Основы ИИ для начинающих: лекция Стэнфорда, 10 слов по-русски

Лекция по таймкодам: что смотреть, если нет полутора часов

Открой запись лекции на YouTube: ссылка сразу ставит её на 22:20, где он разбирает словарь. В русском интерфейсе YouTube запись сама играет русской озвучкой. Если звучит английский, нажми шестерёнку под видео, потом «Звуковая дорожка» и «Русский»

Запись идёт 1 час 23 минуты: 65 минут лекция, остальное вопросы зала. Если времени мало, смотри строки со словом «смотреть»

10 слов лекции простыми словами

Михаил сам говорит залу: «я буду бросаться модными словами, если что-то пролетит мимо, отложите, я свяжу всё вместе» (10:53). Вот эти слова в том порядке, в каком они связываются в лекции. Время стоит, чтобы открыть место в записи

1. Токен (08:02 и 36:32). Кусочек слова. Модель читает и пишет не буквами и не словами, а токенами. По токенам считают цену: чем больше текста ты отправил и получил, тем дороже. Михаил называет токен новой мерой интеллекта и сложности работы (36:32), а про цену за токены говорит отдельно (38:13)

2. Предобучение (16:31). Модели дают прочитать почти весь интернет и учат угадывать следующее слово. После этого она умеет продолжать текст, но не выполнять просьбы. Пример из лекции: на просьбу «помоги написать инвестиционную записку про стартап ClosedAI» такая модель отвечает, что ClosedAI конкурирует с компанией Misanthropic, и всё

3. Дообучение (18:06). Модели показывают много пар «просьба → хороший ответ», и она учится отвечать на просьбы. Теперь на ту же просьбу приходит записка с разделом «Краткое резюме»

4. Выравнивание (19:23). Люди сравнивают два ответа и выбирают лучший. Помнишь, ChatGPT иногда показывал два ответа и спрашивал, какой нравится больше? Это оно. После этого записка пишется под того, кто её просил: под инвестора, которому важна прибыль

5. Рассуждающая модель (12:40). Модель, которая сначала думает, а потом отвечает: составляет план, проверяет себя. Первой такой была OpenAI o1 в 2024 году. Чем дольше модели дают подумать, тем лучше она решает сложные задачи, и без таких моделей агентов бы не было

6. Агент (22:41). Главное слово лекции. Агент это модель плюс инструкции, плюс инструменты, плюс цикл, в котором он шаг за шагом доводит задачу до конца. Чат-бот отвечает одной репликой, агент сам решает, что сделать дальше, делает и проверяет результат

7. Обвязка (23:19). Всё, что построено вокруг модели: инструкции, инструменты, навыки и порядок шагов. По-английски harness, упряжь. Модель это мозг, обвязка это руки и распорядок дня. На 57:19 Михаил разбирает спор, где сейчас больше пользы: в умнее модели или в лучшей обвязке

8. Навык (24:26). Готовая инструкция под одну работу, которую агент подгружает, когда она нужна. Внутри это обычный текстовый файл SKILL.md, в показе он начинается словами «ты острый продуктовый мыслитель и партнёр по размышлению». В Claude навыки включаются в настройках, и они есть даже на бесплатном тарифе

9. Инструмент (23:49). То, через что агент трогает мир: поиск, запуск программы, Slack, Notion, Figma, таблицы. Без инструментов модель только пишет текст. С ними она может прочитать твою таблицу клиентов и подготовить письма

10. Контекст (24:35). Всё, что модель видит в момент ответа: твоя просьба, инструкции, подгруженный навык, данные из инструментов. Михаил говорит «контекст-инженерия» про работу обвязки: собрать в одно окно ровно то, что нужно для этого шага

Проверь на своей работе, понял ли словарь

Лучший способ закрепить десять слов: попросить модель разложить по ним твою работу. Фраза стоит в начале статьи. Я вставил её в Claude с профессией фитнес-тренера, ответ пришёл за 27 секунд. Claude разложил агента так:

модель        «голова»: знает тренировки и питание, но не знает твоих клиентов
инструкции    «пиши клиентам на ты», «никогда не ставь диагнозы»
инструменты   таблица отчётов, календарь, черновики сообщений в Telegram
цикл          открыл таблицу → нет отчёта → проверил Telegram → подготовил напоминание
задача        разбор отчётов клиентов по воскресеньям: 3 часа → около 30 минут

Сам он предложил начать с черновиков: первые недели агент только готовит сообщения, а отправляешь ты. Если твой ответ тоже назвал четыре части и одну задачу из твоей недели, словарь лекции работает на тебя. Пришёл общий текст про ИИ без твоей работы: допиши в фразу, чем ты занят в обычный вторник

Больше про агентов на живых примерах есть в статье ИИ-агент простыми словами, а как устроены навыки и чем они отличаются от плагинов, разобрано в словаре навыков, плагинов и MCP

Где в ИИ деньги, по словам Михаила

Главная мысль раздела на 33:06: у всех, кто зарабатывает на агентах, одна схема. Сначала строят простой сервис, где люди одной профессии делают свою работу. Смотрят, как именно они её делают. Потом отдают эту работу агенту. Так сделаны помощники для программистов, юристов, продавцов и службы поддержки

Второе, что он советует запомнить: меняется то, за что платят. Раньше платили за место в программе каждый месяц. Теперь платят за токены или за результат: например, за каждое обращение клиента, которое агент закрыл без живого сотрудника (38:32). По его словам, на инфраструктуру ИИ уже приходится около 2 триллионов долларов (46:22). Это его оценка, я её не проверял

Для не технаря отсюда один вывод, и Михаил говорит его прямо на 63:38: твоё преимущество в знании своей профессии. Что в твоей работе ручное и надоело, то и есть задача для агента

Его привычка не отставать

На 67:29 из зала спрашивают, как успевать за ИИ, когда информации слишком много. Михаил отвечает, что он сам в ИИ 15 лет и тоже часто не успевает. Делает две вещи:

• читает несколько рассылок от людей, которым доверяет
• каждый день читает одну новую вещь и каждую неделю пробует 2-3 новых инструмента: что-то не приживётся, что-то войдёт в работу

И добавляет главное для не технаря: впервые в истории даже человек без технического образования может пробовать сколько угодно, а сайт в Claude Code собирается за полчаса и быстрее (69:16-69:40). Совет он даёт простой: делай это с утренним кофе, пока не станет привычкой

Смотреть по-русски

У записи есть русская озвучка и русские субтитры, их делает YouTube. В русском интерфейсе озвучка включается сама, а русские субтитры уже выбраны в меню и включаются кнопкой субтитров под видео

Озвучка механическая, поэтому выбери, как удобнее:

Что ломается и что делать

Если хочется глубже в то, как модель учится, есть конспект другой лекции Стэнфорда: как устроен ChatGPT. Что такое нейросеть совсем с нуля, объясняет статья что такое нейросеть, а как навык пишут под себя, разобрано в гайде навыки Claude

Источники

• AI Fundamentals with Mihail Eric, Head of AI Monaco - запись лекции на канале Stanford Graduate School of Business, 02.10.2026, 1 час 23 минуты
• Mihail Eric - сайт лектора: руководитель ИИ в Monaco, преподаватель Стэнфорда
• Claude: как пользоваться навыками - навыки на тарифах Free, Pro и Max, где их включить
• Anthropic: поддерживаемые страны - список стран, где работает Claude, России в нём нет
• The Modern Software Developer - курс Михаила Эрика в Стэнфорде, адрес стоит на каждом слайде лекции

Шпаргалка: 10 слов из лекции Михаила Эрика

Десять слов и одна привычка, к которым удобно вернуться, когда снова слышишь непонятное слово

Частые вопросы