Российские ученые нашли способ повысить урожайность пшеницы более чем на 30% без дополнительной химической обработки. Исследование показало, что предпосевное облучение семян низкими дозами электронного и рентгеновского излучения не только значительно увеличивает сбор зерна, но и помогает растениям лучше противостоять опасным грибковым заболеваниям. При этом слабое облучение не вызывает в продуктах изменений, опасных для человека, уточнили эксперты. Однако при слишком высоких дозах внутри растений могут образовываться токсичные соединения. Поэтому важно не превышать пороговые значения, рассказали "Известиям" специалисты.

Воздействие излучением повысило урожайность пшеницы

Специалисты НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ, физического и химического факультетов университета, совместно с Сибирским федеральным научным центром агробиотехнологий РАН изучили, как предпосевная обработка семян электронами и рентгеновским излучением влияет на развитие растений. Работа объединила лабораторные эксперименты, двухлетние полевые испытания и компьютерное моделирование.

Физические методы обработки семенного материала, включая ионизирующее излучение, рассматриваются как один из экологически щадящих способов стимуляции роста культур и их защиты от болезней, рассказали ученые.

- Мы видим, что при корректном подборе дозы и типа излучения можно повышать жизнеспособность семени и запускать адаптационные механизмы растения. Для аграрной отрасли это особенно важно, поскольку такие технологии потенциально позволяют повышать урожайность и устойчивость культур к заболеваниям при снижении химической нагрузки на почву и растения, - отметила заведующая лабораторией радиационной обработки биообъектов и материалов отдела ядерно-физических методов в медицине и промышленности НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ им. М.В. Ломоносова, старший преподаватель физического факультета МГУ Ульяна Близнюк.

Объектом исследования стала пшеница сорта "Новосибирская 29", семена которой обрабатывали ускоренными электронами с энергией 1 МэВ и рентгеновским излучением с энергией 80 кэВ (килоэлектронвольт - единица измерения кинетической энергии частиц).

- Полевой эксперимент показал, что эффект предпосевной обработки нельзя рассматривать отдельно от среды. Обработка в одной и той же дозе может проявиться по-разному в зависимости от осадков, температуры и фитопатогенной нагрузки из почвы. Поэтому для внедрения технологии в практику важно учитывать не только физические параметры облучения, но и агроклиматический контекст, - подчеркнула доцент физического факультета МГУ Полина Борщеговская.

Наиболее перспективным для предпосевной обработки пшеницы оказался диапазон доз 5-15 Гр (грей).

- При поиске оптимального диапазона доз мы опирались на экспериментальные данные по урожайности и пораженности растений септориозом после радиационной обработки семян ускоренными электронами и рентгеновским излучением. Уже в первый год полевых испытаний оба источника излучения позволили повысить урожайность на 22-48%. Во второй год наиболее устойчивый положительный эффект продемонстрировало рентгеновское излучение: прирост урожайности составил 9-33%, - добавила младший научный сотрудник отдела ядерно-физических методов в медицине и промышленности НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ Виктория Ипатова.

Особенность работы заключалась в том, что ученые не ограничились сравнением показателей урожайности. С помощью компьютерного моделирования они рассчитали, как поглощенная доза излучения и энергия распределяются внутри семени.

Отдельное внимание исследователи уделили активным формам кислорода, которые образуются при воздействии излучения на воду в тканях семени. В больших дозах они могут повреждать клетки, однако в небольших, наоборот, запускают защитные и адаптационные механизмы. Эти соединения активируют антиоксидантную систему, помогают перестраивать обмен веществ и регулируют рост растений, отметили ученые.Малые дозы облучения в сельском хозяйстве

Практическое применение технологии требует не одной "универсальной" дозы, а индивидуального подбора режима облучения. Он зависит от сорта пшеницы, размера и формы семян, типа и мощности источника излучения, а также риска грибковых заболеваний. Поэтому сочетание полевых испытаний с компьютерным моделированием поможет подобрать наиболее эффективные параметры обработки.

- Дальнейшие исследования будут направлены на изучение молекулярных механизмов, которые запускаются в семенах под воздействием низких доз ионизирующего излучения. Такой комплексный подход может стать основой для разработки эффективных методик повышения урожайности сельскохозяйственных культур, - подчеркнул завкафедрой физического факультета МГУ, заведующий отдела ядерно-физических методов в медицине и промышленности НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ Александр Черняев.

Малые дозы облучения действительно могут стимулировать физиологические функции организмов, рассказала профессор кафедры биофизики Сибирского федерального университета, ведущий научный сотрудник Института биофизики СО РАН Надежда Кудряшева.

- Живые системы, пытаясь компенсировать стресс, ищут новое состояние равновесия. И пока они способны совершать эти действия, они живы. Для растений этот эффект особенно актуален, так как они более устойчивы к облучению, чем бактерии или животные, - сообщила она.

Эксперт отметила, что устойчивость к облучению напрямую зависит от сложности организма. Чем сложнее он устроен, тем больше у него защитных механизмов. Поэтому растения переносят такое воздействие легче, чем бактерии, и способны отвечать на него стимуляцией физиологических процессов.

Исследователи наткнулись на необычное сопротивление в ряде материалов, которое заставляет пересмотреть классические законы протекания тока и приблизиться к разгадке высокотемпературной сверхпроводимости.

Расположенный возле Женевы Большой адронный коллайдер (БАК) прекратил свою работу. Он будет проходить модернизацию в течение четырех лет, чтобы стать Коллайдером высокой светимости. Самый большой в мире ускоритель частиц станет гораздо более эффективным и обеспечит ученых огромными пластами информации об элементарной физике. Как изменится БАК и в чем ценность его работы - в материале "Известий".

Зачем закрыли адронный коллайдер?

• Европейская организация по ядерным исследованиям (ЦЕРН) объявила, что Большой адронный коллайдер прекратил работу 29 июня. Ученые отключили ускоритель, чтобы начать третий длительный период простоя - так называется масштабная программа технического обслуживания и модернизации, которая преобразует объект в Коллайдер высокой светимости. Переоснащение БАК станет самым масштабным инженерным проектом ЦЕРН со времени постройки самого коллайдера.

• Запуск обновленного ускорителя в тестовом режиме планируется на 2028 год, а с 2030-го на нем начнется полноценная научная работа. Общая стоимость модернизации составит $1,5 млрд. Эта сумма будет покрыта за счет членских взносов ЦЕРН, а также вложений в натуральной форме от стран, не входящих в организацию, таких как США, Япония, Канада и Китай. Такой вклад в виде материальных ресурсов, оборудования, технологий или услуг составит до 15% от общей суммы затрат.

• Основной задачей модернизации станет увеличение светимости коллайдера. Это физический параметр, которым измеряют количество столкновений частиц в единицу времени. Коллайдер высокой светимости будет сталкивать в 10 раз больше частиц, чем было заложено в изначальном проекте БАК. Большее количество столкновений будет передавать ученым больше данных для изучения, а это повысит вероятность новых открытий в физике элементарных частиц.

Какие будут изменения?

• Модернизация БАК будет заключатьсяв полной замене компонентов на участке длиной 1,2 км из общего 27-километрового круглого туннеля, по которому разгоняются частицы. Для увеличения числа столкновений будут установлены новые сверхпроводящие магниты из сплава ниобий-олово. Они будут создавать более сильное магнитное поле, чем старый сплав ниобий-титан, использовавшийся в БАК.

• Коллайдер высокой светимости получит несколько новых технологий, разработанных специально для него. Например, так называемые крабовые резонаторы. Это устройства, которые наклоняют сгустки разогнанных частиц, чтобы они встречались друг с другом напрямую, а не под углом, что сделает эксперименты над ними более эффективными. Также планируется внедрение кристаллических коллиматоров, которые будут удалять случайные частицы, и новых высокотемпературных сверхпроводящих линий электропередачи.

• Так как коллайдер станет передавать в разы больше данных, потребуется обновление и его детекторов, которые собирают информацию о разгоне и столкновении частиц. За время простоя будут обновлены главные детекторы коллайдера ATLAS и CMS, каждый из которых имеет размеры многоэтажного дома. Детекторы будут интегрированы с искусственным интеллектом, чтобы облегчить ученым использование полученных данных.

• Обновление БАК уже потребовало создания новой инженерной инфраструктуры. Строительные работы для этого начались еще в 2018 году и продолжались четыре года. Для детекторов ATLAS и CMС, на которых фиксируются данные о разгоне и столкновении частиц, были вырыты новые шахты длиной 80 м и диаметром 10 м, подземные пространства для размещения оборудования и 300-метровые галереи для прокладки кабелей.

В чем значимость Большого адронного коллайдера?

• Большой адронный коллайдер был построен в 2008 годус целью изучения элементарных частиц. Его 27-километровый подземный туннель используется для разгона пучков протонов до скорости, близкой к скорости света, при помощи сверхпроводимых магнитов, охлажденных почти до абсолютного нуля. Разогнанные частицы сталкиваются, что позволяет создавать новые частицы и изучать их на самом глубинном уровне. Данные собираются с помощью четырех детекторов, расположенных вдоль туннеля.

• Уже в 2012 году БАК выполнил одну из своих главных функций - с его помощью обнаружили бозон Хиггса, особую частицу, которая отвечает за массу других частиц. Он был гипотетически определен еще в 1964 году, но экспериментально его существование было подтверждено только благодаря работе БАК. Обнаружение бозона Хиггса завершило описание так называемой Стандартной модели, которая описывает физику элементарных частиц. Кроме того, БАК позволил сделать еще множество открытий, имеющих значение для фундаментальной физики.

• Также коллайдер несет большую прикладную пользу. Разработанные для его работы технологии находят дальнейшее применение в электронике, вычислительной технике, информатике, медицине. Особенно ценными становятся открытия в области создания сверхпроводников, которые позволяют устойчиво передавать электроэнергию на большие расстояния.

Какие открытия позволит сделать новый коллайдер?

• За всё время работы БАК произвел около 55 млн бозонов Хиггса. Ожидается, что обновленный Коллайдер высокой светимости в течение десяти лет произведет уже 380 млн таких же частиц. В свою очередь, это приведет к еще большему числу их столкновений и предоставит ученым больше данных для интерпретаций экспериментов, причем более точных, чем мог дать БАК в старой конфигурации. На основе этой статистикиполучится точнее разгадывать природу некоторых аномалий и отклонений, которые пока не может объяснить Стандартная модель.

• От обновленного коллайдера также будут ждать разгадок темной материи. Более частое столкновение протонов теоретически может показать ученым ее частицы. До сих пор физикам не удавалось ее обнаружить, хотя ее существование доказано благодаря ее гравитационному влиянию. С учетом того что из темной материи состоит около 27% Вселенной, ее обнаружение станет прорывом в физике.

• Создаваемые коллайдером условия при разгоне частиц также позволят проверить на практике теорию струн, которая предполагает существование дополнительных измерений за пределами тех четырех, уже известных человечеству. Если даже новые измерения не будут обнаружены с помощью Коллайдера высокой светимости, у ученых может сузиться поле для их поиска.

Сократа казнили за участие в заговоре с целью государственного переворота против "афинской демократии". Всё остальное - выдумка Платона, - пишет Özcan Buze.

Суд над Сократом и его казнь в 399 году до н. э. - один из самых живучих мифов западной интеллектуальной культуры.

Образ одинокого искателя истины, осужденного невежественной демократией, сохранился практически в неизменном виде на протяжении двух с половиной тысячелетий.

Этот миф служит идеологическому проекту, согласно которому Греция считается исключительной родиной западного разума. Даже те, кто скептически относится к греческой исключительности, часто не подвергают его сомнению.

Сократ, которого мы знаем, не является исторической фигурой в том смысле, в каком мы можем судить о нем по сохранившимся источникам. Он ничего не писал. Каждое приписываемое ему слово - редакторская выдумка Платона - аристократа, чьи родственники были связаны с "Тридцатью тиранами", и у него были все основания создать определенный образ своего учителя. То, что мы называем "сократической философией", - это платонический чревовещатель.

Сократ не был одиноким мыслителем, ищущим истину с помощью рациональных методов. Он был центральной фигурой философского и политически ориентированного кружка, который по своей организационной структуре больше напоминал братство посвященных, чем открытую философскую школу.

Это была сеть с четкой аристократической направленностью, эзотерическими тенденциями и явной тенденцией к формированию людей, которые выступали против демократического строя.

Его самые известные соратники - Алкивиад, Критий и Хармид - были членами организованной аристократической группировки, враждебной афинской демократии.

Для Сократа и Платона демократия была правлением толпы - тиранией численного большинства над мудростью и добродетелью. "Государство" - это, помимо прочего, самый изощренный из когда-либо написанных античных трактатов, направленных против демократического правления.

Политические последствия были конкретными и жестокими.

Критий - один из ближайших соратников Сократа - возглавил олигархический переворот 404 года до н. э., в результате которого к власти пришли "Тридцать тиранов".

На какое-то время они упразднили афинский демократический строй, при котором рабы, женщины и иностранцы не имели права голоса, а власть принадлежала меньшинству населения.

Тем не менее это был один из немногих примеров в мировой истории настоящего эксперимента по народному самоуправлению, который его олигархические противники считали угрозой, которую необходимо устранить.

Алкивиад предал Афины, перейдя на сторону Спарты. У этой группировки был единый политический курс: аристократический, антидемократический, предполагавший применение организованного насилия против демократического строя.

Сократа судили и приговорили к смерти через пять лет после провала переворота. Его связи с олигархической фракцией были хорошо известны.

Сократа осудили осудили за организационную роль секты, пытавшейся уничтожить афинскую демократию.

Обвинение в "развращении молодежи" постоянно трактовалось неверно - или намеренно замалчивалось - в рамках эллинофильской традиции.

В Афинах V века до н. э., где педерастические отношения были общепринятым социальным институтом, сексуальное развращение не считалось уголовно наказуемым преступлением.

Обвинение имело четкий политический подтекст, который современники Сократа сразу бы поняли: оно отвлекало молодых людей от их демократических обязанностей, внушало им презрение к народному правлению и настраивало их на поддержку олигархии.

Доказательства существовали. Алкивиад - близкий друг Сократа - прежде чем предать Афины, заявил спартанцам, что демократия - это "признанная глупость".

Критий - ещё один близкий друг Сократа - возглавлял "Тридцать тиранов", которые систематически убивали граждан демократического государства.

"Молодежь", которую развращал Сократ, была не просто своенравными подростками. Это были члены антидемократической сети. Ему вменяли в вину политическое преступление: организованную идеологическую подготовку людей, которые должны были совершить насильственные действия против афинского демократического строя.

Сократ мог бы сбежать. У него были средства, друзья были готовы помочь, а город вряд ли стал бы преследовать его в изгнании. Но он отказался.

Мученичество это не поражение, а высший стратегический и духовный акт: смерть, которая превращает лидера в легенду, движение - в идею, а политическую сеть - в нечто, что переживёт любое государство, способное её уничтожить.

Сократ понимал эту логику, или те, кто его окружал, понимали её. Сократа в изгнании ждало забвение. Сократ, выпивший яд, стал основополагающим мифом западной "интеллектуальной свободы".

Платон, сам аристократ, глубоко враждебно настроенный по отношению к демократии и имевший родственные связи с "Тридцатью тиранами", создал миф о Сократе.

Сократ не был уникальным явлением. Он был воплощением одной из самых устойчивых структурных моделей в политической истории: организованного братства посвященных, стремящегося к политической власти или осуществляющего её под прикрытием философских или духовных идей.

По сути, Сократ состоял в секте или мистическом братстве.

Само слово "Академия", которое сегодня ассоциируется с научной строгостью и стремлением к открытому исследованию, происходит от названия священной рощи за пределами Афин, места поклонения Афине в бронзовом веке.

Роща была окружена стеной и находилась за пределами города, вдали от демократической общественности. Ученые называют платоновскую Академию пифагорейским общежительным институтом - именно так называли монашеские общины.

Основанная Платоном Академия не была университетом. Это было святилище: закрытое братство с политическими амбициями, земельными владениями и ступенями посвящения.

Эта традиция зародилась в Египте. Жрецы Амона в эпоху Нового царства сосредоточили в своих руках такую власть, что вступили в прямую конкуренцию с государством фараонов.

В настоящее время мало, что изменилось. Посмотрим на Турцию.

В современной Турции структурная логика воспроизводится с почти педантичной четкостью. FETÖ - гюленистская сеть - за три десятилетия до неудавшейся попытки государственного переворота в июле 2016г проникла в армию, судебную систему и министерство образования. После того как ее членов отстранили от должностей, вакансии не остались пустыми.

Тарикат Мензил - братство Накшбанди, зародившееся в Адыямане, - планомерно занимало освободившиеся должности, особенно в Министерстве здравоохранения, где это явление получило собственное название: не FETÖ, а METÖ.

Структура была идентичной: духовное братство с иерархией посвящения, сетью взаимного продвижения по службе, скрытой лояльностью и политической целью - захватом государственных институтов, - которая никогда открыто не провозглашалась до момента попытки государственного переворота.

Именно такую структуру западная интеллектуальная история называет "философской школой", когда сталкивается с ней в Афинах V века до н. э.

Миф о греческой рациональности как истоке западной цивилизации не был греческим изобретением. Это была европейская выдумка, созданная в XVIII и XIX веках, чтобы найти подходящее прошлое для цивилизационного проекта, который в нем нуждался.

То, что на самом деле практиковали древние греки - мистические культы, инициатические братства, эзотерическая политика, - не имело ничего общего с рациональной светской философией, которую Европа, якобы, унаследовала от них.

Это наследие было выдумано. Это изобретение служило определенной идеологической цели: утвердить, что разум присущ исключительно Европе, а всё, что находится за её пределами, включая традиции, на которые опиралась греческая мысль, находится в постоянной тени иррациональности.

Разница между философской школой и политической сектой никогда не была структурной. Она всегда была цивилизационной. А цивилизационные категории это не описания.

Это вердикты, вынесенные сильными мира сего в отношении самих себя.

В основе философии проекта лежит простой, но глубокий тезис: метро в нашей стране - это гораздо больше, чем транспорт. Это грандиозные памятники эпохам, подземные дворцы, инженерные шедевры и живые организмы, работающие в ритме мегаполиса. Однако их истории часто остаются за рамками стандартных экскурсий. Новый формат от программы Росмолодежи "Больше, чем путешествие" призван восполнить этот пробел, предлагая слушателю не сухие факты, а захватывающее аудиальное путешествие. С помощью профессионального саунд-дизайна, аутентичных шумов и нарратива, погружающего в самую суть, у слушателя формируется состояние "аудиального присутствия". Человек не просто получает информацию - он переживает опыт строительства, открытия и внедрения новых технологий.

Уникальность проекта начинается с производства, которое осуществляется в профессиональных студиях звукозаписи, и заканчивается передовыми платформами доставки контента. Все аудиогиды структурированы в плейлисты на платформах Яндекс.Музыка и ВКонтакте, что обеспечивает максимальную доступность для массового слушателя. Кроме того, проект предлагает удобные цифровые инструменты для прослушивания, позволяющие каждому построить индивидуальный маршрут, выбирать станции и тематические подборки, сохранять понравившиеся истории и возвращаться к ним в любое время.

Запуск серии аудиогидов по метро - это логичный шаг в стратегии создания качественного контента, который стирает грань между образованием и развлечением. Этот проект - о том, что настоящее путешествие начинается не с километража, а с глубины взгляда и остроты слуха. Метрополитен здесь выступает в роли многогранного учебника, где архитектура передаёт уроки искусства, инженерные решения демонстрируют триумф отечественной технической мысли, а через истории о строителях и диспетчерах воспитывается уважение к труду.

Развивая успех, инициатива вышла за первоначальные рамки: к восьми гидам добавились специальные выпуски, посвящённые истории Великой Отечественной войны, а также серия маршрутов, созданных по детским сценариям с участием юных дикторов. Планируется, что проект будет развиваться и дальше, расширяя тематическую и географическую линейку аудиогидов.

Власти не публиковали статистику две недели.

Потом тихо сменили правила подсчёта. И - о чудо! - рейтинг президента снова пополз вверх. Но цифры, которые скрываются за кулисами, говорят об обратном: одобрение упало до 65,6%, доверие рухнуло до рекордных минимумов, а явка на выборы вызывает панику в Администрации президента.

Разбираемся, что на самом деле происходит с общественным мнением в России и почему власти боятся честных опросов.

Теренс Тао, один из крупнейших математиков современности и лауреат Филдсовской премии, подвел промежуточные итоги применения ИИ в математике. По его словам, за последние месяцы модели помогли решить около 50 задач из каталога Эрдёша - но еще порядка 600 остаются открытыми, а поток чисто автономных решений, когда модель справлялась с задачей в одиночку, иссяк.

Тао рассказал, что знает как минимум о трех попытках натравить фронтирные модели на весь каталог Эрдёша одновременно. Модели выдают отдельные наблюдения или находят, что задача уже решена в литературе, но новых полностью автономных решений больше нет. Был короткий период, когда ИИ действительно решал задачи с нуля - но он закончился. Теперь задачи закрываются коллективно: один человек запрашивает стратегию у одной модели, другой использует вторую для критики, третий - для литературного обзора. При систематических прогонах процент успеха составляет 1-2%, просто за счет масштаба находятся отдельные победы - и именно их транслируют в соцсетях.

Для описания происходящего Тао предложил метафору. Представьте горный хребет в полной темноте: вокруг скальные уступы разной высоты - один по колено, другой в рост, третий в пять этажей, а дальше - отвесные скалы до неба. Математики зажигают свечи, рисуют карты, нащупывают тропинки наверх. ИИ работает иначе: это прыгающие машины, способные взлететь на два метра - выше, чем любой человек. Их выпустили в горы, и они скачут во все стороны. Был захватывающий период, когда они перемахнули через все низкие уступы. Но главная проблема осталась: машины не умеют закрепляться на промежуточной высоте - либо допрыгивают до верха, либо падают. Именно неспособность к частичному прогрессу Тао считает ключевым ограничением нынешних моделей.

При этом Тао признал, что его собственный прогноз 2023 года сбылся: к 2026 году ИИ действительно стал надежным соавтором. Его научные статьи теперь содержат куда больше графиков, кода и литературных обзоров - и если бы ему пришлось делать их в таком виде без ИИ, это заняло бы в пять раз больше времени. Но Тао уточняет: без ИИ он просто не стал бы так писать. Ядро работы - решение самой сложной части задачи - не изменилось, для этого он по-прежнему берет ручку и бумагу. Модели делают статьи шире и богаче, но не глубже.

Отдельно математик разграничил "сообразительность" и подлинный интеллект. Когда он работает с коллегой-человеком, они постепенно наращивают понимание, адаптируя стратегию на ходу. ИИ так не умеет: он не закрепляется на промежуточных результатах, а при новой сессии забывает все, что только что делал. По мнению Тао, будущее - за симбиозом: люди обеспечивают глубину, ИИ - беспрецедентную ширину охвата. Но для этого науке придется перестроить сами подходы к исследованиям - нынешние структуры заточены под человеческую глубину, а не машинный масштаб.

День, посвященный науке в России, стал официальным государственным праздником согласно указа президента РФ в 1999 году. Дата приурочена к празднованию 275-летия основания Российской академии наук (РАН). Императорская Академия наук и художеств (ИАН) в Санкт-Петербурге была учреждена по указу императора Петра I и указу Правительствующего Сената 28 января (8 февраля) 1724 года. Учреждение праздника в этот день напоминает о богатом научном наследии России.

В СССР День науки отмечался в третье воскресенье апреля, так как в 1918 году между 18 и 25 апреля Владимир Ленин составил "Набросок плана научно-технических работ". Некоторые научные коллективы в России и сейчас отмечают День науки "по старому стилю", то есть в третье воскресенье апреля.С учетом специфики "Военного обозрения" начать следует с, так сказать, профильных достижений наших ученых, конструкторов и инженеров сферы ОПК. И здесь нам есть чем гордиться безо всякого преувеличения и ура-патриотизма. Опираясь на разработки еще советского периода, преодолев глобальный упадок во всех сферах 90-х годов прошлого века, когда казалось, что отечественный ОПК уже не восстанет из руин, российские КБ и военные инженеры совершили поистине невозможное.

Наша страна стала бесспорным мировым лидером в части разработки, испытаний, серийного выпуска и принятия на вооружение, а главное, уникального и эффективного боевого применения, различных гиперзвуковых комплексов. Как минимум крепко задуматься наших недругов заставило успешное испытание российского стратегического ракетного комплекса пятого поколения РС-28 "Сармат". Это оружие еще подпадает под классификацию как МБР (по классификации НАТО: SS-X-30).А вот крылатая ракета неограниченной дальности "Буревестник" и подводный беспилотник "Посейдон" с ядерными энергоустановками, способные нести ядерные заряды, поставили всё НАТО, да и не только, буквально в тупик. К примеру, американцы объявили, что это оружие не поддается классификации в существующих парадигмах. Вашингтон даже зацепился за это, объявив, что обладание такими средствами поражения полностью нивелирует договор СНВ-3, который администрация Трампа отказалась официально продлевать после истечения срока его действия 5 февраля этого года.

В принципе, в этом есть своя логика. И не столько в том, что в соглашении о контроле за ЯО участвовали только РФ (ранее СССР) и США, в то время как есть другие ядерные державы, в первую очередь Китай. Просто сейчас гарантированное поражение противника обеспечивает не количество ядерных боеголовок, а средства их доставки, способные преодолевать системы ПВО/ПРО. И в этом, благодаря нашим военным разработкам, Россия бесспорный лидер.

Дважды примененный в реальных условиях гиперзвуковой ракетный комплекс "Орешник" (средней дальности, к слову), причем с "холостой" боевой частью, крепко отрезвил как минимум тех европейцев, которые еще не потеряли полностью разум в угаре русофобии. Для особо сомневающихся ИИ смоделировал видео, демонстрирующее разрушительную силу гиперзвуковой боеголовки (одной) БРСД "Орешник" в ядерном оснащении.По словам президента России Владимира Путина, создание "Буревестника", "Посейдона" и "Сармата" имеет эпохальное значение для страны, обеспечения ее безопасности и стратегического паритета на десятилетия вперёд. Каждая из этих сверхсложных боевых систем уникальна в своём роде и не имеет аналогов в мире.

Если вспоминать современные достижения наших ученых из недалекого прошлого в гражданской сфере, то не только у нас, но и в большинстве стран люди наверняка назовут российскую вакцину против КОВИД. Комбинированная векторная вакцина для профилактики коронавирусной инфекции COVID-19 была разработана в рекордно короткие сроки, прошла успешно все этапы клинических исследований и тестирования учеными Национального исследовательского центра эпидемиологии и микробиологии имени Н. Ф. Гамалеи. Вакцина получила теперь уже известное всем название "Спутник V" ("V" от англ. victory - "победа"), регистрационное наименование "Гам-КОВИД-Вак" (Gam-COVID-Vac).

Это была первая в мире вакцина против доселе неизвестного и очень опасного вируса, который к тому времени захватил все страны. В начале августа 2020 года Минздрав России зарегистрировал вакцину. После этого по всей стране началась бесплатная кампания прививок вначале взрослого населения, исключая пожилых людей, затем подростков, детей и людей старшего возраста.

В других странах тоже были разработаны аналогичные препараты. Однако даже наши зарубежные "конкуренты" признавали высочайшую эффективность и безопасность "Спутник V". В феврале 2021 года в авторитетном научном журнале The Lancet были опубликованы промежуточные результаты исследования фазы III, согласно которым эффективность вакцины "Спутник V" составила 91,6 %, а эффективность вакцины против средней или тяжелой степени COVID-19 - 100 процентов.

В результате кампании вакцинации страна постепенно вернулась к привычному образу жизни, были отменены карантины, главное, спасены тысячи жизней. В апреле 2021 года разработчики вакцины заявили, что по результатам анализа данных 3,8 млн россиян, провакцинированных обоими компонентами "Спутника V", эффективность этой вакцины составила 97,6 %. Теперь заболевание ковидом стало "привычным" и сопоставимо с "обычным" гриппом. Против которого, кстати, в нашей стране проводится ежегодная бесплатная вакцинация отечественными препаратами.

Российская вакцина и ее более поздние модификации официально зарегистрированы и разрешены к применению в более чем 70-ти странах по всему миру. На начало июля 2021 года, несмотря на отсутствие одобрения ВОЗ, "Спутник V" применялся в 69 странах. В период пандемийных ограничений иностранцы специально приезжали в России, чтобы привиться нашей вакциной. Тогда это было даже сложнее, чем сейчас.

Упомянуть даже близко все открытия и достижения российских ученых хотя бы за последние пять-десять лет - задача не для небольшой публикации. Попробуем перечислить некоторые из них хотя бы за прошлый год.Разработка искусственного нейрона в Саратовском государственном университете (СГУ). Устройство точно имитирует электрические импульсы, которые нейроны используют для передачи информации между собой. Это открывает перспективы создания нейропротезов, умных сенсорных систем в робототехнике и новых типов нейрокомпьютеров. Профессор кафедры динамического моделирования и биомедицинской инженерии СГУ Владимир Пономаренко:

Биоморфный робот с очувствлёнными конечностями, созданный в Южном федеральном университете. Ключевым элементом разработки стали нейроморфные структуры - микросхемы на базе мемристоров, которые представляют собой аппаратную реализацию нейросетей.

Операция по восстановлению барабанной перепонки путём регенерации в Клиническом центре Сеченовского университета. Технология позволяет всего за 40 минут ликвидировать перфорацию, в то время как стандартная тимпанопластика сложнее и в 10-20% случаев не приживается с первого раза. У первой пациентки полное заживление и улучшение слуха подтверждены уже через три недели.

В Физическом институте имени Лебедева РАН (ФИАН) 1 июля 2025 года успешно завершены тестовые испытания первого в России 50-кубитного квантового компьютера. Он создан по технологии холодных ионов: 25 ионами иттербия, удерживаемых лазерами и охлажденных почти до абсолютного нуля, управляют при помощи лазерных импульсов. Исполняемые на вычислителе квантовые алгоритмы представляют собой последовательность таких воздействий.

Сегодня Россия входит в число первых шести государств, создавших действующие квантовые процессоры на 50 и более кубитов, и в число первых трех (наряду с Китаем и США) с действующими квантовыми процессорами на четырех основных платформах.Фотокатализатор для очистки воды, разработанный учеными Санкт-Петербургского государственного университета. Вещество способно за 30 минут разложить антибиотики в сточных водах и за 12 минут - красители.

25 марта прошлого года в Объединенном институте ядерных исследований (ОИЯИ) в Дубне заработала одна из научно-исследовательских установок класса мегасайенс - коллайдер NICA. Торжественный старт первого сеанса работы ускорительного комплекса состоялся в Лаборатории физики высоких энергий ОИЯИ в присутствии представителей 20 стран-участниц, ассоциированных членов и партнеров Объединенного института.

Можно очень много рассказать о бесспорном мировом лидерстве России в сфере атомной энергетики. В принципе, "Росатом" прямо или косвенно упоминается практически во всех сферах теоретической и прикладной науки, начиная с медицины и вовсе не заканчивая космосом. Только один пример, иначе остановиться будет уже невозможно.

Первые отечественные безопасные ядерные батарейки создали российские ученые. Такие устройства необходимы для развития автономных беспилотных аппаратов, создания нового поколения самолетов, спутников и ракет. Вот что по поводу этого изобретения 5 февраля сказал президент России Владимир Путин на вручении премии в области науки и инноваций молодым ученым в преддверии Дня российской науки:

Как раз более чем важно отметить. Связать свою судьбу с наукой стремятся все больше молодых талантливых россиян. В то самое лихолетье 90-х, да и в нулевые, многие наши ученые, юноши и девушки, интеллектуальный потенциал страны, уезжали из РФ, старались получить образование за рубежом, там и остаться работать. Теперь этот тренд сильно изменился в пользу выбора обучения и дальнейшей научной работы тысяч перспективных молодых россиян на родине. Государство, да и частные компании, вузы, научные центры активно реализуют программы стимулирования этих процессов.В чем-то мы, к сожалению, отстаем в освоении космоса, когда речь идет, например, о спутниковых группировках, особенно в части спутникового интернета. Но на государственном уровне эти проблемы более чем понимаемые. Работа в данном направлении ведется, хотя догнать и перегнать американцев на этот раз будет довольно сложно. Но в истории нашей страны множество примеров, когда удавалось совершать практически невозможное, талантами русская земля не оскудеет никогда.

Редакция "Военного обозрения" поздравляет российских учёных, преподавательский состав и студентов с Днём российской науки. Личного благополучия вам и вашим семьям, успехов и новых достижений в работе, вклад в будущее нашей страны которой переоценить невозможно.

Искусственный интеллект снова влез в математику, но на этот раз история оказалась чуть сложнее, чем выглядела в заголовках. Модель Aristotle от стартапа Harmonic формально доказала одну из задач из знаменитого списка проблем Пала Эрдеша. В соцсетях тут же появились восторженные посты про "ИИ, обошедший Эрдеша и Грэма". А потом математики разобрались в деталях и выяснили, что все немного тоньше: решена упрощенная версия задачи, а исходная, более сильная формулировка по-прежнему открыта.

Пал Эрдеш был одним из самых продуктивных математиков XX века. Он написал больше тысячи четырехсот статей, почти всегда в соавторстве, и обожал собирать красивые нерешенные задачи. Эти задачи из теории чисел, комбинаторики и теории графов много лет сводят с ума профессионалов и любителей. После смерти Эрдеша появился онлайн-сайт, который аккуратно каталогизирует "проблемы Эрдеша", отслеживает ссылки на статьи и меняет статус задач, когда те удается решить.

Задача номер 124 из этого списка относится к теории чисел. Интуитивно ее можно описать так. Берем несколько натуральных чисел и смотрим на все их степени: например, для набора 3, 4, 5 получаются последовательности 3, 9, 27, 81..., 4, 16, 64..., 5, 25, 125... Если отсортировать все эти числа по возрастанию, получится один общий список. В исходной работе 1996 года Эрдеш и соавторы спрашивали: можно ли для подходящих наборов чисел представить любое достаточно большое целое число как сумму различных элементов из такого списка. Чтобы у задачи вообще был шанс на положительный ответ, на набор накладываются два условия: не все числа должны иметь общий делитель больше единицы и должна выполняться определенная сумма вида 1/(x - 1) по всем элементам набора, не меньше единицы. Авторы проверили гипотезу для некоторых конкретных наборов, вроде того самого 3, 4, 5, но в общем виде доказать не смогли.

Спустя год Эрдеш выпустил короткий обзор в одном не самом известном журнале, куда свел несколько нерешенных задач, включая эту. И тут началась будущая путаница. В обзоре условия были сформулированы чуть менее аккуратно: исчезло требование про наибольший общий делитель, а степени чисел можно было истолковать как начинающиеся с нулевой степени. Нулевая степень любого числа равна 1, так что в общий список степеней добавляются еще и единицы. Эти, казалось бы, небольшие различия делают задачу заметно проще.

Именно в таком облегченном виде задача и попала на сайт "проблемы Эрдеша". Там она жила годами, с отсылкой к статье 1996 года, хотя формулировка фактически отличалась. Для математика, который идет от сайта к исходной работе, это не проблема: он видит исходную, более сильную гипотезу. Но для машины, которая честно берет текст с сайта и формализует именно его, разница оказывается критичной.

Aristotle устроен иначе, чем привычные языковые модели. Вместо того чтобы просто выдавать красивый текст "доказательства", он сразу генерирует строго формальный код на языке Lean, который проверяется независимым математическим ассистентом. Если Lean принимает доказательство, оно считается корректным. В случае с задачей 124 модель взяла формулировку с сайта, перевела ее в язык Lean и затем в течение нескольких часов перебирала варианты рассуждений, пока не нашла корректный формальный вывод. Проверка заняла считанные минуты.

Оказалось, что для версии задачи "с единицами" и без условия на общий делитель существует очень короткое и элементарное доказательство. Если отсортировать все степени, включая нулевые, в один список, то утверждение о том, что любое число можно представить как сумму некоторых его элементов, эквивалентно простой оценке: сумма первых n элементов списка должна быть не меньше, чем следующий элемент минус 1. Дальше используется школьная формула суммы геометрической прогрессии и условие на сумму 1/(x - 1). Оценка получается автоматически, а значит, любое натуральное число действительно можно набрать такой суммой. Доказательство занимает буквально несколько строк формальных рассуждений, но его почему-то никто не заметил почти тридцать лет.

Куратор сайта задач Эрдеша Том Блум и другие математики внимательно разобрали работу. Вывод получился осторожный. Да, Aristotle действительно нашел и формально проверил доказательство нетривиальной задачи. Да, это "настоящая" математика, а не выдавание красивого, но неподтвержденного текста. Но решена версия, которая соответствует не исходной гипотезе из статьи 1996 года, а упрощенной формулировке из обзора 1997 года и сайта. Поэтому сильная версия задачи без единиц и с дополнительным арифметическим условием по-прежнему остается открытой.

Вокруг результата ожидаемо разгорелась дискуссия. В социальных сетях и блогах многие подали это как "ИИ впервые решил проблему Эрдеша", не вдаваясь в тонкости формулировок. Математики, напротив, сконцентрировались именно на нюансах: почему такой простой аргумент не был найден раньше, не всплывало ли аналогичное упражнение в олимпиадных и учебных задачниках, не могло ли это "простое" решение уже где-то существовать и попасть в обучающие данные модели. Однозначных ответов пока нет, но вопрос о том, насколько оригинален найденный ИИ аргумент, вполне серьезно обсуждается.

История с задачей 124 не первая, где крупные языковые модели и формальные доказатели вмешиваются в нарратив вокруг классических проблем Эрдеша. Несколько месяцев назад другой дуэт "человек плюс ИИ" показал, что знаменитая задача Эрдеша о Sidon-множествах, за которую когда-то назначался приз в тысячу долларов, по сути была решена еще в статье 1940-х годов, просто это так и не стало общим знанием в сообществе. Там модель помогала переводить человеческий план доказательства в язык Lean и находить технические пробелы.

В совокупности такие истории показывают реальное, а не маркетинговое место ИИ в современной математике. Модели пока не заменяют инсайт уровня Эрдеша или Грэма и не закрывают "тяжелые" гипотезы одним кликом. Но они уже умеют прочесывать огромные пространства формальных рассуждений, находить неожиданные простые аргументы для упрощенных постановок, вытаскивать забытые результаты из старой литературы и превращать человеческие идеи в строго проверяемый код. А значит, впереди нас ждет еще много случаев, когда после громкого заголовка "ИИ решил задачу" придется внимательно смотреть, какую именно формулировку он на самом деле доказал.

В минувшие выходные инженер-программист Нил Сомани (Neel Somani) тестировал математические способности новой модели искусственного интеллекта OpenAI и сделал неожиданное открытие. Он поставил ChatGPT сложнейшую математическую задачу, дал чат-боту подумать 15 минут и получил готовое решение.

В конце декабря 2025 года в США якобы произошел какой-то невероятный технологический прорыв в области искусственного интеллекта, который позволил передовым американским ИИ решать сложнейшие математические задачи, в том числе просчитывать действия военного характера. Об этом 12 января рассказал у себя в блоге публицист Алексей Живов, ссылаясь и комментируя заметку Telegram-канала "МИГ России".

Публицист отметил, что подтверждение этой информации будет указывать на выход ИИ на принципиально другой уровень "анализа и мышления", а значит, способность "перерабатывать в знание" ранее невиданные объемы данных.

Если так, то это сродни изобретению ядерной бомбы. Уже приходилось слышать мнение, что ИИ "рассчитал" операцию в Венесуэле, что в итоге и позволило провести ее предельно эффектно и бескровно. А может быть речь не только о Венесуэле, а в целом о глобальных наступательных стратегиях, которые просчитывают в США по России и Китаю

- уточнил Живов.

Он подчеркнул, что Пентагон в качестве своего основного приоритета называет искусственный интеллект.

Военно-аналитический ИИ я в глаза не видел, могу лишь предположить, как он работает. Зато я видел результаты работы современных графических ИИ, которые способны по текстовому сценарию "снимать" фильмы по качеству и детализации уже недоступные обычному кинематографу. И все эти революционные перемены произошли за последние месяцы вместе с резким падением стоимости генерации

- добавил он.

Живов заметил, описывая ситуацию, что без учета геополитической самоуверенности президента США Дональда Трампа, надо признать - "люди участвуют в акте творения".

Наверное, впервые в своей истории, мы сотворили нечто не силой своей утробы, а силой своего знания. И я честно не уверен, что это хорошо закончится. Но факт остается фактом: люди сотворили себе подобных: сначала вычислительные машины, затем процессоры и компьютеры, а теперь искусственный интеллект, превосходящий эрудицией и рассудительностью 90% людей и два тела, которые могут этот интеллект нести: ментальное тело интернета, и физическое тело андроидов

- думает публицист.

Он считает, что бурное и неконтролируемое обществом развитие ИИ может привести не только к прогрессу, но и печальным последствиям.

В каком-то смысле мы уподобились Богу-творцу, но вот чем обернется для нас появление этого ребенка, пока неочевидно. Возможно, что и кончиной развитого человечества. Но более вероятно, появлением цифровых диктатур невиданных масштабов и полисов-корпораций в мире городов-государств

- предположил он.

Живов также указал, что в РФ не просто наблюдают за происходящим в области ИИ в мире, а тоже ведутся разработки.

Кстати говоря, мои товарищи в России создали ИИ на базе оцифрованной модели нервной системы живого существа (человека, пока будет громко сказано), и он уже проходит боевые тесты на беспилотниках. Фишка этого ИИ в том, что он буквально считает себя живым, и рассуждает категориями "это хорошо для меня" и "это плохо для меня". Так что впереди у нас еще очень много открытий чудных

- подытожил он.

В этот день Telegram-канал "МИГ России" опубликовал любопытную заметку, в которой говорилось о появлении еще одного доказательства прорыва американцев в области ИИ в конце прошлого года, который мог повлиять на активные военно-политические действия Белого дома, теперь уже от математического коммьюнити.

Говорилось, что на облачной платформе для хостинга IT-проектов и совместной разработки GitHub была опубликована любопытная статья о впервые решенной ChatGPT 5.2 гипотезе великого венгерского математика ХХ века Пала Эрдеша (доказательство от ИИ было принято знаменитым американским математиком австралийско-китайского происхождения Теренсом Тао).

Настоящая сенсация в том, что произошел какой-то еще не понятый нами прорыв. Фронтирные модели вдруг начали с конца декабря щелкать одну за другой нерешенные людьми задачи Эрдеша, тратя на решение одной задачи около 15 минут: 24 декабря решена задача №1077; 25-го - №333; 26-го - №897; 6 января 2026 - №728; 8-го - №720; 10-го №205 и №39. Думается, что уже в самое ближайшее время, по крайней мере, в январе, мы получим все ответы на так интересующий нас вопрос

- сообщалось в заметке Telegram-канала "МИГ России".

Стоит напомнить, что приведенный список решения открытых математических проблем с помощью современного ИИ далеко не полон. Еще в октябре 2025 года стало известно, что ИИ удалось найти решения сразу 10 открытых проблем Эрдеша. Теперь к ним добавились еще 7.

Григорий Тарасенко

Пять лет назад математики Давэй Чэнь и Квентен Жандрон работали над сложной задачей из алгебраической геометрии, связанной с дифференциалами, то есть инструментами анализа, которые помогают измерять "расстояния" вдоль искривленных поверхностей. В какой-то момент их рассуждение уперлось в неожиданную проблему: ключевой шаг опирался на необычную формулу из теории чисел, но исследователи не смогли ни доказать ее, ни аккуратно обосновать. В итоге результат пришлось оформить как гипотезу, а не как теорему.

Недавно Чэнь попытался вернуться к этой задаче с помощью ChatGPT, часами подбирая запросы в надежде получить рабочее доказательство, но заметного прогресса не было. Перелом случился на конференции по математике в Вашингтоне: на приеме Чэнь встретил Кена Оно, известного математика, который недавно ушел из Университета Вирджинии и присоединился к стартапу Axiom. Компания разрабатывает ИИ-инструменты для доказательства теорем, а одним из ее сооснователей стала Карина Хонг, бывшая ученица Оно.

Чэнь рассказал Оно о своей нерешенной проблеме, и уже на следующее утро получил готовое доказательство, которое сгенерировала система AxiomProver. По словам Чэня, после этого "все естественно встало на свои места". Вместе с командой Axiom он оформил материал в статью, и теперь она опубликована на arXiv.

Как описывает Axiom, их инструмент нашел связь между задачей Чэня и Жандрона и числовым явлением, которое впервые изучали еще в XIX веке. Затем система построила доказательство и, что особенно важно для математики, самостоятельно проверила его корректность. Оно утверждает, что ИИ заметил то, что упустили люди.

В Axiom говорят, что это не единичный случай: за последние недели их система предложила несколько новых доказательств для задач, которые годами оставались трудными для специалистов в разных областях. Речь пока не о самых знаменитых и "дорогих" математических проблемах, но о вопросах, которые реально тормозили продвижение в конкретных направлениях. На этом фоне все больше математиков начинают использовать ИИ-инструменты не только для поиска идей, но и для доведения рассуждений до строгих, проверяемых доказательств.

Отдельный интерес вызывает возможное применение таких подходов за пределами чистой математики. В статье упоминается перспектива для разработки ПО, более устойчивого к некоторым классам кибератак: если ИИ умеет строить и проверять строгие доказательства, похожие методы можно использовать для формальной верификации кода, когда корректность и надежность подтверждаются не тестами, а доказуемыми свойствами.

Подход Axiom строится на сочетании больших языковых моделей и собственной системы рассуждения AxiomProver, заточенной под получение доказательств, которые можно формально проверить. Для этого используется Lean, специализированный математический язык и экосистема для верификации. В компании подчеркивают, что такой контур отличает их инструмент от "обычных" моделей: он не только генерирует текст, но и обязан пройти проверку в формальном представлении, что снижает риск красивых, но неверных рассуждений. В 2024 году Google показала похожую идею с AlphaProof, а Хонг утверждает, что в их системе применены более новые техники и заметные улучшения.

Помимо истории с гипотезой Чэня и Жандрона, Axiom приводит и другие примеры. Один из них связан с гипотезой Фела о синергиях (syzygies), то есть о конструкциях в алгебре, где соотношения между выражениями "выстраиваются" определенным образом. Примечательно, что в этой теме фигурируют формулы, найденные более 100 лет назад в записях Сринивасы Рамануджана. Здесь, по описанию компании, AxiomProver не просто закрыл пробел в почти готовом решении, а построил доказательство целиком, от начала до конца, а затем формально подтвердил его. Еще два доказательства, о которых говорится в статье, касаются вероятностной модели "тупиков" в теории чисел и инструментов, выросших из методов, которые в свое время помогали атаковать и в итоге решить Великую теорему Ферма.

Профессор Гарвардской школы бизнеса Скотт Коминерс, знакомый и с гипотезой Фела, и с технологией Axiom, называет результат впечатляющим не только из-за автоматизации и мгновенной проверки, но и из-за "элегантности и красоты" получившейся математики. Сам Оно считает, что такие системы обозначают новую парадигму доказательства теорем и могут подсветить более фундаментальный вопрос: можно ли сделать предсказуемыми те самые "ага-моменты", которые обычно считают чистой интуицией.

Чэнь, который увидел, как его собственная гипотеза превращается в доказанную теорему с помощью ИИ, смотрит на будущее скорее оптимистично. Он сравнивает ситуацию с появлением калькуляторов: математики не забыли таблицу умножения, но получили инструмент, который расширил возможности. По его мнению, ИИ может стать не просто помощником, а интеллектуальным партнером, который открывает более широкие горизонты для исследований.

Прямо сейчас, прежде чем вы проскроллите дальше, сделайте паузу и представьте себе велосипед. Самый обычный, двухколёсный, который вы видели сотни раз в жизни. Возможно, даже катались на нём прошлым летом.

А теперь мысленный эксперимент. Попробуйте в голове ( а еще лучше на листке бумаги) набросать его механическую схему. Как рама соединяет переднее и заднее колёса? Как протянута цепь и где находятся педали?

Если ваш велосипед выглядит как сюрреалистическая конструкция, которая никогда не сдвинется с места, - добро пожаловать в клуб. Вы только что столкнулись с феноменом, который в когнитивной психологии называют "иллюзией глубины объяснения". Проблема здесь не в том, что мы плохо рисуем. Проблема в том, что мы уверены, будто знаем, как работают вещи, хотя на самом деле наше понимание заканчивается на уровне пользовательского интерфейса.

200 испытуемых и один невозможный велосипед

В 2006 году английский когнитивный психолог Ребекка Лоусон из Ливерпульского университета опубликовала исследование с говорящим названием The Science of Cycology, в котором разобрала вопрос: "А точно ли мы знаем, как работают повседневные вещи, которые буквально мозолят нам глаза?".

Лоусон провела серию экспериментов, в которых суммарно приняли участие 175 "обычных людей" (студенты и их родители), а также отдельная группа из 68 велосипедистов-экспертов и поставила простую задачу: дорисовать схематичный набросок велосипеда - раму, педали и цепь. Чтобы исключить оправдания типа "я не умею рисовать", во второй части эксперимента участникам предлагалось выбрать правильную схему из нескольких вариантов.

Результаты оказались обескураживающими. В группе, которую заранее предупредили, что проверяется именно понимание функций, 50% испытуемых допустили ошибки при рисовании цепи. С рамой ситуация была еще интереснее: хотя неправильно нарисовали её 23% участников, в тесте с выбором готовой схемы ошиблись 46%. Конечно, велосипедисты ошибались реже, но "обычные люди" демонстрировали некомпетентность, будучи при этом уверенными в своих знаниях до начала теста.

Дело в том, что наш мозг - устройство с ограниченными вычислительными ресурсами, заточенное под жесткую оптимизацию. Мы воспринимаем мир через призму "аффордансов" - возможностей действия. Мы знаем, что если нажать на педаль, велосипед поедет. А механизм передачи крутящего момента, натяжения цепи и особенности геометрии рамы наш мозг сворачивает в один удобный "чёрный ящик".

Как правило, это не представляет серьезной проблемы. Мы создаем технику так, чтобы ей можно было пользоваться, не зная, что там внутри. Зачастую получается обойтись даже без чтения инструкции - хороший промышленный и UX-дизайн делают использование устройства интуитивно понятным. Но опасность представляет не само незнание, а ложная уверенность в том, что мы знаем, как работает все вокруг.

Кроличья нора повседневности

Если с велосипедом можно разобраться, потратив несколько минут на осмотр рамы, то с современными технологиями этот номер не пройдёт. Как работает водопровод? Как устроен кондиционер? Что происходит внутри микропроцессора в тот момент, когда вы читаете эти строки? В устройство повседневных вещей можно провалиться, как Алиса в Страну чудес.

Например, когда вы запускаете карты на телефоне, чтобы найти ближайшую кофейню, смартфон задействует эффекты обеих теорий относительности. Спутники GPS находятся на орбите и движутся со скоростью около 14 000 км/ч. Согласно специальной теории относительности, из-за скорости время для них течет медленнее, чем на Земле - примерно на 7 микросекунд в день. С другой стороны, спутники находятся на высоте 20 000 км, где гравитация Земли слабее. Согласно общей теории относительности, в более слабом гравитационном поле время течёт быстрее - примерно на 45 микросекунд в день.

В итоге атомные часы на спутнике убегают вперёд на 38 микросекунд каждые сутки. Кажется, ерунда? Но для навигации время - это расстояние. Ошибка в 38 микросекунд даст погрешность около 11 километров в сутки. Если бы инженеры не учли формулы Эйнштейна, ваш навигатор уже через день показывал бы, что вы находитесь в соседнем городе. Знает ли об этом средний пользователь навигатора? Нет. Ему нужно просто повернуть направо через 200 метров.

Или возьмём сжатие музыки - MP3 или стриминг в Spotify. В его основе лежит психоакустика - отдельная наука на стыке биологии, физики и психологии. Алгоритмы сжатия вырезают из трека те звуки, которые мы не услышим на фоне остальных. Эффект частотной маскировки, когда громкий звук на определённой частоте делает нас "глухими" к тихим звукам на соседних частотах. Мы слушаем не оригинальную музыку, а её версию, оптимизированную под баги нашего слухового аппарата.

От технологии к магии

Артур Кларк, фантаст и футуролог, сформулировал закон, который актуален как никогда: "Любая достаточно развитая технология неотличима от магии".

Для большинства пользователей современные технологии давно перешли этот рубеж. Когда смартфон распознаёт лицо, для обывателя это магия. Когда нейросеть пишет диплом, это магия. Когда контекстная реклама предлагает вам товар, о котором вы только что подумали, это пугающая магия.

Опасность в том, что когда технология становится магией, критическое мышление отключается. Если не понимаешь физику процесса, то не можешь оценить риски и не можешь отличить реальную технологию от псевдонаучной имитации. Перестаёшь быть пользователем инструмента и становишься верующим, а верующего легко обмануть.

Существует впечатляющий трюк, который исполняют некоторые менталисты. Фокусник просит добровольца выйти на сцену, касается его головы, и в этот момент человек начинает слышать голос, который шепчет прямо внутри черепной коробки. Зрители в зале не слышат ничего. Доброволец затыкает уши, но голос становится только громче и настойчивей. Субъективно чистейшая магия, но или начало шизофрении.

Никакой мистики здесь нет, это технология костной проводимости. Фокусник прячет в напальчнике компактный динамик, и когда он прижимает руку к костям черепа - вибрации от него передаются минуя барабанную перепонку. Почему голос становится громче, если заткнуть уши? Эффект окклюзии: если закрыть слуховой проход, внутри получается резонансная камера. Любой сурдолог знает это явление, но для неподготовленного человека это финальное доказательство "сверхъестественного".

Или взять всевозможные "биорезонансные" аппараты, которые якобы сканируют организм и находят все болезни. Солидный корпус, мигающие лампочки, провода, экран с графиками - все эти атрибуты эксплуатируют веру в то, что сложная на вид техника работает как надо. Мы видим знакомые паттерны "научного прибора", и мозг ставит галочку: "убедительно, это медицина".

Думается, что и пренебрежение кибергигиеной во многом связано с непониманием того, как работает техника. Допустим лично вам нечего скрывать от потенциального хакера (что спорный тезис), но каждый компьютер или смартфон сам по себе привлекательная цель - потенциальный майнер или компонент ботнета.

Дорогостоящее невежество

На бытовом уровне, чтобы справиться с опасностями, которые создаёт непонимание внутреннего устройства техники, хватает базового критического мышления, знания физики и привычки думать, прежде чем что-то делаешь. Но все становится куда интереснее, когда эта проблема выходит на уровень институтов.

Переместимся в Ирак конца нулевых. Его жители страдают от терактов, каждый автомобиль на контрольно-пропускном пункте - потенциальная бомба на колёсах. Солдаты и полицейские ищут любое средство, которое поможет им выжить и защитить гражданских. И тут на сцену выходит чудо-устройство: ADE-651.

Внешне оно выглядело как реквизит из малобюджетного фантастического фильма 80-х. Чёрная пластиковая рукоятка пистолетного типа, к которой на шарнире прикреплена длинная металлическая антенна. Ни батареек ни дисплея и стоимость от 8 000 долларов за штуку.

Производитель, британская компания ATSC во главе с Джеймсом Маккормиком, заявляла фантастические характеристики. Согласно брошюрам, ADE-651 мог обнаруживать взрывчатку, наркотики, слоновую кость и человеческие тела на расстоянии до километра. Принцип действия описывался набором псевдонаучных терминов: "электростатическое магнитное ионное притяжение".

Когда устройство попало в руки независимых экспертов из Кембриджа, они ожидали увидеть внутри хотя бы примитивную электронику. Но рукоятка была пустой. Антенна представляла собой обычный телескопический штырь, который свободно вращался на шарнире, реагируя на микродвижения руки оператора.

В комплекте шли сменные карты с маркировкой "TNT", "C4", "Heroin" - якобы "запрограммированные" на частоту искомого вещества. Внутри карт эксперты обнаружили противокражные метки - те копеечные наклейки, которые клеят на книги в магазинах. В некоторых версиях не было даже этого - просто кусок пластика. Впрочем в рукоятке все равно не было считывателя. Пользователи просто вставляли кусок пластика в другой кусок пластика.

Как устройство могло работать без батареек? В инструкции утверждалось, что ADE-651 питается от "статического электричества тела оператора". Для этого нужно было пошаркать ногами по земле, чтобы "зарядиться". Любой студент-первокурсник физфака должен был бы рассмеяться в лицо продавцу, но генералы покупали.

На деле иллюзия работы создавалась благодаря идеомоторике - тому же эффекту, который заставляет двигаться маятник в руках экстрасенса. Когда оператор в состоянии стресса видит подозрительную машину, его мышцы совершали микроскопические неосознанные сокращения. Антенна усиливала эти микродвижения и поворачивалась в ту же сторону, как бы подтверждая подозрения. Классическое лозоходство, упакованное в тактический милитари-дизайн. Маккормик просто купил партию дешёвых шуточных "искателей мячей для гольфа" по 20 долларов за штуку, переклеил наклейки и поднял цену в тысячу раз.

Ирак потратил на закупку этих волшебных палочек более 85 миллионов долларов. ADE-651 стал основным средством досмотра на всех въездах в Багдад. Устройства закупили также Афганистан, Пакистан, Ливан, Мексика и Таиланд.

Сколько людей погибло из-за ADE-651? Точной цифры нет, но счёт идёт на сотни, если не тысячи. Грузовики со взрывчаткой беспрепятственно проезжали через посты. И каждый раз после теракта чиновники заявляли что то типа: "Наверное, оператор неправильно использовал прибор. Нужно больше тренировок". Никто не хотел признать, что король голый.

Джеймс Маккормик был арестован и осуждён в 2013 году и получил 10 лет тюрьмы. Но к моменту приговора ADE-651 всё ещё использовались на некоторых КПП на Ближнем Востоке.

Эта история показывает, что происходит, когда люди, принимающие решения, не обладают компетенцией отличить науку от магии. Видимо рядом не было технического консультанта, который сказал бы: "Сэр, это нарушает законы физики", или, что вероятно, этих умников просто не слушали.

Иллюзия контроля

Впрочем, многие профессионалы, инженеры и ученые сами не до конца понимают, как работает техника с которой они имеют дело. Разработчики программного обеспечения знают это лучше других.

Создавая компьютеры, человечество построило башню из абстракций. В самом низу - физика: электроны бегают по полупроводникам. Выше - микроархитектура: логические элементы, складывающиеся в сумматоры и регистры. Над ними - машинный код и ассемблер: прямые команды процессору, где разработчик всё ещё контролирует каждый байт памяти. Далее - языки вроде C/C++, где программист всё ещё вручную управляет памятью. Потом - языки высокого уровня вроде Python, Java, JavaScript: на этом уровне появляется сборщик мусора, и программист больше не думает, как освободить память. И наконец - современные фреймворки и no-code, где программисты перетаскивают мышкой квадратики в визуальном редакторе.

Чем выше мы забираемся по этой лестнице, тем меньше понимаем, что происходит в подвале. Современный junior-разработчик, пишущий на React или использующий тяжёлые Python-библиотеки для Data Science, зачастую не имеет ни малейшего представления о том, как его код транслируется в инструкции процессора. Ему это и не нужно, по крайней мере до тех пор, пока что-то не сломается.

Джоэл Спольски, один из создателей Stack Overflow, назвал это "законом дырявых абстракций". Всякая нетривиальная абстракция в какой-то степени "дырявая". Когда вы нажимаете кнопку в красивом интерфейсе, а приложение зависает, это значит, что абстракция протекла - где-то там, на пять уровней ниже, закончился дескриптор файла или произошла коллизия хэшей, о существовании которых вы даже не подозревали.

Это фундаментальное непонимание "низов" имеет прямые последствия. Вы замечали, что новое ПО занимает всё больше места и требует всё больше ресурсов, хотя его функциональность растёт едва заметно? Процессоры Apple M-серии или топовые Intel Core i9 обладают производительностью, которая инженерам NASA времён программы "Аполлон" показалась бы божественной силой. Но при этом мессенджер вроде Slack может открываться 10 секунд и пожирать гигабайт оперативной памяти.

Это явление описывает закон Вирта: "Программы становятся медленнее быстрее, чем железо становится быстрее". Хотите сделать приложение для заметок? Вместо того чтобы писать оптимизированный нативный код, возьмем фреймворк Electron. По сути, каждое такое приложение - это отдельный экземпляр браузера Chrome. Это чудовищно неэффективно с точки зрения инженерии, но быстро и дёшево с точки зрения бизнеса. Мы создали культуру разработки, где понимание того, как это работает на самом деле, не востребовано. "Железо всё стерпит".

Археология кода и железа

Мы привыкли думать о технологическом прогрессе как о прямой линии, стремящейся вверх. Мы уверены, что знания накапливаются, как проценты на банковском вкладе. Если мы что-то изобрели однажды, это знание остаётся с нами навсегда, верно?

К сожалению, нет. Технологии - это не статичные артефакты, хранящиеся в библиотеке. Это живые процессы, которые умирают вместе с их носителями. И самое яркое доказательство этого тезиса находится не в потерянных секретах строительства египетских пирамид, а в NASA.

В начале 2010-х годов, когда NASA всерьёз заговорило о возвращении человека на Луну, агентству понадобилась сверхтяжёлая ракета-носитель.

Никто не хотел изобретать велосипед, ведь у США уже был самый мощный однокамерный жидкостный ракетный двигатель в истории - Rocketdyne F-1. Этот монстр поднимал первую ступень ракеты Saturn V. Пять таких двигателей сжигали 13 тонн керосина и жидкого кислорода в секунду. F-1 доставил людей на поверхность Луны и ни разу не подвел. И у NASA были все чертежи - тысячи килограммов технической документации.

Инженеры рассуждали так: "Мы возьмём чертежи 60-х годов, оцифруем их, загрузим в современные станки с ЧПУ и получим проверенный двигатель", но попытавшись это сделать, они уткнулись в стену. Чего-то не хватало.

Специалисты отправились в музеи, сняли с постаментов несколько сохранившихся экземпляров F-1 и начали разбирать их буквально по винтику. И тут выяснилось, что железо не соответствует чертежам. Более того, разные двигатели не соответствуют даже друг другу.

В 1960-х годах точность станков была ниже, автоматизация - зачаточной. Недостаток точности оборудования компенсировался мастерством людей. Каждая деталь дорабатывалась "по месту".

Разбирая двигатели, инженеры находили детали, которые были просверлены в неожиданных местах или изогнуты не так, как на схемах. В процессе сборки на стенде в 60-х годах инженеры видели: "Ага, здесь возникает вибрация". Они брали дрель, делали дополнительное отверстие, проверяли - работает лучше. И оставляли так. В документацию изменения вносились не всегда.

В социологии это называется tacit knowledge - неявное знание, которое невозможно передать через инструкцию. Это опыт, который находится на кончиках пальцев мастера. Люди, которые строили F-1, были лучшими инженерами своего времени. Многое рождалось в спорах прямо у испытательного стенда и не попадало в официальные отчёты: "Зачем писать очевидное? Мы же тут все понимаем, что нужно подкрутить клапан на пол-оборота". Проблема в том, что эти люди ушли на пенсию, умерли и унесли знания с собой.

Потратив время на реверс-инжиниринг, NASA пришло к парадоксальному выводу: восстановить производство F-1 в его первозданном виде невозможно. Нужно было бы заново создавать целые отрасли промышленности, обучать людей забытым техникам, восстанавливать цепочки поставок материалов, которые больше не производятся. Проще спроектировать двигатель заново. Так что технология - это не чертёж в сейфе. Технология - это люди, культура производства и цепочки поставок. Стоит прервать эту цепочку на одно поколение, и знание превращается в археологический артефакт.

Что с этим делать?

Мир как чёрный ящик, технологии как магия, утраченные знания предков... если остановиться здесь, то картина выглядит мрачновато, но нигилизм - плохой помощник инженера. К тому же, осознание проблемы - это уже половина решения. Вторая половина заключается в смене парадигмы: нам нужно перестать быть пассивными потребителями "магии" и начать активно архивировать, структурировать и распространять знания о том, как устроен этот мир.

Кроссполлинация знаний

Одна из главных проблем современной инженерии - узкая специализация. Мы копаем глубокие колодцы, но не строим между ними туннели. Однако самые элегантные решения часто лежат на стыке абсолютно несовместимых, на первый взгляд, областей.

В начале 2000-х врачи лондонской больницы Great Ormond Street Hospital столкнулись с пугающей статистикой. Несмотря на высочайшую квалификацию хирургов, смертность и осложнения оставались высокими на этапе передачи пациента - когда ребёнка после операции на сердце переводили из операционной в реанимацию. Нужно переподключить системы жизнеобеспечения, мониторы, капельницы, передать огромный объём данных. И всё это - в условиях дефицита времени и стресса.

Врачи поняли, что их проблема не медицинская, а логистическая. И стали искать, кто в мире лучше всех умеет обслуживать сложную технику в условиях стресса.

В итоге в госпиталь пригласили техников Формулы 1 из Ferrari. Им показали видеозаписи операций и спросили: "Что мы делаем не так?" Инженеры, привыкшие менять четыре колеса за 2-3 секунды, были в ужасе от хаоса в операционной.

В пит-стопе есть человек с табличкой, который единственный имеет право дать команду "Go". В операционной выделили такого же лидера. Были внедрены протоколы тишины в критические моменты, чёткая схема расположения людей вокруг пациента и жёсткие чек-листы и стандартизированные сигналы.

В результате количество технических ошибок снизилось на 42%, ошибок при передаче информации - на 49%. Знания, выработанные для того, чтобы машинки ездили быстрее по кругу, спасли детские жизни.

Радикальная открытость

Вторая проблема - мы хороним свои ошибки. В корпоративной культуре принято публиковать только истории успеха. Никто не пишет пресс-релизы: "Мы потратили 10 лет, сожгли 50 миллионов долларов, и у нас ничего не вышло". А зря. Отрицательный результат - бесценный инженерный актив.

Компания Makani, часть лаборатории Google X, 13 лет пыталась совершить революцию в зелёной энергетике. Они создали энергетических воздушных змеев - планеры из углеволокна с роторами, которые поднимались на высоту до 500 метров, ловили ветер и передавали электричество на землю по кабелю. В 2020 году проект закрыли потому что солнечные панели и обычные ветряки подешевели настолько, что сложные змеи стали неконкурентоспособны.

Обычная корпорация закрыла бы архивы и уволила инженеров. Makani поступили иначе - опубликовали The Energy Kite Collection: исходный код, чертежи прототипов, логи полётов, подробные разборы аварий и документальный фильм о проекте. Уверен, их очень внимательно смотрели в китае, где сейчас испытывают уже третье поколение летающих электрогенераторов.

NASA, наученное опытом с двигателем F-1, тоже изменило подход. У них есть портал NASA Lessons Learned Information System, где инженеры описывают проблемы - от заклинивших солнечных панелей до ошибок в менеджменте. Они фиксируют и "что сломалось", и логику принятия решений, которая к этому привела. Это попытка сохранить ту мудрость, которая раньше передавалась только в курилках.

Открытость по-русски

К сожалению, в России с открытостью одновременно неплохо и сложно. С одной стороны мы видим поддержку Open Source и публикации на Хабре, но, например, в промышленности всё очень закрыто. В отличие от Америки, где Илон Маск может часами водить блогеров по стартовым площадкам и заводу Tesla, российские компании, выросшие из государственных оборонных предприятий, остаются непрозрачными. Ведомственные музеи закрыты для публики.

Кое-что делал Роскосмос и Росатом. Появились проекты вроде "Открой Моспром" и Medtech.Лекторий, но этого недостаточно. Если компании не будут рассказывать о себе, они останутся без сотрудников. Молодые ребята просто не знают, зачем им учиться на атомщика или ракетчика. Если мы хотим увидеть расцвет робототехники через 10 лет, уже сейчас нужно объяснять будущим инженерам, почему строить роботов - это круто, показывать интересные задачи и пользу от их усилий. Но все это остается на откуп отдельным популяризаторам и DIY-блогерам, которые могут показать только то, что сделали своими руками, но не внутренности реальных производств.

Заключение: техносфера или магия?

Футурологи любят говорить о технологической сингулярности в контексте создания сильного ИИ, который начнёт самосовершенствоваться, но, как по мне, сингулярность выглядит иначе. Это скорее горизонт сложности - момент, когда совокупная сложность техносферы превысит когнитивные способности человечества к её полному пониманию. И кажется, мы уже перешагнули этот порог.

Ни один человек на Земле сегодня не способен в одиночку объяснить и воспроизвести всю цепочку технологий для производства современного смартфона - от добычи редкоземельных металлов до работы сетевых протоколов 5G. Мы все стали узкими специалистами, поддерживающими крошечные фрагменты гигантской технологической мозаики.

Сейчас мы внедряем в этот фундамент самый непрозрачный кирпич - генеративные нейросети. Даже создатели ChatGPT, Claude или Gemini сталкиваются с проблемой интерпретируемости. Инженер знает архитектуру: сколько слоёв в трансформере, какая функция активации. Но он не знает, почему в ответ на конкретный запрос модель выдала именно этот текст, ведь знание размазано по миллиардам весов в матрицах модели.

Мы учимся промпт-инжинирингу - по сути, искусству заклинаний. Подбираем слова, чтобы "дух в машине" сделал то, что нам нужно, не понимая механики процесса. Если разработчик не понимает свой код (потому что его сгенерировал Claude), а пользователь не понимает устройство, мы оказываемся в мире, где технология становится вопросом веры, а не знания.

Вспомните то неуютное чувство, когда вы забыли смартфон дома. Вы чувствуете себя не просто "без связи" - вы чувствуете себя глупее. Вы потеряли доступ к своему экзокортексу - внешней памяти, навигатору, справочнику. Фактически мы уже киборги, просто наши импланты лежат в кармане, а не вживлены в мозг.

Этот симбиоз позволяет нам оперировать данными, объём которых не снился ни Эйнштейну, ни Ньютону. Но, как показала история с двигателями F-1 и детекторами ADE-651, этот симбиоз хрупок. Если мы делегируем понимание "умным помощникам", мы теряем способность верифицировать их работу. Если ИИ-наставник научит ребёнка неверному факту, заметит ли это кто-нибудь? Если ИИ-архитектор спроектирует мост с ошибкой, сможет ли человек найти её?

Риск заключается не в восстании машин, а в компетентностном коллапсе - когда мы станем операторами кнопок, не способными починить систему, если "магия" вдруг выключится.

Что же делать? Отказаться от права на невежество.

• Открывайте капоты, разбирайте вещи. Если вы разработчик, загляните в исходный код библиотеки. Если вы водитель, разберитесь, как работает дифференциал. Любопытство - это иммунитет против "магии".

• Требуйте доказательств. Когда вам продают чудо-технологию, спрашивайте "Как это работает?" до тех пор, пока не доберётесь до физики или математики. Если отвечают "это слишком сложно" - скорее всего, вас пытаются обмануть.

• Сохраняйте знания. Поддерживайте Open Source. Пишите документацию. Делитесь опытом неудач. Стройте туннели между профессиональными колодцами, чтобы опыт Формулы-1 спасал пациентов, а опыт космических инженеров не умирал в музейных архивах.

• Учитесь рисовать велосипед. Тренируйте мозг понимать механические и логические связи. Не принимайте мир как данность, а принимайте его как инженерную задачу.

Мы не можем остановить рост сложности. Мы не можем отказаться от абстракций. Но мы обязаны сохранить контроль над ними. Технология - это не магия. Это кристаллизованный человеческий труд, интеллект и ошибки, давайте не будем забывать об этом.

Магнитная буря, начавшаяся после удара облака плазмы от первой в 2026 году вспышки Х класса по Земле, достигла уровня G4. Об этом сообщили ТАСС в Институте прикладной геофизики (ИПГ).

Сейчас степень возмущенности магнитного поля Земли (мощность), по информации ИПГ, находится на уровне G4 по шкале из пяти уровней, где G5 - "экстремально сильно", а G1 - "слабо".

В лаборатории солнечной астрономии ИКИ РАН и ИСЗФ СО РАН подтвердили уровень. "Официально подтверждено - на Земле происходит планетарная магнитная буря уровня G4.33. <...> Единственный корректно измеряемый сейчас показатель солнечного ветра - индукция магнитного поля - показывает значения, близкие к историческим рекордам", - говорится в сообщении лаборатории.

В последний раз буря такого уровня наблюдалась 12 ноября 2025 года. Тогда геомагнитный индекс Kp в пике достигал значений G4.3-G4.7.

Уровень G4 предполагает, что на Земле, помимо серьезных помех в связи, могут быть зафиксированы серьезные нарушения в радиосвязи, многочасовые нарушения спутниковой и радиочастотной навигации. Полярные сияния могут фиксироваться даже в тропиках.

Ранее сообщалось о первой в 2026 году вспышке класса Х, она произошла вечером 18 января и сопровождалась выбросом облака плазмы в сторону Земли. Ожидалось, что удар спровоцирует магнитные бури до уровня G4.

Китайские физики на токамаке EAST (Китайская академия наук) впервые экспериментально обошли фундаментальное ограничение термоядерного синтеза - так называемый предел Гринвальда. Ученым удалось получить и удержать плазму с плотностью, превышающей этот предел в 1,3-1,65 раза, сохранив при этом ее стабильность.

Ученые применили новый метод разогрева плазмы, заимствованный у стеллараторов (другого типа реакторов), также было оптимизировано расстояние между плазменным шнуром и стенками реактора. Эта комбинация позволила замедлить обмен частицами между плазмой и диверторами (системой очистки), предотвратив разрушение магнитного удержания.

Достижение китайских ученых открывает путь к созданию термоядерных реакторов нового поколения, способных на самоподдерживающееся горение плазмы.

2026-01-03

Почему некоторых людей называют "высокочувствительными"? Как устроен их мозг? Зачем эволюции понадобились такие люди и почему жизнь в современном обществе дается им особенно тяжело? На эти и другие вопросы о человеческой психологии отвечает автор познавательного ролика.

Я знаю, что вам твердили всю жизнь. Что вы слишком чувствительны. Вам советовали взять себя в руки и бесконечно повторяли: не принимай все так близко к сердцу. Скорее всего, вы годами извинялись за свои слезы.