💡 Знаете ли вы, что в 1950-е годы появился первый «универсальный решатель проблем»?

Ещё до появления самого термина искусственный интеллект учёные пытались создать программу, которая могла бы решать задачи так же, как человек. Так в 1955 году исследователи Герберт Саймон и Алан Ньюэлл разработали программу Logic Theorist — одну из первых систем, способных рассуждать и доказывать логические теоремы.

Она успешно доказала 38 из 52 теорем из знаменитой книги Principia Mathematica Бертрана Рассела и Альфреда Уайтхеда, а некоторые доказательства оказались даже короче и элегантнее оригинальных.

⚙️ Как работала программа

Logic Theorist использовала символы, правила логики и эвристики. Программа начинала с формулировки теоремы и шаг за шагом строила цепочку рассуждений, пока не приходила к аксиоме или уже известному доказательству.

🚀 General Problem Solver

После успеха Logic Theorist учёные решили пойти дальше и создали программу General Problem Solver (GPS) — «универсальный решатель проблем». Идея была амбициозной: создать систему, которая сможет анализировать любую задачу и находить путь к решению.

GPS работал через анализ различий между текущим состоянием и целью. Он определял, какие действия могут уменьшить это различие, создавал подзадачи и искал последовательность шагов, ведущую к результату.

🔍 Почему система не стала универсальной?

С задачами по шахматам или, например, загадкой про кувшины с водой универсальный решатель справлялся, а вот с реальным миром, анализировать который было интереснее всего, не мог. Поиск решения занимал слишком много времени, и система «терялась» в огромном пространстве вариантов.

Зато из этих идей выросли целые когнитивные архитектуры и подходы к созданию ИИ — например, Soar, ACT-R, EPIC и другие.

Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro

📰Дайджест новостей в сфере ИИ и науки: собрали главные инфоповоды недели

Что интересного произошло в мире науки и технологий за эту неделю? Американские астронавты отправились на Луну, археологи обнаружили самые древние игральные кости, а в России будут искать алмазы и борщевик с помощью ИИ. Собрали все самое важное в свежем дайджесте ⬇️

🇷🇺 В России:

Роснедра применяет машинное обучение для геологического моделирования

Разработчики из «Школы анализа данных» Яндекса запустили ИИ-сервис для выявления на спутниковых фото зарослей борщевик

В МГУ им. М.В. Ломоносова применили ИИ для анализа белков и выявления молекул, которые управляют работой генома человека

Компания Алмазы Анабара (входит в АЛРОСА) и Лаборатория искусственного интеллекта Республики Саха запустили проект по поиску особо крупных алмазов с применением компьютерного зрения

🌍 В мире:

Вышла SAM 3.1 — одна из самых сильных open-source моделей для компьютерного зрения

Alibaba представила ИИ-модель Qwen3.6-Plus для рассуждений и агентных задач

Google выпустили Gemma 4 – новое поколение моделей с открытыми весами

Zai выпустила GLM-5V-Turbo: мультимодальную кодинг-модель

🔍 Наука:

Археологи обнаружили самые древние игральные кости возрастом 12 тысяч лет

Исследователи из Техниона впервые смогли измерить длительность сверхбыстрых квантовых световых импульсов

Стартовала миссия «Артемида-2» — первый за более чем 50 лет пилотируемый полет людей к Луне. Астронавты могут достичь самой дальней точки от Земли в истории

Ученые из России, Израиля и Китая создали метод формирования наноструктур с помощью «закрученных» лазерных лучей. Такие частицы можно использовать, например, при разработке лекарственных препаратов

Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro

LLM-агенты и планирование: разбираем основные вызовы с экспертами

В эту среду пройдет уже шестой открытый научный семинар. Эксперты DSCS.pro расскажут, что такое планирование в контексте LLM, как оно реализуется и с какими вызовами сегодня сталкиваются специалисты.

❗️Формат: онлайн или очно в СПб ФИЦ РАН

🎓 Тема семинара:
«LLM-агенты и планирование: текущее состояние и ключевые вызовы»

🎙 Спикер — Артём Андреевич Вяткин, младший научный сотрудник Лаборатории прикладного искусственного интеллекта СПб ФИЦ РАН

💡 Что обсудим?
➖ что понимается под планированием в контексте LLM?
➖ как реализуется планирование?
➖ какие существуют подходы к тестированию?
➖ в чем основные проблемы и вызовы?

📆 Среда, 8 апреля, 18:00–19:00
📍 СПб ФИЦ РАН, аудитория 401
(для прохода в здание напишите до 13:00, 08.04: @groptos)
🔗 Ссылка на подключение

Будем рады видеть всех на нашем семинаре! 🔥

🤖 Американский стартап ищет «ИИ-задиру». Сотрудник должен испытывать терпение крупнейших чат-ботов за $800 в день

Высокооплачиваемую должность на фуллтайм предлагает калифорнийский стартап Memvid. Успешный кандидат будет выявлять несоответствия в работе чат-бота, когда он забывает контекст, приукрашивает или врет.

Диплом по информатике или специальные навыки в области ИИ не требуются. Достаточно «обширного личного опыта разочарования в технологиях» и немного терпения, чтобы раз за разом повторять одни и те же вопросы.

📌 В обязанности входит:

✅ участвовать в разговорах с чат-ботами на базе ИИ на различных платформах;
✅ проверять их память, прося вспомнить предыдущий контекст;
✅ документировать каждую неудачу или циклический разговор;
✅ давать неподдельную, честную реакцию: чем больше разочарования, тем лучше;
✅ записывать видео для рекламных целей.

Генеральный директор Memvid Мохамед Омар рассказал Business Insider, что компания хочет таким образом подчеркнуть устойчивую проблему потери контекста у чат-ботов.

📈 Со временем проблема только усугубляется. Рецензируемое исследование, представленное на конференции ICLR в 2025 году, показало: даже ведущие коммерческие ИИ-системы теряют от 30% до 60% точности, когда им нужно удерживать факты в длительном диалоге.

Корень проблемы, считают исследователи и аналитики, в том, что компании поспешили подключить ИИ-системы к огромным массивам данных. Когда таким системам поручают серьезные задачи, цена ошибки становится слишком высока.

Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro

🎓 Не пропустите: научный семинар «LLM-агенты и планирование» уже сегодня!

Встречаемся в 18:00 в СПб ФИЦ РАН, аудитория 401
Для прохода в здание напишите @groptos до 13:00

🔗 Подключиться можно по ссылке, будем рады вас видеть!

🤖 Обзор новинок в мире ИИ за неделю

Что объединяет руководителей, топ-менеджеров и сотрудников бигтехов? Они уже читают нашу подробку техно-новостей! Не отставайте и вы ⬇️

⭐️ LLM-Агенты

➖ Sakana AI анонсировал первый B2B-продукт — систему глубокого рассуждения Sakana Marlin
➖ AutoClaw от Z.ai (создатели GLM) — локальный ИИ-агент для многошаговых задач без интернета и API-ключей
➖ Sage внедряет многоуровневую память с выборочным ретривалом для повышения эффективности AI-агента.

⭐️ Новые GenAI модели

➖ Google выпустила LLM Gemma 4 с мультимодальностью и большим контекстом (+ artificial analysis выложили своё независимое тестирование)
➖ Microsoft представила три новые модели MAI для синтеза речи и изображений с высокой точностью и доступной ценой
➖ Alibaba выпустила Qwen 3.6-Plus с миллионным контекстом и улучшенным агентным кодингом
➖ MWS AI представила мультимодальную модель Cotype Light 3 с 9 млрд параметров для корпоративных ИИ-агентов
➖ Вышли занятные крошечные модельки: LFM2.5-350M — модель на 350 млн параметров от Liquid AI, а
PrismML представила открытое семейство 1-битных моделей Bonsai

⭐️ Практические исследования

➖ Anthropic прекратил покрывать использование подписки Claude в сторонних сервисах, включая OpenClaw
➖ Произошла утечка исходного кода Claude Code от Anthropic (а на его базе уже сделали полноценный опенсорсный инструмент OpenClaude)
➖ Softr — это no-code платформа для быстрого создания бизнес-приложений без программирования
➖ Pretext — верстка без CSS с 500x ускорением для динамичных интерфейсов агентов
➖ GrandCode на базе Qwen выиграла три подряд раунда Codeforces, став первой ИИ-системой, занявшей первое место в спортивном программировании

⭐️ Теоретические исследования

➖ Meta-Harness — система, которая автономно переписывает инфраструктуру вокруг языковых моделей, используя полный доступ к логам для оптимизации управления памятью и промптов.

⭐️ Бизнес

➖ OpenAI привлекла $122 млрд для дата-центров
➖ Oracle увольняет тысячи сотрудников из-за затрат на ИИ-инфраструктуру
➖ GEO аналитик с KimiClaw: вышла новая статья про то, как во ВкусВилл сделали Claw помощника для анализа выдачи в поиске для ИИ-агента

Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro

🔍 А вы уже пробовали визуализировать алгоритмы?

Онлайн-сервис Algorithm Visualizer поможет пошагово разобрать все элементы кода и понять, как работают десятки алгоритмов на JavaScript, Java и C++.

На сервисе можно наблюдать, как алгоритмы сортировки, обхода графов и поиска данных функционируют шаг за шагом. Все сопровождается наглядной анимацией, а входные данные можно менять прямо в процессе.

➡️ Попробовать можно тут

📰Дайджест новостей в сфере ИИ и науки: собрали главные инфоповоды недели

Астрономы впервые нашли пару чёрных дыр, ученые смогли понять дыхательную систему рептилий, а ИИ научился распознавать поведение крыс и предсказывать старение клеток. Что еще произошло в мире науки и технологий за эту неделю — читайте в свежем дайджесте ⬇️

🇷🇺 В России:

В МГУ им. М.В. Ломоносова создали мультимодальный фреймворк HL-EAI для исследования эмоционального взаимодействия человека и алгоритма. Фреймворк поможет определить влияние эмоций на совместное принятие решений и на поведение ИИ.

В Университете «Сириус» обучили нейросеть распознавать и анализировать поведение крыс с генетическими нарушениями работы мозга. Метод применяется для тестирования потенциала различных препаратов.

На МКС нейросеть впервые распознает речь космонавтов. Экипаж применил GigaChat автономно от наземных серверов для протоколирования сеансов связи, подготовки сообщений для Земли и формирования отчетов.

🌍 В мире:

Anthropic запустила публичную бету Claude Managed Agents — сервиса, который берет на себя всю инфраструктуру для работы AI-агентов в продакшене.

Исследователи Gladstone Institutes (США) разработали ИИ-модель MaxToki, которая предсказывает, как стареют клетки.

Милла Йовович стала вайб-кодером и представила собственный проект MemPalace — open-source систему долговременной памяти ИИ.

Anthropic представила новую языковую модель Claude Mythos Preview, которая продемонстрировала беспрецедентные способности в области кибербезопасности.

🔍 Наука:

Полярная экспедиция случайно наткнулась на неизвестный остров у берегов Антарктиды. Участок суши длиной 130 м, ранее считавшийся на картах неопределенной зоной опасности, был нанесен на карту экипажем немецкого исследовательского ледокола.

Астрономы впервые зафиксировали тесную пару сверхмассивных чёрных дыр в центре галактики Markarian 501. Благодаря открытию можно изучать слияние сверхмассивных чёрных дыр и проверять теоретические модели их эволюции.

Мумия возрастом 300 млн лет помогла ученым реконструировать самый древний пример дыхательной системы рептилий.

Древние микробы раскрыли тайну появления клеток, из которых мы состоим. В строматолитах впервые зафиксирован физический контакт между археей Асгарда и бактерией — именно так миллиарды лет назад могла зародиться сложная жизнь.

Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro

Университеты не будут прежними: как ИИ меняет образование?

🎓 87% студентов и 60% преподавателей уже используют искусственный интеллект в учебе и работе. Еще немного и в каждом учебном заведении появятся AI-тьюторы, цифровые ассистенты, а обучение будет выстраиваться по принципу AI-native, когда ИИ вшит в саму структуру образовательного процесса.

Об этом и многом другом вы узнаете на лекции Максима Викторовича Абрамова «ИИ-образование: как учить и учиться с помощью искусственного интеллекта?» в рамках ежегодного форума «Университет будущего 2026».

🔍 Что обсудим?

✅ как зарождалось цифровое образование?
✅ какие ИИ-продукты помогают студентам и преподавателям сегодня?
✅ по каким сценариям будет развиваться цифровое образование?
✅ что нужно для успешной трансформации образовательной сферы?

📆Дата: 16 апреля, с 14:30 до 15:30
📍Место: «Точка кипения – Санкт-Петербург», наб. реки Карповки, д.5 АК, этаж Н, зал Микеланджело
🔗Регистрация

Не пропустите — будет интересно! 🔥