Искусственный интеллект

Как рой агентов находит истину без главного? 2500 простых программных единиц достигают 100% консенсуса, используя только локальные сплетни!

Вы когда-нибудь задумывались, как стая птиц или муравьиная колония принимают коллективные решения без единого лидера?

В этом видео мы погрузимся в мир распределенных систем и смоделируем, как рой агентов, видящих только своих ближайших соседей, может решить задачу консенсуса. Мы откажемся от градиентных спусков и вместо этого применим принципы, вдохновленные нейрофизиологией — Обучение Хебба.

Вы этом выпуске:

• Механика "Роя": Как бинарные агенты (Черный/Белый) принимают решения, основываясь на взвешенном мнении соседей.

• Самообучение: Увидите, как агенты динамически меняют "доверие" (веса) к другим, усиливая связи с теми, кто прав, и игнорируя "шум".

• Фазовый переход: Наблюдайте в реальном времени, как хаос (51% консенсуса) превращается в абсолютный порядок (100%) через лавинообразный процесс.

• Устойчивость: Почему децентрализованные системы самоисцеляются и как они справляются с "дефектными" агентами, чего не всегда удается добиться в централизованных моделях.

Здесь не только теория — но и запуск симуляции на сетке 50x50, где мы проследим хронологию победы коллективного разума. Если вам интересно, как простые локальные правила порождают сложное, адаптивное и устойчивое поведение - смотрите видео.

Код модели можно посмотреть здесь
В том же каталоге текстовая затравка (spec.txt) для генерации кода анимации и сам сгенерированный код анимации.

Начал изучать вопрос и представляю вам способ получения годовой подписки ChatGPT Go, практически бесплатно.

Что нам понадобится?

1. IP Индии.

2. Зарегистрируйте аккаунт через Gmail или Outlook. Почтовые адреса с доменом .ru использовать нельзя. Я выбрал последний, так как не нужен номер телефона и можно сразу указать страну.

3. Инструкция ниже.

Если у вас есть возможность зайти через IP Индии, то супер. Если нет, то ищите возможность через пробные версии. У меня вышло 10 рублей за сутки. К сожалению, данная тема запрещена к обсуждению и я не могу расписать подробно процесс получения.

Считаем что вы уже под IP Индии.

Я буду делать в Opera.

Переходим в приватный режим, чтобы повысить наши шансы на успех (Ctrl+Shift+N).

Далее, регистрируем нашу почту.

https://login.live.com

Генерируем любое индийское имя. Вкладку не закрываем, пригодится:

https://namegenerators.com/ru/indian/

Переходим в ChatGPT:

https://chatgpt.com/

И нам сразу предлагают попробовать тариф GO.

Переходим по итогу к оформлению триальной версии.

Тут нам понадобится ввести данные карты.

Для этого используем генератор по ссылке ниже:

https://namso-gen.com/?tab=advance&network=random

Для оплаты понадобится тестовая карта. Сгенерируйте её на сайте

Используйте BIN 551827706 (остальные цифры подставятся автоматически).

Укажите любое имя на английском, имя и фамилию берём из генератора выше.

Реальный индийский адрес (можно взять тут):

https://www.bestrandoms.com/random-address-in-in?quantity=6

Вводим все данные и оформляем триал.

Проходим капчу и...

С первого раза не получилось и карту не приняло.

📌 Важно: Если вылезет ошибка — попробуйте сменить VPN, сгенерировать новую карту или выбрать другой адрес.

Вводим другой номер и повторяем процесс.

Карта принята и на почту прилетает письмо, что ChatGPT Go активирован на год.

Поздравляю — вы превосходный хакер!

У меня вышло на траты ровно 10 рублей, а ушлые торгаши уже продают на Авито подписку за 1300-1500 рублей.

Пользуясь случаем, не рекламирую свой телеграмм канал, а рекламирую серию своих постов по избавлению от подписок:

Unraid - свой медиа-сервер вместо подписок

Часть 1. Unraid для чайников, как альтернатива платным потоковым сервисам

Часть 2. Unraid. Собираем свой сервис аудиокниг вместо Литреса, Яндекс Книг и Строк

Часть 3. Unraid. Собираем свой сервис видеостриминга вместо Кинопоиска, Киона, Wink и т.д

Шли годы, а "проблемы" с роботами, для усмирения которых понадобилось бы как-то применять законы Азимова", всё не вставали ребром. Однако у Человечества время от времени возникали рецидивы ощущения, что ИИ (а может быть и сильный ИИ) уже близко.

Таков был период, когда начали появляться экспертные системы, а информационные технологии дошли до того, что появилась потребность и техническая возможность работать со знаниями в более-менее формализованной форме. Этот период, как я понимаю сейчас, был очередным ренессансом мысли о скором приходе и резком развитии Искусственного Интеллекта.

Но годы снова шли, компьютеры мощнели, о том, что нам всегда хватит 640кБ памяти вспоминали всё с большей издёвкой, а хайп на тему искусственного интеллекта по поводу каждого мало-мальски заметного технического прорыва был с каждым разом всё тише и скромнее. Вспоминается как в первый раз АйБиЭмовский суперкомпьютер обыграл Каспарова (тогдашнего чемпиона мира) в шахматы.

Я тогда был уже старшеклассником и сильно увлекался всем, что связано с компьютерами. И даже мне - едва освоившему в те годы Q-Basic и посматривающему на Pascal - было удивительно почему люди связывают эту сугубо узкую переборную, чуть ли не брутфорсную задачу с Интеллектом.

Потом, когда компьютер обыграл Ли Седоля в Го, искусственно интеллектуальный хайп уже слабо выглядывал из под уровня прочего техногенно-новостного шума, хотя, надо сказать, в этот раз уже было гораздо больше поводов как-то притянуть за уши разговоры об интеллекте. AlphaGo опирался уже в значительной степени на машинное обучение, а не на логику, комбинаторику и оптимизированные классические алгоритмы.

Это был 2016 год. Я уже 12 лет как после института работаю программистом. Все эти годы не сказать что ничего не происходило, но ярких каких-то событий, связанных с машинным обучением, в медийном поле не вспоминается. Ну то есть вот как мы на 4 (или каком там я не помню уже) курсе делали лабораторку с обучением небольшой нейросетки распознавать рукописные буквы, так ничего прям так уж сильно не менялось, чтоб аж до хайпа, до того, чтобы снова вспомнить Азимова с его законами. Фантасты, конечно, старались, там витало много интересных идей, но всё на уровне шума.

Да, я отлично помню, как появлялись зачатки механизмов распознавания голоса. Куда-то это потом делось, но я отчетливо помню как на кнопочных звонилках вполне можно было голосом выбрать из телефонной книжки контакт и позвонить не нажимая кнопок. Помню как купил на где-то развалах диск с подборкой софта для синтеза и распознавания речи. В частности там был и Dragon Dictation (или что-то в этом роде). Да, эта штука даже как-то поддерживала русский язык, но качеством распознавания разочаровывала, а корявый синтез резал уши даже на английском.

Думал ли я тогда, гадал ли, что спустя некоторое время у нас будет Алиса, так здорово говорящая и замечательно понимающая даже шепот? Я отчетливо помню как появился сервис Яндекса, способный по шаблону набуровить какой-то под пьяную лавочку похожий на нормальный текст, а по факту связный, но бессмысленный набор слов.

Если оглядываться в прошлое, то это уже был перегиб экспоненты развития технологии. С этого момента машинное обучение добивалось всё новых свершений. Болталки, изображающие трёп в чате, появились давно, но о прохождении ими теста Тьюринга говорили только в шутку, от неграмотности, или инфантильного энтузиазма.

И вот мы здесь. За какие-то пару лет у нас ценой каких-то чудовищных вычислительных затрат и усилий по подготовке датасетов были обучены первые по-настоящему большие модели (LLM). Они начали удивлять. Оказалось, что раздутый до неимоверных масштабов "Т9" способен оперировать с языковыми конструктами, а это, в свою очередь, оказалось похожим на рассуждения.

Наверно это не было сюрпризом абсолютно для всех, однако удивляться тут есть чему. Оказалось, что когнитивные задачи можно решать эдаким черным ящиком, обученным на эпических количествах текстов. Да, поначалу это было глючно и странно. Галлюцинации и неуправляемость удалось побеждать разными уловками от манипуляцией с обучающей выборкой до хитрых системных промптов и итерационной многослойной обработки (думание).

Надо ли говорить, что сейчас генеративные модели и всё вот это вот, что называют Искусственным Интеллектом не просто перегретый инвестициями мыльный пузырь, а вполне себе уже приносящая пользу в куче отраслей технология? Думаю не надо.

На наших глазах случился очередной технологический фазовый переход, который меняет ландшафт и прогнозируемое будущее нашей цивилизации.

Что дальше-то? А дальше огромный простор применения и развития новой технологии. Она даже новорождённая и сырая поражает небывалыми новыми доступными возможностями. Теперь, даже если предположить, что новых текстов для обучения человечеству взять уже не откуда, есть ещё необъятные просторы для развития.

Нейросети могут брать информацию для обучения напрямую из окружающего мира, как это всегда делали люди. Да, это будет требовать гигантских энергетических и материальных затрат на вычисления, а значит мы переработаем огромное количества песка в кремний для чипов. Посмотрите что творится с рынком видеокарт, памяти, и всего, что можно использовать для растущей новой индустрии. Но этот ящик Пандоры уже не закрыть.

Но не только экстенсивные пути есть для развития. Сейчас мы уже применяем графовые БД для поиска в пространстве понятий и смыслов. Может быть мы вспомним такой замечательный язык как Пролог, чтобы "протезировать" механизм обработки формальной логики для нейросетей. В конце концов генеративные модели в чатах и рассуждениях во всю используют написание скриптов для алгоритмических вычислений. В эту "игру" можно играть по всему фронту развития ИИ.

Если кому-то кажется, что мы "упёрлись" и начнётся стагнация, то готов спорить, что это не так.

Да... к сему это я всё. Мне тут напомнили в оригинальном посте про старый добрый Lisp, а он меня в голове лежит рядышком с ещё более недооценённым на мой взгляд языком для применения в контексте ИИ - Прологом.

Помяните моё слово, его ещё вспомнят не раз в контексте оптимизации логического вывода для LLM.

Ну а чтобы два раза не вставать, жахну тут футурологический прогноз на ближайшее будущее.

На дальнюю перспективу легко прогнозировать, всё равно никто не вспомнит и не припомнит, если ошибёшься. А вот на ближнюю...

Итак, побуду капитаном:

- Будет развиваться внеконтекстная память агентов. Всевозможные векторные БД - это только начало, уже есть графовые БД, которые хранят не просто куски текста, но целые взаимосвязи понятий. До сих пор мы в основном имели "знания", спрятанные в черном ящике весов и связей нейронной сети. Это, вроде бы, тот самый путь, которым пользуются люди в своей голове, но давайте вспомним самолёты. Они хоть чем-то и похожи на птиц, однако крыльями они не машут, зато летают очень быстро и таскают много груза. Также и здесь. Мы будем оставлять за "черным ящиком" нейросети базовые "мыслительные" функции, а информацию будем вытаскивать в формализованные структуры специализированных баз данных.

- Развитие когнитивных ассистентов. Мы уже начали и продолжим учить наших ассистентов держать в формализованном векторном контексте (см предыдущий пункт) кучу совершенно разной информации о личной (цифровой и не только) жизни. Наши ассистенты будут "знать" всё о нашем творчестве, об интересах, о вкусах, о закладках в браузере, о планах на лето или выходные, об анализах из поликлиники, о покупках, о наших автомобилях начиная от расходников до поломок и ТО, о наших бытовых вопросах от содержимого холодильника до коммунальных платежей... Многие настолько будут доверять своим ИИ-ассистентам, что будут хранить в их контексте все свои личные переписки. Это неизбежно приведёт к когнитивной аугументации, когда наши ИИ-ассистенты станут своеобразной частью нашего "Я", а мы будем на них сваливать всю когнитивную рутину, которую раньше делали самостоятельно своей биологической нейросетью. И среди этого будет много парадоксальных моментов: порой мы будем склонны отдавать нейросети даже "рутину" общения с родными и знакомыми, внешние "когнитивные протезы" в лице ИИ-ассистентов будут назначать встречи, обсуждать организационные вопросы, вежливо поддерживать так называемые "small talks". Зато наша биологическая нейросеть будет, зачастую, с упоением зависать в, казалось бы, рутинных, но таких дофаминовых гриндилках, как современные казуальные компьютерные игры.

Если кому ещё интересны прогнозы на ближайшее будущее, то пинайте, а то мне кажется я тут в своём графоманском угаре генерю своей биологической языковой моделью обременительно много букофф.

Может кому-то пригодится. Мне кажется,  проще купить платную подписку Gemini или какой-нибудь мультимодальной платформы вроде Kling AI или Leonardo AI, где есть Nano Banana, чем маяться с бесплатными аккаунтами. Первая продается что-то вроде тысячи-двух рублей на маркетплейсах вроде Ggsel, Playerok, Плати Маркет или даже на Яндекс.Маркет, Ozon и Вайлдберриз.

Сам пользуюсь Gemini (платно) и Google AI Studio (бесплатно).

Где использовать Nano Banana бесплатно:

1. gemini.google.com —  где-то 2–3 генерации в режиме «Думающий», затем откатывается на обычный, где доступно 30–70 простеньких картинок в день.

2. aistudio.google.com — по моим наблюдениям дает до 30 генераций в день. Есть жирный минус: нужно привязать зарубежную карту (деньги не списываются), как это сделать написал здесь

3. lmarena.ai - вроде безлимит, но у них тестовая форма генерации, то есть надо ввести промт, выбрать одну из двух картинок, а потом ты узнаешь какую из них сделала Nano Banana

4. felo.ai - 200 кредитов в день, после регистрации дают 300 (итого 500 на старте), одна картинка примерно полтинник кредитов

5. www.nano-banana.ai - 5 кредитов в день, на две картинки (не Pro версия)

6. nanobanana-pro.com/ru - 8 кредитов в день, на одну Pro и две обычные картинки

7. www.lovart.ai - 100 кредитов в день, 4 картинки

8. www.genspark.ai - 100 кредитов в день, 2-3 картинки

9. imageeditor.online - я так и не понял что по лимитам, но все работает

10. visualgpt.io - 25 кредитов, 2-3 картинки

И на десерт.

Тут прикольные подборки промтов, которые репостят в соцсети всего мира (часть из них, наверное, уже кто-то видел в телеграм-каналах):

• https://github.com/ZeroLu/awesome-nanobanana-pro

• https://github.com/YouMind-OpenLab/awesome-nano-banana-pro-prompts

• https://github.com/PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images

• https://docs.google.com/spreadsheets/d/1GAp_yaqAX9y_K8lnGQw9pe_BTpHZehoonaxi4whEQIE/edit

• https://github.com/songguoxs/gpt4o-image-prompts

Еще посмотрите мои подборки промтов с примерами:

• 1300+ промтов для Nano Banana 2

• 100 безумных способов, как использовать Nano Banana

• 65+ способов, как использовать Nano Banana в 2025 году

Гугловские гайды по Нанчику Бананчику (там есть прикольные примеры):

• https://blog.google/technology/ai/nano-banana-pro/

• https://blog.google/products/gemini/prompting-tips-nano-banana-pro/

• https://blog.google/technology/developers/gemini-3-pro-image-developers/

• https://blog.google/products/gemini/nano-banana-tips/

• https://blog.google/products/gemini/gemini-nano-banana-examples/

Другие мои подборки и гайды

• 1000+ нейросетей для создания контента в одной таблице

• 70 гайдов по монетизации нейросетей для простых смертных

• 100 гайдов по промпт-инжинирингу OpenAI, Google, Microsoft, Яндекса и т. д.

• 22 способа, как я использую нейросети в контент-маркетинге

• 80 промтов, которые проанализируют посты твоего телеграм-канала не хуже платного эксперта

***

Спасибо, что дочитали

Поставь сердечко и напиши в комментариях.

Присоединяйся к 15 000+ подписчиков в Бегин, где я делюсь опытом работы с нейросетями и выкладываю полезные подборки.

Когда люди слышат, что ИИ может забрать у них работа многие сразу вспоминают о безусловном доходе. Да, такая практика, она уже существует, когда государство выплачивает вам некую сумму просто так за то, что вы такой хороший есть. Ну и по сути это такое пособие, на которое можно жить , а не выживать. Но тогда возникает вопрос: а чем заняться? Да чем мы с вами будем заниматься? Ну, сами понимаете, человек без дела представляет особенную проблему, и лучше без дела человека не оставлять.

И здесь, мне кажется, что в ближайшем будущем мы увидим такое понятие, как профессиональный потребитель. Люди разделятся на потребителей и созидателей. Большая часть будет потреблять. По сути, это уже есть сегодня, но пока мы стыдливо стараемся не акцентировать на этом внимание. Например, человек, который целыми днями сидит в соцсетях, он вызывает скорее осуждение, мол, ты тупеешь под своего там этого смартфона.

Профессиональный потребитель будущего будет делать ровно то, что он делает сегодня. Он будет потреблять. Только теперь он станет получать за это ещё и деньги.

Платить за это будут крупные корпорации. Подобные попытки мы уже с вами видели. Не знаю, вспомните бум, например, таполок со всеми этими хомяками. Люди целыми днями тапали и тапали. По сути, они выполняли совершенно бессмысленные действия со своим телефоном в надежде получить доход. То же самое происходило и с другими криптостартапами.

Крупные корпорации вполне могут стать наравне с государством частью системы распределения безусловного дохода потребителям. Вам будут платить за просмотр рекламы, за то, что вы остаётесь в определённой экосистеме, например, Apple или Google. Вам будут платить за просмотр контента определённых авторов, а точнее за потребление определённой информации. Платить будут даже за ваш выбор, за то, что вы выбираете этот бренд или этот контент или эту реальность.

Представьте, что компании начнут конкурировать за вас как за профессионального потребителя. Вы сможете монетизировать своё внимание и своё время. Чем больше и активнее вы будете потреблять, тем больше вам будут платить. Фактически вы продаёте корпорациям своё внимание и свои предпочтения. И возникнет совершенно новая экономика, экономика внимания. И это вовсе не фантастика. Это логичное развитие того, что уже есть сегодня. Социальные сети уже сегодня превращают ваше внимание в деньги. Просто раньше деньги получали владельцы платформы, авторы, а теперь сможете получать их вы.

Люди перестанут стесняться своего бесконечного потребления, а наоборот, они будут этим гордиться. Я профессиональный потребитель Apple, и это будет звучать так же гордо, как сегодня я ведущий программист в Google. Появятся профессиональные потребители брендов одежды, автомобилей, сериалов, видеоигр. Эти люди будут формировать тренды, становиться инфлюнсерами и задавать тон по всему рынку.

Конечно, это вызовет массу вопросов, например, а где проходит грань между свободой, выборой, манипуляцией, сознанием? Если тебе платят за то, чтобы ты выбирал определённый бренд, остаётся ли вообще у тебя какая-то свобода? Не станет ли человек просто биологическим приложением к нейросети, которая постоянно занята бесконечным потреблением информации и развлечений?

Именно поэтому мир разделится. Одни будут счастливы в роли профессиональных потребителей, наслаждаясь бесконечным потоком контента и товаров. А другие, немногочисленные созидатели будут создавать миры, продукты и смыслы для тех, кто потребляет

Пишу о применении и влиянии искусственного интеллекта на бизнес и повседневную жизнь: https://t.me/+NimdslpY9WU0MDYy

Нейросети научились довольно прилично отрисовывать видео с таймлапсом стройки.

ТК Небоскрёбы