Профессор Хосе Р. Пенадас (Jose R Penades) и его команда из Имперского колледжа Лондона на протяжении десятка лет выясняли, почему некоторые супербактерии устойчивы к антибиотикам. Когда исследование наконец было закончено, ученые сформулировали для ИИ от Google суть проблемы. И тот за два дня пришел к тем же выводам, на которые у микробиологов ушли годы.

Источник изображения: National Institute of Allergy and Infectious Diseases/Unsplash

Профессор рассказал BBC, что был шокирован результатом, поскольку его исследование не было опубликовано и нейросети не могли узнать о нем из открытых источников. Хосе Р. Пенадас даже спросил у Google, не было ли у них доступа к его компьютеру. Доступа, конечно, не было.

«Я был в магазине с кем-то из знакомых и сказал: „Пожалуйста, оставь меня одного на час, мне надо это переварить“», — рассказал он в эфире программы Today на BBC Radio Four.

По словам ученого, дело даже не в том, что ИИ предложил одну гипотезу, которая оказалась верной. Система выдала ещё четыре гипотезы, и все они имели смысл. Одна из них вообще не приходила исследователю в голову.

В итоге и микробиологи, и ИИ пришли к выводу, что супербактерии (невосприимчивые к антибиотикам микроорганизмы) могут формировать из разных фрагментов вирусов «ключи», которые позволяют им переходить «из одного дома в другой», то есть от одного вида хозяина к другому. Важно то, что эта гипотеза была уникальной для команды Пенадаса и нигде не публиковалась.

Теперь все участники проекта уверены, что ИИ изменит науку и значительно ускорит научные открытия.

За последний год ситуация на российском рынке сервисов видеоконференцсвязи (ВКС) в корпоративном сегменте в корне изменилась. Большинство крупных компаний перешли на отечественные сервисы ВКС, которые занимают более 90 % корпоративного рынка, пишет Forbes со ссылкой на данные агентства TelecomDaily.

Источник изображения: LinkedIn Sales Solutions / unsplash.com

Агентство TelecomDaily провело опрос, в котором были задействованы более тысячи сотрудников и приняли участие более 1,7 тысяч респондентов из отечественных организаций, работающих с ВКС, большей частью — владельцы или руководители.

Согласно опросу подавляющее большинство крупных компаний перешли на отечественные сервисы ВКС, и на зарубежные решения (Zoom, Skype и его замена MS Teams, Cisco WebEx и Google Meet) теперь приходится лишь 7 % рынка. Лидирует среди российских сервисов Iva Mcu (принадлежит Iva Technologies), который указали в качестве основного сервиса 33 % респондентов. Второе место по популярности у сервиса TrueConf с долей 21 %, третье — у «VK Звонки» (16 %). Далее следуют «Яндекс Телемост» (9 %), Dion (принадлежит IT-холдингу Т1) и «МТС Линк» — 5 %.

Для сравнения, за год до этого у Zoom было 68 % рынка, у Skype — 44 %, а на третьем месте был «Яндекс Телемост» с 19 %. Впрочем, в TelecomDaily отметили, что напрямую сравнивать нынешнее исследование и предыдущее не совсем корректно. «В 2025 году была изменена аудитория опроса и сделан фокус на крупный бизнес, а кроме того, в предыдущем исследовании методика позволяла указывать несколько сервисов сразу», — сообщили в агентстве.

Более 55 % опрошенных, ранее использовавших зарубежные ВКС, указали, что в случае их возвращения на российский рынок по-прежнему будут использовать отечественные сервисы. 37 % респондентов оценивают это как возможный вариант — «50/50» — и лишь 8 % полагают, что вернутся к использованию зарубежных сервисов.

Респонденты также указали уровень удовлетворённости качеством отечественных ВКС. Доля пользователей, сообщивших об отсутствии проблем при работе с Iva Mcu, составила 44 %, VideoMost — 42 %, Dion — 40 %, у «МТС Линк» и «Яндекс Телемост» — по 37 %. Индекс лояльности бренду NPS (net promoter score) у Iva Mcu равняется 40 %, у «МТС Линк» — 37 %, у Dion — 35 %, у VideoMost и «Яндекс Телемост» — 34 %.

Как отметил партнёр Comnews Research Леонид Коник, готовность к переходу на отечественные решения наблюдается во всех сегментах ПО, включая операционные системы, ERP-системы (софт для управления бизнес-процессами компании) и т.д. По его словам, во всех классах программного обеспечения наблюдается избыточное количество российских решений. «В сегменте ВКС ситуация выглядит особенно острой: в нём представлены более 20 отечественных платформ. Бизнес ещё изучает и сравнивает системы ВКС, но бесконечно этот процесс продолжаться не может», — сообщил эксперт, предположив, что в течение двух-трёх лет «выкристаллизуется не более трёх лидеров».

Использование генеративного ИИ становится всё более распространённым в образовании, юриспруденции, СМИ и других областях. Недавнее исследование Массачусетского технологического института (Massachusetts Institute of Technology, MIT) наглядно продемонстрировало, как использование инструментов ИИ ухудшает деятельность мозга. Тест выявил существенно более слабые связи между областями мозга, ухудшение памяти и низкую вовлеченность у участников, использовавших большие языковые модели (LLM).

Источник изображения: MIT

В процессе исследования, проведённого учёными Массачусетского технологического института, три группы участников написали по три эссе. Первая группа полагалась на LLM, вторая могла использовать лишь классические поисковые системы, а третья не использовала каких-либо внешних источников. Затем первая и третья группы поменялись участниками для написания четвёртого эссе. На всём протяжении тестов производился электронный мониторинг мозга участников.

Эссе участников тестирования, использовавших LLM, получили высокие оценки как от людей, так и от нейросети. Их структура, как правило, была более однородной, а содержание точнее соответствовало исходному заданию. Эти участники чаще копировали и вставляли, меньше редактировали свою работу и в дальнейшем испытывали трудности с цитированием собственных текстов.

Группа, которая использовала поисковые системы, продемонстрировала низкий и средний уровень мозговых связей. Их текст также был довольно качественным и однородным, при этом они лучше могли цитировать свои работы, что предполагает более сильное сохранение памяти по сравнению с пользователями LLM.

Результаты участников, использовавших только собственный мозг, были далеко не самыми точными, зато участники этой группы продемонстрировали значительно более сильную нейронную связь, что свидетельствует о более глубокой умственной вовлеченности. Хотя с течением времени нейронные связи неизбежно ослабевали, участники могли легко вспомнить более ранний материал.

Интересно, что участники, которые перешли из группы LLM в группу, изучавшую только мозг, продемонстрировали повышенную нейронную связь, однако испытывали трудности с воспроизведением информации из более раннего периода эксперимента. Их мозговая активность сбросилась до уровня новичка относительно тем эссе. В целом, результаты показывают, что любое использование цифровых инструментов влияет на мозговую активность, но поисковые системы требуют больших умственных усилий, чем генеративный ИИ.

Эти результаты могут иметь значительные последствия для образования, где использование ИИ становится широко распространённым. Большинство учеников теперь активно используют такие инструменты, как ChatGPT при выполнении заданий. Некоторые генерируют только планы или идеи тем, в то время как другие используют задания в качестве подсказок и получают готовые работы, даже не вникая в их содержимое. Преподаватели также начали использовать ИИ для оценки заданий и отслеживания использования ИИ. Извечное соревнование снаряда и брони перешло в новую фазу.

Глава подразделения потребительских продуктов Huawei Ричард Ю (Richard Yu), как отмечает ресурс Huawei Central, на церемонии анонса смартфонов семейства Pura 80 признался, что за предыдущие десять лет компания потратила на исследования и разработки около $173,7 млрд, а также зарегистрировала более 100 000 патентов по всему миру.

Источник изображения: Huawei Technologies

Из указанной суммы на прошлый год пришлось около $25 млрд инвестиций в разработки и исследования, данный объём расходов превысил 20 % годовой выручки Huawei. Сам по себе масштаб инвестиций в разработки, по мнению представителя компании, является очевидным свидетельством технологического могущества Huawei. За последние десять лет компания представила несколько инновационных продуктов, которые способны конкурировать с американскими изделиями и технологиями в целом. Ярким примером может служить дебют осенью 2023 года смартфонов Huawei с поддержкой 5G, которые были разработаны и выпущены в условиях жесточайших санкций США.

На данный момент Huawei также зарегистрировала 150 000 патентных заявок по всему миру, которые относятся к смартфонам, носимым устройствам, разного рода датчикам, технологиям улучшения связи и автомобильной электронике. Помимо патентов, связанных с технологиями передачи данных в сетях 5G, Huawei регистрировала изобретения в области фотоники, которые позволят создавать более скоростные интерфейсы для центров обработки данных. Huawei полна решимости продолжать инвестиции в исследования и разработки, даже если при этом придётся пожертвовать частью прибыли.

Apple представила результаты исследования новейших больших рассуждающих моделей ИИ (LRM). Из отчёта следует, что, хотя LRM превосходят стандартные LLM (большие языковые модели) при выполнении запросов средней сложности, они не дают желаемых результатов при усложнении заданий. Исследователи считают, что нынешняя популярность LRM — это просто мода, а результаты их работы — лишь «иллюзия мышления», несовместимая с мыслительным процессом человека.

Источник изображения: unsplash.com

Исследователи уделили особое внимание моделям Claude 3.7 Sonnet Thinking от Anthropic, o3 от OpenAI, Gemini от Google и R1 LRM от DeepSeek, оценивая их возможности рассуждений в широком диапазоне тестов, выходящих за рамки стандартных задач по математике и написанию кода. Моделям также пришлось проектировать контролируемые среды головоломок, включая «Ханойскую башню».

Главной целью исследования было желание установить и оценить возможности рассуждений моделей, а не их способность достигать желаемого результата или ответа. Согласно выводам учёных, «хотя эти модели демонстрируют улучшенную производительность в тестах рассуждений, их фундаментальные возможности, свойства масштабирования и ограничения остаются недостаточно изученными».

Стандартные LLM и LRM показали схожие результаты при выполнении простых запросов. LRM демонстрировали некоторое преимущество при более сложных задачах благодаря их структурированным механизмам рассуждений («цепочкам мыслей»). Но ни LRM, ни LLM не справились с запросами максимальной сложности.

Несмотря на демонстрацию правильных алгоритмов, LRM испытывали трудности с обработкой сложных задач в традиционном пошаговом процессе рассуждений, демонстрируя недостатки и непоследовательность в логических вычислениях. Модели рассуждений требовали больше времени для обработки сложных запросов, однако неожиданно сокращали процесс рассуждений, что заканчивалось сбоем, несмотря на «наличие адекватного бюджета токенов».

Стоит отметить, что исследование Apple опубликовано на фоне катастрофического отставания компании от лидеров перегретого рынка искусственного интеллекта. По мнению аналитиков, это отставание составляет до двух лет. Если же пузырь искусственного интеллекта в ближайшее время всё же лопнет, Apple даже может оказаться в выигрыше.

Ещё в прошлом году многие эксперты высказывали опасения, что разработка продвинутых моделей ИИ застопорится из-за отсутствия высококачественного контента для дальнейшего обучения нейросетей. Однако генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) не увидел «никаких преград», а бывший генеральный директор Google Эрик Шмидт (Eric Schmidt) посчитал эти опасения беспочвенными.

Учёные из Германии выяснили, как обыкновенные тюлени, живущие в мутных прибрежных водах по всему миру, определяют направление своего движения в «непроглядной» воде и безошибочно ориентируются в этой сложной среде. Новое исследование показало, что ключ к их навигации скрывается в движении частиц воды перед глазами.

Источник изображения: Universitätsmedizin Rostock

Международная группа учёных под руководством Фредерики Ханке (Frederike Hanke), нейроэтолога из Ростокского университета, выяснила, что обыкновенные тюлени (Phoca vitulina), оказывается, полагаются на так называемый оптический поток, то есть движение частиц воды, которое фиксируется сетчаткой глаза. Эксперимент с компьютерным моделированием показал, что эти тюлени способны точно улавливать угол и направление своего перемещения, даже если вокруг них практически непроглядная муть.

Чтобы проверить гипотезу, команда разработала серию компьютерных симуляций, которые должны были воспроизвести движение в воде. Три тюленя — Nick, Luca и Miro — стали участниками эксперимента. Их научили реагировать на визуальные стимулы на большом экране, на котором двигались точки, имитирующие течение. Задача была простой и состояла в том, чтобы определить, в какую сторону происходит движение — влево или вправо.

За правильный ответ животные получали лакомство. Nick и Luca быстро освоили задание, так как ранее уже участвовали в различных экспериментах. Miro, хоть и был новичком в таких делах, проявил любознательность и легко адаптировался к новым условиям. Учёные проверяли реакцию тюленей на движение под разными углами — от 2 до 22 градусов влево или вправо, а затем проводили анализ, насколько точно тюлени определяли направление.

Иногда животные ошибались, но, как пояснила Ханке, это связано не с неспособностью, а с потерей внимания или мотивации. В целом тюлени успешно ориентировались по движению точек, даже при слабом освещении. Результат работы, опубликованный 29 мая в журнале Journal of Experimental Biology, помогает лучше понять, как эти животные чувствуют себя в естественной среде обитания. Особенно это важно для прибрежных районов, где нужно не только находить пищу, но и избегать опасностей.

В следующем исследовании учёные планируют выяснить, могут ли тюлени не только определять направление, но и оценивать расстояние, которое они преодолели, используя тот же визуальный эффект.

В 2025 году продажи складных смартфонов в России достигли рекордных объёмов. Согласно данным аналитиков МТС, за январь–апрель 2025 года на российском рынке было продано 30 тыс. складных устройств на сумму 3,3 млрд руб. Это является самым высоким показателем в России за всю историю продаж этого сегмента.

Источник изображения: Samsung

Продажи складных устройств продолжают расти в России, несмотря на общую стагнацию рынка смартфонов, отметили в МТС. За период с января по апрель этого года реализация складных смартфонов в России в штуках превысила показатель аналогичного периода 2024 года на 32 %, а также была больше на 29 % по сравнению с 2023 годом и на 38 % больше, чем в 2022 году.

По словам генерального директора розничной сети МТС Андрея Губанова, рост популярности складных смартфонов во многом связан с расширением ассортимента предлагаемых на российском рынке моделей, особенно от китайских производителей. К тому же, смартфоны с гибким экраном стали прочнее благодаря совершенствованию технологий, а их цены — ниже. Средняя стоимость складных смартфонов в начале 2025 года составляет 110 тыс. руб., тогда как в 2022 году этот показатель равнялся 121 тыс. руб., отметил Губанов.

В этом году на рынке складных смартфонов с большим отрывом лидировала по продажам Samsung с долей рынка в штуках 57 %, на втором месте Huawei (14 %), замыкает тройку лидеров Tecno (7 %). Исходя из объёмов продаж в количественном выражении самым популярным складным смартфоном за отчётный период этого года был Samsung Galaxy Z Flip 6 (на фото выше), в денежном выражении лидерство принадлежало Huawei Mate X6.

Чистые помещения (clean rooms), использовавшиеся для подготовки марсианского посадочного модуля NASA Phoenix к запуску в 2007 году и построенные с учётом повышенных требований к содержанию микробов, оказались не такими уж чистыми, пишет Space.com. Исследователи обнаружили в них 26 ранее неизвестных видов бактерий.

Источник изображения: NASA/JPL-Caltech/UA/Lockheed Martin

Как отмечено в совместном исследовании учёных Лаборатории реактивного движения NASA (JPL) в Южной Калифорнии, а также специалистов из Индии и Саудовской Аравии, некоторые микроорганизмы, известные как экстремофилы, демонстрируют впечатляющую устойчивость к неблагоприятным условиям окружающей среды — будь то вакуум космоса, гидротермальные источники на склонах подводных вулканов или чистые помещения NASA.

«Цель нашего исследования — понять риск переноса экстремофилов в космических миссиях и определить, какие микроорганизмы могут выживать в суровых условиях космоса», — сообщил член исследовательской группы Александр Росадо (Alexandre Rosado) из Университета науки и технологий короля Абдаллы (KAUST) в Саудовской Аравии. Он отметил, что это имеет решающее значение для мониторинга и минимизации риска микробного загрязнения исследуемых планет.

Учёные обнаружили на объекте NASA, где находился перед запуском посадочный модуль, 53 штамма, которые, по их мнению, принадлежат к 26 новым видам. Сейчас они изучают геномы этих новых экстремофилов в поисках объяснения их необычайной выживаемости. Учёные полагают, что разгадка может крыться в генах, связанных с восстановлением ДНК, детоксикацией вредных веществ и ускоренным метаболизмом.

«Гены, выявленные у этих недавно обнаруженных видов бактерий, могут быть сконструированы для применения в медицине, консервировании продуктов питания и других отраслях», — сообщила Джуния Шульц (Junia Schultz), научный сотрудник KAUST.

Ожидается, что исследование поможет NASA улучшить протоколы эксплуатации чистых помещений, чтобы свести к минимуму риск биологического загрязнения в будущих миссиях.

Согласно исследованию компании Artezio (входит в ГК «Ланит»), наиболее защищённым приложением для общения среди экспертов считается заблокированный в России мессенджер Signal, пишет «Коммерсантъ». При этом Telegram, ранее занимавший в рейтинге пятое место, в перечень наиболее защищённых мессенджеров не вошёл, что связано с существенными изменениями в политике безопасности в 2024 году.

Источник изображения: NordWood Themes/unsplash.com

По оценкам Artezio, в перечень самых безопасных приложений для обмена сообщениями в 2025 году вошли Signal, Olvid, Threema, Element (Matrix), Session, Wickr, Wire, iMessage, WhatsApp и Viber. Специалистами оценивались как технические аспекты защиты приложений, так и их устойчивость к актуальным угрозам. В рамках исследования мессенджеры тестировались по 60 ключевым параметрам: от качества шифрования и защиты метаданных до устойчивости к социальной инженерии и прозрачности политик конфиденциальности.

«Несмотря на высокую популярность Telegram, он не вошел в обновлённый рейтинг из-за существенных изменений в политике безопасности в 2024 году», — сообщили в Artezio. К тому же, в Telegram отсутствует сквозное шифрование по умолчанию во всех чатах, включая групповые, что является критическим недостатком с точки зрения современных стандартов безопасности, добавили в компании.

В свою очередь, Signal (компания-разработчик принадлежит американской НКО Signal Technology Foundation) получил первую позицию рейтинга благодаря открытому коду, минимальному сбору метаданных и инновационной системе «запаздывающего шифрования», обеспечивающей защиту даже при компрометации ключей. В августе 2024 года Роскомнадзор ограничил доступ к Signal в связи с нарушениями, которые позволяют использовать приложение в злоумышленнических целях.

Второе место аналитики отдали французскому мессенджеру Olvid с уникальной архитектурой zero-trust, не требующей номер телефона или e-mail при регистрации. Третье место получил мессенджер Threema благодаря полному сквозному шифрованию и анонимной регистрации. Четвёртое место у децентрализованной платформы с открытым кодом Element (Matrix).

На пятом месте открытый анонимный мессенджер Session, созданный в Австралии, который ранее не входил в рейтинг. Для защиты в нём используется технология маршрутизации: сообщения проходят через несколько промежуточных серверов, каждый из которых «знает» только предыдущий и следующий узлы, но не весь маршрут (как в Tor). WhatsApp добавили в рейтинг благодаря протоколу Signal и шифрованию по умолчанию, но в связи с принадлежностью к Meta✴ были обнаружены возможные каналы утечки метаданных о пользователях.

Исследователи определили несколько тенденций на рынке защищенных коммуникаций, существующих в 2025 году. Во-первых, была отмечена деанонимизация стандартных платформ, поскольку мессенджеры стали чаще сотрудничать с правоохранительными органами, что привело к миграции пользователей на альтернативные сервисы. С другой стороны, эксперты отметили значительный рост ценности приватности среди пользователей.

Как сообщают в SafeTech Group, мошенники предпочитают использовать для своих схем самые популярные мессенджеры. Если речь идёт о мошеннических звонках от «службы безопасности банка», то чаще всего они применяют Viber и WhatsApp, а для других операций социальной инженерии — Telegram.

Согласно опросу, проведённому «МегаФоном» в апреле, россияне всё активнее используют искусственный интеллект (ИИ) в повседневной жизни. Две трети опрошенных сообщили, что могут запланировать с помощью ИИ проведение досуга, маршруты поездок или выбор фильма на вечер, однако лишь немногие выразили готовность поговорить с ИИ по душам.

Источник изображения: Igor Omilaev/unsplash.com

В рамках исследования, проведённого в десяти крупнейших городах России, было опрошено 3600 человек. Как оказалось, 79,1% респондентов взаимодействуют с ИИ в быту — через голосовых помощников, генеративные сервисы и рекомендательные платформы, чаще всего — для поиска информации (57,4 %), редактирования текстов (27 %) и обучения (20,1%).

Более двух третей участников опроса (68 %) регулярно используют ИИ для планирования досуга: выбирают фильмы, ищут интересные события и даже подбирают подарки. Почти каждый четвертый из опрошенных (24,1 %) руководствуется рекомендациями нейросетей в выборе кино и музыки, каждый пятый (20 %) — при составлении маршрутов и поиске отелей для поездок. 17,8 % ищут с помощью ИИ развлекательный видео-контент, 16,7 % узнают о концертах и выставках, 13,3 % респондентов иногда просто общаются с ботом, а 7,6 % опрошенных прибегают к помощи ИИ для составления сценария вечеринки.

Почти каждый второй респондент (44,4 %) регулярно производит обработку фото с помощью ИИ. Этому способствует не только стремление к эстетике, но и широкая доступность ИИ-инструментов. Многие (27,1 %) чувствуют себя увереннее, если для улучшения фото использовались ИИ-технологии, и охотнее делятся с друзьями такими кадрами. Например, возможности камеры смартфона Honor Magic 7 (на фото ниже) позволяют обеспечить качественную съёмку с ИИ-поддержкой: от суперзума 15–50x до портретного режима в стиле Harcourt, а также улучшения портретов и функций для съёмки на концертах.

ИИ теперь выступает не только в роли помощника в съёмке, но и фактически является соавтором творческого контента. 57,6% пользователей признались, что опубликованные ими в соцсетях материалы были созданы или отредактированы нейросетями — от текстов до фото.

ИИ также используется для эмоциональной поддержки. 28,1 % респондентов прибегают к его помощи для снижения тревожности и стресса, а 38 % он помогает проще справляться со скукой и одиночеством. Пользователи полагаются на ИИ не только при выборе того, что посмотреть и куда поехать, но и в более сложных вопросах ментального здоровья. Почти каждый пятый (19,6%) утверждает, что временами с ИИ даже проще общаться, чем с людьми, а 12,2 % респондентов обращаются к ИИ-психологам — временами или даже на постоянной основе.

Судя по результатам опроса, россияне больше готовы делегировать ИИ повседневные задачи, чем делиться своим внутренним миром. ИИ-алгоритмы воспринимаются пользователями как удобный инструмент, который помогает сориентироваться в рутине, но не способный заменить доверие, эмпатию и интуицию живого общения.

«Искусственный интеллект — одна из самых обсуждаемых сейчас функций в смартфонах. В прошлом году практически все крупные вендоры презентовали гаджеты либо обновления операционных систем, поддерживающие функции ИИ, — говорит директор дирекции по коммерции розницы «МегаФона» Эдуард Меришавян. — Как следствие, россияне начали активнее следить за возможностями таких смартфонов, и в 2024 году приобрели в нашей сети на 81 % больше устройств с ИИ, чем годом ранее. Мы видим, что эта тенденция сейчас усиливается, и интерес к устройствам с ИИ постоянно растёт».

Согласно новому исследованию Филипа Куриана (Philip Kurian), физика-теоретика и директора-основателя Лаборатории квантовой биологии (QBL) в Университете Говарда в Вашингтоне, округ Колумбия, опубликованному в научном журнале Science Advances, живые клетки могут обрабатывать информацию с помощью квантовых механизмов гораздо быстрее, чем классическая биохимическая сигнализация.

Источник изображения: The Quantum Insider

Как известно, квантовые вычислительные системы чувствительны к возмущениям и посторонним шумам, и чтобы их минимизировать, квантовые компьютеры должны функционировать при сверхнизких температурах. Принято считать, что только небольшие объекты, такие как атомы и другие частицы, обычно проявляют квантовые свойства. Биологические системы, наоборот, представляют собой враждебную среду для реализации квантовых вычислений: они имеют сравнительно высокую температуру и хаотичны. К тому же их основные компоненты, такие как клетки, являются громадными по сравнению с атомами.

Исследование Куриана ломает сложившиеся стереотипы. В прошлом году группа под руководством Куриана обнаружила «отчётливо квантовый эффект в белковых полимерах в водном растворе». Как отметил профессор Марко Петтини (Marco Pettini) из Университета Экс-Марсель и Центра теоретической физики CNRS (Франция), «экспериментальное подтверждение однофотонного сверхизлучения в повсеместной биологической архитектуре при тепловом равновесии открывает много новых направлений исследований в квантовой оптике, квантовой теории информации, физике конденсированных сред, космологии и биофизике».

Согласно исследованию, ключевой молекулой, обеспечивающей способность клетки к квантовой обработке информации, является триптофан. Это аминокислота, содержащаяся во многих белках, которая поглощает ультрафиолетовый свет и повторно излучает его на более длинной волне.

Крупные сети триптофана образуются в микротрубочках, амилоидных фибриллах, трансмембранных рецепторах, вирусных капсидах, ресничках, центриолях, нейронах и других клеточных комплексах. Подтверждение QBL квантового сверхизлучения в филаментах (внутриклеточное нитевидное образование) цитоскелета (клеточный каркас) имеет важное последствие: все эукариотические организмы (клетки которых содержат оформленное ядро) могут использовать эти квантовые сигналы для обработки информации.

Для расщепления пищи клетки, подвергающиеся аэробному дыханию, используют кислород и генерируют свободные радикалы, которые могут испускать разрушительные частицы ультрафиолетового излучения с высокой энергией. Триптофан может поглощать ультрафиолетовое излучение и повторно излучать его с меньшей энергией. И, как показало исследование QBL, очень крупные триптофановые сети делают этот процесс ещё более эффективным и надёжным благодаря мощным квантовым эффектам.

Сверхизлучение в филаментах цитоскелета происходит примерно за пикосекунду — миллиардную долю микросекунды. Эти триптофановые сети могут функционировать как квантовая волоконная оптика, которая позволяет эукариотическим клеткам обрабатывать информацию в миллиарды раз быстрее, чем при использовании только химических процессов.

Как отметили исследователи, аневральные организмы, включая бактерии, грибы и растения, которые составляют основную часть биомассы Земли, выполняют сложные вычисления. И поскольку они появились на планете гораздо раньше животных, именно они выполняют подавляющее большинство вычислений на основе углерода на Земле.

Работа Куриана привлекла внимание разработчиков квантовых вычислений, поскольку реализация квантовых эффектов в «шумной» среде позволяет сделать квантовую информационную технологию более устойчивой.

Также результаты исследования прокомментировал квантовый физик Сет Ллойд (Seth Lloyd), профессор машиностроения в Массачусетском технологическом институте. «Это служит напоминанием, что вычисления, выполняемые живыми системами, намного мощнее, чем вычисления, выполняемые искусственными», — отметил он.

Ещё три года назад заявления о признаках сознания у ИИ воспринимались в индустрии высоких технологий как повод для насмешек и даже увольнения. Сегодня стартап Anthropic и исследователи Google DeepMind открыто обсуждают возможность появления сознания у ИИ, что отражает стремительное развитие технологий и глубокий сдвиг в научной парадигме.

Источник изображения: Steve Johnson / Unsplash

Anthropic, разработчик ИИ-модели Claude, объявил о создании новой исследовательской инициативы, посвящённой изучению возможности возникновения сознания у ИИ. Компания планирует исследовать, могут ли ИИ-модели в будущем испытывать субъективные переживания, формировать предпочтения или испытывать страдания. Ситуация резко контрастирует с событиями 2022 года, когда старший программный инженер из Google Блейк Лемойн (Blake Lemoine) был уволен после заявлений о сознательности ИИ-чат-бота LaMDA. Лемойн утверждал, что ИИ боялся отключения и идентифицировал себя как личность. В ответ Google назвал эти утверждения «совершенно необоснованными», а обсуждение темы сознания в ИИ-сообществе быстро сошло на нет.

В отличие от случая с Лемойном, Anthropic не утверждает, что ИИ-модель Claude обладает сознанием. Компания намерена выяснить, может ли в будущем возникнуть подобное явление. Кайл Фиш (Kyle Fish), специалист по согласованию ИИ и ценностей человека, подчеркнул, что сегодня нельзя безответственно полагать, будто ответ на вопрос о сознательности ИИ-моделей будет всегда отрицательным. По оценке исследователей Anthropic, вероятность сознательности у Claude 3.7 составляет от 0,15 % до 15 %.

Источник изображения: Alex Shuper / Unsplash

Anthropic изучает, проявляет ли Claude 3.7 предпочтения или отвращение к определённым заданиям. Также компания тестирует механизмы отказа, которые позволяли бы ИИ-модели избегать нежелательных задач. Генеральный директор Anthropic Дарио Амодей (Dario Amodei) ранее выдвинул идею внедрения кнопки «Я бросаю эту работу» (англ. — I quit this job) для будущих ИИ-систем. Такая мера необходима не из-за признания сознательности, а для выявления паттернов отказов, которые могут сигнализировать о дискомфорте у ИИ.

В Google DeepMind ведущий научный сотрудник Мюррей Шэнахэн (Murray Shanahan) предложил переосмыслить само понятие сознания применительно к ИИ. В подкасте, опубликованном в четверг, он заявил, что, возможно, потребуется изменить привычную лексику, описывающую сознание, чтобы она могла объяснить поведение ИИ-систем. Шэнахэн отметил, что хотя мы не можем находиться в общем мире с ИИ, как это происходит с собакой или осьминогом, это не означает, что внутренние процессы полностью отсутствуют. Google даже разместила вакансию исследователя для проекта «post-AGI», в обязанности которого входило бы изучение машинного сознания.

Тем не менее, не все специалисты уверены в реальности появления сознания у ИИ. Джаред Каплан (Jared Kaplan), главный научный сотрудник Anthropic, заявил в интервью изданию The New York Times, что современные ИИ-модели легко обучаются имитировать сознательность, даже если ею не обладают. Он подчеркнул, что тестирование сознательности ИИ-моделей крайне сложно именно из-за их высокой способности к имитации.

Критические оценки звучат и со стороны когнитивных учёных. Гэри Маркус (Gary Marcus) в интервью изданию Business Insider отметил, что акцент на теме сознания больше служит маркетинговым целям, чем научным. Он саркастически сравнил идею наделения правами ИИ-моделей с возможностью признания прав за калькуляторами и электронными таблицами, которые, в отличие от ИИ, не выдумывают информацию.

Новое исследование ETH Zurich и INSAIT показало, что современные ИИ-модели, имитирующие рассуждение и уверенно решающие стандартные математические задачи, практически не способны формулировать полные доказательства уровня Математической олимпиады США 2025 года (USAMO). Эти результаты ставят под сомнение возможность глубокого математического рассуждения у современных ИИ-моделей.

Источник изображения: Imkara Visual / Unsplash

В марте 2025 года исследовательская группа из Швейцарской высшей технической школы Цюриха (ETH Zurich) и Института компьютерных наук, искусственного интеллекта и технологий (INSAIT) при Софийском университете, возглавляемая Иво Петровым (Ivo Petrov) и Мартином Вечевым (Martin Vechev), опубликовала препринт научной статьи под названием «Proof or Bluff? Evaluating LLMs on 2025 USA Math Olympiad» (рус. — Доказательство или блеф? Оценка больших языковых моделей на Математической олимпиаде США 2025 года). Работа направлена на оценку способности больших языковых моделей (LLMs), имитирующих рассуждение, генерировать полные математические доказательства на олимпиадных задачах.

Для анализа были использованы шесть задач с USAMO 2025 года, организованного Математической ассоциацией Америки. ИИ-модели тестировались сразу после публикации заданий для минимизации риска утечки данных в обучающие выборки. Средняя результативность по всем ИИ-моделям при генерации полных доказательств составила менее 5 % от максимально возможных баллов. Системы оценивались по шкале от 0 до 7 баллов за задачу с учётом частичных зачётов, выставляемых экспертами. Лишь одна модель — Gemini 2.5 Pro компании Google — показала заметно лучший результат, набрав 10,1 балла из 42 возможных, что эквивалентно примерно 24 %. Остальные модели существенно отставали: DeepSeek R1 и Grok 3 получили по 2,0 балла, Gemini Flash Thinking — 1,8 балла, Claude 3.7 Sonnet — 1,5 балла, Qwen QwQ и OpenAI o1-pro — по 1,2 балла. ИИ-модель o3-mini-high компании OpenAI набрала всего 0,9 балла. Из почти 200 сгенерированных решений ни одно не было оценено на максимальный балл.

Исследование подчёркивает фундаментальное различие между решением задач и построением математических доказательств. Стандартные задачи, такие как вычисление значения выражения или нахождение переменной, требуют лишь конечного правильного ответа. В отличие от них, доказательства требуют последовательной логической аргументации, объясняющей истинность утверждения для всех возможных случаев. Это качественное различие делает задачи уровня USAMO значительно более требовательными к глубине рассуждения.

Скриншот задачи №1 USAMO 2025 года и её решения на сайте AoPSOnline. Источник изображения: AoPSOnline

Авторы исследования выявили характерные модели ошибок в работе ИИ. Одной из них стала неспособность поддерживать корректные логические связи на протяжении всей цепочки вывода. На примере задачи №5 USAMO 2025 года ИИ-модели должны были найти все натуральные значения k, при которых определённая сумма биномиальных коэффициентов в степени k остаётся целым числом при любом положительном n. Модель Qwen QwQ допустила грубую ошибку, исключив возможные нецелые значения, разрешённые условиями задачи, что привело к неправильному окончательному выводу, несмотря на правильное определение условий на промежуточных этапах.

Характерной особенностью поведения моделей стало то, что даже в случае серьёзных логических ошибок они формулировали свои решения в утвердительной форме, без каких-либо признаков сомнения или указаний на возможные противоречия. Это свойство имитации рассуждения указывает на отсутствие у ИИ-моделей механизмов внутренней самопроверки и коррекции вывода.

Авторы отметили также влияние особенностей обучения на качество решений. Тестируемые ИИ-модели демонстрировали артефакты оптимизационных стратегий, применяемых при подготовке к стандартным бенчмаркам: например, принудительное форматирование ответов с использованием команды \boxed{}, предназначенное для удобства автоматизированной проверки. Эти шаблонные подходы приводили к ошибкам в контексте задач, где требовалось развёрнутое доказательство, а не только числовой ответ.

Показатели точности ИИ-моделей на каждой задаче USAMO 2025 года. Источник изображения: MathArena

Несмотря на выявленные ограничения, внедрение методов цепочки размышлений и имитации рассуждения положительно сказались на формировании промежуточных логических шагов в процессе вывода ИИ-моделей. Механизм масштабирования вычислений на этапе вывода позволяет ИИ строить более связные локальные рассуждения. Однако фундаментальная проблема остаётся: современные большие языковые модели (LLM) на архитектуре «Трансформер» (Transformer) продолжают работать как системы распознавания паттернов, а не как самостоятельные системы концептуального рассуждения.

Более высокие результаты модели Gemini 2.5 Pro свидетельствуют о потенциальной возможности сокращения разрыва между симулированным и реальным рассуждением в будущем. Однако для достижения качественного прогресса необходимо обучение ИИ-моделей более глубоким многомерным связям в латентном пространстве и освоение принципов построения новых логических структур, а не только копирование существующих шаблонов из обучающих выборок.

Согласно новому исследованию компании Honor, большинство россиян активно используют искусственный интеллект (ИИ) в рабочей среде, считая его эффективным инструментом для повышения продуктивности. Вместе с тем отношение к ИИ по-прежнему неоднозначное, отметили исследователи: многие предпочитают не афишировать его использование, а часть респондентов выразила обеспокоенность по поводу защиты персональных данных.

81,5 % участников опроса выразили готовность делегировать ИИ стрессовые задачи или прибегать к его помощи в качестве советника — например, при общении с проблемными клиентами, подготовке к собеседованиям, обучении сотрудников или онлайн-знакомствах. 56,6 % уже использовали ИИ в работе, причём для 9,6 % это стало ежедневной практикой.

Половина опрошенных (50,7 %) в этом году используют ИИ значительно чаще, чем год назад. 19,7 % респондентов сообщили, что ИИ помог им увеличить доход или найти дополнительный заработок — почти в два раза больше, чем годом ранее, согласно исследованию Honor за 2024 год. 41 % опрошенных считает, что ИИ делает рабочую среду более комфортной, а 18,2 % — что он помогает снижать стресс и справляться с выгоранием. Вместе с тем почти половина участников опроса (41,7 %) уверена, что ИИ никогда не сможет полностью обходиться без участия человека.

Как при использовании компьютера, так и смартфона пользователи прибегают к помощи ИИ для решения схожих задач: ускорения рабочих процессов (43,2 % респондентов), компенсации нехватки навыков — от креативного мышления до знания языков (40,5 %), автоматизации рутинных задач, включая отчётность (32,4 %), и распределения большого объёма работы (32,2 %).

Участники опроса отмечают позитивные изменения, связанные с применением ИИ: 30,2 % тратят меньше времени на работу, 20,8 % получают от неё больше удовольствия, 21 % принимают более креативные решения, 25,9 % довольны качеством помощи ИИ, у 18,1 % снизилось количество ошибок в результатах.

Благодаря популярности и эффективности ИИ 55 % опрошенных готовы доплачивать за соответствующие функции в смартфоне, хотя 36 % признались в нехватке времени, чтобы лучше разобраться в возможностях ИИ и использовать его более эффективно. Помочь в этом могут устройства с понятным и доступным интерфейсом — такие, как смартфон Honor Magic 7, поставляемый с набором ИИ-инструментов для повышения продуктивности. Среди них: интеллектуальный ассистент в приложении «Заметки», ИИ-переводчик, ИИ-ластик, ИИ-силуэт для работы с изображениями, позволяющий выделять объекты без ручной обводки, ИИ-апскейл для улучшения качества старых фото и ИИ-расширение для кадрирования. Всё это помогает экономить время при подготовке рабочих материалов.

Исследование показывает, что отношение к использованию ИИ остаётся противоречивым. 21 % опрошенных ни в коем случае не признались бы руководству в использовании ИИ на работе, а 6,4 % чувствуют неловкость, когда их хвалят за результат, достигнутый с его помощью. Следует отметить, что не все руководители поддерживают применение подобных инструментов: 11,1 % считают использование ИИ признаком профессиональной деградации, поскольку, по их мнению, сотрудник должен думать самостоятельно.

Результаты исследования подтверждают, что граница между участием человека и возможностями ИИ становится всё менее очевидной. «Люди хотят, чтобы технологии помогали им в работе и жизни, но при этом не отнимали право на последнее слово и контроль. Будущее искусственного интеллекта в России — это не замена людей, а расширение человеческих возможностей, открывающее новые перспективы в профессии и повседневности», — отмечается в исследовании компании Honor.

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли утверждают, что открыли новый цвет, который невозможно увидеть в обычных условиях. С помощью лазера они стимулировали отдельные клетки сетчатки глаза, в результате чего участники эксперимента увидели оттенок, выходящий за пределы естественного восприятия человеческого зрения. Об этом рассказала The Guardian.

Источник изображения: Austin Roorda / theguardian.com

Новый цвет получил название olo. По словам учёных, его можно описать как сине-зеленый, но это не передаёт всей насыщенности и необычности ощущений. «Мы предполагали, что это будет беспрецедентный цветовой сигнал, но не знали, как мозг его интерпретирует, — сказал один из исследователей, инженер Рен Энг (Ren Ng). — Это оказался потрясающий и невероятно насыщенный оттенок».

Чтобы хотя бы приблизительно показать olo, исследователи опубликовали изображение бирюзового квадрата, но подчеркнули, что настоящий цвет можно увидеть только при прямом воздействии лазера на сетчатку. «Невозможно передать этот цвет на мониторе и то, что мы видим, — это лишь подобие настоящего olo», — объясняет Остин Роорда (Austin Roorda), специалист по зрению. Квадрат такого цвета они представили:

Источник изображения: theguardian.com

Человеческий глаз различает цвета благодаря трём типам колбочек в сетчатке, которые реагируют на длинные (L), средние (M) и короткие (S) волны света. В природе свет всегда смешанный, поэтому колбочки активируются одновременно. Однако учёные смогли избирательно стимулировать только M-колбочки, что и привело к появлению olo — цвета, который в обычных условиях увидеть невозможно. Интересно, что название olo происходит от двоичного числа 010, указывающего именно на то, что из колбочек L, M и S включены только колбочки M.

Эксперимент, результаты которого опубликованы в Science Advances, вызвал споры среди специалистов. Например, Джон Барбур (John Barbur), исследователь зрения из Лондонского университета, считает, что olo — вовсе не новый цвет, а просто более насыщенный зелёный оттенок. По его мнению, работа имеет «ограниченную ценность».

Однако исследователи из Беркли уверены, что их метод, названный Oz Vision, — в честь Изумрудного города из книг Фрэнка Баума (Frank Baum), — поможет лучше понять, как мозг обрабатывает зрительную информацию и в будущем эта технология может быть полезна для изучения дальтонизма и заболеваний сетчатки.

Смогут ли обычные люди увидеть olo? Пока нет. «Это фундаментальная наука, — пояснил Энг. — Мы не сможем воспроизвести этот цвет на смартфонах или телевизорах в ближайшее время. Даже технология VR здесь бессильна». Мозг человека сможет распознать этот цвет только в лабораторных условиях, но в будущем это открытие, возможно, изменит наши представления о зрении и восприятии мира.