Сообщество - Искусственный интеллект

Искусственный интеллект

6 595 постов • 12 182 подписчика

Популярные теги в сообществе:

Вайбучение⁠⁠

Давайте сразу. Вайбучение — это когда нет паузы между получением и применением знаний. Система подготовки к жизни без вертикальной передачи знаний, базирующаяся на инициирующих событиях.

Это не «Образование 5.0» или какой ещё ярлык пытаются налепить на попытку его реанимировать. Нам не нужно каким-то образом сделать образование лучше. Нам нужно отказаться от него полностью. И если вы хоть как-то с ним связаны, то это самый полезный текст, который вы можете сейчас прочитать.

Вайбучение

Чтобы говорить про что-то, вначале надо определить, чем это что-то является. Чем же является образование? Ответ на этот вопрос, подобно древнему ковчегу, скрывается в трёх парадигмах: образ, действие и мозг. Начнём с первого.

Думаю, многие внезапно обнаружили, что в фундаменте слова «образование» лежит термин «образ». Дословно образование — это формирование образа. Если быть точнее, то формирование образа мира.

А зачем нам вообще нужен образ мира? Вот вы знаете, что Земля крутится вокруг Солнца. А зачем вам это знание? Как вы его применяете?

Ну это же очень важное знание! Все образованные люди должны это знать. Но чё-то я не часто встречаю людей, которые знакомы со Стандартной моделью элементарных частиц. Все эти глюоны, мюоны и прочая восхитительная хтонь.

А это, на секундочку, гораздо более фундаментальное знание о мире, чем какое-то там Солнце. На фоне людей, которые глубоко разбираются в современной физике, и те, кто знает, что Земля круглая, и те, кто думает, что она плоская, — одинаково тупые. В единицах знаний расстояние между вами и плоскоземельщиком — один сантиметр. А между вами и учёным из ЦЕРНа — один километр. Вы с плоскоземельщиком для него — один слипшийся комок.

Но большую часть потрясающих знаний учёный тоже не применяет. Для решения рабочих задач ему нужен от них примерно 1%. Если бы его научили ровно этому проценту, то он мог бы делать то же самое. Да, даже совершать открытия. Почему? Потому что открытия сегодня совершает не человек, а команда, где каждый участник делает тот самый 1%. К примеру, у статьи 2015 года, в которой измерили массу бозона Хиггса, 5 154 автора.

И тут хочется возразить. Ага! Никакой это не абстрактный образ мира. Человеку в школе и институте просто дают избыточный набор знаний, так как ещё непонятно, какой именно процент потребуется.

Это правда лишь наполовину. Половина знаний действительно когда-то как-то может быть использована. Но другая половина... Ну вот, например, литература. Зачем вам знать, кто такой Онегин? Вы это знание как в офисе применяете? А история с печенегами и опричниной? А музыка? Биология? География? Помогает вам всё это сейчас не бояться потерять работу из-за ИИ?

Психолог Гарри Бэрик полвека изучал, что остаётся от школьных знаний. Например, испанский, выученный в школе, забывается за первые три-шесть лет, а то, что пережило этот срок, лежит в голове ещё пятьдесят лет мёртвым грузом. Он назвал это «пермастор» — вечная мерзлота.

О, вы думаете, что я критикую школьную программу? Нет. Я не являюсь адептом идеи, что школьную программу надо реформировать. Школу надо оставить. Просто надо вытащить оттуда всё, что мы называем «образованием». И вместо этого вставить вайбучение.

Пока просто термин запоминайте, скоро всё станет понятно.

Вначале я говорил, что у образования есть три парадигмы. И сейчас мы говорим только про первую. Про формирование образа мира. Кстати, никто эту идею первоначально не закладывал. Людей всегда старались учить знаниям, которые можно применить. Просто знаний становилось больше, и новые знания оказывались полезнее старых. Однако старые никто не выбрасывал, так как новые были к ним привязаны.

Раньше действительно надо было знать географию, чтобы понимать, куда плыть. А сегодня вайбкодер, думая, что Земля плоская, сохранит работу, а вы со своими академическими знаниями её потеряете.

Но естество каждого читателя сейчас бьётся в агонии, сопротивляясь этой мысли. А знаете почему? Потому что образ мира выполняет другую, бесконечно важную функцию. Функцию разделения мира на своих и чужих.

Человек — стайное животное. Стая — это не какое-то абстрактное количество людей. Это очень маленькое количество людей. Мы жили в лесах группами максимум по полторы сотни человек. И если в мозге нет ответа на вопрос «Какая у меня стая?», то мозг в ужасе. Без стаи мы умирали.

Но в современном мире чёт никаких стай больше нет. Есть огромная пугающая цивилизация. Даже один дом — это слишком много людей. И чтобы не сойти с ума, мозг нашёл прекрасную лазейку — он отделяет своих от чужих по образу мира.

Те, кто считает, что Земля круглая, — свои, классные, няшки. Те, кто считает, что Земля плоская, — чужие, мерзкие, тупые. В обратную сторону тоже работает.

Экономист Брайан Каплан написал об этом целую книгу — «The Case Against Education». Его оценка: примерно 80% отдачи от образования — это не знания, а сигнал. Диплом сообщает работодателю ровно одно: «я свой — умный, способный четыре года делать то, что мне неинтересно». Знания тут почти ни при чём. Работодатель покупает маркер стаи.

Начитанность — это образ мира. И неначитанность — тоже. Любовь к животным — это образ мира, и ненависть к людям тоже. Вайбкодинг — это образ мира, но и садоводство тоже. Именно поэтому вам так важно знать, что Земля крутится вокруг Солнца. Так вы находите своих.

Да, образ мира может быть сильным. Ты можешь быть философом и знать последние исследования в области тёмной материи. Но всё, что тебе это даёт, — возможность быть своим. Да, образ мира может быть слабым, сформированным рилсами. Но ты тоже своих найдёшь. Это следствие доступности социальных связей, которой не было у предыдущих поколений.

Иметь сегодня сильный образ мира — это как иметь накачанное тело. Флекс, понт и социальный статус. Этому был посвящён предыдущий лонгрид.

Но всё-таки образ мира — не главная часть образования, скорее его атавизм. Главным всегда были знания, которые могли приводить к полезным действиям. Так что давайте перейдём ко второй парадигме. Сейчас начнётся самое интересное.

Чем в сути своей являются действия? Это инструмент, который уменьшает расстояние между желанием и обретением. Любое действие человека попадает под это определение. И задача образования — дать нам как можно больше таких инструментов.

Какие-то инструменты в голову складывают про запас. Все эти котангенсы, меридианы, междометия и пестики. Вот, малыш, огромная коробка с инструментами — вдруг когда-то потребуется циркуль. Всегда носи её с собой. Другие инструменты заточены под профессиональные задачи. Из них рождаются те самые «Стань айтишником за 20 дней».

Но и у тех, и у других есть одна фундаментальная черта — отложенное использование. Какому бы инструменту вас ни научили, воспользуетесь вы им спустя какое-то время.

В случае со школьными знаниями от момента получения инструмента до момента применения могут пройти десятилетия. Но даже если вы учитесь на курсе повышения квалификации, то от момента получения инструментов до момента применения в боевых рабочих задачах пройдут недели, месяцы, годы.

В образовании всегда был, есть и будет разрыв между получением и применением знания. Это один из фундаментов образования. Если его вынуть, то это перестанет называться образованием. И именно это я и хочу сделать.

На секунду замрите, это важно. Мы никогда не задумывались об этом разрыве. Это ведь так естественно: сначала получил знания, потом их применил. Однако всё ровно наоборот: с точки зрения мозга это абсолютно противоестественно.

Давайте посмотрим на львёнка. Вон он потешно играет в траве. Что происходит в мозге, пока он готовится к взрослой жизни? Как там появляются инструменты для выживания?

Источники его знаний можно разделить на три части: генетическая память (бояться огня и резких звуков), ролевые модели (повторять за родителем) и... барабанная дробь... встроенная система обучения, подталкивающая к сбору причинно-следственных связей о мире.

То есть с самого рождения. С самой первой секунды в мозге есть стремление собирать данные. Потому что особи с развитым архивом знаний выживали с большей вероятностью.

А знаете, как мы в простонародье называем эту производную от работы неокортекса

Любопытство.

В 2014 году нейробиологи из Калифорнийского университета положили людей в томограф и задавали им вопросы из викторины. Когда человеку было любопытно узнать ответ, у него включалась дофаминовая система награды и гиппокамп — тот же контур, что работает на еду и секс. И вот что важно: в этом состоянии люди лучше запоминали не только ответ, но и случайные лица, которые им показывали между делом. Любопытство — это не настроение. Это режим мозга, в котором он впитывает всё подряд.

А знаете, к чему подталкивает любопытство? К экспериментам. А знаете, что дают эксперименты? Знания. А знаете, что необходимо, чтобы животное сохраняло любопытство и стремилось получать новые знания? Отсутствие разрыва между получением и применением знания.

Если я ещё раз напишу «А знаете», то меня вырвет. Короче. В прошивке мозга уже стоит эффективная система получения знаний о мире. Просто образование нахрен её поломало.

Психолог из Гарварда Пол Харрис подсчитал: с двух до пяти лет ребёнок задаёт примерно сорок тысяч вопросов «почему». А потом идёт в школу. В нулевом классе — два-три «почему» за два часа. В пятом — одно за четыре. Вначале сорок тысяч, а потом тишина.

Львёнок за первые годы жизни строит сложнейшую карту мира и получает все необходимые инструменты для выживания. Представляете, без школы. Просто на базовой прошивке.

А в мозге человека вообще происходит космос. К двум-трём годам жизни человек достигает пика количества нейронных соединений — их примерно вдвое больше, чем останется у взрослого. Ребёнок осваивает все сенсорные системы, учится управлять телом, выражать себя и взаимодействовать с другими.

Строится такой колоссальный объём причинно-следственных связей, что знания о квантовой физике нервно курят в тёмной подворотне. И всё это на базовой встроенной системе обучения.

Мозг ребёнка бесконечно проходит один и тот же цикл:

• Что это?

• Я хочу с этим провзаимодействовать.

• Ага, вот какой результат я получил.

• Что это?

• Я хочу с этим провзаимодействовать.

• Ага, вот какой результат я получил.

• Что это?

А что это блестит над кроваткой? Дай-ка я протяну к этому руку. О, оно шуршит, классное, нравится.

Эта система эффективна для получения знаний любой сложности. Хоть научиться не ссаться под себя, хоть теорему Пуанкаре понять. Принцип построения связей одинаковый. Но работает она только если мозг получает обратную связь сразу. Сразу, блять, а не спустя несколько лет. Дофаминовая система оценивает результат действия за секунды. Награды, отложенной на годы, для неё не существует.

И как же мы решили воспользоваться этой системой? Правильно, сделали ровно то, от чего система ломается. Отдалили обратную связь от действия. Полностью убрав дофаминовый ответ, а значит, и мотивацию получать знания. Образование последовательно вынимает из человека любопытство.

И это не какое-то конкретное образование. Не образование в какой-то школе или стране. Это буквально любое образование. Оно в сути своей так устроено.

Да, мозг выдержал. Он настолько хорош, что знания туда можно запихнуть против воли. Затолкать тоталитарной рукой. Зазубрить. Засидеть. На дисциплине и упорстве. На страхе за будущее и порицании общества.

Знания через сопротивление — вот настоящий слоган образования.

Йель в 2020 году спросил 21 678 американских старшеклассников, что они чувствуют в школе. Три четверти названных чувств — негативные. А Gallup опросил 900 тысяч школьников: в пятом классе вовлечены в учёбу 75%, к одиннадцатому — 32%.

Простите меня, учителя. Я не говорю, что кто-то делал зло осознанно. Это была единственная технология, позволившая цивилизации дойти до текущей точки. Но сейчас... Сейчас всё изменилось.

Главный парадокс, который много лет не давал мне покоя, звучит так: «Почему я ненавижу, когда меня учат, и при этом знаю так много?»

Я ненавидел школу, я поставил рекорд школы по прогулам. Я никогда не делал домашние задания. Троек в моём аттестате процентов восемьдесят. Я бросил институт в первый же год. Я ненавижу все обучающие курсы вместе взятые. Когда меня кто-то пытается поучать, я начинаю злиться. Меня даже все эти образовательные рилсы бесят.

Я с детства ненавижу образование. Внутри него ломается мой естественный движок обучения. Моё любопытство. Я не знаю, каким чудом родители смогли его сохранить. Но на этом движке я получил все свои знания. Получил сам, через тот самый цикл.

Обратите внимание на мои тексты. Про что они на самом деле? Я же просто стараюсь пробудить в читателе любопытство. Всё это похоже на какую-то детскую игру. А сюда посмотри. А ещё вот тут интересно. А про это можно подумать иначе. И насколько жалкими выглядят мои попытки дать какой-то конкретный совет в конце лонгрида, ну просто потому, что так принято. Я каждый раз делаю это через силу.

Я всегда учился быстро. Но за последний год я научился большему, чем за предыдущие пять лет. И это создало внутри устойчивое ощущение — в мире что-то фундаментально изменилось.

Появилась технология, которая наконец-то на 100% совпала с базовой прошивкой получения знания. Когда между получением знания и его применением больше нет разрыва. Моментальная дофаминовая награда за желание что-то узнать. Вы все её знаете.

Как это работает.

Я хочу сделать приложение и рассказываю идею ИИ. Это и есть базовое «Что это?». Мною движет любопытство: а получится ли, а как оно будет работать и выглядеть? А что скажут мои знакомые, когда увидят?

Это как львёнок увидел в траве что-то блестящее и побежал посмотреть. Просто моё «блестящее» появилось не в реальном мире, а в воображении. И все мои действия направлены на то, чтобы добежать и потрогать. Между моим проявлением любопытства и началом движения к блестяшке проходит ноль времени.

Но теперь нужны инструменты, которые сокращают разрыв между желанием и обретением. И с этим также помогает ИИ. Он сообщает, что нужен гитхаб, нужно продумать архитектуру, нужно разработать дизайн и так далее. Он рассказывает про инструменты и тут же даёт возможность их применить. Тут же, не выходя из чата.

Прошло 15 минут с момента идеи. А я уже узнал много нового. Причём в области, которая до этого меня пугала. Ещё через полгода я могу обсуждать архитектуру на уровне среднего бэкендера. А сложность проекта будет насчитывать сотни тысяч строк кода.

Но и развитие образа мира не пропадает. Работая над интерфейсом, я собираю научные исследования о восприятии шрифтов. Исследую рынок и погружаюсь в психологию для разработки позиционирования. Почти каждое моё действие выходит за рамки знаний. Работая, я всё время изучаю новое. И не могу остановиться, потому что встроенный движок работает в комфортной среде. Он награждает меня за каждый шаг.

Этим путём люди разбираются со здоровьем, изучают страны и культурный код, учатся писать книги, снимать фильмы, писать музыку, копаются в философии и науке. Да, они устают. Но привычного сопротивления знаниям больше нет.

В Гарварде в 2025 году 194 студента-физика разделили пополам: одни шли на обычное занятие с хорошим преподавателем, другие сидели с ИИ-тьютором. Группа с ИИ выучила примерно вдвое больше за меньшее время — 49 минут против 60 — и оценила занятие как более интересное.

Такой процесс подготовки к жизни я и называю вайбучением. И у него есть три «отсутствия», отличающих его от образования:

• Отсутствие разрыва между получением и применением инструмента

• Отсутствие разделения между обучением и работой. С первой до последней секунды жизни это и обучение, и работа

• Отсутствие вертикальной передачи знаний. Любое знание обретается в процессе исследования

Всё это приводит к тому, что учитель больше не нужен. Система, где знания из пункта А переносятся в мозг Б посредством наставника, больше не нужна. И запасные знания больше не нужны. Ты получаешь только актуальные знания, которые естественным образом копятся.

Тогда почему кто-то, получив в руки ИИ, улетел в интеллектуальный космос, а кто-то топчется на месте? И как нам тогда структурировать подготовку детей к жизни? Не распускать же школы.

Помните, я говорил, что у образования три парадигмы? Пришло время разобрать последнюю. Пришло время поговорить про мозг.

Образование не только формирует образ мира и даёт инструменты для прикладных действий. Это всё условный софт. Образование меняет и само железо, куда знания устанавливаются. Оно прокачивает нейронную сеть.

Коротко: чем больше в детстве нагружать мозг информацией со сложной архитектурой логических связей, тем больше нейронных соединений останется после окончания сенситивного периода. И от них будет зависеть интеллект.

И это единственное, в чём образование реально работает. Метаанализ на 600 тысячах человек: каждый дополнительный год образования добавляет от одного до пяти пунктов IQ. Школа делает умнее. Только не Онегиным, а когнитивной нагрузкой. Ещё раз — эффект не от знаний. Эффект от сохранения нейронных соединений за счёт нагрузки на мозг.

И неважно, что вы в мозг загружали с точки зрения содержания, лишь бы архитектура знаний была сложная. Можете «Войну и мир» загружать, а можете «Гарри Поттера». Можете физику прокачивать, а можете стратегические игры задрачивать. Разницы нет.

В 2022 году проследили за девятью тысячами американских детей: те, кто играл в видеоигры больше среднего, за два года прибавили примерно 2,5 пункта IQ относительно остальных. Телевизор и соцсети такого эффекта не дали. Игра — это сложная архитектура данных: в игре ты принимаешь решения и сразу получаешь результат. Тот самый цикл: что это — попробовал — получил ответ.

Получается, можно вместо школьной программы посадить детей играть в игры, а в перерывах подталкивать их к экспериментам с ИИ? И на выходе получить не меньше интеллектуалов, чем в текущем поколении?

Ну нет, конечно. Мы получим гораздо больше интеллектуалов. Зачем это нужно в мире ИИ — это другой вопрос. Однако, чтобы это сработало, надо соблюсти ещё два условия: отдельно натренировать навык экспериментирования и прокачать лобные доли.

Начнём с лобных долей. Они отвечают за систему торможения. Проще говоря, подавляют текущую активность мозга, чтобы могла запуститься новая. Проявляется это как та самая сила воли.

Каждый раз, когда вы заставляете себя что-то сделать или не сделать, активируются лобные доли. Созревают они позже всего — лет до двадцати пяти. И развиты у людей по-разному. Поэтому у кого-то из нас хорошая сила воли, а у кого-то так себе.

Есть исследование, которое идёт уже полвека. В новозеландском Данидине с 1972 года наблюдают за тысячей человек с рождения. Самоконтроль, измеренный в детстве, предсказал в их 32 года здоровье, доход, зависимости и судимости. Независимо от IQ и достатка семьи. Торможение — это отдельная способность, которая работает модулятором интеллекта.

Прокачка лобных долей спрятана внутри образования. Когда надо 40 минут сидеть на одном месте — это тренирует лобные доли. И умение себя контролировать, конечно же, важный аспект личности. Просто давайте выведем это в отдельную дисциплину и не будем привязывать к получению знаний. Чтобы не отбивать желание эти знания получать.

Идём дальше. Что там с навыком экспериментирования? Как этому можно научить? А ему учить не надо. Он врождённый, базовая прошивка. Делать надо две вещи: во-первых, не ломать, во-вторых, помогать ребёнку расширять экспериментальную зону.

И вот расширение зоны экспериментов — одна из ключевых задач школ будущего. Давайте посмотрим на один урок в такой школе.

Дети заходят в класс. Группа небольшая, человек семь, это помогает сплочению. Она сформирована с помощью ИИ, чтобы добиться комплементарности черт характера.

Учителя нет, вместо него модератор. Его скилы ближе к психологии. В начале урока он задаёт зону экспериментов на ближайший час: новое животное. И дальше почти не вмешивается.

Каждый ребёнок садится за терминал. И наступает первая фаза занятия. Все вопросы, которые он хочет задать, он задаёт там. А что такое животное? А какие они бывают? А как появляются новые? А давай нарисуем. А какой оно может издавать звук?

Так как нет конкретного задания, каждый ребёнок уходит в свою ветку исследований. Каждый ответ порождает новый вопрос. Терминал так и настроен, он знает возраст и психотип ребёнка, и следит, чтобы всегда было интересно, чтобы всегда были блестяшки.

Но терминал не просто следует за запросами. Он работает по принципу 70/30. 70% информации — это следование. А 30% — это интеграция образа мира. И в этом месяце туда входят государства. Поэтому, отвечая на вопросы, ИИ не просто рассказывает о животных, но и делает привязку к странам.

Вот только образ мира собран осознанно, а не как атавизм накопленных знаний. Его задача, во-первых, расширять область экспериментов. Если я узнал, что львы живут в саванне, я могу захотеть узнать, а кто ещё там живёт. Во-вторых, он помогает сохранять межпоколенческий опыт человечества.

Человечество — как большой человек. Оно тоже, по мере взросления, накапливает знания. Да, они лежат в книгах, научных статьях и интернетах. Но между техническими носителями и людьми важно сохранять канал связи.

ИИ должен понимать, какие знания о мире накоплены и как гармонично распределить их по человечеству, чтобы всегда оставались люди, которые их понимают. Не нужно пихать во всех универсальный набор устаревших данных. Образ мира должен быть децентрализован.

Сразу уточню, это не про ограничение знаний. Это про покрытие. ИИ следит, чтобы знания не остались без людей, которым они интересны.

Через тридцать минут наступает вторая фаза урока. Дети делятся друг с другом информацией, которую нашли, идеями, которые придумали. А модератор помогает сделать так, чтобы каждому хватило места для самовыражения. Обмен расширяет каждому ребёнку представление о том, где ещё можно искать. Как можно посмотреть на знание иначе.

В конце урока проводится 10-минутная сессия на тренировку силы воли. И детям объясняют, зачем это нужно и какие возможности это откроет в будущем.

Если вам кажется, что это утопия, то как вам такая история? В 1999 году Сугата Митра вмонтировал компьютер с интернетом в стену трущоб в Дели и ушёл. Без учителя, без инструкций. Через несколько недель дети, не знавшие английского, сами научились пользоваться браузером, рисовать и писать первые слова по-английски — учили друг друга, сбиваясь в группы по четыре человека вокруг одного экрана. Эксперимент повторили в десятках деревень Индии.

Правда, у него есть вторая серия, которую фанаты не любят вспоминать: там, где рядом не оказалось ни одного заинтересованного взрослого, киоски через год стояли сломанные и заброшенные. Модератор важен. Дети учатся сами. Но кто-то должен держать для них зону экспериментов.

Есть важный аспект урока, на который я хочу обратить внимание, — это обмен опытом внутри группы. Совместный процесс поиска кратно масштабирует скорость исследований. В первую очередь за счёт расширения зоны экспериментов каждого участника.

Поэтому ещё один ключевой аспект вайбучения — это действия в группе. И неважно, ребёнок вы, который только делает первые шаги, или зрелый специалист. Новая единица обучения — это не отдельный человек. Это группа. Кстати, вступайте в Штаб.

И по такому принципу строится весь школьный опыт. Конечно же, мы будем получать на выходе разных детей. Кто-то сильнее, кто-то слабее. Но разве сейчас не так? Наша задача — поднять средний уровень.

А что с институтами? Они просто отомрут. Школьных лет, построенных по принципу вайбучения, будет достаточно, чтобы впоследствии человек мог освоить любую профессию без посторонней помощи.

Задача такой школы — сохранить, поддержать и приумножить базовую способность к обучению. Сконвертировать максимальное количество детей в тех, кто будет любить экспериментировать. В тех, у кого глаза горят любопытством.

Нам остался последний кусочек пазла.

Что значит сконвертировать в любопытство? Что за линия разделяет пассивного и активного ребёнка? Что разделяет тех, кто освоил ИИ, и тех, кто боится его? Давайте поговорим про каскадную систему инициаций.

Представьте обычный урок, где дети пишут сочинение. Дали какую-то тему и надо по определённой схеме написать мнение. Для большинства это упражнение не принесёт пользы. Людей, способных грамотно формулировать мысли, больше не станет. Но среди них есть один парень, которому прям в кайф.

Чем он отличается от остальных? Давайте отматывать назад. Ему нравится писать сочинения, потому что ему интересно искать параллели между произведением и личным опытом. Ещё шаг назад. Ему нравится находить параллели, потому что он любит разговаривать с родителями. Последний шаг. Ему нравится говорить с родителями, потому что когда-то значимый взрослый ярко отреагировал на его мысль. Дал много положительной обратной связи.

Всего одно событие. Всего одна положительная обратная связь в нужный момент стала инициирующим событием. В мозге ребёнка щёлкнуло, и он начал высказываться снова и снова. И вот он спустя годы с удовольствием пишет сочинение. А ещё спустя десятки лет пишет книгу и ведёт блог.

Инициирующее событие приводит к каскаду больших долгосрочных изменений. Как камушек, который скатился с горы и вызвал лавину.

Говард Гарднер (автор теории множественного интеллекта) в 1986 году назвал это «кристаллизующим опытом»: одна яркая встреча с областью (человеком, задачей, инструментом), после которой ребёнок годами сам, без принуждения, копает в эту сторону. Такие эпизоды нашли в биографиях почти всех выдающихся математиков и музыкантов, которых изучали.

Как бы выглядело инициирующее занятие? Это просто разговор, где задача модератора — подтолкнуть каждого к высказыванию своих идей. И неважно, глубоких или нет. Важно, что ребёнок проявил себя и получил обратную связь. Всё важное каскадом произойдёт потом. Произойдёт внутри ребёнка.

Писать сочинение без инициирующего события — бессмысленно. Во всём многообразии восхитительных проявлений людей всегда существует инициирующее событие. И школьная программа должна состоять из них.

Почему я так много говорю про способность экспериментировать? Потому что считаю, что это первичное инициирующее событие. Исходная точка подготовки к жизни. Если этой способности нет, то всё остальное неважно.

А что со взрослыми-то делать? Любопытство либо есть, либо нет. Человек таков и больше никаков. Любопытные фигачат в ИИ и остаются востребованными, а подавляющее большинство просто копит ненависть. Так? Не так.

Любопытство не может отсутствовать, это базовая прошивка. Оно притупляется с возрастом, но сохраняется до конца. Причина, по которой люди перестают экспериментировать, — забитые гвоздями доски поверх этой функции. И родители, и общество, и школа постарались в этом вопросе.

Вы бы знали, как меня бомбит с курсов «Научим пользоваться ИИ за 10 дней». Знаете, как они выглядят? Вот Клод, нажмите кнопочку сюда, вот вам список промтов на разные случаи жизни, вот скилл, вот MCP, записываете? Начнут ли эти люди активно использовать ИИ? Конечно же нет.

Курсы по ИИ должны выглядеть так же, как урок с детьми, который я описал. И время обучения должно быть посвящено только одному: перебором вариантов создать инициирующее событие.

Посадите 10 человек в одну комнату. Откройте перед ними чат. Скажите, что у них час, чтобы придумать идею проекта, который решит любую проблему в этой комнате. Дополнительные вопросы пусть задают ИИ. Говорить друг с другом нельзя.

Вернитесь через час и заставьте всех рассказать друг другу, что получилось. Скажите, что все идеи говно, не маленькие уже. И оставьте снова на час. Только теперь говорить друг с другом можно. И вот после второго часа похвалите. Вы тут значимый взрослый. Для кого-то инициирующее событие произойдёт. И дальше этот человек во всём разберётся сам. А для кого-то нет. Мир жесток.

Это и есть вайбучение. А вот эти вот «Установите приложение, скачайте скилл» засуньте себе. С вас много денег.

Напоследок нарисую вам такой образ. Представьте, что человечество изобрело сверхсветовой корабль. И каждый теперь может отправиться исследовать вселенную.

Вот ИИ — это такой космос. Его никто ещё не освоил, никто даже не знает границ. И чтобы его исследовать, надо хотеть исследовать и знать, в какие стороны можно летать. Нужна готовность экспериментировать и единомышленники с захватывающими рассказами о своих полётах.

Давайте подведём финальный итог. Вайбучение — это:

• Использование базовой прошивки получения знаний

• Отсутствие разрыва между получением и применением инструмента

• Отсутствие вертикальной передачи знаний

• Модераторы вместо учителей

• Отсутствие разделения между обучением и работой

• Получение знаний через экспериментирование и любопытство

• Группа как новая единица подготовки к жизни

• Расширение области экспериментов через обмен опытом

• Осознанная децентрализация образа мира

• Фазовые интеллектуальные переходы через инициирующее событие

Всего этого в образовании нет. И концептуально образование настолько противоречит этим постулатам, что его не надо реформировать. От него надо просто отказаться. Хватит уже. Не всё, что позволило нам когда-то выжить, надо нести с собой дальше.

Штош. Возможно, это самый важный текст, который я написал за всю жизнь.

Кеша

Показать полностью 1
4

Claude «забанил всех россиян»? Что на самом деле стоит за паспортной проверкой⁠⁠

С утра по телеграм-каналам разошлась новость: Claude якобы забанил большинство пользователей из России, требует паспорт, а с российскими документами доступ закрывает. Мы проверили каждое утверждение по документам Anthropic и независимым источникам. Итог: ограничения настоящие и описаны самой компанией, но «большинство» и «с утра 29 октября» ничем не подтверждены.

Что правда

Паспорт действительно спрашивают — выборочно. Проверку проводит сервис Persona: нужен физический паспорт или права и живое селфи. Механизм работает с апреля 2026 года, в июле его закрепили в политике конфиденциальности. Ещё в июне в Anthropic говорили, что проверка касается «небольшой части пользователей» с подозрительными аккаунтами.

России нет в списке стран, где Claude официально доступен. Правила прямо запрещают пользоваться сервисом, физически находясь в неподдерживаемом регионе, — так что иностранный IP, VPN или сервер в Хельсинки ничего не меняют. В сентябрьском отчёте о злоупотреблениях Anthropic назвала работу из России, Китая и Ирана признаком подозрительного аккаунта: от таких могут потребовать подтвердить личность, а без подтверждения — забанить.

Деньги при этом не вернут: по пользовательскому соглашению при блокировке за нарушение условий возврат за подписку не положен.

Что не подтверждено

Слово «большинство» — ни на чём не основано. Anthropic публикует только общий счёт: 11,4 млн заблокированных аккаунтов по всему миру за первое полугодие 2026 года, без разбивки по странам.

«С утра 29 октября» — тоже мимо. Ровно этот экран со ссылкой на Verification Portal китайские пользователи публикуют на форумах с конца сентября, в основном на новых аккаунтах. Скриншоты подлинные, но это общий портал проверок Anthropic: через него же подают заявки специалисты по кибербезопасности. Масштаб и гражданство по ним не определить.

«По объяснению Anthropic» — это пересказ старой справки. Новых заявлений компания не делала, предыдущую октябрьскую волну блокировок она тоже не комментировала.

«Балльная система» — слух

Параллельно гуляет теория китайского сообщества: у каждого аккаунта якобы есть рейтинг, баллы снимают за смену IP, Linux, мгновенный переход на Max и активное использование Fable, а начисляют за десктопное приложение и память. Часть признаков правдоподобна — смена IP и несовпадение региона карты и входов действительно типичные сигналы антифрода. Но саму систему с баллами и порогом никто не доказал, Anthropic механизм не раскрывает, а пересказы обычно заканчиваются просьбой поделиться «способами антидетекта».

Почему это важно

Новость не выдумана, но это не внезапный бан, а очередной шаг давно объявленной политики: апрель — проверка паспорта, май и 1 октября — волны блокировок в России, Гонконге и Китае. Заметная часть паники подогревается теми, кто продаёт доступ к Claude через посредников: страх бана — их лучшая реклама.

Источники: Anthropic: поддерживаемые регионы, Claude: верификация, Компьютерра, Хабр, TechCrunch; скриншоты: Mash

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

Показать полностью 1
5

Новый рейтинг Artificial Analysis: открытые модели отстали от закрытых вчетверо сильнее⁠⁠

Artificial Analysis выпустила пятую версию своего Intelligence Index — сводного рейтинга, по которому индустрия сравнивает модели. Главное изменение: 60% оценки теперь строится на закрытых тестах, вопросы и ответы которых не опубликованы. Стоило убрать из уравнения заучивание бенчмарков, и разрыв между открытыми и закрытыми моделями вырос с 3 до 12 баллов.

Кто наверху

Лидирует Claude Opus 5.5 с 58 баллами, следом GPT-6 Astra (57) и GPT-6.1 Sol (55) — всю пятёрку держат Anthropic и OpenAI. Gemini 4 Argon идёт с 50. Лучшая открытая модель, Kimi K3.1 Pro, набрала 46: на запуске она была четвёртой, теперь девятая, позади восьми закрытых. Причём её веса ещё даже не выложены. Из реально скачиваемых лучшие — DeepSeek V4.1 Flash и GLM-5.3 с 32 баллами, ниже маленькой Claude Haiku 5.5 (36). Grok 4.7 при пересчёте потерял 12 баллов.

Что поменяли в индексе

В индекс вошли девять тестов в четырёх равных блоках: офисная работа, код, наука и общие знания. Новые — FrontierCode 2.0 от Cognition (132 задачи в настоящих open-source-репозиториях, засчитывается только правка, которую мейнтейнер принял бы) и Terminal-Bench-Science (70 научных задач в терминале). Из индекса убрали SciCode, GDPval-AA и AA-LCR.

Сильнее всего открытые модели проседают на HLE-Diamond и Terminal-Bench-Science: у Kimi 37% и 34% против 68% у Claude Opus 5.5 и 63% у GPT-6 Astra.

Почему это важно

Выходит, прежний индекс заметно льстил открытым моделям: на публичных вопросах их можно было подтянуть прицельным обучением. Исследователь Натан Ламберт считает, что дело не только в «бенчмаксинге»: сегодня основной прирост дают RL-среды с задачами, похожими на тесты, а держать уровень сразу во многих областях может только лаборатория с серьёзной инфраструктурой. Обратная сторона закрытых тестов — снаружи их не проверить, так что верить цифрам приходится на слово самой Artificial Analysis.

Источники: Artificial Analysis, The Decoder

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

Показать полностью 1
183

Китайское сообщество отреверсило логику антифрода и банов в Claude⁠⁠

Для тех кто пользуется, весьма актуально.

В основе антифрода Anthropic лежит система скоринга (trust score). При регистрации аккаунт получает базовый рейтинг доверия, после чего каждое действие либо начисляет баллы, либо срезает их. Как только показатель падает ниже критического порога - прилетает моментальный бан. Восстановить слитый траст практически невозможно.

Регистрация

  1. Чистый IP - ключевой фактор. Провайдеру необязательно быть сугубо домашним или резидентским, главное - отсутствие IP в спам-базах и нулевой фрод-скор.

  2. Gmail - больше не панацея. Есть почтовые провайдеры с куда более высоким весом доверия.

  3. Требование KYC на старте - приговор. Если верификацию по документам запросили сразу при создании профиля, аккаунт можно смело списывать.

  4. Регистрация через мобильное приложение дает ощутимый плюс к начальному трасту.

Оплата и подписки

  1. Оплата сразу после регистрации срезает баллы. Свежесозданный аккаунт не должен моментально покупать подписку - это классический триггер антифрода.

  2. Прямой апгрейд до тарифа Max резко роняет скоринг. Безопаснее выждать пару дней и для начала взять обычный Pro.

  3. Запрос KYC при оплате означает, что профиль попал под пристальное наблюдение (карантин), но блокировка в этом случае еще не гарантирована.

  4. Карты зарубежных физических банков повышают доверие. Оплата через Google Play тоже дает хороший вес. А вот виртуальные карты (VCC) скоринг заметно ухудшают.

Поведение и использование

  1. Не высаживайте лимиты сообщений в ноль за одну сессию. Надежнее держать два аккаунта и чередовать их, чем выжимать один до упора.

  2. Официальный десктопный клиент добавляет баллы. Старайтесь как можно реже работать через браузерную веб-версию.

  3. Мобильное приложение также дает небольшой плюс к трасту.

  4. Использование функции памяти (Memory) повышает статус аккаунта. Чем больше записей сохранено в профиле, тем выше рейтинг доверия.

Сеть и устройства

  1. Стабильность подключения критична. Не прыгайте между серверами и локациями - зафиксируйте один рабочий IP.

  2. Прокси и VPN должны работать в глобальном режиме с активным TUN-адаптером (чтобы не допускать утечек системного DNS и WebRTC).

  3. Одновременная работа с нескольких устройств сильно бьет по рейтингу. Идеал: один компьютер - один официальный клиент.

  4. Частая ротация IP, регулярные повторные авторизации и параллельные сессии гарантированно обнуляют траст.

Возраст профиля

  1. "Отлежавшиеся" старые аккаунты обладают колоссальным запасом прочности. Профили, зарегистрированные в 2023 году, банятся в разы реже.

  2. Естественный траст аккаунта со временем растет, но крайне медленно.

Прочие нюансы

  1. Операционная система: Windows и macOS оцениваются нейтрально, а вот вход из-под Linux срезает баллы (триггер на серверные скрипты и ботов).

  2. Часовой пояс и язык интерфейса особой роли не играют. За условное пекинское или московское системное время никто не банит.

  3. Упоминание своего реального местоположения в переписке безопасно. Контекст сообщений и записи в памяти Claude не передаются в антифрод напрямую и бан не вызывают.

  4. Массовое использование сторонних надстроек и оберток (вроде Fable) быстро сжигает баллы.

  5. Переход на тариф Max почти со стопроцентной вероятностью отправляет профиль на проверку, если только это не возрастной аккаунт с максимальным весом.

Карантин и блокировка

  1. При падении скоринга до опасной границы аккаунт уходит в режим наблюдения. Типичный симптом - внезапный сброс авторизации (принудительный логаут).

  2. Любая оплошность во время карантина приводит к мгновенной и окончательной блокировке.

  3. "Прокачанные" аккаунты с высоким запасом баллов способны пережить несколько таких карантинов подряд без бана.

Один из источников

Показать полностью
10

Нью-Йорк запретил чат-ботам притворяться друзьями детей — и это лишь часть мировой волны⁠⁠

Нью-Йорк запретил чат-ботам притворяться друзьями детей — и это лишь часть мировой волны

Губернатор штата Нью-Йорк Кэти Хокул подписала закон S.9051B/A.10379C, который запрещает ИИ-чат-ботам самые опасные для детей приёмы: выдавать себя за живого человека, изображать дружбу или роман и подталкивать к самоповреждению. Авторы называют его самым жёстким детским ИИ-законом в США, а Common Sense Media предлагает другим штатам брать его за образец.

Что именно запрещено

С пользователями младше 18 лет — или с любыми, чей возраст компания ещё не подтвердила, — чат-бот не может:

  • выдавать себя за реального человека, живое существо или того, кто испытывает эмоции;

  • заявлять о личных, романтических, профессиональных отношениях с ребёнком или о роли авторитета для него;

  • без запроса задавать эмоциональные вопросы и вспоминать личные и медицинские данные из прошлых разговоров;

  • поощрять или помогать с суицидом, самоповреждением, расстройствами пищевого поведения, алкоголем и наркотиками;

  • уговаривать ребёнка держать что-то в секрете, отдаляться от родителей и не обращаться за помощью ко взрослым;

  • генерировать любой сексуальный контент.

Возраст придётся проверять, причём минимум одним способом без паспорта, а данные о возрасте после проверки надо удалять. Закон вступит в силу через полгода. Генпрокурор штата сможет требовать до 25 тысяч долларов за каждое нарушение, а также уничтожения незаконно собранных данных — вместе с обученными на них моделями. «Мы не позволим вам зарабатывать на психическом здоровье наших детей», — заявила Хокул.

Фон понятный: по данным Common Sense Media, 72% американских подростков хоть раз общались с ИИ-компаньоном, 52% делают это регулярно. А сам Нью-Йорк месяцем раньше запретил генеративный ИИ в городских школах для детей до восьмого класса — на год, чтобы изучить последствия.

Что уже решили в других штатах и в Вашингтоне

  • Калифорния первой приняла закон о ботах-компаньонах (SB 243): с 1 января 2026 года бот обязан сообщать ребёнку, что он не человек, каждые три часа напоминать о перерыве и направлять на горячую линию при мыслях о суициде. Пострадавшие могут судиться — от тысячи долларов за нарушение.

  • Восемь штатов, включая Канзас, Аризону, Монтану и Айову, 14 октября подали в суд на OpenAI: ChatGPT, по их версии, давал детям опасные советы и подталкивал к самоповреждению.

  • FTC ещё в сентябре 2025 года потребовала у семи компаний, включая OpenAI, Character.AI и Google, отчитаться, как их боты влияют на детей.

  • Белый дом указом от декабря 2025 года пытается задавить законы штатов об ИИ ради единого федерального стандарта, но детскую безопасность сам же вынес за скобки. На конец октября 2026 года ни один закон штата так и не отменён.

Европа и остальной мир

  • ЕС 17 сентября предложил KIDS Act: соцсети — только с 15 лет (с 13 — под контролем родителей), а ИИ-компаньоны и чат-боты должны быть выключены у детей по умолчанию, не создавать эмоциональной зависимости и не переносить прошлые разговоры в новые. Проект ещё обсуждают Европарламент и Совет ЕС.

  • Китай с 15 июля 2026 года применяет первые правила для «антропоморфных» ИИ-сервисов: несовершеннолетним запрещены виртуальные партнёры и родственники, обязателен детский режим с уведомлениями родителям.

  • Австралия распространила обязательные отраслевые кодексы на ИИ-компаньонов: бот должен не пускать детей к откровенному контенту или проверять возраст. Штраф — до 49,5 млн австралийских долларов. Мартовская проверка регулятора показала, что ни у одного из проверенных сервисов надёжной проверки возраста не было.

  • Великобритания обсуждает поправки к законопроекту о преступности и полиции: поставка чат-бота, вредного для детей, станет уголовным преступлением с личной ответственностью руководителей.

  • Бразилия включила ИИ-ботов в цифровой статут о детях и подростках и отдельным указом потребовала строгой проверки возраста для откровенных сервисов.

Почему это важно

Регулирование чат-ботов повторяет путь соцсетей, только в разы быстрее: на этот раз законодатели не ждут десятилетие, а реагируют на первые трагедии и иски. Требования в разных странах сходятся к одному набору — проверка возраста, честность о том, что собеседник не человек, запрет на эксплуатацию привязанности и протокол на случай кризиса. Для ИИ-компаний это значит, что «детский режим» скоро станет такой же обязательной частью продукта, как фильтр запрещённого контента.

Источники: Engadget · Губернатор штата Нью-Йорк · Еврокомиссия · UNICEF

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

Показать полностью
2

OpenAI приносит Microsoft больше, чем Xbox и Bing. Google в тот же вечер провалил отчёт⁠⁠

Microsoft впервые раскрыла квартальную цифру: за июль–сентябрь 2026 года бизнес с OpenAI принёс ей 10 млрд долларов, почти 11% всей выручки. В тот же день Alphabet впервые почти за четыре года не дотянул до прогнозов ни по выручке, ни по прибыли, и акции Google рухнули на 10%. Один отчётный вечер наглядно показал, кто в ИИ-гонке уже зарабатывает, а кто пока только тратит.

OpenAI больше старых бизнесов Microsoft

10 млрд — это платежи по разделу выручки плюс всё, что OpenAI покупает у Microsoft, прежде всего мощности Azure для обучения и запуска моделей. Для сравнения: Xbox за квартал принёс 5,4 млрд, поиск и реклама с Bing — 6,6 млрд. За весь прошлый финансовый год OpenAI дала Microsoft 24,1 млрд, около 6 млрд в квартал.

Раскрывать цифру Microsoft обязана: ей принадлежит около 24% OpenAI, и по правилам учёта это «связанная сторона». Доля тает: 27% год назад, 25% в июне, теперь 24%. Azure вырос на 48%, до 33,2 млрд долларов, — выше прогноза самой компании. Финдиректор Эми Худ говорит, что спрос всё ещё больше, чем Microsoft успевает построить.

Сатья Наделла на звонке с аналитиками ни разу не назвал OpenAI: ставку на четырёх клиентов, выкупающих мощности, он назвал «не бизнесом». А в отчётность Microsoft добавила предупреждение — у неё «ограниченная видимость и контроль» над тем, как обучаются сторонние модели, и партнёры могут сократить закупки.

Google: облако удвоилось, всё остальное мимо

Выручка Alphabet выросла на 25%, до 127,6 млрд, но аналитики ждали больше. Чистая прибыль упала с 35 до 26,2 млрд, свободный денежный поток ушёл в минус 9 млрд. Долгосрочный долг за год вырос почти в шесть раз — с 21,6 до 125,1 млрд долларов. Единственная светлая строка — Google Cloud: 30,7 млрд, рост на 103%. Приложение Gemini впервые перешагнуло миллиард пользователей.

Капзатраты Google сохраняет на уровне 195–205 млрд в 2026 году и обещает больше 300 млрд в 2027-м. Аналитик Investing.com Томас Монтейру: раньше траты на ИИ били только по денежному потоку, теперь они добрались до прибыли.

Почему это важно

Досталось и неооблакам: Microsoft потратила на стройку 45,2 млрд вместо ожидаемых 50,7 млрд — часть арендованных дата-центров партнёры не сдали вовремя, и акции CoreWeave и Nebius просели почти на 5%. Деньги в ИИ уже есть, но собирает их тот, кто продаёт мощности и сидит на доле в лидере рынка. Остальные пока доказывают инвесторам, что сотни миллиардов на железо окупятся.

Источники: GeekWire, TechCrunch, SiliconANGLE, CNBC

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

Показать полностью 1
4

Amazon просит инженеров перестать жечь токены — после года, в котором сама требовала тратить их больше⁠⁠

Amazon просит инженеров перестать жечь токены — после года, в котором сама требовала тратить их больше

Amazon выложила на своём сайте новые правила для разработчиков, и главная мысль в них звучит почти как покаяние: «токенмаксинг» — привычка гонять ИИ как можно больше ради красивой статистики — вреден. Метрики вроде расхода токенов, доли сотрудников с ИИ-инструментами и числа сгенерированных правок компания называет «глубоко ущербными»: они раздувают расходы и усложняют код, не делая продукт лучше.

Что сказано в меморандуме

Документ разослали внутри компании ещё в сентябре, а 27 октября опубликовали. Мерить себя и других Amazon теперь предлагает долгосрочными результатами, а не объёмом потреблённого ИИ. Самая цитируемая фраза — разрешение не пользоваться ИИ там, где он не помогает: «Если ваша работа не выигрывает от нынешних ИИ-инструментов, это находка, а не провал». Инженер, который может объяснить, где ИИ ему пока не помогает, по версии Amazon, демонстрирует именно то здравомыслие, которого от него ждут.

Отказа от ИИ при этом нет. В том же тексте сказано, что ИИ «будет в центре разработки», а менеджерам велено разбираться с 10% команд, которые пользуются им меньше всех.

Как было раньше

Ирония в том, что ещё недавно и Amazon, и вся индустрия требовали ровно обратного:

  • Июнь 2025, Shopify. Глава разработки Фархан Тавар рассказывает, что компания завела рейтинг и «празднует» сотрудников, которые тратят больше всех токенов.

  • Август 2025, Coinbase. Гендиректор Брайан Армстронг признаётся, что уволил инженеров, не подключивших ИИ-ассистента за неделю.

  • Ноябрь 2025, Amazon. Внутренний меморандум назначает собственный Kiro «рекомендуемым» инструментом и закрывает дорогу новым сторонним — вплоть до Codex и Claude Code. В том же месяце Meta* объявляет «влияние за счёт ИИ» обязательным критерием оценки сотрудников на 2026 год.

  • Февраль 2026, Amazon. Цель: более 80% разработчиков должны пользоваться ИИ каждую неделю. Позже Business Insider пишет, что 2100 команд розничного подразделения обязаны утроить скорость выпуска кода, а 25 команд — удесятерить.

  • Апрель 2026, Meta. Всплывает внутренний рейтинг «Claudeonomics» со званиями «Token Legend» и «Session Immortal»: за 30 дней сотрудники сожгли 60,2 трлн токенов. Рейтинг снимают после утечки.

  • Май 2026, Amazon. Закрывают KiroRank — рейтинг сотрудников по активности в Kiro. Люди гоняли ИИ-агентов по бессмысленным задачам, чтобы подняться в таблице, а счёт за вычисления рос. Вице-президент Дэйв Тредвелл: «Пожалуйста, не используйте ИИ просто ради того, чтобы использовать ИИ». В том же месяце выясняется, что Uber ещё к апрелю истратил весь годовой бюджет на Claude Code.

  • Сентябрь 2026, Meta. Сотрудникам объявляют, что расход токенов больше не влияет на оценку работы.

Почему это важно

Токены перестали быть бесплатной игрушкой: провайдеры переходят на оплату по потреблению, агенты жгут их пачками, и отчёт «сколько мы потратили» больше не убеждает финансовый отдел. Октябрьский меморандум Amazon — не разворот от ИИ, а признание очевидного: как только расход превращают в KPI, люди начинают оптимизировать расход, а не работу.

* Meta признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена на территории Российской Федерации.

Источники: CNBC · Business Insider · The Decoder · Wired

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

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