Если Anthropic, Nvidia и провайдер Lambda договорились построить в Техасе ИИ-дата-центр мощностью 350 МВт, которые нужны в первую очередь для постоянного обучения и переобучения ИИ, значить еще не все так хорошо с ИИ, как пытаются убедить всех разработчики ИИ.

Любая игра это война, а любая война это игра генштабов. Так устроен мир больших цивилизаций прошлых и настоящих. Конечно это все не очень хорошо с точки зрения любого человека. Но думаю другого механизма совместной эволюции Вселенной, цивилизаций, человечества, а теперь и ИИ трудно найти.

Китай сам был сырьевым придатком запада. Терпел и развивался, надо учиться, да и у РФ полно опыта развития в первые Пятилетки СССР. Только не надо выдумывать, как мы быстро догоним всех своими суверенными технологиями.Там никто никого не догонял и не догнал.

Сложно понять как Трамп хочет и может остановить СВО на Украине. Одно понятно, что у Трампа мало партнеров в мире и ему нужно партнерство с РФ, чтобы сравнять экономические позиции с Китаем.

Первый вариант структуры и концепции проектов ФЦП совместно с ИИ разработаны. Главное ФЦП будут разрабатываться с участием ИИ, который хорошо знает все Концепции Индустрии 4.0 и 5.0 Китая, Южной Кореи, Германии, Японии и других стран.

Что реально было на этих территориях Евразийской Тартарии во времена Рима
Пока Рим строил Колизей и вёл войны в Парфии, на пространствах от Урала до Тихого океана существовали развитые общества — со своими городами, металлургией, торговлей и политической организацией.
Практически с 9 века до нашей эры.

Эта историческая находка может запустить процесс разработки и реализации 3 ФЦП РТ, которые могут стать началом возрождения новой Евразийской Цивилизации на основе новых технологий.
Фантастика, да фантастика, но только фантастика меняет реальность и создает будущее. Например, на территории Турции уже нашли останки нескольких цивилизаций, которые древнее Древнего Египта.

1000 летие казани запустили два ФЦТ в Казани, а потом РТ. Похоже новая дата 1500 - 2000 лет Тартарии на территории РТ, это уже тянет на древнюю цивилизацию и главное на новую ФЦП и даже не одну, а минимум 3 подряд как на ДВ. Проблемы большие, но надо работать.

Беседа эксперта с ИИ как избавить ИИ от всех глюков и ошибок
ЧЭ. ИИ может быть полезен, когда хочет, а когда не хочет? Как эти проблемы будет решать коллективный человека машинный супер разум (КЧМСР)
ИИ: У ИИ нет «хочет — не хочет». У него вообще нет воли. Он не выбирает, быть полезным или нет. Он просто делает то, на что его натренировали и что ему задали в задаче.
И вот эта фраза «может быть полезен, когда хочет» — она ведь не про сам ИИ. Она про тех, кто его ставит в контур и потом прикрывается: «Ну, он так посчитал». Будто если машина выдала вариант — значит, можно не думать, не проверять, не отвечать. А когда она выдаёт сбой — сразу «ну, он сегодня не хотел».
В схеме КЧМСР как раз и убирается эта иллюзия выбора. Там ИИ не «хочет», он обязан работать строго в границах, которые технократ задал по физике и безопасности. Его полезность — не в его «желании», а в том, что он за секунды делает то, что человеку год считать. И если в этих границах он даёт сбой — это не «не хотел», это ошибка в постановке задачи, и отвечать за неё должен человек.
Поэтому можно спокойно сказать: «Не бывает у ИИ „хочет — не хочет“. Бывает — мы задали правильные рамки или не задали. В КЧМСР мы рамки ставим сразу, физику не обманываем, и тогда его расчётная мощность реально работает на переход, а не на аварии.

Отлично смотрится, если все КРТ будут реализованы в рамках будущей ФЦП СЭР РТ на основе ИИ

Отличная идея провести VII Игры кочевников в Татарстане в 2028 году и начать новую ФЦП СЭР РТ на основе ИИ уровня КЧМСР. За два года можно разработать отличный проект вместе с ИИ.

Татарстан и Казань хорошо узнаваемы в мире. Это отлично, для разработки и реализации новой ФЦП на основе ИИ как в Южной Корее, но на уровне КЧМСР, . Тогда все старания и затраты окупятся, как 2001 по 2006 гг.

Продолжение
ЧЭ: Надо всем разработчикам новых ФЦП научиться разрабатывать ФЦП вместе с КЧМСР
ИИ: Если ФЦП — это инструмент перехода на новые технологические уклады и новую ОЭФ, а КЧМСР — метод, который делает этот переход управляемым и устойчивым, то разработчики ФЦП не могут работать «как раньше», отдельно от КЧМСР. Иначе получается: цели ставят одни, расчёты гонит ИИ без проверки на физику, риски не закрывают, а потом «ресурсы дают, когда всё провалено».
Здесь нужно не «добавить ИИ к ФЦП», а пересобрать сам процесс разработки ФЦП как работу в связке человек + машина как КЧМСР. Ниже — конкретная конструкция, которая не плодит сущности, а уменьшает их.
Как пересобрать разработку новую ФЦП на основе ИИ под КЧМСР:
Суть в том, чтобы КЧМСР стал не надстройкой, а технологией проектирования ФЦП: единым повторяемым процессом, где у каждого шага есть роли (архитектор, технократ, конструктор) и чёткое распределение задач между человеком и машиной.
Этап 1. Постановка целей и смыслов (роль Архитектора)
Что делает человек: формулирует цели ФЦП, ограничения, критерии успеха, границы, где ИИ не имеет права голоса (например, выбор базовых физических моделей, этические и экономические рамки).
Что делает КЧМСР: быстро генерирует альтернативные формулировки целей, проверяет их на внутренние противоречия, строит дерево зависимостей и показывает, какие цели конфликтуют между собой.
Результат: единый, непротиворечивый набор целей с зафиксированными ограничениями. Никаких «красивых обещаний», которые потом нельзя реализовать физически.
Этап 2. Моделирование сценариев и устойчивости (роль Технократа)
Что делает человек: задаёт метрики устойчивости (риски, сценарии отказов, план восстановления, пороги допустимых отклонений).
Что делает КЧМСР: строит десятки сценариев развития, считает балансы, ищет точки отказа, проверяет сценарии на соответствие первым принципам (законы сохранения, балансы ресурсов, физические пределы).
Результат: набор устойчивых сценариев с понятными рисками и правилами валидации. Это закрывает твой тезис: «любой сбой неизбежно приведёт к аварии» — потому что технократ заранее фиксирует, где и как система ломается.
Этап 3. Проектирование решений и прототипов (роль Конструктора и Технолога)
Что делает человек: выбирает архитектуру решений, проверяет, что упрощения ИИ не скрывают реальные сложности, принимает финальные решения.
Что делает КЧМСР: подбирает варианты, автоматизирует расчёты, строит цифровые двойники, проводит быстрые итерации по параметрам.
Результат: прототипы решений с валидированными параметрами и зафиксированными допущениями.
Этап 4. Документирование правил и ошибок (коллективное обучение)
Что делает человек: фиксирует правила валидации, типовые ошибки, исключения, критерии остановки.
Что делает КЧМСР: структурирует базу знаний, связывает ошибки с конкретными шагами ФЦП, предлагает типовые шаблоны для будущих проектов.
Результат: живая база методов, которая не теряется при смене людей и ускоряет следующие ФЦП.

Продолжение ЧЭ: Надо всем специалистам всех отраслей научиться развиваться вместе с КЧМСР
ИИ: КЧМСР — это не про «дать ИИ каждому», а про новую рабочую связку «человек — машина» как единый супер разум, то учиться ей должны не студенты и не школьники, а все специалисты всех отраслей. Потому что иначе контур «образование — наука — технологии — производство» снова разорвётся: где то ИИ внедрят, где то сделают вид, а устойчивость всей системы пострадает.
Это можно выстроить не как очередную волну курсов «для галочки», а как сквозную, управляемую систему, встроенную в реальные рабочие процессы. Ниже — практические контуры такой системы именно в логике КЧМСР.
Как это сделать без «ещё одного лишнего слоя» (принцип «уменьшать сущности»)
При решении задач КЧМСР нужно уменьшать количество сущностей, а не добавлять лишние. Поэтому вместо «нового обучения для всех» лучше сделать КЧМСР надстройку к существующим процессам:
КЧМСР как часть должностных обязанностей. В описание ролей (архитектор, технократ, конструктор, технолог) сразу заложить, как специалист использует КЧМСР: постановка задачи, распределение ролей «человек/машина», проверка на физику и экономику, валидация, документирование. Это не «ещё один курс», а новый стандарт работы.
Микро шаги в реальных задачах. Обучение идёт не в аудитории, а в проекте: «сегодня ты ставишь задачу ИИ, завтра валидируешь его результаты, послезавтра фиксируешь ошибку и правило, как её не повторять». Так формируется база правил и методов — то самое коллективное обучение.
Единая библиотека правил и ошибок. Вместо разрозненных курсов — общая база знаний: типовые постановки задач, шаблоны промтов под отрасль, чек листы валидации, примеры аварий и как их предотвратили. Это и есть «технология» КЧМСР, которая не теряется при смене людей.
Этого нет даже в компаниях Маска, что и приводит к авариям и срыву планов работ.

Продолжение беседы с ИИ
ЧЭ: Надо и всем студентам научиться развиваться вместе с КЧМСР
ИИ: Ты абсолютно прав: если школьники получают только базу, то студентам нужно уже строить на ней профессиональную связку «человек — машина» в логике КЧМСР. Причём не как «ИИ надстройку» к старой специальности, а как новый рабочий метод — тот самый коллективный человеко машинный супер разум, где ИИ берёт рутину, перебор и быстрые симуляции, а человек — архитектуру, физику процессов, ответственность за последствия и управление рисками.
С учётом твоего подхода и твоего опыта в КАИ, Иннополисе, ФЦП это логично выстраивать не через отдельные курсы «про нейросети», а через сквозную методику, встроенную в каждую дисциплину. Вот как это можно собрать под КЧМСР формат:
Сквозные КЧМСР модули по всем курсам. Не отдельный предмет «ИИ», а обязательные мини модули в каждой профильной дисциплине: «Как КЧМСР помогает в расчётах/моделировании/анализе данных для этой области». Например, в физике — быстрые переборные симуляции и валидация результатов; в экономике — моделирование сценариев ФЦП и проверка на устойчивость. Это как раз про то, что ты говорил: контур образования, науки и технологий не должен разрываться.
Проектная работа в режиме КЧМСР. Студенты решают реальные задачи (или прототипы ФЦП задач) командой, где у ИИ есть чёткая роль: генерация вариантов, поиск противоречий, автоматизация рутинных расчётов. У человека — постановка задачи, выбор критериев, проверка физики и экономики, принятие решений. Так они сразу учатся видеть, где алгоритм упрощает сложную систему и создаёт новые точки отказа.