Aithor

Aithor

Пикабушник
Дата рождения: 21 октября
11К рейтинг 7 подписчиков 21 подписка 42 поста 7 в горячем
Награды:
За международные достижения 5 лет на Пикабу
1

Понимание логики ответов GPT

Как и любой интеллектуальный помощник, GPT лучше реагирует на четкие и детализированные запросы. Он не умеет «догадываться» о ваших намерениях так же, как человек, поэтому чем точнее формулировка, тем более релевантным будет ответ.

Ключевые принципы составления запросов:

Ясность – избегайте неопределенных формулировок. Вместо «Напиши что-нибудь про маркетинг» лучше сказать: «Создай текст на 300 слов о современных трендах в digital-маркетинге».

Структурированность – разбивайте сложные вопросы на несколько отдельных запросов. Например, «Объясни, как работает нейросеть, и приведи примеры применения в бизнесе» можно разделить на два:

1️ «Как работает нейросеть?»

2️ «Какие есть примеры применения нейросетей в бизнесе?»

Контекст – добавляйте детали, чтобы улучшить точность ответа. Например, вместо «Напиши пост для соцсетей» укажите: «Напиши неформальный пост для блога о пользе утренней медитации с тремя ключевыми советами.»

Форматы запросов и когда их использовать

В зависимости от вашей цели, запросы могут иметь разные форматы. Понимание их особенностей поможет вам добиваться более точных ответов.

Вопросы – подходят, когда вам нужна конкретная информация.

  • «Какие лучшие книги по искусственному интеллекту?»

  • «Как настроить рекламу в Яндекс.Директ?»

Инструкции – используются для выполнения задач.

  • «Напиши деловое письмо клиенту о задержке поставки.»

  • «Создай пошаговую инструкцию по установке Python.»

Примеры и уточнения – помогают задать нужный стиль и тон.

  • «Напиши мотивационный текст для поста в стиле Радислава Гандапаса.»

  • «Сформулируй деловой e-mail так же, как в этом примере: [текст].»

Роль и стиль ответа – полезны для имитации эксперта.

  • «Представь, что ты маркетолог, и предложи стратегию продвижения стартапа.»

  • «Объясни концепцию квантовой запутанности так, будто я школьник.»

Экспериментируя с этими форматами, вы сможете подстраивать стиль общения с GPT под конкретные задачи.

Улучшение запросов: итерационный подход

Эффективная работа с GPT — это динамический процесс, в котором важно анализировать ответы и корректировать запросы.

Как улучшать запросы?

  • Оцените первый ответ – он соответствует вашим ожиданиям?

  • Добавьте контекст – уточните, кому предназначен ответ, какие детали важны.

  • Переформулируйте запрос – попробуйте задать его по-другому.

  • Разбейте сложную задачу – упростите инструкцию на несколько шагов.

Пример улучшения запроса:

Плохой запрос: «Напиши текст про программирование.» (слишком общий)

Хороший запрос: «Напиши статью на 500 слов о том, как Python используется в разработке игр. Добавь примеры и плюсы языка.»

Этот итеративный подход помогает добиваться все более точных и полезных ответов.

Практическое упражнение: практика создания запросов

  • Попробуйте вспомнить недавнее взаимодействие с ИИ.

  • Определите запрос, который вы использовали.

  • Проанализируйте его — был ли он четким, содержал ли важные детали?

  • Перепишите его с учетом принципов, рассмотренных в этой главе.

  • Сравните ответы: стал ли результат точнее и полезнее?

Это упражнение поможет вам развить навык формулирования эффективных запросов и использовать GPT с максимальной пользой.

Вывод: искусство диалога с ИИ

Формулирование запросов — это ключевой навык при работе с GPT. От того, насколько четко и детально вы зададите вопрос, зависит качество полученного ответа.

  • Используйте ясные и точные формулировки

  • Разбивайте сложные задачи на несколько небольших запросов

  • Экспериментируйте с разными форматами запросов

  • Анализируйте ответы и корректируйте свои запросы

Освоив этот навык, вы превратите GPT в мощного интеллектуального помощника, который значительно упростит вашу работу, обучение и творчество.

Отрывок из книги: Искусственный интеллект для всех: Автоматизируй, твори, вдохновляйся. Практическое руководство.

Показать полностью
3

Построение уверенности в основах использования GPT

Освоение GPT начинается с простых шагов, которые помогут вам почувствовать себя уверенно в работе с этим инструментом. Не стоит сразу пытаться использовать его для сложных задач — начните с повседневных запросов, постепенно расширяя диапазон возможностей.

Первые шаги: простые задачи для знакомства с GPT

Чтобы привыкнуть к взаимодействию с GPT, попробуйте решить повседневные задачи, которые вам уже знакомы:

  • составление писем: напишите черновик письма и попросите GPT предложить улучшения — он может сделать стиль более формальным, добавить вежливые формулировки или исправить ошибки;

  • списки покупок: введите несколько позиций, и модель сгруппирует их по категориям, предложит дополнения или поможет рассчитать количество товаров;

  • поиск информации: спросите GPT, как приготовить любимое блюдо или какие книги порекомендовать для изучения определенной темы.

Эти действия помогут вам понять логику ответов и убедиться, что работать с ИИ легко и безопасно.

Расширяем границы: более сложные задачи

После того как вы освоите базовые функции, попробуйте применять GPT для более сложных задач:

  • Написание коротких статей или заметок. Попробуйте выбрать тему и попросите GPT предложить план статьи. Затем уточните, какие детали добавить, а какие убрать.

  • Создание идей для творческих проектов. Можете дать модели начальную мысль — персонажа, сюжетный поворот или тему, а затем попросить предложить возможное развитие истории.

  • Помощь в учебе или работе. Попросите GPT объяснить сложные понятия простыми словами, помочь с написанием кода или даже перевести текст на другой язык.

Постепенно усложняя запросы, вы увидите рост своей уверенности и освоите новые способы работы с ИИ.

Эксперименты: ключ к раскрытию потенциала GPT

Не бойтесь экспериментировать! Взаимодействие с ИИ не ограничивается стандартными вопросами — пробуйте разные стили общения, уточняйте запросы и смотрите, как меняется результат.

Изменение формулировки запроса. Одна и та же задача, сформулированная по-разному, может привести к разным результатам. Попробуйте запросы в виде вопроса, просьбы или инструкции.

Добавление контекста. Если GPT дает слишком общий ответ, попробуйте уточнить детали, например: «Напиши краткое деловое письмо для поставщика о задержке доставки» вместо «Напиши деловое письмо».

Задание тона и стиля. Можно попросить формальный или неформальный ответ, задать стиль общения («Ответь с юмором», «Напиши профессионально»).

Экспериментируя, вы сможете лучше понять, как работает GPT, и использовать его с максимальной эффективностью.

Улучшение взаимодействия: корректировка запросов

Если ответ GPT вас не устраивает, попробуйте его уточнить или переформулировать запрос:

  • добавьте больше деталей — например, укажите, для кого предназначен текст или какой стиль предпочтителен;

  • упростите формулировку — иногда более четкое описание запроса приводит к лучшему результату;

  • используйте пошаговый подход — разбейте сложную задачу на несколько небольших шагов.

Этот процесс похож на диалог с ассистентом: чем точнее запрос, тем более релевантный ответ вы получите.

Вывод: путь к уверенности и эффективности

Освоение GPT начинается с простых шагов, но по мере практики вы сможете использовать его как продвинутую технологию обработки текста для работы, творчества и обучения.

  • Начинайте с базовых задач, чтобы привыкнуть к интерфейсу.

  • Постепенно усложняйте запросы, используя его для работы и творчества.

  • Экспериментируйте с разными формулировками, чтобы находить оптимальные решения.

  • Анализируйте ответы и корректируйте запросы для лучшего результата.

Каждое взаимодействие с GPT делает вас увереннее в его использовании. Развивая этот навык, вы сможете применять ИИ более эффективно и креативно, превращая его в полноценного цифрового помощника!

Отрывок из книги: Искусственный интеллект для всех: Автоматизируй, твори, вдохновляйся. Практическое руководство.

Показать полностью
4

Разоблачение мифов и заблуждений об ИИ

Вокруг искусственного интеллекта сложилось множество мифов и стереотипов, часто подогреваемых фантастическими фильмами и слухами. Эти заблуждения формируют у людей неверное представление о возможностях ИИ, его угрозах и ограничениях. Разберёмся с самыми популярными мифами.

Миф 1: GPT — это разумная машина, способная мыслить как человек

Один из самых распространённых мифов — представление, что ИИ обладает сознанием, эмоциями и намерениями. В реальности GPT — это не разумное существо, а универсальный помощник для обработки текста. Он не имеет собственного понимания мира, не осознаёт себя и не может принимать самостоятельные решения.

Работа GPT основана на статистическом анализе текста: он предсказывает наиболее вероятные слова в ответ на запрос пользователя, опираясь на изученные примеры. Это создаёт иллюзию «мышления», но на самом деле модель просто следует паттернам языка, не имея собственного опыта или мнения.

Миф 2: ИИ уничтожит рабочие места

Часто можно услышать опасения, что ИИ полностью заменит людей во многих профессиях, вызвав массовую безработицу. В действительности технологии, такие как GPT, не заменяют людей, а помогают им справляться с задачами быстрее и эффективнее.

ИИ автоматизирует рутинные процессы, но не способен полноценно заменить креативность, стратегическое мышление и эмоциональный интеллект. Например, в медицине он помогает врачам анализировать данные, но не принимает решений о лечении. В бизнесе ИИ может автоматизировать поддержку клиентов, но не заменит творческий подход в маркетинге или управлении.

На самом деле ИИ создаёт новые рабочие места. Появляются профессии, связанные с разработкой, настройкой и этическим контролем алгоритмов. Люди, умеющие эффективно работать с ИИ, становятся более востребованными на рынке труда.

Миф 3: ИИ развивается самостоятельно и может выйти из-под контроля

Многие люди боятся, что однажды искусственный интеллект выйдет из-под контроля, станет «умнее» людей и начнёт принимать решения самостоятельно. Однако современные ИИ-системы, включая GPT, не способны обучаться без вмешательства человека.

Обучение модели происходит под контролем инженеров, а её знания ограничены историческими данными. Без дополнительного обучения и обновлений GPT не может самостоятельно совершенствоваться или выходить за пределы заложенных алгоритмов.

Миф 4: ИИ беспристрастен и всегда даёт объективные ответы

Некоторые считают, что ИИ — это чистая логика и математический анализ, поэтому его ответы всегда объективны. Однако на самом деле ИИ обучается на человеческих данных, которые могут содержать ошибки, стереотипы и предвзятость.

Если в обучающих текстах присутствовали какие-либо перекосы, модель может воспроизводить их в своих ответах. Это делает задачу разработчиков особенно важной: они должны отслеживать и корректировать возможные предвзятости, обеспечивая справедливость и точность системы.

Миф 5: GPT понимает людей так же, как собеседник в живом разговоре

Хотя GPT умеет поддерживать диалог, он не понимает смысл так, как это делает человек. Он анализирует только формальные признаки языка: слова, структуру предложений, частоту употребления фраз.

Например, если вы пошутите, модель может не распознать иронию или сарказм. Если запрос будет слишком размытым, GPT может дать общий ответ, не понимая истинного контекста.

Поэтому важно учитывать ограничения модели и правильно формулировать запросы, чтобы получать более точные и полезные результаты.

Этика и ответственность при использовании ИИ

По мере развития технологий вопросы этики становятся всё более значимыми.

Среди главных вызовов:

  • конфиденциальность данных: GPT обрабатывает запросы пользователей, и важно понимать, как именно используются эти данные. Компании должны обеспечивать прозрачность хранения и обработки информации;

  • контроль за предвзятостью: разработчики должны минимизировать влияние предвзятостей в обучающих данных, чтобы алгоритмы работали справедливо и без дискриминации;

  • ответственное использование: пользователи должны осознавать ограничения ИИ и критически оценивать его ответы, а не воспринимать их как абсолютную истину.

Вывод: ИИ — помощник, а не угроза

Разоблачая мифы, мы видим, что GPT — это инструмент, а не автономное существо с собственным разумом. Он не заменит людей, но может сделать их работу удобнее и эффективнее.

Те, кто научатся грамотно использовать ИИ, смогут извлечь из него максимум пользы. В следующих главах мы рассмотрим практические примеры, как применять GPT для решения задач в разных сферах жизни.

Отрывок из книги: Искусственный интеллект для всех: Автоматизируй, твори, вдохновляйся. Практическое руководство.

Показать полностью
4

Упрощенная обработка естественного языка1

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это основа, благодаря которой GPT и другие ИИ-модели понимают и генерируют текст. Она позволяет машинам анализировать и интерпретировать человеческий язык, помогая устранить разрыв между живым общением и машинной обработкой данных.

Основные компоненты NLP

Для эффективного взаимодействия с текстом NLP использует разные методы и технологии. Рассмотрим ключевые из них.

Токенизация — разбиение текста на части, а точнее разделение текста на отдельные слова, фразы или предложения (токены).

Пример: «Я люблю NLP!» → [«Я», «люблю», «NLP», «!»]

Почему это важно? Токенизация помогает системе анализировать структуру предложения и находить взаимосвязи между словами.

Анализ синтаксиса и семантики включает в себя:

синтаксический анализ проверяет грамматическую структуру предложений;

семантический анализ помогает понимать смысл слов и фраз в контексте.

Пример: «Кот сидит на подоконнике.»

Синтаксический разбор: [«Кот» (существительное), «сидит» (глагол), «на» (предлог), «подоконнике» (существительное)].

Семантический анализ: ИИ понимает, что «кот» — это животное, а «подоконник» — предмет мебели, и связывает их с общим смыслом фразы.

Анализ настроений — это определение эмоционального тона текста: позитивный, негативный или нейтральный.

Пример:

  • «Этот фильм был потрясающим!» → Позитив

  • «Мне не понравилось, это было скучно.» → Негатив

Где используется?

  • В маркетинге (анализ отзывов о товарах).

  • В соцсетях (определение тональности комментариев).

  • В службе поддержки (автоматическое определение жалоб).

Управление диалогами позволяет GPT поддерживать связные диалоги, запоминая контекст беседы.

Примеры:

  • «Какой сегодня курс доллара?»

  • «На 27 января курс доллара – 90 рублей.»

  • «А евро?»

  • «Курс евро – 98 рублей.» (ИИ понимает, что речь о курсе валют).

Почему это важно? Если бы GPT не учитывал контекст, он мог бы ответить: «Что такое евро?», что сделало бы диалог бессвязным.

Применение NLP в GPT

NLP помогает GPT решать сложные задачи, улучшая коммуникацию и автоматизируя рутинные процессы.

  • Чат-боты и виртуальные ассистенты автоматически отвечают на вопросы, анализируют запросы клиентов, помогают с оформлением заказов.

  • Автоматический перевод переводит тексты с сохранением контекста и смысла.

  • Генерация текстов помогает писать статьи, письма, резюме, рекламные тексты.

  • Распознавание голосовых команд используется в голосовых помощниках для управления устройствами.

Проблемы NLP и их решения

Хотя NLP развивается, некоторые сложности остаются.

Контекстуальная амфиболия (многозначность слов), слово «ключ» может означать как инструмент для отпирания замков, так и источник воды (родник): «Он нашёл старый ключ в лесу.» Неясно, идёт ли речь о металлическом предмете или природном источнике. ИИ, не имея дополнительного контекста, может интерпретировать слово неправильно.

Решение: учитывать контекст предыдущих слов в предложении.

Сложности с пониманием сарказма: «Отлично, опять дождь... (сарказм)»

Решение: использование тональных маркеров и анализа текста в контексте.

Непонимание культурных различий: Ирония, сленг, мемы могут быть сложны для ИИ.

Решение: постоянное обучение модели на актуальных данных.

Вывод: как NLP меняет общение с ИИ?

NLP делает GPT умнее, помогая ему генерировать осмысленные тексты, понимать контекст диалогов и анализировать человеческую речь.

По мере развития технологий обработка естественного языка станет ещё точнее, интуитивнее и полезнее, что откроет новые горизонты для взаимодействия человека и ИИ.

Отрывок из книги: Искусственный интеллект для всех: Автоматизируй, твори, вдохновляйся. Практическое руководство

Показать полностью
0

Сравнение языковых моделей ИИ

Современные языковые модели отличаются не только объемом обучающих данных, но и архитектурой, возможностями и сферой применения. Одни лучше работают с генерацией текста, другие – с анализом и пониманием контекста, а третьи оптимизированы для специфических задач вроде перевода или классификации данных. Разберем ключевые различия между популярными моделями ИИ и их применимость в различных сценариях.

Архитектура и принципы работы

Лидирующие языковые модели основаны на трансформерах, но их архитектура может значительно различаться.

  • GPT (Generative Pre-trained Transformer) – авторегрессионная модель[1], предсказывающая следующий токен на основе предыдущего контекста. Это делает ее отличным инструментом для генерации осмысленных текстов, но ограничивает в глубоком анализе.

  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – модель, анализирующая слова в контексте всего предложения, а не только предыдущих токенов. Это делает BERT незаменимым для задач понимания текста, таких как поиск информации и обработка естественного языка.

  • T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) – универсальная модель, работающая по принципу «текст в текст». Она может решать множество задач: от ответов на вопросы до генерации текста и перевода.

  • YandexGPT – российская разработка, адаптированная под специфику русского языка. Модель обучена на локальных текстах и учитывает особенности морфологии, синтаксиса и семантики.

Возможности и применение

Каждая модель ИИ разрабатывалась с учетом определенных задач.

  • GPT – мощный инструмент для написания статей, сценариев, ведения диалогов и креативных задач.

  • BERT – подходит для анализа текстов, поиска информации, чат-ботов и обработки естественного языка.

  • T5 – универсален, применяется для перевода, резюмирования[2], исправления грамматики и других преобразований текста.

  • YandexGPT – оптимизирован для русскоязычной аудитории, улучшен в генерации связных текстов и обработке сложных запросов.

Вывод: выбираем модель под задачу

Разные языковые модели ИИ имеют свои сильные и слабые стороны. GPT отлично справляется с генерацией текстов и диалогов, BERT – с анализом контекста, а T5 подходит для преобразования текста. YandexGPT, ориентированный на русскоязычных пользователей, учитывает особенности локального языка. Выбор модели зависит от целей: креатив, поиск, перевод или аналитика. Оптимальное использование ИИ – это не поиск универсального решения, а грамотное применение конкретных инструментов под конкретные задачи.

Отрывок из книги: Искусственный интеллект для всех: Автоматизируй, твори, вдохновляйся. Практическое руководство

Показать полностью
1

Как работает GPT и почему он вас понимает

Чтобы понять, почему GPT так хорошо воспринимает текст и генерирует осмысленные ответы, важно разобраться в технологиях, лежащих в его основе. В отличие от традиционных алгоритмов, работающих по заранее прописанным правилам, GPT использует современные нейросетевые методы, вдохновлённые механизмами человеческого мышления.

Трансформеры: революция в обработке текста

В основе GPT — архитектура трансформеров, которая произвела революцию в области обработки естественного языка. Её ключевым элементом является механизм внимания. Если классические алгоритмы анализировали текст последовательно, слово за словом, то трансформеры рассматривают сразу весь контекст, выявляя зависимости между разными частями предложения.

Представьте, что вы читаете книгу и сразу осознаёте её общий смысл, а не только последовательно обрабатываете каждую фразу. Такой подход позволяет GPT анализировать смысловые связи, делать текст более осмысленным и поддерживать сложные диалоги.

Нейронные сети: основа интеллекта GPT

Нейронные сети, на которых работает GPT, похожи на принципы работы человеческого мозга. Они состоят из слоёв узлов (нейронов), которые анализируют текст, выявляют закономерности и делают предсказания.

Во время обучения GPT анализирует миллиарды текстов: статьи, книги, диалоги. Это даёт ему богатый языковой опыт и способность понимать нюансы речи. Чем разнообразнее данные, тем лучше модель адаптируется к разным стилям общения — от деловой переписки до неформального общения.

Однако важно помнить: модель не обладает «знаниями» в привычном смысле. Она не понимает мир так, как человек, а лишь предсказывает наиболее вероятные последовательности слов на основе изученных данных.

Ограничения и вызовы

Несмотря на продвинутость, у GPT есть ограничения. Он может наследовать предвзятости, присутствующие в обучающих данных, а также иногда выдавать неточные или странные ответы. Это связано с тем, что он не проверяет информацию в реальном времени, а опирается на имеющийся опыт.

Другой вызов — неоднозначность языка. Если запрос слишком общий или двусмысленный, модель может дать расплывчатый ответ. Поэтому чем чётче и конкретнее формулируется вопрос, тем полезнее будет результат.

Масштабируемость GPT

GPT — это не просто чат-бот. Он используется в бизнесе, образовании, разработке программного обеспечения и других сферах. Его можно применять как в индивидуальных целях (для генерации текстов или идей), так и в корпоративных решениях, где требуется обработка большого объёма информации.

Важная особенность GPT — способность масштабироваться: он может работать на персональных устройствах или в облачных сервисах, обеспечивая высокую производительность даже при большом количестве пользователей.

Что даёт понимание механизмов работы GPT?

Знание принципов работы GPT помогает использовать его максимально эффективно. Осознавая его сильные и слабые стороны, можно формулировать запросы так, чтобы получать более точные и полезные ответы.

В следующих главах мы рассмотрим, как применять этот инструмент в реальных задачах: от написания текстов до решения профессиональных вопросов.

Вывод: как работает GPT, технологии и возможности

GPT основан на архитектуре трансформеров и нейронных сетях, что позволяет ему анализировать текст, выявлять смысловые связи и генерировать осмысленные ответы. Обученный на миллиардах текстов, GPT способен адаптироваться к разным стилям общения, но его ответы зависят от качества и разнообразия данных. Несмотря на ограничения, такие как предвзятость и неоднозначность языка, GPT широко применяется в бизнесе, образовании и других сферах. Понимание его работы помогает формулировать чёткие запросы и использовать его возможности максимально эффективно.

Отрывок из книги: Искусственный интеллект для всех: Автоматизируй, твори, вдохновляйся. Практическое руководство

Показать полностью
1

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ БЕЗ МИСТИКИ

Искусственный интеллект окружён множеством мифов и домыслов, которые часто делают его непонятным для большинства людей. Но на самом деле он вовсе не так загадочен, как может показаться. GPT создаёт впечатление, что общение с ним — это разговор с настоящим человеком. Но как он этого достигает?

GPT работает на основе модели, которая была обучена на огромных объёмах текстов. Представьте, что он как библиотекарь, который прочитал миллионы книг, запомнил структуры предложений, логику их построения и смысловое наполнение. Его задача — не просто ответить на вопрос, но и сделать это так, чтобы ответ звучал естественно, был полезным и понятным.

Как GPT понимает запросы

Всё начинается с обработки текста, который вы вводите. Эта система анализирует каждое слово, фразу и даже контекст, чтобы понять, что именно вы хотите. Например, если вы спрашиваете: «Как быстро приготовить ужин?», GPT понимает, что речь идёт о рецептах, времени приготовления и возможных ограничениях. Он не только ищет информацию, но и интерпретирует её с учётом вашего запроса.

Почему GPT кажется таким «умным»

GPT основан на языковой модели, которая учится на основе текстов из различных сфер: от новостей и литературы до инструкций и научных статей. Благодаря этому он:

понимает контекст, например, если вы уточните, что хотите приготовить ужин для детей, он подберёт рецепты с учётом их предпочтений;

адаптируется к стилю общения, сначала вы можете общаться формально, но позже он может подстроиться под более разговорный стиль;

учитывает нюансы языка, он распознаёт сложные конструкции, синонимы и даже неявные намёки.

Магия или наука?

На самом деле GPT — это не магия, а работа мощных алгоритмов, которые анализируют язык, подобно тому, как это делает человеческий мозг. Но важно понимать, что ИИ не «думает» в привычном смысле слова. Его сила в способности обрабатывать огромные объёмы данных и находить наилучшие ответы.

GPT не заменяет человека, но помогает ему. Это ваш цифровой помощник, который делает рутинные задачи проще, освобождая время для творчества, отдыха или важных дел.

Читать далее:

Яндекс Книги

Озон

МТС Строки

Amazon

Ридеро

Показать полностью
28

Пустая колыбель

Скрипнула калитка, оповещая о приходе социальной работницы. Елена вздрогнула, нервно одернула халат и поспешила открыть. В глазах молодой женщины, державшей в руках потрепанный портфель, читалось сочувствие, смешанное с профессиональной отстраненностью.

"Елена Петровна, здравствуйте. Я пришла навестить Ваню. Как он?", - ее голос звучал мягко, словно стараясь не спугнуть.
"Ванечка спит, - прошептала Елена, пропуская гостью в дом. - Устал очень. Мы с мужем его с катка еле увели."

Комната Вани была на втором этаже. Пока они поднимались по лестнице, Елена рассказывала, как мальчик меняется, как расцветает в их семье. Как будто пыталась убедить в этом не только социальную работницу, но и саму себя.

Ваня и правда спал. Щеки горели румянцем, светлые волосы разметались по подушке. Социальная работница наклонилась, чтобы лучше его рассмотреть.

"Какой красивый мальчик," - прошептала она. - "А вы знаете, что он вам совсем не родной?"

Елена напряглась. Эта фраза звучала как-то… зловеще.

"Да, конечно, мы его из детского дома взяли. Он сирота..."
"Не совсем так," - перебила ее гостья и, достав из портфеля старую, перевязанную бечевкой книгу, начала читать: "Жили-были муж с женой. И все у них было, только вот детей…"

Елена хотела было возмутиться, но слова застряли в горле. Голос женщины звучал странно, завораживающе, а в комнате, казалось, становилось все холоднее.

"И вот взмолилась баба: "Хочу ребеночка! Хоть из муки, хоть из теста!.."

Она читала сказку, но Елене казалось, что каждое слово отзывается болью в ее собственной душе. Вдруг она ясно увидела: не милый мальчик лежит перед ней, а румяный, аппетитный пирожок.

"Не бойся, Ванечка, я тебя съем," - прошептала социальная работница, и ее лицо исказилось в хищной улыбке.

Елена в ужасе закричала, попыталась оттолкнуть женщину от Вани, но та словно приросла к полу. Ее глаза горели недобрым огнем.

Вдруг Ваня открыл глаза и, как будто не замечая происходящего, произнес: "А можно мне на улицу? Я вам песенку спою."

"Конечно, иди," - промурлыкала социальная работница, все еще не отрывая от него взгляда.

Ваня выскользнул из-под одеяла и, напевая незатейливую детскую песенку, побежал вниз по лестнице. Елена бросилась следом, но на пороге столкнулась с пустотой. Ни Вани, ни социальной работницы, ни старой книги не было. Лишь морозный ветер, ворвавшись в дом, перелистнул страницы оставленной на столе папки с документами. На первой странице, под фотографией улыбающегося Вани, чернела надпись: "ОСОБЫЕ ПРИМЕТЫ: склонен к побегу."

Показать полностью
Отличная работа, все прочитано!