В конце ХХ-го века рассматривалась масса вариантов привлечения туристов в Белгородскую область. Тем более, что белгородцы были уже в курсе о размещении парусников в соседнем Воронеже и т.д. Воронежский парусник «Гото Предестинация» поставили в 2000-х годах.

«КРУЗЕНШТЕРН», «ДАР ПОМОРЬЯ» и «ТОВАРИЩ» на рейде Портсмута во время регаты1971-го года.

=

ШХУНА «КОДОР».

Барк «Товарищ».   

«Товарищ» участвовал в съёмках огромного количества художественных фильмов как СССР, так и совместно с другими странами: «МАКСИМКА» (1952), «АЛЫЕ ПАРУСА» (1961), «ВЕТЕР «НАДЕЖДЫ»» (1977)«МЯТЕЖНЫЙ «ОРИОНЪ»» (1978), «ДЕВУШКА И МОРЕ» (1981)«ДОМ, КОТОРЫЙ ПОСТРОИЛ СВИФТ» (1982), «БЕРЕГ ЕГО ЖИЗНИ» (1984), «В ПОИСКАХ КАПИТАНА ГРАНТА» (1985) и т.д.

Барку «Товарищ» сильно не повезло. Я видел этот корабль не на фотографиях, довелось там побывать. Даже туристов туда водил и проводил выставки. После развала СССР его вывезли за границу. Мы пытались его оставить в качестве экспоната музея кино и т.д. У корабля богатейшая фильмография и победы в нескольких гонках. Нужную сумму собрать не удалось тогда энтузиастам. Такой магнит для туристов упустили. И теперь тот парусник опять в Германии. Много чего мы спасли, но для спасения корабля не хватило энтузиастов и ресурсов.
Планируется создать силами энтузиастов 3D‑модель барка (по фото, чертежам, воспоминаниям);

запустили виртуальный тур: «Барк „Товарищ“;разместить на платформах, в музее кино.

Документальный проект:снять фильм/сериал о судьбе корабля: интервью с экипажем, киноведами, энтузиастами;использовать архивные кадры из «Алых парусов» и гонок.

Международное партнёрство:переговоры с иностранными морскими музеями: предложить совместный проект (временные выставки, обмен экспонатами);организовать «дни памяти» о легендарных кораблях из кинофильмов.

 Медиа‑проекты:подкаст «Героини, которые вдохновляют»: разбор образов от Ассоль до реальных женщин‑учёных, врачей, волонтёров;видео «Один день с…»: показать будни тех, кто творит добро (учительница, фермер, спасатель).

4.«Краудфандинг памяти»:сбор средств на:реставрацию старых фильмов;оцифровку архивов;установку памятных знаков (например, «Здесь снимали „Алые паруса“»).

«Народный архив»:платформа, где люди делятся:фото со съёмок фильмов;историями о кораблях‑киногероях;воспоминаниями о советских экранизациях.«Живые уроки» и мастер‑классы:встречи с ветеранами кино, моряками, реставраторами, «Как сшить парус», «Как снимали морские сцены без CGI» и т.д.

Для барка «Товарищ»: цифровой мемориал + международный диалог.

Для ценностей:показать альтернативу потребительству (на примерах реальных людей);вовлекать молодёжь в созидание.

2 . Шхуна «Кодор тоже могла оказаться в Белгородской области, но можно и реплику поставить...

Энтузиасты продолжают работы по воссозданию легендарной шхуны «Кодор».

Учебный корабль, корабль-актёр т.д.Культурно‑кинематографическая роль: парусники часто снимались в кино: «ОСТРОВ СОКРОВИЩ» (1982), «В ПОИСКАХ КАПИТАНА ГРАНТА» (1985), «КАПИТАН «ПИЛИГРИМА»» (1986).

  Я видел этот корабль не на фотографиях, довелось там побывать. Даже туристов туда водил и проводил выставки.   «Кодор» мог бы и дальше служить «актёром» или музейным экспонатом.

Шхуна «Кодор» — строили их в Финляндии для СССР в послевоенные годы (серия учебных парусных судов). Она служила для подготовки моряков, участвовала в регатах и киносъёмках. В 1999 году на судне произошёл пожар.

«Кодор» — часть послевоенного советского морского наследия и финско‑советского промышленного сотрудничества.

Образовательный потенциал: действующие парусники — живые учебники по морскому делу, истории технологий, деревянному судостроению.

Реплика: реальный путь к «возрождению», энтузиасты стали обсуждать вопрос с постройкой реплики сразу после пожара.
Оригинал утрачен, создание реплики — единственно способ вернуть «Кодор» в культурное пространство. Исследование и документация.Сбор чертежей, фото, воспоминаний, кинокадров.Консультации с морскими историками и реставраторами.

Восстановление облика судна по архивным материалам.Точная копия или адаптированная версия (с современным оборудованием для безопасности).

Традиционные технологии(деревянный корпус) или современных материалов (сталь, композиты) с сохранением внешнего вида.

Назначение реплики.

Музей‑на‑воде: экспозиция, экскурсии, лекции.

Съёмочная площадка: участие в исторических фильмах.

Учебное судно: практика для курсантов (если соответствует нормам безопасности). Путь к мечте для будущих военных моряков.

Примеры..
1. «Гото Предестинация» (Россия) — реплика корабля Петра Первого, построенная в 2014 году.

2. «Баунти» (США) — реплика судна XVIII века, использовавшаяся в кино и как учебное судно.

3. «Виктория» (Швеция) — реконструкция галеона XVI века.

Память о мореплавании: парусники — символы эпохи, когда море было главным путём общения и торговли.

Туризм и экономика: реплики привлекают посетителей, создают рабочие места(20 рабочих мест), стимулируют ремёсла.

Образование: живые примеры технологий прошлого помогают понять историю инженерии.

Обращались в морские музеи: Центральный военно‑морской музей в Петербурге и т.д.

Продолжаем искать единомышленников: сообщество или НКО для продвижения проекта.Привлечь к проекту можно верфи, киностудии, волонтёров, спонсоров и т.д. Макет, виртуальная реконструкция, выставка о истории судна.     
Мировой опыт.В Европе и Азии есть успешные туристические объекты на исторических судах (The Barge в Лондоне, Jumbo Floating Restaurant в Гонконге до его закрытия).

Гибридные форматы.Музей на дебаркадере (несамоходное судно) — дешевле в обслуживании.

Тематические музеи в бывших лодочных ангарах и т.д.

Бакинский морской порт, запросы по архивам 1989-й год и т.д.Поиск публикаций в бакинских газетах и т.д..

связывались с бывшими сотрудниками  или владельцами.

Цифровая реконструкция.

Создаём виртуальный тур (силами энтузиастов)или 3D‑модель «Кодора» — это сохранит память о проекте.Собираем фото  в архивах и т.д.

Тематические мероприятия.Вечер памяти «Кодора»: лекции, показ фото, образцы кинореквизита, тематический фестиваль у воды, поиск аналогов, идеи новых проектов и т.д.

Путь к голосовым помощникам занял в общей сложности три с лишним века. Если предельно упростить этапы, то для создания голосовых помощников нужно было

1. Научить машины «говорить»,

2. Научить машины распознавать слова и команды,

3. Соединить эти умения, добавить понимание смысла и навык выполнения требуемого действия.

В первой части мы уже рассказали, какими были первые машины, которые издавали звуки, слова и целые предложения. Один из наших читателей оставил довольно емкую характеристику в комментариях:

Пристегивайтесь — ныряем в XX век!

Аппарат Мясникова, 1940-е

Во время войны, в 1942, Лев Леонидович Мясников защитил кандидатскую диссертацию «Техническая фонетика» — это была первая в мире работа по объективному распознаванию звуков речи, направлению, которым сейчас занимаются десятки лабораторий мира. Его аппарат умел распознавать гласные — физическим прототипом или его фото порадовать вас не можем, поскольку разработка и демонстрация пришлись на годы блокады Ленинграда, но зато у нас остался патент.

Лев Леонидович прожил долгую жизнь, полную исследований, изобретений (их было, суммарно, 15), книг (их 6, возможно, кто-то из наших читателей даже встречался с ними во время обучения на физфаке) и создал научную школу по судовой акустике и электронике.

Audrey, 1952

Исследователи Bell Labs Стивен Балашек, Р. Биддалф и К. Х. Дэвис создали систему Audrey для распознавания речи. Название расшифровывалось как Automatic Digit Recognizer — автоматический распознаватель цифр.

Выглядело это так:

1. человек произносил в микрофон, условно, «два»; 

2. Audrey превращала колебания голоса в электрический сигнал;

3. Audrey смотрела, какие частоты в нём сильнее и как они меняются во времени;

4. на экране машины появлялась «2».

Может возникнуть вопрос, распознавала ли машина что-то кроме цифр — к сожалению, нет; более того, Audrey работала с изолированными словами (после каждой цифры нужно было сделать заметную паузу). А еще она сильно зависела от диктора, ориентируясь на свою «память» — у одного человека «пять» имеет один звуковой рисунок; у другого — другой. Audrey лучше всего работала с голосом её разработчика Кингсбери Дэвиса: источники приводят точность свыше 90%, а для нескольких других знакомых системе говорящих — примерно 70–80%. Если перед машиной поставить ребенка трех лет, человека с сильным акцентом и пожилого человека с замедленной речью, то результаты распознавания будут куда ниже.

Однако нельзя не признать, что начало было положено — обычно именно Audrey считается первой системой, способной по-настоящему «слушать» человека.

IBM Shoebox, 1962

В 1962 году IBM публично показала на Всемирной выставке в Сиэтле систему Shoebox («обувная коробка»), разработанную Уильямом Дёршем: она понимала 16 английских слов, включая цифры и арифметические команды «плюс», «минус», «итог», позволяя оператору выполнять простые вычисления голосом. Это был первый пример именно голосового управления командами, а не просто распознавания цифр.

Название намекало на то, что прибор небольшой — по сравнению с Audrey это особенно заметно.

Получился первый пример устройства с именно голосовым управлением командами, а не просто распознаванием цифр — сегодня мы можем сказать: «Алиса, сложи два и два» и получить ответ в том числе благодаря тому, что шестьдесят с лишним лет назад была изобретена Shoebox.

Harpy, 1970-е

Гарпия (а именно так переводится название машины, созданной Carnegie Mellon в 1970-х) имела больший лексикон — система работала со словарём из 1011 слов и была рассчитана на конкретные типы запросов, например, на поиск информации в базе данных. Что немаловажно, она умела распознавать не отдельные слова, а связную речь — то есть фразы, произнесённые подряд. Сравните с предыдущими машинами — они были гораздо более чувствительны к паузам и говорящему.

Harpy не понимала речь так гибко, как современные нейросети. Ей заранее давали:

• список известных слов;

• возможные произношения;

• правила, по которым эти слова можно соединять в фразы;

• акустические образцы — как примерно должны звучать части речи.

Затем она представляла все допустимые фразы как большую схему с развилками. Услышав голос, система шла по этой схеме и искала маршрут, который лучше всего совпадает со звуком.

Чтобы не проверять сразу сотни вариантов, Harpy сохраняла лишь несколько наиболее правдоподобных догадок на каждом шаге. Этот принцип известен как beam search, или поиск лучом: плохие версии быстро отбрасываются, а вычисления тратятся на перспективные. Именно это сделало систему практически работоспособной при тогдашней вычислительной мощности.

А вот как работает beam search

В одном из испытаний Harpy показывала около 93,77% правильного распознавания слов и около 89,87% правильно распознанных фраз для одного говорящего. В отчётах программы также приводится примерно 3% ошибок по словам и 5% ошибок, меняющих смысл, в задаче со словарём 1 011 слов. Напомним, что все это — в середине 1970-х: не правда ли, впечатляет?

Но при всей грандиозности технического прорыва, выпускать «Гарпию» на волю было рано: это все еще был исследовательский прототип, который не обладал достаточным объемом знаний для встречи с живыми людьми. Зато к августу–сентябрю 1976 года Harpy была настроена на задачу поиска документов в базе данных!

Общение с системой выглядело примерно так:

• человек говорил фразу в микрофон — без пауз между отдельными словами;

• Harpy сопоставляла звучание с известными ей словами и допустимыми конструкциями фраз;

• если фраза была успешно распознана, система могла автоматически сформировать устный ответ; такую возможность демонстрировали уже в феврале 1976 года;

• пользователь получал озвученный результат запроса, а не просто строку расшифрованного текста.

Скрытая марковская модель и ее роль в распознавании речи (1980-е, 1990-е)

Скрытая марковская модель, она же CMM (не путать с сммщиками :)) — это способ для компьютера угадывать невидимый процесс по его следам. В распознавании речи она помогает восстановить последовательность звуков и слов по меняющемуся аудиосигналу.

Речь делилась на короткие временные фрагменты, а СММ моделировала вероятности перехода между скрытыми фонетическими состояниями. Сверху работала языковая модель: она оценивала, какая последовательность слов наиболее правдоподобна. В классическом конвейере использовались:

аудио → акустические признаки → СMM → языковая модель → текст

Как это работало

Представьте, что компьютер услышал нечто похожее на: «поставь… бу… дильник… на семь». Шум, дикция и скорость речи делают отдельные участки неоднозначными. СММ может колебаться: это «будильник», «будильники» или вообще другой набор звуков. Но вероятности переходов подсказывают, что после звукового начала «бу-» очень вероятно продолжение «-диль-», а языковая модель добавляет: после слов «поставь» и «на семь» слово «будильник» встречается гораздо правдоподобнее, чем случайная альтернатива, например, «бульон» или «бультерьер». Так акустика и контекст вместе дают итоговую расшифровку.

Почему это важно для распознавания речи? Потому что это дало возможность отойти от жестких звуковых шаблонов к анализу живой естественной речи. Именно такая архитектура открыла дорогу массовой диктовке, телефонным IVR-меню, голосовому набору. Принцип работы скрытой марковской модели — не делать вид, что машина слышит всё идеально, а выбирать наиболее вероятное объяснение неясного сигнала. Эта идея лежит в основе всей современной вероятностной обработки речи; и пусть сегодня чаще используются нейросети и другие методы, переоценить скрытые марковские модели невозможно.

DragonDictate

Это одна из ранних коммерческих программ голосовой диктовки для ПК, созданная компанией Dragon Systems. Она превращала произнесённые слова в печатный текст и позволяла управлять компьютером голосом. Первая версия, DragonDictate 30K, вышла в 1990 году с активным словарём около 30 000 английских слов (!!!).

Главное ограничение: нужно было говорить по одному слову с паузами. Например: «Создать… [пауза] новый… [пауза] документ».

Ничего не напоминает? Да, паузы, как и в случае Shoebox, все еще были очень важны, иначе слова «слипались».

Система стоила примерно 9000 долларов (это примерно 23 000 долларов 2026 года по индексу потребительских цен США или три мобильных телефона Motorola MicroTAC), требовала мощного по тем временам ПК с процессором Intel 80386, 8 МБ памяти (не смеяться! Для 1990 года это серьезные цифры), отдельной платы распознавания речи и гарнитуры. Опытный пользователь мог управлять DragonDictate так, что система печатала более 40 слов в минуту.

DragonDictate была важна прежде всего как средство бесклавиатурного ввода: ею пользовались для диктовки документов, а также люди с двигательными ограничениями. В 1997 году её сменила Dragon NaturallySpeaking — программа, которая уже позволяла диктовать фразами в более естественном темпе, без обязательных пауз между словами. Опыт Dragon показал, что голосовой интерфейс нужен не только для телефонного меню IVR и коротких команд, но и для полноценной работы с текстом, а также для управления ПК голосом.

Пройдет еще 20-30 лет с момента создания DragonDictate, и управлять ПК, смартфоном, планшетом, автомобилем при помощи голоса станет обыденностью, а голосовые помощники будут читать сказки детям. Об этом — в одной из наших следующих публикаций!

Подписывайтесь на блог MANGO OFFICE на Пикабу — обещаем, дальше будет еще интереснее :)

ИИ-стартап Higgsfield, сооснователем которого является россиянин Александр Машрабов, после раунда инвестиций оценили в $5,4 млрд. Доля Машрабова, по оценкам, может превышать 20%, и он может попасть в рейтинг Forbes

Сооснователь американского ИИ-стартапа Higgsfield Александр Машрабов может пополнить российский рейтинг миллиардеров по версии Forbes, пишет издание.

Его доля в компании, которую по итогам последнего раунда инвестиций оценили в $5,4 млрд, может превышать 20%, рассказал Forbes источник, близкий к сделке.

Компания Higgsfield, специализирующаяся на генерации видеоконтента с помощью искусственного интеллекта, недавно привлекла $400 млн. Инвесторами выступили Intel, Goldman Sachs, DST Global, Liberty Global и другие. Для сравнения: еще в начале 2026 года стартап стоил $1,3 млрд, тогда проект получил $80 млн инвестиций.

По данным финтех-платформы Carta, на которые ссылается издание, у команды стартапа после венчурного финансирования в среднем осталось около 23% бизнеса, однако есть вероятность, что доля основателей Higgsfield осталась выше обычного по сравнению с аналогичными сделками. Эксперты полагают, что доля Машрабова составляет от 25 до 30%. Сооснователь The Garage Syndicate Сергей Мосунов оценивает часть капитала создателей Higgsfield в $3 млрд, $2 млрд из которых у Машрабова.

Higgsfield был основан в 2023 году Машрабовым и казахстанским исследователем в области машинного обучения Ерзатом Дулатом. Стартап разрабатывает платформу для генерации и редактирования видео и изображений с помощью нейросетей. В августе 2026-го, как пишет Financial Times, годовая выручка Higgsfield достигла $700 млн против $20 млн годом ранее.

Машрабов окончил МФТИ по направлению «Информатика», во время учебы работал в «Яндексе» инженером по машинному обучению, развивал «Поиск». В 2018-м вместе с Григорием Ткаченко запустил AI Factory — платформу по анимации фото и видео с помощью ИИ. В январе 2020 года американская Snap Inc. (создатель Snapchat) купила стартап за $166 млн. Машрабов перешел в Snap, где возглавил отдел генеративного ИИ, и проработал там до запуска Higgsfield осенью 2023 года.

В 2020-м предприниматель попал в российский рейтинг Forbes «30 до 30» в категории «Наука и технологии».

РБК

16 августа 2026 года одному из старейших активно развиваемых Linux-дистрибутивов — Debian — исполнилось 33 года. Проект был основан Яном Мёрдоком 16 августа 1993 года, когда само понятие полноценного Linux-дистрибутива ещё только формировалось. С самого начала Debian создавался как свободный и открытый Linux-дистрибутив, развиваемый сообществом. Этому принципу проект следует и сегодня.

За эти годы Debian превратился из небольшого проекта энтузиастов в один из важнейших дистрибутивов в мире Linux. Он известен своей стабильностью, развитой системой пакетов и строгим подходом к свободному ПО. Debian также стал фундаментом для множества других дистрибутивов — самый известный пример, конечно, Ubuntu.

Спустя 33 года Debian продолжает активно развиваться и остаётся востребованным как на серверах, так и на обычных компьютерах. При этом сам проект по-прежнему развивается международным сообществом разработчиков и участников. Для мира Open Source 33 года непрерывного развития — действительно впечатляющий срок. С днём рождения, Debian! 🎉

• https://www.debian.org/doc/manuals/project-history/

• https://www.heise.de/news/Debian-feiert-18-Geburtstag-132410...