в Москву и за день закрываю все вопросы (поэтому запись ко мне на этот день часто закрывается за неделю). Это не магия, а обычный батчинг: группировка однотипных задач. Даже симуляторы клеточных автоматов, которые сейчас используют в трёх вузах, были разработаны за пару дней интенсивного программирования — потому что я выделил на них «окно» в календаре, а не растягивал на месяцы. Хотя некоторые задачи я решаю именно так — растягиваю на месяцы и годы.
🟢 Помощники: от аспирантов до GPT
Моя команда — это не только сотрудники компании. Катерина Григорьевна ведёт методическую часть курсов, аспиранты и коллеги с кафедры проверяют задачи, а армия ботов снимает огромное количество рутины. Ключевое правило: делегировать всё, что не требует моего уникального опыта. Например, получение свидетельств в Роспатенте полностью легло на помощницу, а я лишь подписывал документы. Системы искусственного интеллекта стали для меня «вторым мозгом»: они фильтруют почту и звонки, предлагают темы для статей и даже напоминают, когда пора отключиться от работы.
🟢 Железная воля как мышца
Целеустремлённость — это не врождённое качество, а навык, который я тренирую ежедневно. В 8:00 утра я уже за письменным столом, ровно в полночь гашу свет в кабинете — никаких «ещё пять минут». Соцсети проверяю раз в сутки, новости — тоже. Даже в дни, когда нет настроения, придерживаюсь ритуалов: 10 минут медитации, полчаса физических нагрузок, жёсткий чёрный кофе и чёткий список из трёх главных задач. Выгорание начинается не от нагрузки, а от ощущения беспорядочности. Когда каждый шаг предсказуем, энергия не утекает впустую.
P. S.: Вчера ко мне приехала съёмочная группа с России 1. Пока оператор настраивал камеру, я успел дописать раздел про квантовые алгоритмы и ответить студенту в чате. А потом мы два часа говорили о балансе между наукой и медийностью. Итог? Мой секрет прост: личный бренд — не самоцель, а побочный продукт системной жизни. Как писал кто-то из древних: «Vita est fabula similis: non quam diu durat, sed quam bene agit de rebus».
Подписывайтесь на канал: @drv_official.
Когда меня спрашивают, как я успеваю руководить ИТ-компанией, вести этот канал, давать интервью нескольким СМИ в неделю и читать лекции в НИЯУ МИФИ, я всегда отвечаю: «Не успеваю. Просто делаю это последовательно». За два десятка лет жёстких практик тайм-менеджмента я научился превращать хаотичную многозадачность в упорядоченный поток, когда каждая активность подпитывает другую, а не отнимает силы. И секрет — не в тайм-менеджменте, а в выстраивании системы, которая работает даже когда вы спите.
🟢 Деревня вместо мегаполиса
Переезд за город стал ключевым решением. В тишине Подмосковья, где из окна видно лес, а не пробки, мозг перестаёт метаться между задачами. Утром я пишу книги, лекции и другие образовательные материалы. Днём провожу оперативные созвоны с сотрудниками и командами. Вечером записываю посты. Физическое расстояние от офисной суеты создаёт ментальный буфер: здесь нет случайных встреч, ненужных совещаний или соблазна «заскочить на кофе». Пространство диктует ритм — медленный, но непрерывный, как течение реки.
🟢 Контент-фабрика: работа на опережение
Каждый декабрь я сажусь за «годовой медиа-план». Например, в этом году я запланировал 50 постов по теме продуктивности, из которых 40 уже написаны и лежат в черновиках. Лекции на следующий семестр готовятся летом, интервью даются блоками — раз в неделю приезжаю в Москву и за день закрываю все вопросы (поэтому запись ко мне на этот день часто закрывается за неделю). Это не магия, а обычный батчинг: группировка однотипных задач. Даже симуляторы клеточных автоматов, которые сейчас используют в трёх вузах, были разработаны за пару дней интенсивного программирования — потому что я выделил на них «окно» в календаре, а не растягивал на месяцы. Хотя некоторые задачи я решаю именно так — растягиваю на месяцы и годы.
🟢 Помощники: от аспирантов до GPT
Моя команда — это не только сотрудники компании. Катерина Григорьевна ведёт методическую часть курсов, аспиранты и коллеги с кафедры проверяют задачи, а армия ботов снимает огромное количество рутины. Ключевое правило: делегировать всё, что не требует моего уникального опыта. Например, получение свидетельств в Роспатенте полностью легло на помощницу, а я лишь подписывал документы. Системы искусственного интеллекта стали для меня «вторым мозгом»: они фильтруют почту и звонки, предлагают темы для статей и даже напоминают, когда пора отключиться от работы.
🟢 Железная воля как мышца
Целеустремлённость — это не врождённое качество, а навык, который я тренирую ежедневно. В 8:00 утра я уже за письменным столом, ровно в полночь гашу свет в кабинете — никаких «ещё пять минут». Соцсети проверяю раз в сутки, новости — тоже. Даже в дни, когда нет настроения, придерживаюсь ритуалов: 10 минут медитации, полчаса физических нагрузок, жёсткий чёрный кофе и чёткий список из трёх главных задач. Выгорание начинается не от нагрузки, а от ощущения беспорядочности. Когда каждый шаг предсказуем, энергия не утекает впустую.
P. S.: Вчера ко мне приехала съёмочная группа с России 1. Пока оператор настраивал камеру, я успел дописать раздел про квантовые алгоритмы и ответить студенту в чате. А потом мы два часа говорили о балансе между наукой и медийностью. Итог? Мой секрет прост: личный бренд — не самоцель, а побочный продукт системной жизни. Как писал кто-то из древних: «Vita est fabula similis: non quam diu durat, sed quam bene agit de rebus».
Подписывайтесь на канал: @drv_official.
09.05.202507:56
⭐ С Днём Победы ⭐
Всех читателей нашего уютного канала, всех слушателей подкаста, всех людей доброй воли мы поздравляем с днём Великой Победы. Ура!
Зловредный запад примерно раз в сто лет пытается лезть к нам, чтобы в очередной раз получить люлей. Побеждали всегда, победим и теперь. Мы русские, мы идём до конца! Победа будет за нами!!!
Всех читателей нашего уютного канала, всех слушателей подкаста, всех людей доброй воли мы поздравляем с днём Великой Победы. Ура!
Зловредный запад примерно раз в сто лет пытается лезть к нам, чтобы в очередной раз получить люлей. Побеждали всегда, победим и теперь. Мы русские, мы идём до конца! Победа будет за нами!!!
06.05.202507:19
Желязны Р. «Ружья Авалона»
Оценка: 5️⃣5️⃣3️⃣0️⃣
Рецензия: Ну вот и вторая книга из цикла Корвина Хроник Амбера. Её я тоже читал в далёком отрочестве, причём так получилось, что папенька купил мне только первые две книги — если кто помнит, то это были такие тонкие книжечки, похожие на тетрадки, и на обложке второй книги была изображена горящая кошка. Когда я прочитал её в те времена, мне показалось, что всё закончилось — Корвин стал королём, то есть было написано только две книги. И только через несколько лет я узнал, что там ещё восемь есть и куча рассказов к ним. Вот я обрадовался-то. Ну а сейчас я так же с удовольствием прочитал и эту книгу. Всё же этот цикл по-любому кажется мне наивным, но для своего времени это реально было какое-то откровение. Так что я в любом случае рекомендую эти книги всем, кто их по той или иной причине не читал. И очень жаль, что фильмов или сериалов по Хроникам так и не снято. Как тогда давно не понимал — почему, так и сейчас не понимаю.
Краткое содержание: После того как Корвин вырастил себе новые глаза и напитал себя яростью для будущей мести, он поехал искать Отражение, в котором когда-то данным давно правил — Авалон. Там имелся полировальный порошок, который взрывался в Амбере (а порох там не горел), так что его можно было использовать для создания огнестрельного оружия, которое обеспечило бы Корвину небывалое преимущество. По пути он заехал в Отражение Лоррейн, где нашёл своего старого боевого товарища Ганелона. Вместе они нашли нечто похожее на Авалон (первоначальное Отражение с этим названием было разрушено — вот этот момент мне не очень понятен), а там сидел брат Корвина Бенедикт, а у него была правнучка Дара, которая соблазнила Корвина, а потом увязалась за ним в Амбер и прошла по Образу, оказавшись совсем не правнучкой. В общем, проклятие Корвина привело к тому, что из Хаоса к Амберу пролегла Чёрная дорога, по которой шли орды каких-то немыслимых тварей. Эрик был полностью поглощён борьбой с ними. И когда Корвин пришёл со своей армией, вооружённой ружьями Авалона, Эрик получил смертельное ранение в очередной битве. Они помирились и кое-как простили друг друга. Корвин отбил нападение тварей из Хаоса и занял трон.
Оценка: 5️⃣5️⃣3️⃣0️⃣
Рецензия: Ну вот и вторая книга из цикла Корвина Хроник Амбера. Её я тоже читал в далёком отрочестве, причём так получилось, что папенька купил мне только первые две книги — если кто помнит, то это были такие тонкие книжечки, похожие на тетрадки, и на обложке второй книги была изображена горящая кошка. Когда я прочитал её в те времена, мне показалось, что всё закончилось — Корвин стал королём, то есть было написано только две книги. И только через несколько лет я узнал, что там ещё восемь есть и куча рассказов к ним. Вот я обрадовался-то. Ну а сейчас я так же с удовольствием прочитал и эту книгу. Всё же этот цикл по-любому кажется мне наивным, но для своего времени это реально было какое-то откровение. Так что я в любом случае рекомендую эти книги всем, кто их по той или иной причине не читал. И очень жаль, что фильмов или сериалов по Хроникам так и не снято. Как тогда давно не понимал — почему, так и сейчас не понимаю.
Краткое содержание: После того как Корвин вырастил себе новые глаза и напитал себя яростью для будущей мести, он поехал искать Отражение, в котором когда-то данным давно правил — Авалон. Там имелся полировальный порошок, который взрывался в Амбере (а порох там не горел), так что его можно было использовать для создания огнестрельного оружия, которое обеспечило бы Корвину небывалое преимущество. По пути он заехал в Отражение Лоррейн, где нашёл своего старого боевого товарища Ганелона. Вместе они нашли нечто похожее на Авалон (первоначальное Отражение с этим названием было разрушено — вот этот момент мне не очень понятен), а там сидел брат Корвина Бенедикт, а у него была правнучка Дара, которая соблазнила Корвина, а потом увязалась за ним в Амбер и прошла по Образу, оказавшись совсем не правнучкой. В общем, проклятие Корвина привело к тому, что из Хаоса к Амберу пролегла Чёрная дорога, по которой шли орды каких-то немыслимых тварей. Эрик был полностью поглощён борьбой с ними. И когда Корвин пришёл со своей армией, вооружённой ружьями Авалона, Эрик получил смертельное ранение в очередной битве. Они помирились и кое-как простили друг друга. Корвин отбил нападение тварей из Хаоса и занял трон.
18.04.202508:33
И ко мне в очередной раз обратились коллеги с Бизнес ФМ по поводу того, что там что-то брякнул Эрик Шмидт относительно замены программистов на искусственный интеллект. Давайте разберёмся, что к чему...
🔥 ИИ против программистов: конец эпохи или новая реальность?
Когда экс-глава Google Эрик Шмидт заявляет, что ИИ заменит большинство программистов к 2026 году, это звучит как сценарий из антиутопии. Но давайте отложим панику и разберёмся, насколько эти прогнозы соответствуют действительности.
История технологий знает множество примеров, когда автоматизация не уничтожала профессии, а трансформировала их. Вспомните, как появление высокоуровневых языков программирования в 60-х не отменило работу кодеров, а лишь изменило их инструментарий. Сегодняшние ИИ-ассистенты вроде GitHub Copilot — это естественное продолжение той же самой эволюции. Они берут на себя рутинные операции, освобождая разработчиков для решения более сложных задач.
Главное заблуждение апологетов «блицкрига ИИ» — представление о программировании как о механическом наборе кода. На деле 80 % работы разработчика-сеньора — это проектирование архитектуры, анализ требований и коммуникация с заказчиками. Большие языковые модели пока неспособны заменить человеческое системное мышление, особенно когда речь идёт о нестандартных задачах. Даже самые продвинутые модели вроде GPT-o3 и o4 mini допускают ошибки в относительно простых алгоритмах.
Интересно, что сам технологический прогресс создаёт парадоксальный эффект: чем мощнее становятся инструменты ИИ, тем больше спрос на квалифицированных разработчиков. После бума генеративного ИИ рынок труда увидел взрывной рост вакансий в области машинного обучения и науки о данных — именно потому, что компании осознали необходимость специалистов, способных ставить задачи нейросетям и интерпретировать их результаты.
Особенно показателен российский контекст, в котором дефицит ИТ-специалистов оценивается в миллион человек. В таких условиях ИИ выступает не конкурентом, а «умножителем когнитивных способностей» — технологией, позволяющей небольшим командам решать задачи корпоративного масштаба. Вместо массовых увольнений мы видим обратный процесс: компании активно внедряют ИИ-инструменты, но параллельно наращивают штаты, осваивая новые ниши.
Ключевое изменение, которое действительно происходит, — это смена роли программиста. Если раньше ценность заключалась в умении писать код, то теперь важнее становится способность проектировать системы, формулировать задачи для ИИ и контролировать их выполнение. Это напоминает переход от ремесленника, вручную вытачивающего детали, к инженеру, управляющему автоматизированным производством.
Что касается апокалиптичных прогнозов Шмидта о «самосовершенствующемся ИИ» к 2031 году, здесь стоит вспомнить фундаментальное ограничение: даже самая продвинутая нейросеть остаётся инструментом без собственной целеполагающей воли. Она может генерировать код, но не может решить, зачем этот код нужен. Пока не изобретён искусственный интеллект, способный самостоятельно ставить бизнес-задачи, программисты останутся у руля цифровой трансформации.
Вместо страхов перед «восстанием машин» разумнее сосредоточиться на адаптации. Уже сегодня успешный разработчик — это не тот, кто быстрее всех пишет код, а тот, кто умеет:
🔹Формулировать задачи для ИИ на естественном языке.
🔹Анализировать и дорабатывать сгенерированные решения.
🔹Интегрировать автоматизацию в сложные потоки работ (workflow).
Это не конец профессии, а её закономерная эволюция. Как когда-то компиляторы не отменили ассемблер, а лишь подняли планку, так и современные ИИ-инструменты задают новые стандарты работы. Те, кто освоит этот симбиоз, окажутся в выигрыше — остальные действительно рискуют остаться за бортом.
Так стоит ли бояться прогнозов Шмидта? Скорее нет, чем да. Но определённо стоит готовиться к миру, в котором ценность разработчика определяется не количеством написанных им лично строк кода, а умением мыслить системно и управлять интеллектуальными инструментами. В этом смысле ИИ не отменяет программирование — он делает его сложнее и интереснее.
🔥 ИИ против программистов: конец эпохи или новая реальность?
Когда экс-глава Google Эрик Шмидт заявляет, что ИИ заменит большинство программистов к 2026 году, это звучит как сценарий из антиутопии. Но давайте отложим панику и разберёмся, насколько эти прогнозы соответствуют действительности.
История технологий знает множество примеров, когда автоматизация не уничтожала профессии, а трансформировала их. Вспомните, как появление высокоуровневых языков программирования в 60-х не отменило работу кодеров, а лишь изменило их инструментарий. Сегодняшние ИИ-ассистенты вроде GitHub Copilot — это естественное продолжение той же самой эволюции. Они берут на себя рутинные операции, освобождая разработчиков для решения более сложных задач.
Главное заблуждение апологетов «блицкрига ИИ» — представление о программировании как о механическом наборе кода. На деле 80 % работы разработчика-сеньора — это проектирование архитектуры, анализ требований и коммуникация с заказчиками. Большие языковые модели пока неспособны заменить человеческое системное мышление, особенно когда речь идёт о нестандартных задачах. Даже самые продвинутые модели вроде GPT-o3 и o4 mini допускают ошибки в относительно простых алгоритмах.
Интересно, что сам технологический прогресс создаёт парадоксальный эффект: чем мощнее становятся инструменты ИИ, тем больше спрос на квалифицированных разработчиков. После бума генеративного ИИ рынок труда увидел взрывной рост вакансий в области машинного обучения и науки о данных — именно потому, что компании осознали необходимость специалистов, способных ставить задачи нейросетям и интерпретировать их результаты.
Особенно показателен российский контекст, в котором дефицит ИТ-специалистов оценивается в миллион человек. В таких условиях ИИ выступает не конкурентом, а «умножителем когнитивных способностей» — технологией, позволяющей небольшим командам решать задачи корпоративного масштаба. Вместо массовых увольнений мы видим обратный процесс: компании активно внедряют ИИ-инструменты, но параллельно наращивают штаты, осваивая новые ниши.
Ключевое изменение, которое действительно происходит, — это смена роли программиста. Если раньше ценность заключалась в умении писать код, то теперь важнее становится способность проектировать системы, формулировать задачи для ИИ и контролировать их выполнение. Это напоминает переход от ремесленника, вручную вытачивающего детали, к инженеру, управляющему автоматизированным производством.
Что касается апокалиптичных прогнозов Шмидта о «самосовершенствующемся ИИ» к 2031 году, здесь стоит вспомнить фундаментальное ограничение: даже самая продвинутая нейросеть остаётся инструментом без собственной целеполагающей воли. Она может генерировать код, но не может решить, зачем этот код нужен. Пока не изобретён искусственный интеллект, способный самостоятельно ставить бизнес-задачи, программисты останутся у руля цифровой трансформации.
Вместо страхов перед «восстанием машин» разумнее сосредоточиться на адаптации. Уже сегодня успешный разработчик — это не тот, кто быстрее всех пишет код, а тот, кто умеет:
🔹Формулировать задачи для ИИ на естественном языке.
🔹Анализировать и дорабатывать сгенерированные решения.
🔹Интегрировать автоматизацию в сложные потоки работ (workflow).
Это не конец профессии, а её закономерная эволюция. Как когда-то компиляторы не отменили ассемблер, а лишь подняли планку, так и современные ИИ-инструменты задают новые стандарты работы. Те, кто освоит этот симбиоз, окажутся в выигрыше — остальные действительно рискуют остаться за бортом.
Так стоит ли бояться прогнозов Шмидта? Скорее нет, чем да. Но определённо стоит готовиться к миру, в котором ценность разработчика определяется не количеством написанных им лично строк кода, а умением мыслить системно и управлять интеллектуальными инструментами. В этом смысле ИИ не отменяет программирование — он делает его сложнее и интереснее.
07.04.202506:48
03.04.202515:17
Правовая защита промптов для ИИ-агентов: почему система не успевает за технологиями
Недавно моя компания направила запрос в Роспатент с вопросом о возможности регистрации программ для ЭВМ, созданных с помощью nocode-инструментов — в частности, системных промптов для ИИ-агентов на базе больших языковых моделей. Системный промпт, представляющий собой набор инструкций на естественном языке, формально подпадает под определение программы, поскольку содержит правила функционирования агента. Однако ответ ведомства подтвердил, что существующее законодательство не рассматривает подобные разработки как объекты, подлежащие регистрации.
Согласно разъяснениям Роспатента, программа для ЭВМ должна иметь исходный код на языке программирования. Поскольку промпты формулируются на естественном языке, а их исполнение зависит от готовых блоков платформы (например, API LLM), зарегистрировать их в классическом понимании нельзя. Ведомство прямо указало, что «творческий результат автора» в таком случае не соответствует требованиям Гражданского кодекса.
🟢 Есть ли выход?
Пока единственная уловка — оформлять промпт в виде структурированных данных, например, JSON-файла с чётко прописанными правилами. Формально это может считаться «кодом», но на практике такой подход не решает главной проблемы: функциональная логика агента по-прежнему описывается естественным языком внутри этого файла, и её копирование остаётся юридически неочевидным.
🔴 Системный кризис интеллектуальной собственности
Эта ситуация — лишь частный пример общего кризиса правовых механизмов защиты технологий. Институт регистрации программ для ЭВМ, созданный в эпоху классической разработки, сегодня не отвечает реалиям, когда значительная часть функциональности информационных систем создаётся через API, low-код и промпт-инжиниринг.
Но проблема ещё глубже. Даже традиционное патентное право, основанное на идее монополии на изобретения, всё чаще становится тормозом для инноваций. Сегодня технологии развиваются экспоненциально, а циклы разработки сокращаются до месяцев, поэтому многолетние процедуры патентования теряют смысл.
🔥 Вывод прост: пока законодатели пытаются адаптировать устаревшие нормы, разработчикам систем искусственного интеллекта стоит делать ставку на скорость, уникальность продукта и конкурентные преимущества, а не на иллюзию правовой защиты. В новой технологической парадигме юридические формальности всё чаще проигрывают динамике рынка.
Недавно моя компания направила запрос в Роспатент с вопросом о возможности регистрации программ для ЭВМ, созданных с помощью nocode-инструментов — в частности, системных промптов для ИИ-агентов на базе больших языковых моделей. Системный промпт, представляющий собой набор инструкций на естественном языке, формально подпадает под определение программы, поскольку содержит правила функционирования агента. Однако ответ ведомства подтвердил, что существующее законодательство не рассматривает подобные разработки как объекты, подлежащие регистрации.
Согласно разъяснениям Роспатента, программа для ЭВМ должна иметь исходный код на языке программирования. Поскольку промпты формулируются на естественном языке, а их исполнение зависит от готовых блоков платформы (например, API LLM), зарегистрировать их в классическом понимании нельзя. Ведомство прямо указало, что «творческий результат автора» в таком случае не соответствует требованиям Гражданского кодекса.
🟢 Есть ли выход?
Пока единственная уловка — оформлять промпт в виде структурированных данных, например, JSON-файла с чётко прописанными правилами. Формально это может считаться «кодом», но на практике такой подход не решает главной проблемы: функциональная логика агента по-прежнему описывается естественным языком внутри этого файла, и её копирование остаётся юридически неочевидным.
🔴 Системный кризис интеллектуальной собственности
Эта ситуация — лишь частный пример общего кризиса правовых механизмов защиты технологий. Институт регистрации программ для ЭВМ, созданный в эпоху классической разработки, сегодня не отвечает реалиям, когда значительная часть функциональности информационных систем создаётся через API, low-код и промпт-инжиниринг.
Но проблема ещё глубже. Даже традиционное патентное право, основанное на идее монополии на изобретения, всё чаще становится тормозом для инноваций. Сегодня технологии развиваются экспоненциально, а циклы разработки сокращаются до месяцев, поэтому многолетние процедуры патентования теряют смысл.
🔥 Вывод прост: пока законодатели пытаются адаптировать устаревшие нормы, разработчикам систем искусственного интеллекта стоит делать ставку на скорость, уникальность продукта и конкурентные преимущества, а не на иллюзию правовой защиты. В новой технологической парадигме юридические формальности всё чаще проигрывают динамике рынка.
01.04.202507:10
Да, тем, кто заинтересовался моими книгами, даю прямые ссылки на них:
🔹Улыбка сингулярности: https://clck.ru/3KGMWh
🔸Когда машина мечтает: https://clck.ru/3KGMjg
🔹Улыбка сингулярности: https://clck.ru/3KGMWh
🔸Когда машина мечтает: https://clck.ru/3KGMjg
09.05.202507:12
Пятница — время для очередного «лонгрида» (на этот раз совсем не длинного) по мотивам моих комментариев для СМИ. На этот раз радио «Бизнес ФМ» спросило, станут ли ChatGPT и нейросети новым Google. Подумал, наговорил, а из самого интересного сделал для вас этот текст. Поехали!
🔥 «Нагуглил? Нет, чатжупитил»: как ChatGPT переписывает правила поиска
Приложение ChatGPT обогнало TikTok по скачиваемости — и это не просто хайп. Большие языковые модели вроде DeepSeek и Grok меняют сам подход к поиску информации. Вместо сотен ссылок — краткий ответ, вместо кликов — диалог. Но смогут ли системы искусственного интеллекта вытеснить Google и Яндекс?
Ключ — в гибридной технологии RAG (Retrieval Augmented Generation). Это не «галлюцинации» нейросети, а симбиоз классического поиска и генерации. Пример: Яндекс уже внедрил «нейропоиск», когда алгоритм находит данные, а GPT-модель структурирует их в понятный ответ со ссылками на источники. Такой подход уже работает в Bing, Google и даже в самом ChatGPT, а также в сонме агентов и платформ для их производства (например, довольно широко известный в узких кругах Perplexity). Пользователь получает не «возможно, это где-то здесь», а точный ответ за секунду.
Поколение Z vs «бумеры»:
Молодёжь до 20 лет охотнее доверяет своим ИИ-ассистентам. Зачем листать 10 сайтов, если можно спросить голосом: «Найди почтовый индекс для отправки посылки на улицу Пушкина»? Но старшее поколение пока ещё цепляется за привычный Google — как когда-то за бумажные карты против GPS.
А что с доверием?
Раньше ChatGPT выдумывал факты, но сегодня RAG-системы опираются только на проверенные данные. Это как адвокат, который цитирует законы, а не фантазирует. Но есть нюанс: нейропоиск выбирает «авторитетные» источники по своему алгоритму. А кто решает, что авторитетно — нейросеть или её создатели?
«Чатжупитить» вместо «погуглить»?
Глагол «гуглить» прижился за пару лет. С ChatGPT сложнее: «джепитить» звучит странно для русского уха. Но язык — живой. Может, вместо «найти в интернете» мы скоро будем говорить «сгенерировать через ИИ»?
Главный вопрос: станет ли поиск через нейросети удобнее или опаснее? С одной стороны — мгновенные ответы. С другой — невидимый алгоритмический фильтр, который решает, какую информацию вам показать.
P. S.: А вы уже перешли на нейропоиск? Или всё ещё листаете ссылки, как в 2010-х? Делитесь в комментариях — пока ChatGPT не начал генерировать их за нас.
🔥 «Нагуглил? Нет, чатжупитил»: как ChatGPT переписывает правила поиска
Приложение ChatGPT обогнало TikTok по скачиваемости — и это не просто хайп. Большие языковые модели вроде DeepSeek и Grok меняют сам подход к поиску информации. Вместо сотен ссылок — краткий ответ, вместо кликов — диалог. Но смогут ли системы искусственного интеллекта вытеснить Google и Яндекс?
Ключ — в гибридной технологии RAG (Retrieval Augmented Generation). Это не «галлюцинации» нейросети, а симбиоз классического поиска и генерации. Пример: Яндекс уже внедрил «нейропоиск», когда алгоритм находит данные, а GPT-модель структурирует их в понятный ответ со ссылками на источники. Такой подход уже работает в Bing, Google и даже в самом ChatGPT, а также в сонме агентов и платформ для их производства (например, довольно широко известный в узких кругах Perplexity). Пользователь получает не «возможно, это где-то здесь», а точный ответ за секунду.
Поколение Z vs «бумеры»:
Молодёжь до 20 лет охотнее доверяет своим ИИ-ассистентам. Зачем листать 10 сайтов, если можно спросить голосом: «Найди почтовый индекс для отправки посылки на улицу Пушкина»? Но старшее поколение пока ещё цепляется за привычный Google — как когда-то за бумажные карты против GPS.
А что с доверием?
Раньше ChatGPT выдумывал факты, но сегодня RAG-системы опираются только на проверенные данные. Это как адвокат, который цитирует законы, а не фантазирует. Но есть нюанс: нейропоиск выбирает «авторитетные» источники по своему алгоритму. А кто решает, что авторитетно — нейросеть или её создатели?
«Чатжупитить» вместо «погуглить»?
Глагол «гуглить» прижился за пару лет. С ChatGPT сложнее: «джепитить» звучит странно для русского уха. Но язык — живой. Может, вместо «найти в интернете» мы скоро будем говорить «сгенерировать через ИИ»?
Главный вопрос: станет ли поиск через нейросети удобнее или опаснее? С одной стороны — мгновенные ответы. С другой — невидимый алгоритмический фильтр, который решает, какую информацию вам показать.
P. S.: А вы уже перешли на нейропоиск? Или всё ещё листаете ссылки, как в 2010-х? Делитесь в комментариях — пока ChatGPT не начал генерировать их за нас.
05.05.202507:02
Почему «квантовый компьютер» D-Wave не является универсальным квантовым компьютером? (и почему это всё равно круто)
Когда вы слышите о «квантовом компьютере D-Wave», представляете устройство, способное взламывать шифрование и моделировать Вселенную? Увы, реальность прозаичнее — но от этого не менее удивительна. Компания D-Wave создаёт не универсальные квантовые компьютеры, а узкоспециализированные квантовые ускорители для одной конкретной задачи: поиска оптимальных решений в гигантском пространстве возможностей.
Квантовый отжиг: физика вместо программирования
В отличие от IBM или Google, где кубитами управляют через последовательности квантовых вентилей, D-Wave использует принцип квантового отжига. Посмотрим, что это такое...
Оптимизационные задачи представляют собой важный класс вычислительных проблем, связанных с поиском экстремальных значений целевых функций при заданных ограничениях. Типичными примерами являются задачи маршрутизации транспортных сетей и распределения вычислительных ресурсов в распределённых системах. Такие задачи характеризуются NP-трудной вычислительной сложностью, когда временные затраты на решение растут экспоненциально с увеличением размерности пространства параметров, что делает их обработку на классических вычислительных архитектурах крайне ресурсоёмкой.
Метод имитации отжига (Simulated Annealing) представляет собой стохастический алгоритм оптимизации, основанный на термодинамической аналогии с процессом отжига металлов. Алгоритм инициирует поиск при высоком значении параметра, аналогичного температуре, допуская переходы между состояниями с увеличением целевой функции. Последовательное снижение этого параметра обеспечивает сходимость к глобальному экстремуму. Однако эффективность метода существенно снижается для высокоразмерных задач вследствие необходимости перебора значительного количества состояний.
Квантовый отжиг (Quantum Annealing) реализует принципиально иную вычислительную парадигму, основанную на квантовомеханических принципах суперпозиции состояний и туннельного эффекта. В отличие от классических методов, этот подход позволяет одновременно исследовать множество возможных решений, а туннелирование обеспечивает преодоление локальных экстремумов. Важно отметить, что область применения квантового отжига ограничена классом задач, допускающих формулировку в терминах поиска основного состояния гамильтониана Изинга, что исключает его использование для универсальных квантовых вычислений, включая реализацию алгоритмов Шора и Гровера.
Жёсткие ограничения: цена специализации
Суть подхода компании D-Wave становится понятной, если взглянуть на фундаментальные различия между универсальными квантовыми компьютерами и квантовым отжигом. Универсальные системы используют квантовые вентили и алгоритмы, позволяющие решать широкий класс задач — от факторизации чисел до моделирования молекул (именно к этому стремятся гиганты Google и IBM). Но компания D-Wave фокусируется исключительно на задачах оптимизации, применяя принципиально иной физический подход.
Итак, сердце системы D-Wave — это исключительно реализация процесса квантового отжига. Последняя модель Advantage2 (2024) представляет собой эволюционный скачок в технологии D-Wave. С её 1200+ физическими кубитами, организованными в кластерную архитектуру Pegasus, система способна решать задачи оптимизации с беспрецедентной сложностью. Каждый кубит в этой системе соединён с 15 другими, что значительно расширяет возможности постановки сложных задач. Технические характеристики впечатляют: увеличенное время когерентности (до 200 микросекунд), улучшенная точность управления и сниженный уровень шума.
Когда вы слышите о «квантовом компьютере D-Wave», представляете устройство, способное взламывать шифрование и моделировать Вселенную? Увы, реальность прозаичнее — но от этого не менее удивительна. Компания D-Wave создаёт не универсальные квантовые компьютеры, а узкоспециализированные квантовые ускорители для одной конкретной задачи: поиска оптимальных решений в гигантском пространстве возможностей.
Квантовый отжиг: физика вместо программирования
В отличие от IBM или Google, где кубитами управляют через последовательности квантовых вентилей, D-Wave использует принцип квантового отжига. Посмотрим, что это такое...
Оптимизационные задачи представляют собой важный класс вычислительных проблем, связанных с поиском экстремальных значений целевых функций при заданных ограничениях. Типичными примерами являются задачи маршрутизации транспортных сетей и распределения вычислительных ресурсов в распределённых системах. Такие задачи характеризуются NP-трудной вычислительной сложностью, когда временные затраты на решение растут экспоненциально с увеличением размерности пространства параметров, что делает их обработку на классических вычислительных архитектурах крайне ресурсоёмкой.
Метод имитации отжига (Simulated Annealing) представляет собой стохастический алгоритм оптимизации, основанный на термодинамической аналогии с процессом отжига металлов. Алгоритм инициирует поиск при высоком значении параметра, аналогичного температуре, допуская переходы между состояниями с увеличением целевой функции. Последовательное снижение этого параметра обеспечивает сходимость к глобальному экстремуму. Однако эффективность метода существенно снижается для высокоразмерных задач вследствие необходимости перебора значительного количества состояний.
Квантовый отжиг (Quantum Annealing) реализует принципиально иную вычислительную парадигму, основанную на квантовомеханических принципах суперпозиции состояний и туннельного эффекта. В отличие от классических методов, этот подход позволяет одновременно исследовать множество возможных решений, а туннелирование обеспечивает преодоление локальных экстремумов. Важно отметить, что область применения квантового отжига ограничена классом задач, допускающих формулировку в терминах поиска основного состояния гамильтониана Изинга, что исключает его использование для универсальных квантовых вычислений, включая реализацию алгоритмов Шора и Гровера.
Жёсткие ограничения: цена специализации
Суть подхода компании D-Wave становится понятной, если взглянуть на фундаментальные различия между универсальными квантовыми компьютерами и квантовым отжигом. Универсальные системы используют квантовые вентили и алгоритмы, позволяющие решать широкий класс задач — от факторизации чисел до моделирования молекул (именно к этому стремятся гиганты Google и IBM). Но компания D-Wave фокусируется исключительно на задачах оптимизации, применяя принципиально иной физический подход.
Итак, сердце системы D-Wave — это исключительно реализация процесса квантового отжига. Последняя модель Advantage2 (2024) представляет собой эволюционный скачок в технологии D-Wave. С её 1200+ физическими кубитами, организованными в кластерную архитектуру Pegasus, система способна решать задачи оптимизации с беспрецедентной сложностью. Каждый кубит в этой системе соединён с 15 другими, что значительно расширяет возможности постановки сложных задач. Технические характеристики впечатляют: увеличенное время когерентности (до 200 микросекунд), улучшенная точность управления и сниженный уровень шума.
17.04.202510:28
Ещё немного новых важных материалов по новым подходам к разработке интеллектуальных информационных систем для вас, наши читатели: https://teletype.in/@romanus_otiosus/chunking
07.04.202506:48
Квантовая телепортация: не то, что вы подумали
Привет, технооптимисты!
Когда слышишь «квантовая телепортация», кажется, что речь о мгновенной передаче предметов через космос, как в «Звёздном пути». Но реальность куда интереснее. Это процесс передачи состояния кубита на расстояние без физического перемещения самой частицы. Никакой магии — только запутанность, классическая связь и хитрые манипуляции. Давайте разберёмся, как это работает.
🟢 Как это возможно?
Представьте, что у Алисы и Боба есть пара запутанных кубитов (они ими обменялись ранее). Алиса хочет передать Бобу состояние своего третьего кубита, скажем, |ψ⟩. Вот, как это происходит:
1️⃣ Алиса берёт свой кубит |ψ⟩ и взаимодействует со своим запутанным кубитом, проводя измерения в специальном базисе (измерение Белла).
2️⃣ Это измерение запутывает |ψ⟩ с её половиной запутанной пары, а также разрушает исходное состояние |ψ⟩ (спасибо теореме о запрете клонирования).
3️⃣ Результаты измерений Алиса отправляет Бобу по классическому каналу (например, через интернет).
4️⃣ Боб, получив эти данные, применяет к своему запутанному кубиту операторы (например, Паули X или Z) и восстанавливает исходное состояние |ψ⟩.
Важно: сам кубит |ψ⟩ не летит через пространство. Передаётся лишь информация о его состоянии, а Боб «перенастраивает» свой кубит, используя запутанность и классические биты. Без классической связи телепортация невозможна — это не нарушает требования теории относительности, ведь информация не движется быстрее света.
🟢 Код: телепортация в действии
Haskell (упрощённая модель):
Qiskit (реальная схема):
Почему это прорыв? Квантовая телепортация — не просто фокус. Это основа для:
🔸Квантового интернета: передача данных между узлами без потерь.
🔸Квантовых вычислений: связь между процессорами в распределённых системах.
🔸Защищённой связи: если хакер перехватит классические биты, они бесполезны без запутанных кубитов.
Но есть нюанс: телепортация не копирует кубит. Исходное состояние разрушается — это гарантирует, что у Алисы и Боба не будет двух копий |ψ⟩, что запрещено квантовой механикой.
В следующих постах перейдём к изучению основ квантовых алгоритмов — узнает про гейты и схемы. А пока попробуйте запустить код на Qiskit: замените начальное состояние |ψ⟩ и убедитесь, что Боб всегда получает его точную копию. И подпишитесь на канал «Технооптимисты» (@drv_official).
P. S.: Если вы дочитали до конца, вы уже мысленно телепортировали этот текст в свой мозг. Надеюсь, без ошибок!
Привет, технооптимисты!
Когда слышишь «квантовая телепортация», кажется, что речь о мгновенной передаче предметов через космос, как в «Звёздном пути». Но реальность куда интереснее. Это процесс передачи состояния кубита на расстояние без физического перемещения самой частицы. Никакой магии — только запутанность, классическая связь и хитрые манипуляции. Давайте разберёмся, как это работает.
🟢 Как это возможно?
Представьте, что у Алисы и Боба есть пара запутанных кубитов (они ими обменялись ранее). Алиса хочет передать Бобу состояние своего третьего кубита, скажем, |ψ⟩. Вот, как это происходит:
1️⃣ Алиса берёт свой кубит |ψ⟩ и взаимодействует со своим запутанным кубитом, проводя измерения в специальном базисе (измерение Белла).
2️⃣ Это измерение запутывает |ψ⟩ с её половиной запутанной пары, а также разрушает исходное состояние |ψ⟩ (спасибо теореме о запрете клонирования).
3️⃣ Результаты измерений Алиса отправляет Бобу по классическому каналу (например, через интернет).
4️⃣ Боб, получив эти данные, применяет к своему запутанному кубиту операторы (например, Паули X или Z) и восстанавливает исходное состояние |ψ⟩.
Важно: сам кубит |ψ⟩ не летит через пространство. Передаётся лишь информация о его состоянии, а Боб «перенастраивает» свой кубит, используя запутанность и классические биты. Без классической связи телепортация невозможна — это не нарушает требования теории относительности, ведь информация не движется быстрее света.
🟢 Код: телепортация в действии
Haskell (упрощённая модель):
-- Алиса телепортирует состояние |ψ⟩ = α|0⟩ + β|1⟩ БобуQiskit (реальная схема):
from qiskit import QuantumCircuit, Aer, executeПочему это прорыв? Квантовая телепортация — не просто фокус. Это основа для:
🔸Квантового интернета: передача данных между узлами без потерь.
🔸Квантовых вычислений: связь между процессорами в распределённых системах.
🔸Защищённой связи: если хакер перехватит классические биты, они бесполезны без запутанных кубитов.
Но есть нюанс: телепортация не копирует кубит. Исходное состояние разрушается — это гарантирует, что у Алисы и Боба не будет двух копий |ψ⟩, что запрещено квантовой механикой.
В следующих постах перейдём к изучению основ квантовых алгоритмов — узнает про гейты и схемы. А пока попробуйте запустить код на Qiskit: замените начальное состояние |ψ⟩ и убедитесь, что Боб всегда получает его точную копию. И подпишитесь на канал «Технооптимисты» (@drv_official).
P. S.: Если вы дочитали до конца, вы уже мысленно телепортировали этот текст в свой мозг. Надеюсь, без ошибок!
03.04.202511:17
А ещё сегодня мы празднуем день рождения нашего друга и соведущего подкаста «Технооптимисты», старинного товарища, с которым мы съели больше пуда соли точно, — Владимира Юрьевича Степанькова.
Вальдемар, здоровья и долгие лета! Ура!!!
В подарок, конечно же, немного крипты: https://t.me/the_beauty_of_nature_nft/16
Вальдемар, здоровья и долгие лета! Ура!!!
В подарок, конечно же, немного крипты: https://t.me/the_beauty_of_nature_nft/16
01.04.202506:56
Гибсон У. «Агент влияния»
Оценка: 5️⃣3️⃣4️⃣1️⃣
Рецензия: Это действительно «продолжение» романа «Периферийные устройства», однако оно написано так, что одновременно является и приквелом, и сиквелом последнего. Дело в том, что в этой книге действие проходит уже в другом «срезе», который отделился раньше среза Флинн из первой книги, но действие в основном временном потоке происходят после действий предыдущего романа. Это интересная литературная находка, как мне показалось, и Уильям Гибсон в таком силён, конечно. Эта книга показалась мне менее динамичной, так как буквально 90 % от её объёма описывает то, как главная героиня Верити Джейн куда-то убегает, сама не знает куда. Она столкнулась с некоей разработкой на стыке искусственного интеллекта и загрузки сознания (лиминальная система, как она там называлась), которую стёрли, но потом она воспряла из пепла и стала распределённой. Первоначально сюжет строился вокруг того, что эта система и главная героиня должны были предотвратить ядерную войну, однако же к концу книги всё было скукожено в пару главок, и даже непонятно, почему ядерной войны не случилось. Но для меня было забавным и интересным другое. В 2019 году я написал и издал свою книгу «Искусственный интеллект», вместо заключения к которой был написан НФ-рассказ про ИскИна Машу, так вот в этой книге Гибсона просто огромное количество параллелей с моими идеями, которые я изложил в своём рассказе, а книга Гибсона вышла в 2020 году. К слову, в своих книгах «Улыбка сингулярности» и «Когда машина мечтает» я развил линию ИскИна Маши, и в них ещё больше параллелей с этой книгой Гибсона, но написал я их до того, как прочитал её. Такие дела.
Краткое содержание: В настоящем, в 2017 году, могущественная корпорация нанимает талантливого разработчика приложений Верити Джейн для бета-тестирования новой программы искусственного интеллекта под названием «Юнис». Верити не доверяет корпорациям, контролирующим все современные технологии, но девушке надо чем-то зарабатывать на жизнь. Она ещё не знает, что, согласившись на эту работу, забронировала себе место в самом центре глобального шторма, который разразится на её временной шкале, а вскоре захватит и другие альтернативные версии настоящего и будущего. В будущем, 2136 году, человечество пережило глобальную катастрофу, которую уклончиво называют «джекпот». Лондон стал высокотехнологичным анклавом в полуразрушенном мире вокруг него. Искусственный интеллект, нанотехнологии и разнообразные роботы делают жизнь в городе вполне комфортной. Реальная власть принадлежит «клептархам» — русской организованной преступности, сросшейся с правительством. Тем временем Уилф Недертон и его друзья продолжают работать с полицейским-хранительницей Лаубер, пытаясь скорректировать события «срезов» — альтернативных веток развития своей временной линии. На этот раз они связываются с Юнис и Верити, чтобы предотвратить ядерную войну в этой версии истории.
Оценка: 5️⃣3️⃣4️⃣1️⃣
Рецензия: Это действительно «продолжение» романа «Периферийные устройства», однако оно написано так, что одновременно является и приквелом, и сиквелом последнего. Дело в том, что в этой книге действие проходит уже в другом «срезе», который отделился раньше среза Флинн из первой книги, но действие в основном временном потоке происходят после действий предыдущего романа. Это интересная литературная находка, как мне показалось, и Уильям Гибсон в таком силён, конечно. Эта книга показалась мне менее динамичной, так как буквально 90 % от её объёма описывает то, как главная героиня Верити Джейн куда-то убегает, сама не знает куда. Она столкнулась с некоей разработкой на стыке искусственного интеллекта и загрузки сознания (лиминальная система, как она там называлась), которую стёрли, но потом она воспряла из пепла и стала распределённой. Первоначально сюжет строился вокруг того, что эта система и главная героиня должны были предотвратить ядерную войну, однако же к концу книги всё было скукожено в пару главок, и даже непонятно, почему ядерной войны не случилось. Но для меня было забавным и интересным другое. В 2019 году я написал и издал свою книгу «Искусственный интеллект», вместо заключения к которой был написан НФ-рассказ про ИскИна Машу, так вот в этой книге Гибсона просто огромное количество параллелей с моими идеями, которые я изложил в своём рассказе, а книга Гибсона вышла в 2020 году. К слову, в своих книгах «Улыбка сингулярности» и «Когда машина мечтает» я развил линию ИскИна Маши, и в них ещё больше параллелей с этой книгой Гибсона, но написал я их до того, как прочитал её. Такие дела.
Краткое содержание: В настоящем, в 2017 году, могущественная корпорация нанимает талантливого разработчика приложений Верити Джейн для бета-тестирования новой программы искусственного интеллекта под названием «Юнис». Верити не доверяет корпорациям, контролирующим все современные технологии, но девушке надо чем-то зарабатывать на жизнь. Она ещё не знает, что, согласившись на эту работу, забронировала себе место в самом центре глобального шторма, который разразится на её временной шкале, а вскоре захватит и другие альтернативные версии настоящего и будущего. В будущем, 2136 году, человечество пережило глобальную катастрофу, которую уклончиво называют «джекпот». Лондон стал высокотехнологичным анклавом в полуразрушенном мире вокруг него. Искусственный интеллект, нанотехнологии и разнообразные роботы делают жизнь в городе вполне комфортной. Реальная власть принадлежит «клептархам» — русской организованной преступности, сросшейся с правительством. Тем временем Уилф Недертон и его друзья продолжают работать с полицейским-хранительницей Лаубер, пытаясь скорректировать события «срезов» — альтернативных веток развития своей временной линии. На этот раз они связываются с Юнис и Верити, чтобы предотвратить ядерную войну в этой версии истории.
Көрсөтүлдү 1 - 24 ичинде 37
Көбүрөөк функцияларды ачуу үчүн кириңиз.