Статья исследует, могут ли ИИ-системы действительно мыслить или лишь симулируют понимание. Хотя CEO компаний вроде Dario Amodei прогнозируют появление ИИ, умнее лауреатов Нобелевской премии, к 2027 году, а Sam Altman видит "цифровой сверхразум" трансформирующим 2030-е, текущие потребительские ИИ-инструменты остаются примитивными. Автор, Джеймс Сомерс, изначально считал ИИ лишь перестановкой слов, но изменил мнение после использования его в программировании. Он обнаружил, что ИИ способен анализировать тысячи строк кода, находить тонкие ошибки и организовывать сложные функции.

Сомер отмечает, что ИИ создал две культурные позиции: одна скептическая, другая воодушевленная. Несмотря на периодические ошибки, он приписывает ИИ возможность выполнять за вечер то, что раньше занимало месяц, включая создание двух iOS-приложений без знаний в этой области. Статья предполагает, что мы наблюдаем фундаментальный сдвиг в том, как люди работают и создают, даже если распространение этих возможностей остается неравномерным.

• Обсуждение в основном вращается вокруг вопроса, действительно ли LLM "мыслит", но участники сходятся в том, что большинство аргументов сводится к тому, что мы не имеем четкого определения "мышления", "сознания" и "интеллекта", что делает дискуссию бесконечной.

• Участники подчеркивают, что важнее практический результат: если LLM помогает решать задачи, то его "мышление" или нет становится второстепенным. Это отражает более широкий тренд в технологической индустрии, где практическая полезность часто превалирует над философскими определениями.

• Некоторые участники поднимают этический вопрос о том, что если LLM действительно "мыслит", то мы можем создавать "цифровых рабов", и это вызывает тревогу. Это подчеркивает необходимость более точных определений и этических рамок.

• Другие участники указывают, что мы не можем точно определить, что такое "мышление", и что это делает дискуссию бесплодной. Они также подчеркивают, что мы не знаем, как работает мозг человека, что делает сравнение LLM и человеческого мышления еще более сложным.

• Наконец, обсуждение также затрагивает вопрос о том, что если LLM не "мыслит", то что именно отличает их от человеческого мышления, и что именно мы должны искать в будущем, чтобы развивать более продвинутые системы, которые могут мыслить.

В статье предлагается первое конкретное определение AGI, соответствующее когнитической универсальности и компетентности хорошо образованного взрослого человека. Авторы основали свою методологию на теории Кэттелла-Хорна-Карролла, наиболее эмпирически проверенной модели человеческого познания, разбив общую интеллект на десять когнитивных доменов, включая рассуждение, память и восприятие. Применение этого подхода показало "зубчатый" когнитивный профиль современных моделей, где текущие ИИ-системы, несмотря на proficiency в знаниемких областях, имеют критические недостатки в базовом когнитивном аппарате, особенно в долговременном хранении памяти.

Представленные AGI-оценки количественно определяют как прогресс, так и оставшийся разрыв до достижения AGI: GPT-4 получил 27%, а GPT-5 - 58%. Эта метрика предлагает объективный способ измерения развития систем ИИ и выявления их сильных и слабых сторон, что может направить будущие исследования в области создания более сбалансированных и универсальных искусственных интеллектов.

• Обсуждение в основном вращается вокруг того, что такое AGI и как его измерять, при этом критикуя предложенное в статье определение как "сопоставимость с взрослым человеком" как слишком узкое и не учитывающее другие формы интеллекта.
• Участники спора подчеркивают, что AGI не может быть измерено только через тесты на "когнитивные способности", поскольку эти тесты не охватывают такие аспекты как эмоциональный интеллект, физическое взаимодействие с миром и социальные навыки.
• Также поднимается вопрос о том, что если AGI определяется как "способность к обучению", то LLM уже достигли этого, но при этом они не обладают другими важными чертами интеллекта, такими как самостоятельность, мотивация и физическое взаимодействие с миром.
• Наконец, критикуется сама статья за то, что она не предлагает конкретного определения AGI, вместо этого полагаясь на устаревшую теорию CHC, которая сама по себе неполна и не охватывает такие важные аспекты интеллекта как мотивация и саморегуляция.

Исследования математика Жака Адамара 1940-х годов показали, что выдающиеся математики решали сложные задачи не через слова, образы или уравнения, а через неформальные ощущения: вибрации в руках, бессмысленные звуки или размытые образы. Этот способ мышления отличался от обычного дняdreaming и представлял собой напряженное, сфокусированное состояние без вербализации.

Подсознательная обработка проблем после интенсивной работы над ними приводит к "озарению" - внезапному появлению решения после периода бессознательного инкубации. Однако Адамар описывал иной процесс: математики сознательно, но без слов удерживали проблему в центре внимания, используя метафорические образы (как "лента переменной толщины" для бесконечных рядов). Это позволяет направлять ментальные ресурсы на решение важных задач, превращая подсознание в бесплатного ассистента.

• Люди с нейродивергентным мышлением описывают мыслительный процесс как визуальный, а не вербальный, что вызывает вопросы о том, как они вообще формулируют и передают идеи без слов.
• Среди участников обсуждения есть те, кто считает, что мышление без слов — это нечто, что может быть развито у любого человека, и что это может быть полезно для решения проблем.
• Обсуждается, что мышление без слов может быть полезно для решения проблем, но также может быть трудно выразить эти мысли словами.
• Участники обсуждения также затрагивают вопрос о том, как мыслительный процесс может влиять на способность к обучению и решению проблем.

Джон Сёрль в статье "Разумы, мозги и программы" критикует концепцию "сильного ИИ", утверждающего, что правильно запрограммированный компьютер действительно обладает сознанием и пониманием. Он выдвигает два ключевых тезиса: во-первых, интенциональность (направленность сознания на объекты) возникает исключительно из причинных свойств мозга; во-вторых, выполнение компьючтерной программы само по себе никогда не является достаточным условием для интенциональности. Сёрль приводит знаменитый мысленный эксперимент "китайская комната": человек, не знающий китайского, следует инструкциям на английском, манипулируя китайскими символами, и успешно отвечает на вопросы на китайском, не понимая их смысла. Это доказывает, что система может симулировать понимание, не обладая им.

Из этого следует, что объяснение работы сознания не может сводиться к выполнению компьютерной программы, а создание искусственного сознания потребует воспроизведения именно причинных свойств мозга, а не просто написания кода. Сёрль подчеркивает, что сильный ИИ фокусируется на программах, а не на машинах, и никакая программа сама по себе не может обеспечить мышление или понимание.

• Обсуждение всплеснуло вокруг смерти Джона Сёрла и его знаменитого аргумента «Китайская комната», а также вокруг того, как именно эта мысль-эксперимент влияет на дискуссию об ИИ и сознании.
• Участники обсуждали, насколько справедливо применять человеческие категории к машинам, и какие именно когнитивные способности можно приписать компьютеру.
• Также поднимался вопрос о том, какие именно когнитивные способности могут быть приписаны ИИ, и какие нет, и какие из них могут быть реализованы в принципе, а какие нет.
• Обсуждались также этические и философские аспекты ИИ, включая вопрос о том, что такое сознание и как мы можем знать, что что-то обладает сознанием, и как мы можем это проверить.
• В конце обсуждение перешло к тому, что именно является сознанием и как мы можем знать, что что-то обладает сознанием, и как мы можем это проверить.

• Обсуждение вращается вокруг вопроса: что такое сознание и как оно возникает — от предиктивного моделирования до сновидений и механизмов навигации.
• Участники обмениваются гипотезами, ссылаются на исследования с крысами, буддизм, Декарт и "Zen and the Art of Motorcycle Maintenance".
• Обсуждение затрагивает темы от предиктивного кодирования до дежавю и сновидений, включая вопросы, которые могут быть сформулированы как "моделируем ли мы мир или мир моделирует нас".

Настоящая угроза ИИ — не массовая безработица через 18 месяцев, а постепенная деградация человеческого мышления из-за отказа от умственного напряжения. Подобно тому, как медленные приседания с отягощением наращивают больше мышц, глубокое размышление требует терпеливой работы с разрозненными идеями, чтобы сплести их во что-то новое. Однако технологии сокращают это «время под напряжением»: студенты элитных вузов уже не могут читать длинные тексты, а школьные оценки по чтению падают десятилетиями.

Ключевая проблема — не конкуренция с машинами, а то, как мы сами обесцениваем свои способности, перекладывая задачи на ИИ. Вместо страха перед будущим стоит сосредоточиться на сохранении практик глубокого мышления, иначе рискуем потерять то, что делает нас людьми — способность к сложному, медленному творчеству.

• AI усиливает существующие тенденции: одни используют его для ускорения обучения и рутины, другие становятся зависимыми и теряют навыки.
• Ключевой риск — когнитивная атрофия: чрезмерный reliance на AI ведёт к деградации навыков мышления, особенно у молодых специалистов.
• AI как инструмент: ценность зависит от подхода — слепое копирование ответов вредно, а анализ и критика AI-вывода полезны.
• Образование требует адаптации: нужны новые методы оценки (устные экзамены, проекты), чтобы избежать списывания и развивать критическое мышление.
• Социальные последствия неоднозначны: AI может усилить неравенство, повлиять на рынок труда и распространять предвзятость через свои ответы.

Некоторые собаки способны классифицировать свои игрушки по функции, а не только по внешнему виду — это продвинутый когнитивный навык, известный как «расширение меток». В отличие от животных, которым для этого требуются годы тренировок в неволе, эти собаки развили способность естественным образом, просто играя с хозяевами. Например, они могут понять, что «мяч» относится не только к конкретному предмету, но и ко всем объектам, которые можно катать или кидать, даже если те выглядят иначе.

Исследование, проведённое учёными из Университета Этвёша Лоранда в Будапеште, показывает, что такие собаки мыслят аналогично людям: ребёнок, например, называет «чашкой» и кружку, и стакан, потому что они служат одной цели. Этот навык связан с более высоким интеллектом и улучшенным зрением — собаки с короткой мордой и лучшей остротой зрения демонстрируют меньше пространственного смещения и эффективнее обрабатывают информацию.

• Собаки демонстрируют высокую избирательность в отношении своих игрушек, различая их по типу, названию и предназначению для конкретных игр.
• Некоторые собаки способны выучивать названия игрушек и выполнять с ними сложные действия по команде (например, «принеси мяч» или «убери игрушки»).
• Поведение служебных собак кардинально меняется при надевании/снятии рабочей упряжи: они мгновенно переключаются между рабочим режимом и отдыхом.
• Собаки интерпретируют поведение и намерения человека, а также могут ошибочно идентифицировать объекты (например, принять чужую машину за свою).
• Обучение таким сложным командам, как уборка игрушек, требует дополнительной тренировки и ассоциативного мышления у собаки.

• Обсуждается гипотеза, что аутизм может быть эволюционным побочным эффектом отбора генов, ответственных за высокий интеллект у людей.
• Участники спорят о наличии корреляции между высоким IQ и аутизмом у отдельных индивидов, приводя личные примеры и контраргументы.
• Поднимается вопрос о возможном компромиссе (trade-off) между социальным и общим интеллектом.
• Обсуждаются различные теории происхождения аутизма, включая аналогии с ИИ (нейросети, LLM) и ссылки на другие исследования.
• Отмечается, что не все формы аутизма можно выявить современными тестами, и что определение спектра стало шире.

Мозг укрепляет воспоминания о рутинных событиях, если они связаны с эмоционально значимым моментом — например, незначительные детали перед выигрышем в лотерею запоминаются лучше. Исследование Бостонского университета с участием 650 человек показало, что этот эффект работает по-разному для событий до и после ключевого момента: последующие воспоминания усиливаются пропорционально интенсивности эмоций, а предыдущие — через общие признаки, такие как визуальные совпадения.

Это открытие объясняет, почему мы ярко помним не только важные события, но и сопутствующие мелочи — например, камень на тропе перед встречей с бизонами. Результаты могут помочь в разработке методов улучшения памяти для студентов или терапии травматических воспоминаний, поскольку демонстрируют активную роль мозга в фильтрации и усилении значимых фрагментов опыта.

• Память избирательна: эмоциональные и неожиданные события запоминаются лучше, чем рутинные.
• Воспоминания могут быть тесно связаны с сенсорными сигналами, особенно с обонянием.
• Процесс воспоминания не пассивен: память может меняться при каждом её воспроизведении.
• Существует субъективный арбитрарный элемент: некоторые тривиальные моменты запоминаются без видимой причины.
• Интенсивность воспоминаний может зависеть от личностных особенностей и того, на чём человек сосредотачивается.

Исследование показало, что инверсия управления в играх связана не с привычкой или личными предпочтениями, а с особенностями восприятия пространства. Люди, которые инвертируют ось Y (когда движение джойстика вниз поднимает камеру), часто мысленно представляют себя внутри игрового мира, как будто управляют головой персонажа. Это похоже на то, как мы наклоняем голову назад, чтобы посмотреть вверх.

Учёные выяснили, что такой стиль игры чаще встречается у тех, кто вырос с ранними трёхмерными играми или авиасимуляторами, где инверсия была стандартом. Интересно, что это не связано с доминирующей рукой или полом. Практический вывод: игровые разработчики могли бы предлагать более гибкие настройки управления, учитывая разные когнитивные модели взаимодействия с виртуальным пространством.

• Обсуждаются две основные ментальные модели управления камерой: движение наблюдателя (толкнуть стик вверх, чтобы посмотреть вверх) и движение объекта (толкнуть стик вниз, чтобы "схватить" и наклонить объект вниз).
• Предпочтение инвертированной оси Y часто связывают с ранним опытом игры в авиасимуляторы, где такая схема является стандартной и отражает реальное управление.
• Многие пользователи отмечают, что их предпочтения зависят от контекста: инвертированное управление для транспортных средств/самолетов и обычное — для первого лица или пешего персонажа.
• Подчеркивается, что настройка является делом привычки и мышечной памяти, а не когнитивных способностей, и мозг способен адаптироваться к любой схеме.
• Высказывается frustration по поводу отсутствия единого системного параметра для инвертирования осей, который бы работал во всех играх.

Когда твой отец — фокусник, во что ты веришь?

Детство, проведённое под влиянием ловкости рук, научило меня скептицизму, любознательности и привычке смотреть глубже видимого.

Мои первые уроки наблюдения происходили не в лаборатории, а в гостиной, где мой отец в смокинге и цилиндре представал «Большим Эдом» — врачом, фокусником, лучником и рассказчиком. Днём он очаровывал пациентов уверенностью, ночью — гостей, доставая монеты из-за ушей или бесконечные шарфы из рукава. Для меня он был и целителем, и иллюзионистом.

Во что верить, если твой отец — фокусник? В детстве граница между реальным и нереальным была размыта. Я хотел верить в кролика из шляпы или парящую лампочку, но постепенно начал замечать швы: скрытую карту, bulge в рукаве. То, что другие принимали за чудо, для меня стало загадкой, требующей разгадки.

Это движимое любопытством, а не цинизмом, я стал ассистентом отца — носил реквизит, rehearsed patter, но также оставался скептиком. Если фокус меня обманывал, я стремился раскрыть его механизм. Иллюзия учила скептицизму, а скептицизм — требованию доказательств. Мало, чтобы что-то выглядело правдой — я хотел знать underlying actuality.

Это отношение распространилось за пределы сцены. Выросший в 1950-е, я видел, как внешний мир тоже погружён в performance: учебные тревоги, маскировавшиеся весельем взрослые. Отец, врач эпохи транквилизаторов, воплощал противоречия — способный к исцелению, но и к grand self-invention.

В этом crucible иллюзии и реальности я формировал свою идентичность не только как сын, но и как будущий учёный. Если магия зависела от обмана, то наука казалась большей магией — она требовала правильных вопросов и ответов evidence.

К adolescence я начал свои crude «эксперименты»: timing горящей спички, взвешивание реактивов, charting ночного неба. Это не была formal science, но несло тот же дух, что и разбор отцовских трюков: look beneath appearances, test hunches, insist that truth — не то, что dazzles, а то, что endures.

Чем глубже я погружался, тем больше видел parallels между магией и разумом. Фокусник misdirects внимание; мозг — тоже. Conjurer эксплуатирует expectation; восприятие — тоже. Иллюзия, на сцене или в коре, зависит от нашей готовности fill in the gaps.

Позже, как neurologist, я вернулся к этим урокам, изучая synesthesia. Пациенты говорили, что цифры и буквы имеют цвета, а вкусы evoke формы. Наука десятилетиями dismissировала такие reports как фантазию. Но меня воспитали относиться к appearances с suspicion, а к testimony — с care. Мальчик, заглядывавший в рукава отца, стал мужчиной, ищущим скрытые механизмы восприятия.

• Отец автора серьёзно относился к магии и проделывал сложные трюки, например, заставлял исчезать деньги и сигаретные пачки.
• Один из пользователей предпочёл жонглирование фокусам, так как оно менее стрессовое и не требует обязательного обмана зрителя.
• Ценятся красивые отношения отца и сына, где сын был ассистентом и скептиком, разгадывавшим трюки, что сравнивается с научным познанием.
• Участники отмечают поэтичность фразы о том, что исчезновение было изучено раньше, чем появление.
• Подчёркивается, что настоящее чудо — в человеческом восприятии, которое конструирует реальность и может быть обмануто или просвещено экспериментом.
• Упоминается, что некоторые трюки слишком хороши, чтобы их показывать, так как они могут разозлить аудиторию, которая предпочитает чувствовать, что может разгадать метод.
• Магия удивляет зрителя один раз, но исполнителя — трижды: при просмотре, разборе метода и собственном успешном исполнении.
• Некоторые комментарии сочли тон обсуждения претенциозным или сравнили его с произведениями Лавкрафта и Джонни Кэша.

• Исследование MIT показало: при написании эссе с помощью ChatGPT мозг перепрограммируется и функции снижаются.
• Методика: ЭЭГ-сканирование студентов, которые регулярно пользовались ИИ.
• Результаты:
  • ослабленные нейронные связи;
  • ухудшение памяти;
  • ощущение «чужого» текста.
• Эссе, сгенерированные ИИ, получали высокие оценки, но мозг «отключался».
• Вывод: LLM-ассистенты учат мозг не думать, накапливая «когнитивный долг».

• Исследование MIT о «вреде» ChatGPT вызвало шквал критики: мало участников (54), неудобная процедура (EEG), выводы не подтверждены.
• Сами авторы попросили не называть это «brain rot» и выложили FAQ против сенсационных заголовков.
• Комментаторы сходятся: если ИИ используется как «волшебная кнопка», мышление атрофируется; если как исследовательский помощник, навыки растут.
• Аналогии с калькуляторами, GPS и книгами — каждая новая технология вызывала панику, но в итоге просто изменила, какую работу мы делегируем.
• Практический совет: не давать ИИ писать за тебя целиком, а использовать для обратной связи, рефакторинга и ускорения циклов «мысль–проверка».

• Перед операцией на мозге Эрик Марковиц впервые почувствовал «сознание» — полное пробуждение к чуду и абсурду бытия.
• В тишине гостиной он ощутил время как «вторую кожу», а взгляд жены стал глубже тысячи прежних.
• Восстановление превратилось в философию долголетия: это не случайность, а ежедневный выбор и практика.
• Сознание, убедился он, — не только работа нейронов, но и акт заботы и любви.

• Участники делятся опытом операций и наркоза: кто-то описывает «эйфорию выжившего», кто-то — страх перед операцией и осознание своей смертности.
• Обсуждается природа сознания: одни считают его эмерджентным явлением, другие — пассивным наблюдателем мозговых функций, третьи отрицают устойчивое «я».
• Несколько человек упоминают, что пережитое изменило их приоритеты и восприятие жизни надолго.
• Часть комментаторов подозревает, что сама статья написана с помощью ИИ, и жалуется на «LLM-стиль» коротких фраз и «гулов».

Почему рукописное писать всё ещё важно

Клавиатуры и смартфоны вытесняют ручку, но отказ от письма может дорого обойтись.

• Ностальгия vs польза
  Легенда о монахинях и линейках не объясняет, почему рукопись ценна. Главное — не красота, а нейрокогнитивные эффекты: моторная память активирует зоны мозга, отвечающие за чтение и понимание.

• Дети и девайсы
  Исследование Карен Рэй (2021) показало: «цифровые аборигены» хуже развивают мелкую моторику, что замедляет овладение письмом в детсаду. Планшет не заменяет карандаш на этапе формирования навыков.

• Курсив: спорный must-have
  Законы, обязывающие учить курсив, вызывают споры. Большинство экспертов считают: важен сам процесс письма, а не конкретный стиль.

• Профессиональный взгляд
  Журналисты, инженеры и программисты всё реже пишут от руки, но в обучении этот навык остаётся ключом к грамотности. Пока неясно, что теряет мозг, если пропустить этап «рука-буква».

Вывод: рукописное письмо не умирает — оно трансформируется из повседневного инструмента в фундаментальный навык раннего развития, без которого рискуем ослабить базу для чтения и мышления.

• Кто-то злится на школьные «курсивные» наказания, кто-то пишет письма и дневники от руки и считает это полезным для памяти и мышления.
• Некоторые предпочитают печатный текст, другие возвращаются к перьевым ручкам и даже демонстрируют рукописные черновики в блогах как «proof of work» против ИИ.
• Левши и люди с нарушениями мелкой моторики часто рады отказу от скорописи, но признают, что рукопись всё ещё нужна для экзаменов и зарисовок.
• Общий вывод: почерк может стать нишевым навыком, но полностью не исчезнет, поскольку помогает запоминать, думать и сохранять личный след в цифровую эпоху.