SFEROOM

SFEROOM

Блог компании
Музыкальный дистрибутор и экосистема для артистов, битмейкеров, владельцев студии звукозаписи и других единиц музыкального комьюнити. А также, AI студия для любого творчества! https://sferoom.space
На Пикабу
Дата рождения: 7 июля
2015 рейтинг 63 подписчика 0 подписок 28 постов 17 в горячем
1021

ЖУТКИЕ ФАКТЫ О МУЗЫКЕ⁠⁠

Шесть часов полной жути
В 2016 году британский электронный музыкант Лиланд Кёрби затеял пугающий эксперимент: показать через звук, как угасает разум при болезни Альцгеймера. За три года он выпустил работу из шести частей под названием «Everywhere at the End of Time» («Всюду в конце времён»), которая длится шесть с половиной часов. Первая часть звучит абсолютно приятно и уютно — это бальный джаз 1930-х годов с лёгким виниловым треском, олицетворяющие тёплые воспоминания о молодости. Но с каждым следующим часом мелодии начинают спотыкаться, зацикливаться и фальшивить. К четвёртому часу от вальсов остаются только глухие изуродованные обрывки, сквозь которые прорывается белый шум — примерно так человек пытается вспомнить лицо близкого и не может. Последний час альбома — это тягучий гул пустоты, где за несколько минут до финала вдруг на мгновение прорезается чистая, ясная мелодия (врачи называют этот феномен предсмертным прояснением - неожиданное, кратковременное возвращение ясного сознания, памяти и речи у тяжелобольных людей незадолго до смерти), после чего наступает полная тишина.

Частота, на которой можно увидеть призраков
В 1998 году британский инженер Вик Тэнди работал в старой лаборатории в Ковентри. Место пользовалось дурной славой: сотрудникам там вечно становилось не по себе, а однажды поздно вечером сам Тэнди покрылся холодным потом и боковым зрением увидел в углу размытую серую фигуру, которая тут же растворилась. На следующий день получилось так, что он принёс на работу шпагу, чтобы починить её перед своими соревнованиями. Он заметил, что лезвие в полной тишине бешено вибрирует само по себе.
По итогу, оказалось, в здании недавно поставили новый вытяжной вентилятор, который гнал инфразвук на частоте 18,98 герца. Ухо такой низкий гул не слышит, зато тело чувствует отлично: по старым отчётам НАСА, именно на 18–19 герцах начинает резонировать человеческое глазное яблоко. Отсюда пятна в глазах, беспричинный ужас и дрожь. Когда вентилятор подкрутили, призраки из лаборатории сразу съехали.
Зато приём взяли на вооружение в кино: например, режиссёр Гаспар Ноэ вшил низкочастотный гул в первые полчаса фильма «Необратимость», чтобы зрителей буквально мутило в креслах. Результат следующий - сработало даже мощнее, чем рассчитывал сам режиссёр: на премьере в Каннах в мае 2002 года из зала выбежали около 250 человек, а двадцати зрителям понадобилась помощь медиков и кислородные маски из-за обмороков и приступов тошноты.
В паре с бешено вращающейся камерой и мигающим красным светом, низкий звук вызывал острую морскую болезнь и приступы паники ещё до того, как на экране начиналась главная жесть.

Голоса Ватикана
Несколько веков подряд в Италии мальчикам с красивыми голосами делали операцию до начала полового созревания, чтобы они не теряли высокий детский тембр. Церковь формально осуждала, но продолжала пользоваться. К концу XIX века эту практику наконец запретили, но в 1902 году инженеры лондонской компании Gramophone & Typewriter успели привезти в Ватикан громоздкий фонограф и записали Алессандро Морески — последнего кастрата Сикстинской капеллы. Запись сохранилась, ее можно послушать (просто введите Алессандро Морески).
Морески на момент записи было 44 года: у него была мощная грудная клетка взрослого мужчины, огромные лёгкие и при этом нетронутые гормонами крошечные детские связки. Из-за такой анатомии его пение не похоже ни на женское сопрано, ни на обычный мальчишеский дискант. Сквозь шорох старого воска пробивается пронзительный, неестественно звонкий и какой-то стеклянный голос с резкими всхлипами на высоких нотах.

Клуб, в который не хочется попадать
Думаю, об этом много кто слышал, а может и нет.
Слишком много звёзд умирают ровно в 27. Хендрикс, Джоплин, Моррисон, Кобейн, Уайнхаус, Янг Траппа и другие легенды. Каждый раз, когда умирает очередной, все снова вспоминают «клуб 27». Кто-то говорит про проклятие, кто-то — что в этом возрасте уже накопились зависимости, а слава только ускоряет.

🎃 Вот такие истории. Спасибо за внимание, берегите уши!

Показать полностью
367

ПРОСТО ИНТЕРЕСНЫЕ ФАКТЫ О МУЗЫКЕ⁠⁠

Классика против хулиганов

В середине 80-х у магазинов 7-Eleven в Канаде была проблема: у входа вечно торчали подростки. Менеджеры включили на парковке классику, и подростки ушли. Скоро так делали уже больше 150 магазинов сети по всей Северной Америке.

Потом идею подхватило лондонское метро. На станции Elm Park из-за местной банды машинисты боялись даже останавливаться. Там включили классику, и за полтора года грабежей стало меньше на треть, нападений на персонал на четверть, а вандализма на 37%. Полиции в метро, правда, за эти годы тоже прибавилось почти вдвое.

Казино звучит в одной тональности

Игровые автоматы звенят и играют мелодии без остановки. Чтобы зал не превращался в какофонию (ну и слово), производители обычно делают все эти звуки в до мажоре. Сейчас за этим следят не так строго, но до мажор в казино до сих пор главный. Хотя в одном патенте разработчики сами пишут, что шум в зале всё равно выходит мешаниной. Просто в до мажоре.

Диск с Моцартом каждому младенцу

В 1993 году психолог Фрэнсис Раушер включила 36 студентам десять минут Моцарта, а потом дала задачи на пространственное мышление. Студенты справились чуть лучше. Через 10–15 минут эффект прошёл.

Газетам этого хватило: заголовки объявили, что Моцарт делает умнее. В 1998-м губернатор Джорджии выделил 105 тысяч долларов в год, чтобы каждый новорождённый в штате получал диск с классикой. Флорида пошла дальше и обязала госдетсады включать классику хотя бы на час в день.

В 2010 году учёные из Вены свели все исследования вместе и никакого эффекта Моцарта не нашли. Раушер к тому времени и сама говорила, что Моцарт тут ни при чём, подойдёт любая музыка, которая вам нравится. Любите Pearl Jam, значит, будет эффект Pearl Jam.

Хирург под музыку

Многие хирурги оперируют под музыку. В 1994 году учёные проверили, помогает ли она им на самом деле. Пятьдесят хирургов считали в уме под стрессом: в тишине, под Канон Пахельбеля и под свою музыку. Под свою получалось быстрее и точнее всего, в тишине хуже всего.

Пациентам музыка помогает не меньше. В 2015 году The Lancet опубликовал разбор 73 исследований: пациенты с музыкой после операции чувствуют меньше боли, меньше тревожатся и им нужно меньше обезболивающих. И работает это даже под общим наркозом.
В комментарии к тому обзору австралийский профессор Пол Гласзиоу написал, что лекарство с таким эффектом рекламировали бы на каждом углу.

Животные тоже слушают

В 2001 году психологи из Лестера девять недель включали тысяче коров музыку по 12 часов в день. Под медленные «Everybody Hurts» R.E.M. и «Bridge Over Troubled Water» Саймона и Гарфанкела коровы давали на 3% больше молока. Под быстрые вроде «Space Cowboy» Jamiroquai надои немного падали.

Эксперименты проводили и на собаках, конкретно речь про шотландский приют. Учёные из Глазго ставили им разные жанры и смотрели на пульс и поведение.
Музыка в целом на собак действовала. Учёные включали пять жанров: софт-рок, мотаун, поп, регги и классику. Под любой из них собаки больше лежали и меньше стояли, то есть успокаивались. А регги и софт-рок дали самый сильный эффект: под них у собак замедлялся пульс, и исследователи посчитали это признаком снижения стресса. При этом у каждой собаки были свои предпочтения.

Хиты похожи друг на друга?

В 2012 году испанские учёные прогнали через алгоритмы почти полмиллиона песен с 1955 по 2010 год и посмотрели, насколько они разнообразны. Оказалось, что с каждым десятилетием песни всё чаще собираются из одних и тех же модных аккордов и звуков. В 60-х можно было услышать неожиданные переходы, непривычные инструменты и перепады громкости. А сейчас песни держатся одного набора приёмов и всё время звучат громко, поэтому и кажутся похожими друг на друга. Руководитель исследования Жоан Серра даже предложил рецепт: взять старую песню, записать громче, упростить аккорды, поменять звук инструментов, и её примут за новый модный трек.


Спасибо за внимание. Любите музыку!

Показать полностью
39

Музыка, от которой тратишь больше⁠⁠

Каждый же знает, что в почти любом магазине на фоне играет музыка, где-то ПОП, где-то классическая, а где-то какая-то другая :)

И эта фоновая музыка в магазинах нужна не затем, чтобы просто не было тихо. Её подбирают, настраивают и проверяют на выручке. Есть исследования, которые показывают: она влияет на то, что и сколько вы покупаете. И самое главное, вы этого почти не замечаете.

Самый известный эксперимент провёл британский психолог Эдриан Норт в 1999 году. В винном отделе супермаркета по очереди включали французскую и немецкую музыку. Когда играла французская, люди чаще брали французское вино, когда немецкая, то немецкое. Разница была большая. А когда покупателей потом спрашивали, почти никто не признал, что музыка на что-то повлияла. Они были уверены, что выбирали сами.

Второй момент: темп. В исследовании Рона Миллимана 1982 года в супермаркете включали то медленную музыку, то быструю. Под медленную люди ходили заметно медленнее, и выручка в эти дни была выше больше чем на треть. Логика простая: чем дольше человек в зале, тем больше кладёт в корзину. С ресторанами похожая история, под медленную музыку гости сидят дольше и заказывают больше напитков. А в барах громкая музыка, наоборот, заставляет пить быстрее.

Ещё есть работа 1993 года про винный магазин: когда играла классика, люди в среднем брали более дорогие бутылки, чем под обычную попсу. Музыка как бы задаёт, что здесь «солидное место», и платить больше кажется нормальным.

Почему это вообще работает, вот три причины:

  • Темп влияет на скорость движения. Тело подстраивается под ритм, и вы сами не замечаете, что идёте медленнее или быстрее.

  • Музыка создаёт образ места. Спокойное и дорогое звучание, энергичное и молодёжное. Вы считываете это сразу, ещё до того, как посмотрите на ценники.

  • Время течёт незаметнее. Есть данные, что под приятную музыку покупатели хуже оценивают, сколько они уже пробыли в магазине, и остаются дольше.

Поэтому в молодёжных магазинах обычно громко и быстро, а в дорогих бутиках тихо и спокойно. Вот так. Это не случайность, а холодный расчёт.

И хочу уточнить: это не гипноз. Эффект есть, он измерим, но он небольшой. Музыка не заставит вас купить то, что вам совсем не нужно. Она подталкивает на границе: взять или не взять, посмотреть ещё полку или уже идти на кассу. А когда таких «границ» в магазине десятки, сумма набегает.

Что с этим делать, если чувствуете что на вас что-то влияет (хаха):

  • Заходите со списком. Он сильнее любого фона.

  • Следите за темпом: если поймали себя на том, что бродите без цели, пора на кассу.

  • Перед тем как класть вещь в корзину, спросите себя, хотели ли вы это до того, как зашли.

Показать полностью
87

Песня застряла в голове: причины и решения⁠⁠

Скажу сразу: это не баг и не слабость. У этого явления есть научное название, непроизвольные музыкальные образы, а в быту их называют «ушными червями» (калька с немецкого Ohrwurm). По разным мировым опросам, хотя бы раз в неделю с этим сталкивается огромное количество людей. Так что дело не в вас, а в том, как устроен мозг.

Вообще, мозг не любит незавершённое. Мелодию он запоминает кусками, и если песня прервалась на середине или вы услышали только припев, цикл остаётся открытым. Мозг пытается его закрыть и прокручивает фрагмент снова. Обычно это те самые 15–30 секунд, чаще всего припев. Ещё один триггер: недавно услышанная музыка, ассоциации (место, человек, запах) и состояние, когда вы устали, скучаете или нервничаете. Мозг в таком режиме с радостью заполняет паузу чем угодно.

А почему именно эта песня? Тут есть исследование Келли Якубовски из Университета Дарема, она разбирала тысячи ответов людей и анализировала сами мелодии. Выяснилось, что чаще всего застревают быстрые, простые композиции с повторами, где есть одна необычная деталь, например неожиданный интервал или смена ритма. Песня должна быть достаточно предсказуемой, чтобы её легко было запомнить, и достаточно необычной, чтобы зацепить. И да, популярность тоже играет роль: чем чаще вы слышали песню, тем выше шанс.

Теперь про то, как избавиться. Что сразу не работает: пытаться изо всех сил не думать о песне. Это почти всегда даёт обратный эффект, мозг цепляется ещё сильнее. Что реально помогает:

Дослушать песню до конца. Это закрывает тот самый открытый цикл.

Жвачка. В 2015 году Филип Бимен из Университета Рединга показал, что жевание заметно снижает количество «червей». Предположительно потому, что мешает внутреннему «проговариванию» мелодии.

Задача средней сложности. Анаграммы, судоку, чтение книги. В исследовании 2013 года лучше всего сработали именно такие занятия: слишком лёгкое мозг не загружает, а слишком сложное раздражает и добавляет стресса.

Другая музыка. Включить что-то спокойное и знакомое, желательно без резкого хука.

И ещё один момент: если этот дурацкий червь возвращается постоянно, посмотрите, что стоит за этим. Часто это усталость или тревога, а не сама песня.

Получилось кратко, но ёмко. Спасибо за внимание!

Показать полностью
108

Мурашки от музыки: почему?⁠⁠

Начну с главного: мурашки от музыки изучают учёные, и это не просто «приятное ощущение». Реакция настоящая, физиологическая, и у неё даже есть своё название:

Фриссон, от французского «дрожь».

Что в этот момент происходит? В 2001 году канадские нейробиологи Блад и Заторре сделали вот что: просили людей выбрать музыку, от которой у них бегут мурашки, и смотрели на мозг на томографе. Оказалось, что активны те же зоны, которые отвечают за еду, секс и наркотики. То есть система вознаграждения. Мозг буквально награждает себя за звуки. Для выживания это вообще не нужно, и в этом самое странное.

Дальше стало ещё интереснее. В 2011 году команда Валорие Салимпур увидела, что дофамин выделяется дважды. Первый раз за 10–15 секунд до самого пика, когда мозг уже чувствует, что сейчас что-то будет. Второй раз в самый момент пика. Получается, удовольствие приходит не только от самого звука, но и от ожидания.

Тут и кроется ответ на вопрос «почему именно в этот момент». Мозг постоянно предсказывает, что будет дальше: какой аккорд, какая нота, когда вступит голос. Когда предсказание оправдывается, мы ничего особенного не чувствуем. Когда его нарушают, но так, что это красиво, а не странно, получаем эффект. Обычно это:

  • резкая смена громкости, когда тихо-тихо, и вдруг всё сразу;

  • вступление нового голоса или инструмента;

  • неожиданный аккорд или смена тональности;

  • долгое нарастание, которое наконец разрешается.

Отдельный момент: работает это не у всех. По разным оценкам, мурашки от музыки бывают примерно у половины-двух третей людей. Остальные могут слушать с тем же удовольствием и ничего подобного не ощущать. В 2016 году исследователи из Гарварда посмотрели на мозг тех, у кого мурашки бывают, и нашли у них более плотные нервные связи между слуховой корой и областями, которые отвечают за эмоции. То есть звук у них просто быстрее и «прямее» доходит до эмоций. Ещё у таких людей чаще высокая открытость новому опыту. А у небольшой доли людей, около 3–5%, вообще нет удовольствия от музыки: это называется музыкальной ангедонией, и с остальным слухом и эмоциями у них всё нормально.

И ещё про сами мурашки. Это остаток древнего рефлекса: поднимаются волоски, когда холодно или страшно. Мозг запускает старую программу, а повод у неё теперь совсем другой. Просто потому что реакция на сильное эмоциональное переживание у нас одна, а причины могут быть разные.

Так что если мурашки пошли на каком-то моменте, это не случайность. Это ваш мозг сначала понял, что сейчас будет что-то важное, а потом получил именно это.

Показать полностью
16

КАК ВЫБИРАТЬ УРОВЕНЬ МЫШЛЕНИЯ ИИ⁠⁠

Во всех последних нейросетях есть выбор "силы" мышления, типа Low, Medium, High и так далее. Суть понятна: перед ответом модель рассуждает про себя, а вы решаете, сколько ей на это дать.

Самый очевидный порыв — выкрутить на максимум и забыть. Если можно думать больше, зачем думать меньше?

Только работает это иначе.

Что вообще меняется?

Многие думают, что на высоком уровне модель становится умнее. Это не так. Знает она одно и то же, что на минимуме, что на максимуме. Меняется другое: сколько места ей дают на черновик перед ответом.

Представьте толкового человека за столом. Спросите, как по-немецки «спасибо», и он ответит сразу. Попросите посчитать, сколько вы сэкономите на досрочном погашении ипотеки, и он потянется за листком.

Листок не делает его умнее. Он просто не даёт потерять мысль на четвёртом шаге. С нейросетью ровно так же.

Почему не держать всегда максимум?

Кажется, что лишнее обдумывание не повредит. Повредит, и сразу по трём причинам.

Первая — время. На сложной задаче ожидание окупается. На простой вы просто смотрите, как модель думает над тем, над чем думать нечего, и за день из таких минут складываются часы.

Вторая — лимиты. Черновик тоже тратит ресурс, и часто больше, чем сам ответ. На подписке лимит кончается раньше времени, а через API вы платите за каждое слово рассуждений, которые часто даже не видите.

Третья, самая неочевидная, — качество. На простых задачах модель на максимуме начинает перемудривать. Просили поправить одну строку кода, а она заодно переписала полфайла; просили короткое письмо, а получили три абзаца с оговорками.

И всё это выясняется уже после ответа, когда время потрачено. Поэтому уровень стоит выбирать заранее, до того как вы нажали «отправить». Ниже — какие задачи к какому уровню относятся.

Низкий уровень

Переписать абзац попроще. Перевести письмо. Исправить опечатки. Накидать двадцать вариантов названия. Объяснить термин. Просто поболтать.

Здесь высокий уровень бесполезен, а порой и вредит. Модель начинает перестраховываться, сомневаться в очевидном и обвешивать текст оговорками. И вы ждёте минуту там, где хватило бы пяти секунд.

Сильнее всего это видно в творческих задачах. Самые живые заголовки и тексты обычно получаются почти без раздумий. Как и у людей: шутка, над которой очень долго думали, редко бывает смешной.

Средний уровень

По мнению и рекомендациям самих ИИ компаний - это рабочая лошадка. Здесь должна жить большая часть повседневной работы.

Разобрать длинный документ и вытащить главное. Составить план проекта. Написать код, который не совсем очевидный, но и не ракетостроение. Сравнить какие-нибудь три коммерческих предложения. Ответить клиенту, учитывая всю историю переписки.

Признак такой задачи простой. В ней надо держать в голове несколько вещей сразу, но нет длинной цепочки, где каждый шаг стоит на предыдущем. Если сомневаетесь, куда отнести задачу, начинайте отсюда.

Высокий уровень

Сюда идёт всё, где результат дороже времени и ошибка стоит дорого. Расчёты с процентами, налогами и сроками. Логические задачки. Баг, который вы сами ищете второй час. Архитектура системы. Договор, где важна каждая запятая. Чужое рассуждение, которое надо проверить на дыры.

На таких задачах разница видна сразу. На низком уровне модель бодро выдаёт ответ, который выглядит правильным. На высоком она замечает подвох в третьем условии, возвращается и пересчитывает.

Платить за это приходится временем, а если у вас лимиты, они тают заметно быстрее. Но минута ожидания взамен на верную сумму в важном документе — обмен выгодный.

Напоследок

Уровень мышления не лечит плохой запрос. Если вы написали «сделай хорошо» и получили ерунду, максимум выдаст ту же ерунду, только тщательно обдуманную. Сначала объясните, чего хотите, и только потом выкручивайте силу мышления.

По умолчанию удобно держать низкий или средний уровень. Максимум включайте осознанно, как дальний свет: когда дорога тёмная и промахнуться нельзя.

Показать полностью

ИИ КОРОЛЬ СЕНТЯБРЯ⁠⁠

Пять претендентов на один трон

Сентябрь 2026 выдался для нейросетей безумным: за три недели вышли сразу пять топовых моделей. Первой 1 сентября появилась Claude Fable 5.1 от Anthropic, через два дня OpenAI ответила моделью GPT-6 Astra, 21-го подтянулся Grok 4.7 от SpaceXAI Илона Маска, а 22-го в один день вышли Claude Opus 5.5 и недорогая GPT-6 Sol.

ИИ КОРОЛЬ СЕНТЯБРЯ

GPT-6 Astra:

В точных науках Astra сильнее всех участников турнира. По данным OpenAI, она решает почти все задачи самого трудного уровня FrontierMath, математического экзамена, который специально составляли так, чтобы нейросети на нём сыпались. Ещё она отлично ориентируется на экране и умеет сама работать в программах, будто человек с мышкой.

Как у любого профессора, час её работы стоит дорого: в пять раз дороже, чем у Sol. Спасает то, что Astra немногословна и не тратит силы на лишние рассуждения, поэтому итоговый счёт выходит скромнее ценника. Хуже у неё со вкусом. В тесте MindStudio её попросили сделать сайт, смонтировать видео с конференции и ролик для соцсетей, и во всех трёх заданиях работа Opus 5.5 смотрелась живее, а у Astra получалось аккуратно, но пресно.

Когда звать. Astra идеальна для математики, физики и научной работы, для поиска и проверки сложной информации и для задач, где нейросеть должна сама управлять программами на компьютере. На дизайн, тексты и повседневные мелочи тратить её жалко: дорого и скучно.

GPT-6 Sol:

Sol создана для тех, кто считает деньги. Она вдвое дешевле Opus 5.5 и впятеро дешевле Astra, а по уму почти не отличается от своей прошлой версии, которая стоила в два раза больше. Главное, что в ней подтянули, это честность: по замерам Artificial Analysis Sol стала заметно реже выдумывать факты.

В деле она бодрее, чем ждёшь от бюджетной модели. Дэн Шиппер из Every дал ей простые задания вида «открой программу и сделай вот это», и в 17 случаях из 18 результат совпал с дорогой Astra. С кодом осторожнее: независимая проверка Sonar нашла в программах Sol больше дыр в безопасности, чем у Astra.

Когда звать. Sol идеальна для повседневной рутины: ответить клиенту, разобрать таблицу, написать письмо, набросать простой скрипт или прототип. Вайбкодерам она подойдёт для мелких правок и экспериментов, а проект, которым будут пользоваться живые люди, лучше доверить модели посильнее.

Claude Fable 5.1:

Fable 5.1 начала сентябрь самой мощной моделью Anthropic для широкой публики и три недели делила первое место в общем рейтинге с Astra. Её конёк — думать долго и глубоко. На самом трудном тесте для нейросетей, который так и называется «Последний экзамен человечества», она обошла Astra на восемь баллов, а разработчики хвалили её за красивую вёрстку сайтов и дотошную проверку чужого кода.

Всё испортила Opus 5.5, вышедшая 22 сентября у той же Anthropic. В обычном режиме обе модели набирают в рейтинге одинаково, но работа Opus обходится втрое дешевле и платить за Fable каждый день стало незачем. Своё место она всё же сохранила: Anthropic сама советует переключаться на Fable, когда Opus буксует, и та умеет подхватить разговор с того места, где остановилась младшая модель, не теряя нить.

Когда звать. Fable идеальна как тяжёлая артиллерия: задача, над которой Opus бьётся уже третий час, запутанный баг, сложное исследование или проверка своего кода на уязвимости. Для всего остального это переплата втрое.

Grok 4.7:

Grok 4.7 вышел за день до главной битвы (Opus 5.5 и Sol-6) и сразу вывел SpaceXAI в четвёрку сильнейших разработчиков нейросетей по версии Artificial Analysis. В общем рейтинге он последний из пяти, но от Sol отстаёт всего на два балла, а стоит дешевле всех. Независимые тестировщики особенно отметили его офисную хватку: отчёты и аналитика у него выходят почти на уровне Fable 5.1, а по данным самой SpaceXAI, с юридическими задачами и электротехникой он справляется даже лучше неё.

Экономия, правда, выходит скромнее, чем обещает ценник, потому что Grok любит поговорить сам с собой и на одну задачу тратит втрое больше слов, чем Astra. Памяти у него тоже вдвое меньше, чем у соперников, и очень большой проект целиком он в голове может не удержать.

Когда звать. Grok идеален для тех, кто пишет код в Cursor или Grok Build и хочет сильную модель за небольшие деньги, а ещё для отчётов, договоров и инженерных расчётов. Самые сложные задачи и огромные проекты лучше отдать кому-то из старших.

И корона достаётся…

Корона достаётся Claude Opus 5.5, самой младшей участнице турнира. Она вышла в последний день и сразу заняла первое место в общем рейтинге Artificial Analysis: у неё 58 баллов, у Astra и Fable по 53, у Sol 48, у Grok 46. При этом стоит Opus в два с половиной раза дешевле Astra и Fable, с которыми спорит на равных.

Важнее, что с рейтингом согласны и живые тесты. Журналистка Tom's Guide дала ей и ChatGPT одинаковые бытовые задачи, от детского праздника до выбора жилья на отпуск, и Opus выиграла четыре раунда из пяти, потому что продумывала то, о чём её даже не просили: аллергии у гостей, скрытые сборы за аренду. У MindStudio её сайт и ролики смотрелись интереснее, чем у Astra, а разработчик из wmedia дал ей рабочие задачи по программированию, и она решила все втрое дешевле Fable и почти вдвое быстрее.

Без изъянов не обошлось. Если выкрутить режим размышлений на максимум, Opus начинает много болтать и заметно дорожает, хотя для обычной работы хватает и стандартного режима. В точных науках её по-прежнему обходит Astra, на простых задачах выгоднее Sol, так что корону, скорее всего, придётся защищать уже в октябре.

Когда звать. Opus 5.5 идеальна как главная нейросеть на каждый день: собрать или починить сайт и приложение, разобраться в документах и таблицах, подготовить отчёт или презентацию, написать текст, который не стыдно показать людям. Если выбирать одну модель на всё, выбирайте её.

Шпаргалка: кого звать на какую задачу

Сохраните себе, чтобы не перечитывать всю статью.

ИИ КОРОЛЬ СЕНТЯБРЯ
Показать полностью 2
1

СРАВНЕНИЕ ИИ И МОЗГА. ВОЗМОЖНО?⁠⁠

Представьте два объекта.

Первый весит около полутора килограммов, помещается в человеческом черепе, потребляет примерно столько энергии, сколько небольшая лампа, и состоит из живых клеток.

Второй может занимать целые стойки вычислительного оборудования, работать на тысячах специализированных ускорителей и требовать для обучения огромных вычислительных ресурсов.

Первый — человеческий мозг. Второй — большая модель искусственного интеллекта.

Они сделаны из совершенно разного материала, но решают удивительно похожую задачу: получают информацию, находят в ней закономерности, используют накопленный опыт и на его основе выдают результат.

Поэтому сравнивать их не только возможно — это один из лучших способов понять, что вообще делает современный ИИ.

В мозге нет главного процессора

Нам удобно представлять мышление примерно так: где-то внутри головы сидит центральный процессор. Он получает информацию от глаз и ушей, думает, принимает решение и рассылает команды остальному мозгу.

Такого процессора нет.

Мозг состоит примерно из 86 миллиардов нейронов. Каждый нейрон — живая клетка, которая принимает сигналы от других клеток, изменяет своё состояние и передаёт сигналы дальше.

Между нейронами существуют синапсы. Их число оценивается в десятки и сотни триллионов.

И вот что интересно.

Ни один отдельный нейрон не знает, что такое Париж, ни один не хранит целиком лицо вашей матери.

Нет специальной клетки для числа семь, запаха кофе или ощущения, когда вы внезапно вспоминаете, что забыли выключить утюг.

Информация распределена.

Когда вы узнаёте знакомого человека, вспоминаете песню или заканчиваете чужую фразу, работает большая сеть клеток.

Память, навыки и знания заключены не в одном месте, а в организации всей системы.

Большая ИИ-модель устроена по тому же общему принципу.

Вместо биологических нейронов — математические операции. Вместо синапсов — параметры, или веса.

Во время обучения модель снова и снова пытается предсказывать правильное продолжение, ошибается, после чего её параметры корректируются.

Так постепенно возникает огромная сеть связей, в которой распределены знания о языке, фактах, стилях, программировании и множестве других закономерностей.

Внутри неё нет файла:

Париж → столица Франции.

Как и мозг, модель знает это благодаря состоянию огромной сети.

Сколько «параметров» у мозга?

Если грубо взять синапсы как аналог параметров ИИ-модели, человеческий мозг окажется системой масштаба десятков или сотен триллионов связей.

И это уже интересное сравнение.

Крупные ИИ-модели обладают огромным количеством параметров, а мозг обладает ещё более огромным количеством изменяемых соединений.

При этом количество связей само по себе не определяет интеллект человека.

Условной таблицы

глупый — 50 триллионов,
средний — 100 триллионов,
гений — 200 триллионов

не существует.

Мозги разных людей находятся примерно в одном биологическом масштабе. Разница в способностях возникает из архитектуры и организации нейронных сетей, развития, опыта, обучения и того, насколько эффективно разные системы мозга работают вместе.

И здесь появляется хорошая параллель с ИИ:

интеллект — это не просто количество параметров. Важно, что система научилась делать с этими параметрами.

Ваш мозг прямо сейчас меняется

Есть вещь, которую человеческий мозг делает прямо во время чтения этой статьи.

Он обучается.

Прямо сейчас. Пока вы читаете эту строку.

Новый опыт меняет активность нейронных сетей. Существующие связи могут усиливаться или ослабевать, формируются новые ассоциации.

Хотите почувствовать работу уже обученного мозга?

Попробуйте не читать следующую строку.

НЕ ЧИТАЙТЕ ЭТИ СЛОВА.

Не получилось.

Когда-то эти символы действительно были для вас просто линиями.

Потом мозг много лет учился превращать их в звуки, слова и смысл.

А теперь процесс запускается настолько автоматически, что остановить его волевым усилием почти невозможно.

И прямо сейчас происходит следующий слой обучения: информация из этой статьи соединяется с тем, что вы уже знали о мозге, компьютерах и ИИ.

Получается почти буквальный фокус:

вы читаете текст о том, как обучение меняет мозг, — и в этот же момент текст меняет состояние вашего мозга.

У ИИ есть контекстное окно. У человека — тоже?

Когда вы разговариваете с большой языковой моделью, она работает не со всей информацией мира одновременно.

У неё есть контекстное окно — объём информации, который доступен ей прямо сейчас.

Представьте огромный письменный стол.

Всё, что лежит на столе, модель видит и может сопоставлять между собой: ваш последний вопрос, начало разговора, документ, инструкции, предыдущие ответы.

У человека есть очень похожее ограничение.

Вы тоже не способны одновременно держать в активном сознании всё, что знаете.

Пока вы читаете этот абзац, в голове находится смысл текущей фразы, часть предыдущей мысли и несколько связанных идей.

Это рабочая память — человеческий аналог активного контекста.

И вот здесь сравнение становится особенно интересным.

У большой модели контекстное окно огромно, но пассивно.
У человека активное окно маленькое, зато за ним стоит долговременная память.

Модель может получить сразу гигантский документ и работать с ним целиком в рамках доступного контекста.

Человек так не может. Мы читаем страницу за страницей, постоянно теряем детали из рабочей памяти.

Зато мозг делает другую вещь: он сжимает информацию.

После прочтения книги вы не храните в сознании все её предложения.

Остаются смысл, образы, выводы, связи с другими знаниями.

Человек забывает почти весь исходный текст — и сохраняет его структуру.

В этом смысле наша память работает не как огромный текстовый буфер, а как постоянно перестраивающаяся модель мира.

ИИ-модель, наоборот, способна удерживать в текущем контексте огромное количество точного текста.

Получается парадокс:

у ИИ намного больше активный «стол»,
у человека намного сложнее то, что происходит с информацией после того, как она со стола исчезла.

Главное различие — когда происходит обучение

У человека работа и обучение идут одновременно.

Вы разговариваете — и учитесь.

Читаете — и учитесь.

Ошибаетесь — и учитесь.

Мозг постоянно перестраивается под новый опыт.

У большой модели эти процессы обычно разделены:

Во время обучения изменяются её параметры.
Во время обычного разговора модель использует уже полученные параметры и информацию из контекстного окна.

То есть человек во время разговора способен немного изменить саму систему.

ИИ в первую очередь изменяет текущее состояние вычисления.

Это фундаментальная разница.

Двадцать ватт против огромной вычислительной системы

Теперь самое впечатляющее сравнение.

Человеческий мозг потребляет порядка 20 ватт. Это примерно небольшая лампа.

На этой мощности он одновременно видит, слышит, управляет телом, понимает речь, узнаёт людей, достаёт воспоминания, принимает решения и учится.

Большие ИИ-модели используют совершенно другой путь.

Их сила строится на огромной скорости цифровых вычислений и возможности запускать специализированные процессоры параллельно.

Мозг значительно медленнее на уровне отдельных элементов.

Компьютер за долю секунды перемножит числа, над которыми человек будет мучиться с калькулятором.

Зато мозг чрезвычайно эффективно работает с физическим миром.

Человек входит в незнакомую комнату и мгновенно понимает: это стол, это дверь, сюда можно сесть, этот предмет можно взять, а вот в эту стену лучше не идти.

Мозг и ИИ просто расходуют свои ресурсы по-разному.

Мозг выигрывает невероятной энергоэффективностью и постоянным обучением.
ИИ — скоростью, масштабом вычислений и объёмом одновременно обрабатываемой информации.

Так возможно ли сравнение ИИ и мозга?

Да, ИИ и мозг можно сравнивать.

Не потому, что ИИ — искусственный человеческий мозг.

А потому, что человечество независимо построило другую систему, которая пришла к нескольким тем же фундаментальным идеям: распределённым знаниям, обучаемым связям, ограниченному активному контексту и сложному поведению, возникающему из работы огромной сети.

Мы не скопировали мозг. Мы пришли к некоторым его принципам другим путём.

Показать полностью
Отличная работа, все прочитано!

Темы

Политика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

18+

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Игры

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юмор

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Отношения

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Здоровье

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Путешествия

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Спорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Хобби

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Сервис

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Природа

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Бизнес

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Транспорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Общение

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юриспруденция

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Наука

Теги

Популярные авторы

Сообщества

IT

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Животные

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кино и сериалы

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Экономика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кулинария

Теги

Популярные авторы

Сообщества

История

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Недвижимость и ремонт

Теги

Популярные авторы

Сообщества