В будущем людям не придется работать благодаря роботам и ИИ, заявил Илон Маск.

Так он прокомментировал сообщение, что Amazon намерен автоматизировать 75 % рабочих операций, заменив свыше 600 тыс. рабочих мест роботами к 2033 году.

«ИИ и роботы займут все рабочие места. Работать можно будет по желанию. Это как, например, выращивать собственные овощи вместо того, чтобы покупать их в магазине», – написал Маск.

Пруф:

Долгое время нейронаука страдала от нехватки размеченных данных, что сковывало прогресс в понимании сложнейших функций мозга и ограничивало возможности создания действительно точных моделей. Однако, прорыв, представленный в ‘Foundation and Large-Scale AI Models in Neuroscience: A Comprehensive Review’, заключается в освоении принципов самообучения и трансферного обучения, позволяющих использовать огромные объемы неразмеченных данных для создания мощных моделей, способных обобщать знания и выявлять скрытые закономерности в нейронной активности. И теперь, когда мы стоим на пороге новой эры, способной переосмыслить наше понимание сознания и мозга, не можем ли мы, используя эти инструменты, не только лечить болезни, но и раскрыть фундаментальные принципы, лежащие в основе самого опыта бытия?

Ограничения Системы: Эхо Неизбежного Сбоя

Традиционная нейронаука, как и любая система, сталкивается с ограничениями, заложенными в её основе. Главное из них – недостаток размеченных данных. Количество информации, необходимой для понимания мозга, экспоненциально превышает то, что мы можем получить, особенно в контролируемых условиях. Это не просто техническая проблема, это фундаментальное ограничение. Архитектура любого исследования, как и любого алгоритма, задаёт рамки возможного. И чем меньше размеченных данных, тем более грубыми и неточными становятся эти рамки.

Анализ нейронных данных, как и любое вычисление в сложных системах, требует ресурсов. Не просто вычислительной мощности, хотя и её тоже, но и энергии, времени, и квалифицированных специалистов. Эффективные алгоритмы, конечно, помогают, но они лишь смягчают проблему, не устраняют её. Более того, погоня за эффективностью часто приводит к упрощениям, которые искажают реальность. Нет алгоритмов, способных решить все проблемы, есть лишь алгоритмы, которые позволяют нам выжить в определённых условиях.

Текущие методы, даже самые передовые, испытывают трудности с обобщением. Мозг каждого человека уникален, и даже в течение жизни одного человека его состояние постоянно меняется. Алгоритм, обученный на данных одного человека, может оказаться бесполезным для другого. Это не просто техническая проблема, это фундаментальное ограничение. Порядок – это лишь кеш между двумя сбоями. Мы можем создать алгоритм, который работает в определённых условиях, но мы не можем создать алгоритм, который работает всегда.

Попытки обойти эти ограничения приводят к новым проблемам. Упрощение данных, усреднение результатов, игнорирование индивидуальных особенностей – всё это позволяет нам создать работающий алгоритм, но всё это искажает реальность. Мы создаём модель мозга, которая не соответствует самому мозгу. Мы создаём иллюзию понимания, которая скрывает наше незнание. И это, пожалуй, самая большая проблема. Не отсутствие данных, не отсутствие ресурсов, не отсутствие алгоритмов. А отсутствие понимания того, что мы не знаем.

Системы, как и любые сложные образования, не строятся, а вырастают. Их архитектура – это не план, а пророчество о будущих сбоях. Мы можем попытаться предсказать эти сбои, мы можем попытаться смягчить их последствия, но мы не можем их избежать. И это, пожалуй, самый важный урок, который мы можем извлечь из изучения мозга.

Фундаментальные Модели: Эхо Всеобщей Связанности

Изначально возникшие в области обработки естественного языка, так называемые фундаментальные модели предлагают мощную структуру для обучения на огромных массивах неразмеченных данных. Это не просто инструменты, а скорее экосистемы, где каждое взаимодействие формирует общую картину. Они не предназначены для решения конкретной задачи, а для создания общей базы знаний, из которой можно извлекать информацию по мере необходимости.

Концепция фундаментальных моделей постепенно распространяется и на обработку нейронных сигналов. Фундаментальные модели мозга, или, как их еще называют, мозговые фундаменты, позволяют создавать обобщенные представления активности мозга, выходящие за рамки конкретных экспериментов или пациентов. Это подобно созданию универсального языка, понятного для различных областей мозга, независимо от того, какие задачи они выполняют.

Ключевым элементом, раскрывающим потенциал неразмеченных нейронных данных, являются методы самообучения. Особенно важна контрастивная схема обучения, где модель учится различать схожие и различные паттерны активности мозга. Это не просто распознавание паттернов, а скорее создание внутреннего представления о том, что является значимым в данных, что позволяет модели адаптироваться к новым условиям и задачам.

Авторы работы подчеркивают, что каждая зависимость, заложенная в архитектуру модели, — это обещание, данное прошлому. Это не просто технический выбор, а своего рода пророчество о будущем сбое. Чем сложнее система, тем больше обещаний она содержит, и тем больше вероятность, что одно из них будет нарушено. Поэтому, при проектировании моделей необходимо учитывать не только текущие потребности, но и возможные будущие сбои.

Все системы живут циклами. Все, что построено, когда-нибудь начнет само себя чинить. Авторы утверждают, что это неизбежный процесс, и что необходимо учитывать его при проектировании систем. Невозможно создать систему, которая будет работать идеально всегда. Необходимо создать систему, которая сможет адаптироваться к изменяющимся условиям и самостоятельно исправлять свои ошибки. Контроль — это иллюзия, требующая соглашения об уровне обслуживания. Попытки полностью контролировать систему обречены на провал. Необходимо создать систему, которая сможет самостоятельно управлять собой.

Авторы подчеркивают, что подход к созданию моделей должен быть системным. Необходимо учитывать все факторы, которые могут повлиять на работу системы. Необходимо создать систему, которая будет устойчива к сбоям и способна адаптироваться к изменяющимся условиям. Только тогда можно будет создать систему, которая будет работать надежно и эффективно.

Архитектурные Инновации: Предвестия Неизбежного

Архитектурные инновации – это не просто набор технических решений, а предвестие будущих уязвимостей. В каждой сложной системе, как в кроне дерева, скрыт страх перед хаосом, и попытка создать идеальную архитектуру – это лишь форма отрицания энтропии. Однако, определенные паттерны, как ни парадоксально, демонстрируют устойчивость к разрушению, и именно они формируют основу для современных моделей фундаментального мозга.

В сердце этой эволюции лежит архитектура Transformer. Само-внимание, этот механизм, позволяющий моделям улавливать долгосрочные зависимости в данных, оказался особенно эффективен при анализе нейронной активности. Он позволяет моделям видеть не просто ближайшие точки данных, но и улавливать связи, простирающиеся на большие промежутки времени и пространства, что критически важно для понимания сложной динамики мозга. Это не просто инструмент обработки данных, а способ имитации принципов, лежащих в основе нейронных сетей.

Однако, изолированное рассмотрение одного лишь сигнала – это иллюзия. Мозг не работает в вакууме. Он интегрирует информацию, поступающую из различных источников. Поэтому, мультимодальная интеграция становится ключевым фактором. Комбинирование данных, полученных с помощью фМРТ, ЭЭГ и других методов, позволяет создать более полную и устойчивую картину. Это не просто увеличение объема данных, а синергетический эффект, когда информация, полученная из разных источников, усиливает друг друга. Такой подход позволяет компенсировать недостатки каждого отдельного метода и создать более надежную модель.

Алгоритмы нейродекодирования, некогда ограниченные своей точностью, получают значительное усиление благодаря богатым представлениям, извлекаемым из моделей фундаментального мозга. Это не просто улучшение качества реконструкции информации из мозговой активности, а качественный скачок в понимании того, как мозг кодирует и обрабатывает информацию. Представьте себе, что вы пытаетесь расшифровать сложный код, имея лишь ограниченный набор инструментов. Модели фундаментального мозга предоставляют вам гораздо более полный и мощный инструментарий, позволяя расшифровать код с большей точностью и скоростью.

И всё же, необходимо помнить: ни одна архитектура не является совершенной. Каждый выбор, каждая оптимизация несет в себе потенциальную уязвимость. Будущие версии этих моделей, несомненно, выявлять слабые места и потребуют постоянной адаптации и совершенствования. В этом и заключается парадокс: стремление к совершенству ведет к неизбежному появлению новых проблем. Но именно в этом и заключается красота науки – в постоянном поиске, в постоянном стремлении к лучшему, несмотря на все трудности и препятствия.

Клиническое Влияние и Будущие Горизонты

Возможности масштабных моделей для мозга, или, как их ещё называют, фундаментальных моделей мозга, простираются далеко за пределы исследовательских лабораторий. Они обещают кардинально изменить подходы к системам поддержки принятия клинических решений, позволяя ставить более точные диагнозы и разрабатывать индивидуальные планы лечения. Но это не просто вопрос повышения точности. Это вопрос перехода от реактивной медицины к проактивной, от лечения симптомов к предотвращению заболеваний.

Однако, не стоит обольщаться иллюзией идеального решения. Масштабируемость – это всего лишь слово, которым мы оправдываем сложность. Погоня за производительностью неизбежно приводит к потере гибкости. Мы склонны верить, что чем больше данных, тем лучше модель. Но данные – это не сама реальность, а лишь её отражение, искаженное шумом и субъективностью. Идеальная архитектура – это миф, нужный нам, чтобы не сойти с ума. Истинная ценность заключается не в создании совершенной модели, а в умении адаптироваться к несовершенству данных.

Генеративный искусственный интеллект, подпитываемый этими моделями, открывает новые горизонты для преодоления дефицита данных. Создание синтетических нейронных данных позволяет не только увеличить объём обучающих выборок, но и исследовать ранее недоступные сценарии. Это особенно важно для редких неврологических заболеваний, где получение достаточного количества данных является серьёзной проблемой. Но и здесь необходимо соблюдать осторожность. Синтетические данные – это лишь приближение к реальности. Необходимо тщательно контролировать их качество и достоверность, чтобы избежать искажения результатов.

Интерфейсы мозг-компьютер, давно обещавшие восстановление утраченных функций, могут быть значительно улучшены благодаря более совершенным алгоритмам декодирования нейронных сигналов. Это открывает новые возможности для помощи людям с параличом, ампутацией или другими неврологическими нарушениями. Но и здесь необходимо помнить о сложности человеческого мозга. Декодирование нейронных сигналов – это не просто техническая задача. Это вопрос понимания сложной взаимосвязи между мозгом и телом. Необходимо учитывать индивидуальные особенности каждого пациента, его эмоциональное состояние и его когнитивные способности.

И всё же, несмотря на все трудности и вызовы, перспективы применения масштабных моделей в неврологии и психиатрии кажутся весьма многообещающими. Они могут помочь нам лучше понять работу мозга, разработать новые методы диагностики и лечения, и улучшить качество жизни людей, страдающих от неврологических и психических заболеваний. Но для этого необходимо отказаться от иллюзий и принять тот факт, что совершенства не существует. Необходимо сосредоточиться на создании гибких, адаптивных и надежных систем, которые могут функционировать в условиях неопределенности и несовершенства. И тогда, возможно, мы сможем приблизиться к пониманию самого сложного объекта во Вселенной – человеческого мозга.

Этические Границы и Будущие Вызовы

Развертывание фундаментальных моделей мозга – это не просто технический шаг, но и призыв к осознанности. Каждый новый слой нейронной сети – это эхо давно забытых вопросов о природе сознания, ответственности и границах вмешательства. Их появление поднимает важные этические соображения, касающиеся конфиденциальности данных, алгоритмических предубеждений и ответственного использования. Нельзя строить системы, игнорируя тот факт, что каждое решение, каждое предсказание, несет в себе отпечаток человеческих ценностей – и, следовательно, потенциальных ошибок.

Ученые, подобно древним алхимикам, стремятся создать разум из кремния и электричества. Но в отличие от алхимиков, они не могут полагаться на интуицию и случайность. Каждый алгоритм должен быть прозрачен, каждый параметр – обоснован. Решение о применении модели в клинической практике – это не просто технический выбор, но и моральный императив. Адресация вызова интерпретируемости имеет решающее значение для формирования доверия и обеспечения подотчетности в этих сложных моделях. Недостаточно просто создать систему, способную предсказывать будущее – необходимо понимать, как она пришла к этому предсказанию.

Изучение мозга – это путешествие в неизведанное, где каждый шаг чреват неожиданностями. На пути к созданию совершенной модели всегда будут возникать препятствия, ошибки, противоречия. Но именно в этих трудностях и заключается истинная ценность науки. Именно в них рождаются новые идеи, новые подходы, новые решения. Нельзя бояться неудач, нельзя останавливаться на достигнутом. Необходимо постоянно совершенствовать свои знания, постоянно расширять горизонты. Продолжающиеся исследования необходимы для разработки более эффективных и надежных алгоритмов, а также для изучения новых областей применения, таких как психическое здоровье и нейрореабилитация.

Истинная мудрость заключается не в создании совершенной системы, а в осознании ее несовершенства. Каждая модель – это лишь приближение к реальности, отражение наших знаний и представлений о мире. Нельзя ожидать от нее абсолютной точности, абсолютной надежности. Необходимо помнить, что она всегда будет подвержена ошибкам, неточностям, искажениям. Именно поэтому так важно постоянно совершенствовать свои знания, постоянно расширять горизонты. Каждый рефакторинг начинается как молитва и заканчивается покаянием. Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить.

Мы строим эти "фундаментальные модели", как садовники, а не инженеры. Надеемся взрастить интеллект из данных, но забываем о неизбежной энтропии. Как говорил Гаусс: "Я не знаю, как я выгляжу в глазах других, но мне кажется, что я подобен ребенку, играющему с морскими ракушками на берегу моря, в то время как огромный океан истины лежит нетронутым передо мной". В нашем случае, океан — это сложность мозга, а ракушки — это наши модели. Мы видим лишь малую часть, но стремимся к генеративному ИИ и клинической поддержке, игнорируя, что каждый архитектурный выбор — это лишь отсрочка неизбежного вырождения, как предсказано для паттернов через три релиза. Это не строительство, а взращивание, и оно требует смирения перед хаосом.

Что дальше?

Мы построили фундаменты, возвели величественные модели, натренированные на гигабайтах данных о мозге. Но не обманывайтесь, это не строительство, а скорее, выращивание. Каждый архитектурный выбор, каждая функция потерь – это пророчество о будущем сбое. Мы ищем совершенство в алгоритмах, но идеальное решение – это решение, в котором не остаётся места для человека, для интуиции, для непредсказуемости, которая и есть суть мозга.

Нас ждёт не триумф искусственного интеллекта, а каскад отказов, которые обнажат наши фундаментальные заблуждения о природе разума. И это хорошо. Система, которая никогда не ломается, мертва. Отказы – это акты очищения, возможность пересмотреть наши предположения и строить новые, более гибкие и устойчивые системы.

Будущее не в создании всезнающего ИИ, а в развитии экосистем, где человек и машина будут учиться друг у друга, признавая взаимные ограничения и уязвимости. Мы должны научиться ценить не точность предсказания, а способность адаптироваться к непредсказуемому. Иначе, все наши "фундаментальные модели" окажутся лишь хрупкими памятниками нашим амбициям.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.16658.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Такая тенденция поддерживается и медиапартнерами: как отмечает РБК, современные форматы все больше стремятся к искренности, полезности и ненавязчивости, а платформы делают ставку на участие, «slow content» и синхронизацию с реальными обстоятельствами аудитории.

Почему сейчас?

• Меняются ценности: быть “простым” больше не стыдно — наоборот, это знак осознанности.

• Диджитал-экология: пользователи пересматривают, что хотят видеть у себя в ленте — ценится честность, отсутствует агрессивность подачи.

• Локальный патриотизм: тренд на самозанятость, дачную жизнь и контроль над своей реальностью растет вместе с независимостью от столичных ритмов.

• Осознанное замедление: ролики без лишнего монтажа, с природными звуками, бытовыми моментами — своеобразный антистресс и способ вернуться “сюда и сейчас”.

Контент, который работает: на чем строится успех новых инфлюенсеров

Исследования (по данным LiveDune, июль 2025) показывают, что engagement rate в фермерских сообществах обеспечивают три главных кита:

• Юмор и легкая самоирония — 41,2%

• Реальные повседневные заботы с животными, огородом, стройкой — 19,3%

• Личные истории, правдивая хроника жизни — 16,9%

Лайки чаще всего собирает:

• Жизнь и быт “изнутри” — 33,7%

• Простые рецепты и кулинария из доступных ингредиентов — 18,1%

• Сцены из ежедневной работы в поле и сарае — 15,3%

Что выводят бренды из этой статистики?

1. Юмор и близость. Спонсорские интеграции с фермерами работают только если бренд разделяет и поддерживает простую ценность — вместо “громкой рекламы” лучше встраиваться в живой диалог с аудиторией.

2. Эстетика честности. Скрытая или нативная реклама работает кратно лучше, если вписана в реальный сюжет дня: посадка рассады с новым инструментом или рассказ о подготовке заготовок на фоне продуктовой линейки.

3. Партнерство, а не диктат. Долгосрочные кооперации с лидерами мнений из “простых” работают эффективнее разовых интеграций — люди доверяют тем, кто похож на них самих.

Как брендам встроиться в “простой” тренд

• Доверять авторам. Не пытаться навязать сценарий, а позволить органично показать продукт в реальной обстановке: пусть блогер сам решит, как его использовать.

• Сегментировать коммуникацию. Для рекламы садовой техники подойдет формат “полезных лайфхаков”, для продуктовой категории — рецепты или “полевые вкусы”.

• Транслировать ценности, а не только выгоды. Сегодня выигрывают бренды, которые становятся соучастниками забот, поддержкой или вдохновителем в самостоятельной жизни и работе.

Новое поле для инфлюенс-маркетинга

Фермеры, дачники и сельские блогеры совмещают сразу три роли: хозяйственника, рассказчика и модератора деревенского digital-комьюнити. Их успех — во внутренней свободе от “мерила успеха”, а значит, их аудитория гораздо внимательнее и преданнее. Чем раньше бренды осознают силу этой волны и научатся дружить с ней, тем быстрее обретут стратегических союзников и доверие “новой нормальности” — там, где честность становится новой валютой.