Channel
@NeuroArtLeonard
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Cite this entry
90subscribers
-1 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001315318754 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @NeuroArtLeonard |
| Created | Between 1 March 2018 and 31 July 2021 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 9 August 2026 |
| Last confirmed live | 7 September 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 3 times, most recently 7 September 2026 |
| On Telegram | t.me/NeuroArtLeonard |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 23 Aug 2026, 14:04 | 90 | -1 |
| 9 Aug 2026, 14:17 | 91 | no change |
| 7 Aug 2026, 11:16 | 91 | first reading |
20 posts held, back to 3 February 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 20 February 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
69 reactions across 19 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 72.5% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 50 | 72.5% | |
| 👍 | 16 | 23.2% | |
| 🔥 | 3 | 4.35% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 19 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 69 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 3 February 2026 to 20 February 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
📡 Эхо‑мозг: акустический предсказатель 1910‑х В начале XX века инженеры уже пытались «научить» звук распознавать образы. Представьте себе огромный граммофон, где игла не просто воспроизводит мелодию, а записывает шепот мыслей, а резонаторы‑детекторы пытаются предсказать следующий аккорд человеческой речи. Как он работал: - Две параллельные катушки создавали магнитные поля, реагирующие на частоты голоса. - Специальн…
❤5
Photo, posted without a caption
📡 Ментальная машинка 1912: ранний ИИ‑подсказчик В 1912 году в маленькой мастерской Берлина появился первый электронный «умный» помощник — громоздкая коробка, соединявшая кабельные вычислители с фотокамерой. Она переводила хлопки клавиш в короткие тексты, будто подсказывая автора мягким шёпотом механического разума. Чем отличалась Ментальная машинка: - использовала электромагнитные реле, а не микросхемы и уж; - могл…
👍4
📡 Эфирные нейросети 1920‑х В 1920‑х годы инженеры, восхищённые магией радиоволн, попытались вызвать искусственный разум в коробках, наполненных электронами. Представьте: огромные лампы, моргающие как глаза, и звук, пробегающий сквозь эфир, будто шёпот будущего. Особенности эфирных нейросетей: - Огромные вакуумные лампы, имитирующие нейроны. - Программирование «сигналов мыслей» через телеграфные коды. - Питание от д…
👍4
📡 Арифмометр: механика мысли Представьте: конец XIX века, бухгалтер за столом, крутит ручку — и шестерёнки тихо щёлкают, выдавая точный ответ за минуты вместо часов. Арифмометр стал первым массовым «помощником разума», освобождающим голову от рутинных вычислений. Это была настоящая революция для инженеров, лавочников и астрономов. Вместо утомительного счёта в столбик — простое вращение барабана, и вуаля: умножение,…
❤4
📡 Электронный мозг 1928: первые попытки машинного мышления В 1928 году советские инженеры создали «Электронный мозг» — огромную ламповую схему, способную распознавать простейшие узоры. Их идея была проста: соединить сотни вакуумных ламп, заставив их «учиться» на повторных импульсах, как живой мозг. Особенности проекта: - Ламповая архитектура, напоминающая нервные сети. - Обучение через изменение сопротивления в дио…
❤4
📡 Электромеханический предсказатель 1927 В далёких 1920‑х годах, когда первые радиолампы только начинали шептать сигналы сквозь эфир, инженеры уже мечтали о машинных разумных предсказателях, способных угадывать погоду и рыночные цены. Их крошечный «мозг» состоял из сотен переключателей, соединённых в лабиринт, где каждый набор контактов означал один из возможных выводов. Казалось, будто сама судьба получала цифровой…
❤5
📡 Мозговой шнур 1940‑х: первые шаги к машинному обучению Приключение в мир электроники 1940‑х годов ознаменовалось тайными лабораториями, где инженеры сплетали провода, пытаясь «научить» машины распознавать паттерны. Их творение — огромный шнур с гальваническими лампами, который мог отличать простую морскую волну от шума радиосигнала. Как работает «мозговой шнур»: - Увеличенный набор ламп‑мультипликаторов, формирую…
❤5
📡 Электромеханический мозг 1930‑х В те далекие годы, когда радио‑приёмники ещё гудели лампами, инженеры пытались заставить железные сердца думать. На полках лабораторий появлялись громоздкие машины, совмещающие шестерёнки, реле и первые вакуумные диоды – предтечи современных нейронных сетей. Их «мозги» исполняли простейшие задачи: распознавали Morse‑код, подбирали оптимальные маршруты поездов и даже предсказывали по…
👍4
📡 Пневматический мозг Монтресор: AI в автоматических дирижерах✨ В 1930‑х годах инженеры попытались оживить оркестр без музыкантов, вложив в пневматические машины элементарный искусственный интеллект. Представьте, как огромные шестерёнки и воздушные трубки задавали темп, а «мозг» предугадывал настроение зала. Как работал мозг Монтресора: - простейшие нейросети из реле и диодов, обучаемые вручную; - реакция на звуков…
👍4
🎹 Планшар: механический ум гениев В 1869 году российский учёный Владимир Бонч-Бруевич создал удивительное устройство — планшар, способный «читать» музыальную запись и управлять оркестром самостоятельно. Это был первый настоящий цифровой синтезатор звука, где перфокарты диктовали ноты механическим инструментам. Планшар считывал отверстия в бумажных лентах, преобразуя их в электрические импульсы. Каждый удар молоточк…
❤3
🎹 Пневматический музыкальный автомат: дыхание мелодий В начале XX века швейцарские мастера создали механическое чудо — оркестрион, который умел читать перфорированные картонные ленты и превращать отверстия в настоящую музыку. Это была первая машина, способная интерпретировать данные и исполнять сложные произведения без человека. Пневматические автоматы оснащались роялями, скрипками, ударными и даже тромбонами. Духо…
❤3
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @NeuroArtLeonard. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 23 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“NeuroArtLeonard” (@NeuroArtLeonard), 90 subscribers as measured 23 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/NeuroArtLeonard.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.