Что мы знаем о мозге и его возможностях: рассказывают исследователи ВШЭ
Правда ли, что мозг — самый неизученный орган? Как нейротехнологии помогают в лечении сложных заболеваний? Может ли искусственный интеллект соревноваться с естественным? И куда пойти учиться, чтобы стать нейроученым? Эти и другие темы в новом выпуске рубрики «Разговор с экспертом» обсудили ученые из Высшей школы экономики — Ольга Драгой, Андрей Мячиков и Алексей Осадчий.
Тайны мозга
Андрей Мячиков
Утверждение, что мозг — самый неизученный орган, неверно, говорит Андрей Мячиков, ведущий научный сотрудник Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ, соруководитель исследовательской группы. Он и его коллеги занимаются вопросами, связанными с речевой коммуникацией на уровне мозга и поведения. О физиологии мозга, о взаимодействии нейронов мы знаем практически все, поясняет ученый. «Другое дело, мы не понимаем, как рождаются поэмы и симфонии. И в этом смысле о работе мозга мы практически ничего на данном этапе не знаем, — говорит Андрей Мячиков. — Понимаете, в этом вопросе есть несколько уровней, и на каком-то уровне мы знаем много, а на другом — пока очень мало».
Алексей Осадчий
«Какие-то знания есть, они помогают подбирать терапию в случае заболевания», — добавил Алексей Осадчий, инженер, прикладной математик, занимающийся вопросами, связанными с расшифровкой сигналов мозга (такие данные применяются в клинике для помощи больным эпилепсией, при операциях на мозге, для обработки сигналов при исследовании работы мозга).
Кто победит — мозг или ИИ
Ольга Драгой
Нейросеть — это метафора того, что происходит в мозге, говорит Ольга Драгой, директор Центра языка и мозга НИУ ВШЭ, нейролингвист, клинический лингвист, занимающаяся сохранением речи у пациентов с поражением головного мозга. «Ни в коем случае нельзя это воспринимать так, что это напрямую заимствованная архитектура во всей своей сложности и деталях», — подчеркнула исследователь. Отвечая на вопрос, кто победит, мозг или искусственный интеллект, Андрей Мячиков заметил, что «они не соревнуются». «Это горячая тема, — отметил он. — И первая проблема — если вы находитесь внутри вопроса, вы не можете смотреть объективно. Когда речь идет об искусственном интеллекте, особенно в его недавней итерации — ChatGPT, большие лингвистические модели, — мы понимаем, что это и как оно работает. Но тут важно понять, какие у этого всего применения. Есть банальные, и уже очевидно, как они будут развиваться. Есть более футуристические применения искусственного интеллекта — пока нам плохо видно, но приблизительно можно предположить. Мне кажется, что искусственный интеллект безусловно полезен».
Вам также может быть интересно:
Исследователи НИУ ВШЭ оценили вклад стран БРИКС в ведущие конференции по машинному обучению
Наукометрический центр НИУ ВШЭ проанализировал более 104 тысяч работ за 2020–2025 годы, которые были представлены на десяти конференциях высшего уровня A* по рейтингу ICORE 2026. Исследователи изучили вклад Бразилии, России, Индии, Китая и ЮАР: на эти страны пришлось около 40,8 тысячи публикаций — 39,2% от всего массива. Однако распределение крайне неравномерно, и единого исследовательского пространства БРИКС пока нет.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
ИИ для врачей: ФКН ВШЭ провел курс для студентов Российского университета медицины
В июне завершился курс, посвященный использованию искусственного интеллекта в медицине, который факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ провел для студентов первого курса направления «Педиатрия» Российского университета медицины. Курс реализован при поддержке гранта, полученного НИУ ВШЭ в соответствии с мероприятиями федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.