Код Средневековья: пять статей о цифровых методах в медиевистике

Сложно назвать историческую эпоху, о которой существует столько же стереотипов и заблуждений, как о Средневековье. Медиевисты делают все возможное, чтобы развенчать мифы о невежестве и антисанитарии и сделать наше представление об этом периоде более адекватным. «Системный Блокъ» собрал несколько материалов о том, как им в этом помогают цифровые методы. 

👨🏻‍🎓 Вспоминайте иногда вашего студента: изучаем базу данных средневековых университетов

Начало учебного года — хороший повод узнать, как и чем жило средневековое и раннемодерное академическое сообщество. Рассказываем о совместном проекте немецких и швейцарских исследователей — базе данных Repertorium Academicum Germanicum (RAG), где собрана информация о студентах, выпускниках и обладателях ученых степеней на территории Священной Римской империи в XIII-XVI веках. Вы узнаете:
• зачем в средневековых университетах все записывали?
• как в это время обстояло дело с академической мобильностью?
• как восстановить в деталях карьеру отдельно взятого ученого?

🕵️ Стилометрия и древнескандинавская литература: определение авторства исландских саг

В этой статье разбираемся, как специалисты по древнескандинавской литературе применяют дельту Бёрроуза, чтобы разрешить спор об авторстве «Саги об Эгиле». Читайте:
• на какие группы по хронологии делятся исландские саги?
• чем можно объяснить стилистическое сходство между некоторыми сагами?
• какие эксперименты нужно провести с дельтой и исследуемыми текстами, чтобы снять все сомнения о личности автора?

👑 Что статистические отношения в лексике могут рассказать про средневековую власть?

Стилометрия и компьютерный анализ текстов хороши не только для определения авторства — еще они могут помочь с исследованием типов власти в средневековом обществе. В статье рассказываем о работе медиевистки Евгении Шелиной и о том, что скрывают корпуса французских грамот XIII века. Вы узнаете:
• что такое семантическое поле власти?
• чем власть духовенства отличается от власти светской аристократии и как это отражается в текстах?
• что интересного удалось узнать о фигуре французского короля?

🗺️ Скифия, Египет, Вавилон: как цифровые методы помогают в изучении средневековых карт

По сравнению с современными картографическими сервисами старинные средневековые карты выглядят загадочно и непонятно. В нашем материале читайте, как специальный пакет Veccompare для языка R помогает исследовать представления средневековых людей о мире вокруг. Вместе разбираемся:
• как узнать, что два картографа брали информацию из общего источника?
• почему некоторые топонимы на картах могут быть абсолютно уникальными?
• что получится, если сравнить карту с текстовым описанием той же территории?

📜 От разобщенности к войне: что показывает сетевой анализ византийских писем

Что письма могут рассказать ученым о политических связях византийцев? Можно ли по переписке отследить момент, за которым последовал государственный кризис? Рассказываем, как сетевой анализ и теория графов помогают изучать эпоху гражданских войн в Византии. В материале читайте:
• всегда ли представители византийской элиты, объединенные узами родства, имели одинаковые политические взгляды?
• как тесная связь человека с императором сказывалась на других его социальных взаимодействиях?
• как приход к власти Андроника III повлиял на динамику отношений между высокопоставленными византийскими чиновниками?

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Тест: От муми-троллей до «Четырех уроков у Ленина»

Кто из писательниц пропадал из школьной программы почти на 50 лет? Чьи сатирические рассказы трижды оказывались в школьном каноне? И, наконец, чье творчество стали изучать только в 1990-м году?

Предлагаем узнать (или вспомнить!) в нашем тесте, посвященном писательницам в школьном литературном каноне. Кстати, подробнее о них мы рассказывали в этом посте и в карточках.

Пройти тест!

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Нейросети помогают ученым исследовать уравнения, LLM побеждают в олимпиаде по программированию

Рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время

Нейросети помогут решить задачу тысячелетия? 

Лаборатория Google DeepMind вместе с учёными из США предложила метод на основе нейросетей, помогающий лучше понимать определенный вид математических задач. Это может помочь в решении одной из задач тысячелетия.

Изобретение позволяет находить особые решения дифференциальных уравнений, описывающих многие физические процессы. Например, уравнение Навье — Стокса (запомните его) описывает изменение скорости потока жидкости или газа во времени. Его решение — формула, выражающая скорость через параметр времени и характеристиками жидкости / газа.

Решений часто много, но часть из них приводит к физически невозможным показателям. Например, формула может предсказать бесконечную скорость потока. Поиск таких особых решений важен: он показывает границы применимости уравнения. Скажем, при тестировании крыла самолёта уравнение динамики потока воздуха может давать аномальные значения, и результаты эксперимента будут ненадежными.

DeepMind совместно с физиками и математиками разработали вычислительный метод для нахождения таких особых решений. Он использует нейросети и новый способ их обучения с высокой численной точностью. Метод уже протестировали на ряде уравнений и открыли новые группы особых решений.

Почему это важно?

Доказательство отсутствия особых решений у некоторых уравнений — сложная задача. Например, доказательство гипотезы, что уравнение Навье — Стокса не имеет особых решений, входит в список из 7 задач тысячелетия с призом в 1 млн долларов. Пока решена только одна из этих задач — Григорием Перельманом.

Новый метод, представленный учеными, полуавтоматический — его можно применять к большому спектру уравнений с относительно небольшим участием человека. То есть сложность задачи частично удалось переложить на компьютер. Возможно, это поможет найти особые решения уравнения Навье — Стокса и опровергнуть гипотезу.

Это не первый случай, когда учёные используют возросшие технологические и вычислительные возможности для работы над сложными задачами. Можно вспомнить Большой адронный коллайдер или Нобелевскую премию за нейросети.

Языковые модели от Google и OpenAI победили в олимпиаде по программированию

Сразу два лидера в области LLM заняли призовые места в ICPC — Международном студенческом командном чемпионате по программированию.  

Обеим командам предоставили столько же времени, сколько и обычным участникам. Команда OpenAI заняла первое место, решив все 12 задач, Google — второе, решив десять.  

OpenAI использовала три модели: GPT-5 и экспериментальную рассуждающую модель для генерации решений, и еще одну — для выбора финального решения из набора кандидатов. Ни одна из модель не обучалась специально для ICPC. GPT-5 решила 11 задач, а самую сложную — экспериментальная модель.

Google использовала модель Gemini 2.5 в режиме продвинутых рассуждений DeepThink. Примечательно, что на отдельных задачах она показала время лучше, чем у самых быстрых участников.

Обе модели справилась с задачей, которую не решила ни одна человеческая команда. Среди людей первое место заняла команда петербургская университета СПбГУ, решив 11 задач. Второе и третье места достались командам из Японии и Китая соответственно.  

Почему это важно?

Модели этих же компаний недавно одержали победу и на олимпиаде по математике.

И OpenAI, и Google используют исключительно языковые модели общего назначения, а не специализированные системы для отдельных задач. Это демонстрирует потенциал больших языковых моделей в решении сложных технических и наукоемких проблем.

Лидерство в соревнованиях с людьми показывает и прогресс в развитии LLM. К примеру, в 2023 году они не всегда генерировали корректный код. Однако эти успехи не полностью отображают качество моделей. Они всё еще часто ошибаются в более простых задачах и галлюцинируют.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

«Чукотка — это культура, сквозь которую прорастает язык»: лингвист Инна Зибер об изучении Севера, магии чукотского имени и утрате традиций

Как Север может оказаться южнее Москвы? С какими сложностями сталкивается исследователь языков и народов Арктики? Где лучше искать носителей чукотского языка и культуры? Как правильно дать ребенку чукотское имя и как смириться с языковой утратой? Что изменилось в жизни чукчей за 100 лет? Об этом «Системный Блокъ» поговорил с Инной Зибер, заведующей Научно-учебной лабораторией социогуманитарных исследований Севера и Арктики НИУ ВШЭ.

Экспедиции

Инна Зибер и её коллеги регулярно ездят в экспедиции в поселки Чукотки — именно там живут пожилые, а значит и самые опытные носители языка. Ещё интереснее – попасть в тундру, где люди используют чукотский язык как необходимый.

Раньше Инна ездила в Удмуртию, к бесермянам, где есть и старшие представители культуры, которые лучше знают язык, песни, хозяйственную деятельность, и более урбанизированная молодежь. Но все-таки разница между традиционной бессермянской жизнью 100 лет назад и сегодня меньше, чем у чукчей.

Иначе ситуация выглядит и в Поволжье или Прикамье, где носители привыкли к лингвистам и могут, например, сами поправить транскрипцию, глядя ученому в компьютер.

На Чукотке все по-другому. Сначала 8–9 часов летишь на самолете до Анадыря, потом ждешь погоды. Если повезло — долетаешь до центра района. <...>

Когда ты через много-много дней наконец добираешься до поселка, который вообще-то один из самых легкодоступных на Чукотке, ты смотришь на людей и понимаешь, что они здесь все это время занимались делом. Ты сидишь в большом городе над книжками, с компьютером, рассчитываешь дорогу до минуты с помощью «Яндекс Карт», а тут у людей совершенно другая жизнь. Погода решает за них, могут ли они куда-то передвигаться. Они должны делать какую-то работу, потому что от этого зависит их жизнь. Если не выделать шкуру и если не сшить одежду пастуху, он замерзнет насмерть в тундре. По сравнению с моей московской жизнью, все очень трудно и неудобно.

О традиции и разрыве

На язык и традиции Чукотки сильно повлияла советская политика. Критическими точками изменения стали стали коллективизация и увоз детей из тундры в поселковые интернаты. И если поколение, которое в 1950-1960-х уезжало в интернат и возвращалось летом к своим родителям в тундру, еще остается носителями культуры, то более молодые — уже нет.

Русское влияние сказалось и на представлениях о религии, потому что на место шаманов пришло христианство, и отношение к этому у местных жителей двойственное.

«Русской» одеждой может называться и финская куртка, и китайская. «Русский» дом — это и канадский домик, и советский домик. Поэтому русское — это все, что нетрадиционное. И оно может оцениваться и положительно, и отрицательно.

Подробнее о работе лаборатории, сохранении традиций на Чукотке, цифровых технологиях в изучении малых языков, а также о мечтах североведов узнаете из полной версии интервью на сайте.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Кто написал «‎Тихий Дон»? Что цифровые методы говорят о «Шолоховском вопросе»

Уже почти сто лет читатели и исследователи пытаются выяснить, кто написал «‎Тихий Дон» — всё-таки Шолохов или кто-то другой? В новом тексте наш главный редактор Даниил Скоринкин (канал Цифровой филолог) рассказывает о том, какие ответы на этот вопрос предлагают стилометрия и количественные методы.

✍🏼 Почему вопрос авторства Шолохова вообще возникает?

Роман Шолохова быстро завоевал популярность у читателей, но юный возраст автора, отсутствие у него формального образования и стремительный переход от небольших рассказов к эпопее вызвали подозрения в плагиате.

Главных кандидатов на «настоящее‎» авторство оказалось двое: Фёдор Крюков и Вениамин Краснушкин (он же Виктор Севский). Оба происходили из донских казаков, оба были литераторами и журналистами, оба — свидетели и участники сначала Первой мировой, а затем Гражданской войны на Дону на стороне белых. Оба бесследно пропали в 1920-м году. Еще один известный «альтернативный автор» Шолоховских текстов — Александр Серафимович (настоящая фамилия — Попов). Сам он, кстати, был одним из главных защитников авторства Шолохова и даже возглавлял в конце 1920-х комиссию по установлению истины вокруг «Тихого Дона».

📊 А что говорит статистика?

Группа шведско-норвежских исследователей во главе с профессором-русистом из Осло Г. Хьетсо исследовала роман в конце 1980-х. Сопоставив текст «Тихого Дона‎» с другими текстами Шолохова и Крюкова, они выяснили, что длина предложений и распределение по ним частей речи скорее указывают на авторство Шолохова.

Однако проблема в том, что в тексте можно посчитать очень много что, для всего будет какое-то численное выражение. Вот только откуда мы знаем, что тот или иной параметр связан с авторством? Например, по длине предложений «Тихий Дон‎» с тем же успехом можно было бы приписать Достоевскому.

Супруги Фоменко, один из первых «цифро-гуманитарных тандемов» в истории советской науки, предложили свой метод поиска авторства — на основе средней доли служебных слов. Их эксперименты указали уже на авторство Крюкова. В итоге две работы — каждая на основе своего математического аппарата — получили противоположные результаты. Доверие к количественным методам было подорвано.


📈 Что меняет (и чего не меняет) появление метода Delta

Начало XXI века — время рождения современной стилометрии, основанной на методе Delta (мы часто упоминанием этот метод, а здесь рассказывали о нём подробнее). Если применить его к Шолохову, можно выяснить, что, во-первых, первые три тома «Тихого Дона‎» стилометрически близки ранней прозе автора. Во-вторых, что сближений произведений Шолохова с текстами других известных предполагаемых кандидатов — нет. В-третьих, что тексты, автором которых считается Шолохов, стилометрически неоднородны и ведут себя в эксперименте иначе, чем тексты других современных ему писателей.

И всё же даже этих выводов может не быть достаточно, чтобы уверенно утверждать, что фамилия на обложке «Тихого Дона‎» принадлежит его истинному автору. Подробнее об этой литературоведческой загадке и о том, как исследователи подступались к ней в разное время, узнаете из полной версии текста.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Горький урок ABBYY год спустя: как лингвисты проиграли битву за NLP 

Ровно год назад, 30 сентября 2024 года, IT-компания ABBYY, которая когда-то была примером международного успеха российского IT, уволила несколько сотен разработчиков, релоцированных из России в 2022-м. Это событие важно с разных сторон: и как веха трансформации области Natural Language Processing, которую компания проморгала, и как пример дискриминации, с которой сталкиваются россияне в эмиграции (увольняли «по паспорту»), и как образец нарушения корпорацией трудовых прав. В годовщину печального события перечитываем хронику взлета и падения ABBYY от её бывшего сотрудника, а ныне главного редактора «Системного Блока». 

Что за ABBYY и при чем тут лингвисты и NLP?

История ABBYY началась в 1989 году, когда студент МФТИ Давид Ян решил сделать электронный словарь для подготовки к экзамену. Так появились Lingvo, а затем — система распознавания символов FineReader. Продукты ABBYY развивались, и компания стала глобальным лидером оптического распознавания в 1990-е и 2000-е. Затем ABBYY двинулась покорять машинный перевод. 

На вооружение они взяли идеи известных лингвистов — в первую очередь Модели «Смысл ⇔ Текст» (прочитать о ней можно в нашем интервью с И. А. Мельчуком). Амбиция была в том, чтобы разобрать человеческие языки как формальные структуры на базе семантической иерархии. Но естественный язык устроен противоречиво и постоянно изменяется, подход оказался негибким и немасштабируемым

Что пошло не так?

В 2006-м появилась первая версия Google Translate. Она была несовершенной, но главное, что в ней был другой — статистический — подход. И масштабируемость. Для её улучшения не нужны были сотни лингвистов, только еще больше примеров перевода. В 2010-х стало ясно, что никаких шансов тягаться с Google Translate у ABBYY не было. С перевода ABBYY переключилась на задачи информационного поиска и извлечения информации из текста, но и там столкнулась с теми же проблемами: описания языка на базе лингвистической теории оказались немасштабируемыми, а решения уступали подходам на основе чистого машинного обучения. 

C новой проблемой компания столкнулась весной 2022 – им пришлось выехать из России, чтобы сохранить зарубежных клиентов. Следующим ударом стали большие языковые модели, который научились выполнять те же задачи, что и классические системы распознавания от ABBYY. Сейчас от компании осталась только вывеска, действующие продукты и небольшое количество менеджеров и специалистов по продажам.

Какие уроки мы извлекаем?

За 70 лет исследований ИИ стало ясно, что самые общие методы, опирающиеся на масштабирование вычислений, намного эффективнее всех остальных. А желание ABBYY сделать универсальную NLP-систему с опорой на лингвистическую теорию оказалось утопией. 

И всё-таки ABBYY успела сделать много важного: открывала кафедры на Физтехе и в РГГУ, оцифровывала наследия Льва Толстого и архива Большого театра. А еще благодаря ей появился «Системный Блокъ», ведь сооснователи издания познакомились именно там. И именно там вы сможете прочитать полную версию поста с мемами, фотографиями и более детальным описанием цифровой «Вавилонской башни», которую пыталась строить ABBYY.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Нейросети, микрообучение и цифровые репетиторы: подборка материалов ко Дню учителя

5 октября в России отмечается День учителя. В честь праздника мы собрали наши статьи, полезные и для тех, кто учит, и для тех, кто учится. Рассказываем, как  технологии меняют образование детей и взрослых, сравниваем цифровых помощников и делимся готовыми промптами для нейросетей. 

ИИ для учителей: инструменты и готовые промпты для преподавателей

Мы искренне желаем преподавателям перестать бояться и полюбить нейросети. Ведь без них нынче никуда. Мы посвятили целый раздел нашего спецпроекта «ИИ-лайфхаки для вашей профессии» задачам учителей. Здесь рассказали про примеры промптов для разработки плана урока, создания обучающих материалов или тестов. А еще мы написали: 
• Как педагогу правильно составить промпт для нейросети?
• Какие нейросети использовать для генерации изображений, а какие для поиска идей?
• Как с помощью нейросети разработать занятие по профориентации? 

Коротко и быстро: что такое микрообучение и когда оно (не) может помочь

Микрообучение — это образовательный подход, при котором новая информация подается небольшими порциями, например, в формате коротких роликов, презентаций или иллюстрированных текстов. Его нередко используют компании для обучения сотрудников, не отрываясь от рабочего процесса. Но действительно ли микрообучение эффективно? Мы разобрались в этом вопросе и выяснили: 
• Почему микрообучение стало популярным?
• Когда оно действительно помогает?
• Можно ли измерить эффективность микрообучения?

Сложно ли учиться в Zoom после 55: как устроено цифровое образование для старших возрастов

Обучение в старшем возрасте становится все более популярным, и выход на пенсию может стать поводом получить новую квалификацию. Благодаря онлайн-платформам, у студентов после 55 есть большой выбор программ: от освоения гаджетов до открытия своего дела. Из нашего материала вы узнаете: 
• Зачем люди пенсионного возраста идут учиться?
• Что они предпочитают изучать?
• Какие образовательные платформы предлагают специальные программы для студентов 55+?

Цифровые репетиторы: как ИИ помогает готовиться к экзаменам

Несмотря на то, что до конца учебного года и выпускных экзаменов еще далеко, готовиться к ним школьникам приходится едва ли не с 1 сентября. Теперь им в этом помогают и цифровые помощники на основе искусственного интеллекта. Мы протестировали, как они справляются с подготовкой к итоговому сочинению, ЕГЭ по информатике и английскому языку. Из нашего обзора вы узнаете: 
• Какой ИИ-помощник лучше всех помогает написать сочинение?
• Какая нейросеть лучше всех решает и объясняет математические задачи?
• Какой сервис разберет ошибки в устной речи на английском языке?

Как это будет по-русски? Цифровые технологии для изучения русского как иностранного

Если вы преподаете или изучаете русский как иностранный, то знаете, сколько сложностей возникает при освоении ударений или склонений. Мы изучили цифровые инструменты, которые помогут справиться с трудностями великого и могучего любому (даже тому, для кого он родной). Рассказываем: 
• Где найти правила русской фонетики с примерами?
• Где слушать обучающие подкасты? 
• С помощью какого инструмента можно научиться спрягать глаголы?

Бонус: Ахматова и Цветаева в списке для чтения. А кто ещё?

Если вы уже прочитали все наши статьи про образование, пройдите наш тест по мотивам исследования школьного литературного канона. Как из любой контрольной работы, из него можно узнать много нового. Например: 
• Какая российская императрица попала в школьную программу?
• Творчество какой неграмотной сочинительницы изучали советские школьники?
• Какая поэтесса Серебряного века еще при жизни вошла в учебники литературы, а потом пропала оттуда на 60 лет? 

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Нейротикток от OpenAI, новая модель Anthropic, новый тест для LLM

Рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время.

Sora 2 и нейротикток 

Компания OpenAI представила обновлённую версию модели Sora для генерации видео по текстовым описаниям. Новая версия создает более качественные и реалистичные ролики со звуком, а еще умеет добавлять в кадр конкретных людей и предметы на основе загруженных примеров.

Одновременно с обновлением вышло мобильное приложение Sora для iPhone с короткими роликами, созданными пользователями с помощью Sora 2. Меньше чем за неделю социальная сеть возглавила топ App Store в категории «‎Фото и видео».

Пока приложение работает только в США и Канаде по приглашениям.

Почему это важно?

Модели для генерации видео начали активно развиваться с 2024 года. С тех пор OpenAI, Google и ряд китайских компаний представили решения, способные создавать относительно реалистичные ролики.

Сейчас их используют преимущественно для развлекательного контента, но существуют опасения, что в будущем компании будут применять такие технологии для генерации крайне персонализированного и вызывающего зависимость контента.

В перспективе генеративные модели могут превратиться в модели мира, способные относительно точно и быстро симулировать физические процессы и ситуации из реальности. Например, моделировать редкие дорожные ситуации для проверки автопилотов или рутинные задачи вроде складывания вещей и приготовления пищи для обучения роботов.

Новый Sonnet от Anthropic

Компания Anthropic представила Claude Sonnet 4.5 — новую версию своей языковой модели. По заявлению разработчиков, это лучшая в мире модель для написания кода и создания сложных агентов (программ, использующих ИИ для автономного выполнения задач на компьютере). Sonnet 4.5 также показала значительные улучшения в задачах на логику и математику.

Одно из ключевых улучшений — способность работать автономно до 30 часов без вмешательства человека. Поэтому модель особенно полезна для долгосрочных задач вроде анализа данных. Sonnet 4.5 также получила улучшения в специализированных областях, таких как финансы и медицина.

Почему это важно?

Anthropic – один из главных конкурентов OpenAI. Модели Antropic на протяжении долгого времени остаются лидерами в области программирования и агентных систем.

Тест LLM в реальных рабочих задачах

Компания OpenAI представила GDPval — новый тест для оценки способности языковых моделей выполнять экономически значимые задачи из реального мира.

OpenAI выбрала девять крупнейших отраслей экономики США и 44 профессии с наибольшим вкладом в фонд оплаты труда, связанных с интеллектуальным трудом. Для каждой подготовили по 30 реальных задач, прошедших несколько раундов экспертной проверки, а результаты моделей оценивали специалисты оценивали в слепом формате, сравнивая их с работой людей.

В тестировании участвовали несколько моделей OpenAI, Claude Opus 4.1, Gemini 2.5 Pro и Grok 4. Claude Opus 4.1 показала лучший результат (в 43,5% модель оказалась лучше эксперта, еще в 4% — на уровне экспертов), особенно в эстетических аспектах вроде форматирования документов, а GPT-5 отличилась в точности поиска специализированных знаний.

Модели выполняют задачи GDPval примерно в 100 раз быстрее и дешевле экспертов, однако эти цифры не учитывают человеческий контроль и итерации, необходимые в реальных рабочих условиях.

Почему это важно?

Большинство существующих тестов для языковых моделей проверяют академические способности или производительность в узких областях вроде математики и олимпиадного программирования. Поэтому их результаты плохо отражают реальную пользу ИИ в практических задачах. Несмотря на это, в общественной дискуссии активно обсуждается вероятность замены человеческого труда искусственным интеллектом.

GDPval призван тестировать модели на репрезентативных задачах из реальной жизни, чтобы оценить экономический потенциал ИИ и возможные тренды автоматизации труда в будущем.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

UNESCO открыла виртуальный музей украденных культурных объектов

29 сентября на конференции MONDIACULT 2025 в Барселоне ЮНЕСКО представила Виртуальный музей украденных культурных объектов. Работа над этим проектом велась с июня 2023 года совместно с Интерполом. В качестве спонсора выступило правительство Саудовской Аравии, а «архитектуру» виртуального музея спроектировал Франсис Кере, лауреат Притцкеровской премии. 

Коллекция содержит более 250 экспонатов — это изображения и 3D-модели артефактов, которые были украдены в 46 странах по всему миру. Все они доступны для просмотра бесплатно на сайте музея — для этого можно использовать не только телефон или компьютер, но и VR-очки. Экспонаты сгруппированы по регионам: Европа и Северная Америка (96), Латинская Америка и страны Карибского бассейна (57), Африка (51), Азиатско-Тихоокеанский регион (37) и Арабские страны (36). Объекты можно также искать по цвету и назначению.

Кроме зала с утраченными артефактами в музее доступно еще одно виртуальное помещение, которое создатели назвали Return and Restitution Room. Здесь представлены объекты, которые удалось передать обратно законным владельцам. На данный момент таких всего три — посетители могут посмотреть на их модели и изображения, а также узнать, что было сделано для их возвращения.

Почему это важно?

Поскольку культурные объекты напрямую связаны с историей, их утрата означает постепенное разрушение идентичности сообществ. Первый шаг к их возвращению — огласка. При помощи этого проекта организация планирует привлечь внимание к проблеме мародерства, а также незаконного оборота археологических находок, произведений искусства и других предметов, представляющих культурную ценность. 

Представители ЮНЕСКО заявляют, что, в отличие от других культурных институций, их виртуальный музей будет стремиться уменьшить, а не расширить свою коллекцию: если какой-либо из экспонатов удастся найти и вернуть, его уберут из экспозиции.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Искажение восприятия: риски использования 3D-диаграмм

Трехмерные диаграммы выглядят современно и эффектно, но очень часто они обманывают наше восприятие, искажают данные и заставляют делать неверные выводы. Разбираемся, как 3D-эффекты становятся источником дезинформации и как этого избежать (очень просто!).

👁️👄👁️ Искажение перспективы

Одной из главных проблем трехмерных диаграмм является искажение перспективы. На восприятие фигур в 3D-формате влияют различные визуальные эффекты, в частности, окклюзия — явление, когда объекты, расположенные ближе к наблюдателю, кажутся больше, чем те, что находятся на заднем плане. Это может вводить в заблуждение при интерпретации данных. 

Например, на нашей иллюстрации сектор бирюзового цвета визуально выглядит больше, хотя его числовое значение меньше, чем у синего сегмента.

😐🫥 Потеря информации из-за перекрытия

В трехмерных столбчатых диаграммах столбцы с более высокими значениями могут полностью перекрывать те, что имеют более низкие значения. Из-за этого теряется часть информации, становится сложнее выявлять закономерности и тенденции и точно определять значения на центральных полосах графика (особенно если они не выровнены по числовой сетке).

🔹🔷 Проблемы со сравнением значений

Трехмерные фигуры также создают трудности для сравнения значений. Поскольку на нашем примере не указаны числовые значения, быстро разобраться в соотношении частей на левой диаграмме — практически невозможно.

😎 Что делать?

Решение проблемы довольно простое: избегайте использования трехмерных диаграмм, которые искажают представляемые данные. Вместо этого выбирайте двумерные диаграммы или таблицы, чтобы обеспечить честность и максимальную достоверность информации.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Как написать хороший промпт

Если нейросети дают слишком общие ответы, часто можно переформулировать сам вопрос — промпт, который вы им задаете. Даем три варианта инструкций, которые сделают коммуникацию с ИИ конструктивнее.

1️⃣Будьте конкретны

Чем больше деталей вы предоставите (цель и задачи, стиль, объем и т. д.), тем точнее окажется выдача (ответ) нейросети. Например, если вы хотите придумать пост для вашего личного блога, то промпт «‎Напиши пост про отпуск» будет не слишком полезен. А вот другой пример:

Ты — SMM-менеджер канала в Telegram.

Напиши короткий (80-90 слов) пост для канала о поездке в горы на выходные. Канал посвящен туризму. Целевая аудитория канала: мужчины и женщины 30-35 лет, которые ценят активный отдых и ищут идеи для запоминающихся путешествий. 

Цель поста — вовлечь подписчиков в обсуждение (реакции, комментарии о своем опыте). Пост должен быть написан через личную перспективу, через первое лицо. Сделай акцент на эмоции от единения с природой и адреналин. Используй подходящие к теме хэштеги. 

Так мы объясняем нейросети её роль, ставите четкую задачу и объясняете, какой формат ответа ждёте.

2️⃣ Покажите нейросети пример

Если вам нужен ответ в определенном стиле, покажите нейросети, как это должно выглядеть. Используйте конструкции: «Напиши в таком формате…», «Следуй этому примеру…», «В таком же стиле, как…».

Важно: Пример, который вы даете нейросети, должен соответствовать условиям, описанным в промпте. Так, если вы просите дать ответ в двух абзацах, то пример тоже должен состоять из двух абзацев. 

Кроме того, описание формата стоит указывать и в промпте, даже если вы прилагаете пример. Иными словами, если вы хотите получить от нейросети ответ, который будет соответствовать желаемому формату, одного примера недостаточно: дополнительно пропишите структуру в запросе.

3️⃣ Просим нейросеть думать пошагово

Если вы задаете вопрос, который требует логики или расчетов, попросите нейросеть объяснить ход ее «мыслей». Для этого вы можете использовать следующие формулировки: «Думай пошагово», «Рассуждай логически», «Объясни свой ход мыслей», «Разбей решение на этапы». 

Некоторые нейросети автоматически определяют сложность запроса и решают, нужно ли приводить ход размышлений. Фразы-триггеры побуждают модель рассуждать, — но иногда вы можете получить рассуждения автоматически (например, как в этом случае). Вот пример хорошего промпта такого формата:

Ты — репетитор по математике. Нужно, чтобы ты объяснил решение задачи о пересекающихся множествах для ученика 8-9 класса, который только начинает изучать эту тему.

Задача звучит так: в классе 30 учеников, 16 занимаются программированием, 15 — дизайном, а 10 — и тем, и другим. Нужно найти, сколько человек ничем не занимаются.

Цель — не просто дать ответ, а подробно разобрать решение шаг за шагом, чтобы ученик понял принцип работы с пересекающимися множествами. Распиши решение поэтапно, с комментариями к каждому действию.

Объясняй простым и понятным языком, без излишней формальности, но с точными математическими формулировками. Представь ответ в виде связного объяснения, как если бы ты разговаривал с учеником у доски.

Что дальше?

Если вы хотите лучше разобраться в техниках промптинга, переходите к нашему спецпроекту или читайте подробный гайд.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

ChatGPT разрешит взрослым пользователям генерировать эротический контент 🔞

О планах разрешить генерацию эротики заявил генеральный директор OpenAI Сэм Альтман в сети X. По его словам, это станет частью реализации принципа «‎обращаться со взрослыми как со взрослыми», который ляжет в основу новой политики компании. В декабре 2025 OpenAI планирует внедрить систему возрастной верификации, что даст пользователям старше 18 лет расширенные возможности. 

Однако пока компания не раскрывает подробностей о том, как будет проверять возраст или обеспечивать конфиденциальность и безопасность контента 18+. Тем не менее в сентябре OpenAI запустила систему автоматической идентификации: она ограничивает материалы для пользователей младше 18 лет. 

Альтман анонсировал и другие изменения: так, в ChatGPT можно будет настраивать личность ИИ-помощника, делая его более человечным и дружелюбным.

Почему это важно?

С одной стороны, за этим решением стоит коммерческая логика. Несмотря на то, что OpenAI стала самой дорогой частной (т.е. акции которой не торгуются на фондовой бирже) компанией в мире, она все еще не показывает стабильную прибыль. Разрешение на генерацию взрослого контента позволит расширить аудиторию и увеличить доходы за счет роста подписок.  

С другой стороны, это ответ на потребности пользователей. Все больше людей обращаются к нейросетям как к собеседникам. Согласно британским и американским исследованиям, каждый пятый респондент использовал их как романтических партнеров.

Однако общение с ChatGPT в роли сексуального партнера создает несколько серьезных рисков. 

Во-первых, такой формат усилит психологическую привязанность пользователей к сервису и повысит их доверие к боту. Это может привести к тому, что люди начнут делиться с компанией все более чувствительными личными данными.

Во-вторых, существует опасность злоупотребления технологией. OpenAI потенциально может разрешить генерацию визуального эротического контента. Используя такие генерации как основу, злоумышленники смогут создавать реалистичные дипфейки с лицами реальных людей. Уровень реалистичности современных ИИ-видео и изображений уже достаточен для того, чтобы использовать их в целях мошенничества, шантажа и травли.

И, наконец, общение с ботом, обученным на согласие и поддержку, принципиально отличается от общения с реальными людьми — оно проще и менее многогранно. Это создает риск, что многие люди будут предпочитать «комфортное» общение с ИИ реальным отношениям. В результате число изолированных и социально дезадаптированных людей может увеличиться.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Искусство оцифровки: подборка интервью «Системного Блока»

Что происходит с памятью, когда она становится цифровой? В новой подборке интервью «Системного Блока» — истории тех, кто превращает архивы в цифровые пространства, пересобирает музеи в онлайн-формате и осмысляет, как современные инструменты помогают сохранять культурное наследие.

📓 «Как устроена оцифровка дневников»

Проект «Прожито» вырос из волонтерской инициативы по оцифровке личных дневников в крупный исследовательский и архивный центр при Европейском университете в Санкт-Петербурге. Михаил Мельниченко, основатель проекта, рассказывает о переходе «Прожито» от текстового корпуса к полноформатному цифровому архиву, а также о значении общественной архивистики и сложностях долговременного цифрового хранения.

💀 Цифровое бессмертие и язык онлайн-скорби

Культуролог и исследователь цифровой среды Оксана Мороз размышляет о трансформациях онлайн-коммуникации в условиях социального кризиса после 24 февраля 2022 года.

🎧 Коллекция аудиозаписей Пушкинского Дома

Заведующая Фонограммархивом Пушкинского Дома Светлана Подрезова делится историей одной из крупнейших коллекций этнографических аудиозаписей в России — от ранних записей голосов Блока и Гумилёва до современных технологий оцифровки.

🎓 Филология, IT и борьба с мракобесием

Цифровой филолог Кирилл Маслинский рассказывает, как он пришел к работе на стыке филологии и IT, а также об одном из крупнейших цифровых собраний детской литературы — Детском корпусе. В интервью — как открытые данные помогают бороться с мракобесием и пренебрежением исторической точностью.

🏛️ Цифровые музеи

Инна Кижнер, эксперт в области цифровых гуманитарных наук, раскрывает сложности создания цифровых музейных коллекций, а также объясняет, как оцифровка влияет на представление культуры и почему цифровые архивы часто бывают нерепрезентативными.

🖼️ Цифровое будущее музеев: кураторство, онлайн-выставки и ИИ

Заместитель директора по цифровому развитию Пушкинского музея Владимир Определенов размышляет о возможностях цифрового кураторства, онлайн-выставок, интеграции музейных данных и использовании искусственного интеллекта в музейной среде.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Шерлок Холмс XXI века: как цифровые технологии меняют криминалистику

Сегодня метаданные, Google Maps и нейросети могут помочь раскрыть реальные преступления. Причем делать это теперь могут не только эксперты, но и пользователи соцсетей. Рассказываем об интернет-ищейках и их методах подробнее в новой статье.

🕵🏻‍♂️ Кто этим занимается?

Интернет-ищейки (internet sleuths) — это сообщества энтузиастов, которые используют цифровые инструменты для расследования преступлений, поиска пропавших людей и разоблачения мошенников.

В Китае этот феномен известен под интригующим названием «поиск человеческой плоти» (human flesh search engine), когда тысячи пользователей скоординировано ищут информацию о человеке через соцсети и блоги. А крупнейшее англоязычное сообщество интернет-ищеек — форум Websleuths — было создано ещё в 1999 году для обсуждения нераскрытых дел. Сегодня у него больше 240 тысяч пользователей.

🌎 Какими технологиями они пользуются?

Одни из самых популярных сервисов среди онлайн-сыщиков — Google Maps и Google Earth. Google Maps предлагает интерактивные карты и панорамы Street View, а Google Earth — детальные спутниковые снимки с возможностью анализировать изменения местности за разные годы. Чем они могут быть полезны? Например, на одном из снимков в Google Street View обнаружили мужчину, укладывающего в багажник нечто, завернутое в пакеты. Позже в таких же пакетах нашли тело пропавшего на кладбище неподалеку.

🗂️ Может, что-то ещё?

Метаданные! Например, дата и время создания файла, автор, геолокация и т.д. Сами по себе они не являются технологией, но часто именно геотеггинг становится одной из важнейших зацепок в расследовании. Яркий пример — дело Габи Петито, в котором интернет-сыщики и полиция опирались на данные социальных сетей. Когда её жених вернулся из путешествия один, пользователи обратили внимание на видео и снимки Габи из соцсетей. Они включали геотеги, даты создания, технические параметры устройств.

Интернет-ищейки проверяли алиби жениха по временным меткам и искали свидетелей. Спойлер: на видео одной женщины, которая была в парке тогда же, как раз нашёлся фургон Габи и её жениха, а затем поблизости нашлось и тело пропавшей.

🤖 А как же нейросети?

Распознавание лиц с помощью нейросетей тоже может пригодиться. Благодаря ним журналист-раследователь Майкл Колборн обнаружил на фото 65-летнюю Даниэлу Клетте, которая когда-то состояла в террористической организации «Фракция Красной Армии» (RAF). В феврале 2024 года немецкие власти её арестовали.

Ещё об одной технологии, веб-скрейпинге, узнаете из полной версии статьи. Именно веб-скрейпинг, кстати, оказался особенно важен при расследовании захвата Капитолия в 2021 году, когда погибли пять человек, были ранены  десятки полицейских, а также разграблено Национальное законодательное собрание Америки.

Время чтения: 20 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Многолесый и старомозгий: как неологизмы Маяковского (не) вошли в речь

Маяковский стремился реформировать язык в разных текстах и разными способами, создавая не только новые поэтические формы, но и новые слова. В новой статье изучаем судьбу его авторских неологизмов с помощью НКРЯ.

Напомните, что за неологизмы

Слова, которые появились в языке совсем недавно и еще не успели в нем закрепиться, называются неологизмами. Ещё лет 20-25 назад такими были, например, привычный сегодня ноутбук и крутой в значении отличный. Это общеязывковые неологизмы, но бывают и авторские. Например, появлением слова влюбленность мы обязаны Николаю Карамзину. Придумывал новые слова — и очень активно — и Маяковский, но не все из них, конечно, ушли в народ.

Как создавались новые слова

Маяковский использовал как стандартные модели словообразования: префиксацию (добавление приставки), сложение (соединение основ или слов), сращение (превращение словосочетания в одно слово), аббревиацию, так и необычные. Например, часто в качестве одного из компонентов в его слова входят числительное, наречие или местоимение: у него найдутся стоугольный Гигант, стодомый содом, многолесый скат и даже всенэповское загорание. А ещё у поэта обнаружатся слова старомозгий и синеволный.

Судьба неологизмов Маяковского

Попасть в разговорную речь и литературу смогли лишь немногие неологизмы поэта. Трижды в корпусе русского языка можно обнаружить придуманное им двухметроворостый. Но есть слово, которое использовали намного более активно: особенно часто в 1940-х и 1970-х.

Что это за слово? Предлагаем вам догадаться в опросе ниже!

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok