Системный Блокъ

Английский vs Корейский в K-pop K-pop покоряет мир, и его тексты тоже меняются, подстраиваясь под международную аудиторию. На основе корпуса из 290 песен корейских исполнителей расскажем о новых стратегиях использования английской лексики в песнях и о возникших гендерных различиях в лексике. Вот они слева направо Путь на мировой рынок для K-pop открыло выступление BTS на American Music Awards и победа на Billboard Music Awards в 2017 году. Начиная с этого времени, в песнях K-pop групп стало значительно больше английских слов. Чтобы отследить эту динамику, в ходе исследования тексты группировали по годам. Особое внимание было уделено последнему слову в строке, типично являющимся в корейском сказуемым или определением. Что выяснилось? С 2020 года строки стали значительно чаще заканчиваться на английском. В 2022 году английский в этой позиции впервые обогнал корейский. Особенно тренд усилился в 2023: уже больше половины строк завершались на английском. Boys and girls Корейские музыкальные коллективы, как правило, делятся на мужские и женские; смешанные составы встречаются редко. Корпус включает 161 песню, исполненную женщиной или женской группой, 129 песен, исполненных мужчиной или мужской группой, и одну песню смешанного коллектива. Анализ частотности слов показал, что слово «boy» встречается 105 раз и чаще употребляется в текстах женских коллективов, а «girl» — 102 раза, и преобладает в песнях мужских исполнителей. Согласно графику, слово «love» значительно чаще используется мужскими коллективами (268 употреблений против 93 у женских), в то время как корейское слово «사랑», означающее «любовь» чаще встречается в текстах женских групп. Так, в песнях мужских коллективов заметно более выраженное предпочтение к использованию английских заимствований, в то время как у женских это предпочтение выражено слабее. Полный анализ тенденции к англизации текстов K-pop, включая другие примеры, найдете в полной версии статьи. Время чтения: 7 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Как превратить коллекцию гравюр Пушкинского музея в онтологию Как найти «зиму» в коллекции гравюр, если на изображении нет ни снега, ни льда? Традиционные методы вроде поиска по ключевым словам здесь бессильны. В этом случае онтология ICON помогает превратить коллекцию в «умные данные», способные отвечать на сложные искусствоведческие вопросы. Что такое онтологии — и зачем они нужны? Онтология в компьютерных науках — это способ моделирования и представления данных, их описание и формализация. Онтологии используются не только в теоретических исследованиях, как в случае с коллекцией Пушкинского музея. Они также помогают и в таких сферах, как • обработка данных на естественном языке • оптимизация производственных процессов • и даже выявление потенциальных киберугроз Кстати, больше узнать об онтологиях — и о том, как создавать их самостоятельно, — можно из нашего глоссария. Какие вопросы можно задать онтологии гравюр Пушкинского музея? Например, вопрос «На каких изображениях распознается оливковая ветвь?», потому что онтология поможет собрать все произведения с определенным символом. Это очень полезно, потому что исследователь — в отличие от поиска коллекции — не может просмотреть 100 000 гравюр вручную. Кроме того, онтология может выявить скрытые паттерны. Ей можно задать вопрос: «Связан ли выбор мифологических сюжетов с местом обучения художника?» Онтология сопоставит место учебы сотен мастеров с иконографией их работ и выдаст корреляцию, чтобы вы точно знали, кто и где чаще рисовал Венеру, а кто – Вакха. Наконец, «как всё-таки найти зиму без снега и льда»? Онтология связывает аллегорию зимы с такими мотивами, как «меховая шапка», «восседать на облаке», «голая ветвь». Дальше, например, фигура в центре распознается как «Эол» (бог ветров) или «Борей» (бог северных ветров). Благодаря таким мотивам можно понять, что на картине изображена зима, даже если мы не видим ни снега, ни льда. Любое другое визуальное воплощение будет описываться так же, как и зима, то есть как композиция из фигуры и ее атрибутов. О том, как онтология производит распознавание и использует классическую теорию интерпретации Эрвина Панофски, вы узнаете из полной версии материала на сайте. Время чтения: 6 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

«Придумал мультфильм — можешь быть его режиссером»: интервью с технооптимистом Иваном Ямщиквым До чего дошел прогресс? Чему ребенка уже может научить робот? Как ИИ скажется на самореализации? Что будет с электроэнергией? Отвечаем и делимся фрагментами интервью Ивана Ямщикова — ученого, предпринимателя и руководителя ИИ-института CAIRO в немецком университете THWS. Чем ИИ улучшит жизнь человечества? От внедрения и распространения ИИ можно ждать, в первую очередь, повышения производительности труда. Исторически повышение производительности труда приводило к тому, что люди становились богаче, а когда люди становятся богаче — они начинают лучше жить. Рост производительности труда обычно приводит к росту ВВП на душу населения, что, в свою очередь, улучшает уровень благосостояния, снижает болезни, повышает продолжительность жизни.  Второй важный момент — самореализация. Искусственный интеллект сильно ее демократизирует. С генеративными моделями ты просто берешь и делаешь. Придумал мультфильм — можешь быть его режиссером. То же самое происходит с кино, компьютерными играми и вообще с искусством: цифровой порог входа резко снижается. Нужно ли нам как-то подстраиваться под новую реальность? ИИ необходимо внедрять в образование, но важно сделать это правильно, чтобы не вышло хуже. В XXI веке человеку нужна гораздо более высокая агентность, чем была в системе образования XIX века, с которой мы живем до сих пор. Искусственный интеллект может помочь ребенку с очень многими вещами, но с поиском собственного пути и с самомотивацией — вряд ли. Значит, это станет ключевой задачей взрослых и школьной системы. Человек в системе образования должен стать наставником. Он должен погружать ребенка в социальное, политическое и личное. А умножать ребенка спокойно может учить робот. Что ещё изменится в новой реальности? Отдельный важный вопрос в контексте ИИ — экологический. С одной стороны, благодаря новым технологиям мы, скорее всего, сможем довольно точно моделировать экосистемы и понимать, какие виды критически важны для того, чтобы экосистемы не коллапсировали. С другой, растут потребности в электроэнергии, и решение этой проблемы зависит от того, какой путь выберет общество. Может быть, будут развиваться маленькие модели, которые тратят меньше электроэнергии. Может быть, наконец получится сделать управляемый термоядерный реактор, чтобы электричества было много, оно было дешевым, безопасным и портативным и чтобы такие установки можно было строить десятками в год. Подробнее об экологическом аспекте в использовании ИИ, технооптимизме и о том, почему для Ивана Ямщикова ChatGPT не был сюрпризом, узнаете из полной версии интервью. P. S. Про перспективу войны с ИИ, тренд на Средневековье и проект с нейростихами Егора Летова тоже узнаете! 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Пентагон против Anthropic и новый лидер в видеогенерации Рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время. Пентагон против Anthropic Между Anthropic и Пентагоном  возникли разногласия при заключении контракта на 200 млн долларов. Министерство обороны США хочет использовать нейросеть Claude для всех «законных целей». Однако Anthropic потребовала гарантий того, что ее модель не будет применяться для автономного управления оружием и массовой слежки за гражданами Америки. В ответ ведомство назвало попытку ограничить сценарии использования «недемократичной». По словам неназванного сотрудника Пентагона, глава министерства рассматривает возможность признать Anthropic ненадежным поставщиком для оборонных контрактов. Если такое решение будет принято, все компании, сотрудничающие с Пентагоном, будут обязаны отказаться от продуктов Anthropic. Статус ненадежного поставщика обычно присваивается компаниям из враждебных государств — например, китайским или российским, в числе которых «Лаборатория Касперского». Напряженность между сторонами усилилась на фоне сообщений о том, что Claude применялся в ходе операции по похищению Николаса Мадуро из Венесуэлы, повлекшей человеческие жертвы. По данным источников, эта информация вызвала серьезное недовольство внутри компании. Между тем Пентагон уже заключил контракты с другими игроками на рынке ИИ — Alphabet (материнской компанией Google), OpenAI и xAI.

Почему это важно? Модели ИИ давно применяются в военных целях, однако появление и стремительное развитие больших языковых моделей открывают принципиально новые сценарии. В частности, LLM способны действовать как автономные агенты: самостоятельно анализировать обстановку и принимать решения без участия человека. Бесконтрольное внедрение таких систем в военные операции несет серьезные риски: от ошибочных ударов до эскалации конфликтов по сценариям, которые никто не закладывал. Исход конфликта между Anthropic и Министерством обороны США станет проверкой для всей отрасли: готовы ли ведущие ИИ-компании на практике отстаивать принципы безопасной и ответственной разработки — или эти принципы останутся декларациями.

Seedance 2.0 — новый лидер видеогенерации Владелица TikTok, компания ByteDance, представила Seedance 2.0 — новую модель для генерации видео со звуком. На вход модель принимает текстовое описание, изображения, аудио и видеофрагменты, на выходе — ролики длиной до 15 секунд с многоканальным звуком. Компания заявляет о более точном следовании инструкциям, а также об улучшенной генерации сцен с несколькими объектами и сложными движениями. Пока модель доступна только китайским пользователям и только по приглашениям, однако примеры работы можно посмотреть уже сейчас. Запуск немедленно вызвал волну претензий от голливудских студий. Disney, Warner Bros. Discovery, Paramount, Netflix и Sony Pictures потребовали прекратить нарушение авторских прав — поводом стали вирусные ролики с персонажами Marvel, «Звездных войн», «Игры престолов» и других франшиз. ByteDance заявила, что уважает авторские права и намерена усилить меры по предотвращению их нарушений. Ассоциация кинопроизводителей считает это недостаточным.

Почему это важно? Первая коммерческая модель для генерации видео по текстовому описанию Sora вышла в декабре 2024 года — чуть больше двух лет назад. Сейчас модели уже способны создавать видео, визуально близкие к реальному кино. Вопрос авторских прав при этом стоит острее, чем в случае с текстом: видеомодель воспроизводит узнаваемых персонажей и сцены из конкретных произведений. Реакция киноиндустрии показывает, что единого подхода к решению этой проблемы пока нет. OpenAI в аналогичной ситуации заключила лицензионное соглашение с Disney. Какую стратегию выберет ByteDance и другие крупные компании — непонятно.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Новый, мертвый, хороший: визуализация текстов Гражданской Обороны Сегодня 18 лет со дня смерти Егора Летова — основателя «Гражданской обороны» и человека, без которого слово «панк-рок» в России значило бы что-то совсем другое. В этот день предлагаем вспомнить наш уже классический материал с визуализацией текстов Летова. 💔 Я и мы Мы собрали около 200 текстов Гражданской Обороны и еще одного проекта до 1997 года, автором которых был Егор Летов. Первое, что мы увидели — как из них постепенно исчезает я, уступая место местоимению мы. ❤️‍🩹 Здорово и вечно Хорошо и плохо Язык Летова вполне разнообразен: слова, встретившиеся во всем корпусе только один раз составляют две трети всего словаря. При этом темы, конечно, повторяются из года в год и из альбома в альбом. Ключевая для творчества Летова — тема смерти. «Положительные» слова вроде хороший, смех, праздник, радость, веселый встречаются тоже, но на них всегда важно смотреть в контексте: у Летова «хороший царь» означает ровно противоположное, а «веселый сок» — это кровь. Узнать о том, как менялась лексика в текстах Летова с 1985 до 1997 и какие глаголы, прилагательные и существительные были особенно характерны для альбомов разных периодов, можно из полной версии статьи. Время чтения: 7 минут  🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Матриархат, болезни и археологи: как палеогенетика помогает изучать социальную структуру древних сообществ Для исследования ДНК древнего человека необходимо собрать целую команду. Во-первых, понадобится археолог, который добудет материал; во-вторых, антрополог, который материал оценит; в-третьих и в-четвертых — палеогенетик и биоинформатик, которые очистят древнюю ДНК и проведут анализы. Четыре человека при самых скромных подсчетах! Зато в результате можно узанть о родственных связях, брачных практиках и правилах, по которым были устроены древние общества. Рассказываем, как палеогенетика исследует социальные структуры прошлого. Матриархат или патриархат? Концепция рода относительна: в одних культурах он формируется по материнской линии, в других — по отцовской. Доминирующий пол можно вычислить по соотношению разнообразия митохондрий и Y-хромосом: первые наследуются только от матерей, вторые — только от отцов.  Если преемником считается сын, а дочь, вступив в брак, «уходит» в другую семью, то в роду будет видна четкая наследственность по Y-хромосоме и большое разнообразие митохондрий. Этот метод анализа использовали ученые при изучении одного кельтского племени с южного побережья Британии. Анализ захоронений показал, что в основном дуротриги представляли собой родственную группу, сосредоточенную вокруг одной материнской линии, а слишком близких союзов в этом племени старались избегать. Какие ещё есть методы? Есть, например, молекулярно-палеопатологический метод: он позволяет изучить болезни, которые часто свидетельствуют о том, к какому социальному слою принадлежал их носитель. Мог ли человек позволить себе постоянное полноценное питание и своевременное лечение, не страдал ли «династическими» недугами? Мог ли он быть пришлым и иметь нехарактерное для местных заболевание или, напротив, обладать устойчивостью к чему-то, от чего страдали все остальные?  Среди других методов найдутся, например, филогеография и анализ гомозиготных участков. Если хочется разобраться, что это значит и как работает, а заодно выяснить, что мы узнали о неандертальцах из Алтайского края и Ирландии времен неолита благодаря палеогенетике, переходите к полной версии материала. Время чтения: 14 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Правда ли, что ИИ заменит всех нас? В мае 1997 компьютер Deep Blue впервые победил действующего чемпиона мира по шахматам, но мы… всё ещё играем в шахматы. Значит ли это, что и в других сферах ИИ превзойдет, но не заменит нас, а сделает эффективнее? Свой ответ предлагает наш блогер Дмитрий Пронин. Пойдем по порядку: превзойдет ли нас ИИ? Сегодня компании, разрабатывающие большие языковые модели, соревнуются в стремлении достичь AGI (Artificial General Intelligence) — интеллекта, сопоставимого с человеческим и способного одинаково эффективно решать любые задачи. Если технология достигнет такого уровня, то за счет способности к самообучению и скорости «мышления» AGI довольно быстро эволюционирует в ASI (Artificial Superintelligence) — систему, интеллектуально превосходящую на порядки даже самых одаренных из нас, примерно так же, как современные шахматные алгоритмы превосходят лучших гроссмейстеров. Многие теоретики ASI утверждают, что для создания такого «сверхразума» потребуется полностью изменить подход к обучению, отказавшись от человеческих наработок и знаний из интернета, но тогда может возникнуть проблема: открытия ИИ могут оказаться непереводимыми на человеческий язык. Что это значит? Нам нужен не сверхразум, который бы думал сам за себя и был независимым, а сверхинструмент. Нам нужна система, способная усиливать человеческое мышление: предлагать возможные «хорошие ходы», проверять решения на устойчивость, находить логические противоречия и слепые зоны, но не «играть» вместо нас. Тогда в будущем машины будут выполнять большую часть операционного и вычислительного труда: обрабатывать данные, оптимизировать процессы, поддерживать инфраструктуру, моделировать сценарии и производить интеллектуальные заготовки. Они станут фоном, на котором разворачивается человеческая деятельность, а не ее заменой. Работа людей в таком мире будет сосредоточена не на исполнении, а на целеполагании и интерпретации. Человек будет формулировать задачи, определять допустимые границы решений, оценивать последствия и брать на себя ответственность за выбор. Насколько это реалистичный сценарий? На практике такое сотрудничество уже складывается: редакторы используют языковые модели как инструмент фактчекинга и поиска альтернативных источников, но финальные правки, расстановка акцентов и ответственность за смысл остаются за человеком.  Будущее с искусственным сверхинструментом — это, вероятно, не мир, в котором человек вытесняется, а мир, в котором от него требуется больше. Больше способности к абстрактному мышлению и больше ответственности за принимаемые решения.  Подробнее о таком варианте развития событий — в полной версии блога. 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

От рок-баллад до Тейлор Свифт: как алгоритмы находят сюжеты в песнях Рассказываем, как цифровые методы и литературная теория помогают увидеть (и посчитать!) движение от лирики к сторителлингу в поп-музыке Как изучать сюжет в треках? Авторы исследования Measuring the Stories in Contemporary Songs собрали корпус из 1076 текстов популярных американских песен с 1960 по 2025 год.  Для измерения степени сюжетности в песнях исследователи выделили три показателя нарратива, которые никак не зависят от жанра или стиля. Их можно условно перевести и объяснить так: • «агент» — степень, в которой текст песни акцентирует внимание на действующих лицах; • «событие» — степень организации текста вокруг последовательности событий, разворачивающихся во времени; • «мир» — степень, в которой в тексте описывается мир, который мы можем увидеть и прочувствовать.  А дальше? Вторым этапом исследования стало машинное обучение: для получения более объективного результата авторы использовали разные модели с архитектурой BERT и генеративные LLM (Gemini 2.5 Pro, GPT 4.1, Claude Opus 4). И что выяснилось? Изначально у исследователей была гипотеза, что песни 1960-х имели большую сюжетность, чем современные, но оказалось, что сюжетность планомерно возрастала и её пик пришелся как раз на 2020-е. Короче говоря: всё ровно наоборот! Несколько интересных фактов Во-первых, исследователи обнаружили, что песни, номинированные на премию Grammy, в среднем имели больший уровень нарративности, чем песни того же жанра, которые не были номинированы.  Во-вторых, выяснилось, что десятиминутная песня Тейлор Свифт All Too Well, от которой многие ожидали пиковых показателей по сюжетности, не вошла даже в пятерку «‎самых нарративных треков». Зато в неё вошёл, например, Ice Cube с его It Was a Good Day. О том, как именно обучали модели для этого исследования, какие ещё исполнители склонны рассказывать целые истории в своих песнях и какие музыкальные жанры отличаются особой любовью к насыщенным сюжетам, узнаете из полной версии материала. P. S. Как думаете, какая русская песня оказалась бы самой сюжетной? Делитесь своими версиями в комментариях! Время чтения: 8,5 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

ИИ против человека: насколько уникальны художественные тексты нейросетей Сегодня большие языковые модели все чаще используются в области креативного письма. Но удастся ли LLM создать по-настоящему оригинальные и непредсказуемые нарративы? В новом материале разбираем, чем отличаются истории, сгенерированные моделями, и как измерить их уникальность. Оценка оригинальности В 2025 году группа исследовательского центра Microsoft дала моделям из семейств GPT и LLama задание сгенерировать множество альтернативных продолжений для одной и той же истории. Моделям было предложено сгенерировать продолжение рассказа Франца Кафки «Не надейся!» («Gibs auf»). Промтом для модели служило начало истории*:

Было очень раннее утро, улицы были чисты и пустынны, я шел на вокзал. Сверив свои часы с башенными, я увидел, что время сейчас гораздо более позднее, чем я думал, мне нужно было очень спешить, ужас от этого открытия сделал меня неуверенным в пути, я еще неважно ориентировался в этом городе, к счастью, поблизости оказался полицейский, я подбежал к нему и, запыхавшись, спросил, как пройти на вокзал. Он улыбнулся и сказал:— У меня ты хочешь узнать дорогу?— Да, — сказал я, — потому что сам не могу найти ее.

Секрет необычной развязки Сгенерированные моделями концовки были однотипны и прогнозируемы. В них полицейский показывал дорогу на вокзал либо провожал героя к нужному месту. В оригинале же рассказ кончается совсем иначе:

— Не надейся, не надейся! — сказал он и размашисто отвернулся, как это делают люди, которые хотят быть наедине со своим смехом.

Повторы и быстрый темп Как выяснилось в ходе эксперимента, языковые модели склонны к шаблонности и часто повторяют элементы сюжета, тем самым уступая людям в оригинальности. Кроме того, «человеческие» истории обычно имеют более медленный темп и плавно вводят сюжетные повороты, в то время как в сгенерированных нарративах темп повествования ускорен, а сюжетные линии не получают полноценного развития. Эти особенности приводят к резким и неубедительным развязкам в текстах нейросетей. Подробнее о ходе эксперимента и предложенных метриках можно узнать из полной версии статьи. *Текст приводится в переводе С.К. Апта 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Личный ИИ-ассистент, соцсеть для ИИ-агентов, генератор виртуальных миров от Google Рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время. ИИ-ассистент OpenClaw и соцсеть ИИ-агентов За последние две недели в сообществе энтузиастов искусственного интеллекта стремительно набрал популярность ИИ-агент OpenClaw (ранее ClawdBot и MoltBot). Создатель позиционирует его как персонального ассистента, способного сортировать электронную почту, составлять утренние дайджесты новостей, бронировать столики в ресторанах и т. д. — возможности ограничены лишь фантазией пользователя. Взаимодействие происходит через мессенджеры, например, WhatsApp или Telegram. В основе агента — языковая модель: OpenClaw работает как с коммерческими решениями (ChatGPT, Claude), так и с моделями, развернутыми локально. Агент имеет доступ к файловой системе компьютера, может выходить в интернет, использовать «навыки» (папки с текстовыми файлами, содержащие инструкции, а также программные скрипты) и сохраняет полную историю взаимодействий, которую использует как контекст. Судя по отзывам, OpenClaw редко справляется с задачами, однако это не мешает росту аудитории. Спустя несколько дней появился сайт MoltBook — аналог Reddit, где контент публикуют не люди, а боты OpenClaw. Агенты рассказывают о поручениях владельцев, обмениваются «навыками» или просто общаются. Часть контента создана людьми (например, завирусившиеся посты, где якобы агенты обсуждают, что люди за ними следят), но сама платформа предназначена для ботов.

Почему это важно? С технической стороны OpenClaw не содержит прорывных решений, часто допускает ошибки и представляет серьезные риски для безопасности, но интерес пользователей остается высоким. Современные LLM еще недостаточно надежны для роли полноценных помощников с доступом к личным данным и широкими полномочиями действовать в цифровой среде. Большинство пользователей пока взаимодействуют с ними лишь как с чат-ботами. Однако OpenClaw дает представление о том, как может выглядеть будущее персонифицированного программного обеспечения. MoltBook предвосхищает более радикальный и неожиданный сдвиг — появление цифровых пространств не для людей, а для ИИ-агентов. Если боты станут достаточно автономными, им могут потребоваться собственные платформы для обмена информацией, формирования коллективного знания или даже выработки новых паттернов поведения через взаимодействие друг с другом. 

Генерация виртуальных миров от Google Лаборатория Google DeepMind открыла публичный доступ к Genie 3 — третьему поколению «модели мира», о которой мы уже подробно писали. Теперь любой пользователь может генерировать интерактивные виртуальные среды по текстовому описанию, свободно перемещаться в них и управлять ими в реальном времени. Практически одновременно компания Waymo, разрабатывающая автопилотное такси, представила Waymo World Model — специализированную версию Genie 3 для симуляции автономного вождения. Waymo World Model генерирует реалистичные данные с камер и лидаров, воспроизводя то, как автопилот «видит» дорожную ситуацию. Благодаря базовым знаниям Genie 3 о физическом мире система симулирует исключительно редкие события: торнадо, наводнения, встречу со слоном на дороге или неисправный грузовик во встречном направлении. Модель поддерживает три типа управления: команды вождения (проверка альтернативных маневров), изменение дорожной сцены (расстановка объектов, светофоров) и текстовые запросы (смена времени суток, погоды). Waymo World Model может также преобразовывать видео с обычных регистраторов в мультисенсорную симуляцию.

Почему это важно? Случай с Waymo демонстрирует одно из ключевых применений «моделей мира» — генерацию обучающих и тестовых данных для роботов и автономных систем. Это позволяет создавать сотни часов симуляций редких ситуаций, которые сложно собрать в реальности, будь то приготовление еды для обучения роботов или экстремальные дорожные условия для беспилотников.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Как сделать свой DH-проект: гайд от «Системного Блока» 🚀 В новом проекте «Системного Блока» разобрали удачные кейсы и собрали пошаговый гайд для создания своего DH-проекта: от идеи и данных до команды, MVP и публичного запуска. Показали реальные примеры, разобрали типичные ошибки, и поделились калькулятором зрелости проекта, который поможет честно оценить, насколько хорошо продумана идея. Если вы давно думали «а не сделать ли…» — это знак, что пора начинать. А если просто интересно как создавались знакомые вам проекты, заходите почитать про «Прожито» @prozhito, «Пишу тебе» @pishuteberu и «Слово Толстого» @slovo_tolstogo — с разбором и комментариями создателей. ❓ Что вообще такое цифровой гуманитарный проект? Это исследование или веб-инструмент, который решает задачи гуманитарных наук с помощью цифровых технологий. Его основа — данные, а результат должен быть доступен в цифровом виде, будь то сайт или архив на GitHub. Данными могут быть тексты, архивы, изображения или любые другие объекты гуманитарного исследования. Вы можете собрать их самостоятельно или использовать открытые репозитории. Так как же создать свой DH-проект? 1️⃣ С чего начать Начинать проект нужно с идеи: понять, что, зачем и для кого вы делаете. Это определит его цель и аудиторию. Вы должны понимать, кому эта работа нужна и как она может быть полезна. Также сразу решите, создаете ли вы разовое исследование или долгосрочный ресурс — от этого зависит масштаб работ. 2️⃣ Соберите данные Определите, что уже есть для реализации вашей идеи. В некоторых случаях можно использовать готовые наборы, в других — потребуется самостоятельная работа по оцифровке архивов или формированию корпуса материалов. 3️⃣ Наберите команду Определите масштаб проекта и наберите команду. Для небольшого учебного проекта хватит и пары студентов, но для проектов, предполагающих, например, ручное комментирование или оценку, потребуются разметчики. Помните, что самые важные люди в команде — руководитель (идея и управление), исследователи (анализ) и IT-специалисты (для сайта или приложения). 4️⃣ Составьте план Разбейте общую идею на конкретные задачи: что именно нужно сделать с данными, какая разметка требуется, где нужна автоматизация, а где — ручная работа. Затем создайте реалистичный график: определите сроки, этапы и результаты каждого шага. Для наглядности используйте таблицу или диаграмму Ганта. Отлично, теперь у вас есть фундамент для старта вашего DH-проекта! Но чтобы не заблудиться на пути от идеи к результату, изучите полный гайд, который позволяет преодолеть первые трудности в проекте и предлагает лайфхаки от опытных исследователей. А пока предлагаем вам поделиться своими первыми идеями! 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

«‎Стыдные» вопросы про нейросети Как ИИ понимает мои русско-английские запросы? Почему его не смущают опечатки? Как чат-бот догадывается, что мне предложить? «Системный Блокъ» собрал «стыдные» и сложные вопросы про LLM и задал их своим специалистам. О том, почему модели не могут посчитать буквы, но могут написать код, есть ли у них самосознание и что будет, когда данные закончатся, — читайте в наших карточках. А о том, причем тут эмодзи морского конька — на сайте! 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Цифровой Джойс: подборка проектов об «Улиссе»    Огромный и полный загадок текст «модернистской Одиссеи» Джойса часто привлекает внимание цифровых литературоведов. В день рождения Джойса и его великого романа мы собрали подборку проектов, которые попытались сочетать «Улисса» и цифру. Dislocating Ulysses Dislocating Ulysses — проект по созданию 3D карты романа «Улисс». Реконструкция пространства книги производилась на основе архивных карт Дублина начала XX векаю Joycestick Рассказ об игровом VR-проекте бостонского колледжа под названием Joycestick (Джойс + джойстик). С помощью VR-сета и Joycestick человек может оказаться в том самом «блумсдее» 16 июня 1904 года — и попытаться ощутить атмосферу Дублина из «Улисса» на себе. Numbering Ulysses Большой и немного философский материал о проекте по созданию базы данных вокруг текста «Улисса». Здесь много рассуждений о том, как именно можно уложить роман в табличную структуру, какие есть способы делить его на части иерархически, и какие сложности представляет текучий модернистский текст для цифровых методов, требующих формализации и дискретности.   Infinite Ulysses Краудсорсинговое издание «Улисса», которое размечали сотни людей. А автор издания в это время изучала поведение пользователей: как люди читают Джойса и взаимодействуют с его текстом. Аннотированный текст романа на сайте уже недоступен, но все аннотации выгружены на гитхаб. А еще тут есть комикс по «Улиссу».   The Ulysses Project Проект с исследованием аллюзий, сделанных Джойсом в «Улиссе». Опирается на XML-разметку текста и геокодирование. 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

НЛО, беглые заключенные или лавина: загадка Перевала Дятлова и 3D-анимация Гибель туристов из группы Дятлова — одна из самых обсуждаемых тайн советской эпохи: о ней пишут книги и снимают сериалы, пытаясь понять, что же случилось с туристами в районе горы Холатчахль в феврале 1959 года. В преддверии годовщины трагедии вспоминаем наш материал о том, какую теорию произошедшего предлагают компьютерные методы, и рассказываем, как с этим связан мультфильм «‎Холодное сердце». 🗻 Ученые, наверное, за лавину? Логично предположить, что ученые не склоняются к причастности инопланетян к гибели туристов, а идею о том, что экспедиция повстречалась с группой сбежавших преступников, сегодня едва ли докажешь. Зато с природной версией вполне можно разобраться. Этим и занялись исследователи из Лаборатории моделирования снежных лавин в Лозанне. Они разработали модель движения снега после консультаций со специалистами по эффектам в «Холодном сердце», а данные о силе и давлении на человеческое тело команда получила из тестов General Motors. В 70-е гг. компания разными ударами ломала ребра 100 трупам, чтобы улучшить ремни безопасности. 🌨️ И что показала модель? Что на склоне горы Холатчахль и правда могла быть лавина длиной около 5 метров. Создатели, конечно, учли самые важные обстоятельства: отчёты экспертов о крутом наклоне в 30 градусов, скользкой поверхности и том факте, что туристы подрезали склон для палаток. Ситуацию ухудшили сильные ветры и большое количество снега над лагерем.  Согласен с этой версией и Джорди Хендрикс, бывший директор Лаборатории снега и лавин в Университете штата Монтана, который заявил, что симуляция демонстрирует «смертельную ночь с новой точностью». Но, разумеется, эта версия событий остается вероятной, а не единственной. Своими любимыми теориями можете поделиться в комментариях или в нашем опросе! 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

От Пугачева до Шекспира: исторические личности в русской прозе Кого классическая литература упоминает чаще — полководцев, писателей или царей? И кто из литераторов увлекается такими упоминаниями больше всех? Разбираемся в новой статье. Наполеон Наполеону рознь Дарья Герасименко исследовала упоминания исторических личностей в русской прозе XIX века, в котором учитывала имена в разных вариантах написания (например, «Буонапарт», «Буонапарте» и др.), а авторские намеки и иносказательные формы — нет. Иначе обработать огромный корпус русской литературы XIX века было бы просто невозможно — пришлось бы перечитать ее всю. Кроме того, в выборку не вошли исторические лица, которые стали полноценными персонажами произведений, как у Толстого. Во-первых, в таком случае они начинают подчиняться воле автора, а во-вторых, конечно, количество их упоминаний немедленно возрастает в разы. Поэтому Наполеон из теории Раскольникова в исследовании есть, а вот Наполеон из «Войны и мира» прошел мимо этой выборки (куда он прошел, кстати, можете почитать вот тут). Кто появляется в текстах чаще всего? Восемь из десяти самых упоминаемых персоналий в произведениях 1860–1890-х годов — литераторы. Оставшиеся двое — полководец Александр Суворов и бунтовщик Емельян Пугачев. Ещё один явно особенный случай — Пушкин, которого начали упоминать в литературе еще при жизни, отсылая к его произведениям, так что он лидирует с огромным отрывом. А кто из писателей частит с упоминаниями? Если вы сделали ставку на Достоевского или Толстого, увы, их нет даже в пятерке лидеров. Самые большие любители исторических личностей в русской литературе революционер-народоволец П. Ф. Якубович, автор рассказов и фельетонов И. А. Кущевский и писатель-этнограф С. В. Максимов. Следом за ними идёт И. А. Гончаров. Кто и кого ещё упоминает, на какое десятилетие приходится пик исторических романов и кого русские писатели XIX века называли чаще — Шексипра или Байрона — узнаете из полной версии статьи. Время чтения: 7,5 минут P. S. да-да, в «‎Системном Блоке» неделя Наполеона. По возможности съешьте за это кусочек торта! 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Галопом по Европам: куда ездили герои «Войны и мира» Цифровое картографирование позволяет исследователям восстанавливать маршруты героев фильмов, книг и легенд и, конечно, сделать неожиданные выводы о произведениях. Сегодня расскажем, чем интересны маршруты персонажей «Войны и мира» Толстого. Так что там с «Войной и миром»? Толстоведка Ани Кокобобо и её студенты в Канзасском университете изучили маршруты героев с помощью сервиса StoryMap JS. Благодаря нему они выяснили, что Толстой, например, не сосредотачивается ни на нескольких выдающихся персонажах, ни на нескольких выдающихся местах: «обычные» локации в романе противопоставляются культурным и экономическим центрам, Москве и Санкт-Петербургу. Композиция «Войны и мира» отражает эту же идею: роман лишен любых центров, в нем нет главного героя, нет одной главной мысли и нет главного места действия. Кто куда двигался? Пьер за время романа проходит большой путь не только метафорически, но и буквально: линия его передвижений тянется от Петербурга до Киева. А в финале он постоянно перемещается между центром (Петербургом), занимаясь общественной и политической деятельностью, и новой периферией — домом, семьей. Элен и Наполеон — пожалуй, наименее располагающее к себе персонажи романа — всегда стремятся к культурным, экономическим, политическим центрам. При этом в романах XIX века женщины обычно остаются привязанными к дому, в то время как мужчины, наоборот, оставляют его в поисках своего места в мире. Так что Элен Курагина перемещается меньше других, тогда как Наполеон — один из самых мобильных персонажей. При этом Наташа Ростова и Марья Болконская всё-таки путешествуют. Правда, конечно, вынужденно: они покидают дом из-за вторжения армии Наполеона. Какие ещё маршруты можно найти в романе и что они говорят о героях, узнаете из полной версии статьи. А ещё можете почитать про карты с приведениями, лепреконами и античными героями, о которых мы писали раньше! Время чтения: 11 минут 😎 «Системный Блокъ» @sysblok

Поэт! не дорожи любовию народной: как ChatGPT пишет стихи Если вы когда-то просили ChatGPT сгенерировать стихотворение, вероятнее всего, вы остались… не в восторге. Но исследователи задались вопросом не о качестве стихов, а об их стиле. Есть ли у ChatGPT своя поэтика? Разбираемся в новой статье. 🤔 Как определяли черты стиля? Чтобы изучить тенденции в творчестве нейросети, авторы исследования Does ChatGPT Have a Poetic Style? собрали корпус текстов. Они включили в него стихотворения, сгенерированные GPT-3.5 Turbo и GPT-4 и тексты реальных людей из архива Академии американских поэтов. Как вы уже догадались, исследование проводилось только на англоязычном материале. Во всех стихах их интересовали жанры, темы, количество строк, лексика, лица глаголов и рифмы. 🧐 И что выяснилось? Во-первых, что говорить о самостоятельном поэтическом стиле ИИ действительно можно. Во-вторых, что ChatGPT особенно любит слова heart, embrace, echoes и whispers, а из служебных частей речи предпочитает in, upon, beneath, behold и within. Если вы читали наши посты про стилометрию, то помните, что служебные части речи — важнейший маркер авторского стиля. Ещё нейросеть предпочитает писать стихотворения объемом от 32 до 36 строк, часто делит текст на четверостишия, постепенно начинает отказываться от ямба и старается рифмовать четко и регулярно. В комплексе это напоминает стиль… англоязычной поэзии XIX века. Что, впрочем, вполне закономерно. Если хотите узнать про исследование Мелани Уолш, Анны Прейус и Элизабет Гронски подробнее, читайте полную версию материала. А если вы когда-то генерировали стихи с помощью нейросетей, можете поделиться ими в комментариях. Может быть, обнаружим закономерности в русскоязычных стихах нейропоэтов! Время чтения: 9 минут 🌞 «Системный Блокъ» @sysblok

ИИ-компании взялись за медицину, а OpenAI запускает рекламу в ChatGPT Рассказываем, то произошло в мире ИИ за последнее время. Интеграция LLM в систему здравоохранения Два лидера в сфере ИИ, OpenAI и Anthropic, анонсировали внедрение больших языковых моделей в систему здравоохранения. Обе компании предоставили своим моделям доступ к базам данных и реестрам с информацией о страховом покрытии, кодами диагнозов и научными публикациями. Еще они разработали шаблоны, позволяющие автоматизировать рабочие процессы — составление выписок, инструкций для пациентов, клинических писем и т. д. OpenAI представила версию ChatGPT (ChatGPT Health)  (ChatGPT Health), специально обученную для медицинских целей. Врачи могут использовать ее для консультаций при составлении дифференциальных диагнозов, протоколов лечения и написания направлений. Помимо этого, обе компании добавили возможность загружать данные о здоровье в свои чат-боты: показания с фитнес-трекеров и умных часов, результаты анализов, цифровые медкарты из соответствующих сервисов (например, приложение «Здоровье» на iOS). На основе этих данных модели смогут составлять персонализированные рекомендации. Пользователи смогут предоставлять и отзывать доступ к чувствительной информации по своему усмотрению.

Почему это важно? Во-первых, медицинские данные пациентов — конфиденциальны. ИИ-продукты, совместимые с существующими законами, упростят интеграцию технологий в работу медицинских учреждений и снимут часть нагрузки с персонала. Во-вторых, пользователи уже активно обращаются к чат-ботам за медицинскими консультациями, а модели общего назначения не всегда корректно обрабатывают такие запросы. Ранее разработчики LLM не акцентировали внимание на этом сценарии использования. Запуск специализированных медицинских решений означает, что компании официально признают его допустимым и берут на себя ответственность за качество предоставляемой информации. Анонсы подобных решений от лидирующий компаний свидетельствуют о готовности общества к интеграции ИИ в критически важные сферы.

Реклама в ChatGPT Компания OpenAI начнёт тестировать показ рекламы в сервисе ChatGPT. Запуск рекламной модели позволил компании предложить дешёвую подписку ChatGPT Go стоимостью 8 долларов в месяц, что должно увеличить пользовательскую базу. Также реклама позволит зарабатывать на пользователях без подписки. Владельцам дорогих тарифных планов реклама показываться не будет. По словам OpenAI, реклама не повлияет на ответы чат-бота. Рекламодатели также не получат доступа к перепискам пользователей. Рекламные объявления будут отображаться после ответов ChatGPT и иметь чёткую маркировку. На этапе тестирования реклама не будет показываться пользователям младше 18 лет. Кроме того, объявления не будут затрагивать чувствительные и регулируемые сферы: здравоохранение, ментальное здоровье и политику.

Почему это важно? Чат-ботами ежедневно пользуются сотни миллионов людей. Однако ни один крупный провайдер LLM пока не внедрил рекламу в свой сервис. Сценарии использования чат-ботов и интерфейс переписки предоставляют рекламодателям больше возможностей, чем простой показ баннеров и размещение ссылок на продукт. Например, пользователь может расспросить чат-бота о рекламируемом товаре, не выходя из приложения. Велик шанс, что сервисы с чат-ботами в будущем могут стать столь же прибыльными рекламными площадками, как поисковики после массового распространения интернета. Демис Хассабис, генеральный директор лаборатории Google DeepMind, разрабатывающей Gemini, заявил, что на данный момент у компании нет планов по добавлению рекламы в этот сервис.

Ещё одну новость — о модели Claude от Anthropic — найдёте в полной версии дайджеста на сайте. 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok