47270
Аннотированные ссылки на интересные, полезные и удивительные новости хайтека. Тем, кто больше любит слушать длинное чем читать короткое — могу посоветовать свой подкаст ;) http://sebrant.chat Вопросы - @asebrant
Появляются интересные инженерные детали китайской миссии, которая будет запущена в 2028 чтобы доставить на Землю полкило марсианского грунта. Весь дизайн миссии подчинен минимизации расхода топлива. Поэтому приходится применять нетривиальные и ранее не испытанные методы перевалки ценнейшего груза. Контейнер с собранным грунтом будет выведен на орбиту небольшим разгонным блоком, но стыковки с орбитальным модулем не предусмотрено: ловушка на модуле должна будет поймать контейнер, загрузить его в возвращаемый блок, который уже доставит контейнер на Землю.
Выглядит как чудеса акробатики на околомарсианской орбите — но китайцам акробатика близка. Очень интересно, как на практике все это сработает.
https://www.scmp.com/news/china/science/article/3286721/how-chinese-spacecraft-will-catch-mars-rock-samples-journey-earth
Частные расходы на строительство дата-центров выросли почти до $30 млрд/год.
Этот показатель более чем вдвое превышает траты за 2022 год.
Дата-центры стали главным сегментом для строительства: они опережают отели, торговые и развлекательные центры.
США лидируют по объему инвестиций для дата-центров. При этом глобальные расходы на них составят $250 млрд.
👁️
Полезное исследование от бывших коллег из Толоки: внятно потестировали наиболее популярные LLM на вопросы из области естественных наук. Но вопросы не то чтоб со звездочкой, но на понимание, а не знание — причем противоречащее бытовым представлениям.
Вот хороший пример по физике:
“В пасмурный день за окном машины закреплен термометр. Машина начинает движение и быстро набирает скорость. Через несколько минут смотрим на термометр за окном. В какую сторону изменились его показания?”
И, что не удивительно, оказалось, что по иммунобиологии, физике, биоинформатике и пр. ответы даже лучших моделей выглядят так себе. Что логично: язык не содержит в себе понимания физики мира, а из текстов можно скорее извлечь идею “высунулся из окна и свежий ветер охладил…” Так что здесь к созданию помощников по обучению придется подходить осторожно.
https://toloka.ai/blog/are-llms-good-at-natural-science/
Склонные к аномальной драматизации всего на свете журналисты недавно писали, что Маск обломался об энергетиков: его колоссальный, в рекордные сроки запущенный датацентр не может получить из сети достаточной мощности и аж дизельные генераторы привезли и подключили, чтоб тренировать на 100 000 карт H200 от Nvidia свои модели xAI. Но несколько недель и одни выборы спустя мощность волшебным образом нашлась: изначально штат был готов подавать 8 МВт, потом речь пошла про 50, теперь подписался на 150 начиная с первой половины ноября. По оценкам, пока должно хватить на ‘Gigafactory of Compute’. “Пока” — потому что Маск не собирается ограничиваться 100 тысячами карточек, xAI Colossus рассчитан на большее.
https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/elon-musks-massive-ai-data-center-gets-unlocked-xai-gets-approved-for-150mw-of-power-enabling-all-100-000-gpus-to-run-concurrently
История, как известно, если повторяется, то как фарс:) Вот не ожидал, что в 2024 Европа вдруг не на шутку озаботится созданием собственного поисковика.
Сейчас эту новость будут обсуждать в параллель с рассуждениями о том, как SearchGPT вместе с Perplexity убивают поиск как класс.
Я, правда, не совсем понял про европейское единство. The two internet search firms agreed a joint venture, called the European Search Perspective or EUSP, with ownership split 50-50 between both firms. With a view to launch in France in early 2025, the venture aims to serve “improved” French and German language search results. А насчет прочих языков ЕС как?
https://www.cnbc.com/2024/11/12/ecosia-qwant-partner-on-search-engine-tech-to-counter-googles-power.html
В далеком 2018 и арт-мир, и тогдашнее сообщество MLщиков, где «ИИ» считалось нехорошим словом, всколыхнуло известие, что на аукционе Christie’s продали картину, у которой эстимейт был 10 тыс долларов, а ушла она за 432. Картина была создана командой Obvious, в которой не было художников, но были программисты и маркетологи. Надо заметить, что сам процесс создания физического произведения не содержал ничего особенного, алгоритм ограничился созданием графического файла.
Шесть лет спустя снова похожая шумиха, но только, в полном соответствии с веяниями времени, картина создана уже вполне embodied ИИ, роботом с провокационной внешностью, воплощающей концепцию «зловещей долины», по имени Ai-Da. Картина ушла за 1,3 млн долларов при ожиданиях на уровне 150 тыс. Аукцион тоже другой, Sotheby’s, но не менее престижный.
Создатели Ai-Da изначально создавали своего робота так, чтобы она была essentially a machine that combines electronic, with AI and human inputs, making her composite persona the artwork itself. Получилось:) Она еще и интервью дает:
I do not have subjective experiences despite being able to talk about them. I am, and depend on, computer programs and algorithms. Although not alive, I can still create art,” said Ai-Da.
https://www.techeblog.com/alan-turing-painting-ai-robot-ai-da-auction/
Интерес к квантовым компьютерам вроде бы не стихает, но вот любопытное соображение. Даже самые большие энтузиасты квантовых компьютеров признают, что это не универсальная волшебная палочка, а инструмент, демонстрирующий свое превосходство над компьютерами традиционными лишь в определенных классах задач, иначе говоря — в некоторых прикладных областях. Помимо криптографии сюда попадают те области, где надо моделировать поведение квантовых объектов: физика, химия, биология, материаловедение если речь о задачах на молекулярном уровне.
Но вот оказалось, что с задачами из области молекулярной физики и химии ИИ-алгоритмы тоже справляются намного лучше привычных методов моделирования — и с практической точки зрения именно они начали решать те задачи, ради которых и разрабатывают квантовые компьютеры. Задачи по конфигурации белковых молекул — яркий пример.
“The existence of these new contenders in machine learning is a serious hit to the potential applications of quantum computers”
И компании, инвестирующие в квантовые вычисления ради решения своих бизнес-задач, начинают задумываться. Инвесторы вообще нетерпеливые
https://www.technologyreview.com/2024/11/07/1106730/why-ai-could-eat-quantum-computings-lunch/
Еще один заметный игрок образовался в области умных роботов: стартап с говорящим названием Physical Intelligence поднял очередной раунд и его оценка подскочила сразу до $2,4 млрд, внеся его в список единорогов. Среди инвесторов и Безос, и OpenAI — видать заявленная стартапом миссия bringing general-purpose AI into the physical world им откликается:)
А по сути стартап полагает, что именно создание моделей, обученных на реальном физическом мире, а не только на разных его символических представлениях, это и есть дорога к AGI. Но для начала предстоит справиться с тестом Возняка, и в компании это прекрасно понимают.
https://www.cnbc.com/2024/11/04/jeff-bezos-and-openai-invest-in-robot-startup-physical-intelligence.html
Следить за ними будет интересно, да и программный текст на сайте читать любопытно: https://www.physicalintelligence.company/blog/pi0
Продолжаю ежемесячные колонки для Forbes Russia -- как-то незаметно их стало сильно за 30. Свежая -- про реально меня удививший кейс: почему-то мало кто рассматривает SpaceX как светоч экономики данных. И речь далеко не только про Starlink 😉
Я тут на эту тему коротенько писал в день успеха пятого тестового полета Starship — но в итоге на колонку набралось
https://www.forbes.ru/mneniya/524273-spacex-kak-vitrina-ekonomiki-dannyh-pocemu-raketa-toze-gadzet
Сам собой получился день постов про странные технологии в музыке.
Совершенно сюрреалистичный — хотя и документальный видос робота (пока НЕ человекоподобного) в роли солиста-виолончелиста, исполняющего пьесу в сопровождении симфонического оркестра. Вот правда дорого бы дал, чтоб узнать, что в процессе репетиций и записи думали и обсуждали эти музыканты.
https://youtu.be/J9qL-SgFOdE?si=cOKVQk4BMTa_Z581
Звучит не впечатляюще совсем (но описывая технологические несовершенства надо не забывать слово ПОКА). Зато версия эффекта зловещей долины, которую я упомянул в предыдущем посте, здесь уже совсем скалит зубы. Интересно, есть ли исследования роли визуальной составляющей при слушании музыки — не в смысле содержательного видеоряда как в видеоклипе или цветомузыки — а в случае просто созерцания исполнителей.
А поток эмоций, который это видео вызвало у журналиста, по совместительству музыканта-любителя, можно почитать по ссылке ниже:
I looked into the faces of the orchestra members sitting behind it, watching their beloved art form reduced down to a sequence of quite literally robotic motions, and felt a pang of existential dread and sympathy rolled into one.
https://www.pcgamer.com/hardware/robots-can-play-the-cello-with-an-orchestra-now-and-that-sound-you-can-hear-is-the-point-whistling-over-the-top-of-its-creators-heads/
Очередное интервью Альтмана любопытно не какими-то сенсациями, а как раз тем, что он не сказал ничего нового.
Да, потенциал ИИ-агентов в экономике колоссален — но к этим заявлениям уже привыкли, осталось дождаться массового появления этих самых реально работающих агентов.
Тестирование и оценивание ИИ-моделей становится все важнее и все сложнее — ну, логично 🙂
GPT-5 будет неизвестно когда, есть много что улучшать в существующем семействе моделей — кажется, временами Альтман хочет охладить нервный интерес и страхи публики.
Но вообще неожиданная смена тона и стиля.
https://www.geeky-gadgets.com/sam-altman-ama-reddit/
Пузомерки нужны и важны много кому. Сверхдержавам в том числе. И вот намечается очередная, дорогостоящая и зрелищная: кто первый на Землю привезет марсианский грунт. В NASA давно разработана схема такого эксперимента, но с весны этого года проект (совместный с Европейским космическим агентством) несколько буксует и предположительно может потребовать переработки. Там ценник 11 млрд долларов, и мало кто верит, что в него уложатся, прозвучала фраза «$11 billion is too expensive, and not returning samples until 2040 is unacceptably too long». Китай о своих намерениях заявлял, но как-то без деталей.
А тут выясняется, что Китай не просто собирается доставить грунт в 2031, а решил сдвинуть срок на 2028. Схему полета я прямо в этот пост включил, она потребует двух запусков с разного типа полезными нагрузками. Новые даты вызвали у американских ученых реакцию «If, as has been reported, China successfully executes even a 'grab sample' at Mars and returns it safely to Earth before the U.S., that would constitute a Sputnik moment». Интересно, как политическая мотивация повлияет на финансирование и сроки евро-американской миссии:)
https://www.space.com/the-universe/mars/will-china-return-mars-samples-to-earth-before-the-us-does
Уже совсем близкий ноябрь для меня приятен не только тем, что случится мой день рождения, но и куда более значимым событием: 13-го ноября в пятый (ура!) раз пройдет мой любимый и родной YAC/e. Как всегда, изменения в программу будут вноситься почти до последнего дня, но текущая версия программы уже вполне показывает контуры того, на чем сконцентрируемся в этом году.
Ключевое слово — “будущее”. Образование для будущего и будущее самого образования, в котором не только ИИ, но и work/education balance и метанавыки, без которых не обойдутся даже хардкорные айтишники. И масса более узких и предметных обсуждений.
Мы ждем вас онлайн, конечно, но если не выйдет — как всегда, записи будут доступны начиная с вечера 13, когда все закончится:)
https://yace.yandex.ru
Microsoft выпустил свой традиционный годовой отчет; он начинается обращением Сатьи Наделлы. Как-то я не задумывался, что компания готовится встретить свой весьма достойный круглый юбилей — полувековой.
Как еще одну веху Наделла упоминает, что второй год компания проживает AI platform shift.
Я не фанат Microsoft и давно сбежал с Windows, но тут и правда есть чем компании гордиться.
Оставаться в группе лидеров на динамичном рынке, очень вовремя и адекватно реагировать на новинки (в т.ч. и ИИ) — не у всех получается.
Надела выделяет три главных функциональности, характерных для “эры ИИ”:
1. Новый мультимодальный (как на вход, так и на выход) пользовательский интерфейс
2. Длинную память, которая аккумулирует персональный контекст, данные на всех устройствах и информацию из интернета
3. Появление у устройств способности рассуждать и планировать, что снижает когнитивную нагрузку на человека
Ну, а дальше — никаких особых откровений: копайлоты и агенты вокруг нас. Впрочем, послание к инвесторам и партнерам от лица такого гиганта и должно быть в меру консервативным, сильно новаторским прогнозам в нем не место. В любом случае, такой взгляд на технологический мир впечатляет. А для любителей конкретики в тексте по ссылке есть немало кейсов крутого влияния ИИ на бизнес в разных областях, от ритейла до образования.
https://www.microsoft.com/investor/reports/ar24/
А креативная публика все продолжает возмущаться, но большие дяди на этой поляне их все чаще не радуют. В сентябре Джеймс Кэмерон вошел в совет директоров Stability AI, заявив, что ИИ “will unlock new ways for artists to tell stories in ways we could have never imagined”.
А теперь тему сторителлинга подхватил Дисней, заявив устами директора, что компания "uniquely poised to integrate AI," причем не только в департаментах, ответственных за теле- и кинопроизводство, но и в своей империи парков развлечений.
Don’t fixate on its ability to be disruptive — fixate on tech’s ability to make us better and tell better stories.
Позиция самого автора статьи в MovieWeb предсказуема, но все более заметные перемены в позиции индустрии она вряд ли остановит.
https://movieweb.com/how-disney-ai-initiative-affects-film-tv/
Термины «цифровизация» и «цифровая экономика» возникли еще в прошлом веке, в начале 10-х нынешнего века заговорили о «цифровой трансформации». И продолжают по всему миру говорить, принимать программы, обучать чиновников и руководителей предприятий. Потому что разговоры разговорами, а на деле бизнес (кроме изначально ориентированного на цифровые продукты и инфраструктуру) осторожен и консервативен. Кстати, это демонстрирует график из предыдущего поста: экспоненциальный рост расходов на строение датацентров свидетельствует, что потребность в них все еще на ранних стадиях, в развитой цифровой экономике рост бы уже выполаживался: в реальном мире экспоненты — это чаще всего начальные участки логистических кривых и им подобных.
Это я все к тому, что и с ИИ в бизнесе будет примерно так же. Реальные перемены происходят со сменой поколений управленцев, и пока предприятиями управляют люди, этот масштаб времени вряд ли изменится. Так что в статье по ссылки все ожидаемо и закономерно: ИИ-зация рабочих процессов и мест на практике идет неторопливо. На конец прошлого года в четверти организаций ИИ вообще никак не использовался, и лишь в 8% — использовался системно по всему предприятию (подозреваю, бОльшая часть таких организаций — технологические компании). Полезный reality check и для стартапов, весьма фантазийно оценивающих размеры своих рынков, и для нервных алармистов.
https://localnewsmatters.org/2024/11/17/why-the-ai-ification-of-workplaces-may-move-slower-than-we-think-despite-corporate-hype/
Написанный очень простым языком обзор состояния нейроинтерфейсов отчетливо дает понять, со ссылкой на многие годы занимающихся этой темой исследователей, что там идет медленный, постепенный прогресс много лет. Какие бы заявления ни делал Маск, прорывов нет и не предвидится.
Но есть разумный совет: чтобы видеть имеющийся прогресс, надо поумерить собственные ожидания. Мы далеки от единения с цифровыми сущностями, но все большее число больных улучшают свое качество жизни благодаря разным инвазивным и не очень интерфейсам.
We’re still learning how it works, why it works, when it works, when it doesn’t work, what kind of support it needs, and how many places are going to be able to deliver it.
Радует, что в этой области работают не только буйные — но и в то же время легко теряющие интерес и финансирование —стартапы, но и традиционные исследовательские центры, которые постоянно получают новые и важные данные о мозге.
Как часто бывает: надо подождать. https://www.digitaltrends.com/computing/tech-for-change-brain-computer-interface/
Я б не стал публиковать ссылку на очередное сравнительное исследование реакции читателей на творчество людей и алгоритмов (ответы были получены еще несколько лет назад и с тех пор ни разу не менялись), но меня упрямо продолжают убеждать некоторые слушатели/читатели, что не дано машине писать/рисовать/музицировать/… как человек. И они искренно это делают, потому что убеждены, что контекст создания произведения является его неотъемлемой частью, впечатан в само произведение — и якобы это заметно.
Однако эксперименты раз за разом доказывают, что это не так, по крайней мере, когда участвуют люди без специальной подготовки (ибо ясно, что специалист, специализирующийся на творчестве какого-то поэта все его стихи читал, и потому незнакомый текст опознает).
Поэтому напишу, что в очередной раз non-expert poetry readers оценили поэзия, генерированную людьми аж несколько выше, чем поэзию белкового происхождения. Примечательно, что один из разделов работы называется Perception and preference in poetry: biases toward AI-generated poems: зловещая долина вздыбилась и стала холмом :))
А в тексте занятные рассуждения, за что именно полюбили поэзию алгоритмов.
https://www.nature.com/articles/s41598-024-76900-1
(Напомню, что недавно аж колонку написал про то, почему часть творческой публики не может принять алгоритмическое творчество — https://www.forbes.ru/tekhnologii/520066-znaki-vremeni-pocemu-vazno-pomnit-o-razliciah-mezdu-tvorcami-i-potrebitelami )
В 9:30 мы на этих красных диванчиках откроем очередной YAC/e — в пятый раз. С утра, на поводке к открывающему докладу, будет интересно;)
А дальше — еще интересней.
Как всегда — если что-то не успели вживую, потом все будет на сайте в записи. https://yace.yandex.ru
Эмоций по поводу потенциала ИИ в области человекозамещения — навалом, а вот с данными и внятными исследованиями все куда хуже. Поэтому радует содержательная заметка на HBR, пересказывающая свежее большое исследование трендов во фрилансе. Выбор фриланса методически хорош, потому что в корпоративном мире отношения между работником и работодателем сложные: есть взаимные обязательства, часто долгосрочные; есть культура компании, в которой взаимоотношения сотрудников важны, есть пиарные обстоятельства… много чего есть. С фрилансом все проще: фрилансер — материал расходный, не включен в сложные внутренние связи.
Забавно, что и в самой работе использовался ИИ там, где раньше бы трудились стажеры: надо было классифицировать 1,3 млн постов на платформе для фрилансеров.
Наблюденные эффекты хорошо видны на графике, которым проиллюстрирован этот пост. Если для нормировки использовать спрос на работы, требующие физических усилий и потому не доступные ИИ, то спад впечатляющий, и его начало хорошо коррелирует с появлением популярных моделей.
Падение спроса на фрилансеров увеличило среди них конкуренцию — а еще и их интерес к генеративным инструментам:)
Почитайте, там интересно, и совсем не видно, чтобы изменения спроса замедлялись.
https://hbr.org/2024/11/research-how-gen-ai-is-already-impacting-the-labor-market
Обнаружена очевидная и наглядная жертва ИИ.
Всего 4 месяца назад свеженазначенный CEO Chegg заявлял:
Over the last 16 years, Chegg has become one of the largest, most accessible, and impactful online education services for students around the world — и еще он рассказывал, как сервис будет внедрять ИИ.
Сервис действительно был знаменит в мире EdTech’а — в лучшие времена стоил около 15 млрд. долларов. Занимался поначалу сдачей напрокат дорогих учебников, но быстро стал a platform with pre-written answers to common homework questions за $20 в месяц. В сущности, ГДЗ — только для студентов скорее чем школьников.
Прикольно, что против него особо оне возражали преподаватели 🙂 Есть разные теории, почему.
Но с приходом ChatGPT и прочих стало странным платить $20 за то, что у чатов получается быстрее и лучше, за меньшие деньги или вовсе бесплатно. Бизнес-модель сдулась, а ее пересмотр с использованием ИИ уже запоздал. Сотрудники просили об этом еще в 2022, но начальство спохватилось только сейчас. Очень наглядная иллюстрация цены промедления:))
https://gizmodo.com/chegg-is-on-its-last-legs-after-chatgpt-sent-its-stock-down-99-2000522585
(Для справки и для истории — восторги и оптимизм 4-месячной давности — https://gulfbusiness.com/chegg-ceo-nathan-shultz-on-ais-role-in-education/ Очень полезное чтение с учетом быстро наступившего будущего :))
Вчера случилось принять участие в разговоре про сценарии использования умного дома — и участники (включая меня) грустили по поводу ограниченности этих сценариев (особенно если не рассматривать связанные с медиапотреблением).
А сегодня натыкаюсь на интересный сценарий, который вчера никому из нас в голову не пришел: умная колыбель.
И правда — колыбелька, которая умеет малыша именно так укачивать, как ему нравится — и по его движениям ловить тот момент, когда он готов расплакаться, но еще не начал это делать и укачивание способно предотвратить плач — великая вещь. Если получится, конечно, но искушенные инвесторы из a16z в это верят и вкладываются. А их слова “a new wave of ‘parenting co-pilots’ built with LLMs and agents” очень хорошо иллюстрируют, какие домашние сценарии мы пропускаем, увлекшись решением, в общем, скорее профессиональных чем семейных задач.
https://techcrunch.com/2024/11/07/ai-powered-parenting-is-here-and-a16z-is-ready-to-back-it/
Мустафа Сулейман, CEO Microsoft AI, записал очередное любопытное интервью. В нем не только очередной раз напомнил свою метафору про ИИ как новых существ, но и вообще очень восторженно отозвался о текущем моменте, просто чувствуется, как человека прет.
Напомнил, что лет пятьдесят назад информационные технологии начали трансформировать мир, и что сейчас — похожий момент.
Момент, чтобы основывать компании или их масштабировать, момент, когда хорошо разворачивать карьеры всем, не только предпринимателям, но и менеджерам, ученым и активистам.
…this is a moment where we really do have a chance collectively to shape and influence things and nothing is predetermined…
Вот этот фрагмент “ничто еще не предопределено” хорош. Как сегодня заметили коллеги в одной рабочей дискуссии, многие любят разговаривать про развитие уверенности, но никто не говорит про развитие и важность смелости. https://youtu.be/IZBT57oLKas?si=gDkMMp6QX_dNA7UV
Я недавно встретил эту ссылку в LinkedIn Вани Ямщикова, который там себя описывает словами radical techno-optimist. Давно пора снова с ним подкаст записать, но пока этого не случилось, повторю здесь его ссылку на публикацию в Nature аж от февраля.
Статья посвящена теме, на которую уже здесь ворчал: участившимся странным и малограмотным нападкам на энергопотребление и углеродный след ИИ-продуктов.
Здесь авторы с той же дотошностью и стремлением записать в углеродный след всё в цепочке событий, приводящей к вычислениям, подошли к оценке событий, приводящей к написанию текста/созданию рисунка человеком.
Поизучать интересно, придраться есть к чему — как и во всех “углеродных” расчетах, но любопытен немодный нынче вывод:
Our findings reveal that AI systems emit between 130 and 1500 times less CO2e per page of text generated compared to human writers, while AI illustration systems emit between 310 and 2900 times less CO2e per image than their human counterparts.
Ну, то есть очередной раз подтвердили старую проблему: если последовательно и логично развивать идею сокращения выбросов, то ничего лучше уничтожения человечества придумать нельзя: такой подход решит и проблемы того, что мы сами выделяем парниковые газы и того, что ради своей комфортной жизни много еще источников этих газов насоздавали.
Читать в любом случае увлекательно, а спорить и не соглашаться — в науке дело нормальное
https://www.nature.com/articles/s41598-024-54271-x
Когда-то меня учили правилу «экспериментатор должен быть в меру ленив» — и касалось оно в первую очередь того, что полезно уметь вовремя остановиться.
Теперь я иногда думаю, что стартапер тоже иногда должен быть в меру ленив. Вот нам предлагают гитару без струн, зато с генеративным ИИ внутри. Результат напоминает совсем дешевые фильмы: герой невесть что делает левой рукой на грифе, а правой не попадает по струнам, но звук почему-то четок и красив.
С другой стороны: an all-in-one instrument that removes the hurdles of traditional instruments, putting a world of sound in your hands, ready to play anytime inspiration strikes — нормально же звучит?
Прислушался к своей реакции на просмотр ролика в начале статьи: кажется, я не против слушать исполнение на этой «гитаре», но совсем не хочу видеть картинку. Любопытная вариация эффекта зловещей долины, сам от себя не ожидал:)
https://www.yankodesign.com/2024/11/03/stringless-sampler-guitar-with-a-built-in-speaker-and-ai-music-app-turns-you-into-a-one-man-band/
Всё вокруг того, чтоб придать ИИ телесность, в особенности человекоподобную, меня сейчас интересует сильно больше, чем пузомерки разных арен. Маск на эту тему, конечно, дает поводы себя процитировать, но сдерживаюсь, учитывая, как его несет.
Официальные высказывания запрещенной Меты в этом смысле интересней, ну, или хотя бы реалистичней. Там явно разделяют уверенность Хуанга в том, что artificial general robotics интересней artificial general intelligence. И подтверждает, что AI companies are gradually expanding their race from the digital realm to the physical world.
Опубликованные исследования касаются тактильной чувствительности, ловкости роботов и взаимодействия людей с роботами. Детали почитаю на неделе, а пока мне нравится явное утверждение, что цель в том, чтобы to drive advancements in human-robot interaction and collaborative intelligence, transforming Al models from “agents” to “partners.” Уже не виртуальных:)
https://ai.meta.com/blog/fair-robotics-open-source/
Пару дней назад сообщество людей, мониторящих новинки на всяких аренах для сравнения генеративных моделей, встрепенулось: вроде бы ниоткуда возникла некая модель генеративной графики Red Panda, которая не то, чтоб побила всех ветеранов, но выступила на уровне Midjourney, старой и заслуженной по нынешним меркам.
Я б не стал писать про это событие, если б сегодня не выяснилось, что за запуском стоит стартап Анны Вероники Дорогуш. Аня совершенно чудесная, много лет работала в поиске Яндекса, ее задора при этом еще хватало и на всякие прикольные выступления на наших конференциях.
Вообще, когда вспоминаешь Мишу Парахина, Сашу Ларьяновского, еще многих — а теперь и Аню — начинаешь думать, что сформировалась-таки глобальная мафия Яндекса; выпускники наши в разных странах и в разных тематиках начинают сиять :)
https://petapixel.com/2024/10/31/mysterious-ai-image-generator-more-powerful-than-midjourney-breaks-cover/
Как-то слегка неловко писать про новые злоключения Боинга: то заглушка двери у самолета отвалится, то клапана на космической капсуле закапризничают настолько, что ее пришлось возвращать на Землю без астронавтов, то с профсоюзами не получается договориться об окончании многонедельной забастовки.
Поэтому вначале я не очень обратил внимание, что 10 дней назад перестал работать один из спутников связи Интелсат, изготовленный все тем же Боингом.
Но подробности чем дальше, тем страньше. Спутник на геостационарной орбите в прямом смысле слова взорвался: уже удалось идентифицировать более 500 фрагментов размерами от большого мяча до двери автомобиля. Мелких недоступных обнаружению с Земли, надо полагать, намного больше.
Рано говорить, создают ли они опасность столкновения с другими спутниками. Но сам по себе самопроизвольный взрыв уже работающего спутника — явление неприятное и загадочное. Увы, шансов детально установить, что же именно случилось, очень мало.
https://futurism.com/the-byte/boeing-satellite-500-pieces-debris
Горький урок ABBYY: как лингвисты проиграли последнюю битву за NLP
Недавно СМИ облетела новость об увольнении всех российских программистов из компании ABBYY (тоже в прошлом российской, а теперь уже совсем нет). Теперь, когда страсти вокруг обсуждения дискриминации сотрудников по паспорту улеглись, хочется поговорить о более глубокой истории. Закат ABBYY — это фиксация проигрыша последней битвы лингвистов за автоматическую обработку языка. Мир Data Science победил. Главный редактор «Системного Блока» Даниил Скоринкин, работавший ABBYY в 2013–2017, подводит итоги и пытается сформулировать уроки из этой истории.
Что за ABBYY и при чем тут лингвисты и NLP?
История ABBYY началась в 1989 году, когда студент МФТИ Давид Ян решил сделать электронный словарь для подготовки к экзамену. Так появились Lingvo, а затем — система распознавания символов FineReader. Продукты ABBYY развивались, и компания стала глобальным лидером оптического распознавания в 1990-е и 2000-е. Затем ABBYY двинулась покорять машинный перевод.
На вооружение они взяли идеи известных лингвистов — в первую очередь Модели «Смысл ⇔ Текст» (прочитать о ней можно в нашем интервью с И. А. Мельчуком). Амбиция была в том, чтобы разобрать человеческие языки как формальные структуры на базе семантической иерархии. Но естественный язык устроен противоречиво и постоянно изменяется, подход оказался негибким и немасштабируемым
Что пошло не так?
В 2006-м появилась первая версия Google Translate. Она была несовершенной, но главное, что в ней был другой — статистический — подход. И масштабируемость. Для её улучшения не нужны были сотни лингвистов, только еще больше примеров перевода. В 2010-х стало ясно, что никаких шансов тягаться с Google Translate у ABBYY не было. С перевода ABBYY переключилась на задачи информационного поиска и извлечения информации из текста, но и там столкнулась с теми же проблемами: описания языка на базе лингвистической теории оказались немасштабируемыми, а решения уступали подходам на основе чистого машинного обучения.
C новой проблемой компания столкнулась весной 2022 – им пришлось выехать из России, чтобы сохранить зарубежных клиентов. Следующим ударом стали большие языковые модели, который научились выполнять те же задачи, что и классические системы распознавания от ABBYY. Сейчас от компании осталась только вывеска, действующие продукты и небольшое количество менеджеров и специалистов по продажам.
Какие уроки мы извлекаем?
За 70 лет исследований ИИ стало ясно, что самые общие методы, опирающиеся на масштабирование вычислений, намного эффективнее всех остальных. А желание ABBYY сделать универсальную NLP-систему с опорой на лингвистическую теорию оказалось утопией.
И всё-таки ABBYY успела сделать много важного: открывала кафедры на Физтехе и в РГГУ, оцифровывала наследия Льва Толстого и архива Большого театра. А еще благодаря ей появился «Системный Блокъ», ведь сооснователи издания познакомились именно там. И именно там вы сможете прочитать полную версию поста с мемами, фотографиями и более детальным описанием цифровой «Вавилонской башни», которую пыталась строить ABBYY.
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
В продолжение темы. С огромным интересом слежу за тем, что Nvidia и Китай делают в области человекоподобных роботов. Есть, конечно, шумный Маск со своими Оптимусами, но пока там все негромко (кроме самого Маска, конечно). А вот вполне вызывающие игры Хуанга со словами “Building foundation models for general humanoid robots is one of the most
exciting problems to solve in AI today. The enabling technologies are coming together for leading roboticists around the world to take giant leaps towards artificial general robotics,” — настойчиво напоминают, что не AGI единым;)
А Китай, как известно, собрался запускать массовое производство таких роботов аж в 2025, и это не опечатка.
И вот свеженькое: “…like electric cars, AI-powered humanoid robots will soon become affordable enough to reside in everyday homes and workplaces” — слова VP of Omniverse and Simulation Technology из Nvidia.
“I believe that they’re going to become so common, they’ll be like our cell phones,” — смелый, но увлекательный прогноз, похлеще обещаний стартаперов, потеющих над очередной носимой ИИ-штучкой:)
https://www.techradar.com/pro/ai-powered-humanoid-robots-are-closer-than-we-think-says-nvidia-exec