Тест: что вы знаете про Джона Маккарти — автора термина «ИИ» и языка Lisp?
Человек, который сделал для computer science больше, чем Евклид для геометрии. Сможете назвать, что он изобрёл, помимо «языка богов»?
Иллюстрация: YourforumGR / Jooja / Antony-22 / World Wide Gifts / Wikipedia / kues1 / Freepik / Hassan Pasha / The New York Public Library / Unsplash / Дима Руденок для Skillbox Media
Джон Маккарти большую часть жизни проработал в Стэнфордском университете. Он не только преподавал, но и изучал искусственный интеллект, участвовал в разработке языков программирования и придумывал будущее, в котором мы сейчас живём. Предлагаем пройтись по биографии этого человека в формате теста и познакомиться с его главными открытиями.
Начать тест |
В 1944 году Маккарти поступил в Калифорнийский технологический институт, но вскоре был отстранён от учёбы. За неявки на какой предмет?
Не-а, математику Маккарти любил — он начал читать по ней книги в библиотеке Калифорнийского технологического института ещё до поступления. А вот с физкультурой не сложилось. Маккарти прогуливал её и за это был отстранён от учёбы. В итоге он оказался в Армии США и смог закончить обучение только в 1948 году.
Верно, Маккарти прогуливал физкультуру, и за это его отстранили от учёбы. В итоге он оказался в Армии США и смог закончить учёбу только в 1948 году.
Не-а, с историей проблем не было, а вот с физкультурой не сложилось. Маккарти прогуливал её и за это был отстранён от учёбы. В итоге он оказался в Армии США и смог закончить обучение только в 1948 году.
Дальше |
Проверить |
Узнать результат |
В 1956 году состоялся двухмесячный Дартмутский семинар, на котором Маккарти впервые предложил определение искусственного интеллекта. Семинар помог ведущим специалистам в этой области собраться вместе и оценить будущее ИИ. Какая тема не входила в обсуждение?
Не-а, нейронные сети — не такое уж и новое изобретение: их начали обсуждать ещё в 1950-х, просто долгое время не хватало мощностей для их реализации.
Дартмутский семинар пусть и не закончился великими открытиями, зато стал катализатором научных изысканий в области ИИ: в университетах стали открывать лаборатории по изучению этой области компьютерной науки, а сам термин, предложенный Маккарти, закрепился и стал массовым.
Дартмутский семинар пусть и не закончился великими открытиями, зато стал катализатором научных изысканий в области ИИ: в университетах стали открывать лаборатории по изучению этой области компьютерной науки, а сам термин, предложенный Маккарти, закрепился и стал массовым.
Не-а, эта тема обсуждалась, как и нейронные сети.
Дартмутский семинар пусть и не закончился великими открытиями, зато стал катализатором научных изысканий в области ИИ: в университетах стали открывать лаборатории по изучению этой области компьютерной науки, а сам термин, предложенный Маккарти, закрепился и стал массовым.
Дартмутский семинар пусть и не закончился великими открытиями, зато стал катализатором научных изысканий в области ИИ: в университетах стали открывать лаборатории по изучению этой области компьютерной науки, а сам термин, предложенный Маккарти, закрепился и стал массовым.
Верно! Как запрограммировать компьютер, чтобы использовать язык и нейронные сети, — это тема, которая интересовала учёных ещё в 1950-х. Про виртуальную реальность речи не шло — всё-таки это другая область.
Дартмутский семинар пусть и не закончился великими открытиями, зато стал катализатором научных изысканий в области ИИ: в университетах стали открывать лаборатории по изучению этой области компьютерной науки, а сам термин, предложенный Маккарти, закрепился и стал массовым.
Дартмутский семинар пусть и не закончился великими открытиями, зато стал катализатором научных изысканий в области ИИ: в университетах стали открывать лаборатории по изучению этой области компьютерной науки, а сам термин, предложенный Маккарти, закрепился и стал массовым.
Дальше |
Проверить |
Узнать результат |
В 1958 году Маккарти работал в составе комитета над Algol 60. Какие предложения он внёс в язык?
Верно! На тот момент язык уже поддерживал логические выражения, однако они были не совсем адекватны, с точки зрения Маккарти, потому что вводили в заблуждение. Например, функция 1 × 1 обычно определялась словами, а не выражениями.
Не-а. Правильный ответ: рекурсию и условные выражения. На тот момент язык уже поддерживал логические выражения, однако они были не совсем адекватны, с точки зрения Маккарти, потому что вводили в заблуждение. Например, функция 1 × 1 обычно определялась словами, а не выражениями.
Не-а. Правильный ответ: рекурсию и условные выражения. На тот момент язык уже поддерживал логические выражения, однако они были не совсем адекватны, с точки зрения Маккарти, потому что вводили в заблуждение. Например, функция 1 × 1 обычно определялась словами, а не выражениями.
Дальше |
Проверить |
Узнать результат |
В 1958 году Джон Маккарти создаёт Lisp, второй старейший язык программирования после Fortran. Язык был ориентирован на работу с ИИ — на решение задач с рекурсией и манипулирование древовидными структурами данных. Кроме уникального синтаксиса с обилием скобок Маккарти реализовал в Lisp уникальную на тот момент механику. Она позволяла удалять из оперативной памяти фрагменты кода, которые не нужны для вычислений. Этот метод перекочует в Java, C# и другие языки. Назовите его.
Перепутали. Ручное управление памятью — это как раз история про то, что программист сам пишет команды-деструкторы и освобождает память.
Сборщик мусора — это отдельная программа, которая мониторит переменные и объекты в коде и решает, нужны они в данный момент или нет. Если нет, то происходит их удаление и память освобождается.
В JavaScript и Ruby язык вообще сам собирает мусор, а вот в Java, C, C++ существует сборщик, но на его работу нужно выделять ресурсы, что замедляет быстродействие.
Сборщик мусора — это отдельная программа, которая мониторит переменные и объекты в коде и решает, нужны они в данный момент или нет. Если нет, то происходит их удаление и память освобождается.
В JavaScript и Ruby язык вообще сам собирает мусор, а вот в Java, C, C++ существует сборщик, но на его работу нужно выделять ресурсы, что замедляет быстродействие.
Верно! Сборщик мусора — это отдельная программа, которая мониторит переменные и объекты в коде и решает, нужны они в данный момент или нет. Если нет, то происходит удаление и память освобождается.
В JavaScript и Ruby язык вообще сам собирает мусор, а вот в Java, C, C++ существует сборщик, но на его работу нужно выделять ресурсы, что замедляет быстродействие.
В JavaScript и Ruby язык вообще сам собирает мусор, а вот в Java, C, C++ существует сборщик, но на его работу нужно выделять ресурсы, что замедляет быстродействие.
Мимо! Фрагментация данных — это когда файл разбивают на части для последовательной записи на жёсткий диск.
Маккарти придумал сборщик мусора — это отдельная программа, которая мониторит переменные и объекты в коде и решает, нужны они в данный момент или нет. Если нет, то происходит удаление и память освобождается.
В JavaScript и Ruby язык вообще сам собирает мусор, а вот в Java, C, C++ существует сборщик, но на его работу нужно выделять ресурсы, что замедляет быстродействие.
Маккарти придумал сборщик мусора — это отдельная программа, которая мониторит переменные и объекты в коде и решает, нужны они в данный момент или нет. Если нет, то происходит удаление и память освобождается.
В JavaScript и Ruby язык вообще сам собирает мусор, а вот в Java, C, C++ существует сборщик, но на его работу нужно выделять ресурсы, что замедляет быстродействие.
Дальше |
Проверить |
Узнать результат |
В 1960-х компьютеры были ещё слишком большими и дорогими: они находились преимущественно в университетах и исследовательских центрах. В 1959 году Маккарти предложил концепцию совместного использования времени. В чём была её суть?
Не-а, ARPANET появится только спустя 10 лет — в 1969 году.
Маккарти хоть и не первым предложил концепцию разделения времени, зато стал основоположником её технической реализации. Была разработана система Compatible Time-Sharing System (CTSS), которую использовали на мейнфреймах IBM 7090 и IBM 7094. Пользователи могли обращаться к компьютеру одновременно через разные терминалы. К началу 1970-х эта технология могла поддерживать работу до 100 тысяч пользователей.
Маккарти считал, что за такими вычислениями будущее, и пренебрежительно относился к персональным компьютерам, которые начали появляться в 1970-х. Но совместное использование всё-таки сошло на нет и возродилось лишь в 2000-х в ипостаси облачных вычислений.
Маккарти хоть и не первым предложил концепцию разделения времени, зато стал основоположником её технической реализации. Была разработана система Compatible Time-Sharing System (CTSS), которую использовали на мейнфреймах IBM 7090 и IBM 7094. Пользователи могли обращаться к компьютеру одновременно через разные терминалы. К началу 1970-х эта технология могла поддерживать работу до 100 тысяч пользователей.
Маккарти считал, что за такими вычислениями будущее, и пренебрежительно относился к персональным компьютерам, которые начали появляться в 1970-х. Но совместное использование всё-таки сошло на нет и возродилось лишь в 2000-х в ипостаси облачных вычислений.
Верно! Маккарти хоть и не первым предложил концепцию разделения времени, зато стал основоположником её технической реализации. Была разработана система Compatible Time-Sharing System (CTSS), которую использовали на мейнфреймах IBM 7090 и IBM 7094. Пользователи могли обращаться к компьютеру одновременно через разные терминалы. К началу 1970-х эта технология могла поддерживать работу до 100 тысяч пользователей.
Маккарти считал, что за такими вычислениями будущее, и пренебрежительно относился к персональным компьютерам, которые начали появляться в 1970-х. Но совместное использование всё-таки сошло на нет и возродилось лишь в 2000-х в ипостаси облачных вычислений.
Маккарти считал, что за такими вычислениями будущее, и пренебрежительно относился к персональным компьютерам, которые начали появляться в 1970-х. Но совместное использование всё-таки сошло на нет и возродилось лишь в 2000-х в ипостаси облачных вычислений.
Полезно, но речь шла не о делении компьютера между несколькими учёными, а об одновременной работе десятков, а то сотен людей за одним.
Маккарти хоть и не первым предложил концепцию разделения времени, зато стал основоположником её технической реализации. Была разработана система Compatible Time-Sharing System (CTSS), которую использовали на мейнфреймах IBM 7090 и IBM 7094. Пользователи могли обращаться к компьютеру одновременно через разные терминалы. К началу 1970-х эта технология могла поддерживать работу до 100 тысяч пользователей.
Маккарти считал, что за такими вычислениями будущее, и пренебрежительно относился к персональным компьютерам, которые начали появляться в 1970-х. Но совместное использование всё-таки сошло на нет и возродилось лишь в 2000-х в ипостаси облачных вычислений.
Маккарти хоть и не первым предложил концепцию разделения времени, зато стал основоположником её технической реализации. Была разработана система Compatible Time-Sharing System (CTSS), которую использовали на мейнфреймах IBM 7090 и IBM 7094. Пользователи могли обращаться к компьютеру одновременно через разные терминалы. К началу 1970-х эта технология могла поддерживать работу до 100 тысяч пользователей.
Маккарти считал, что за такими вычислениями будущее, и пренебрежительно относился к персональным компьютерам, которые начали появляться в 1970-х. Но совместное использование всё-таки сошло на нет и возродилось лишь в 2000-х в ипостаси облачных вычислений.
Дальше |
Проверить |
Узнать результат |
В 1962 году Маккарти с командой из Стэнфорда написал программу для игры в шахматы по телеграфу с помощью компьютера IBM 7090. В 1966 году стартовала серия матчей, которая длилась девять месяцев, и по итогу команда Маккарти проиграла две партии, а две сыграла вничью. «Они избили нас», — вспоминал потом Маккарти. Кто был соперником?
Нет, это был СССР. В 1966 году Маккарти посетил московский Институт теоретической и экспериментальной физики, где его вызвал на телеграфный шахматный поединок Александр Кронрод. На тот момент разработанная студентами Маккарти программа Kotok-McCarthy считалась самой мощной программой для игры в шахматы. Но тем не менее она проиграла советской программе, запущенной на компьютере М-2.
Кстати, в биографиях Кронрода и Маккарти много общего: оба были гениальными математиками, оба внесли выдающийся вклад в развитие искусственного интеллекта и оба искренне любили шахматы.
Именно у Кронрода Маккарти позаимствовал знаменитую фразу о том, что шахматы — это «дрозофила искусственного интеллекта». В этой аналогии содержится отсылка к генетике, где плодовых мушек дрозофил используют для изучения наследования генов.
Кстати, в биографиях Кронрода и Маккарти много общего: оба были гениальными математиками, оба внесли выдающийся вклад в развитие искусственного интеллекта и оба искренне любили шахматы.
Именно у Кронрода Маккарти позаимствовал знаменитую фразу о том, что шахматы — это «дрозофила искусственного интеллекта». В этой аналогии содержится отсылка к генетике, где плодовых мушек дрозофил используют для изучения наследования генов.
Нет, это был СССР. В 1966 году Маккарти посетил московский Институт теоретической и экспериментальной физики, где его вызвал на телеграфный шахматный поединок Александр Кронрод. На тот момент разработанная студентами Маккарти программа Kotok-McCarthy считалась самой мощной программой для игры в шахматы. Но тем не менее она проиграла советской программе, запущенной на компьютере М-2.
Кстати, в биографиях Кронрода и Маккарти много общего: оба были гениальными математиками, оба внесли выдающийся вклад в развитие искусственного интеллекта и оба искренне любили шахматы.
Именно у Кронрода Маккарти позаимствовал знаменитую фразу о том, что шахматы — это «дрозофила искусственного интеллекта». В этой аналогии содержится отсылка к генетике, где плодовых мушек дрозофил используют для изучения наследования генов.
Кстати, в биографиях Кронрода и Маккарти много общего: оба были гениальными математиками, оба внесли выдающийся вклад в развитие искусственного интеллекта и оба искренне любили шахматы.
Именно у Кронрода Маккарти позаимствовал знаменитую фразу о том, что шахматы — это «дрозофила искусственного интеллекта». В этой аналогии содержится отсылка к генетике, где плодовых мушек дрозофил используют для изучения наследования генов.
Верно! В 1966 году Маккарти посетил московский Институт теоретической и экспериментальной физики, где его вызвал на телеграфный шахматный поединок Александр Кронрод. На тот момент разработанная студентами Маккарти программа Kotok-McCarthy считалась самой мощной программой для игры в шахматы. Но тем не менее она проиграла советской программе, запущенной на компьютере М-2.
Кстати, в биографиях Кронрода и Маккарти много общего: оба были гениальными математиками, оба внесли выдающийся вклад в развитие искусственного интеллекта и оба искренне любили шахматы.
Именно у своего советского визави Маккарти позаимствовал знаменитую фразу о том, что шахматы — «это дрозофила искусственного интеллекта». В этой аналогии содержится отсылка к генетике, где плодовых мушек-дрозофил используют для изучения наследования генов.
Кстати, в биографиях Кронрода и Маккарти много общего: оба были гениальными математиками, оба внесли выдающийся вклад в развитие искусственного интеллекта и оба искренне любили шахматы.
Именно у своего советского визави Маккарти позаимствовал знаменитую фразу о том, что шахматы — «это дрозофила искусственного интеллекта». В этой аналогии содержится отсылка к генетике, где плодовых мушек-дрозофил используют для изучения наследования генов.
Дальше |
Проверить |
Узнать результат |
В 1965 году Маккарти создаёт Стэнфордскую лабораторию искусственного интеллекта (SAIL), которая становится центром для изучения этой области науки и создания инноваций. Какие изобретения не были сделаны в SAIL?
Не-а. «Стэнфордская рука» была разработана в SAIL в 1969 году Виктором Шейнманом, пионером в области робототехники. На тот момент уже были подобные руки, но разработка Шейнмана была более гибкой и могла использоваться на заводах для сборки и дуговой плавки.
Беспилотная «стэнфордская тележка» начала ездить по калифорнийским дорогам ещё в 1979 году — примерно так же, как сейчас передвигаются роботы-доставщики «Яндекса» по улицам Москвы. Она хоть и была неказистой на вид, но уже умела ездить без помощи человека — правда, ей нужно было останавливаться после каждого метра и оценивать обстановку в течение 10–15 минут.
Не было только электропоезда.
Беспилотная «стэнфордская тележка» начала ездить по калифорнийским дорогам ещё в 1979 году — примерно так же, как сейчас передвигаются роботы-доставщики «Яндекса» по улицам Москвы. Она хоть и была неказистой на вид, но уже умела ездить без помощи человека — правда, ей нужно было останавливаться после каждого метра и оценивать обстановку в течение 10–15 минут.
Не было только электропоезда.
Не-а. Беспилотная «стэнфордская тележка» начала ездить по калифорнийским серпантинам ещё в 1979 году — примерно так же, как сейчас передвигаются роботы-доставщики «Яндекса» по улицам Москвы. Она хоть и была неказистой на вид, но уже могла ездить без помощи человека — правда, ей нужно было останавливаться после каждого метра и оценивать обстановку в течение 10–15 минут.
Рука-робот тоже была сделана в SAIL в 1969 году Виктором Шейнманом, пионером в области робототехники. На тот момент уже были подобные руки, но разработка Шейнмана была более гибкой и могла использоваться на заводах для сборки и дуговой плавки.
Не было только электропоезда.
Рука-робот тоже была сделана в SAIL в 1969 году Виктором Шейнманом, пионером в области робототехники. На тот момент уже были подобные руки, но разработка Шейнмана была более гибкой и могла использоваться на заводах для сборки и дуговой плавки.
Не было только электропоезда.
Верно, электропоезда не было, в отличие от руки-робота и беспилотника на колёсах.
«Стэнфордская рука» была разработана в SAIL в 1969 году Виктором Шейнманом, пионером в области робототехники. На тот момент уже были подобные руки, но разработка Шейнмана была более гибкой и могла использоваться на заводах для сборки и дуговой плавки.
Беспилотная «стэнфордская тележка» начала ездить по калифорнийским серпантинам ещё в 1979 году — примерно так же, как сейчас передвигаются роботы-доставщики «Яндекса» по улицам Москвы. Она хоть и была неказистой на вид, но уже могла ездить без помощи человека — правда, ей нужно было останавливаться после каждого метра и оценивать обстановку в течение 10–15 минут.
«Стэнфордская рука» была разработана в SAIL в 1969 году Виктором Шейнманом, пионером в области робототехники. На тот момент уже были подобные руки, но разработка Шейнмана была более гибкой и могла использоваться на заводах для сборки и дуговой плавки.
Беспилотная «стэнфордская тележка» начала ездить по калифорнийским серпантинам ещё в 1979 году — примерно так же, как сейчас передвигаются роботы-доставщики «Яндекса» по улицам Москвы. Она хоть и была неказистой на вид, но уже могла ездить без помощи человека — правда, ей нужно было останавливаться после каждого метра и оценивать обстановку в течение 10–15 минут.
Дальше |
Проверить |
Узнать результат |
Джон Маккарти как-то сказал: «Чтобы сделать... нужно 1,8 Эйнштейна и одна десятая ресурсов Манхэттенского проекта». Что он имел в виду?
Верно! Когда Маккарти возглавил SAIL, Пентагон профинансировал разработку функционирующего ИИ в течение десяти лет. Спустя годы Маккарти осознал, что до этого ещё очень далеко, — отсюда и родилась эта саркастическая фраза.
Не-а, речь про разумную машину. Когда Маккарти возглавил SAIL, Пентагон профинансировал разработку функционирующего ИИ в течение десяти лет. Спустя годы Маккарти осознал, что до этого ещё очень далеко, — отсюда и родилась эта саркастическая фраза.
Не-а, речь про разумную машину. Когда Маккарти возглавил SAIL, Пентагон профинансировал разработку функционирующего ИИ в течение десяти лет. Спустя годы Маккарти осознал, что до этого ещё очень далеко, — отсюда и его саркастическая фраза.
Дальше |
Проверить |
Узнать результат |
Джон Маккарти увлекался не только математикой, программированием и ИИ. Ему были интересны также космические технологии, и он даже стал одним из авторов идеи космического фонтана. В чём суть технологии?
Верно! Идея довольно смелая — построить чрезвычайно высокую полую башню и наполнить её специальными гранулами, которые будет направлять энергия с Земли. Такая система позволила бы отправлять грузы чаще и эффективней, но на её обслуживание потребовалось бы очень много электричества.
Не-а, это была альтернатива космическому лифту. Идея довольно смелая — построить чрезвычайно высокую полую башню и наполнить её специальными гранулами, которые будет направлять энергия с Земли. Такая система позволила бы отправлять грузы чаще и эффективней, но на её обслуживание потребовалось бы очень много электричества.
Не-а, это была альтернатива космическому лифту. Идея довольно смелая — построить чрезвычайно высокую полую башню и наполнить её специальными гранулами, которые будет направлять энергия с Земли. Такая система позволила бы отправлять грузы чаще и эффективней, но на её обслуживание потребовалось бы очень много электричества.
Дальше |
Проверить |
Узнать результат |
Какой награды у Джона Маккарти никогда не было?
Не-а. Аналог Нобелевской премии в области вычислительной техники Маккарти получил в 1971 году за значительный вклад в исследование ИИ. В 1988 году он получил премию Киото за фундаментальный вклад в область искусственного интеллекта и изобретение языка программирования Lisp.
А вот премии Паттерсона — Крейна он удостоен не был. Её присуждают за вклад в химическую информатику, до которой Маккарти не успел добраться.
А вот премии Паттерсона — Крейна он удостоен не был. Её присуждают за вклад в химическую информатику, до которой Маккарти не успел добраться.
Не-а, одну из самых престижных международных премий Маккарти получил в 1988 году за фундаментальный вклад в область искусственного интеллекта и изобретение языка программирования Lisp. Ранее, в 1971 году, он получил премию Тьюринга за значительный вклад в исследование ИИ.
А вот премии Паттерсона — Крейна он удостоен не был. Её присуждают за вклад в химическую информатику, до которой Маккарти не успел добраться.
А вот премии Паттерсона — Крейна он удостоен не был. Её присуждают за вклад в химическую информатику, до которой Маккарти не успел добраться.
Верно, такой премии Маккарти удостоен не был, потому что её присуждают за вклад в химическую информатику. Остальными премиями из списка он был награждён.
В 1971 году он получил премию Тьюринга за значительный вклад в исследование ИИ, а в 1988 году — премию Киото за фундаментальный вклад в область искусственного интеллекта и изобретение языка программирования Lisp.
В 1971 году он получил премию Тьюринга за значительный вклад в исследование ИИ, а в 1988 году — премию Киото за фундаментальный вклад в область искусственного интеллекта и изобретение языка программирования Lisp.
Дальше |
Проверить |
Узнать результат |
Кто такой Джон?
Кажется, вы никогда не гуглили, чтобы узнать, как появился термин «искусственный интеллект», зато теперь познакомились с его создателем.
Если вам интересны нейросети и искусственный интеллект, для вас есть и другие статьи по теме — например, о том, как устроено глубокое обучение, что под капотом у «звёздной» языковой модели GPT-4 и как создать свою первую нейросеть на базе TensorFlow.
Если вам интересны нейросети и искусственный интеллект, для вас есть и другие статьи по теме — например, о том, как устроено глубокое обучение, что под капотом у «звёздной» языковой модели GPT-4 и как создать свою первую нейросеть на базе TensorFlow.
Пройти ещё раз |
Почти без ошибок
Слепая удача или та самая железная логика, которую любил Джон Маккарти? Неплохой результат, поздравляем. Если вам интересны нейросети и искусственный интеллект, для вас есть и другие статьи по теме — например, о том, как устроено глубокое обучение, что под капотом у «звёздной» языковой модели GPT-4 и как создать свою первую нейросеть на базе TensorFlow.
Пройти ещё раз |
Открывали Lisp (и возможно даже кодили на нём)
Судя по всему, вы практиковали использование ИИ в своём коде или готовились к диплому на эту тему (шутим, конечно). В любом случае результат отличный — вы прекрасно разбираетесь в теме. Но сможете ли вы отличить нейросеть от человека? Вот вам ещё одна интересная задачка на вечер.
Или читайте другие наши статьи по теме — например, о том, как устроено глубокое обучение, что под капотом у «звёздной» языковой модели GPT-4 и как создать свою первую нейросеть на базе TensorFlow.
Или читайте другие наши статьи по теме — например, о том, как устроено глубокое обучение, что под капотом у «звёздной» языковой модели GPT-4 и как создать свою первую нейросеть на базе TensorFlow.
Пройти ещё раз |
Последний, кого заменят машиной
Искусственный интеллект для вас — это ваша предметная область, хлеб и соль, как говорится. Нет? Тогда рекомендуем присмотреться к курсу Skillbox Data Scientist, где за девять месяцев обучают по одному из трёх направлений на выбор: аналитика данных, машинное обучение и дата-инженерия.
Пройти ещё раз |
Понравилась статья?
Да