Перфокарта: от ткацкого станка до аналитической машины

Помните ли вы времена, когда компьютеры работали на перфокартах? Листы плотной бумаги с дырочками — они использовались до того, как появились дискеты, компакт-диски и флешки. Начав свою историю с ткацких станков, перфокарты помогли создать первые базы данных и сыграли важную роль в создании вычислительных машин. Исследователь истории науки и техники, сотрудник Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Антон Басов изучает, как изобретение XVIII века заложило основу цифровой эпохи. Публикуем первую часть «биографии» перфокарт.

Кратко: о чем статья?

Перфорированная карта — носитель информации в виде листа из плотной бумаги (или другого материала), на котором данные записаны при помощи отверстий, пробитых в определённых местах. Хотя в современных компьютерах перфокарты уже не применяются, их по-прежнему используют в вязальных машинах.

История перфокарт вообще начинается именно с ткацкого дела: в 1725 году француз Базиль Боашон предложил использовать бесконечную бумажную ленту, в определённых местах которой были проколоты отверстия, для создания сложных многоцветных узоров. Правда, автоматическим такой станок стал только к началу XIX века благодаря другому французу – Жозефу Мари Жаккару. 

Станок, действующий по принципу Жаккара, на Всемирной выставке увидел английский учёный Чарльз Бэббидж. Вдохновившись, Бэббидж придумал аналитическую машину, которую считают первой моделью программируемого компьютера.

Подробнее об этих страницах истории перфокарт узнаете из полной версии статьи, а о том, что было дальше, мы расскажем в следующих частях материала!

Время чтения: 9 минут.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Тексты, звуки, экспонаты: подборка интервью о цифровых коллекциях

Оцифровка и сохранение артефактов культуры — одна из важнейших задач цифровой гуманитаристики. Мы собрали для вас интервью четырёх исследователей и одного гражданского активиста о том, кто, зачем и для кого коллекционирует цифровые данные.  

Литературоведение: репозиторий открытых данных Пушкинского Дома  

Кирилл Маслинский — цифровой филолог, руководитель Лаборатории цифровых исследований литературы и фольклора в Пушкинском Доме (Института русской литературы РАН), создатель Детского корпуса и Репозитория открытых данных по русской литературе и фольклору. В интервью «Системному Блоку» он рассказывает, как Пушкинский дом начал публиковать литературные корпуса, кому и зачем они нужны, и какие исследования на основе открытых данных можно делать в литературоведении. 

Культурология: цифровые коллекции музеев 

Инна Кижнер — старший преподаватель кафедры информационных технологий в креативных и культурных индустриях, научный сотрудник лаборатории Digital Humanities Сибирского федерального университета. Читайте в её интервью, каким искажениям подвержены цифровые коллекции музеев, какие культурные явления можно исследовать благодаря оцифровке и как должна выглядеть идеальная цифровая коллекция.

Фольклористика: фонограммархив для науки

Светлана Подрезова ― кандидат искусствоведения, старшая научная сотрудница и заведующая Фонограммархивом Пушкинского Дома. «Системный Блокъ» поговорил с ней об истории одной из самых больших коллекций фольклорных этнографических записей, о её возрождении и сложностях оцифровки и о ценности её материалов для собирателей и учёных.

История: базы данных о репрессиях 

Алексей Бабий — руководитель красноярского общества «Мемориал», а также один из первопроходцев Рунета. Последние три десятилетия он занимается сбором, каталогизацией и оцифровкой данных о жертвах репрессий в Красноярском крае. В интервью «Системному Блоку» он размышляет, что интернет может дать гражданским активистам, объясняет, как опыт работы на советских ЭВМ 70-х годов помогает ему обеспечивать сохранность информации о репрессиях и отвечает на вопрос, почему современным «облачным НКО» не страшны угрозы ликвидации.

Урбанистика: большие данные для больших городов 

Кандидат географических наук, глава и соучредитель компании Habidatum Алексей Новиков рассказал «Системному Блоку», зачем собирать большие данные о городах и создавать их цифровые двойники, что такое пространственно-временное планирование и с какими этическими ограничениями сталкивается исследователь urban data.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Шахматы и компьютерные технологии сегодня

Как компьютеры меняют современные шахматы, зачем кодировать ходы, как с помощью электронного подхода повысить зрелищность игры и что такое премув? Разбираемся вместе с новым текстом в блоге Бориса Орехова.

🤖 Роботы vs. Человек

История шахмат и компьютерных технологий последние полвека шли параллельными курсами. Создание шахматных программ декларировалось как одна из основных задач искусственного интеллекта в 1972 году и в ее решении инженеры, несомненно, преуспели. Несколько десятилетий шахматные программы зрели и в 1990-х, наконец, дозрели до того, чтобы обыгрывать человека уровня чемпиона мира. Тогда же статус последнего рубежа человеческой самости, который не покорило компьютерное воинство, перешел к поэзии, а в шахматы человек роботу окончательно проиграл. Но шахматы на этом не закончились. Люди продолжают играть, а технологии взаимодействуют с шахматами и меняют их сразу в нескольких направлениях.

👩‍💻 Анализ партии

Сегодня компьютер – главный инструмент в разборе того, какие ходы были удачными, какие нет, и как следовало бы пойти на каждом этапе, чтобы получить выигрышную позицию. А во время шахматных партий результат компьютерного анализа показывает величину позиционного преимущества каждой из сторон, поскольку не для каждого зрителя это может быть очевидно.

🧑🏻‍💻 Читинг

Читинг – игра с использованием компьютерных подсказок. В современных шахматах такие подсказки, конечно, строго запрещены, потому что они превращают соревнование силы человеческого духа в банальное подсматривание. Но некоторые все же пытаются этот запрет обходить. Осенью 2022 года разгорелся скандал между сильнейшим шахматистом мира Магнусом Карлсеном и в тот момент еще никому неизвестным американцем Хансом Моке Ниманном. Карлсен проиграл и активно намекал, что Ниманн играл нечестно. Илон Маск, кстати, предположил, что Ниманн мог бы получать подсказки от сообщника, который передавал их с помощью находящейся в теле шахматиста дистанционно управляемой секс-игрушки (что? да! читайте полную версию текста…)

👨🏽‍💻 Онлайн-игра

В шахматы всё чаще играют онлайн. Это меняет многое: от психологического состояния игроков до возможностей, которые есть в виртуальной игре. Например, можно сделать премув – запланировать ход, пока соперник думает над своим. Когда он его сделает, премув мгновенно выполнится, и игрок, сделавший его, не потратит время. В онлайн-шахматах появляются новые стратегии и разгораются новые скандалы.

Подробнее о них и о том, чем закончился матч легенды онлайн-шахмат с 14-м чемпионом мира по шахматам Владимиром Крамником, узнаете из поста Бориса Орехова.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Чему учат в цифровой школе? Альтернативное расписание уроков к 1 сентября от «Системного Блока»

Как бы выглядела школа «Системного Блока» и чему бы в ней учили? К началу учебного года мы составили альтернативное расписание и подобрали материалы.

🤓 Техноистория

Первый урок — техноистория. Поговорим о том, как цифровые технологии влияют на жизнь общества и что об этом думают сами люди. 

Знаете ли вы, что в Советском Союзе пытались создать свой интернет? Точнее, автоматизированную систему сбора информации со всех предприятий СССР. Почему амбициозный проект не стал реальностью, читайте в нашем посте.

Задумывались ли вы о том, что исторические компьютерные игры не просто погружают в прошлое, но и формируют картину мира в настоящем? Рассказываем, есть ли познавательная ценность в исторических видеоиграх. 

А может, обсудим,  заменят ли умные роботы людей в работе и повседневной жизни? Такие опасения существуют давно — и они отразились в кинематографе. Читайте — и перейдем к следующему занятию.

😎 Компьютерная лингвистика

Можно учить правила русского или английского языка, а можно изучать язык как систему — этим занимается лингвистика. С развитием компьютерных технологий лингвисты получили новые инструменты для исследований. Так, в середине XX века наука о языке сближается с математикой и информатикой — и зарождается компьютерная лингвистика. С ней вы встречались, например, когда пользовались автоматическим переводом текста с другого языка.

Но можно ли компьютерную лингвистику применять в других областях жизни, например, в медицине? Да! В статье “Компьютерная лингвистика в медицине: от справок до COVID” вы найдете примеры того, как NLP (обработка естественного языка) помогала бороться с коронавирусом и упрощала взаимодействие людей. 

А если вам интересно узнать, как компьютеры понимают, насколько просто написан текст, рекомендуем познакомиться с материалом о том, как алгоритмы оценивают сложность текста. Там же вы узнаете, чем эти данные полезны маркетологам, чиновникам и методистам.

🤩 Нейросетевое творчество

Уроки ИЗО и МХК мы тоже адаптировали. Например, проверили, насколько хорошо (или плохо) у искусственного интеллекта получается писать художественные тексты и рассказали об этом здесь.

А если вы пока не готовы сотрудничать с ИИ, пройдите наши тесты и попробуйте отличить художника от нейросети, а живого поэта от электронного.

Ещё больше «уроков» — по биоинформатике и цифровому музыковедению — найдёте в расширенной подборке.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Как биоинформатика и палеогенетика помогают в археологии

Долгое время антропологи и археологи для датировки находок анализировали надписи, глиняные отложения, химический состав или остаточную радиоактивность. Теперь методы молекулярной биологии позволяют проводить генетический анализ древней ДНК и уже по нему воссоздавать историю наших предков. Андрей Макашов, преподаватель специалитета в Высшей школе биомедицинских систем и технологий петербургского Политеха @polytech_petra, рассказывает, как благодаря палеогенетикам и биоинформатикам мы узнаем, как смешивались предки современного человека и неандертальцы, куда мигрировали древние люди и откуда распространялись эпидемии.

Кратко: о чем статья?

Палеогенетика изучает древнюю ДНК, содержащуюся в биологических останках. Основоположник палеогенетики — обладатель нобелевской премии Сванте Паабо, а первое исследование ДНК из останков существ провели в 1984 году. Оно было посвящено вымершей в 1883 году квагге.

Палеогенетики выделяют генетический материал из зубов, костей и волосяных фолликул. ДНК лучше всего сохраняется при низкой влажности и минимальных температурах, поэтому в России благодаря климату обнаруживают большое количество палеоматериала, пригодного для генетических исследований. Полученные фрагменты ДНК секвенируют, то есть определяют первичную последовательность цепочек ДНК. На этом этапе вступают биоинформатики, использующие специальные программы для обработки расшифрованного палеоматериала.

С помощью древней ДНК можно изучать эволюционные связи организмов, происхождение инфекционных болезней, анализировать миграции населения и генетические адаптации к культурным населениям. Например, один из главных результатов работы палеогенетиков — история родства неандертальцев, денисовцев и современного человека. А еще они помогают установить, откуда в Европу средних веков пришла чума и что за загадочная инфекция выкосила ацтеков после приезда европейских колонизаторов.

Более подробно о совместной работе археологов, палеогенетиков и биоинформатиков, а также о том, как древняя ДНК помогла исследовать генофонд Европы и методы лечения проказы, читайте в полной версии статьи.

Время чтения: 15,5 минут.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Перфокарта: от механических баз данных к цифровым

«Системный Блокъ» рассказывает, как перфокарты привели к созданию компьютера. В первой части материала о перфокартах мы уже проследили их историю от ткацкого станка до аналитической машины.

Кратко: о чем статья?

Совершенно новый способ использования перфокарт — для «сравнения идей» — предложил С. Н. Корсаков. Начавший карьеру в 1805 году, он занимался статистикой в самых разных учреждениях Российской Империи. Главное изобретение своей жизни Корсаков придумал, увлекшись гомеопатией. Его прибор состоял из таблицы с отверстиями на пересечении симптомов (строк) и болезней (столбцов), бруска и воткнутых в него игл. С помощью прибора Корсаков хотел производить поиск по массивам данных, используя разные логические операторы. Хотя идея была прорывной для своего времени, воплотить ее в жизнь не получилось, а Корсаков к проекту больше не возвращался.

Далее история переносится в Соединенные Штаты. В обработке результатов переписи населения США в 1880-м году участвовал выпускник Колумбийского горного училища Герман Холлерит. Именно он придумал табулятор (автоматическую счетную машину), механизирующий и ускоряющий работу клерков, а также основал компанию, позже названную IBM (International Business Machines). Уникальной новацией Холлерита было применение одной перфокарты для записи одной единицы информации. Это позволяло сортировать перфокарты по признакам и находить закономерности в данных.

К концу 30-х годов XX-го века машины-табуляторы усовершенствовались: они научились производить арифметические операции, подсчитывать промежуточные и итоговые результаты, печатать буквы. В это время ученые начинают разрабатывать вычислительную машину, которая могла бы работать по заранее заданной программе. Для ввода и вывода информации инженеры использовали уже ставший стандартным метод записи информации в машиночитаемом виде — перфокарты. Они оставались главным средством ввода информации в компьютер до 1970-х годов, когда распространились терминалы с дисплеями.

Почему изобретение Корсаково так и не было реализовано? Как именно работало устройство Холлерита? Каково наследие перфокарт в современном компьютере? Обо всем этом читайте в полной версии статьи.

Время чтения: 14 минут.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Цифровые издания: как подстроиться под читателя

У электронного издания в отличие от бумажного есть возможность предложить читателю не единый для всех порядок и состав текстов, а персонализированный набор произведений. Борис Орехов рассказывает подробнее о том, как подстроить сборники стихотворений под людей с разными предпочтениями.

Зачем нужно кастомизированное издание?

Можно любить только последнюю лирику Лермонтова или только сложную поэзию Вознесенского, но классические издания не всегда позволяют купить и читать только любимые стихи. В магистратуре Цифровые методы в гуманитарных науках в НИУ ВШЭ организовали учебный проект, где попытались выработать принципы составления такого издания, которое предлагает читателю то, к чему тот расположен. 

Например, в творчестве Вознесенского есть множество текстов с правильным метром и точной рифмой, типичными лирическими сюжетами. Но есть и другие стихи, в которых встретятся и акцентный стих, и каламбурная рифма. Настроения в текстах середины и конца XX века тоже могут очень сильно различаться. Что хотел бы видеть читатель? Может быть, и то и другое. А может быть, что-то одно.

Как подстроить сборник под читателя?

Способ, которым произведения отбираются для читателя в рамках проекта магистрантов, называется «сценарий». Чтобы реализовать сценарий, нужно разбить все тексты на классы по какому-то параметру, а потом показывать читателю тексты только из одного такого класса. Для начала можно установить, классический (регулярный) стих перед нами или неклассический. Так можно отделить стихи с менее очевидной формой (вроде лесенки Маяковского) от классический силлаботоники, как в «Ты меня на рассвете разбудишь…»

Ещё один полезный цифровой инструмент — тематическое моделирование. С его помощью можно собрать вместе стихи поэта, например, на «женскую» тему. Наконец, можно даже посчитать, насколько сложно текст воспринимается, его «удобочитаемость».

О плюсах и минусах такого отбора, о том, как работают описанные методы, и о том, почему в качестве примера Борис Орехов выбрал именно Вознесенского, узнаете из полной версии текста.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Кибербуллинг в школе

Первая неделя учебы подходит к концу, но школа и университет – это не только радость новых знакомств и знаний. Для многих обучение сопряжено с трудностями и сложностями в коллективе. Например, с буллингом, который в современном мире выходит за пределы классов и аудиторий в онлайн.

С проблемой кибербуллинга сталкиваются школьники по всему миру. Однако оценить её масштаб бывает сложно из-за отсутствия статистики. Сегодня мы хотим рассказать вам о том, как эту тему изучают в Японии, и узнать о вашем опыте столкновения с травлей в интернете. 

🇯🇵 В Японии

Министерство культуры Японии ежегодно публикует отчёты о случаях издевательств над учениками. В них фиксируется количество случаев буллинга во всех школах. Согласно отчётам, в 2016 году было зафиксировано 10 779 случаев кибертравли среди школьников, а к 2022 году их количество выросло до 23 920. 

Главным следствием издевательств в школах является отказ ребенка посещать уроки, но в самых тяжелых случаях последствием травли может стать самоубийство. В Японии резкий скачок суицидов из-за школьного буллинга пришёлся на 2018 год и с тех пор их уровень оставался высоким. В 2020 году отметка перешагнула порог в 400 самоубийств.

🇷🇺 В России

В России такой же показательной статистики нет, но согласно исследованию Microsoft уже в 2012 году с кибербуллингом сталкивались 49% детей, а к 2019 году этот процент мог вырасти до 70%. От общего числа людей, сталкивающихся с кибербуллингом, подростки составляют 56%. Больше об этой статистике мы рассказывали в посте, а из полной версии статьи можно узнать о том, как можно защититься от кибербуллинга.

В опросе ниже мы предлагаем вам поделиться своим опытом столкновения с жертвами и агрессорами онлайн-буллинга. Подробнее о нём можно рассказать в комментариях.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

С Днем рождения, Лев Толстой!

Сегодня день рождения Льва Николаевича Толстого — важнейшего русского писателя, мыслителя и пацифиста. А в последние годы Толстой стал ещё и одним из главных лиц «цифровой трансформации» русской культуры. Вспоминаем, где искать наследие Толстого онлайн.

Электронный ресурс «Слово Толстого»

«Слово Толстого» открывает читателю доступ к 90-томному собранию сочинений Льва Толстого — самому полному изданию текстов писателя, которое создавалось в течение трех десятилетий с 1928 по 1958 годы. Более 15000 файлов с текстами писателя были размечены в TEI формате. Этот специализированный язык разметки позволяет хранить не только сам текст, но и множество метаданных о нем. Поэтому «Слово Толстого» — не просто поисковая система, но особенное концептуальное пространство. 

Портал tolstoy.ru

Портал tolstoy.ru — самый крупный ресурс о творчестве и деятельности писателя. Сайт состоит из описания работ и биографии Толстого и его окружения. Там же можно найти фотографии писателя с близкими, рубрику «День в истории» и информацию о тематических музеях и событиях. 

Проект «Весь Толстой в один клик»

«Весь Толстой в один клик» были первопроходцами в переводе писателя в электронный формат. В 2013 году проект запустила компания ABBYY совместно с Государственным музеем Л. Н. Толстого и тремя тысячами волонтеров.  Задача заключалась в оцифровке и распознавании текста в полном собрании сочинений Толстого. Теперь произведения Толстого можно найти в формате PDF с текстовым слоем, а также в .fb2, .mobi и html и ePub. 

Поисковик «Толстой Digital»

«Толстой Digital» — это семантическое издание, в котором тексты писателя дополняются метаданными. Для писем это дата, время написания и адресат. Благодаря поисковику можно, например, найти все письма Толстого Фету за определенный период времени.

Подробнее об этих и других проектах о Толстом узнаете из нашей статьи.

😎 «Системный Блокъ» @sysblok

Миллиардные инвестиции в стартап Ильи Суцкевера, генерация белков в AlphaProteo, и самый мощный кластер для компаний Илона Маска

Рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время.

AlphaProteo — новая модель для генерации белков

Лаборатория Google DeepMind разработала нейросеть AlphaProteo, способную генерировать белки, взаимодействующие с заданными белковыми мишенями.

Связывание белков играет большую роль в биологии, фармакологии, медицине и пищевой промышленности. Например, этот процесс лежит в основе многих противовирусных препаратов: специально разработанный белок связывается с вирусными белками и тем самым нейтрализует их, не давая вирусу реплицироваться.

AlphaProteo, получая информацию о целевом белке и желаемых участках взаимодействия, предсказывает структуру белка, который будет связываться с заданной мишенью в указанных позициях. Модель обучена на обширном наборе белковых структур, включая 100 млн структур, предсказанных AlphaFold (о ней мы рассказывали здесь).

Исследователи протестировали нейросеть на различных белках, связанных с раком и другими заболеваниями, в том числе c COVID-19. В семи случаях AlphaProteo создала белки, которые при экспериментальном тестировании прочно связывались с их мишенями. В среднем белки, полученные моделью, в 10 раз плотнее связываются с целевыми белками по сравнению с белками, полученными лучшими существующими методами. Однако AlphaProteo не смог сгенерировать связывающего агента для белка, ассоциированного с ревматоидным артритом.

Традиционные методы дизайна таких белков требуют много времени и ресурсов. AlphaProteo имеет шанс ускорить и удешевить этот процесс.

Стартап сооснователя OpenAI привлёк 1 млрд долларов

Стартап Safe Super Intelligence Inc (SSI), основанный Ильёй Суцкевером, экс-ведущим исследователем и сооснователем OpenAI, привлёк инвестиции в 1 млрд долларов при оценке компании в 5 млрд.

Среди инвесторов — фонды Andreessen Horowitz (ранее вложившийся в Skype, Facebook и Twitter) и Sequoia Capital (инвестировавший в Apple, Google, YouTube и Instagram), а также ряд других известных венчурных фирм.

Сейчас в SSI работают 10 человек. Инвестиции пойдут на покупку вычислительных ресурсов и найм сотрудников. Цель компании — создание безопасного сверхинтеллекта. С момента основания прошло три месяца, но SSI пока не выпустила ни одного продукта.

Новый суперкомпьютер Илона Маска

Илон Маск, владелец соцсети X и основатель Tesla, объявил о запуске суперкомпьютера Colossus, со 100 тысячами передовых видеокарт Nvidia H100. На сегодняшний день Colossus — мощнейший из известных вычислительных кластеров для обучения нейронных сетей.

Суперкомпьютер будет использоваться стартапом xAI, принадлежащим миллиардеру, для обучения LLM, а также для разработки автопилота Tesla. Маск уже сообщил о планах удвоить количество видеокарт в течение нескольких месяцев.

Всё больше компаний наращивают вычислительные мощности для обучения новых нейросетей. По информации нескольких источников, Microsoft совместно с OpenAI разрабатывают два суперкомпьютера с рекордным энергопотреблением. Их запуск планируется в 2026 и 2028 годах.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Геймификация образования: мотивирует ли учиться виртуальная валюта?

Замотивировать детей или взрослых учиться – насущная проблема учителей и создателей курсов. Один из новых способов — использование игровых денег. «Системный Блокъ» рассказывает, об эффективности этого метода.

Кратко: о чем статья?

Геймификация — использование игровых механик в неигровой сфере. Ощущение прогресса и награды стимулируют учащихся, а также обеспечивают интерактивность и возможность полного погружения в курс. Для геймификации можно составить лидерскую таблицу, использовать аватары и виртуальную валюту. Последний метод работает так: сотрудники получают возможность зарабатывать токены или коины, а после обменивать их на мерч или другие подарки. Например, во ВКонтакте можно конвертировать школьные оценки в умникоины и тратить их на внутреннем маркетплейсе.

Исследователи НИУ ВШЭ совместно с платформой Skyeng провели эксперимент, чтобы оценить влияние виртуальной валюты на успехи учеников. В ходе исследования выяснилось, что внедрение игровых денег увеличило долю выполненных домашних заданий и в некоторых случаях повысило средний балл учащихся. Важный вывод, к которому пришли исследователи, — эффект от использования игровой валюты зависит от того, на что её можно потратить. Например, новые онлайн-курсы за виртуальные деньги ученики покупали очень активно, а вот трехмесячные подписки на сторонние сервисы и стикеры в телеграме их почти не интересовали.

Более подробно о рисках такого подхода и других исследованиях об игровых деньгах в образовании читайте в полной версии статьи.

Время чтения: 11,5 минут.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Толстой или Достоевский? Викторина по векторной литературе

Сможете ли вы отличить «Мастера и Маргариту» от «12 стульев»? Скорее всего, не ошибетесь. А если заменить некоторые слова из оригинальных произведений на близкие по значению?

Векторная модель word2vec умеет работать со значениями слов — находить для них ближайшие синонимы, складывать и вычитать вектора значений (бык - самец + самка = корова). Технология распознает смысл слова исходя из контекста. На основе анализа больших массивов текстов модель учится понимать, например, что слова «лампа» и «светильник» похожи (так как часто употребляются в схожих контекстах), а «лампа» и «лама» — нет. С помощью таких векторных моделей можно сравнить два одинаковых текста на разных языках, проанализировать смысловую связь значений слов или даже создать «альтернативные» версии великих произведений русской литературы.

Подробнее о word2vec можно узнать из нашего поста или каталога нейросетей «Системного Блока». А пока предлагаем вам отгадать, цитату из какого произведения преобразовала модель.

P. S. Ещё больше альтернативных цитат от модели найдете в тесте!

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok