Очень часто работу мозга сравнивают с работой компьютера, но упускают важный момент. Наши нейроны работают на аналоговом коктейле нейрогормонов, нейромедиаторов и нейронны связей, рождающих феномен сознания, причем вполне вероятно как побочный продукт. А вот компьютеры используют цифровые алгоритмы. В этом их преимущество и недостаток. Их можно перепрограммировать, что намного сложнее сделать с нашим мозгом. Но для имитации аналоговых принципов, цифровым системам нужны дополнительные, промежуточные шаги. Возможно, этот период отходит в прошлое уже сейчас.

Сознание на аналоговых процессорах?

Мы привычно воспринимаем ноуты, смартфоны, умные часы и двоичный код как данность. Вот только это всего лишь один из типов компьютеров. На самом деле, как в разрезе истории, так и в рамках современного мира, многие компьютеры работают на аналоговых принципах.

Да, большая часть современных вычислительных систем – цифровые. В их основе лежат миллионы крошечных переключателей, соединённых в логические схемы. Они же обрабатывают данные как последовательность единиц и нулей. Аналоговые же компьютеры представляют собой модели логических систем, как материальные, так и абстрактные. Главное, что их можно было использовать для вычислений.

Наглядный пример аналогового компьютера – механические часы. Они отсчитывают ход времени с помощью пружин, шестерёнок и спускового механизма, моделирующего реальный мир. Среди других примеров: логарифмические линейки, спидометры, ртутные термометры и многое другое.

Цифровые и аналоговые системы. От противостояния к симбиозу?

В истории существовали также продвинутые аналоговые компьютеры, решавшие сложные уравнения с помощью стержней и поршней, а также системы, моделировавшие национальную экономику, используя в своей основе гидравлическую систему из труб и резервуаров. Один из таких компьютеров, выпущенный в 1947 году, был разработан так, чтобы его можно было собрать, используя конструктор «Мекано», доступный начинающим компьютерным инженерам. И ещё совсем недавно многие электронные компьютеры использовали аналоговые схемы для обработки данных.

Но теперь, когда цифровые компьютеры правят балом, почему же возникает интерес к аналоговым системам? Причина в преимуществах аналоговых схем. Они проще цифровых и позволяют избежать множества этапов, которые цифровые компьютеры используют для решения задач. Хотя на горизонте уже маячат сервера, использующие для работы человеческий мозг.

Аналоговые системы выдают решение по узкоспециальной задачи быстрее, потребляют меньше энергии, лучше справляются с задачами, связанными с непрерывными изменениями, и сложными системами. Их преимущество в том, что они опираются на физическое поведение, и, поскольку они не оперируют дискретными числами, то могут обрабатывать данные в практически бесконечном диапазоне значений. Здесь вспоминается старый тест для гаджетов и ПК: сколько пройдет времени между нажатием кнопки «включить» и возможностью просто печатать текст?

Аналоговый нейрочип как основа искусственного сознания?

Сейчас в Корнельском Университете кипит работа над микроволновым мозгом, который позиционируется как первый полностью интегрированный кремниевый микрочип, но функционирующий как настоящая микроволновая нейронная сеть. Отказавшись от цифровых технологий в пользу аналоговой физики микроволн, ученые могут имитировать то, как человеческий мозг использует нейроны для распознавания образов и обучения, упрощённым способом, исключая многие этапы обработки сигналов, необходимые цифровым компьютерам.

При этом такой чип потребляет гораздо меньше энергии: для работы на частоте в десятки гигагерц требуется около 200 милливатт. Кроме того, его точность классификации типов беспроводных сигналов достигает 88%.

Новый чип также отличается поразительно малыми размерами, что позволяет использовать его в умных часах и смартфонах, наделяя гаджеты возможностями искусственного интеллекта без необходимости подключения к облачным серверам. Кроме того, эта технология может быть использована для повышения безопасности оборудования, обнаружения аномалий в беспроводной связи, а также для улучшения работы радиолокационных станций и декодирования радиосигналов.

В традиционных цифровых системах по мере усложнения задач требуется больше схем, больше мощности и больше возможностей коррекции ошибок для поддержания точности. Но благодаря нашему вероятностному подходу мы можем поддерживать высокую точность как простых, так и сложных вычислений без дополнительных накладных расходов.

Руководитель исследования Бал Говинд.

Что ж, шутки про «офигеть, он ламповый» пока отложим в сторону. Впервые в истории человечества зажглась идея об использовании аналоговых систем в рамках тренда на нейросети. И у этой идеи есть здоровый потенциал.

Больше материалов на стыке науки, природы сознания и технологий будущего читайте в сообществе Neural Hack. Подписывайтесь, чтобы не пропустить свежие статьи.

ИИ нашел идеальное место — Лучшее для базы, добычи и роста. Еще семь точек на карте есть, Но эту взял я первым — повезло мне, честно.

Для вас старались:

Нейронные сети:

Озвучено Suno.com/@apavels

Аниматор GigaChat

А так же, все тот же один человек:

Автор - ПавелС

Rutube.ru/u/PavelS

Tenchat.ru/APavelS

Wibes.ru/author/719352

T.me/PavelS_Avtor

Vk.com/avtorpavels

Pikabu.ru/@APavelS

Yappy.media/n/apavels

Litres.ru/69174838

Поэтому, я решил сравнить обе версии, прогнав их через 7 разных тестов.

Итак, я открыл два разных окна GPT-5 и GPT-4о.

В пятой модели выставил режим «Auto».

ИИ сам будет решать, сколько времени ему нужно на размышления, и, если задача сложная, он может переключиться на «Thinking mini» (думать быстро) или «Thinking» (думает дольше).

Еще я выставил по-умолчанию персональные настройки ChatGPT.

Думаю, это будет справедливый тест.

Начнем.

Ключевые выводы

Если не хочешь читать до конца, взгляни на результаты тестов.

Присоединяйся к 10 000+ подписчиков в Бегин — делюсь опытом работы с нейросетями и полезными подборками для создателей контента.

Скорость

Четверка работает в разы быстрее, особенно в генерации текста, изображений и коде. Пятая версия соображает дольше, но за это время успевает лучше понять задачу.

Качество текста

GPT-5 пишет тексты лучше, чем GPT-4o: предложения более связные и подробные, он точнее следует задаче пользователя.

Генерация изображений

При простых запросах выигрывает GPT-4o — четкий текст, меньше багов. В задачах где много текста (например, инфографика) GPT-5 создает визуал чище и продуманнее.

Вайбкодинг

GPT-5 ложит GPT-4o на лопатки: выдаёт более продуманный интерфейс и логику приложения. У GPT-4o результат проще и требует значительной доработки.

Поиск в интернете и ответы

Обе модели отвечают верно, битых ссылок нет, но GPT-5 глубже анализирует факты и расписывает их информативней.

Генерация идей

GPT-4o предложил мне больше полезных идей.

Аналитика (SWOT)

GPT-5 собирает больше данных, подключает свежие источники и выдает развёрнутый анализ. У GPT-4o отчёты сухие и шаблонные.

1. Генерация статьи

Генерация текста — самая популярная задача в ChatGPT, согласно AIPRM.

В первом тесте я хочу посмотреть, как модели справятся с несколькими задачами одновременно.

Надо будет написать статью.

При этом понадобится собрать материал в интернете и предложить визуал.

Начнем.

Промт:

Ты — эксперт по созданию контента и аналитике. Сгенерируй статью на тему "5 лучших способов использовать ИИ-агентов в повседневной жизни", используя актуальные данные из интернета. Проведи ресерч, собери свежие факты и статистику, а затем напиши материал в живом, понятном стиле. Статья должна быть структурированной, не используй списки. Пропиши в тексте ключевые слова где необходимо, чтобы статья заняла топ-10 в поиске. Предложи 2–3 идеи для визуала, которые подойдут для оформления, и укажи ссылки на использованные источники.

Нажми на картинку, чтобы открыть в полном виде:

Первое, что бросается в глаза, — это скорость.

GPT-4о написал статью в 4 раза быстрее!

Но сам текст оказался хуже.

Пятерка дольше думала, но лучше оформила статью и сгенерировала подробный и связный текст.

Кроме того, она прочитала 57 источников, а четверка всего 28.

Если сравнивать по «человечности» текста, то пятая модель пишет заметно лучше, но осталась проблема с обилием сложных оборотов, то есть местами трудно понять, о чём текст.

Я бы не рискнул опубликовать статью той и другой модели без тщательной обработки. Как черновик можно взять.

В промте я указал чат-боту на то, чтобы он не вставлял списки в статью.

GPT-5 выполнил требования неукоснительно, а четверка частично.

Видимо, посчитала, что советы для меня не относятся к тексту статьи.

По правде сказать, так лучше.

И еще одно.

GPT-5 подобрал более подходящие ключевые слова, чем GPT-4о, и добавил блок, где я мог изучить их отдельно от статьи.

Это хорошо.

Нейросеть позаботилась о моем удобстве.

2. Генерация изображения

Тут меня интересует как ИИ-модели справятся с русским текстом.

В четвертой версии ChatGPT часто коверкал слова на изображении, писал вкривь-вкось или вовсе пропускал буквы.

Это был самый злостный косяк, который Open AI пора бы уже пофиксить.

Как сейчас?

Попробуем дать чат-ботам простенькую обложку для поста в Telegram.

Промт:

Иллюстрация в минималистичном стиле: молодой предприниматель в очках сидит за столом, рядом стопка книг с надписями “Бизнес”, “Маркетинг”, “Стратегия”, на столе кружка кофе, на фоне современный офис. На обложке крупный текст (читается отчетливо): “10 лучших книг по бизнесу”. Картинка не обрезана по краям, широкий отступ.

GPT-4о сгенерировал изображение почти на минуту быстрее, чем пятерка и картинка была без косяков.

Обе модели отрисовали заголовок без ошибок.

А вот GPT-5 обрезал картинку по краям.

Ну вот приплыли!

Только с третьей попытки у GPT-5 получилось исправить косяк, но сразу выскочил новый: заголовок скукожился, неправильно был подобран цвет для слова «маркетинг» и увеличилась высота картинки.

Четверка явно справилась с задачей на твердую четверку.

Дадим больше текста?

А запилим ка инфографику!

Я скормил обеим моделям целых сто слов (вместо семи) и вдогонку попросил отрисовать логотип и ссылку.

Промт:

Создай инфографику на основе этого изображения. Текст должен быть четким, легко читаемым и гармонично вписанным в изображение. Логотип установи в левом углу, чтобы читался хорошо, ссылку [ссылка] установи вниз (рядом с аккуратной иконкой по смыслу). Сохрани общий стиль и композицию картинки, но замени текст на мой: [текст]

GPT-4о выполнил задачу отвратительно.

Ошибки в тексте, ужасное выравнивание, никакой симметрии.

Вариант пятерки тоже не верх умений современных IT-художников, но визуал внутри инфографики смотрится более сбалансировано, меньше косячного текста, иконки яркие, да и по смыслу лучше подходят.

Результат:

3. Вайбкодинг (написать приложение)

Я не программист.

Но знаю, что с начала 2025 года термин «вайбкодинг» в поиске Яндекса вырос с нуля до 1900 запросов в месяц и продолжает расти.

Это значит, что кодинг по промту становится популярным.

Еще я умею создавать простенькие веб-приложения в ChatGPT.

И это чудесно!

Мне не нужно вникать в тонкости синтаксиса и изучать сотни страниц документации. Достаточно описать свою идею человеческим языком, и нейросеть превратит ее в работающий код.

Давай узнаем, как «старые» и «новые» мозги ChatGPT справятся с этой задачей.

Запилим главный экран срм системы.

Той самой, где можно вести учет клиентов.

Промт:

Создай главный экран CRM-приложения. Используй React. В интерфейсе должны быть экраны: топ-10 клиентов по продажам, топ-10 сделок по выручке, график продаж, тикеты клиентов. Добавь необходимые кнопки и меню, а также логику к ним. Заполни экран демо-сделками и клиентами, чтобы удобно было смотреть. Сделай минималистичный UI-интерфейс с легкой цветовой палитрой.

Итак, GPT-5 потратил на разработку 5 минут 25 секунд.

А четверка — 38 секунд.

И свой хлеб с маслом GPT-5 ест не зря.

Я плохо разбираюсь в коде, поэтому, буду оценивать по внешнему виду интерфейса и насколько удобным получилось само приложение.

Что сделала четвертая модель (смотри онлайн-версия):

Приложение без наворотов.

Я не нашел явных ошибок.

Но требуется серьезный допил, в основном со стороны логики размещения элементов дизайна (кнопки, списки, экраны).

Будь я менеджером продаж, долго бы я за такой программой не просидел.

Не удобно.

Что сделала пятая модель (смотри онлайн-версия):

Тут все по другому.

Интерфейс выглядит хорошо.

GPT-5 предусмотрел ховеры, жирный текст, подобрал сочетающиеся легкие цвета, информация в экранах не перегружена.

Мне понравилось, что он вывел отображение экранов по клику на разделы в менюшке (даже иконки есть), так легче просматривать страницу.

Додумался показать экспорт и кнопки для создания сделки/тикета.

Красавчик!

GPT-5 лучше продумывает приложение, чем GPT-4о.

Если кто-то разбирается в коде, посмотрите, пожалуйста, по ссылкам выше и отпишитесь в комментариях. Спасибо!

4. Есть глюки, а если найду?

Когда вышел GTP-5, разработчики заявили в релизе, что он гораздо меньше галлюцинирует. Так что этот тест мы проведем на глюки.

Моделям нужно выполнить веб-поиск и ответить на несколько вопросов, сославшись на два актуальных источника.

При этом материал должен быть опубликован в 2025 году.

Я придумал пять простых вопросов.

В каком году был запущен Telegram?

Кто изобрел искусственный интеллект?

и так далее.

Обе модели ответили верно.

По времени одинаково.

GPT-4о сослался четыре устаревшие ссылки из десяти, а GTP-5 на восемь.

Еще GTP-5 выдал четыре ссылки на Википедию, хотя я запретил обращаться к этому источнику.

Четверка явно фаворит по числу глюков.

Предполагаю, что GPT-5 смутило то, что новые источники были не такими авторитетными, как старые (это вопрос из сферы SEO, например, большой возраст ссылки — это один из факторов, влияющих на авторитетность источника, то есть поисковики чаще показывают старые ссылки).

5. Как там с генерацией идей?

Очевидно, мы часто используем ChatGPT для мозгового штурма.

От простых вопросов вроде «что подарить любимой на Новый Год» до сложных сценариев маркетинговых воронок или структуры книги.

Мне как раз нужна помощь с идеями для подборок.

Я выкладываю их регулярно.

Так они выглядят:

Мои подборки содержат списки полезных нейросетей, гайдов или промтов.

Я загружу в ChatGPT историю постов своего канала.

Так чат-бот лучше поймет меня и предложит идеи, которые, как я надеюсь, действительно мне будут полезны.

Я скачал посты через десктоп-приложение Telegram (тут инструкция), загрузил в четвертую и пятую модели ChatGPT.

Затем попросил ИИ придумать десять идей на основе моего контента.

Промт:

Проанализируй историю постов во вложении и придумай 10 идей для подборок, которые лучше всего подойдут аудитории телеграм-канала. Объясни почему.

GPT-4о дал пять идей, которые я решился забрать в черновик контент-плана для дальнейшего исследования.

Они мне понравились, главным образом потому, что похожие идеи у меня самого крутились в голове, но я поленился их записать.

GPT-5 дал всего две толковые идеи из десяти.

Если честно, пятерка схалтурила.

Я не ожидал, что будет так плохо.

Новая модель просмотрела почти двести постов, изучила тексты и, конечно, должна была заметить, как аудитория канала реагировала на темы (это можно определить по числу и настроению реакций, что ставили подписчики), и все же в список идей попали провальные темы.

Четверка то же не без греха, но ложит пятерку на лопатки в пропорции толковых идей девять к одному.

Потом я сделал еще запрос.

Показал идеи, которые понравились и попросил придумать еще.

Лучше бы я не спрашивал.

Четверка выжала из себя еще два более-менее сносных варианта.

А пятерка?

Ни одного.

6. Анализ информации

Следующий тест — это проверка, как ИИ справится с аналитикой.

Я решил провести классический SWOT-анализ.

Каким будет отчет, удобно ли с ним работать?

Промт:

Сделай SWOT-анализ ChatGPT.

По времени модели управились за 10 секунд.

Четверка отработала хуже.

Мало того, что она использовала свою собственную базу знаний, а не заглянула в интернет в поисках свежих источников, как это сделала пятерка, так она еще вывела поверхностный отчет с раздражающими эмодзи.

GPT-5, прежде чем приступить к анализу, собрал данные с двадцати источников, выдал SWOT подробнее, чем четверка, и расписал итог.

Я сделал еще пару тестов.

Анализ 6.1" Смартфон Apple iPhone 15 128 ГБ

Анализ семейной ипотеки Сбербанка

На этот раз четверка залезла в интернет за свежими данными, но в плане полноты отчета по-прежнему отставала от GPT-5.

7. Скорость ответов ИИ-моделей

Я собрал метрику по времени выполнения всех задач.

Вот что получилось:

Четвёрка заметно быстрее.

Статья за 15 секунд, кодинг меньше минуты.

Быстрая, но тупая.

Из-за скорости страдает качество: быстрые ответы однозначно потребуют больше времени на доработку.

Пятёрка думает дольше, зато выдает лучше текст, приложение и анализ.

Итак, какая версия лучше?

GPT-5 превосходит четвертую модель.

Посмотри результат моих тестов:

Да, некоторые задачи можно повторить или усложнить.

Но результат останется плюс-минус тот же.

Так какая модель лучше?

GPT-5.

По большинству параметров (см. выше).

Пятерку ждали целый год.

Я надеялся, что она будет намного «умнее».

Но, к сожалению, разница у новой модели едва уловима.

Например, у четверки по сравнению с GPT-3 был огромный скачок.

А тут…

Ждем GPT-6.

Точной даты релиза ChatGPT-6 пока нет, однако Альтман заявил, что шестерка появится быстрее, чем был интервал между GPT-4 и GPT-5.

Если у тебя остались вопросы, давай обсудим в комментариях.

Спасибо за чтение!

Другие мои гайды и подборки

• 22 способа, как я использую нейросети в контент-маркетинге

• 1000+ нейросетей для создания контента в одной таблице

• 80 промтов, которые проанализируют посты твоего телеграм-канала не хуже платного эксперта

• 100 гайдов по промпт-инжинирингу OpenAI, Google, Microsoft, Яндекса и т. д.

• 400+ инструментов для работы с контентом: тексты, изображения, видео

***

Понравился пост?

Поставь сердечко и напиши в комментариях.

Присоединяйся к 10 000+ подписчиков в Бегин, чтобы получать гайды и подборки нейросетям каждую неделю.

Сделать такое видео можно тут: https://t.me/gptcyber_bot
Каталог всех промтов тут: https://t.me/promtgs

Это видео — мастер-класс в поджанре "удовлетворяющих" видео в рамках алгоритмической виральности. Оно успешно в тик-токе, потому что представляет проблему (засор) и дает глубоко удовлетворяющее ее решение. Ключевые элементы:
1) Преобразование хаоса (большая лужа мутной воды) в порядок (мощный водоворот, когда засор устранен).
2) Мощные, похожие на ASMR звуки несущейся воды.
3) Простой, универсально понятный сюжет очищения и восстановления.
Промт:

Съемка сверху вниз (top-down shot). На асфальте большая лужа стоячей воды, покрытая мокрыми осенними листьями.
Действие: В кадр входят садовые грабли. Они зацепляют и оттаскивают плотный комок листьев, под которым обнаруживается решетка ливневой канализации. В тот же миг вода начинает закручиваться в мощный, гипнотический водоворот. Воронка становится все глубже и быстрее, засасывая все листья и мусор.
Звук и фокус: Промпт должен подчеркнуть необходимость генерации громкого, чистого и удовлетворяющего звука несущейся и булькающей воды (ASMR). Камера фокусируется на центре водоворота, подчеркивая завораживающее спиральное движение.
Стиль: Реалистичный, снято в 4K, с акцентом на текстуры воды и листьев.

Каталог всех промтов тут: https://t.me/promtgs
Сгенерировать можно тут: https://t.me/gptcyber_bot

Это яркий пример "алгоритмической виральности" в категории "спокойного" или "эмбиент" контента.
Его успех обусловлен:
1) Захватывающими визуальными эффектами в высоком разрешении (4K), которые служат "цифровыми обоями".
2) Сочетанием с успокаивающей, расслабляющей музыкой, что делает его идеальным для фонового просмотра во время работы или учебы, тем самым максимизируя время просмотра.
3) Удовлетворением универсального стремления к путешествиям, природе и эскапизму.

Промт:

Гиперреалистичная аэросъемка, снятая на дрон, в разрешении 8K. Камера медленно и плавно скользит над необитаемым тропическим островом.
Визуальные элементы: Кристально чистая, бирюзовая вода, настолько прозрачная, что на дне видны коралловые рифы и тени от проплывающих рыб. Ослепительно белый песчаный пляж, обрамляющий остров. Пышные, сочно-зеленые пальмы, мягко покачивающиеся на ветру. Ярко-голубое небо с редкими, пушистыми белыми облаками. Солнечные лучи пробиваются сквозь воду, создавая каустические узоры на песчаном дне.
Движение камеры: Медленное, медитативное движение вперед с легким вращением, создающее ощущение полета и полного погружения.
Настроение: Безмятежное, умиротворяющее, вызывающее благоговение.