Что связывает сети Хопфилда, ChatGPT и биологию? Кирилл Половников | Физфак МГУ, 13.05.2026

13 мая 2026 года на физическом факультете МГУ состоялся семинар Кирилла Половникова, доцента и руководителя исследовательской группы Центра искусственного интеллекта Сколтеха, на тему: "От спиновых стёкол к биологическим территориям: сети Хопфилда как физика памяти и организации". В докладе рассматривается, как сети Хопфилда переводят понятие памяти на язык статистической физики: запомненные паттерны интерпретируются как аттракторы в сложном энергетическом ландшафте, а процесс воспоминания — как нелинейная релаксация к одному из минимумов. В первой части лекции обсуждаются: — классическая модель Хопфилда и её связь со спиновым стеклом Шеррингтона—Киркпатрика; — связь этих идей с машинами Больцмана как одними из простейших генеративных моделей на основе семплирования по Гиббсу; — перекличка с современными архитектурами внимания, включая модели, лежащие в основе больших языковых систем, таких как ChatGPT. Во второй части доклада внимание переносится на биологические приложения. Кирилл Половников представляет недавние результаты, в которых сети Хопфилда используются для анализа структурного коннектома. Эти результаты показывают, что скрытая геометрия состояний памяти может отражать тонкие изменения в связности функциональных кластеров в процессе развития. Отдельно обсуждаются: — пределы ёмкости памяти в классических сетях Хопфилда; — способы их преодоления в современных вариантах модели за счёт эффективных взаимодействий более высокого порядка; — гипотеза о том, что живые системы могут использовать аналогичные физические механизмы для расширения репертуара состояний памяти. В заключительной части доклада предлагается более широкий биофизический взгляд на организацию памяти и состояний в живых системах: от ветвления астроцитов и их территориальности до гипотезы о том, что хромосомные территории в ядре могут реализовывать сходный физический принцип — территориальную организацию топологически стабилизированных полимерных цепей как механизм формирования разнообразных транскрипционных программ и, следовательно, клеточных состояний. Семинар будет интересен исследователям и студентам, работающим на стыке статистической физики, машинного обучения, нейронауки и современной биологии. #КириллПоловников #Сколтех #МГУ #СетиХопфилда #HopfieldNetworks #ИскусственныйИнтеллект #СтатистическаяФизика #МашинноеОбучение #Нейросети #Биофизика