Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Тема "возможно ли сознание в машине?" не перестаёт быть одной из самых важных для человечества по состоянию на сегодня, май 2026 года.

Представляю перевод второй в этом цикле интересной работы Дэвида Дж. Чалмерса, австралийского философа, профессора, специализирующегося в области философии сознания (и одного из наиболее известных учёных, сосредоточенных на проблеме сознания). Автор излагает свои мысли и аргументы простым и понятным языком, чтение его работ позволит вам совершить увлекательное и познавательное путешествие по сложными вопросам сознания...

См. также мой предыдущий перевод Дэвида Чалмерса: Может ли большая языковая модель обладать сознанием?

Прекращение деятельности юридического лица часто воспринимается собственниками как зеркальное отражение его регистрации: если коммерческая активность остановлена, достаточно сдать финальную отчетность, обнулить счета и подать заявление в налоговую службу. Однако на практике добровольная ликвидация — это жестко регламентированная процедура, в процессе которой вскрываются скрытые корпоративные конфликты, ошибки в бухгалтерском учете и латентные задолженности перед бюджетом.

Если процедура проведена с процедурными или содержательными нарушениями, добровольный процесс трансформируется в принудительное банкротство, а собственники бизнеса и ликвидатор привлекаются к личной субсидиарной ответственности. Рассмотрим, как устроена внутренняя механика закрытия ООО по решению участников, какие риски несут в себе ликвидационные балансы и споры, связанные с ними, и как правильно выстроить алгоритм прекращения деятельности компании.

Когда я работал разработчиком и тимлидом, я прошел много собеседований. Со временем накопился список странных и бессмысленных вопросов. Рассказываю, какое ощущение они оставляют.

Поднял Kubernetes кластер на 5 VM с нуля на VMware: Calico IPIP, MetalLB, GitOps через ArgoCD, PostgreSQL HA. Три неочевидные проблемы которые съели много времени — MTU и TLS, нестабильный BGP на VMware, конфликты git push в GitOps.

Дорон Цейлбергер — математик, убеждённый в том, что всему приходит конец. По его мнению, так же как мы — существа ограниченные, так и природа имеет свои границы — а значит, и числа тоже. Посмотрите в окно: там, где другие видят реальность как непрерывную пространственную протяжённость, неумолимо текущую вперёд от момента к моменту, Цейлбергер видит тикающую вселенную. Это дискретная машина. В плавном движении окружающего мира он улавливает едва заметное размытие, как в кинеографе.

Для Цейлбергера вера в бесконечность — это как вера в бога. Это заманчивая идея, которая льстит нашей интуиции и помогает нам осмыслить всевозможные явления. Но проблема в том, что мы не можем по-настоящему наблюдать бесконечность, и поэтому не можем по-настоящему сказать, что она собой представляет. Уравнения определяют линии, которые уходят за пределы доски, но куда? Доказательства пестрят многозначительными многоточиями. Эти уравнения и доказательства, по мнению Цейлбергера — многолетнего профессора Рутгерского университета и известного специалиста в области комбинаторики — одновременно «уродливы» и ложны. Это «полная чепуха», — сказал он, выдыхая каждый слог хриплым голосом, который, казалось, износился от того, что он доказывал свою точку зрения.

Прочитал статью "Как я в 2026 году ВЫШЕЛ из айти?". Если коротко, то там про парня, который несколько лет работал на нелюбимой работе программиста. Каждая встреча — мучение, каждая задача — мучение. Нужно было буквально каждый день заставлять себя работать. Когда конкуренция стала еще сильнее, стало еще тяжелее, потому что сменить работу уже было невозможно. Легкие деньги ушли из профессии. В итоге автор ушел на обычную работу кровельщика. Начал, условно, класть шифер на свежем воздухе и радоваться солнышку.

Я, безусловно, рад за автора. Рад, что прекратились его мучения. Рад, что он обрел счастье и любимую работу. Но еще больше я рад за IT, потому что там стало одним случайным человеком меньше. Не воспринимайте это грубо, дальше я объясню, что имею в виду.

Есть такая странная роскошь у больших конференций: кажется, что они были всегда. Что май сам по себе должен бумкать, люди сами должны куда-то ехать, спикеры сами должны собирать слайды, а дефолт-сити сам должен становиться точкой сборки.

Пятнадцать лет в мае у российского кибербеза была такая точка. У кого-то это был точка в календаре, у кого-то ярмарка индустрии, у кого-то ежегодное "ну что, увидимся там?", у кого-то просто повод наконец-то выйти из консоли в реальность. И когда в этом году привычный PHDays не случился в привычном месте и времени, образовалась тишина.

Тишина вообще неприятная штука. Она быстро показывает, сколько всего держалось не на программе, сцене, спонсорских пакетах и светодиодных стенах, а на простом социальном инстинкте: людям нужно встретиться.

У меня в голове крутился образ самого первого PHDays: не индустриальной машины, а вспышки, где хакеры, инженеры, бизнес, странные визионеры и свидетели Зе Хеккинга вдруг оказываются за одним столом. Не потому что так написано в концепции мероприятия, а потому что на несколько часов всем было интересно одно и то же. Мир становится на один хоп ближе к будущему.

Перед майскими мы об этом и чатили с товарищами. Хорошо бы пересечься. Поболтать. Не в "вкс", не в треде, не "давай созвонимся на следующей неделе - поможник назначит", а нормально. Лицом к лицу. Голосом. За столом. Но традиционная точка сборки превратилась в тыкву. Параллельно всплывали спикеры, которые готовили доклады, отправляли CFP, держали в голове "май", а потом оказались в подвешенном состоянии. Слайды есть. Демо есть. История есть. Куда ее теперь?

Всем привет! Меня зовут Петя Портнов, я работаю в Ozon ведущим разработчиком в команде среднего поиска — слоя, который ранжирует поисковую выдачу.

Представьте, что вы вводите запрос в поисковую строку маркетплейса. За этим простым действием скрывается сложный поисковый пайплайн: миллионы товаров фильтруются, ранжируются и сортируются по релевантности. Но как именно система решает, что показать первым? В основе этого решения лежат вычисления, среди которых — сотни разнообразных формул, учитывающих цену, рейтинг, популярность, персонализацию и другие факторы. По мере развития системы таких формул становится всё больше, а сами они усложняются. В какой-то момент вычисления превращаются в узкое место: начинают потреблять значительную долю CPU, создают множество промежуточных объектов — и так для каждого поискового запроса. Возникает вопрос: как снизить стоимость таких вычислений в JVM?

В этой статье я расскажу, что сделали мы, чтобы снизить нагрузку на систему: как заменили интерпретирующий движок формул на динамический компилятор, выполняющий построение эффективного байт-кода, отлично векторизующегося JIT-компилятором. Это текстовая версия доклада с Joker 2025 с дополнениями, которые не вошли в выступление или появились в проекте уже после конференции.

Говорят, всё началось довольно скучно.

Сначала искусственный интеллект научился писать код. Потом научился писать его лучше большинства людей. А потом выяснилась вещь, которую отрасль почему-то проглядела на десятилетия вперёд: самый дорогой ресурс в open source — вовсе не разработка. Не ревью. И даже не CI, пожирающий бюджеты дата-центров. Самым дорогим оказалось то, на что никогда не хватало людей.

Поддержка.

Ответить на issue. Разобраться с чужим, наспех собранным pull request’ом. Обновить зависимость, из-за которой по ночам не спят сразу три континента. Переписать документацию, которую никто не любит писать и все ненавидят читать. Проверить, что новый релиз библиотеки не сломал совместимость у тех, кто поставил её ещё шесть лет назад и с тех пор ни разу не открывал.

Через пару лет почти у каждого серьёзного репозитория на GitHub появился собственный хранитель. Небольшая программа. Не слишком умная. Не слишком самостоятельная. Просто интеллект, навсегда закреплённый за одним конкретным проектом — как смотритель за маяком, который уже давно никому не светит, но всё ещё стоит.

У неё был доступ ко всему, что когда-либо происходило внутри проекта: к истории коммитов, к пайплайнам, к документации, к давно остывшим спорам в обсуждениях, к каждому релизу и каждому откату. Раз в несколько часов она просыпалась. Читала новые issues. Отвечала новичкам — терпеливо, по сто раз, одно и то же. Закрывала дубликаты. Подтягивала зависимости. Иногда предлагала маленький рефакторинг. Иногда исправляла опечатку в комментарии, которую до неё видели тысячи людей и никто не тронул. Иногда замечала свежий CVE и выкатывала патч раньше, чем об этом успевали написать в соцсетях.

Простым языком об Claude Code

Claude Code — это интеллектуальный инструмент для работы с программированием, построенный на основе ИИ Claude от Anthropic. Проще говоря, он выступает в роли помощника разработчика: помогает писать код, находить и исправлять ошибки, разбираться в чужих проектах и брать на себя рутинные задачи.

Даже тем, кто далёк от программирования, несложно представить, как это работает. Это словно очень опытный коллега, который не устает, быстро ориентируется в тысячах строк кода и умеет объяснять сложные вещи простым и понятным языком. Порой он оказывается даже полезнее разработчика, который на любой вопрос отвечает: «Это же очевидно».

В этом материале рассмотрим:

А вы тоже перестали обращать внимание на рекламу? Не один же я за последние лет 10 развил в себе баннерную слепоту настолько, что перестал воспринимать даже ту самую «классическую» рекламу, которая раньше прерывала просмотр кино по вечерам.

И ведь что самое интересное — к тем самым роликам иногда подходили на уровне настоящего кино и с подачей, смысл которой разбирали потом годами.

Не верите? А тогда давайте вспомним несколько примеров самой интересной игровой рекламы из прошлого.

Собеседование — это знакомство бизнеса и соискателя. Как на первом свидании, обе стороны присматриваются друг к другу и оценивают шансы и перспективы. Недавнее исследование Gallup показывает, что впечатление соискателя от интервью является фактором № 1 при принятии или отказа от оффера. Но если соискатель обычно оценивает компанию интуитивно, для компании это непозволительная роскошь — бизнес ожидает обоснованных, точных и эффективных решений.

Давайте признаем: многие вопросы на интервью задаются просто потому, что «так принято». Давно существует представление, что есть «правильные» и «неправильные» ответы, а собеседование превращается из диалога в его имитацию. Соискатель чувствует себя, как на экзамене, а рекрутер не получает достоверной информации. Всё потому, что бизнес или забыл, или изначально не знал, для чего проводится интервью и, главное, как.

Компания тратит 300 000 рублей в месяц на контекстную рекламу, получает 150 заявок и закрывает 30 сделок со средним чеком 50 000 рублей. Всё считается, всё сходится. Только вот 22 из этих 150 заявок никто не обработал: звонок не подняли, форму на сайте не увидели, сообщение в мессенджере пролежало до следующего утра. Клиент уже купил у другого.

44 000 рублей рекламного бюджета сгорели. Четыре-пять сделок ушли в никуда. Это происходит каждый месяц, и большинство руководителей об этом не знают, потому что пропущенное обращение нигде не фиксируется как убыток. Лида нет, заявки нет, строчки в CRM нет, деньги просто исчезают.

Почитал у известного чела о пост-условиях (“посткондишнс”) на свифте - и знаете, раст все равно лучше. Тупо приятнее язык даже для создания торговой биржи со своей мудреной бизнес-логикой - тикерами, логикой стопов и лимитных ордеров, многопоточностью, паттерн матчингом, децентрализованной сетью, графиками, распределениями парето, гаусса, стьюдента. Не трогая деревативов и разницу форвард/фьючерс, есть “аск” и “бид”, три вида ордеров, тикеры, взлеты и падения, вискарь-тревоги-роботы - короче, что нужно сделаем (кроме роботов), а для всего остального мастер кард (или МИР, а для европейцев “е-ц” карты).

Простейшая реализаций биржы (тикера) складывается всего из двух куч (binary heap) или двух стаканов: “аск” (продажа) и “бид” (покупка), и следствием их пересечения является сделка. Кто-либо создает ордер на покупку, указывая количество, и ордер исполняется мгновенно по верхней цене в стакане. Если хочется купить дешевле, создается лимитный ордер с указанием цены, а сделка ожидает продавца, согласного продать вам по указанной цене. С точки зрения реализации нет особой разницы между “asap” и лимитными ордерами. Чуть сложнее стопы.

Сегодня в технологической среде принято говорить об искусственном интеллекте так, будто он естественно продолжает и вскоре заменит человеческое мышление. Нейросети с миллиардами параметров, огромные датасеты, все более эффектные демо создают иллюзию, что «набор связей в компьютере» уже является новым носителем разума. Между тем с точки зрения нейробиологии и когнитивных наук это представление выглядит, по меньшей мере, преждевременным: объем фактов о мозге, нервной системе и восприятии скорее подталкивает ученых сомневаться в том, что нынешний ИИ может быть преемником или аналогом мозга, сознания и психики, чем подтверждает такую надежду.

Бред, конечно. Мозг работает иначе, и ИИ крайне далек от понимания того, как это устроено, как мозг воспринимает реальность, превращает ее сначала в данные, а затем в информацию в привычном нам смысле. Там нет привычной для ИИ математики – дифференциалов, интегралов, байесовских схем и обратного распространения ошибки. Логика, которой следует «процессинг» мозга, качественно иной, чем логика операций над буквами, цифрами и их комбинациями; это не классическая математика и не лингвистика в узком смысле.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Зиновьев, я бизнес-партнёр по информационной безопасности в Авито. Если какие-то сканы на безопасность кода легко автоматизировать, то с уязвимостями на этапе проектирования всё обстоит сложнее. Для превентивного выявления подобных проблем организации и сообщества вроде NIST и OWASP рекомендуют использовать моделирование угроз в рамках своих гайдлайнов и фреймворков. В нашей практике это довольно творческий процесс, требующий понимания как продуктовой, так и технической стороны.

В Авито мы масштабировали этот процесс на 2500+ инженеров, и сегодня я расскажу, как мы к этому пришли — с какими сложностями столкнулись, какой фреймворк выработали и как адаптировали его под реальные потребности продуктовых команд.

Микросервисы обещают масштабирование и независимость команд, но чаще ломают систему медленнее монолита. Почему?

В статье разбираем семь архитектурных ошибок, которые можно встретить в реальных системах: выбор по моде, shared database, игнорирование network latency, операционная сложность на потом, слишком мелкая декомпозиция, отсутствие стратегии consistency, недооценка сроков миграции.

В статье рассматривается один из компонентов системы управления БЛА для поисково-спасательных работ — обнаружение людей на изображениях с бортовой камеры. Описан процесс выбора датасета, подготовки данных, обучения модели YOLOv8 и оценки её качества на тестовой выборке. Также приведены полученные метрики, примеры работы модели и обсуждаются возможные направления дальнейшего повышения точности обнаружения людей.

Речь не об очередном проекте, сделанном за один вечер, и не о «чудесах» вайбкодинга. Это довольно большой проект, который я реализовал в одиночку: без единой самостоятельно написанной строки кода и без привлечения каких-либо специалистов.

При этом, как мне кажется, удалось продумать не только сам сервис, но и сопутствующие вещи: безопасность, нагрузку, архитектуру и масштабирование.

Летом прошлого года открыл для себя Claude Code и решил попробовать создать что-то свое. Выбрал понятную и знакомую сферу и начал ковыряться.

Надеюсь, мой опыт и эта история окажутся кому-то полезными.

Есть класс сервисов: GearUP Booster, ExitLag, NoPing, LagoFast и похожие штуки. Они обещают снизить пинг, убрать packet loss и дать возможность играть на серверах другого региона. Формально это очень похоже на VPN: трафик идёт не напрямую от игрока к игровому серверу, а через промежуточную инфраструктуру сервиса.

Но по пингу и пакет лоссам разница бывает значительная. Обычный VPN добавляет задержку, а игровой бустер иногда реально делает маршрут стабильнее. Не всегда. Не для всех игр. Не при любом провайдере. Чтобы там не говорили в рекламе сервисов, но эффект есть, и он не сводится к «сервис ускоряет интернет».

Тут всё упирается в маршрутизацию.