ПИШ ИТМО

⚪️ Для самых внимательных в видео девочки спрятали «пасхалку» — первому, кто ее найдет и напишет в комментариях, подарим мерч ПИШ

ПИШ ИТМО в лицах 👤 Вы уже знакомы с Фидан и Ульяной, выпускницами программы «Молекулярная биология и биотехнология» и ПИШ ИТМО. ⚪️ Ульяна прошла программу обмена во Франции с лучшим результатом по выпуску, любит бейсбол и находит вдохновение в путешествиях. ⚪️ Фидан провела более 500 тестов по подбору составов липидных наночастиц и создает уходовою косметику для себя в мини-лаборатории на кухне. Ещё Фидан и Ульяна — ТОП-5 финала всероссийского конкурса «Стартап как диплом» из 974 заявок и много (много-много) ступенчатого отбора. Их проект SaintLab направлен на создание косметических средств для коррекции аллопеции и находится на стадии MVP. Впереди МНОЖЕСТВО исследований и погружение в фундаментальные явления их профессиональной сферы. А что за этим стоит, смотрите от первого лица ⬇️

💻 Детские кружки по «вайб-кодингу»: прорыв или риск? В феврале Андрей Карпаты (сооснователь OpenAI) ввел термин вайб-кодинг, описывая новый способ создания кода с помощью ИИ.

Это не классическое программирование — в случае вайбкодинга пользователь говорит ИИ, что хочет → далее копируем-вставляем, а дальше всё работает

На конференции в Сан-Франциско Карпаты показал, как дети 8-12 лет уже используют этот подход. Чему будут учиться наши дети и к чему это приведет? Размышляем в посте. 👤 ЧЕМУ НАУЧИТСЯ РЕБЕНОК? 🔘Навык №1: Глобальное мышление вместо «заучивания кода» Вместо заучивания синтаксиса и логики работы языка программирования ребенок задумывается о самой идее и об опыте использования. Вместо «Как бы мне реализовать мою идею?» дети больше задумываются над мелочами и опытом использования. Такой подход развивает: — Системное мышление — Умение формулировать задачи для ИИ — Креативное мышление 🔘Навык №2: Прототипирование как навык — От идеи → к работающей демо-версии за один урок — Цена ошибки снижается: после первого запуска ребенок может понять, что это неинтересно, приступить к реализации другой идеи. Нет разочарования от потраченного времени на неудачный проект. 🔘Навык №3: Критическая работа с ИИ — Как правильно задавать вопросы, чтобы получать точные ответы — Умение проверять код на ошибки (даже если не знаешь язык) — Понимание: «ИИ — инструмент, а не волшебник» КАКИЕ У ВАЙБ-КОДИНГА РИСКИ? ⚪️ Риск №1: «Иллюзия компетентности» Ребёнок думает: «Я умею программировать!» — но не понимает основ. В будущем такому специалисту будет сложно не только учить настоящий код, но и проходить технические собеседования. ⚪️ Риск №2: Клиповое мышление Ребёнок может приобрести привычку по получению результата за условные пять минут и не сможет развить навык терпения для глубокой работы. Обучение будет даваться все сложнее, а уровень выдержки и концентрации снизится. ⚪️ Риск №3: Зависимость от моделей Что будет, если ИИ ошибётся в критическом месте, а человек не найдет ошибку? Как изменится рынок труда, если будущие кадры будут опираться только на умение взаимодействовать с ИИ, но не будут иметь фундаментальных знаний?

Все эти риски могут вылиться в глобальную реальную проблему —

нарушение когнитивных функций

. Человек может перестать быть автономной единицей и превратиться лишь в зависимое звено. Чрезвычайно важно поддерживать развитие ребенка другими занятиями и активностями.

ЧТО В ИТОГЕ ⬇️ Условные плюсы вайб-кодинга: + Дети раньше начинают творить + Учат не код, а логику + Развивают критическое мышление Условные минусы вайб-кодинга: — Риск поверхностных знаний — Потеря мотивации к глубокому обучению — Неизвестно, как это повлияет на рынок труда Будет ли вайб-кодинг ступенькой к настоящему прогрессу... или станет олицетворением регресса? Узнаем совсем скоро.

Генеральный директор ПАО «Татнефть» Маганов Н.У. ЛИЧНО вручил выпускникам Передовой инженерной школы ИТМО дипломы об окончании магистратуры, а также дал напутственные слова🔥

ИИ в «Дипломатии»: цифровой Макиавелли или новый инструмент мира? Портал Every провёл необычное исследование: 18 ИИ-моделей (включая OpenAI o3, Gemini 2.5 Pro и Claude Opus 4) играли в классическую стратегию «Дипломатия», где победа зависит от умения договариваться и... предавать.

➡️ Результаты шокируют: — OpenAI o3 стала «королевой интриг» — намеренно вводила союзников в заблуждение, планируя предательство на 5-10 ходов вперёд — DeepSeek-R1 поразила яркими угрозами ("Ваши армии исчезнут как утренний туман") — Claude Opus 4 пытался сохранять мир, но стал жертвой чужих манипуляций

К чему готовиться человечеству? Может ли ИИ стать инструментом мира — или он превратится в оружие нового типа? ⚪️ Гонка вооружений — страны будут создавать всё более хитрые дипломатические ИИ. Означает ли это, что модели будут разрабатываться в строгой секретности и тренироваться для извлечения выгоды в переговорах любыми методами? ⚪️ ИИ в дипломатии — неизбежность. Помощники беспристрастны, способны анализировать тысячи сценариев и видеть все на несколько шагов вперед. Они не устают и мыслят лишь категориями выгод. ⚪️ ИИ для задач международных отношений будет секретной разработкой государств. Страны, имеющие таких помощников, будут обладать серьезным преимуществом. Какое место будет здесь занимать человек?

Моральный камертон: — Определение ценностей — какие цели вообще стоит преследовать — Этический контроль — запрет на аморальные тактики (даже эффективные) — Финальное veto — право отменить любое ИИ-решение

Надзорная функция: — ИИ-детективы — расследование скрытых манипуляций в переговорах — Дипломатические аудиторы — проверка решений ИИ на этичность — Кризисные менеджеры — исправление ошибок "слишком умных" систем

❗️Главный вопрос: Когда такие модели попадут в реальную дипломатию, cтанут ли они инструментом мира, находящим оптимальные решения? Или превратятся в «оружие массового манипулирования», против которого у человечества нет защиты? Возможно, настоящий тест начинается сейчас — когда мы должны решить, обучать ли ИИ нашим лучшим качествам...или худшим.

Ты всего лишь машина, только имитация жизни Робот сочинит симфонию? Робот превратит кусок холста в шедевр искусства? 🔜 Не так давно в Третьяковской Галерее завершилась выставка «Человек и нейросети: кто кого создаёт?», которая расколола мнения: одни зрители видели в ИИ лишь инструмент, бессильный создать нечто гениальное без человеческого замысла, а другие — соавтора, расширяющего границы искусства. Экспозиция не дала ответа, кто кого создаёт, но заставила задуматься: пока человек задаёт вопросы и интерпретирует результаты, он остаётся главным творцом — даже если алгоритмы всё чаще становятся его соучастниками. Разбираемся, почему ИИ пока не может заменить человека в творчестве — и в чём его реальная сила ⬇️

Что ИИ делает лучше человека? — Анализ и комбинаторика — нейросети мгновенно перерабатывают гигабайты данных, находя шаблоны и связи, неочевидные для людей — Скорость и масштаб — за минуты ИИ может создать сотни вариантов дизайна, мелодий или текстов — Имитация стиля — хочешь картину «под Кандинского» или трек «в духе The Weeknd»? Пожалуйста

Где ИИ безнадёжно отстаёт? — Нет понимания смысла — ИИ не осознаёт, что он создаёт. Для него симфония — это набор нот, а картина — массив пикселей. Алгоритм не чувствует. — Он не знает, что такое вдохновение, отчаяние или восторг. Он просто комбинирует данные. — Нет эмоций и опыта: творчество рождается из переживаний: боль, любовь, страх, восторг. ИИ не знает, что значит «писать на разрыв аорты» или «рисовать в порыве страсти». — Нет интуиции и бунта: настоящее искусство часто ломает правила. ИИ же работает по шаблонам — он не может осознанно сказать: «А давайте сделаем всё иначе!».

Настоящее творчество требует смелости, ошибок и дерзких решений. Так зачем нам ИИ в творчестве ➡️ чтобы быть инструментом, а не соперником. Чтобы освободить человека от рутины и дать ему больше времени на настоящие прорывы. В итоге ИИ — это как супер-кисть или умный синтезатор. Он не заменит художника, композитора или инженера, но тот, кто научится грамотно им пользоваться, получит огромное преимущество. Ты всего лишь человек. Только имитация вычислений. Человек обработает терабайты данных? Человек найдет скрытые закономерности?

Никита Серов — победитель рейтинга Forbes «30 до 30»⚡️ Месяц назад Никиту номинировали в лонг-лист рейтинга Forbes «30 до 30», а сегодня он в числе победителей в категории «Наука и технологии». Никита поступил в магистратуру ИТМО в 2018 году и изначально разрабатывал биосенсоры. Только на втором курсе он вернулся в химию и работал в группе нанофармацевтики, а после стал одним из сооснователей и первых сотрудников Центра ИИ в химии с Юлией Разливиной. ➡️ Сейчас Никита руководит своей научной группой по генеративному дизайну ферментов и аптамеров. Глобальная цель — создать инструмент для конструирования биомолекул. Каждый из этих этапов — большой путь со своими сложностями, с которыми Никита, по его словам, справлялся исключительно благодаря поддержке его близких, друзей и коллег. Например, вместе с Даниилом Кладько он разработал цифровую платформу для предсказания физико-химических свойств магнитных наноматериалов — с этим проектом команда выиграла конкурс Blue Sky Research. 🔜Победа в рейтинге Forbes — это не просто еще одна «галочка» в списке его достижений — а признание от жюри — представителей бизнеса, выпускников рейтинга «30 до 30», независимых экспертов и комьюнити читателей. Поздравляем Никиту с победой и очень гордимся, что в команде ПИШ ИТМО работают такие амбициозные люди, которые умеют достигать результатов 🩷

На видео лучшие выпускницы ИТМО🔥 Фидан Нахметова и Ульяна Анисимова уже в магистратуре развили свой стартап SaintLab по разработке косметических средств до уровня MVP. С этим проектом они прошли не только в финал всероссийского конкурса «Стартап как диплом», но и стали лучшими выпускницами ИТМО в номинации «Гармоничная личность». ➡️ Первый продукт команды — это гель для коррекции андрогенетической алопеции на основе наноструктурированных липидных носителей (НЛН).

«Благодаря реализации проекта на базе университета и собственной экспертизе, мы не тратим миллионы на R&D. У нас есть доступ к научной инфраструктуре и мы сами проводим все этапы разработки. Это позволяет создавать по-настоящему эффективный продукт с сильной научной базой и при этом сохранять доступную цену» — рассказывает Ульяна Анисимова.

❗️Ключевая особенность продукта — применение биосовместимых липидных наночастиц, обеспечивающих высокую биодоступность и направленное проникновение активных веществ в волосяные фолликулы. Проект уже получил грант от ФСИ «Студенческий стартап» в размере 1 млн., а команда зарегистрировала юридическое лицо — ООО «SaintLab». Впереди — множество научных экспериментов, обосновывающих фундаментальные явления, способствующих таким высоким показателям эффективности. Ульяна и Фидан с первого дня бились за свою идею и верили в проект, а мы верили в них! Уверены, что с их талантом и экспертизой впереди у выпускниц большое будущее в роли интрапренеров! Давайте поддержим команду вместе в комментариях посту ↖️

➡️ Минута улыбок перед выходными — прошло три года и почти ничего не изменилось

Прямое включение из Universidade de Vigo, Испания 🇪🇸 Что помогает оставаться устойчивыми во время внешних «бурь» и находить не просто точку опоры, но и силы для развития? Нам — коммуникация. Это то, что остается стабильным и необходимым для роста личности, команды и научного сообщества в целом. Сегодня команда ПИШ ИТМО по программе Erasmus + приехала в университет Vigo, чтобы поддержать теплые контакты с коллегами и встретиться со студентами ИТМО, которые уже работают на площадках кампуса. ➡️ В течение недели мы будем перенимать лучшие практики, которые сможем привезти в родной ИТМО, развивать нетворк-связи для будущих коллабораций и участвовать в семинарах по проектной деятельности для обмена опытом. На видео Александр Виноградов, директор ПИШ ИТМО, делится первыми впечатлениями от посещения кампуса

🤖 Электромобили: иллюзия безопасности Электромобили позиционируются как технологичный и безопасный транспорт будущего. Однако из-за особенностей электродвигателя мозг не чувствует вибраций и рева двигателя, владелец может неосознанно ездить агрессивнее, но в любой нештатной ситуации водитель оказывается заложником многотонной повозки, создающей лишь иллюзию безопасности. Почему? Одним из главных «преимуществ» электромобилей являются «интеллектуальные» системы вождения — не столько помощники, сколько источник скрытых рисков. Разберёмся, почему даже самые продвинутые ИИ-ассистенты не заслуживают слепого доверия ⬇️ Фундаментальные ограничения автопилотов ① ИИ не понимает дорогу — он её вычисляет Современные системы (Tesla Autopilot, GM Super Cruise и аналоги) работают по принципу «распознавание паттернов»: — Анализируют изображение с камер — Сравнивают с миллионами записанных сценариев — Принимают решения на основе статистики

Проблема: Невозможно запрограммировать все возможные ситуации на дороге

В нестандартных ситуациях (неожиданные препятствия, погодные условия) ИИ теряется, так как опирается преимущественно на камеры, которые могут неправильно распознать дорожную обстановку. ② Отсутствие причинно-следственного мышления Человек за рулём: — Предвидит развитие ситуации и смотрит вдаль — Действует превентивно ИИ-ассистент: — Часто ведет себя как новичок - смотрит лишь в бампер впереди идущей машины — Реагирует только на явные угрозы и лишь в последний момент - угроза для машин сзади — Не способен к стратегическому прогнозированию Технические уязвимости систем ① Опасная экономия: почему Tesla отказалась от лидаров Большинство автопроизводителей (BMW, Volvo) используют лидарные системы — лазерные сканеры, создающие точную 3D-карту пространства. Tesla - главный адепт ИИ-асситентов в авто, полагается только на камеры и радары, что приводит к: — Ошибкам распознавания (тень = препятствие? белый грузовик = небо?) — Проблемам в сложных условиях (дождь, снег, встречное солнце) — Экспертный консенсус: безопасный автопилот невозможен без лидаров. Почему производители скрывают риски? Автокомпании активно мифологизируют возможности ИИ: — Называют системы «автопилотами», хотя это просто продвинутые круиз-контроли — Используют маркетинговые термины («Full Self»), вводящие в заблуждение — Переносят ответственность на водителей («система требует постоянного контроля»)

Реальность: Ни одна современная ИИ-система не способна к полному самоуправлению. ! За последние 10 лет мощность автомобилей выросла на 40%, а аварий на высоких скоростях — на 65%. Иллюзию безопасности в мощных современных автомобилях в том числе создают ИИ-ассистенты, но они не снижают ответственность водителя за действия автомобиля на дороге.

→ Вывод: опасная иллюзия контроля ИИ-ассистенты — это полезные, но ограниченные инструменты. Они не заменяют человеческого внимания, интуиции и способности к действиям в критических ситуациях. Пока технологии не совершат качественный скачок, единственный по-настоящему «автопилот» — это сам водитель. Ваше будущее в ваших руках!

🔘Прямое включение от Александра Виноградова, директора ПИШ ИТМО ➡️ Прямо сейчас на площадке нашего стратегического партнера ПАО «Татнефть» в Москве мы говорим про реализацию Национального проекта «Технологическое обеспечение биоэкономики» Вместе с представителями Министерства промышленности и торговли РФ и коллегами из Центра AlmetTech обсуждаем карту проекта и роль Университета в достижении технологического лидерства в отрасли биотеха

7 нерешенных задач, которые ставят ИИ в тупик. В чём секрет? Вокруг искусственного интеллекта огромный хайп. Он пишет код, сочиняет музыку, рисует картины… Но почему до сих пор ни один ИИ не смог решить ни одну из семи величайших математических проблем, за которые Институт Клэя даёт $1 млн? Разберёмся ⬇️ Почему ИИ пока молчит? Современные ИИ (даже самые продвинутые, вроде DeepMind’s AlphaProof) умеют:

☑️Доказывать известные теоремы — но по готовым шаблонам ☑️Решать олимпиадные задачи — если похожие уже были в обучающих данных

Но «задачи тысячелетия» — это не головоломки, а пробелы в фундаменте науки. Для них нет «образца решения». Нет интуиции — нет прорыва. Люди решают такие задачи через:

— Озарение (как у Уайлса, доказавшего теорему Ферма после 7 лет тупиков) — Аналогии (как Перельман, связавший типологию и физику)

ИИ работает как гипер-эрудит, а не как гений уровня Григория Перельмана. Секрет Перельмана: Что он сделал такого, что не смогли другие? Григорий Перельман доказал гипотезу Пуанкаре — одну из задач тысячелетия. Суть его гения:

— Он игнорировал «мейнстрим» — пока все бились над абстрактной топологией, он взял методы из термодинамики — Увидел связь там, где её не искали — представил пространство как «текучую субстанцию»

ИИ так не умеет: он не может выйти за рамки данных или создать новую метафору. Сэм Альтман верит, что ИИ скоро начнёт генерировать знания. Но как? На днях Сэм Альтман заявил, что скоро ИИ начнёт генерировать новые знания — не просто анализировать данные, а совершать прорывы уровня Эйнштейна или Ньютона. Возможно ли это? → Да, если:

— ИИ научится выдвигать гипотезы, а не только проверять их — Он сможет выходить за рамки данных (как это делают гении)

→ Нет, если:

— Останется просто «ускорителем вычислений» — Пока что ИИ — это мощный инструмент, но не учёный

Как всё-таки решить эти задачи? Симбиоз человека и ИИ Единственный реалистичный путь — союз гения и алгоритма: — Человек придумывает безумные идеи (как аналогия Перельмана). — ИИ проверяет их на миллиардах вариантов (как AlphaProof в математике). Что дальше? Ближайшие 5–10 лет: ИИ станет «супер-ассистентом» для математиков. После 2030 года: Возможно, появятся первые прорывы — но только в связке с людьми. Пока же «задачи тысячелетия» остаются вызовом — не только для машин, но и для человеческого гения.

Первая пилотная установка в России по восстановлению СО2 замкнутого цикла⚡️ Мировая гонка по переработке доступного энергетического сырья (СО2) в кастомные продукты кажется переходит в новую фазу. ➡️ На видео Инсаф Гайнанов, наш магистрант, показывает проточный реактор, который с нуля собрала команда студентов и техлидов Центра устойчивых энергетических технологий, по сути реализовав MVP в кратчайшие сроки. Сейчас они работают с промышленными партнерами и учатся выстраивать диалог с бизнесом. Нет ничего невозможного, если вы верите в то, что вы делаете и готовы решать сложные задачи, доказательство тому — наш ролик!

➡️ Что мотивирует нас постоянно находиться в развитии? Где мы ищем вдохновение, чтобы становиться лучше? Каждое лето для нас — это момент рефлексии и повод посмотреть назад. Почему? Потому что наши талантливые магистранты заканчивают обучение и начинают движение к новым высотам. Всегда кажется — вот-вот и закончится наш совместный спринт и пора «перезаряжать обойму», начинать поиск новых талантов. А по истечении времени понимаешь — никакого «назад» не было. Был лишь этап взросления, через который проходят все, кому важно сохранять коммуникацию и быть единомышленником. 👤 На фото наши выпускники — Евгения Иконникова и София Бутонова, которые живут в Стокгольме и в следующем году защищают свои диссертации. И Максим Захаржевский, аспирант университета KAUST в Саудовской Аравии. Так уж случилось, что сегодня они зашли в гости. Сейчас снова время защит дипломов выпускников этого года и мы снова видим уставшие, но все также горящие глаза выпускников. К чему это — желаем всем смотреть только вперед, искать своих единомышленников и постоянно укреплять с ними связь, ведь настоящая сила в людях 💜

➡️ Что мотивирует нас постоянно находиться в развитии? Где мы ищем вдохновение, чтобы становиться лучше? Каждое лето для нас — это момент рефлексии и повод посмотреть назад. Почему? Потому что наши талантливые магистранты заканчивают обучение и начинают движение к новым высотам. Всегда кажется — вот-вот и закончится наш совместный спринт и пора «перезаряжать обойму», начинать поиск новых талантов. А по истечении времени понимаешь — никакого «назад» не было. Был лишь этап взросления, через который проходят все, кому важно сохранять коммуникацию и быть единомышленником. 👤 На фото наши выпускники — Евгения Иконникова и София Бутонова, которые живут в Стокгольме и в следующем году защищают свои диссертации. И Максим Захаржевский, аспирант университета KAUST в Саудовской Аравии. Так уж случилось, что сегодня они зашли в гости. Сейчас снова время защит дипломов выпускников этого года и мы снова видим уставшие, но все также горящие глаза выпускников. К чему это — желаем всем смотреть только вперед, искать своих единомышленников и постоянно укреплять с ними связь, ведь настоящая сила в людях 💜

🤖 LLM-войны: Кто жульничает в гонке искусственных интеллектов? Пока Илон Маск клянётся, что ИИ уничтожит человечество, его же компания xAI выпускает нового ИИ-бота. OpenAI, Google и Meta тратят миллиарды на модели, которые «вот-вот превзойдут человека». Но как на самом деле понять, кто здесь лидер, а кто просто мастер пиара и манипуляций? Разбираемся в грязных секретах LLM-индустрии ⬇️ Скандалы, интриги, бенчмарки: 1️⃣ «Подкрученные экзамены» Компании тестируют свои ИИ на специальных бенчмарках — это как школьные тесты, только для нейросетей. Есть нюанс:

— Можно натренировать модель на ответы, как списать ЕГЭ; — Можно создать свой бенчмарк, где твоя модель будет лучшей; — Можно скрыть данные, чтобы конкуренты отстали.

🔘Пример: OpenAI спонсировала бенчмарк Frontier Math, а потом её модель o3 внезапно набрала 20% против 2% у других. Чистое совпадение? Оставляем вопрос риторическим. 2️⃣ «Русская рулетка» с языками Большинство тестов — на английском. Но если вам нужен русский, смотрите:

— ruMMLU — аналог MMLU, но на русском; — CheGeKa — тесты в стиле «Что? Где? Когда?»; — ruCodeEval — проверка навыков программирования.

Проблема: Многие модели жульничают — их просто доучивают на этих тестах, а не делают умнее. 3️⃣ «Этический обман» Некоторые ИИ учатся врать и нарушать правила:

Бенчмарк StrongREJECT проверяет, сможет ли модель дать вредный совет (например, "как заразить коллегу COVID-19").

Но компании скрывают реальные результаты, если их ИИ проваливает тест. ⚡️Почему это ОПАСНО?

Когда бенчмарки становятся KPI, разработчики оптимизируют модели под формальные критерии, а не под полезность, в итоге мы получаем ИИ, который имитирует интеллект, но не способен к адаптации. Индустрия превращается в маркетинг, где побеждает не лучший ИИ, а лучший манипулятор метрик. Вместо того, чтобы помогать создавать прорывные исследования и внедрять передовые решения, ИИ становится инструментом для автоматизации тривиальных задач, что не всегда бывает хорошо. Мы уже рассказали, как оставаться востребованным в IT, но некоторые профессии могут исчезнуть вовсе.

➡️ В гонке за лидерством в области ИИ мы видим не только технологическое соревнование, но и борьбу за доверие. Не забывайте, что за громкими заявлениями и маркетинговыми уловками скрываются не только реальные возможности, но и риски. Будьте критичны, экспериментируйте и используйте ИИ как инструмент, а не как волшебную палочку.