Как баги с датами однажды чуть не устроили цифровой апокалипсис — и почему скоро всё может повториться

Представьте: после звона бокалов с игристым и боя курантов вместо шумных танцев и песен до утра обнуляются банковские счета и начинают падать самолёты. Звучит как сценарий фильма-катастрофы, но к такому повороту событий человечество всерьёз готовилось 31 декабря 1999 года.

Всему виной «Проблема 2000 года» (Y2K) — критический баг, связанный со способом хранения дат в компьютерах. Чтобы сэкономить дорогую память, программисты решили сохранять годы в сокращённом двузначном формате: 87 вместо 1987, 97 вместо 1997 и так далее.

Всё бы ничего, но приближался 00-й год. В этом случае программы могли решить, что вернулись в 1900-й, а не перешли в 2000-й. Например, банковская система могла посчитать, что срок действия кредитной карты с датой 01/00 истёк 100 лет назад, а не только что начался 😱

К счастью, о возможном цифровом апокалипсисе программисты знали ещё в 1960-х годах и успели подготовиться. Но скоро 2038-й, и с ним придёт новая угроза, которую не факт, что удастся вовремя устранить.

Подробности читайте в нашей новой статье про компьютерные ошибки.

Сложная загадка про воду в картошке и один огнемёт

Представьте, что в вашем сарае лежит 100 кг картофеля. Из них 99% — вода, а твёрдого вещества всего 1 кг.

Вы берёте огнемёт… В общем, за ночь картошка подсыхает, и теперь воды в ней 98% от общей массы. Сколько килограммов такого картофеля останется в сарае, если, конечно, вы ничего там не спалите?

Сначала мы подумали, что ответ — 99 кг. Потом спорили: 98 кг или хотя бы 90 кг. Но когда посчитали, получилось 50 кг 🤔🧮😲

Как такое возможно и что ещё необычного можно посчитать перед выходными — читайте в нашей статье про математические парадоксы.

В России обновят правила отсрочки от армии для айтишников

Коснётся весеннего призыва 2026 года.

Минцифры подготовило изменения в порядок получения отсрочки от армии для айтишников. В перечень специальностей включат новые направления, такие как магистратура по «Радиофизике» и «Статистике». Кроме того, оформить отсрочку можно будет до получения диплома.

👉 Подробнее: что изменится и кто сможет претендовать на отсрочку

Вайб-кодинг — норм или стрём?

Нейросети уже помогают при работе с кодом: под нужный запрос ChatGPT подберёт пример, проверит код или покопается в документации, чтобы вытащить необходимое.

Но некоторые разработчики идут дальше — они делегируют ИИ не только рутину (исправление багов, отладка кода), но и создание полноценных проектов с нуля. Этих энтузиастов называют вайб-кодерами, они считают, что за союзом человека и нейросети — будущее.

И пока рынок уже начал реагировать и искать таких разработчиков, мы решили разобраться, что такое вайб-кодинг, кто его придумал и как стать чиловым программистом.

→ https://skillbox.ru/media/code/vibe-coding/

Энтузиаст собрал 8-битный компьютер из конструктора

Популярный блогер Shadowman39 соорудил механический 8‑битный компьютер, созданный из деталей детского конструктора K’NEX — стержней, шестерёнок и соединителей.

Из-за особенностей сборки видно, как во время вычислений внутри компьютера работает процессор. Суть использования проста: вводите два числа вручную и устанавливаете рычаги “0” или “1” в соответствующие позиции. Затем механизм с шестернями и рейками последовательно складывает числа, передавая результат в регистры.

В игры на таком компьютере, конечно, не поиграешь, но для демонстрации базовых принципов работы ПК устройство подойдёт идеально.

Ждём компьютер из деталек LEGO!

Как понять ИИ с помощью «Китайской комнаты»

Мысленный эксперимент о том, есть ли у нейросетей сознание

Вопрос о «сознании» ИИ будоражит умы с момента появления первых компьютеров. В 1980 году философ Джон Сёрл предложил парадоксальный эксперимент «Китайская комната», чтобы показать, что даже умная машина может ничего не понимать.

Например, если вы, не зная китайского языка, видите текст 你好吗 и получаете инструкцию для правильного ответа 我很好, то вы просто механически переписываете ответ без понимания фразы.

А что на самом деле содержится в иероглифах и как это помогает понять машины? Мы попробовали вскрыть «Китайскую комнату» и рассказали, почему эксперимент до сих пор актуален.

→ https://skillbox.ru/media/code/kitayskaya-komnata-dzhona-serla/

Google представил нейросеть Aeneas для расшифровки древних свитков

Теперь и нейросети думают о Римской империи…

Разработчики из Google DeepMind показали генеративную модель Aeneas, которая может помочь археологам и историкам восстанавливать утраченные фрагменты древнеримских надписей, определять дату, происхождение и контекст.

Aeneas обучили на базе из 200 000 латинских текстов, которые охватывают весь период Римской империи. Команда разработчиков использовала фотографии надписей, чтобы модель лучше «понимала» стилистические и визуальные закономерности.

Хотя точность восстановления надписей у Aeneas в районе 78%, учёные уверены: инструмент ускорит расшифровку источников и сократит время анализа с недель до минут.

Попробовать Aeneas можно бесплатно. Код проекта открыт и доступен на GitHub.