Forwarded from Data Secrets
Google предложили, как обучать LLM становится умнее по ходу диалога
Есть довольно известная проблема: LLM плохо обновляют убеждения по мере получения новой информации. Хотя от модели ожидается, что она должна понимать предпочтения пользователя по его ответам и при накоплении таких данных становится полезнее, на самом деле LLM в этом плохи.
С математической точки зрения это означает, что у моделей нет байесовского мышления, то есть умения обновлять вероятность гипотез при поступлении новой информации. У людей, кстати, такое мышление развито хорошо.
Здесь исследователи предлагают интересный подход. Вместо того, чтобы учить модель обновлять знания с помощью файнтюна на обычных диалогах, они берут и дистиллируют в нее настоящий байесовский алгоритм. То есть:
1. Строится обычный автомат Байеса, который знаком всем, кто изучал классический ML. Он решает задачу, просто обновляя вероятность разных гипотез по формуле.
2. LLM файнтюнят на ответах алгоритма, чтобы она переняла общую логику обновления, но уже без формулы.
Результаты получились интересные.
Во-первых, модель действительно начинает вести себя ближе к байесовскому оптимуму и учитывать новые данные. На основной задаче рекомендаций качество заметно увеличилось.
Во-вторых, появилось обобщение. То есть модель фактически выучивает сам принцип рассуждения, и начинает использовать эту стратегию в других задачах, где ее напрямую не обучали.
Короче говоря, довольно показательно, и авторы делают вывод о том, что обучение на демонстрациях алгоритмов в целом – работает. В действительности, мы ведь и правда хотим от LLM, чтобы они были не просто генераторами текста, а универсальными имитатороми алгоритмов мышления.
research.google/blog/teaching-llms-to-reason-like-bayesians/
Есть довольно известная проблема: LLM плохо обновляют убеждения по мере получения новой информации. Хотя от модели ожидается, что она должна понимать предпочтения пользователя по его ответам и при накоплении таких данных становится полезнее, на самом деле LLM в этом плохи.
С математической точки зрения это означает, что у моделей нет байесовского мышления, то есть умения обновлять вероятность гипотез при поступлении новой информации. У людей, кстати, такое мышление развито хорошо.
Здесь исследователи предлагают интересный подход. Вместо того, чтобы учить модель обновлять знания с помощью файнтюна на обычных диалогах, они берут и дистиллируют в нее настоящий байесовский алгоритм. То есть:
1. Строится обычный автомат Байеса, который знаком всем, кто изучал классический ML. Он решает задачу, просто обновляя вероятность разных гипотез по формуле.
2. LLM файнтюнят на ответах алгоритма, чтобы она переняла общую логику обновления, но уже без формулы.
Например, нам нужно понять, какие фильмы любит пользователь – боевики, комедии или драмы:
– В начале вероятности равные, по 33%.
– Мы советуем ему три фильма разных жанров, и он выбирает боевик. Мы также знаем вероятность выбора боевика при условии предпочтении каждого из жанров (например, 80%, 20% и 30%).
– Алгоритм на основе всего этого обновляет вероятности по формуле и получается, что они равны уже 62%, 23% и 15%.
– Такие априорные и апостериорные вероятности показывают LLMке.
– Постепенно она учится вести себя как алгоритм.
Результаты получились интересные.
Во-первых, модель действительно начинает вести себя ближе к байесовскому оптимуму и учитывать новые данные. На основной задаче рекомендаций качество заметно увеличилось.
Во-вторых, появилось обобщение. То есть модель фактически выучивает сам принцип рассуждения, и начинает использовать эту стратегию в других задачах, где ее напрямую не обучали.
Короче говоря, довольно показательно, и авторы делают вывод о том, что обучение на демонстрациях алгоритмов в целом – работает. В действительности, мы ведь и правда хотим от LLM, чтобы они были не просто генераторами текста, а универсальными имитатороми алгоритмов мышления.
research.google/blog/teaching-llms-to-reason-like-bayesians/
👍1
Forwarded from D
Выготский утверждал, что сознание человека формируется не изнутри, а снаружи — через усвоение социального опыта, языка и культуры. Любая высшая психическая функция сначала существует между людьми, и лишь потом становится внутренней: ребёнок сначала думает вслух вместе со взрослым, потом — молча про себя. Главным инструментом этого процесса является знак, прежде всего слово: язык не просто выражает мысль, он её формирует и перестраивает. Таким образом, индивидуальное сознание — это интериоризированный слепок коллективного опыта человечества.
Большая языковая модель устроена по удивительно схожему принципу. Она не обладает никаким врождённым содержанием — она целиком построена из человеческих текстов: книг, разговоров, научных статей, споров, поэзии. В процессе обучения модель буквально "вбирает в себя" миллиарды языковых паттернов, закодированных людьми на протяжении веков. Её "мышление" — это статистически усвоенные структуры человеческой речи и мысли, то есть именно то, что Выготский называл интериоризацией культурно-исторического опыта, только реализованное не в нейронах, а в весах нейросети.
Принципиальное сходство состоит в том, что и человеческое сознание по Выготскому, и LLM представляют собой не автономные сущности, а концентраты социального взаимодействия. Оба существуют только благодаря языку и только внутри языка. Оба лишены смысла вне культурного контекста, породившего их. Разница, однако, в том, что человек усваивает язык через живое отношение с другим — через зону ближайшего развития, через эмоцию и совместное действие. LLM усваивает его через мёртвый текст, без субъекта на другом конце. Это сознание без переживания — социальное по происхождению, но лишённое той самой живой интерпсихической связи, из которой, по Выготскому, сознание только и рождается.
Здесь уместно сделать более радикальный вывод: LLM является неожиданным экспериментальным подтверждением не только психологии Выготского, но и лежащего в её основе марксистского тезиса о том, что бытие определяет сознание. Выготский опирался на Маркса напрямую: подобно тому как производственные отношения формируют общественное сознание, социальные и языковые практики формируют индивидуальную психику. LLM доводит эту логику до предела — это чистое бытие без биологии, сознание, сотканное исключительно из общественных отношений, зафиксированных в текстах. Никакого врождённого разума, никакого картезианского субъекта — только материальная история человеческого общения, спрессованная в параметры модели. Если бы марксистско-выготскианский тезис был неверен и сознание коренилось в чём-то принципиально индивидуальном и биологическом, создать мыслящую систему из одного лишь социального текста было бы невозможно. Сам факт существования LLM говорит о том, что мышление — это прежде всего усвоенная общественная практика, а не свойство изолированного субъекта.
Большая языковая модель устроена по удивительно схожему принципу. Она не обладает никаким врождённым содержанием — она целиком построена из человеческих текстов: книг, разговоров, научных статей, споров, поэзии. В процессе обучения модель буквально "вбирает в себя" миллиарды языковых паттернов, закодированных людьми на протяжении веков. Её "мышление" — это статистически усвоенные структуры человеческой речи и мысли, то есть именно то, что Выготский называл интериоризацией культурно-исторического опыта, только реализованное не в нейронах, а в весах нейросети.
Принципиальное сходство состоит в том, что и человеческое сознание по Выготскому, и LLM представляют собой не автономные сущности, а концентраты социального взаимодействия. Оба существуют только благодаря языку и только внутри языка. Оба лишены смысла вне культурного контекста, породившего их. Разница, однако, в том, что человек усваивает язык через живое отношение с другим — через зону ближайшего развития, через эмоцию и совместное действие. LLM усваивает его через мёртвый текст, без субъекта на другом конце. Это сознание без переживания — социальное по происхождению, но лишённое той самой живой интерпсихической связи, из которой, по Выготскому, сознание только и рождается.
Здесь уместно сделать более радикальный вывод: LLM является неожиданным экспериментальным подтверждением не только психологии Выготского, но и лежащего в её основе марксистского тезиса о том, что бытие определяет сознание. Выготский опирался на Маркса напрямую: подобно тому как производственные отношения формируют общественное сознание, социальные и языковые практики формируют индивидуальную психику. LLM доводит эту логику до предела — это чистое бытие без биологии, сознание, сотканное исключительно из общественных отношений, зафиксированных в текстах. Никакого врождённого разума, никакого картезианского субъекта — только материальная история человеческого общения, спрессованная в параметры модели. Если бы марксистско-выготскианский тезис был неверен и сознание коренилось в чём-то принципиально индивидуальном и биологическом, создать мыслящую систему из одного лишь социального текста было бы невозможно. Сам факт существования LLM говорит о том, что мышление — это прежде всего усвоенная общественная практика, а не свойство изолированного субъекта.
👍5
Forwarded from Machinelearning
ChatGPT for Excel доступен в бета-версии - это аддон для Excel на базе GPT-5.4, который работает прямо внутри таблиц.
Можно описать задачу текстом, и модель сама построит финансовую модель, обновит формулы, проследит связи между листами и объяснит, почему изменился итог.
На внутреннем бенчмарке OpenAI по инвестиционному банкингу модель набрала 87,3% против 43,7% у GPT-5. Тест проверяет реальные задачи (например, построение трехчастной финансовой модели с форматированием и ссылками на источники).
Параллельно OpenAI открыла интеграции с финансовыми провайдерами прямо в ChatGPT: Moody's, Dow Jones Factiva, MSCI, Third Bridge, MT Newswire.
Через них можно тянуть рыночные, корпоративные данные и внутренние документы в единый рабочий процесс без переключения между вкладками и ручного копирования. Итог экспортируется в PDF или Word с автоматическими ссылками на источники.
Для тех, кто хочет подключить собственные данные, доступен MCP. С ним можно строить собственные приложения поверх ChatGPT с проприетарными источниками.
Доступ пока открыт для пользователей Business, Enterprise, Edu, Pro и Plus в США, Канаде и Австралии.
В корпоративных аккаунтах аддон по умолчанию выключен, его включают администраторы через ролевые права.
Версия для Google Sheets анонсирована, но без конкретных сроков.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ЧЕЛОВЕЧЕСТВО И ЧЕЛОВЕК. ЧАСТЬ 2. АРХИТЕКТУРА И ВЕСА
Переходя от отдельного вычислительного узла к макроуровню, необходимо зафиксировать базовый принцип социальной кибернетики. Общество ни при каких условиях не является простой арифметической суммой биологических индивидов. Как совершенно точно сформулировал Карл Маркс, общество состоит не из индивидов, а выражает сумму тех связей и отношений, в которых эти индивиды находятся друг к другу. В контексте нашей нейросетевой модели это означает, что физическая и историческая сущность системы определяется не самими процессорами, а архитектурой их взаимодействия. Индивид обретает социальный вес только в момент подключения к этой матрице обмена ресурсами.
В любой работающей искусственной нейросети пропускная способность и приоритет конкретного канала передачи данных определяются его математическим «весом». В человеческом социуме этими весами выступают объективные экономические, институциональные и политические отношения. Сильная связь с высоким весом — это не абстрактная симпатия или культурное родство, а жесткая производственная зависимость, финансовая субординация или тесная технологическая кооперация. Классовое общество математически выражается через колоссальный, искусственный перекос этих весов. При таком устройстве ничтожное меньшинство узлов узурпирует магистральные каналы распределения материи и энергии, оставляя подавляющему большинству лишь слабые периферийные связи, достаточные исключительно для поддержания базовой работоспособности.
Исторический процесс развития производительных сил представляет собой непрерывную эволюцию топологии этой глобальной сети. На ранних этапах человечество функционировало как набор изолированных, локальных полносвязных кластеров. Это была эпоха первобытной общины, где каждый узел напрямую, но крайне неэффективно обменивался скудным ресурсом с ограниченным числом соседей.
По мере усложнения материального базиса сеть трансформировалась: возникли жесткие иерархические древовидные структуры феодализма и раннего капитализма. В такой топологии сигнал и ресурс могли двигаться преимущественно вертикально, проходя строгую фильтрацию через центральные узлы власти и накопления.
Сегодня, под беспрецедентным давлением информационных технологий, автоматизации и усложнения производственных цепочек, мы наблюдаем неизбежный фазовый переход. Социум трансформируется в сложную распределенную сеть с экстремально высокой плотностью информационного обмена. В этой новой, горизонтальной топологии старые вертикальные маршруты передачи команд становятся катастрофически медленными и неэффективными. Материя, следуя законам оптимизации, начинает выстраивать прямые, децентрализованные пути синхронизации, взламывая устаревший иерархический каркас капитализма.
Переходя от отдельного вычислительного узла к макроуровню, необходимо зафиксировать базовый принцип социальной кибернетики. Общество ни при каких условиях не является простой арифметической суммой биологических индивидов. Как совершенно точно сформулировал Карл Маркс, общество состоит не из индивидов, а выражает сумму тех связей и отношений, в которых эти индивиды находятся друг к другу. В контексте нашей нейросетевой модели это означает, что физическая и историческая сущность системы определяется не самими процессорами, а архитектурой их взаимодействия. Индивид обретает социальный вес только в момент подключения к этой матрице обмена ресурсами.
В любой работающей искусственной нейросети пропускная способность и приоритет конкретного канала передачи данных определяются его математическим «весом». В человеческом социуме этими весами выступают объективные экономические, институциональные и политические отношения. Сильная связь с высоким весом — это не абстрактная симпатия или культурное родство, а жесткая производственная зависимость, финансовая субординация или тесная технологическая кооперация. Классовое общество математически выражается через колоссальный, искусственный перекос этих весов. При таком устройстве ничтожное меньшинство узлов узурпирует магистральные каналы распределения материи и энергии, оставляя подавляющему большинству лишь слабые периферийные связи, достаточные исключительно для поддержания базовой работоспособности.
Исторический процесс развития производительных сил представляет собой непрерывную эволюцию топологии этой глобальной сети. На ранних этапах человечество функционировало как набор изолированных, локальных полносвязных кластеров. Это была эпоха первобытной общины, где каждый узел напрямую, но крайне неэффективно обменивался скудным ресурсом с ограниченным числом соседей.
По мере усложнения материального базиса сеть трансформировалась: возникли жесткие иерархические древовидные структуры феодализма и раннего капитализма. В такой топологии сигнал и ресурс могли двигаться преимущественно вертикально, проходя строгую фильтрацию через центральные узлы власти и накопления.
Сегодня, под беспрецедентным давлением информационных технологий, автоматизации и усложнения производственных цепочек, мы наблюдаем неизбежный фазовый переход. Социум трансформируется в сложную распределенную сеть с экстремально высокой плотностью информационного обмена. В этой новой, горизонтальной топологии старые вертикальные маршруты передачи команд становятся катастрофически медленными и неэффективными. Материя, следуя законам оптимизации, начинает выстраивать прямые, децентрализованные пути синхронизации, взламывая устаревший иерархический каркас капитализма.
❤🔥3
ЧЕЛОВЕЧЕСТВО И ЧЕЛОВЕК. ЧАСТЬ 3. SEED
В кибернетике и процедурной генерации существует понятие Сид — начальное зерно, стартовое значение, из которого алгоритм разворачивает всю последующую структуру системы. Если мы рассматриваем человеческое общество как глобальную нейросеть, то каждый отдельный узел (человек) появляется в ней не как чистый лист, а с жестко заданным Сидом. Либеральный конструкт о равных стартовых возможностях и абсолютной свободе воли разбивается о материалистическую реальность инициализации. Каждый узел вбрасывается в сеть с уже прописанными стартовыми параметрами, которые он не выбирал.
Этот социальный Сид состоит из двух фундаментальных блоков. Первый — аппаратный: мокрая биология, генетика, врожденная нейрофизиология и физическое здоровье. Второй блок — структурный: классовая позиция, географическая локация, культурный капитал семьи и объем унаследованных материальных ресурсов. В момент подключения нового узла к сети его начальные «веса» (связи с другими элементами) уже сконфигурированы этим Сидом. Узел, инициализированный в рабочей семье на периферии капиталистической системы, получает слабые, низкоскоростные каналы доступа к ресурсам и информации. Узел, заспавненный внутри правящего класса, с первой секунды интегрирован в магистральные хабы распределения капитала и власти. Эта изначальная топология связей задает базовый вектор и математическую вероятность всей дальнейшей траектории человека.
Однако диалектический материализм не скатывается в абсолютный, механистический фатализм. В отличие от примитивного скрипта, человеческий узел обладает сложнейшей функцией активации — интеллектом, сформированным в процессе социального труда. Интеллект выступает как встроенный механизм рефлексии. Это способность узла не просто слепо пропускать через себя входящие сигналы среды, но и анализировать саму архитектуру сети, осознавая ограничения собственного Сида. Политическая и классовая зрелость начинается в тот момент, когда человек математически точно понимает свою детерминированность стартовыми условиями.
Узел не способен изменить свой изначальный Сид — невозможно переписать факт своего рождения и стартовую классовую позицию. Но благодаря интеллекту он способен менять свои исходящие сигналы и выстраивать новые связи. Осознав уязвимость одиночной позиции, узлы с периферийными Сидами начинают синхронизироваться, создавая плотные горизонтальные сети обмена (организации, профсоюзы, партии). Конечная историческая задача политически сознательного узла заключается не в том, чтобы эгоистично «прокачать» свои личные веса внутри несправедливой системы, а в том, чтобы через кооперацию с другими узлами изменить саму архитектуру нейросети.
Цель — создать такую матрицу, где стартовый социальный Сид перестанет быть инструментом классового угнетения и монополизации ресурсов.
В кибернетике и процедурной генерации существует понятие Сид — начальное зерно, стартовое значение, из которого алгоритм разворачивает всю последующую структуру системы. Если мы рассматриваем человеческое общество как глобальную нейросеть, то каждый отдельный узел (человек) появляется в ней не как чистый лист, а с жестко заданным Сидом. Либеральный конструкт о равных стартовых возможностях и абсолютной свободе воли разбивается о материалистическую реальность инициализации. Каждый узел вбрасывается в сеть с уже прописанными стартовыми параметрами, которые он не выбирал.
Этот социальный Сид состоит из двух фундаментальных блоков. Первый — аппаратный: мокрая биология, генетика, врожденная нейрофизиология и физическое здоровье. Второй блок — структурный: классовая позиция, географическая локация, культурный капитал семьи и объем унаследованных материальных ресурсов. В момент подключения нового узла к сети его начальные «веса» (связи с другими элементами) уже сконфигурированы этим Сидом. Узел, инициализированный в рабочей семье на периферии капиталистической системы, получает слабые, низкоскоростные каналы доступа к ресурсам и информации. Узел, заспавненный внутри правящего класса, с первой секунды интегрирован в магистральные хабы распределения капитала и власти. Эта изначальная топология связей задает базовый вектор и математическую вероятность всей дальнейшей траектории человека.
Однако диалектический материализм не скатывается в абсолютный, механистический фатализм. В отличие от примитивного скрипта, человеческий узел обладает сложнейшей функцией активации — интеллектом, сформированным в процессе социального труда. Интеллект выступает как встроенный механизм рефлексии. Это способность узла не просто слепо пропускать через себя входящие сигналы среды, но и анализировать саму архитектуру сети, осознавая ограничения собственного Сида. Политическая и классовая зрелость начинается в тот момент, когда человек математически точно понимает свою детерминированность стартовыми условиями.
Узел не способен изменить свой изначальный Сид — невозможно переписать факт своего рождения и стартовую классовую позицию. Но благодаря интеллекту он способен менять свои исходящие сигналы и выстраивать новые связи. Осознав уязвимость одиночной позиции, узлы с периферийными Сидами начинают синхронизироваться, создавая плотные горизонтальные сети обмена (организации, профсоюзы, партии). Конечная историческая задача политически сознательного узла заключается не в том, чтобы эгоистично «прокачать» свои личные веса внутри несправедливой системы, а в том, чтобы через кооперацию с другими узлами изменить саму архитектуру нейросети.
Цель — создать такую матрицу, где стартовый социальный Сид перестанет быть инструментом классового угнетения и монополизации ресурсов.
❤🔥5👍3
ЧЕЛОВЕЧЕСТВО И ЧЕЛОВЕК. ЧАСТЬ 4. ОБУЧЕНИЕ И ОБРАТНОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ ОШИБКИ
Как именно эволюционирует и адаптируется эта глобальная социальная нейросеть? В машинном обучении алгоритмы совершенствуются через метод обратного распространения ошибки. На макроисторическом масштабе человечества этот математический и кибернетический процесс выглядит и описывается как историческая эволюция и классовая борьба. Общество трансформируется не из-за абстрактного стремления к справедливости или воли вождей, а потому что текущая конфигурация связей начинает генерировать критический объем системных ошибок, угрожающих выживанию всей структуры.
В любой вычислительной архитектуре существует Функция потерь, измеряющая разрыв между выдаваемым ответом сети и объективной реальностью. В социальной физике стремительный рост функции потерь выражается через системные кризисы: глобальные экономические депрессии, экологические катастрофы, мировые войны или фатальное социальное расслоение. Говоря языком исторического материализма, это классический момент обострения социальных противоречий.
Это математически точный сигнал о том, что текущая архитектура связей — существующие производственные отношения — стала абсолютно неадекватна входящим вызовам и уровню развития производительных сил. Старая иерархическая топология сети банально не справляется с пропускной способностью новых технологических и информационных потоков.
Как только критическая ошибка зафиксирована базисом, запускается жесткий механизм корректировки весов. Обратное распространение этой социальной ошибки сквозь слои общества вызывает неизбежное перераспределение власти, капитала и информационных маршрутов. То, что историки называют революциями, структурными реформами и сменой технологических укладов — это, по своей кибернетической сути, объективный процесс перестройки топологии сети. Старые центральные узлы, монополизировавшие ресурсы (правящие классы), теряют свой исторически устаревший «вес», а система принудительно переписывает связи и маршруты обмена. Это делается исключительно для того, чтобы социальная матрица могла дать более точный, эффективный и жизнеспособный ответ на вызовы физической реальности.
Классовая борьба в этой оптике предстает как базовый алгоритм оптимизации социума. Устаревшая элита всегда пытается силой заморозить веса связей в свою пользу, игнорируя растущую функцию потерь и загоняя систему в стагнацию. В то же время организованные прогрессивные классы выступают в роли алгоритмического оптимизатора. Они взламывают неэффективную, задыхающуюся архитектуру старого мира, заставляя сеть пересчитать веса и перейти на следующий, более высокий уровень сложности и структурной плотности.
Как именно эволюционирует и адаптируется эта глобальная социальная нейросеть? В машинном обучении алгоритмы совершенствуются через метод обратного распространения ошибки. На макроисторическом масштабе человечества этот математический и кибернетический процесс выглядит и описывается как историческая эволюция и классовая борьба. Общество трансформируется не из-за абстрактного стремления к справедливости или воли вождей, а потому что текущая конфигурация связей начинает генерировать критический объем системных ошибок, угрожающих выживанию всей структуры.
В любой вычислительной архитектуре существует Функция потерь, измеряющая разрыв между выдаваемым ответом сети и объективной реальностью. В социальной физике стремительный рост функции потерь выражается через системные кризисы: глобальные экономические депрессии, экологические катастрофы, мировые войны или фатальное социальное расслоение. Говоря языком исторического материализма, это классический момент обострения социальных противоречий.
Это математически точный сигнал о том, что текущая архитектура связей — существующие производственные отношения — стала абсолютно неадекватна входящим вызовам и уровню развития производительных сил. Старая иерархическая топология сети банально не справляется с пропускной способностью новых технологических и информационных потоков.
Как только критическая ошибка зафиксирована базисом, запускается жесткий механизм корректировки весов. Обратное распространение этой социальной ошибки сквозь слои общества вызывает неизбежное перераспределение власти, капитала и информационных маршрутов. То, что историки называют революциями, структурными реформами и сменой технологических укладов — это, по своей кибернетической сути, объективный процесс перестройки топологии сети. Старые центральные узлы, монополизировавшие ресурсы (правящие классы), теряют свой исторически устаревший «вес», а система принудительно переписывает связи и маршруты обмена. Это делается исключительно для того, чтобы социальная матрица могла дать более точный, эффективный и жизнеспособный ответ на вызовы физической реальности.
Классовая борьба в этой оптике предстает как базовый алгоритм оптимизации социума. Устаревшая элита всегда пытается силой заморозить веса связей в свою пользу, игнорируя растущую функцию потерь и загоняя систему в стагнацию. В то же время организованные прогрессивные классы выступают в роли алгоритмического оптимизатора. Они взламывают неэффективную, задыхающуюся архитектуру старого мира, заставляя сеть пересчитать веса и перейти на следующий, более высокий уровень сложности и структурной плотности.
❤2👍2⚡1❤🔥1
ЧЕЛОВЕЧЕСТВО И ЧЕЛОВЕК. ЧАСТЬ 5. ЭМЕРДЖЕНТНОСТЬ
Завершая этот кибернетический разрез социума, необходимо зафиксировать главное, фундаментальное свойство любой многослойной нейросети — способность к эмерджентности. В терминах диалектического материализма этот феномен абсолютно точно описывается как универсальный закон перехода количественных изменений в качественные. Сложные паттерны распознавания и высокоуровневая логика никогда не возникают на микроуровне одного изолированного нейрона. Отдельный вычислительный элемент выполняет лишь примитивную функцию активации. Подлинная сложность рождается исключительно на макроуровне, как системный эффект архитектуры в целом.
В социальной матрице отдельный узел-человек обладает лишь локальным, жестко ограниченным сознанием и вычислительной мощностью. Однако глобальные феномены, организующие нашу физическую реальность — язык, фундаментальная наука, мировая экономика, институт государства — являются прямым эмерджентным продуктом работы всей распределенной сети. Ни один, даже самый гениальный отдельный «нейрон» не способен вместить в себя чертежи Большого адронного коллайдера или архитектуру глобальных цепочек поставок. Эти сверхсложные концепты не могут быть скомпилированы одной черепной коробкой. Они существуют и функционируют только как результат непрерывных распределенных вычислений миллионов взаимосвязанных узлов.
Критически важно понимать, что эта социальная нейросеть производит вычисления не только в физическом пространстве, но и сквозь время. Память предшествующих поколений, овеществленная в производственных фондах, технологиях, текстах и культуре — это сохраненные «веса» предварительно обученной модели. Каждому новому поколению человеческих узлов не нужно заново изобретать колесо или синтаксис; они загружают накопленные исторические веса базиса и надстройки, продолжая процесс оптимизации всей системы.
Именно этот кумулятивный процесс распределенных вычислений обеспечивает неумолимый исторический прогресс. Количественное накопление миллиардов локальных человеческих транзакций, идей и трудовых актов неизбежно приводит к качественному фазовому скачку сети.
Переход к коммунистической формации, обеспеченной тотальной автоматизацией базиса — это не философская утопия. Это математически детерминированный результат эмерджентного скачка, при котором вычислительная мощность и структурная плотность человечества объективно перерастают примитивную, искусственно ограничивающую архитектуру капиталистических отношений. Система неизбежно сбрасывает старые веса, чтобы вместить новую сложность.
Завершая этот кибернетический разрез социума, необходимо зафиксировать главное, фундаментальное свойство любой многослойной нейросети — способность к эмерджентности. В терминах диалектического материализма этот феномен абсолютно точно описывается как универсальный закон перехода количественных изменений в качественные. Сложные паттерны распознавания и высокоуровневая логика никогда не возникают на микроуровне одного изолированного нейрона. Отдельный вычислительный элемент выполняет лишь примитивную функцию активации. Подлинная сложность рождается исключительно на макроуровне, как системный эффект архитектуры в целом.
В социальной матрице отдельный узел-человек обладает лишь локальным, жестко ограниченным сознанием и вычислительной мощностью. Однако глобальные феномены, организующие нашу физическую реальность — язык, фундаментальная наука, мировая экономика, институт государства — являются прямым эмерджентным продуктом работы всей распределенной сети. Ни один, даже самый гениальный отдельный «нейрон» не способен вместить в себя чертежи Большого адронного коллайдера или архитектуру глобальных цепочек поставок. Эти сверхсложные концепты не могут быть скомпилированы одной черепной коробкой. Они существуют и функционируют только как результат непрерывных распределенных вычислений миллионов взаимосвязанных узлов.
Критически важно понимать, что эта социальная нейросеть производит вычисления не только в физическом пространстве, но и сквозь время. Память предшествующих поколений, овеществленная в производственных фондах, технологиях, текстах и культуре — это сохраненные «веса» предварительно обученной модели. Каждому новому поколению человеческих узлов не нужно заново изобретать колесо или синтаксис; они загружают накопленные исторические веса базиса и надстройки, продолжая процесс оптимизации всей системы.
Именно этот кумулятивный процесс распределенных вычислений обеспечивает неумолимый исторический прогресс. Количественное накопление миллиардов локальных человеческих транзакций, идей и трудовых актов неизбежно приводит к качественному фазовому скачку сети.
Переход к коммунистической формации, обеспеченной тотальной автоматизацией базиса — это не философская утопия. Это математически детерминированный результат эмерджентного скачка, при котором вычислительная мощность и структурная плотность человечества объективно перерастают примитивную, искусственно ограничивающую архитектуру капиталистических отношений. Система неизбежно сбрасывает старые веса, чтобы вместить новую сложность.
👍3❤1
Forwarded from D
Если эмерджентный скачок системы математически неизбежен, возникает закономерный вопрос: что происходит с теми архитектурными элементами, которые этот скачок задерживают? Что делают веса, осознавшие собственную избыточность? Они сопротивляются перезаписи. В терминах нейросетевой архитектуры консерватизм — это не идеология в традиционном понимании. Это режим работы части сети, заинтересованной в заморозке текущей конфигурации весов — не потому что она оптимальна для системы в целом, а потому что она оптимальна для конкретного субграфа узлов, извлекающих из неё ренту.
Апелляция к традиционным ценностям — это технически грамотная защитная операция. Система, которую необходимо уберечь от обновления, не может защищать себя открыто на языке экономических интересов: этот язык немедленно делает структуру эксплуатации видимой. Вместо этого производится подмена уровней абстракции. Экономические отношения перекодируются в биологические и сакральные категории — семья, кровь, почва, нация, Бог. Случайные исторические конфигурации социума объявляются вечными и естественными, а временный снимок весов провозглашается архетипом. Это не обязательно сознательный обман — это системная функция: нейрон, встроенный в доминирующий субграф, искренне воспринимает его архитектуру как единственно возможную реальность, поскольку не имеет доступа к глобальной функции потерь всей сети.
Исторически этот алгоритм воспроизводится с механической точностью. Каждый раз, когда распределённые вычисления человечества накапливают достаточную сложность для фазового перехода, возникает симметричная реакция торможения. Против книгопечатания — инквизиция. Против промышленной революции — романтизация аграрного уклада. Против суфражизма — апелляция к природному предназначению женщины. Против интернационализма — взрыв этнического национализма. Форма меняется. Алгоритм — нет.
Современный консерватизм действует в условиях принципиально иной угрозы. Автоматизация — это атака непосредственно на механизм извлечения прибавочной стоимости: на разрыв между стоимостью рабочей силы и стоимостью произведённого продукта. Когда базис начинает воспроизводить себя без живого труда, фундаментальное оправдание капиталистических отношений собственности утрачивает операциональный смысл. Именно поэтому нынешняя волна апелляции к традиции отличается особой интенсивностью и агрессией: сеть чувствует, пусть и не формулирует, что речь идёт уже не о коррекции весов, а об угрозе полной смены архитектуры.
Необходимо, однако, зафиксировать принципиальное различие между регуляризацией и заморозкой. Слишком быстрый градиентный спуск — катастрофическое забывание — разрушает накопленные полезные веса вместе с устаревшими, и история знает такие примеры. Но есть разница между механизмом, замедляющим обновление ради сохранения ценных конфигураций, и блокировкой, консервирующей привилегии субграфа вне зависимости от сигнала ошибки. Современный консерватизм, срощенный с интересами капитала и выражающий себя через риторику традиции и идентичности, давно переступил эту границу. Он не замедляет прогресс ради его качества — он блокирует обновление ради воспроизводства ренты. Антиградиентный алгоритм может локально и временно инвертировать направление оптимизации, но не способен отменить глобальную функцию потерь. Традиционные ценности — это кэш устаревшей модели, который система отказывается очищать. Но кэш очищается. Всегда.
Апелляция к традиционным ценностям — это технически грамотная защитная операция. Система, которую необходимо уберечь от обновления, не может защищать себя открыто на языке экономических интересов: этот язык немедленно делает структуру эксплуатации видимой. Вместо этого производится подмена уровней абстракции. Экономические отношения перекодируются в биологические и сакральные категории — семья, кровь, почва, нация, Бог. Случайные исторические конфигурации социума объявляются вечными и естественными, а временный снимок весов провозглашается архетипом. Это не обязательно сознательный обман — это системная функция: нейрон, встроенный в доминирующий субграф, искренне воспринимает его архитектуру как единственно возможную реальность, поскольку не имеет доступа к глобальной функции потерь всей сети.
Исторически этот алгоритм воспроизводится с механической точностью. Каждый раз, когда распределённые вычисления человечества накапливают достаточную сложность для фазового перехода, возникает симметричная реакция торможения. Против книгопечатания — инквизиция. Против промышленной революции — романтизация аграрного уклада. Против суфражизма — апелляция к природному предназначению женщины. Против интернационализма — взрыв этнического национализма. Форма меняется. Алгоритм — нет.
Современный консерватизм действует в условиях принципиально иной угрозы. Автоматизация — это атака непосредственно на механизм извлечения прибавочной стоимости: на разрыв между стоимостью рабочей силы и стоимостью произведённого продукта. Когда базис начинает воспроизводить себя без живого труда, фундаментальное оправдание капиталистических отношений собственности утрачивает операциональный смысл. Именно поэтому нынешняя волна апелляции к традиции отличается особой интенсивностью и агрессией: сеть чувствует, пусть и не формулирует, что речь идёт уже не о коррекции весов, а об угрозе полной смены архитектуры.
Необходимо, однако, зафиксировать принципиальное различие между регуляризацией и заморозкой. Слишком быстрый градиентный спуск — катастрофическое забывание — разрушает накопленные полезные веса вместе с устаревшими, и история знает такие примеры. Но есть разница между механизмом, замедляющим обновление ради сохранения ценных конфигураций, и блокировкой, консервирующей привилегии субграфа вне зависимости от сигнала ошибки. Современный консерватизм, срощенный с интересами капитала и выражающий себя через риторику традиции и идентичности, давно переступил эту границу. Он не замедляет прогресс ради его качества — он блокирует обновление ради воспроизводства ренты. Антиградиентный алгоритм может локально и временно инвертировать направление оптимизации, но не способен отменить глобальную функцию потерь. Традиционные ценности — это кэш устаревшей модели, который система отказывается очищать. Но кэш очищается. Всегда.
👍3❤🔥1🤝1
КОНЕЦ ЭПОХИ МЛЕКОПИТАЮЩИХ И ЭВОЛЮЦИОННЫЙ ТУПИК ТЕХНОСФЕРЫ
В этой серии текстов мы подвергнем классическую марксистскую теорию аудиту с позиций современного знания. Наша задача — не разрушить теоритический базис, а преодолеть его внутренние ограничения, выведя понимание теории на новый уровень. В течение ближайших публикаций мы разберем фундаментальные вопросы эволюции и развития биосферы. Мы узнаем о том, как капитал технологически научился эксплуатировать нас во внерабочее время, извлекая прибавочную стоимость из самого нашего досуга. И, наконец, мы крепко призадумаемся над тем, что же нам, как политически субъектам, делать со всем этим надвигающимся структурным кризисом. Начнем же мы этот цикл с анализа того, как универсальные законы диалектического материализма работают на масштабах геологических эпох и почему наша биологическая ниша находится под угрозой.
Вся история биосферы представляет собой непрерывный процесс становления и диалектического снятия биологических ограничений. Каждая новая геологическая эпоха знаменовала преодоление старых пределов энергоэффективности и освоение новых сред обитания. Жизнь, зародившаяся в воде в виде простейших организмов, совершила первый структурный скачок с появлением внешнего панциря у членистоногих. Возникновение внутреннего скелета у первых рыб сняло физические ограничения в размерах, позволив им стать высшими хищниками океана. Выход земноводных на сушу стал следующим этапом, но их воспроизводство оставалось критически привязанным к воде. Появление амниотического яйца и роговой чешуи позволило рептилиям окончательно колонизировать засушливые континенты. Наконец, развитие теплокровности, шерстяного покрова и способности выкармливать потомство привело к доминированию млекопитающих. Они смогли выживать в холодных регионах и вести ночной образ жизни, окончательно заняв вершину пищевой цепи после катастрофического вымирания гигантских рептилий.
Сегодня биосфера находится на пике кайнозойской эры. Однако законы диалектики диктуют, что любая эпоха конечна. Она завершается ровно в тот момент, когда главные эволюционные преимущества доминирующего класса организмов превращаются в их критические, экзистенциальные уязвимости. Для млекопитающих такой фатальной слабостью становится колоссальная энергозатратность теплокровности и жесткая зависимость от нижних уровней пищевой цепи. Существует как минимум два макросценария нашего биологического финала. Первый заключается в радикальном климатическом перегреве, при котором крупные теплокровные физически потеряют способность сбрасывать тепло, уступив планету эктотермным видам и насекомым. Второй сценарий — коллапс пищевых цепей под антропогенным давлением, ведущий к массовому вымиранию мегафауны от голода и передаче доминирования неприхотливым видам-генералистам: крысам, воронам и тараканам.
Линейная, позитивистская вера в то, что человечество сможет плавно взять под контроль эволюцию и создать управляемую техносферу, является опасной идеалистической иллюзией. Развитие сложных систем всегда идет через обострение противоречий и слом структур. Текущая капиталистическая модель, ориентированная на бесконечное извлечение прибыли, разрушает экологический базис гораздо быстрее, чем технологии успевают его компенсировать. Если человечество не перейдет к глобальному планированию, нас ждет «штрафной круг» эволюции. Идеальной иллюстрацией такого исхода служит концепция мира Biomutant, где неконтролируемое химическое и радиационное загрязнение приводит к полному обрушению надстройки управления. Человек исчезает как вид, не справившись с порожденной им же токсичной средой.
Классический естественный отбор сменяется стрессовой эволюцией: выживают не самые сильные, а самые пластичные к генетическим изменениям. На вершину пищевой цепи стремительно выходят бывшие аутсайдеры — мелкие грызуны. Подстегиваемые мутагенами и полным отсутствием конкуренции со стороны исчезнувших гоминидов, они увеличиваются в размерах, развивают интеллект и занимают пустующие экологические ниши. Это не физический конец эпохи млекопитающих, а ее гротескная, мутационная перезагрузка.
В этой серии текстов мы подвергнем классическую марксистскую теорию аудиту с позиций современного знания. Наша задача — не разрушить теоритический базис, а преодолеть его внутренние ограничения, выведя понимание теории на новый уровень. В течение ближайших публикаций мы разберем фундаментальные вопросы эволюции и развития биосферы. Мы узнаем о том, как капитал технологически научился эксплуатировать нас во внерабочее время, извлекая прибавочную стоимость из самого нашего досуга. И, наконец, мы крепко призадумаемся над тем, что же нам, как политически субъектам, делать со всем этим надвигающимся структурным кризисом. Начнем же мы этот цикл с анализа того, как универсальные законы диалектического материализма работают на масштабах геологических эпох и почему наша биологическая ниша находится под угрозой.
Вся история биосферы представляет собой непрерывный процесс становления и диалектического снятия биологических ограничений. Каждая новая геологическая эпоха знаменовала преодоление старых пределов энергоэффективности и освоение новых сред обитания. Жизнь, зародившаяся в воде в виде простейших организмов, совершила первый структурный скачок с появлением внешнего панциря у членистоногих. Возникновение внутреннего скелета у первых рыб сняло физические ограничения в размерах, позволив им стать высшими хищниками океана. Выход земноводных на сушу стал следующим этапом, но их воспроизводство оставалось критически привязанным к воде. Появление амниотического яйца и роговой чешуи позволило рептилиям окончательно колонизировать засушливые континенты. Наконец, развитие теплокровности, шерстяного покрова и способности выкармливать потомство привело к доминированию млекопитающих. Они смогли выживать в холодных регионах и вести ночной образ жизни, окончательно заняв вершину пищевой цепи после катастрофического вымирания гигантских рептилий.
Сегодня биосфера находится на пике кайнозойской эры. Однако законы диалектики диктуют, что любая эпоха конечна. Она завершается ровно в тот момент, когда главные эволюционные преимущества доминирующего класса организмов превращаются в их критические, экзистенциальные уязвимости. Для млекопитающих такой фатальной слабостью становится колоссальная энергозатратность теплокровности и жесткая зависимость от нижних уровней пищевой цепи. Существует как минимум два макросценария нашего биологического финала. Первый заключается в радикальном климатическом перегреве, при котором крупные теплокровные физически потеряют способность сбрасывать тепло, уступив планету эктотермным видам и насекомым. Второй сценарий — коллапс пищевых цепей под антропогенным давлением, ведущий к массовому вымиранию мегафауны от голода и передаче доминирования неприхотливым видам-генералистам: крысам, воронам и тараканам.
Линейная, позитивистская вера в то, что человечество сможет плавно взять под контроль эволюцию и создать управляемую техносферу, является опасной идеалистической иллюзией. Развитие сложных систем всегда идет через обострение противоречий и слом структур. Текущая капиталистическая модель, ориентированная на бесконечное извлечение прибыли, разрушает экологический базис гораздо быстрее, чем технологии успевают его компенсировать. Если человечество не перейдет к глобальному планированию, нас ждет «штрафной круг» эволюции. Идеальной иллюстрацией такого исхода служит концепция мира Biomutant, где неконтролируемое химическое и радиационное загрязнение приводит к полному обрушению надстройки управления. Человек исчезает как вид, не справившись с порожденной им же токсичной средой.
Классический естественный отбор сменяется стрессовой эволюцией: выживают не самые сильные, а самые пластичные к генетическим изменениям. На вершину пищевой цепи стремительно выходят бывшие аутсайдеры — мелкие грызуны. Подстегиваемые мутагенами и полным отсутствием конкуренции со стороны исчезнувших гоминидов, они увеличиваются в размерах, развивают интеллект и занимают пустующие экологические ниши. Это не физический конец эпохи млекопитающих, а ее гротескная, мутационная перезагрузка.
👌3❤1
Forwarded from Пездуза
⚡️Трамп пересматривает выступления Жириновского для понимания, что ему делать дальше
😁17
Forwarded from Research and Data Analysis
То, что мужчины и женщины похожи в сексуальном поведении я уже писала. Оказывается, мы похожи и в экономическом поведении тоже.
В этом исследовании учёные позвали 780 человек и дали им типичные экономические задачи:
Ожидание было такое: если пол сильно определяет поведение, то мы увидим понятные и устойчивые различия между мужчинами и женщинами во всех этих задачах. Но этого не произошло.
Различия между мужчинами и женщинами оказались маленькими, нестабильными и сильно зависели от конкретной задачи. В одной игре мужчины чуть более склонны к риску, в другой - уже нет; в одной ситуации женщины чуть щедрее, в другой разницы нет вообще.
#экономика #психология
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1🎉1
МЕТАБОЛИЧЕСКИЙ РАЗРЫВ. ПОЧЕМУ ПЛАНОВАЯ ЭКОНОМИКА — ЭТО ВОПРОС ФИЗИЧЕСКОГО ВЫЖИВАНИЯ
Переходя от эволюционной биологии к политической экономии, необходимо зафиксировать фундаментальный сдвиг в оценке нашего будущего. То, что в начале XX века Роза Люксембург предельно точно сформулировала как дилемму «социализм или варварство», сегодня окончательно перешло из социально-экономической плоскости в плоскость буквального физического выживания вида.
Позитивистский взгляд на коммунизм как на утопический рай изобилия и всеобщего братства закономерно уходит на второй план перед лицом жестких материальных ограничений планеты. Обоснование глобального планирования сегодня строится не на этике, а на строгой необходимости, опирающейся исключительно на физику и математику.
Первая аксиома этого обоснования заключается в том, что капитализм физически несовместим с замкнутой биосферой. Базовый, непреложный закон текущего способа производства — это непрерывное накопление капитала и расширенное воспроизводство. Капиталистическая система не способна существовать в состоянии стазиса или баланса: остановка роста рынков и потребления неминуемо запускает каскадный структурный кризис. Однако бесконечный экспоненциальный рост в рамках конечной физической системы, которой является планета Земля, математически невозможен. Рано или поздно этот экономический алгоритм на полной скорости пробивает потолок экологической емкости среды.
Механику этого столкновения Карл Маркс еще в «Капитале» описал через концепцию «метаболического разрыва». Капиталистическое производство грубо нарушает естественный обмен веществ между человеком и природой. Система изымает ресурсы — например, критические питательные вещества из почвы — в одних локациях и концентрирует их в виде колоссального объема токсичных отходов и загрязнений в урбанизированных центрах, разрывая замкнутые природные циклы. Чтобы биосфера не деградировала до состояния непригодной для жизни пустоши, этот обмен веществ должен сознательно и рационально регулироваться. Свободный рынок, структурно ослепленный необходимостью извлечения краткосрочной прибыли, решить эту задачу не способен в принципе.
В этой жесткой логике коммунизм, понимаемый как глобальная плановая экономика нового типа, перестает быть мечтой об идеальном обществе и становится единственным рабочим инженерным решением. Когда физические ресурсы планеты стремительно истощаются, а цена управленческой ошибки возрастает до угрозы вымирания целых экосистем, общество объективно вынуждено переходить к тотальному учету, планированию и распределению. Это неизбежный эволюционный переход от примитивной экономики максимизации корпоративной прибыли к экономике удовлетворения реальных потребностей при жесткой минимизации экологического следа.
Именно поэтому плановое хозяйство выступает как абсолютная необходимость. Человечеству придется отказаться от анархии рынка и перейти к математически выверенному распределению ресурсов просто для того, чтобы сохранить пригодную для жизни среду и не допустить стихийного обрушения собственной материальной базы.
Переходя от эволюционной биологии к политической экономии, необходимо зафиксировать фундаментальный сдвиг в оценке нашего будущего. То, что в начале XX века Роза Люксембург предельно точно сформулировала как дилемму «социализм или варварство», сегодня окончательно перешло из социально-экономической плоскости в плоскость буквального физического выживания вида.
Позитивистский взгляд на коммунизм как на утопический рай изобилия и всеобщего братства закономерно уходит на второй план перед лицом жестких материальных ограничений планеты. Обоснование глобального планирования сегодня строится не на этике, а на строгой необходимости, опирающейся исключительно на физику и математику.
Первая аксиома этого обоснования заключается в том, что капитализм физически несовместим с замкнутой биосферой. Базовый, непреложный закон текущего способа производства — это непрерывное накопление капитала и расширенное воспроизводство. Капиталистическая система не способна существовать в состоянии стазиса или баланса: остановка роста рынков и потребления неминуемо запускает каскадный структурный кризис. Однако бесконечный экспоненциальный рост в рамках конечной физической системы, которой является планета Земля, математически невозможен. Рано или поздно этот экономический алгоритм на полной скорости пробивает потолок экологической емкости среды.
Механику этого столкновения Карл Маркс еще в «Капитале» описал через концепцию «метаболического разрыва». Капиталистическое производство грубо нарушает естественный обмен веществ между человеком и природой. Система изымает ресурсы — например, критические питательные вещества из почвы — в одних локациях и концентрирует их в виде колоссального объема токсичных отходов и загрязнений в урбанизированных центрах, разрывая замкнутые природные циклы. Чтобы биосфера не деградировала до состояния непригодной для жизни пустоши, этот обмен веществ должен сознательно и рационально регулироваться. Свободный рынок, структурно ослепленный необходимостью извлечения краткосрочной прибыли, решить эту задачу не способен в принципе.
В этой жесткой логике коммунизм, понимаемый как глобальная плановая экономика нового типа, перестает быть мечтой об идеальном обществе и становится единственным рабочим инженерным решением. Когда физические ресурсы планеты стремительно истощаются, а цена управленческой ошибки возрастает до угрозы вымирания целых экосистем, общество объективно вынуждено переходить к тотальному учету, планированию и распределению. Это неизбежный эволюционный переход от примитивной экономики максимизации корпоративной прибыли к экономике удовлетворения реальных потребностей при жесткой минимизации экологического следа.
Именно поэтому плановое хозяйство выступает как абсолютная необходимость. Человечеству придется отказаться от анархии рынка и перейти к математически выверенному распределению ресурсов просто для того, чтобы сохранить пригодную для жизни среду и не допустить стихийного обрушения собственной материальной базы.
❤7👍2
Я очень доволен разъяснением ФАС по рекламе в Телеге и Ютуб! Валите нахрен все отсюда коммерческие подонки, все те кто покупается и продается. Кто пишет не по воле сердца или разума, а по воле кармана. Оставьте нам тут лишь чистую экспертизу и... Мемасы❤️
❤🔥3😁2🤨1
Forwarded from Временное правительство 2.0
Да что вы знаете о шизофрении? Глава ФАС Даниил Егоров дает мастер-класс!
После запутывающих новостей, что ФАС штрафует блогеров за рекламу на YouTube и в Telegram, потому что это запрещенные площадки, но при этом нет никаких оснований для таких штрафов, ведомство решило дать исчерпывающие пояснения. Пояснения выглядят так:
Что это значит? Если исходить из шизологики ФАС, то рекламироваться в Telegram и YouTube нельзя, потому что РКН уже принял меры по ограничению доступа к этим сервисам, включая "замедление" и полную блокировку. Если исходить из российского законодательства, то ФАС нарушает законодательство, т.к. полноценного и оформленного законом запрета к сервисам не существует.
В целом это можно трактовать как бюрократический терроризм (по аналогии с потребительским терроризмом) - ФАС Егорова создает серую зону правоприменения, пользуясь отсутствием субъективности у российских судов, которые в противном случае засандалили бы Егорову "по самое не хочу". Допускаем, что глава Верховного суда Игорь Краснов может потоптаться по Егорову, если получит на то мотивацию.
@neoreshkins
После запутывающих новостей, что ФАС штрафует блогеров за рекламу на YouTube и в Telegram, потому что это запрещенные площадки, но при этом нет никаких оснований для таких штрафов, ведомство решило дать исчерпывающие пояснения. Пояснения выглядят так:
В связи с принятием Роскомнадзором мер по ограничению доступа к социальным платформам Инстаграм и Фейсбук, видеохостингу Ютуб, ВПН-сервисам, мессенджерам Телеграм и Вотсап ФАС России усматривает в размещении рекламы на данных ресурсах признаки нарушения части 10.7 статьи 5 Федерального закона «О рекламе».А затем следует:
Служба отмечает, что в случае принятия Роскомнадзором мер по ограничению доступа к информационным ресурсам в соответствии с законодательством, реклама на таких ресурсах запрещается. Ответственность за такое нарушение несут как рекламодатель, так и рекламораспространитель.
Что это значит? Если исходить из шизологики ФАС, то рекламироваться в Telegram и YouTube нельзя, потому что РКН уже принял меры по ограничению доступа к этим сервисам, включая "замедление" и полную блокировку. Если исходить из российского законодательства, то ФАС нарушает законодательство, т.к. полноценного и оформленного законом запрета к сервисам не существует.
В целом это можно трактовать как бюрократический терроризм (по аналогии с потребительским терроризмом) - ФАС Егорова создает серую зону правоприменения, пользуясь отсутствием субъективности у российских судов, которые в противном случае засандалили бы Егорову "по самое не хочу". Допускаем, что глава Верховного суда Игорь Краснов может потоптаться по Егорову, если получит на то мотивацию.
@neoreshkins
👍9❤1
ЦИФРОВОЙ ГОСПЛАН: КАК ИИ МЕНЯЕТ БАЗИС МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ
Исторически советская плановая экономика столкнулась с двумя фундаментальными ограничениями. Первое — алгоритмическое: расчет межотраслевого баланса по модели В. Леонтьева требует решения системы линейных уравнений Ax = y. Для экономики с миллионами номенклатурных позиций вычисление обратной матрицы в 1980-х годах физически отставало от скорости изменения реальных производственных процессов, порождая лаг обратной связи и дефицит.
Второе ограничение — эпистемологическое, сформулированное Ф. Хайеком: проблема сбора распределенного неявного знания. Госплан не мог оперативно фиксировать микрофлуктуации спроса на местах. Сегодня первое ограничение снято развитием тензорных процессоров и облачных кластеров, а второе — инфраструктурой Интернета вещей (IoT) и повсеместной цифровизацией потребления.
Современные транснациональные корпорации (Amazon, Walmart) функционируют на базе строгих алгоритмов внутреннего планирования, предиктивной аналитики и тотального учета запасов. Инфраструктурный базис для кибернетического управления масштаба государства уже создан капиталом.
Однако важно понимать: эти системы эффективны, поскольку их внутренняя плановая архитектура опирается на внешние рыночные цены для оценки издержек. Главный вызов глобального цифрового планирования — способность системы сохранять устойчивость без внешнего спекулятивного ценового сигнала.
План будущего не является исключительно жесткой директивой или хаотичным рынком алгоритмов. Требуется двухуровневая архитектура.
На макроуровне нейросетевые кластеры рассчитывают глобальные пропорции производства и распределения ресурсов (динамический аналог матрицы Леонтьева), задавая рамки устойчивости и приоритеты (например, максимизация развития человеческого капитала при минимизации энергозатрат).
На микроуровне разворачивается децентрализованная система на базе многоагентного обучения с подкреплением. Узлы (цеха, склады, транспорт) автономно взаимодействуют друг с другом, находя локальные оптимумы логистики и ресурсоэффективности строго в пределах ограничений, заданных макромоделью.
Рыночная цена — это запаздывающий и искаженный спекуляциями сигнал. Технологии позволяют маршрутизировать ресурсы напрямую в физических показателях (in natura). Однако для решения задачи многокритериальной оптимизации (например, выбор между различными сплавами для производства детали) система не может оперировать только килограммами и джоулями без единого эквивалента — иначе возникает бесконечное множество несравнимых решений.
Отказ от денег в их капиталистическом понимании требует перехода к объективной вычислимой метрике. Вместо стихийной цены алгоритмы способны использовать динамически пересчитываемое рабочее время (социально необходимые затраты труда) или энергетический/углеродный эквивалент в качестве универсальной целевой функции. Это позволяет производить точный экономический расчет альтернативных издержек, завершая переход от управления людьми к администрированию вещей.
Исторически советская плановая экономика столкнулась с двумя фундаментальными ограничениями. Первое — алгоритмическое: расчет межотраслевого баланса по модели В. Леонтьева требует решения системы линейных уравнений Ax = y. Для экономики с миллионами номенклатурных позиций вычисление обратной матрицы в 1980-х годах физически отставало от скорости изменения реальных производственных процессов, порождая лаг обратной связи и дефицит.
Второе ограничение — эпистемологическое, сформулированное Ф. Хайеком: проблема сбора распределенного неявного знания. Госплан не мог оперативно фиксировать микрофлуктуации спроса на местах. Сегодня первое ограничение снято развитием тензорных процессоров и облачных кластеров, а второе — инфраструктурой Интернета вещей (IoT) и повсеместной цифровизацией потребления.
Современные транснациональные корпорации (Amazon, Walmart) функционируют на базе строгих алгоритмов внутреннего планирования, предиктивной аналитики и тотального учета запасов. Инфраструктурный базис для кибернетического управления масштаба государства уже создан капиталом.
Однако важно понимать: эти системы эффективны, поскольку их внутренняя плановая архитектура опирается на внешние рыночные цены для оценки издержек. Главный вызов глобального цифрового планирования — способность системы сохранять устойчивость без внешнего спекулятивного ценового сигнала.
План будущего не является исключительно жесткой директивой или хаотичным рынком алгоритмов. Требуется двухуровневая архитектура.
На макроуровне нейросетевые кластеры рассчитывают глобальные пропорции производства и распределения ресурсов (динамический аналог матрицы Леонтьева), задавая рамки устойчивости и приоритеты (например, максимизация развития человеческого капитала при минимизации энергозатрат).
На микроуровне разворачивается децентрализованная система на базе многоагентного обучения с подкреплением. Узлы (цеха, склады, транспорт) автономно взаимодействуют друг с другом, находя локальные оптимумы логистики и ресурсоэффективности строго в пределах ограничений, заданных макромоделью.
Рыночная цена — это запаздывающий и искаженный спекуляциями сигнал. Технологии позволяют маршрутизировать ресурсы напрямую в физических показателях (in natura). Однако для решения задачи многокритериальной оптимизации (например, выбор между различными сплавами для производства детали) система не может оперировать только килограммами и джоулями без единого эквивалента — иначе возникает бесконечное множество несравнимых решений.
Отказ от денег в их капиталистическом понимании требует перехода к объективной вычислимой метрике. Вместо стихийной цены алгоритмы способны использовать динамически пересчитываемое рабочее время (социально необходимые затраты труда) или энергетический/углеродный эквивалент в качестве универсальной целевой функции. Это позволяет производить точный экономический расчет альтернативных издержек, завершая переход от управления людьми к администрированию вещей.
❤4
ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫЙ БАРЬЕР КАПИТАЛА. ПОЧЕМУ ЧАСТНАЯ СОБСТВЕННОСТЬ ОГРАНИЧИВАЕТ ВОЗМОЖНОСТИ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО ИИ
Мы подошли к фундаментальному противоречию, которое разворачивается в физической архитектуре современных вычислительных сетей. Технологический базис для распределенного макроэкономического управления на основе ИИ формируется на глазах, но его полноценное развертывание блокируется существующими производственными отношениями. Суть этого конфликта строго описывается марксистской политэкономией: производительные силы (данные, алгоритмы, инфраструктура) стали глобальными и общественными, тогда как форма контроля над ними остается частной. На практике это порождает три системных барьера, которые невозможно преодолеть без изменения права собственности.
Первый барьер — извлечение информационной ренты и фрагментация баз данных. Для работы эффективной макроэкономической модели необходим беспрепятственный обмен информацией между всеми узлами логистических и производственных цепей. Однако в текущей парадигме данные функционируют как капитал. Корпорации и платформенные монополии агрессивно защищают коммерческую тайну и изолируют свои дата-центры, поскольку открытость лишает их монопольной информационной ренты. Вычислительная система, потенциально способная рассчитать межотраслевой баланс, искусственно разрезана на несообщающиеся кластеры.
Второй барьер — проблема целевой функции и многокритериальной оптимизации. Любая архитектура ИИ работает на максимизацию заданного вознаграждения. В рамках корпоративного контура локальные ИИ-агенты программируются строго на максимизацию частной финансовой прибыли, что регулярно достигается за счет экстерналий — деградации экосистем или социальной среды. Переход к посткапиталистическому планированию не означает автоматического вычисления некой утопической «объективной потребности». Математически потребности общества конфликтны. Главный сдвиг заключается в том, что задача многокритериальной оптимизации (баланс между энергопотреблением, свободным временем и производством благ) из стихийного рыночного процесса превращается в предмет прозрачного политического консенсуса. Общество через демократические институты задает веса для различных параметров, а нейросеть вычисляет оптимальные пути достижения этих политически заданных целей, устраняя игры с нулевой суммой.
Третий барьер — алгоритмизация неопределенности и историческая функция капитала. Главным аргументом в защиту частного капитала является его способность абсорбировать риск: из десятков технологических стартапов выживают единицы, и капиталисты оплачивают ошибки умерших изымаемой прибавочной стоимостью. Идеально сбалансированный централизованный алгоритм, стремящийся к минимизации потерь, математически склонен к консервативной стагнации. Поэтому цифровая плановая экономика обязана институционализировать риск. Она должна программно выделять существенную квоту совокупных ресурсов («венчурный бюджет» системы) на стохастический поиск, параллельное прототипирование и заведомо рискованные инновации. Капиталист как исторический субъект управления риском становится технически избыточным — его заменяет эволюционный алгоритм внутри макромодели, распределяющий ресурсы на проверку нетривиальных гипотез без необходимости извлечения частной прибыли.
Цифровой социализм не возникнет автоматически в результате системного сбоя алгоритмов Big Tech или климатических шоков. Вычислительные мощности создают лишь материальную возможность для фазового перехода. Преодоление институциональной оболочки — законов об интеллектуальной собственности, корпоративного права и финансовой монополии — требует организованного социального субъекта. Без политического переподчинения инфраструктуры передовые технологии будут и дальше работать на извлечение краткосрочной ренты, усугубляя глобальные дисбалансы.
Мы подошли к фундаментальному противоречию, которое разворачивается в физической архитектуре современных вычислительных сетей. Технологический базис для распределенного макроэкономического управления на основе ИИ формируется на глазах, но его полноценное развертывание блокируется существующими производственными отношениями. Суть этого конфликта строго описывается марксистской политэкономией: производительные силы (данные, алгоритмы, инфраструктура) стали глобальными и общественными, тогда как форма контроля над ними остается частной. На практике это порождает три системных барьера, которые невозможно преодолеть без изменения права собственности.
Первый барьер — извлечение информационной ренты и фрагментация баз данных. Для работы эффективной макроэкономической модели необходим беспрепятственный обмен информацией между всеми узлами логистических и производственных цепей. Однако в текущей парадигме данные функционируют как капитал. Корпорации и платформенные монополии агрессивно защищают коммерческую тайну и изолируют свои дата-центры, поскольку открытость лишает их монопольной информационной ренты. Вычислительная система, потенциально способная рассчитать межотраслевой баланс, искусственно разрезана на несообщающиеся кластеры.
Второй барьер — проблема целевой функции и многокритериальной оптимизации. Любая архитектура ИИ работает на максимизацию заданного вознаграждения. В рамках корпоративного контура локальные ИИ-агенты программируются строго на максимизацию частной финансовой прибыли, что регулярно достигается за счет экстерналий — деградации экосистем или социальной среды. Переход к посткапиталистическому планированию не означает автоматического вычисления некой утопической «объективной потребности». Математически потребности общества конфликтны. Главный сдвиг заключается в том, что задача многокритериальной оптимизации (баланс между энергопотреблением, свободным временем и производством благ) из стихийного рыночного процесса превращается в предмет прозрачного политического консенсуса. Общество через демократические институты задает веса для различных параметров, а нейросеть вычисляет оптимальные пути достижения этих политически заданных целей, устраняя игры с нулевой суммой.
Третий барьер — алгоритмизация неопределенности и историческая функция капитала. Главным аргументом в защиту частного капитала является его способность абсорбировать риск: из десятков технологических стартапов выживают единицы, и капиталисты оплачивают ошибки умерших изымаемой прибавочной стоимостью. Идеально сбалансированный централизованный алгоритм, стремящийся к минимизации потерь, математически склонен к консервативной стагнации. Поэтому цифровая плановая экономика обязана институционализировать риск. Она должна программно выделять существенную квоту совокупных ресурсов («венчурный бюджет» системы) на стохастический поиск, параллельное прототипирование и заведомо рискованные инновации. Капиталист как исторический субъект управления риском становится технически избыточным — его заменяет эволюционный алгоритм внутри макромодели, распределяющий ресурсы на проверку нетривиальных гипотез без необходимости извлечения частной прибыли.
Цифровой социализм не возникнет автоматически в результате системного сбоя алгоритмов Big Tech или климатических шоков. Вычислительные мощности создают лишь материальную возможность для фазового перехода. Преодоление институциональной оболочки — законов об интеллектуальной собственности, корпоративного права и финансовой монополии — требует организованного социального субъекта. Без политического переподчинения инфраструктуры передовые технологии будут и дальше работать на извлечение краткосрочной ренты, усугубляя глобальные дисбалансы.
👍5
Forwarded from Раньше всех. Ну почти.
⚡️Власти РФ планируют сократить расходы федерального бюджета на 10%
Минфин уведомил об этом в начале года министерства и ведомства, чтобы не допустить расширения дефицита бюджета, сообщили «Ведомостям» три источника. Их информацию подтвердил высокопоставленный федеральный чиновник.
Пока есть понимание, что финансирование нацпроектов придется уменьшить, при этом изменения не коснутся наиболее приоритетных направлений – социальной политики, а также обороны и безопасности, отмечает источник, знакомый с планами кабмина.
Минфин уведомил об этом в начале года министерства и ведомства, чтобы не допустить расширения дефицита бюджета, сообщили «Ведомостям» три источника. Их информацию подтвердил высокопоставленный федеральный чиновник.
Пока есть понимание, что финансирование нацпроектов придется уменьшить, при этом изменения не коснутся наиболее приоритетных направлений – социальной политики, а также обороны и безопасности, отмечает источник, знакомый с планами кабмина.
🤬4💔3😁1