В рамках разработки новой нейросети DeepSeek, претендующей на статус одного из самых креативных ИИ-решений в мире, выяснилась необычная деталь: алгоритмы обучались на материалах советских детских журналов, включая «Юный натуралист», «Мурзилку» и «Веселые картинки». Источники, близкие к проекту, сообщили, что команда разработчиков выкупила у частных коллекционеров тысячи оцифрованных выпусков изданий 1960–1980-х годов, чтобы «научить» нейросеть нестандартному мышлению.
Как пояснил анонимный представитель DeepSeek, советские журналы были выбраны из-за уникального сочетания научно-популярного контента, художественных иллюстраций и воспитательного подхода. «В „Юном натуралисте“ — статьи о природе с акцентом на логику и наблюдение. В „Мурзилке“ — стихи, головоломки и сказки, развивающие абстрактное мышление. „Веселые картинки“ учат видеть humor в простых вещах. Это идеальная база для формирования многозадачного ИИ», — заявил эксперт.
Часть материалов была получена через аукционы в Восточной Европе, где сохранились крупные архивы советской периодики. Некоторые выпуски пришлось восстанавливать вручную: пожелтевшие страницы, детские пометки на полях и даже следы чая становились частью «обучающего ландшафта» для нейросети.
Критики уже окрестили подход DeepSeek «ностальгическим хаком», отметив, что советская педагогическая система, лежащая в основе журналов, могла наделить ИИ не только креативностью, но и специфическим идеологическим подтекстом. Однако разработчики отрицают подобные риски: «Мы брали только контент, связанный с естественными науками, культурой и искусством. Никакой политики — только чистое знание и детская фантазия».
Любопытно, что в тестах DeepSeek демонстрирует необычные навыки: например, генерирует истории про «пионеров-исследователей тайги» или рисует медведей в стиле советских мультфильмов. «Это как если бы ваш дедушка-биолог и бабушка-художник вдруг ожили внутри алгоритма», — шутят пользователи.
В компании не исключают, что в будущем нейросеть выпустит собственную «ретро-серию» образовательных материалов, вдохновленных эстетикой СССР. Пока же DeepSeek доказывает: иногда технологии будущего лучше всего создаются из прошлого.
