Системный Блокъ

Муза с перфокартами: читаем главу из новой книги Бориса Орехова Генеративная поэзия появилась задолго до ChatGPT. Более того, идея машины, которая сама пишет стихи, возникла за столетия до компьютеров. Ее можно встретить не только в фантастических произведениях, но и в научных и философских сочинениях. С разрешения автора мы публикуем на сайте главу из новой книги филолога Бориса Орехова «Электронная лира», а здесь — собрали пять самых любопытных фактов из нее. Машину для сочинения стихов высмеял Джонатан Свифт еще в XVIII веке В «Путешествиях Гулливера» Джонатан Свифт описал устройство, которое случайным образом переставляло слова и позволяло любому человеку «писать книги по философии, поэзии и праву». Это была сатира, но принцип оказался удивительно похож на то, как позже работали первые генераторы текста. В XIX веке существовал механический «поэт» В 1845 году англичанин Джон Кларк представил устройство «Эврика», которое составляло латинские гекзаметры со скоростью одна строка в минуту. Современники признали машину грамматически безупречной, но практически бесполезной — разве что для развлечения школьников. Первые «компьютерные стихи» были газетной шуткой В 1956 году американский журнал опубликовал юмористический рассказ о вымышленной машине, сочиняющей стихи. В СССР попал вольный перевод этого текста без пояснений. Пионеры отечественной кибернетики приняли его за настоящий эксперимент и много лет цитировали как пример машинной поэзии, хотя компьютеры тогда еще стихов не писали. Первым настоящим компьютерным поэтом стал немецкий математик В 1959 году Тео Лутц загрузил в компьютер словарь, составленный по роману Кафки «Замок», и заставил программу случайным образом строить предложения. Получались строки вроде: «Не каждый взгляд близок. Ни одна деревня не запоздала. Замок свободен, и каждый крестьянин далек». Лутца интересовала не поэзия сама по себе, а возможность показать, что компьютер способен работать не только с числами. У истоков компьютерной поэзии стояли европейские художники Румыно-французский художник Брайон Гайсин, итальянец Нанни Балестрини и немец Руль Гунзенхаузер использовали компьютер как соавтора еще в начале 1960-х. Их программы либо случайно переставляли слова и фразы, либо заполняли грамматические шаблоны словами из заранее подготовленного словаря. Именно эти два подхода стали основой большинства ранних генераторов стихов. Компьютеры начали писать стихи не потому, что научились понимать язык, а потому, что научились комбинировать слова по правилам. До современных нейросетей оставались десятилетия, но многие идеи, лежащие в основе генерации текста, появились именно тогда. Полный текст главы из книги «Электронная лира» и стихи, сочиненные компьютером, уже на сайте. Время чтения: 12 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Антология всемирной литературы: как ИИ помогает филологу осуществить мечту Можно ли с помощью ИИ собрать и перевести шедевры мировой литературы, начиная с древних времен? Оказывается, да. В новом выпуске своего блога филолог Борис Орехов рассказывает о проекте, который еще несколько лет назад было трудно представить: с помощью ИИ он создает свободную антологию всемирной литературы — от древнеегипетских поучений до произведений XIX–XX веков. Как устроен этот проект и почему нейросети не заменяют филолога, а помогают ему? В чем состоит идея? Много лет для Бориса Орехова главным ориентиром оставалась многотомная «История всемирной литературы». Именно по ее структуре он решил собрать собственную антологию: восемь томов, охватывающих литературы разных эпох и регионов — от Древнего Египта, Месопотамии, Индии и Китая до Европы Нового времени. Главная цель проекта — не просто объединить тексты, а разместить их в открытом доступе. Многие классические переводы до сих пор защищены авторским правом, поэтому свободно публиковать их нельзя. Переводы, выполненные с помощью ИИ и затем проверенные человеком, позволяют обойти это ограничение. Как проходила работа? Работа начинается с «Истории всемирной литературы». ИИ анализирует главы, составляет краткие описания литературных традиций, извлекает названия произведений, ищет их в открытом доступе и находит современные переводы, чаще всего англоязычные. Затем модель переводит тексты на русский язык и оформляет их вместе с метаданными. Вся коллекция хранится в Obsidian, где каждое произведение связано с другими текстами по эпохам, регионам и жанрам. Благодаря этому антология превращается не в собрание отдельных произведений, а в единую базу знаний, в которой можно проследить связи между литературными традициями. Какие возникли сложности? ИИ пока плохо справляется с некоторыми историческими и культурными контекстами. Например, начало одного из древнеегипетских текстов модель перевела как «Поучение, составленное Агентством Царя Верхнего и Нижнего Египта…», хотя очевидно, что никаких агентств тогда не существовало. Поэтому каждый перевод требует проверки и редактуры. Есть и другие ограничения. В антологию попадают только произведения, которые удалось найти в интернете в оригинале или в переводе на современный язык. По оценке Бориса Орехова, из-за этого приходится отказаться примерно от 75 % текстов, упомянутых в «Истории всемирной литературы». Зачем филолог, если есть нейросеть? По мнению Бориса Орехова, большие языковые модели не делают филолога ненужным. Они берут на себя рутинные задачи — поиск, первичный перевод и организацию материалов, — позволяя исследователю сосредоточиться на интерпретации текстов. Благодаря этому мечта собрать свободную антологию мировой литературы становится не утопией, а реальным исследовательским проектом. Подробности о том, как проходила работа, какие промпты использовал автор и как выглядит схема связей между текстами из антологии, — в полной версии материала. Время чтения: 8 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Цифровая охота: как «поймать» всех животных в тексте Зачем литературоведам нужно корпусное исследование? Оказывается, с его помощью можно изучать особенности разных жанров. Например, в детских ужастиках чаще всего пугают змеями, а в фантастике неожиданно много морских обитателей. В рамках тематической недели, посвященной анализу языка через данные, рассказываем, как с помощью корпуса детской литературы посчитать, каких животных и почему писатели выбирают для разных типов произведений. Зачем считать животных в детских книжках Литературовед Кирилл Маслинский, сотрудник Пушкинского дома и создатель Деткорпуса, изучает, как формируется содержание произведений. Он опирается на идею доступности концепта — вероятности того, что определенный объект, например животное, хотя бы один раз появится в тексте. На выбор животных влияют два типа факторов. Внутренние — литературная традиция и законы жанра: в сказках, например, часто встречаются лесные звери. Внешние — опыт самого автора: у Михаила Пришвина, который был охотником, в прозе особенно много птиц. Как исследовались тексты Деткорпус — это корпус русской детской литературы за 1900–2020 годы. В него вошли тексты разных жанров: сказки, ужастики, детективы, фантастика, любовные повести, анималистическая и реалистическая проза. Исследователь собрал словарь из 1906 названий животных, дополнив его уменьшительными формами и исключив метафорические употребления. Упоминания животных были разделены на два типа: «фоновые», когда животные служат частью привычного мира, и «специфические», когда они становятся важными героями или темой произведения. Какие животные встречаются в разных жанрах Оказалось, что набор животных в разных жанрах во многом совпадает: чаще всего встречаются виды, хорошо знакомые человеку. Но у каждого жанра есть свои предпочтения. В ужастиках чаще других появляются змеи. В научной фантастике заметно больше морских животных, амфибий и даже вымерших видов. В детективах и любовных повестях преобладают домашние животные, реалистическая проза изобилует сельскохозяйственными, а в анималистической литературе особенно много птиц и лесных зверей. Такой подход к исследованию позволяет увидеть, как литературные традиции влияют определяют устройство художественного мира больших групп произведений. Подробнее о том, как проходило исследование, — в полной версии материала. Время чтения: 7 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Брюхоногие моллюски, пептид и редкие фамилии: как сделать языковой корпус репрезентативным Из-за одного журнала по гастроэнтерологии слова пептид и эндоскопия неожиданно оказались среди самых частотных слов в языковом корпусе английского языка. Редкие слова вдруг могут показаться самыми распространенными в языке, если составить корпус текстов неудачно. Рассказываем, почему при создании языковых корпусов важнее не количество текстов, а то, как именно они отобраны.  Что значит «репрезентативный корпус» Языковой корпус — это размеченное собрание текстов, которое помогает исследовать язык: выяснять, когда появилось новое значение слова, как отличаются жанры или какие языковые особенности характерны для разных групп говорящих. Чтобы выводам такого исследования можно было доверять, корпус должен быть репрезентативным — то есть отражать язык таким, каким он используется в реальной жизни, а не только в отдельных типах текстов. Для этого его делают сбалансированным: включают произведения разных жанров, тексты разных эпох, авторов и тематик. Иначе особенности одной группы текстов могут исказить общую картину языка.   Проблема моллюсков и гастроэнтерологов Лингвисты называют один из таких эффектов проблемой букцинумов. Если добавить в корпус целую монографию о брюхоногих моллюсках, редкое слово букцинум начнет встречаться непропорционально часто и создаст ложное впечатление о своей распространенности. Похожая история произошла при создании Британского национального корпуса. В него целиком включили специализированный журнал по гастроэнтерологии, из-за чего слова пептид и эндоскопия неожиданно оказались в числе самых частотных слов английского языка. Позже этот перекос пришлось исправлять вручную.  Почему редкие слова любят повторяться Есть и другая проблема — проблема Норьеги. Если редкая фамилия уже встретилась в тексте, вероятность увидеть ее снова гораздо выше, чем если бы слова распределялись случайно. То же относится и к другим ключевым словам: текст обычно развивает уже начатую тему, а не перескакивает между случайными сюжетами. Именно поэтому при создании больших корпусов исследователи предпочитают собирать множество сравнительно небольших фрагментов из разных источников, а не несколько длинных специализированных текстов. Такой подход позволяет лучше отразить языковое разнообразие и избежать тематических перекосов.  Подробнее о том, каким должен быть хороший корпус, читайте в полной версии материала. А если вы хотите больше знать про то, как изучать язык с помощью данных, загляните в наш новый проект. Время чтения: 9 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Тест: как менялось значение слов в русском языке У каждого слова есть свой круг «общения» — слова, которые чаще всего встречаются рядом с ним. Но со временем этот круг меняется: например, слово «диск» когда-то ассоциировалось с небесными светилами, а теперь — с кассетами и пластинками. Такие изменения можно увидеть с помощью Национального корпуса русского языка, который показывает окружение слов сегодня и в прошлом. Сможете угадать слово только по его «соседям» в разные периоды истории? Попробуйте разобраться, как менялись значения слов «профиль», «блок», «маркер» и других, и проверьте свою лингвистическую интуицию. А если вы хотите больше знать про то, как изучать язык с помощью данных, читайте наш новый проект. Пройти тест — на сайте. 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Язык через призму данных — новый проект «Системного Блока» Как проследить, менялось ли значение слова со временем? Как сравнить между собой тексты разных авторов? И зачем лингвисты считают миллионы слов вместо того, чтобы читать книги? Мы запускаем новый проект о корпусной лингвистике — направлении, которое изучает язык с помощью больших коллекций текстов. На одной странице мы собрали материалы, которые помогут разобраться, как устроены языковые корпусы, что можно узнать с их помощью и как самостоятельно анализировать тексты — даже без опыта в программировании. Вы узнаете, что такое Национальный корпус русского языка и почему им пользуются не только лингвисты, но и журналисты, учителя и литературоведы. Мы рассказали, как корпус создается, как нейросети помогают размечать слова, зачем нужны поэтические и драматургические корпусы и почему одного НКРЯ недостаточно для всех исследовательских задач. Мы собрали реальные примеры исследований: как алгоритмы определяют сюжеты в песнях — от рок-баллад до Тейлор Свифт, как на текстах корпуса stihi.ru изучать наивную поэзию, как анализ текстов помогает исследовать орфографию и даже искать животных в детской литературе. Для тех, кто хочет попробовать корпусный анализ самостоятельно, есть практические руководства. А еще — тесты, с помощью которых можно узнать что-то неожиданное о русском языке. Например, какие ругательства встречаются в НКРЯ или что значат редкие слова в произведениях Льва Толстого. Изучить проект — по ссылке. 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Искусственный интеллект помог обнаружить сотни геоглифов в пустыне Наска Мы продолжаем тематическую неделю, посвященную цифровым технологиям в истории. Всего за шесть месяцев искусственный интеллект помог археологам найти 303 новых геоглифа в пустыне Наска — почти столько же, сколько было открыто за предыдущее столетие исследований. Рассказываем, как ИИ изменил изучение одного из самых загадочных памятников древнего мира. От спутников к нейросетям Геоглифы — гигантские изображения на поверхности Земли — в пустыне Наска изучают почти сто лет. Их искали с помощью аэрофотосъемки, спутниковых снимков, дронов и LiDAR — технологии лазерного сканирования местности. Но небольшие рельефные изображения часто оставались незаметными, а проверка снимков занимала тысячи часов. Исследователи из Университета Ямагаты решили ускорить процесс и обучили нейросеть распознавать отдельные элементы геоглифов. После анализа изображений ИИ выделил перспективные участки, которые археологи проверили в экспедициях. Что удалось найти В результате ученые подтвердили существование 303 новых геоглифов с изображениями людей, животных и других фигур, а также десятков геометрических рисунков. Благодаря этому число известных рисунков Наски почти удвоилось. Новые находки показали, что многие небольшие геоглифы располагались вдоль древних маршрутов и, вероятно, были частью продуманной системы передвижения по пустыне. Их создавали так, чтобы человек видел следующую фигуру только после того, как подойдет к предыдущей. При этом исследователи уверены, что ИИ помог найти лишь часть скрытых памятников. Подробнее — в полной версии материала. Время чтения: 10 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Жизнь и связи древних римлян: о чем могут рассказать просопографические базы данных? Мы продолжаем неделю материалов о цифровых технологиях в исторических науках. Сегодня рассказываем о Древнем Риме и просопографии: оказывается, базы данных могут восстановить не только биографии людей двухтысячелетней давности, но и круг их знакомств, маршруты путешествий и даже семейные трагедии. Что такое просопография Историки собирают сведения о людях, живших в древности, в просопографические базы данных — каталоги, где фиксируются имена, происхождение, должности, родственные связи и упоминания в источниках. Благодаря этому исследователи могут изучать не отдельных людей, а целые сообщества и сети знакомств. Раньше эта информация публиковалась в многотомных справочниках, а сегодня создаются цифровые базы. Если представить такую базу в виде графа, где люди — это вершины, а связи между ними — линии, становятся заметны закономерности, которые трудно увидеть, читая надписи одну за другой. Как цифровые инструменты помогают историкам Одна из таких баз — проект Romans1by1 — объединяет более 20 тысяч записей о жителях римских провинций, известных по латинским надписям на камне, металле и керамике. Превращая данные в графы, исследователи обнаруживают, как были устроены сообщества, семейные связи, куда переезжали люди и как складывалась их судьба. Что можно узнать о связях римлян Графовый анализ помог обнаружить в римской Дакии целую диаспору выходцев из Малой Азии, существование которой было трудно заметить по отдельным надписям. Другой граф показал почти полное отсутствие личных связей у проконсула Гая Овиния Тертуллия — в источниках он окружен коллегами, но почти нигде не упоминается вместе с семьей. Еще одна история касается торговца Аврелия Аквилы. По данным из разных надписей исследователи восстановили часть его жизни: после смерти жены и дочери он покинул Дакию, перебрался в Далмацию, где потерял сына и двоих друзей. Все эти сведения удалось собрать из разрозненных надписей, найденных в разных частях Римской империи. Цифровые базы данных позволяют увидеть античный мир не только как историю императоров и войн, но и как историю тысяч обычных людей, чьи жизни удалось соединить спустя почти две тысячи лет. Разобраться в сети римских связей и рассмотреть графы можно в полной версии материала. Время чтения: 10 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Подборка каналов о Древнем мире, Античности и Средневековье от издания «Системный Блокъ» «Системный Блокъ» запускает новый спецпроект — про то, как цифровые технологии помогают заново открывать историю Древнего мира, Античности и Средних веков. В нем мы рассказываем про использование передовых методов в исследованиях, нюансы работы историков и археологов в современном мире, а также о неожиданных сюжетах из жизни цивилизаций древности. В честь выхода проекта мы сделали подборку исторических каналов по схожей тематике: подписывайтесь на них, чтобы глубже погрузиться в прошлое. — @popscienceru — Загадки истории с Лысым камрадом Канал Максима Татаринова — большая находка для любителей археологии. В блоге обсуждаются находки на любой вкус: от римских документов до древнеегипетских носков. Каждый артефакт становится поводом для увлекательного исторического расследования и незаурядного сюжета. — @historygothy — История и истории Журналист Алексей Денисенков рассказывает в своем блоге об археологических находках и исторических событиях. В центре его внимания самые разные сюжеты: от военного обмундирования и предметов быта до исторических построек и городов. — @medievalnotes — Записки о Средневековье Средневековье — это не только подвиги рыцарей и королей, но и жизнь обычных людей. Как спасались от жары крестьяне и горожане? Как измеряли время в Средние века? Канал «Записки о Средневековье» рассказывает об этой эпохе и погружает в политику, культуру, религию и быт давно ушедших времен. — @SmartBabylonia — Smart Babylonia with Olga Блог ассириолога Ольги Поповой из Института востоковедения РАН. Она рассказывает о разных сторонах истории Месопотамии: от мифологии и искусства до образования и медицины. А в качестве бонуса — экскурсы в культуру и археологию других регионов древнего мира. — @imperium_romanorum — Эстетика Византии Про Римскую империю думают многие, а вот про Восточную ее часть — гораздо реже. Этот канал восполняет пробел, знакомя читателей с историей Византии и ее культурой. Лингвистических энтузиастов также ждут большие посты по греко-латинской филологии. Если хотите погрузиться в настоящую византийскую эстетику, где сакральное встречается с прекрасным, вам сюда. — @notas_cicero — Записки Цицерона Зайти в канал и оказаться в археологическом музее — именно так вы почувствуете себя в канале «Записки Цицерона». Здесь повседневные вещи прошлого, предметы искусства и оружие через лаконичные описания раскрывают удивительное сходство людей, живших тысячи лет назад, с нами. — @medieval_legacy — Medieval Legacy Канал о материальном и нематериальном наследии Средневековья. Здесь есть место и произведениям искусства, и интересным фактам из истории эпохи, несправедливо называемой «темными веками». Автор не замыкается в узких рамках и регулярно погружает читателя в контекст сопредельных периодов и регионов. — @antibarbari — Antibarbari HSE Канал греко-латинского клуба факультета гуманитарных наук ВШЭ открывает Античность с неожиданной стороны. Здесь вас ждут и любопытные факты из жизни известных мыслителей, и античная этимология слов, которые окружают нас в повседневности, и рассказы о следах Древних Греции и Рима в современной культуре. — @sysblok — Системный Блокъ Научно-популярное издание о культуре, обществе, науке и цифровых технологиях. В новом проекте об истории Древнего мира, Античности и Средневековья мы погружаемся в прошлое через призму цифровых методов. Как технологии помогают изучать погибшие цивилизации? Что базы данных могут рассказать о закате Античности? Как 3D-моделирование спасает древние памятники? Ответы на эти вопросы ищите в статьях нашего нового проекта.

Забытые голоса истории: граффити древнего храма переходят в цифру В «Системном Блоке» — неделя материалов о цифровых технологиях в исторических науках. Сегодня отправляемся на остров Филы, где тысячи паломников оставили на стенах храма Исиды рисунки и надписи. В нашей статье рассказываем, как лазеры, 3D-моделирование и фотограмметрия помогают изучать эти почти незаметные следы прошлого. Разрисованное святилище богини Исиды Храм Исиды на острове Филы был одним из главных мест паломничества в Египте. Посетители оставляли на его стенах имена, молитвы и изображения — например, корабли с просьбой о благополучном плавании или в благодарность за спасение на море. Такие граффити предназначались не для людей, а в дар богине. Большинство таких изображений процарапаны карманными ножами всего на несколько миллиметров в глубину, поэтому они почти незаметны рядом с монументальными храмовыми рельефами. Если текстовые надписи на демотике уже были опубликованы, то фигуративные изображения долгое время оставались практически неизученными. Проект «Граффити Храма Фил» Команда под руководством профессора Джитсе Дейкстры впервые задокументировала граффити не отдельно, а в их архитектурном окружении. За техническую часть отвечал Николас Хедли — специалист, который раньше занимался картированием морского дна и созданием модели поверхности Марса для NASA. Вместо фотографий и калькирования исследователи использовали лазерное сканирование, RTI (многоугловую теневую съемку, объединяющую снимки в трехмерное изображение поверхности) и фотограмметрию — построение моделей по фотографиям. Методы позволяют увидеть едва различимые рисунки и собрать точную виртуальную модель часовни маммиси — «дома рождения», которую после завершения проекта планируют открыть для всех. Миссия проекта Трехмерная модель сохраняет не только сами граффити, но и их расположение в пространстве храма. Благодаря этому исследователи могут задавать новые вопросы: почему большинство изображений сосредоточено у входов, кто имел доступ во внутренние помещения и что рисунки паломников рассказывают о культурных связях позднеантичного мира. Ценность этих граффити не ограничивается научными открытиями, ведь через них до нас доходят следы обычных людей — их надежды, страхи и молитвы, сохранившиеся на стенах древнего храма. Рассмотреть рисунки и надписи можно в полной версии статьи! Время чтения: 9 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Цифровая история древнего мира — новый проект «Системного Блока» Можно ли найти древний город с помощью лазера из iPhone? Способен ли искусственный интеллект прочитать обугленный папирус, который невозможно развернуть? А как интерактивные карты помогают пройти маршрут средневековых паломников спустя сотни лет? Мы запускаем новый проект о том, как цифровые технологии меняют изучение истории Древнего мира, Античности и Средневековья. На одной странице мы собрали материалы о современных методах археологии, работе с древними текстами, цифровых картах и исследованиях обществ прошлого. Вы узнаете, как технология LiDAR помогает находить поселения под густой растительностью, как ИИ обнаруживает новые геоглифы в пустыне Наска и зачем археологам 3D-моделирование. Мы рассказываем и о том, как цифровые методы помогают работать с историческими источниками. Что могут рассказать монеты о переходе от Античности к Средневековью? Как нейросети восстанавливают утраченные папирусы?  Отдельный раздел посвящен людям и пространствам прошлого. В нем разбираемся, как просопографические базы данных помогают изучать социальные связи древних римлян, как болезни влияли на распространение культов и что цифровые инструменты позволяют узнать о средневековых картах. Изучить проект и глубже погрузиться в историю  — по ссылке. 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Жесткая регуляция LLM в США, ИИ полностью прочитал обугленный свиток Рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время. США контролируют релизы новых LLM Мы рассказывали, что 12 июня власти США ограничили доступ к новейшим моделям Anthropic — Mythos 5 и Fable 5 — для всех, кроме граждан США. Формальным поводом для экспортных ограничений стала обнаруженная техника обхода защиты Fable 5, с помощью которой модель заставляли искать уязвимости в ПО (т.е. помогать хакерам со взломами). Поскольку надежно определять гражданство пользователей в реальном времени невозможно, Anthropic пришлось временно отключить обе модели для всех. Компании удалось договориться с властями, и 30 июня ограничения сняли: с 1 июля Fable 5 вновь стала доступна всем пользователям, а Mythos 5 — ряду американских организаций. 26 июня OpenAI представила новое семейство моделей GPT-5.6: Sol, Terra и Luna. Но по требованию правительства США доступ к ним получил лишь узкий круг доверенных партнеров. Компания обещает сделать их общедоступными в ближайшие недели. Сама OpenAI назвала это временной мерой и заявила, что такой государственный контроль над доступом не должен становиться нормой.

Почему это важно? Раньше выход новых ИИ-моделей не согласовывался с правительством США. Теперь, по мере роста их возможностей, власти рассматривают передовой ИИ как фактор национальной безопасности и напрямую влияют на то, кому и когда достаются самые мощные системы.

Ученые смогли прочитать свиток, уцелевший после извержения Везувия Исследователи проекта Vesuvius Challenge впервые прочитали от начала до конца папирус из Геркуланума, не разворачивая его. Свиток PHerc. 1667 пролежал запечатанным со времен извержения Везувия в 79 году н. э., и теперь его содержание известно. Свиток отсканировали рентгеном, а затем с помощью машинного обучения распознали следы чернил, почти неотличимые от черного папируса. Все, что удалось восстановить, расшифровали и проверили папирологи. Работоспособность метода подтвердили независимо: на другом свитке чернила, видимые прямо на снимках, точь-в-точь совпали с уже известным чтением. Подробнее о методах чтения древних свитков можно узнать в нашем материале.

Почему это важно? PHerc. 1667 — лишь один из сотен еще не прочитанных свитков: под коркой угля спрятана целая библиотека, не читанная со времен античности. Метод масштабируемый, а данные, снимки и код лежат в открытом доступе.

Полная версия дайджеста — на сайте. Время чтения: 5 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Восковая скульптура Микеланджело, которую нельзя выставлять в тепле. Средневековый французский ковёр длиной 70 метров, который невозможно рассмотреть целиком. Египетские саркофаги, внутрь которых не заглянуть. Что делать музеям с экспонатами, когда их сложно показать? Можно сделать 3D-модель! В карточках разбираем, как 3D-технологии помогают изучать и сохранять памятники культуры — от средневековых гобеленов до петроглифов на дне Амура. А в статье на сайте можно прочитать про другие примеры и покрутить 3D-модели. 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Национальный корпус русского языка вырос в шесть раз Национальный корпус русского языка (НКРЯ) пополнился новым разделом — Генеральным интернет-корпусом русского языка (ГИКРЯ). В него вошли тексты социальной сети ВКонтакте с 2007 по начало 2022 года. Общий объем НКРЯ вырос с 2,2 до 13,5 млрд словоупотреблений — более чем в шесть раз. НКРЯ существует с 2004 года и объединяет более 50 корпусов: от древнерусских летописей XI века до современной прессы. В нем есть сбалансированный Основной корпус, дающий общее представление о письменном русском языке последних 200–300 лет, а также множество специализированных корпусов: газетный, синтаксический, поэтический, устный, мультимедийный, диалектный, исторический и другие. В новом корпусе есть социолингвистическая разметка: каждому тексту приписаны данные об авторе — пол, возраст, город и регион проживания. Это позволяет изучать, как говорят люди разных поколений в разных частях страны, — и делать статистически значимые выводы на огромном массиве данных. В дальнейшем в ГИКРЯ планируют добавить тексты других платформ, в частности Живого журнала. Разработку НКРЯ на протяжении более чем 20 лет поддерживает компания «Яндекс» — в том числе поисковую платформу и морфологическую разметку, для которой используются нейросетевые модели. Почему это важно? Языковые корпусы — основной инструмент современной лингвистики. В них ищут примеры употребления слов, изучают грамматику, отслеживают появление новых выражений. НКРЯ с ГИКРЯ — самый масштабный российский корпус. Тексты соцсетей фиксируют то, что раньше почти не попадало в академические базы данных: живую разговорную речь, неологизмы, мемы, региональные словечки. Теперь все это доступно не только лингвистам, но и преподавателям, студентам и всем, кому интересно, как на самом деле выглядит современный русский язык. Подробнее — на сайте. 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Что монеты могут рассказать о переходе от Античности к Средневековью 476 год принято считать датой падения Западной Римской империи и началом Средневековья. Но что, если переход от Античности произошел не в один момент, а растянулся на несколько столетий? Один из источников, который помогает увидеть этот процесс, — древние монеты. В новом материале разбираемся, как монеты помогают историкам заглянуть в один из самых спорных периодов — и почему без цифровых баз данных они бы ничего не увидели. Монеты — больше, чем средство платежа На монетах есть дата, портрет правителя, религиозные символы; различается их вес и состав. Это значит, что по ним можно проследить торговые маршруты, экономические кризисы, распространение религий и даже изменения в представлениях о власти. Двуязычные монеты греческой Бактрии сыграли роль Розеттского камня для расшифровки письма кхароштхи. А монеты царя Агафокла с изображениями ведических божеств доказали, что культ Кришны существовал уже во II веке до н. э. — раньше, чем думали ученые. Как цифровые инструменты изменили нумизматику Долгое время исследователи были ограничены собственными коллекциями и печатными каталогами. Сравнивать находки из разных стран было сложно, поэтому увидеть общую картину практически невозможно. Эту проблему решает проект FLAME Принстонского университета. В его базе уже собрано почти 1,8 миллиона монет IV–VIII веков, найденных в Европе, Азии и Африке. Сервис позволяет искать монеты по месту чеканки, металлу, времени. На сайте есть карта, по которой можно проследить перемещение монет, открытие и закрытие монетных дворов. Что удалось узнать благодаря FLAME База данных помогает проверять исторические гипотезы количественно. Так, ученые обнаружили, что Дунай перестал быть торговой магистралью не в 476-м, а уже в 401–402 годах — экономика развалилась за 70 лет до политического коллапса. Иберия потеряла связь с Британией и Африкой, открыв дорогу вандалам к Карфагену. Арабские завоевания VII века разделили Средиземноморье на две зоны, западную и восточную, внутри которых торговля продолжала развиваться. Получается, что переход от Античности к Средневековью был не одномоментным событием, а длинной цепью взаимосвязанных экономических и политических изменений, которые сегодня можно проследить буквально по маршрутам древних монет. Больше подробностей об исследованиях монет и их фотографии — в полной версии нашей статьи. Время чтения: 14 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

От Вердена до Хиросимы, от Гитлера до Трампа: как устроена коллективная память в Twitter В «Системном Блоке» — тематическая неделя материалов о памяти в цифровом пространстве. Сегодня обсуждаем, как устроена коллективная память в Twitter (ныне X). Какие события не забывают пользователи Исследователи проанализировали около миллиона англоязычных твитов об истории и обнаружили, что пользователи чаще всего обращаются к событиям XX века. Особенно заметны на «кривой воспоминаний» 1916, 1941 и 1945 годы. Интерес к 1916 году объясняется столетними годовщинами крупных событий Первой мировой войны — битвы при Вердене, битвы на Сомме и Пасхального восстания в Ирландии. Среди событий Второй мировой войны чаще всего упоминается период 1941–1945 годов — время от вступления США в войну до её окончания. История помогает объяснять настоящее Прошлое в Twitter существует не само по себе. Пользователи постоянно используют исторические аналогии для обсуждения современных событий. Например, в твитах о президентских выборах в США 2016 года рядом с именем Дональда Трампа часто появлялись Адольф Гитлер, Авраам Линкольн, Джордж Вашингтон и Барак Обама. Исторические фигуры становятся инструментом сравнения, оценки и прогноза. О ком вспоминают чаще всего Интересно, что среди самых популярных исторических объектов оказалось больше географических названий, чем людей. Однако если считать не отдельные упоминания, а общую частоту обращений к историческим субъектам, то на первый план выходят именно личности. Среди наиболее часто встречающихся фигур — Сталин и Гитлер. Что это говорит о коллективной памяти Исследование показывает, что память в социальных сетях формируется не только вокруг крупных исторических событий. Её поддерживают годовщины, памятные даты, исторические аналогии и повседневные практики пользователей. Соцсети позволяют буквально измерить, какие события прошлого продолжают жить в общественном сознании, какие исторические персонажи остаются значимыми и как прошлое используется для разговора о настоящем. Больше исторических персон, графиков и хештегов — на сайте. Время чтения: 10 минут 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Подборка каналов про память в эпоху цифровых технологий от издания «Системный Блокъ» «Системный Блокъ» запускает спецпроект о том, как цифровая среда меняет коллективную память. Внутри — статьи о мемах как историческом источнике, коллективной памяти в Твиттере и осмыслении прошлого в интерактивных платформах. Плюс тесты: например, сможете ли вы отличить мемуары от нейросети? Чтобы глубже погрузиться в тему, мы собрали каналы тех, кто занимается исследованием и сохранением цифровой памяти: — @prozhito — Прожито Архивный и исследовательский проект, посвященный эго-документам, в первую очередь дневникам. Команда проекта собирает, оцифровывает и публикует дневниковые записи разных эпох, от XVIII века до наших дней. В телеграм-канале «Прожито» можно узнать о новых любопытных находках, принципах работы с эго-документами и о том, как цифровые технологии меняют исследования памяти и работу с архивами. — @vlesah — В лесах Медиа о культурном наследии российских регионов и о людях, которые помогают его сохранять. В канале рассказывают о памятниках архитектуры, региональных сообществах и исследовательских инициативах, а также публикуют анонсы волонтерских экспедиций и проектов, к которым может присоединиться каждый. — @pishuteberu — Пишу тебе На школьных уроках истории мы привыкли изучать знаковые даты и жизни важных политических деятелей. При этом повседневная жизнь миллионов простых людей остается в тени, а ведь именно она составляет большую часть прошлого. В корпусе открыток «Пишу тебе» собраны личные истории самых разных адресантов: туриста на Олимпийских играх 1912 года, модели знаменитого дореволюционного художника, сестры милосердия на Первой мировой войне и тысяч других. — @memory_studies — Мемори и другие стадиз Канал исследователя памяти Арины Зуевой, где публикуются новости из мира «мемори и других стадиз», обзоры книг и музеев, анонсы тематических событий и околонаучные мемы. Заглядывайте, если хотите поговорить про память, наследие, философию культуры, интеллектуальную историю и другие стадиз! — @USSResearch — USSResearch Канал историка Александр Фокина о советском прошлом и не только. Советуем заглянуть, если вы тоже хотите узнать, почему в России снова ставят памятники Ф. Э. Дзержинскому, зачем в советских городах высаживали так много тополей и как, согласно советской детской легенде, получить деньги за трехлитровую банку сухих комаров. — @sysblok — Системный Блокъ Научно-популярное издание о культуре, обществе, науке и цифровых технологиях. В новом спецпроекте «Системного Блока» разбираемся, почему воспоминания все чаще хранятся не в семейных альбомах, а в облаке? Кто сегодня решает, что останется в нашей памяти: историки, архивисты или алгоритмы рекомендаций? 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Тест: Сможете ли вы понять, где подлинные воспоминания, а где — творение нейросети? Если вы хотя бы раз задумывались, способен ли алгоритм передать живую человеческую интонацию, — этот тест для вас. Возможно, ваша интуиция вас не подведет. Когда-то мемуары ценились за уникальный авторский взгляд, личные эмоции и неидеальность живого текста. Сегодня нейросети научились воспроизводить все это: они добавляют детали и интонации, имитируют синтаксические шероховатости. В нашем тесте — шесть пар мемуаров советской эпохи. В каждой паре один текст написан человеком, второй — сгенерирован нейросетью. Благодаря тесту вы узнаете, насколько хорошо вы отличаете подлинные записи от цифровой имитации, и какие детали выдают машину с головой. Пройти тест 🤖 «Системный Блокъ» @sysblok