От «квантовой механики в стакане кофе» до «когнитивного долга». В Омске прошла ТехноНаучная сцена OM FEST

В омском кампусе Школы 21 в рамках Международного фестиваля цифровых технологий OM FEST 2026 состоялась ТехноНаучная сцена — специальный проект ТехноНаучной образовательной платформы (ТНФ). Три эксперта представили разговоры об образовании, научно-популярном контенте и навыках, которые помогают человеку сохранять самостоятельность в мире искусственного интеллекта. ТехноНаучная сцена стала одним из немногих событий программы, посвящённых не внедрению технологий, а человеку, который этими технологиями пользуется.

Напомним, что фестивальная неделя OM FEST проходила с 14 по 20 сентября, а главной темой фестиваля стал искусственный интеллект в учёбе, работе и бизнесе. Фестиваль проводится при поддержке Правительства Омской области и Министерства цифрового развития и связи Омской области. Партнёры фестиваля: «Трамплин Электроникс», Школа 21, Технопарк «Трамплин», СКБ-сервис, Bitblaze. 

«Когнитивный долг»: риск, у которого появилось имя

Основательница онлайн-школы Anecole и амбассадор ТНФ Анастасия Перельман открыла вечер темой, которая становится всё более актуальной для образования. Она ввела понятие «когнитивного долга» — ситуации, когда человек передаёт искусственному интеллекту не только рутинные операции, но и само мышление.

Эксперт привела данные исследований, согласно которым у студентов, писавших тексты с помощью ИИ, активность мозга оказывалась ниже, чем у тех, кто писал самостоятельно. Более того, через пять минут они не могли пересказать то, что только что «написали». Это означает, что учебное действие не оставило в мозге воспроизводимого следа.

Эксперт подчеркнула, что если человек не может пересказать то, что только что создал, значит, полезный эффект от этой работы равен нулю. Задача была выполнена «ради галочки», а такие задачи не влияют ни на совершенствование, ни на достижения.

«Искусственный интеллект не делает нас глупее. Глупее нас делает отказ от усилия. Когда мы думаем, а искусственный интеллект помогает нам оформить наши мысли, это абсолютно адекватная оптимизация процесса. Когда мы позволяем машине думать за нас, мы просто соглашаемся с результатом той деятельности, которую она нам выдала. Это уже когнитивный долг, который в дальнейшем будет влиять на наши нейронные связи и на умение мыслить», — подчеркнула основательница Anecole.

Она провела различие между двумя способами использования ИИ. В первом случае ИИ помогает оформить и выразить уже сформированные вами мысли, и это разумная оптимизация. Во втором случае ИИ формирует мысли за вас, а вы пассивно принимаете результат, и это накопление когнитивного долга.

Далее Анастасия перечислила навыки, которые машина пока не отнимает. Среди них умение задавать правильные вопросы, способность выносить суждение в потоке информации, различать правдоподобное и действительно верное, брать на себя ответственность.

«Машина может многое, но ответственность всегда остаётся на человеке. Вы не можете делегировать ответственность языковой модели. Что бы они ни делали, что бы они ни писали, что бы вы с этим текстом ни делали, ответственность за то, куда это пойдёт дальше, останется на вас. И это очень важно», — подчеркнула она.

Отдельно спикер остановилась на проблеме доверия к ИИ. Чем больше мы доверяем машине, тем меньше проверяем. Если шесть раз ИИ дал верную информацию, на седьмой раз мы можем не проверить результат, потому что доверие уже сформировано. Но ИИ, между тем, может «глючить» практически всегда, и чем больше мы верим, что он справится, тем меньше думаем сами.

«Искусственный интеллект может дать вам информацию, которая выглядит абсолютно достоверно. Он способен выдавать цифры, источники, даты, фотографии, картинки и т.д. таким образом, что ему очень хочется верить. Но в реальности это может быть неправда. И если мы этого не замечаем, если мы не проверяем, мы теряем способность отличать правдоподобное от действительно верного», — подчеркнула эксперт.

Говоря о роли педагога, Анастасия Перельман использовала слово «пересборка». Учитель больше не единственный носитель истины, потому что источников информации бесконечно много. Его роль — «архитектор усилия». Он проектирует посильный когнитивный вызов, не слишком трудный и не слишком лёгкий, и удерживает ученика, когда тот хочет сдаться.

«Раньше педагог был единственным источником знаний. Он знал, вы должны были узнать. Сейчас источников информации бесконечное множество, и очень сложно верить, что истина есть только у одного человека. Поэтому роль педагога меняется. Он становится тем, кто помогает ученику пройти путь, а не тем, кто просто передаёт готовые ответы. Педагог ставит планку, подбирает уровень сложности, возвращает ученика к усилию, когда тот готов сдаться. Потому что желание бросить учёбу возникает всегда. И задача педагога — помочь это желание преодолеть».  — пояснила Анастасия.

Также Анастасия Перельман затронула тему мотивации. По её словам, если человек не понимает, зачем он что-то делает, мотивация падает. Результат не даёт того гормонального всплеска, который помогает двигаться дальше. Взрослый человек, в отличие от ребёнка, учится только тогда, когда понимает смысл усилия. Она привела пример из собственной практики. В школе Anecole они экспериментировали с отменой домашних заданий для взрослых. Оказалось, что взрослые, которые не сделали домашнюю работу, часто просто не приходят на урок, потому что им стыдно. В русском культурном коде сидит установка, что если я не сделал домашку, лучше не приду, лучше прогуляю. 

«У нас был опыт, когда мы отменили домашние задания для взрослых. И мы увидели, что человек, который не сделал домашку, просто не приходит на урок. Ему стыдно. И тогда мы поняли, что лучше урок без домашнего задания, чем отсутствие и урока, и домашнего задания. Потому что регулярность важнее, чем выполненная домашка. Взрослый человек учится тогда, когда понимает, зачем ему это нужно. Если он не понимает смысла, он не будет учиться. Это не про лень. Это про то, что мозг взрослого человека требует объяснения, зачем тратить усилие», — рассказала основательница Anecole.

Эксперт отметила, что ответственность за результат использования ИИ всегда остаётся на человеке. Она задала залу вопрос, готовы ли они подписаться под тем, что делает их искусственный интеллект во всём объёме. Ответ не был единодушным. Но сама постановка вопроса, по её мнению, важнее готового ответа.

«Я задаю этот вопрос, потому что хочу, чтобы вы задумались. Готовы ли вы подписаться под тем, что делает ваш искусственный интеллект? Есть задачи, где вы готовы. Есть задачи, где нет. И это нормально. Но важно, чтобы вы сами для себя определили эти зоны. Что я точно отдам машине, что мы делаем вместе, а что делаю только я. Это упражнение можно делать для себя каждый день. Потому что если вы не управляете тем, как используете ИИ, то это управление переходит к кому-то другому. К алгоритму, к компании, которая его создала, к случайности. А ответственность всё равно останется на вас», — подвела итог Анастасия Перельман.

«Квантовая механика в стакане кофе»: физик как переводчик

Архитектор научно-популярного контента платформы ВОЛНА и победитель рейтинга Forbes «30 до 30» в категории «Наука и технологии» Максим Вялков провёл демонстрацию того, как сложное становится понятным. Его подход к популяризации науки уже был опробован на других площадках. Летом 2025 года он выступал с лекцией «Квантовая механика в стакане кофе» в московском Парке Горького в рамках проекта «НОВАЯ ЭРА», а в декабре 2025 года — в музее «АТОМ» на ВДНХ с лекцией «Магия физики элементарных частиц».

Он начал с бытовой сцены. Вы держите чашку, разжимаете пальцы, она падает. Вам не нужно знать формулу, вы знаете, что она упадёт. Это мир классической механики. Эксперт подчеркнул, что в классической механике, если вы повторяете эксперимент в одних и тех же условиях, результат всегда одинаков. Бутылка, которую вы отпускаете тысячу раз, всегда полетит вниз с понятной скоростью.

Затем он уменьшил масштаб. Когда объект становится размером с атом, «бросьте чашку тысячу раз — девятьсот раз она полетит вниз, пятьдесят — влево, пятьдесят — вправо, ноль — вверх». Это квантовый мир. До того как происходит эксперимент, мы не знаем, что произойдёт. Мы можем говорить только о вероятности.

«В классической механике вы всегда уверены, что эксперимент пройдёт одинаково. Вы фиксируете начальные условия, и сколько раз вы ни отпускали бутылку, она всегда будет лететь вниз с понятной скоростью. В квантовом мире всё иначе. До того как происходит эксперимент, мы не знаем, что произойдёт. Мы можем говорить только о вероятности. И это суперконтринтуитивно. Но это правда», — пояснил Максим Вялков.

Эксперт упомянул кота Шрёдингера и указал на факт, который обычно игнорируют. Шрёдингер придумал этот мысленный эксперимент, чтобы высмеять копенгагенскую интерпретацию, доказать её абсурдность. Ирония истории в том, что теперь все используют его для объяснения того, как работает квантовая механика. В 1930-е годы люди были уверены, что кот одновременно жив и мёртв, пока вы не откроете коробку. Только когда вы открываете коробку, вы узнаёте результат. Примерно так работает квантовая механика. Пока вы не проведёте эксперимент, пока не посмотрите на систему, вы не знаете, как она себя поведёт.

«Шрёдингер придумал эту аналогию, чтобы доказать коллегам, что это бред. Но ирония истории заключается в том, что теперь все используют эту аналогию, чтобы объяснить, как это всё работает. Так что не пугайтесь, физики тоже люди. Мы тоже офигеваем от того, что происходит вокруг. Нам тоже ничего не понятно. Но мы просто идём дальше с новым пониманием мира», — отметил эксперт.

Само выступление Максима Вялкова было доказательством его тезиса. Без формул, без нагромождения терминов — с бутылкой, стаканчиком и крышечкой как строительными блоками интуиции. Описывая работу Большого адронного коллайдера, он объяснил, что нужно взять два одинаковых объекта, разогнать до огромных скоростей, столкнуть и смотреть, на что они разлетаются. Он даже привёл реальный пример неэффективности теоретической работы. Год выводил результат, а потом обнаружил, что советский теоретик доказал это ещё в 1953 году. Статья лежала в архиве какого-то неизвестного журнала, и найти её было почти невозможно.

«Я работал над одной задачей целый год. Выводил решение, проверял, строил модели. А потом выяснилось, что советский теоретик доказал это ещё в 1953 году. Статья лежала в архиве какого-то неизвестного журнала, и найти её было почти невозможно. Вот такая бывает наука. Ты тратишь год, а потом находишь ответ, который уже был. Раньше на поиск такой статьи уходили месяцы. Нужно было писать автору, ждать ответа полгода. Сейчас можно загрузить статью в модель и получить разбор», — подчеркнул спикер.

Также он рассказал, что современные ИИ-модели радикально изменили работу с научной литературой. Раньше, чтобы понять, не доказал ли кто-то уже твою идею, приходилось писать автору статьи и ждать ответа полгода. Сейчас можно загрузить статью в модель и получить разбор, почему автор сделал так, какие есть подтверждающие гипотезы и теории. Это ускоряет науку.

О роли ИИ в науке эксперт говорил конкретно. В математических выкладках ИИ силён, потому что математика — это инструкция. Чёткие правила, шаги, проверяемый результат. Но когда он готовил презентацию, ИИ был советником. Он описывал желаемый эффект, ИИ предлагал варианты, он выбирал.

«В математике ИИ работает очень круто, потому что математика — это инструкция. Как взять производную, как сделать это. Всё очень регламентировано. Именно поэтому в технических дисциплинах ИИ так силён. Но когда я готовил презентацию, я использовал его как советника. Я описывал, какой эффект хочу получить, он предлагал варианты, я выбирал. Это больше штабной офицер, чем тот, кто воюет за меня», — пояснил Максим.

Затронул эксперт и любопытную тему симметрии Вселенной. Теоретики долго считали, что Вселенная должна быть симметричной, чтобы уравнения были проще. Но Хиггс предположил, что симметрия нарушена. Это «ложка дёгтя» генерирует массы элементарных частиц. В 2012 году на Большом адронном коллайдере это подтвердили экспериментально.

«Теоретики долго думали, что Вселенная должна быть симметричной. Чтобы уравнения были проще, чтобы всё сходилось. А Хиггс сидел и думал, а что если наша дорогая Вселенная всё-таки несимметрична? Что если у неё есть вот эта ложка дёгтя? И он оказался прав. Эта ложка дёгтя генерирует массы элементарных частиц. В 2012 году на Большом адронном коллайдере это подтвердили экспериментально. Вот так работает наука. Сначала идея, потом эксперимент, потом подтверждение», — рассказал Максим Вялков.

Слушатели задали ему острый вопрос. Когда алгоритмы станут достаточно совершенными, можно ли будет заменить учителя? Максим Вялков не дал простого ответа, но упомянул культурный код. В русской культуре модели доверия к авторитету, готовность быть обучаемым машиной принципиально отличаются от Силиконовой долины или Токио. Технология может бесконечно приближаться к совершенству, но социальное принятие меняется в собственном ритме. Педагог в России останется дольше, чем в других странах.

«Я часто говорю про культурный код. У нас есть наш менталитет, наш культурный код. В русской культуре мы меньше доверяем друг другу и меньше доверяем машине. Поэтому конкретно относительно нашего культурного кода педагог останется сильно дольше, чем в других странах. Технология может быть совершенной, но вопрос доверия к ней — это вопрос времени. И это не только про алгоритмы, это про нас», — отметил эксперт.

«Преадаптация»: оружие, которое у вас уже есть

Основательница методологического агентства АБО и Школы Продукта «Метод», вице-президент Ассоциации предпринимателей онлайн-образования Наталья Кундера завершила вечер темой «навыки на вырост». Речь шла о способностях, которые сейчас могут казаться ненужными, но в будущем станут критически важными. Она ввела ключевое понятие преадаптации.

Этот термин из эволюционной биологии описывает феномен, когда признак появляется раньше, чем возникает потребность в нём. Перья у птиц изначально могли быть термоизоляцией и лишь позже стали инструментом полёта. Весной 2020 года, когда все вынужденно перешли на удалённую работу и учёбу, те, кто «просто играл» в видеоконференциях, вдруг обнаружили у себя преимущество.

«Преадаптация — это когда у тебя есть уже какой-то навык, ты ещё не понимаешь, как точно его использовать, но в будущем он пригодится. Если мы берём птиц, то перья появились раньше, чем они начали летать. Если мы берём нас в период 2015 года, то мы намного раньше научились учиться онлайн, чем это стало трендом. И очень часто мы готовы к новым переменам намного раньше, чем они происходят. Те вещи, которые взрослые считали пустой тратой времени — шахматы, рисование, бесполезный иностранный язык — вполне могут в какой-то момент будущего стать точкой опоры для быстрой адаптации к новой среде», — пояснила Наталья Кундера.

Эксперт говорила, что в этом сила преадаптации. То, что у вас уже есть, может оказаться ценнее, чем вы думаете. Те вещи, которые взрослые считали пустой тратой времени, вполне могут в какой-то момент будущего стать точкой опоры для быстрой адаптации к новой среде.

Она привела исторический пример. Если бы в Средние века спросили, какое здание будет самым большим, ответ был бы очевиден. Церковь. Потому что для того времени церковь была важнее всего. Сейчас самые высокие здания — не церкви. Мир меняется, и то, что кажется важным сегодня, завтра может уйти на второй план. Навыки будущего меняются постоянно, и быть всегда ко всему готовым невозможно.

«Если бы в Средние века спросили, какое здание будет самым большим, что бы вы построили в первую очередь? Церковь. Потому что для того времени это было важно. Логично, что сейчас мы понимаем, что самые высокие здания — не церковь. Мир меняется, и то, что кажется важным сегодня, завтра может уйти на второй план. Поэтому навыки будущего меняются постоянно, и быть всегда ко всему готовым просто невозможно», — отметила Наталья.

Далее она скорректировала понятие «цифровые аборигены». Ребёнок с телефоном может знать, как листать видео, как пополнить счёт в игре, но не знает, как проверять информацию, как задавать вопросы, как сомневаться.

«Дети не рождаются с умением работать с нейросетью. Истории про цифровых аборигенов не существует. Ребёнок с телефоном в руке умеет смотреть видео, некоторые умеют даже оплачивать свои игры. Но он не умеет проверять информацию, не умеет задавать вопросы, не умеет сомневаться. Его этому не учили. Как и нас с вами, кстати, тоже не учили. Просто мы это делаем более осознанно, потому что у нас есть опыт. А у ребёнка опыта нет. Поэтому каждый новый цифровой инструмент требует нового обучения. Нельзя просто дать телефон и ожидать, что человек автоматически научится думать. Телефон даёт доступ, но не даёт навык. Навык нужно формировать. И это задача взрослых — родителей, учителей, всех, кто рядом с ребёнком», — подчеркнула эксперт.

Наталья Кундера отметила, что в мире уже есть примеры системного подхода. В Объединённых Арабских Эмиратах, например, начинают учить работе с ИИ с четырёх лет. В России искусственный интеллект должен появиться в школах Омска уже со второй четверти этого года. Но фокус не в том, когда начинать, а в том, как учить.

Говоря о том, как именно можно работать с ИИ, Наталья Кундера предложила разделить два подхода. Первый она назвала режимом поиска. Вы задаёте вопрос, получаете готовый ответ, и ваш мозг в этот момент не напрягается. Это быстро и удобно, но у такого способа есть цена. Информация, которую вы получаете, может быть непроверенной, а вы не прикладываете усилий, чтобы её осмыслить. Второй подход — режим тренажёра. Здесь ИИ становится для вас оппонентом, экзаменатором или собеседником. Он задаёт вопросы, спорит, проверяет ваши ответы. В этом режиме мозг работает в полную силу, и именно такой способ эксперт настоятельно рекомендовала использовать в обучении.

«Представьте, что вы просто попросили у нейросети ответ, получили его и сдали. Мозг в это время отдыхал. Вы даже не вникли в то, что вам написали. А потом эта непроверенная информация пошла дальше. Так работать можно, но пользы для вашего развития почти нет. Совсем другое дело, когда нейросеть становится вашим тренажёром. Она спрашивает вас, спорит с вами, играет какую-то роль, проверяет ваш ответ. В этот момент вы думаете, вы ищете, вы формулируете. Мозг работает. Поэтому я очень рекомендую на нынешнем этапе развития нейросетей использовать её именно как тренажёр, а не как источник готовых ответов», — пояснила Наталья Кундера.

Наталья Кундера привела конкретный пример, который показывает разницу между двумя подходами. Плохой вариант — попросить у нейросети готовый текст для собеседования. Вы получите ответ, прочитаете его, но в памяти у вас ничего не останется. Хороший вариант — предложить нейросети сыграть роль работодателя и провести с вами тренировочное собеседование. В этом случае вы отвечаете на вопросы, формулируете мысли, получаете обратную связь. Мозг работает, и навык формируется.

Затем эксперт предложила четыре роли, которые ИИ может выполнять для ученика любого возраста. Первая роль — наставник. Он объясняет тему, отвечает на вопросы, разбирает ошибки. Но здесь есть важный нюанс. Наставник не должен давать готовый ответ. Он должен задавать наводящие вопросы, чтобы ученик сам пришёл к пониманию. Исследования показывают, что когда ИИ не просто сообщает правильный ответ, а задаёт вопрос, результаты учеников оказываются выше.

Вторая роль — оппонент. Вы говорите нейросети, что у вас есть мнение, и просите найти в нём самое слабое место. Нейросеть спорит с вами, и вы вынуждены формулировать аргументы, защищать свою позицию, искать дополнительные доводы. Это развивает критическое мышление.

Третья роль — собеседник. Нейросеть может заменить работодателя, покупателя, носителя языка. Вы отрабатываете реальные сценарии без страха ошибиться. Ошибка в разговоре с нейросетью не имеет последствий, поэтому можно пробовать, экспериментировать, учиться на своих ошибках.

Четвёртая роль — объяснитель. Когда вы объясняете тему нейросети, вы сами начинаете понимать её глубже. Через объяснение другому человеку запоминается больше информации. Этот принцип работает и с ИИ.

Также она дала конкретный совет о здоровых отношениях с ИИ. 

«Прежде чем позволить ИИ выполнить задачу, сначала дайте свой ответ. Пусть он будет неверным, грубым, неполным. Затем позвольте ИИ исправить и развить вашу исходную версию. Эта микроскопическая разница в порядке действий определяет, думаете ли вы или принимаете результат чужого мышления. Если вы сначала даёте свой ответ, вы уже включили мозг. Если вы сразу просите готовое, вы просто соглашаетесь», — отметила Наталья Кундера.

Далее Наталья Кундера сформулировала три правила для родителей. Первое — сначала свой ответ. Ребёнок должен дать свою версию, даже неправильную, а потом уже просить ИИ объяснить. Второе — спрашивать «почему». Это развивает методическое мышление. Третье — объяснять живому человеку. Через объяснение другому запоминается больше всего.

Она предложила три вопроса, которые можно задавать ребёнку за ужином. Что я узнал сам и как? Как я это проверил? Как я строил свою жизнь вокруг этого? Эти вопросы показывают, действительно ли человек развивается или стоит на месте.

Отдельно Наталья остановилась на ответственности. Она предложила преподавателям простой критерий для оценки работ, сделанных с помощью ИИ.

«Когда студент сдаёт идеальную работу, вы понимаете, что он сделал её с помощью искусственного интеллекта. Что вы будете делать? Я для себя сформулировала это так. Настоящий вопрос не в том, использовал ли он ИИ. Настоящий вопрос в том, готов ли он подписаться под этой работой. Если да, эта работа представляет его уровень, независимо от участия ИИ. Если нет, как бы идеальна она ни была, она не имеет к этому студенту отношения», — пояснила эксперт.

Она также отметила, что ошибка — это всегда просто статистические данные. В детском обучении ошибка часто воспринимается как двойка, как провал. Во взрослом обучении, где цель именно научить, ошибка — это просто информация. Здесь не получилось, идём дальше.

Эксперт подчеркнула, что ключевой навык — это умение учиться быстрее, чем меняется мир. Навыки устаревают за три-пять лет. Инструменты меняются каждый сезон. Способность быстро войти в новое не устаревает никогда.

«Навыки устаревают за три-пять лет. Инструменты меняются каждый сезон. А способность быстро войти в новое не устаревает никогда. И это не про интеллект, а про смелость быть новичком в любом возрасте. Именно этому и стоит учить. Главный навык эпохи ИИ — не конкретный инструмент, а умение учиться», — сформулировала Наталья Кундера.

Она привела данные. 39 процентов ключевых навыков изменится, 59 процентов людей придётся переучиваться. Взрослый человек сталкивается с неизбежностью того, что ему придётся учиться. И дальше выбор. Учиться в страхе, что мир догонит и схлопнет, или учиться с интересом, с пониманием, зачем это нужно.

«В будущее возьмут не всех. Только тех, кто умеет учиться быстрее, чем меняется мир», — сформулировала она финальный тезис.

Наталья Кундера также отметила, что взрослые часто находятся в «пузыре» из-за того, что они уже умеют, и дальше не развиваются. Ключевое — не дать мозгу разлениться. После периода, когда человек перестал учиться, вернуться к обучению сложнее. Это как со спортом. Если всю жизнь на спорте, потом легче вернуться в форму. Если нет, после пятидесяти начать тренироваться тяжело.

В заключении она ответила на вопрос, чему сегодня нужно учиться людям в первую очередь. Ответ был прост. Учиться учиться. Навыки меняются, и предсказать, что будет в топе через пять лет, невозможно. В 2016 году критическое мышление появилось в списке ключевых навыков. В 2025 году появились новые навыки, которые сильно повлияли на искусственный интеллект. Что будет дальше, неизвестно. Поэтому единственное, что можно сделать, это тренировать способность учиться.

Справка

Техно Научная сцена стала частью масштабной работы NYA по созданию сети «ТехноНаучных городов». Задача проекта, как формулирует его директор Кристина Полонская, — соединять существующие в регионах технологические и образовательные сообщества, давать площадку экспертам и создавать новые точки входа в науку для широкой аудитории.

Омск занимает в этой сети особое место. Летом 2026 года в Школе 21 уже прошёл «ТехноНаучный Омск» — день технологий, науки и искусственного интеллекта. В июне омский кампус Школы 21 получил знак «Здесь ТехноНаучно», а директор кампуса Наталья Шилкина и Кристина Полонская подписали соглашение о сотрудничестве в сфере подготовки ИТ-кадров.

Текст: Екатерина Львова

Фото: Александр Петров 

Почитать о других ключевых мероприятиях фестиваля можно по ссылкам:

• Об открытии, ИИ как центральной теме и о том, почему символом фестиваля стала желтая уточка -- https://tramplin.media/news/5/8914
• О том, где ИИ внедряется на практике, и какие реальные кейсы демонстрируют отечественные производители – https://tramplin.media/news/5/8926