Пушка | Передний край науки и технологий

Люди не видят неудачных дублей при записи роликов, поэтому кажется, что шпаришь гладко, аки нейронка, точно, ты вообще не человек, а генерация, фу. Но знаете что. Я уже не уверен, что скоро моих навыков и опыта будет хватать, чтобы быть не хуже нейронок. Вот так актерствовать я уже не умею, хотя кое-что могу. Наш недавний проект с Аленой Никитиной (мать и душа Научпока и других крутых анимационных проектов) с N+1 про имена, где я голосом актерствую, посмотрите, если не смотрели, Алена с командой проделала потрясающую работу, глаз не оторвать. А я бы мог и получше, наверное. Нейронки же теперь актерствовать, похоже, могут получше меня. Повод унывать? Еще чего! Когда ты делаешь то, что важно тебе и тем, кто тебя смотрит или слушает, ты не состязаешься ни с кем, кроме себя, на самом деле. Простите уж за лирику. В другом месте классная нейронка не расскажет то, что волнует тебя и так, как это расскажешь ты. Она не проживет твою жизнь. Так что ты все еще в ответе за нее. Поэтому состязаешься с собой. Сможешь ли ты выразить, что чувствуешь и думаешь, чему учился и в чем оттачивал какое-никакое мастерство годами, или и это за тебя сделают двое из нейроларца? У кого нет возможности потратить годы на этот личный опыт и навыки, тому двое помогут и сильно, дадут то, чего в принципе не было и чего не хватало. А тебя лишь помогут забыть, кто ты и на что способен сам. Используйте инструменты, это помогает. Но не теряйте себя.

Это лучшая реклама ИИ-генерации голоса. Креатор Бурак Туян выложил в X 44-секундный спек на Eleven v4, новую версию голосовой нейросети компании ElevenLabs. Спек — это реклама, которую делают без заказа: для портфолио или чтобы бренд заметил. (От слова speculative, не путать со спекой — specification). Туян выписал всё, что, как принято считать, ИИ-голоса не умеют, и дал это прочитать самой модели. В кадре напудренный придворный в огромном парике ходит по залам, похожим на Версаль, и спрашивает про ИИ-голоса: «А они умеют кричать ВОТ ТАК? А потом вот так?» И валится на паркет. Дальше — петь, «когда правильный момент», флиртовать шёпотом, говорить с набитым ртом, изображать итальянский акцент. Каждый раз он задаёт вопрос и тут же отвечает на него голосом, который всё это может. Видео сгенерировано в Seedance. Это старый рекламный приём «покажи, а не расскажи», доведённый до абсурда: возражения скептиков и есть сценарий ролика. Спек становится любимым жанром ИИ-креаторов: новые модели выходят каждую неделю, и каждая — повод снять ролик. Бренды получают рекламу, которую не заказывали, креаторы — портфолио, а мы — классные ролики.

Итак, Нобелевская неделя началась! Нобелевскую премию по физиологии или медицине 2026 года присудили за оптогенетику, - совместно Карлу Дейссероту, Петеру Хегеманну и Георгу Нагелю «за их открытия, касающиеся светоуправляемых ионных каналов и оптогенетики». Всё началось с того, что Петер Хегеман задался вопросом, как одноклеточная водоросль хламидомонада способна плыть к источнику света. В начале 2000-х годов он и Георг Нагель открыли каналородопсин — белок с уникальными свойствами, расположенный на поверхности клетки водоросли. При освещении синим светом в белке открывается канал, заряженные ионы поступают в клетку, вызывая электрический импульс. Они обнаружили, что независимо от того, в какую клетку они вводят этот белок, клетки становятся светочувствительными. Карл Дейссерот превратил этот белок в управляемый светом переключатель, способный включать и выключать нужные нейроны. Дейссерот ввёл ген каналородопсина в нейроны крыс. Освещая клетки синим светом, он смог запустить нервный сигнал. Позже он заставил этот управляемый светом переключатель для нервных клеток работать в мозге живых мышей. Этот метод управления нервными сигналами с помощью света теперь называется оптогенетикой, и он быстро приобрел важнейшее значение в понимании того, как нейроны формируют воспоминания, чувства и поведение в живом мозге. На сайте Нобелевского комитета пишут, что «лауреаты заложили основу новой эры в нейробиологии». «Оптогенетика открывает возможности для картирования мозга таким образом, о котором мы раньше могли только мечтать», — говорит Пер Свеннингссон, председатель Нобелевского комитета по физиологии и медицине. О таком методе действительно мечтал Фрэнсис Крик, посвятивший себя после открытия структуры ДНК поискам сознания. Используя свет, исследователи теперь могут включать или выключать отдельные нейронные цепи в мозге. Они могут оживлять воспоминания, создавать чувства, управлять поведением и изучать типы нейронов, участвующих в различных психических и неврологических расстройствах. Оптогенетика коренным образом меняет наше понимание мозга. Она также дала важные сведения о том, как нервная система взаимодействует с различными клетками в других областях тела, таких как сердце и кишечник.

OpenAI и Ко собирают расшифровки роликов с Ютуба, пылесосят другие площадки и сайты в интернете и обучают свои нейронки. Публиковать веса, то есть делать обученную модель доступной всем без подписки, они не хотят. Оупен же эй ай. Пьюдипай пытается обучать свою нейронку у себя в подвале дома. В том числе отправляя запросы GPT. То есть его нейронка учится по ответам мощной закрытой нейронки, обученной на открытом и не только интернете (в том числе по роликам Пьюдипая). Это называется дистилляция. OpenAI банит сначала один аккаунт Пьюдипая, потом второй. И любого, кто попытается использовать GPT (или Клода, Антропики туда же). А потом в судах эти же люди доказывают (и весьма успешно), что обучение не нарушает копирайт и вообще, вот художники же смотрят картины, читают книги, что теперь с них денежку брать каждый раз. Затем они берут денежку с тех, на чьих текстах, произведениях, видеороликах обучали свою нейронку. Я ничего не упускаю?

Гравитационная постоянная — самое старое и, похоже, самое плохо измеренное число в физике. Ее меряют больше 225 лет, со времен чудака и гения Кавендиша. За это время постоянную Планка, скорость света и заряд электрона вообще перестали измерять. С 2019 года они зафиксированы в СИ по определению. Постоянную тонкой структуры знают до десятого знака. А вот эта большая G, ну, в лучшем случае до пятого. Да и с пятым есть проблемы, как выяснилось, когда ученый открыл конверт с секретным числом, запечатанный 10 лет назад. Эта работа прошла незамеченной, наверное, потому что в мейнстриме такое не любят. Нет же прорыва. Но это очень интересно, потому что вот же реальная наука без гонки за медальками. Так вот за последние тридцать лет около десятка лабораторий измерили G на разных установках. Каждая заявляла точность в десяток-другой миллионных долей. Но проблема в том, что сами значения отличались почти на 0,05% — в десятки раз сильнее, чем позволяют эти погрешности. Значит, кто-то систематически ошибается. А, может, и все. Обычно в такой ситуации строят новый прибор. Но новый прибор — это же новый набор неизвестных ошибок, и сравнивать снова будет нечего, потому что такого прибора еще не было. Физик Стефан Шламмингер, метролог (не путать с метеорологами!), предложил то, что почему-то до него не пробовали сделать с G (потому что сложно и долго): повторить измерение на том же самом, но с одним непростым условием. Ради этого крутильные весы, собранные в Международном бюро мер и весов под Парижем тридцать лет назад, физически перевезли в лабораторию под Вашингтоном. Сменили обстановку, команду, даже эпоху (последний раз перед новым экспериментом измерение G проводилось в 1990-ые). Если после такого прибор не сойдётся сам с собой в результатах измерений, значит, дело не в одной кривой установке, а в самом методе. И вот это понадобилось десять лет исследовательской выдержки. Чтобы не подогнать результат под ожидаемый, работали вслепую. Коллега вычел из данных о массах секретное число и запечатал его в конверт. Десять лет Шламмингер считал, не зная ответа. В 2022-м почти вскрыл конверт — и остановился: нашёл неучтённый эффект от градиентов температуры в остаточном газе камеры, так что работа продолжилась. Конверт открыли 11 июля 2024 года, на сцене конференции в Колорадо. Вышло G = 6,67387(38)·10⁻¹¹ м³/(кг·с²). Это на 0,025% ниже, чем на том же приборе получили в Париже, примерно вчетверо больше суммарной заявленной погрешности. То есть прибор не воспроизвел сам себя. Мало того, они еще и ухудшили результат. Дело в том, что такое измерение состоит из множества серий. Внутри серии числа лежат кучно, и по этой кучности легко посчитать себе красивую погрешность (некоторые исследователи в разных областях этим грешат без меры). Но сами серии расходились в этом случае между собой сильнее, чем кучность допускает. Объяснить разброс нечем, а значит, ошибка действительно систематическая, и ее до сих пор никто не видел. Ну посчитали и посчитали. И это правда, точности до четвертого знака хватает, чтобы считать орбиты и прикидывать массы звезд и даже галактик. Но если мы говорми о том, чтобы забираться в тонкие материи физики нашей реальности, туда, где лежит физика, до сих пор ускользавшая от нас (так называемая новая физика), там это принципиальное отличие четвертый или пятый знак. Важно даже не конкретное G, а то, что мы его пока на самом деле не можем посчитать точнее некоторого предела и проблема в том, что мы переоцениваем собственные инструменты. Так было с “загадкой радиуса протона”. Десять лет спорили, пока не выяснилось, что никакого нового взаимодействия не открыли, а проблема была в старых измерениях. Кстати, Шламмингер после того, как показал, что все ошибаются, из темы ушёл. Говорит, пусть дальше разбираются те, кто помоложе. В одном интервью он сказал: “Каждое измерение важно, потому что важна правда”. Исследование: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1681-7575/ae570f @sci_one_tv

Муха вышла на ОНЛИФАНС — гений навайбкодил Onlyflies, где модель машет крылышками и крутит лапками, а за всем наблюдают 20 мух-подписчиков. Киберпанк выглядит чудесно. 📲 Технотренды

Простите, но эта муха стала уже легендой

Оффтоп на ночь глядя Помните эту, одну из самых странных сцен в фильме "Бегущий по лезвию 2049". Репликант K. произносит некий стих: And blood-black nothingness began to spin… A system of cells interlinked within cells interlinked… And dreadfully distinct against the dark, a tall white fountain played. А потом повторяет: Cells interlinked within cells interlinked… Это его заставляют пройти тест, который должен показать, не начал ли андроид отклоняться от психологической нормы, по-прежнему ли он послушен и предсказуем. Ведь только что он совершил убийство. Получается такая стрессовая скороговорка. Проверяющий все агрессивнее кидает в К слова, и тот должен моментально отвечать, без изменений в ритме, точности, эмоциональности: Cells. Interlinked. Within cells interlinked… Мало кто знает, что это строчки из романа Владимира Набокова «Бледный огонь» 1962 года (спасибо Илье Клишину, напомнил). "И кроваво-черное ничто начало ткать Систему клеток, сцепленных внутри Клеток, сцепленных внутри клеток, сцепленных Внутри единого стебля, единой темы. И, ужасающе ясно На фоне тьмы высокий белый бил фонтан." (пер. Веры Набоковой) В английском, как и в русском, cell/клетка — это одновременно и клетка организма, и место заключения. Так что не случайно в фильме экзаменатор раскаливает: — Do they keep you in a cell? — Cells. — When you're not performing your duties, do they keep you in a little box? — Cells. — Interlinked. То есть К одновременно состоит из "клеток" и сам находится в "клетке": искусственно созданный человек, которого общество рассматривает как вещь и постоянно проверяет, не появилось ли у него чего-нибудь слишком человеческого. А если открыть роман Набокова, то там это часть поэмы. Ее автор поэт Джон Шейд рассказывает, как во время околосмертного переживания увидел на фоне темноты "высокий белый фонтан". Позже он читает историю женщины, пережившей похожее состояние. Она тоже якобы видела высокий белый фонтан. Совпадение кажется почти доказательством: значит, там, за смертью, действительно что-то существует. Две независимые истории вдруг оказываются interlinked — связанными. Шейд начинает расследовать это совпадение. И оказывается, что никакого совпадения не было. В статье была простая опечатка. Женщина видела не fountain, "фонтан", а mountain, "гору". В фильме андроид тоже гонится за абсолютно реалистичным, убедительнейшим паттерном, который будто бы что-то доказывает и объясняет его природу... Мы пытаемся объяснить машину, боимся и надеемся, и снова боимся, что показалось. Мы так жадно ищем совпадений, что сильно удивимся, когда их не окажется. @sci_one_tv

Целый организм превратили в светящуюся вселенную. Очень красивая (и ценная) работа биологов вышла в Nature. Новый метод называется WHOLISTIC. (Тут тоже умудрились сделать красивую игру слов. Это акроним WHole-Organism Live-Imaging System for recording Tissue and IntraCellular activity, но еще и созвучно holistic, целостный) Так, ученые теперь могут наблюдать клеточную активность в разных органах живого животного. Одновременно, целиком. Для этого у прозрачных личинок рыбок данио почти во всех клетках заставили работать белковые датчики кальция. Его концентрация меняется при множестве клеточных процессов, а датчики превращают эти изменения в колебания яркости. Так можно увидеть (см. видео), как сокращаются мышцы, как по почечным канальцам проходят волны кальциевых сигналов и как клетки хряща реагируют на холод. И проследить, как всё это связано между собой. Особенно интересный эксперимент с нехваткой кислорода. Кровоток к кишечнику почти прекращался, тогда как снабжение мозга и мышц сохранялось. Стоило исследователям временно подавить активность заднего мозга, и кровь возвращалась к кишечнику за несколько секунд. Так что получилось проследить конкретный механизм управления кровоснабжением. Пока такое можно делать только на маленьких и прозрачных животных, к каковым мы с вами, увы, не относимся. Но сама по себе здесь интересна попытка и очень удачная перейти от взгляда на отдельные части системы к системе целиком, во всей ее сложности, со всеми взаимодействиями всех элементов. Это уже ближе к тому, что на самом деле происходит в нас с вами, чем в моделях, по которым пока приходится работать исследователям. Наблюдая клеточную активность сразу в разных органах, можно искать неожиданные эффекты и связи, которые легко упустить в опытах на отдельных клетках. Так что авторы предлагают расширить и набор датчиков: следить не только за кальцием, но и за электрическими сигналами, обменом веществ и гормональными сигналами. Тогда можно будет подробнее разбирать, как сбой в одной части организма отзывается в других — и как лечение меняет эту цепочку. Вот таким, пожалуй, и должно быть будущее в медицине и науках о жизни. Видео: Ruetten et al., Nature, 2026, CC BY 4.0. Монтаж и русские подписи — SciOne. Музыка: Nils Frahm — Familiar. @sci_one_tv

Это невозможный кадр, в том смысле, что его нельзя так просто щелкнуть. Это усик муравья, если его увеличить 10 к 1. И это не ИИ. Оранжевое свечение получается от того, что свет проходит через сравнительно тонкий участок хитинового экзоскелета, поэтому он кажется почти янтарным и полупрозрачным. Проблема в том, что при таком увеличении глубина резкости составляет крошечную долю миллиметра, поэтому получить всё изображение резким одним снимком практически невозможно. Так что автор сделал 150 снимков, каждый с фокусом на немного другой глубине, а затем объединил их методом focus stacking. В итоге можно сделать без микроскопа потрясающе детализированную и четкую макросъемку. Что касается усиков, то для муравья — это один из важнейших органов чувств. На них расположено множество сенсилл — микроскопических чувствительных структур, воспринимающих запахи, прикосновения, движение воздуха, влажность и другие сигналы. Именно с помощью химических веществ муравьи распознают членов своей колонии, находят пищу и считывают феромонные следы (вот у кого они точно есть). В комментах оставим похожий снимок основания усика осы (волосатый!). Автор кадра: 1of1images