Для тех, кто интересуется продлением жизни, иммортализмом и трансгуманизмом, собрали тематическую папку каналов

https://t.iss.one/addlist/ywXQpGsp50wxYzNi

Забирайте подборку, если тема вам близка

Как ИИ в будущем сделает бионические глаза точнее, предсказуемее и индивидуальнее

В эксперименте учёные использовали глубокую нейросеть, чтобы управлять электрической стимуляцией в зрительной коре - области мозга, которая отвечает за обработку визуальной информации. Участником был слепой человек с имплантом из 96 электродов, временно установленным в кору. Когда электроды подавали ток, он видел фосфены - вспышки света, похожие на точки, звёзды или маленькие огоньки. Главная задача состояла в том, чтобы научиться точно предсказывать, какие фосфены появятся при конкретной стимуляции, и сделать эти ощущения более контролируемыми.

Нейросеть обучали на реальных данных активности мозга. Она получала информацию о том, какие электроды активированы, какой ток подан и как мозг реагирует на стимуляцию. Модель учитывала состояние мозга перед каждым тестом, то есть его "фоновую" активность. Это позволило адаптировать стимуляцию под текущий нейронный контекст. Когда исследователи использовали стимуляционные паттерны, подобранные ИИ, они добились более точного воспроизведения нужной активности мозга и сделали это с меньшим количеством электрического тока. Самое важное - активность мозга оказалась лучшим предиктором того, что человек увидит, чем сами параметры стимуляции. То есть мозг "рассказывал" о восприятии точнее, чем настройки импланта.

А это критично, потому что мозг не работает как экран с пикселями. Стимуляция одного электрода влияет на соседние, нейронные ответы меняются от дня к дню, и одинаковые параметры могут давать разные ощущения. Поэтому будущие бионические глаза должны быть адаптивными: устройство должно подстраиваться под мозг, а не заставлять мозг подстраиваться под устройство. В этом эксперименте ИИ впервые показал, что может обучаться на реальных нейронных данных и корректировать стимуляцию так, чтобы человек видел более предсказуемые и стабильные фосфены.

Обходить повреждённые зрительные пути (глаза и зрительный нерв) и напрямую передавать информацию в зрительную кору - это особенно важно для людей, которые потеряли зрение после травм, инсультов или дегенеративных заболеваний, но чья зрительная кора остаётся функциональной

Сколько же шумихи вокруг недавней работы, где "ИИ создал вирус"

Но на деле всё куда спокойнее. Да, ИИ действительно научился проектировать целые вирусы‑бактериофаги. Но не для "апокалипсиса", а для лечения инфекций, которые уже не берут антибиотики

Бактериофаги это не отдельные гены и не маленькие фрагменты ДНК, а полноценные геномы длиной около 5,3 тысячи нуклеотидов, со своей структурой, регуляцией и набором белков. В работе использовали два языковых геномных ИИ - Evo 1 и Evo 2, которые генерировали тысячи вариантов фагов, после чего исследователи химически синтезировали почти 300 из них и протестировали в лаборатории. В итоге получилось 16 полностью жизнеспособных фагов, которые заражали Escherichia coli, обладали разными скоростями репликации, разной структурой и даже использовали белки, которых нет у природного прототипа φX174. Один из синтетических фагов встроил в капсид белок упаковки ДНК от эволюционно далёкого вируса - то есть ИИ создал комбинацию, которая в природе не встречается, но работает.

Самое впечатляющее - смесь созданных ИИ фагов смогла быстро уничтожить штаммы E. coli, устойчивые к природному φX174. А смесь природных фагов, даже близких по структуре, не смогла справиться с той же задачей. Генеративные модели могут проектировать фаги, которые обходят бактериальную резистентность, меняют стратегию заражения и формируют новые эволюционные комбинации, недоступные обычной биоинженерии. По сути, это первый шаг к тому, чтобы создавать фаговые терапии под конкретные устойчивые инфекции - быстро, точно и с заданными свойствами.

Так что нарратив в СМИ о "создании вирусов" неверен. Речь идёт не о патогенах человека, а о бактериофагах - вирусах, которые заражают только бактерии и не способны инфицировать людей. Их геномы маленькие, полностью контролируемые и безопасные для работы в лаборатории. Такие фаги уже используются для лечения тяжёлых бактериальных инфекций, когда антибиотики перестают работать. ИИ здесь не создаёт угрозу, а расширяет инструменты борьбы с устойчивыми микробами, которые ежегодно убивают сотни тысяч людей. В будущем подобные модели позволят быстро проектировать фаги против новых штаммов, создавать персонализированные коктейли для пациентов и ускорить разработку биотерапий, которые раньше занимали годы

Нанопроволоки, восстанавливающие ключевые функции стареющих Т-клеток

С возрастом они становятся медленнее, хуже делятся, хуже распознают угрозы. Проблема в том, что организм почти перестаёт производить новые Т‑клетки, а старые работают всё хуже. Команда учёных решила проверить, можно ли вернуть этим клеткам часть утраченной функции, если перепрограммировать их изнутри

Главная техническая трудность - доставить новые инструкции в старые Т‑клетки, не разрушив их. Обычные методы повреждают клетки или достигают слишком малого процента. Исследователи использовали кремниевые нанопроволоки - микроскопические структуры, которые позволяют вводить молекулярные сигналы прямо внутрь клетки. С их помощью удалось перепрограммировать более 90 процентов старых Т‑клеток без повреждений. После этого клетки буквально "просыпались": начинали активнее делиться, лучше атаковали инфицированные и раковые клетки и вели себя почти как молодые. Особенно удивило то, что для восстановления функции достаточно изменить работу всего 4-5 ключевых генов.

Эффект проверили на Т‑клетках пожилых людей, онкологических пациентов и людей, переживших рак. Во всех группах клетки становились заметно активнее. Пока действие длится около двух недель, но команда работает над тем, чтобы продлить эффект. Это не отменяет биологическое старение, но позволяет клеткам временно перестать "вести себя как старые" и снова выполнять защитные функции

Роботизированная рука, которая работает не как обычные механические манипуляторы, а почти как человеческая кисть!

Главная идея - перенести все моторы из пальцев в предплечье и управлять движением пальцев через систему искусственных сухожилий. Эти сухожилия тянут каждый сустав, открывая и закрывая его, как это делают наши собственные мышцы и связки. Благодаря этому пальцы получаются очень лёгкими, быстрыми и достаточно тонкими, чтобы успевать реагировать на быстро летящий объект. Именно поэтому рука смогла поймать бейсбольный мяч в полёте: масса пальцев минимальна, инерция низкая, а скорость сгибания высокая.

Пальцы могут не только сгибаться, но и раздвигаться в стороны, что позволяет руке менять форму захвата - от чашеобразного для мяча до точечного для маленьких предметов. Положение пальцев система определяет по тому, насколько повернулись моторы и как натянуты сухожилия. Это даёт точность без необходимости в большом количестве датчиков. Магнитные сенсоры на суставах измеряют углы с точностью меньше одного градуса, но они служат лишь резервным слоем контроля. Пока рука не использует тактильную обратную связь: бросок был заранее запрограммирован, и рука ловила мяч по предсказанной траектории, а не по ощущениям. Но сама механика - лёгкие пальцы, вынесенные моторы, сухожильная система - создаёт основу для будущих реактивных захватов.

Эта рука предназначена для гуманоидов Phantom, которые Foundation делает для промышленной работы. Быстрые, тонкие, сухожильные пальцы позволяют таким роботам выполнять задачи, требующие ловкости, скорости и точного захвата - от сортировки деталей до работы с инструментами. Это шаг к тому, чтобы роботизированные руки стали ближе к человеческим по функциональности, но при этом быстрее и прочнее

Капитан Сабуро Симада, ветеран кампании на Новой Гвинее, в 1944 году тренировался в кэндо с протезом руки.

На фотографии хорошо видно, что это не современный бионический протез с электродвигателями и управлением от нервных импульсов. Это механический протез кисти, предназначенный прежде всего для восстановления возможности удерживать предметы и выполнять определённые движения.

Самое интересное здесь именно применение. Симада использовал протез не только как замену утраченной части руки в быту, но и для занятий кэндо. Конструкция позволяла ему удерживать оружие и участвовать в тренировке.

Для 1944 года это довольно показательный пример того, насколько давно люди пытались решать проблему утраты конечностей с помощью механики

Можно встроить искусственную нейросеть прямо в память чипа и использовать физику самого устройства для вычислений

Это позволяет моделировать сложные процессы - например, форму и динамику коры головного мозга - с задержкой всего 2,12 миллисекунды. Для сравнения: обычные системы на GPU вроде NVIDIA A100 работают в 50–470 раз медленнее при тех же задачах. Такой уровень скорости впервые делает возможным настоящие "живые" симуляции, которые идут не позади реального процесса, а вместе с ним.

Чип не гоняет данные между памятью и процессором, как в классической архитектуре фон Неймана. Вместо этого он считает прямо внутри массива памяти - в так называемой системе computing‑in‑memory. В качестве основы используется фазовый мемристор: элемент, который меняет проводимость в зависимости от того, в каком состоянии находится материал - кристаллическом или аморфном. У мемристоров есть физический "недостаток" - дрейф проводимости, когда значение постепенно уплывает со временем. Но инженеры превратили этот дефект в инструмент: дрейф стал основой для адаптивного шага интеграции, то есть сам физический процесс внутри чипа определяет, как именно нейросеть должна обновлять состояние модели.

Благодаря этому система достигает точности интеграции 10⁻⁷ на каждом шаге и работает в миллисекундном режиме, потребляя в 12–25 раз меньше энергии, чем предыдущие нейродинамические системы. Она способна сохранять топологию поверхности (например, форму коры мозга без "разрывов" и артефактов), что критично для медицины и робототехники. Это открывает путь к технологиям, где компьютер может отслеживать деформации тканей во время операции, управлять роботами с реакцией на уровне биологических систем или моделировать физику без задержек

ICE закупает перчатки, которые могут выдавать электрический разряд

ICE - это Immigration and Customs Enforcement, федеральное агентство США, которое занимается миграционным контролем, задержанием нарушителей иммиграционного законодательства и операциями по депортации. Обойдёмся без оценочных суждений о работе ICE или миграционной политике США - только факты о новой технологии, которую агентство собирается внедрить

ICE планирует закупить до $20 млн специальных перчаток GLove - Generated Low Output Voltage Emitter. Это обычные тактические перчатки до тех пор, пока офицер не нажимает скрытый переключатель. После активации перчатки могут выдавать короткий электрический импульс при контакте с кожей человека. Производитель описывает эффект как "острый, мгновенный, похожий на укус пчелы" и утверждает, что стимуляция обычно приводит к прекращению сопротивления менее чем за три секунды, без ожогов и следов.

Можно сказать, что это по сути своей неинвазивный аугмент. Устройство встроено в экипировку, не требует отдельного инструмента, работает скрыто и активируется одним движением. В обычном режиме это просто перчатки, но в электрическом - инструмент контроля, который использует низковольтный импульс для кратковременного болевого отвлечения. Внутри - миниатюрный генератор низкого напряжения, контактные пластины и схема, которая срабатывает только при прямом касании кожи. Это не оружие, а именно "стимулятор", рассчитанный на краткий болевой сигнал.

GLove - это пример того, как элементы экипировки превращаются в носимые устройства с активной функцией, почти как ранние версии аугментаций из научной фантастики. Миниатюрная электроника, скрытая активация, мгновенный эффект, отсутствие следов - всё это делает технологию похожей на первые шаги к "умной" экипировке, которая расширяет возможности человека

Похоже, это аниме будет актуально всегда

6-ой эпизод нового Ghost in The Shell. Серия начинается с демонстрации того, как микромашины соединяются с тканями мозга киборга. В мире GiTS это необходимо для создания стабильного интерфейса между живым мозгом и искусственным телом. Главная проблема таких технологий существует и в реальности: организм воспринимает имплант как чужеродный объект и пытается изолировать его с помощью рубцовой ткани.

А ведь как раз сейчас нейроинженерия пытается решить эту проблему. В 2025 году исследователи разработали специальное покрытие для нейронных имплантов, использующее BDNF - мозговой нейротрофический фактор. Это белок, который естественным образом участвует в росте и соединении нейронов. Идея заключается в том, чтобы заставить ткань мозга не отторгать имплант, а наоборот, формировать с ним более стабильную связь. В экспериментах такие покрытия позволяли сохранять качественную запись сигналов мозга более года.

Конечно, реальные технологии пока далеки от микромашин из GiTS, которые самостоятельно перемещаются внутри организма и идеально соединяют искусственные и биологические структуры. Но сама проблема, которую показал Масамунэ Сиро ещё в 1989 году (в манге), оказалась абсолютно реальной: как создать долговечную связь между мозгом и машиной.
Вторая большая тема - личность Мотоко Кусанаги. Её тело практически полностью искусственное, а главный вопрос франшизы остаётся прежним: если заменить все части человеческого организма, где проходит граница между человеком и машиной?

Это вариация знаменитого парадокса корабля Тесея. Если постепенно заменить каждую деталь корабля, останется ли он тем же кораблём? Применительно к человеку вопрос звучит ещё сложнее: если нейроны постепенно заменить искусственными аналогами, сохранится ли сознание?
GiTS не даёт простого ответа. Аниме показывает не столько страх перед превращением человека в машину, сколько постепенное размывание границы между ними. Наше тело и так постоянно меняется: клетки умирают и заменяются, память изменяется при каждом воспоминании, личность развивается с течением времени.

Третья тема серии уже ближе к современности - безопасность данных. Сюжет строится вокруг обычной проверки личности, которая становится причиной утечки информации. Это выглядит как фантастика 2029 года, но похожие проблемы существуют уже сейчас.
Возможно, кто-то из вас помнит, как в 2015 году взлом Управления кадровой службы США привёл к краже данных 22,1 миллиона человек. Среди утёкшей информации были адреса, контакты, финансовые данные и сведения, которые использовались для проверки сотрудников с допуском к секретной информации.

Будущее определяется не только созданием новых технологий, но и тем, насколько хорошо мы понимаем их слабые места. Соединить мозг и машину сложно. Понять, что делает нас людьми, ещё сложнее. А защитить цифровую личность в мире, где всё связано с сетью, возможно, будет одной из главных задач будущего.
Именно поэтому Ghost in the Shell остаётся актуальным. Это не только история о роботах и аугментах, это ещё и история о том, что произойдёт, когда технологии станут настолько близки к человеку, что различить их будет уже невозможно

Перспективы использования нейроинтерфейсов в криминалистике

В будущем самый опасный детектор лжи может находиться не на столе следователя, а внутри головы человека.

Десятилетиями криминалистика пыталась найти способ отличить правду от лжи. Классический полиграф измеряет стрессовые реакции организма: сердцебиение, дыхание, давление и изменение кожной проводимости. Но он не видит сам процесс обмана. Человек может нервничать не потому, что врёт, а потому что его допрашивают люди с плохой привычкой выглядеть так, будто они уже написали обвинительное заключение.

Современные исследования (например, это) показывают, что ложь связана с определёнными изменениями активности мозга. Когда человек пытается скрыть информацию, ему приходится одновременно удерживать правду в памяти, создавать ложный ответ и контролировать собственное поведение. Это увеличивает когнитивную нагрузку и активирует области, связанные с контролем, памятью и обработкой конфликтов, особенно префронтальную кору и лобные области мозга.

Один из основных инструментов здесь - электроэнцефалография (ЭЭГ). Специальные электроды регистрируют электрическую активность мозга, после чего алгоритмы машинного обучения ищут закономерности в полученных сигналах. Анализ проходит несколько этапов: запись сигнала, очистка от шума, выделение важных характеристик и классификация мозговых паттернов.

Особый интерес вызывают реакции мозга на знакомую информацию. Например, если человеку показывают детали преступления, которые известны только участникам события, мозг может реагировать на узнавание даже тогда, когда человек словами отрицает знакомство с этой информацией. Исследователи изучают различные диапазоны мозговых волн и активность отдельных областей, включая лобную, теменную и височную зоны.

В будущем такие системы могут изменить криминалистику. Допросы свидетелей могут стать точнее, проверка показаний - быстрее, а расследования сложных преступлений могут опираться не только на слова человека, но и на объективные данные о работе его мозга.

Если сегодня государство может требовать отпечатки пальцев или образец ДНК, то завтра может возникнуть вопрос: имеет ли кто-то право анализировать саму активность мозга человека? Где заканчивается расследование и начинается вмешательство в сознание? Может ли человек отказаться от нейросканирования? Можно ли считать мозговую реакцию доказательством в суде? И что произойдёт, если такие технологии попадут в руки авторитарных государств или корпораций?

Нейроинтерфейсы могут стать самым интимным типом наблюдения в истории человечества. Камера видит лицо. Телефон знает местоположение. А нейроинтерфейс потенциально может анализировать процессы, которые человек никогда не хотел показывать внешнему миру.

Но, как это часто бывает с технологиями, проблема находится не в самом инструменте.

ДНК-анализ когда-то казался угрозой приватности, но сегодня он помогает находить преступников и оправдывать невиновных. Камеры наблюдения вызывают споры, но одновременно помогают расследовать преступления. Нейроинтерфейсы могут пройти тот же путь.

При строгих юридических ограничениях они могут стать не инструментом контроля над мыслями, а новым уровнем точности в поиске истины

Неожиданная и приятная защита дизайнерства детей от журнала Economist

Стартапы предлагают родителям, проходящим ЭКО, генетический скрининг эмбрионов: сначала по рискам болезней вроде диабета или рака груди, а теперь - по полигенным признакам, таким как рост или даже IQ.

Анализ десятков тысяч генетических вариантов позволяет вычислить вероятность определённых черт. Технология пока несовершенна, но уже работает лучше, чем многие думают.

Economist приводит конкретные цифры. В исследовании 2019 года родители, выбирая из 10 эмбрионов, могли увеличить будущий рост ребёнка на 1-6 см, а IQ - на 1-7 баллов. Это данные почти десятилетней давности, до нынешних гигантских генетических баз и до появления мощных ИИ‑моделей, которые умеют вылавливать слабые сигналы в геноме. По мере роста баз данных точность будет расти, особенно для неевропейских популяций, которые пока представлены хуже.

Однако полигенные оценки дают не гарантию, а вероятность; редкие болезни сложно "снизить" в абсолютных цифрах; выбор ограничен теми эмбрионами, которые уже есть. Но всё это - аргументы за прозрачность, а не за запрет. Если компании обязаны объяснять риски, публиковать точность моделей и проходить независимую проверку, технология становится не опасной, а полезной.

И самое важное - журнал прямо говорит о том, что страхи вокруг "новой евгеники" не выдерживают проверки фактами. Никакого принуждения, никакого отбора "идеальных людей" - только родители, которые хотят знать больше о здоровье будущего ребёнка. И да, уже сейчас ¾ американцев поддерживают скрининг на болезни, а ⅓ - на недиагностические признаки. А когда ЭКО подешевеет, это перестанет быть роскошью для богатых.

И самая неожиданная мысль от такого крупного СМИ в том, что государство не должно мешать родителям использовать генетическую информацию! Нет идеальных детей, но есть технологии, которые могут уменьшить риск болезней и дать чуть больше шансов на здоровую и успешную жизнь. И если всё делается добровольно, прозрачно и научно корректно - это не угроза, а прогресс

https://www.economist.com/leaders/2026/08/13/in-praise-of-designer-ish-babies