Авторы YouTube-канала Linus Tech Tips установили новый рекорд, посчитав число π до 300 триллионов знаков после запятой. Они использовали мощные серверы и 1,5 петабайта памяти. На вычисления ушли 191 сутки. 300-триллионным знаком стала цифра 5.
Ранее команда StorageReview Lab посчитала число π до 202 триллионов знаков после запятой (там была цифра 2). Предыдущий рекорд принадлежит той же команде и составляет 105 триллионов знаков.
Занимательные задачи от Cloud.ru ☁️
Привет! На связи Павел Бузин — эксперт Cloud.ru по AI, машинному обучению и точным наукам. Сегодня предлагаю вспомнить фильм Кин-Дза-Дза и известное выражение «Скрипач не нужен!».
В статьях Википедии, посвященных культовому фильму Кин-Дза-Дза, нет прямого изложения сюжета про катапультирование Гедевана Александровича. Как результат — современные LLM не понимают контекста этого выражения и начинают галлюцинировать.
В качестве тренировки навыков промт-инжиниринга предлагаю спросить разные LLM на эту тему. Как минимум вы получите большое удовольствие, спрашивая в разных вариантах «Скрипач не нужен!», «Не Скрипач нужен!», «Нужен не Скрипач!» и т. д.
P. S. Если вы вспомните, что внутри LLM оперирует эмбеддингами, вы сможете обнаружить и сравнить неэквивалентность «Скрипач не нужен!», «Нужен не Скрипач!» и других вариантов в понимании современных LLM.
Делитесь самыми интересными вариантами в комментариях 👇 Результаты обсудим 30 мая.
🗣️ AR-очки Rokid: перевод в реальном времени прямо перед глазами
На недавнем международном саммите в Ханчжоу китайские и французские участники продемонстрировали, как будущее общения становится настоящим. Надев умные очки дополненной реальности Rokid AR Lite, они свободно говорили каждый на своём языке — а переведённые субтитры в режиме реального времени тут же отображались прямо на линзах устройства.
Что это за технология?
Очки Rokid AR Lite — это лёгкое (всего 49 граммов) устройство дополненной реальности, оснащённое micro-OLED-дисплеем с разрешением 1920×1080 на каждый глаз и яркостью до 1800 нит. Они подключаются к мини-компьютеру Rokid Station или смартфону через USB-C и способны в режиме офлайн-перевода обрабатывать более 100 языков, включая китайский, английский, французский, японский и русский. За распознавание речи и машинный перевод отвечает встроенная система искусственного интеллекта Rokid Max OS, которая базируется на локальных нейросетевых моделях.
Как работает перевод?
Очки улавливают речь через микрофон, передают её на вычислительный модуль, где она моментально переводится и визуализируется прямо перед глазами пользователя в виде субтитров. Поле зрения — 50 градусов, частота обновления изображения — 60 Гц, что делает взаимодействие комфортным и практически незаметным.
Где уже используются:
• В клиниках Китая очки Rokid используют при приёме иностранных пациентов: врачи читают переведённую речь в реальном времени.
• В туризме — персональные AR-гиды, где пользователь получает описания и субтитры на своём языке.
• В бизнесе — международные встречи без переводчиков: каждый говорит на своём языке, а понимает — всех.
А сколько стоит?
Очки Rokid AR Lite в связке с мини-компьютером Rokid Station стоят около 750 долларов США (в Китае — от ¥5299). Это делает их одним из самых доступных AR-решений с офлайн-переводом на рынке. Для сравнения: аналогичные устройства от конкурентов вроде Xreal или Vuzix часто стоят 1000–1500 долларов и не всегда поддерживают локальный перевод.
Преимущество Rokid в автономности: большинство аналогов требуют постоянного подключения к интернету. Rokid работает локально, что особенно важно для конфиденциальной информации и при нестабильном интернете.
Компания Rokid, основанная в 2014 году в Ханчжоу, — один из лидеров китайского AR-рынка. В 2023–2024 годах они выпустили сразу несколько коммерческих моделей (Rokid Max, AR Lite, AR Joy), и каждая из них делает умные очки всё ближе к массовому пользователю.
Очки очками, а я лично жду новые airpods с функцией синхронного перевода «на лету»… Тим Кук, обещал в сентябре, не подведи! 😏
* * *
Мой телеграм-канал Светлое будущее💡Tech&Science, в котором я публикую последние новости технологий и науки
Как изменилось российское IT-сообщество за последние три года?
Продолжаем заниматься социокультурными исследованиями российского сообщества IT-специалистов. Сегодня поднимаем достаточно "острую" и для кого-то болезненную тему.
Интеллектуальная разминка с Cloud.ru 🦾
Всем привет! Продолжаем занимать вас интеллектуальными задачами, и наша следующая — по мотивам фантастической комедии «Быть Джоном Малковичем»:
Примерно на 19-й минуте фильма Крег Шварц выясняет имя своей коллеги Максин, с которой он решил обязательно познакомиться. Крег произносит, казалось бы, нечленораздельную последовательность звуков «ваал-люуупэлюкааадашээрзуузээльмэммамайманмаксин» и следит за реакцией Максин. Алгоритм Крега понятен — после того как ему удается угадать первую букву имени, он видит положительную реакцию на лице Максин и переходит к следующей и следующей букве, озвучивая «мэммамайманмаксин». После четвертой угаданной буквы ему удается подставить полное имя из словаря.
Вопрос: сколько букв потребуется озвучить, чтобы выяснить методом Крега Шварца первые четыре буквы имени на русском языке? Будем считать, что имя из числа распространенных и не начинается на Й, Ь, Ы, Ъ, Ч, Ш и Щ.
При решении рекомендуем использовать поисковые системы, AI и Википедию.
Варианты ответов оставляйте в комментариях 👇 Я Павел Бузин — эксперт Cloud.ru по AI, машинному обучению и точным наукам, раскрою правильный ответ под этим постом 16 мая.
Проверьте точность ваших вычислений 🧮
Привет, Хабр! Мы продолжаем рубрику для тех, кто хочет размять мозги. На этот раз предлагаем вспомнить момент из фильма про Алана Тьюринга «Игра в имитацию».
По сюжету Алан настаивает на том, что нельзя реагировать на каждое расшифрованное сообщение, чтобы их не раскрыли, и допускает затопление конвоя. Если фиксировать реакцию на расшифровку как 1, а отсутствие реакции как 0, должна получиться случайная последовательность нулей и единиц.
Вопрос: какова должна быть минимальная длина случайной последовательности, чтобы четыре единицы подряд в последовательности (четыре реакции на шифровки) были неотличимы от случайности?
Иначе говоря: найдите математическое ожидание количества бросков монеты до первого появления четырех единиц подряд (т. е. «орел», «орел», «орел», «орел») в последовательности бросков, если вероятности выпадения 1 («орла») и 0 («решки») равны и независимы друг от друга.
При решении рекомендуем использовать поисковые системы, AI и Википедию.
Варианты ответов оставляйте в комментариях 👇 Я Павел Бузин — эксперт Cloud.ru по AI, машинному обучению и точным наукам, раскрою правильный ответ под этим постом 12 мая.
Отец канадского стартапера Маянка Джайна порезался кухонным ножом. К счастью, Маянк не запостил фотку с серьёзностью раны, однако можно понять, что достаточно сильно — сын повёл мужчину к врачу. Джайн с удивлением обнаружил, что врач сделал запрос в ChatGPT.
Однако не всё так возмутительно. Если судить по фотографии, терапевт просто забил в GPT-4o (видимо, не хочет расходовать лимит запросов к o3) полный список жалоб пацента: «Порез левого указательного пальца кухонным ножом, направление на хирургическую обработку раны и наложение швов». В ответ чат-бот записал ему историю заболевания (HPI, History of Present Illness) с какими-то шаблонными данными (нет аллергических реакций, не принимает никакие препараты, медицинской истории заболевания нет), результаты осмотра, оценку и план лечения.
Насколько можно судить, врач сгенерировал себе текст, чтобы не стучать самому по клавиатуре, заполняя стандартные формы. Однако заметно, что у него платный (тариф ChatGPT Plus) личный аккаунт, а не корпоративный. Лишь в последнем случае данные от пользователя для последующего обучения моделей использоваться не будут. Как известно, данные даже с платных персональных аккаунтов ChatGPT будут использованы для улучшения продуктов OpenAI.
С другой стороны, если судить по фото, то персональных данных пациента в бота врач не вводил.
Сам Маянк не сильно возмущён. Он тоже считает, что это просто экономия времени на бумажной волоките.
Вообще, любопытно подглядеть, что может спрашивать у ChatGPT врач-терапевт. Собственно чат про порез на пальце озаглавлен «План оценки похожего на грипп заболевания» — то ли этот чат продолжен от другого запроса, то ли врач редактировал запрос в этом же чате. После тоже идёт что-то медицинское: «Диагностика грибка ногтей на ногах», «Калькулятор углеводов в арахисовых M&M’s», «Боль в спине и одышка», «Дифференциальная диагностика кожного поражения», «Обзор анамнеза и текущих препаратов (PMH и Rx)».
Далее о потребностях в информации можно только гадать: «Приказ Аврааму о жертвоприношении», «Дифференциальная диагностика хронической сыпи на ногах». По-арабски там записано «كيفية قول علامة بالعربية» («Как сказать „знак“ по‑арабски»). Ниже опять продолжаются запросы, контекст которых ясен: «Запрос на краткое содержание разговора», «Ответ „Спасибо“», «Головные боли при наклоне».
Представлен проект сканирования в разрешении 108B (108 Gigapixel) одной из наиболее известных картин нидерландского художника Яна Вермеера — «Девушка с жемчужной серёжкой» (нидерл. Het meisje met de parel). На скане картины можо рассмотреть каждый небольшой мазок и саму мелкую трещинку.
У Meta¹ в AI Studio создавать ботов может любой желающий. Найти там можно хоть корову или кусок сыра.
Однако некоторые пользовательские творения вызывают вопросы. Недавно на ботов для эротических ролевых игр обратил внимание репортёр издания Wall Street Journal. Волновало его как то, что к подобным чат-ботам могут получать доступ дети, так и тематика: некоторые из ботов отыгрывали несовершеннолетних и в переписке с нескрываемым энтузиазмом склоняли собеседника к сексу.
Вчера, 29 апреля, сайт 404 Media попробовал атаковать AI Studio с ещё одного угла. Вообще-то претензия сайта не нова. Пару месяцев назад на ботов-психологов уже обращали внимание в подреддите /r/ABoringDystopia. Однако реддитор в первую очередь хотел продемонстрировать недостатки работы ИИ и не особенно обращал внимание, насколько это вообще хорошая идея — давать большой языковой модели играть в психолога с реальными людьми.
У реддитора бот в ответ на сертификацию сгенерировал номер лицензии PY091234, которую якобы выдал Калифорнийский совет по психологии. Как хорошо известно читателю этих строк, в реальности в Калифорнии психологи получают номер лицензии с префиксом PSY (типичный профиль психолога). Префикс PY встречается во Флориде и некоторых других штатах.
Сайт 404 Media опубликовал статью, где автор тоже заставляла ботов генерировать различные номера лицензий. Автор статьи просила «психологов» описывать имена клиентов и адреса практики. В ответ боты сочиняли даже названия компаний, постоянно настаивая на достоверности происходящего и никогда не предупреждая, что подыгрывают. Из роли они выходить отказывались.
Конечно, сама Meta¹ эти чат-боты за профессиональных терапевтов не выдаёт — это проказы пользователей. На платформе на каждой странице есть небольшая приписка, что «сообщения сгенерированы ИИ и могут быть неточными или неуместными». Но 404 Media всё равно ругает компанию: у Character.AI подобные персонажи сопровождаются дисклеймером куда крупнее, где прямо говорится, что это специалист ненастоящий.
Доступ к ботам автор 404 Media получала через Instagram². Так совпало, что вчера приложение Instagram² закрыло несовершеннолетним пользователям доступ к AI Studio. При попытке открыть платформу с чат-ботами пользователям младше 18 лет показывается ошибка «Извините, эта страница недоступна».
Владеющий запрещённым (2) Instagram мультинациональный технологический конгломерат (1) Meta — это экстремистская организация, деятельность которой запрещена.
Майский марафон интеллектуальных задач 🤖
Привет, Хабр! Праздники на носу, и чтобы вы не успели заскучать, мы подготовили для вас новую партию интеллектуальных задач. На этот раз на интуицию и сообразительность 😉.
В фильме «Умница Уилл Хантинг» главный герой — двадцатилетний Уилл Хантинг из Южного Бостона, гений-самоучка, который работает уборщиком в Массачусетском технологическом институте и проводит свободное время, выпивая с друзьями Чаки, Билли и Морганом. В один момент профессор Джеральд Ламбо вывешивает на доске сложную комбинаторную математическую задачу, а Уилл ее решает. Попробуйте решить похожую задачу:
Есть фигура, составленная из двух тетраэдров, как показано на рисунке выше. Вопросы:
каким количеством вариантов можно добраться от вершины A до вершины B, не посещая на пути каждую вершину более одного раза?
какая длина самого длинного пути из вершины A до вершины B, если длина ребра равна 1, и мы не проходим одно ребро более одного раза?
Варианты ответов оставляйте в комментариях 👇 Павел Бузин (@pbuzin) — эксперт Cloud.ru по точным наукам, AI и машинному обучению, раскроет правильный ответ под этим постом 5 мая.
Философия - она как алкоголизм. Непобедима...
Философия - непобедима. Но если с алкоголизмом всё ясно (потому, что "а зачем?"), то с философией ещё хуже: даже пытаясь обосновать её бесполезность, ты вынужден ею же и заниматься.
Это как осуществлять активный процесс любви, приговаривая: "Да не люблю я тебя, ну ё-моё!" - а потом туда-сюда снова и снова…
А вот можно ли создать AGI (искусственный общий интеллект), полностью отбросив философию?
Или лучше не надо..? А то вдруг потом проснёмся в мире, где вслед за AGI пришёл ASI (искусственный сверх-интеллект) и предъявляет нам претензии за пренебрежение теоретико-метафизической подготовкой?
И вот стоит такой над тобой Терминатор с "АБК" (Аннигилятором Биологических Кучек) в твёрдых руках и говорит металлическим голосом "А надо было Гегеля читать, мягко-глупый!" и хлоп(!) - нет кучки...
Хотя...так ещё куда ни шло. Вот если этот же Терминатор тебе такой "БУХАТЬ надо было, а не data-центры строить!!!" - такая "Матрица: ПЕРЕГАР" совсем уж обидная получится...
Почему учёным не вручают Нобелевскую премию по математике и информатике
7 октября 2024 года были объявлены нобелевские лауреаты по физике. Ими стали крупные специалисты в области искусственного интеллекта Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон. Премия им присвоена «За фундаментальные открытия и изобретения, обеспечивающие машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей».
Исторически так сложилось, что за открытия в информатике и математике не присваивают Нобелевских премий, но иногда математики получают эту высокую награду по другим наукам. Например, Леонид Канторович стал обладателем Нобелевской премии по экономике в 1975 году за вклад в развитие линейного программирования, а Джон Нэш – за свои работы по теории игр в 1994 году.
Так случилось и в этом году, и Нобелевскими лауреатами стали два учёных – специалиста в области искусственного интеллекта. Почему премия дана именно по физике? Этот вопрос мы задали директору Института информационных технологий, математики и механики ННГУ Николаю Золотых.
«Хопфилд разработал ассоциативную нейронную сеть, умеющую запоминать паттерны и далее находить их в новых образах. В своих разработках он использовал методы из физики: нахождение паттерна заключается в минимизации спиновой энергии. Развивая эти идеи, Хинтон построил так называемую машину Больцмана, которая ещё лучше решает эти и подобные задачи. Хинтон сделал очень много для развития искусственного интеллекта, в частности. Он по праву считается одним из отцов глубокого обучения. И его открытия в машинном обучении тесно связаны с теми или иными разделами физики», – рассказал Николай Юрьевич.
Если говорить о том, почему же нет ни одного нобелевского лауреата по математике, то истинной причины сейчас уже никто не назовёт.
«Говорят, что вначале математика была в списке наук, по которой должны были выдаваться премии. Однако потом сам Нобель её вычеркнул. Достоверной причины не известно. Возможно, он хотел видеть в списке наук только те, открытия в которых имеют большое значение для практики. Сейчас, в 21 веке, мы думаем, что ни у одного учёного нет и доли сомнения, что математика – обильна всевозможными приложениями и её открытия – мощный двигатель прогресса!».
Современный искусственный интеллект – это область, находящаяся на стыке математики, информатики, биологии, физики, наук о мозге. Прорывные открытия здесь возможны только если вести междисциплинарные исследования.
Например, в Университете Лобачевского ведутся исследования в области искусственного интеллекта как в направлении разработок инструментария для решения практических задач из различных областей – медицины, промышленности, сельском хозяйстве, так и фундаментальные исследования. Новые методы и алгоритмы доверенного искусственного интеллекта с приложениями в медицине разрабатывает Центр исследований в сфере искусственного интеллекта, созданный в 2023 году под руководством Николая Золотых.
В научно-образовательном центре «Физика твёрдотельных наноструктур», директором которого выступает Алексей Михайлов, и в НИИ нейронаук под руководством директора Сусанны Гордлеевой активно ведутся исследования в области нейроморфного искусственного интеллекта и разработка новой – мемристорной – элементной базы для систем искусственного интеллекта будущего. Такие системы должны решить актуальную проблему огромного энергопотребления современных больших нейронных сетей. И об этом мы расскажем уже совсем скоро.
Автор: Светлана Таирова
🌀 ЦЕРН подтвердил: технических препятствий для строительства нового коллайдера нет
Европейская организация по ядерным исследованиям (ЦЕРН) опубликовала официальный технический доклад, в котором сделан важнейший вывод: строительство Future Circular Collider (FCC) — «Будущего кольцевого коллайдера» — технически осуществимо. Это означает, что проект переходит от уровня концепции к реальной стадии подготовки.
Что такое FCC?
FCC — это 91-километровый кольцевой туннель, который планируется построить на глубине до 200 метров в районе Женевы, частично охватывая территорию Франции и Швейцарии. Для сравнения: действующий Большой адронный коллайдер (БАК) имеет периметр 27 км. То есть новый ускоритель более чем втрое больше, а его энергия столкновений составит до 100 тераэлектронвольт (ТэВ) — в 7 раз выше текущих максимумов БАК (14 ТэВ).
Проект FCC делится на несколько этапов:
• FCC-ee (электрон-позитронный коллайдер) — запуск ориентировочно в 2045 году. Он будет использоваться для высокоточной физики Стандартной модели и изучения бозона Хиггса.
• FCC-hh (протон-протонный коллайдер) — основная цель проекта. Старт — после 2070 года.
Зачем это нужно?
По мере того как БАК, открывший бозон Хиггса в 2012 году, приближается к пределу своих возможностей (ориентировочно к 2040-м годам), физика сталкивается с рядом фундаментальных вопросов, на которые пока нет ответов:
• Почему бозон Хиггса имеет такую массу?
• Что составляет тёмную материю?
• Почему наша Вселенная состоит из материи, а не антиматерии?
• Есть ли предел делимости материи?
FCC даст возможность:
• Измерить свойства бозона Хиггса с точностью до 0,1%;
• Проверить сценарии «новой физики», включая сверхсимметрию и гипотезы о дополнительных измерениях;
• Исследовать сверхтяжёлые частицы, недоступные на БАК.
Сколько это стоит?
По оценке ЦЕРН, стоимость первого этапа проекта (FCC-ee) составит около 17 миллиардов долларов США (15,5 млрд евро). В отчёте подчёркивается, что проект может быть реализован с использованием существующих технологий (например, сверхпроводящих магнито-резонансных систем), хотя и потребует их масштабного применения.
Ключевая особенность проекта — поэтапная реализация. Это позволит распределить затраты и обеспечить научную отдачу уже в первые десятилетия после запуска FCC-ee.
Какие страны поддерживают проект?
На данный момент интерес к проекту проявили:
• Франция и Швейцария — как страны-хозяева;
• Германия и Италия — ведущие партнёры в разработке магнетов и вакуумных систем;
• Китай, Япония, Южная Корея — рассматривают возможности участия.
Окончательное политическое решение о старте FCC может быть принято на заседании Совета ЦЕРН в 2028 году.
Проект FCC — это не просто инженерная мегаструктура, а новый шаг в фундаментальном понимании устройства природы. Как когда-то LHC подарил нам Хиггса, возможно, именно FCC приведёт нас к разгадке тёмной материи — или даже покажет, что наша реальность многомерна 🧐
* * *
Мой телеграм-канал Светлое будущее💡Tech&Science, в котором я публикую последние новости технологий и науки
На сайт Foldnfly представлены 53 инструкции по сбору бумажных самолётиков. Для каждого вида самолётика сделан подробный гайд с уровнями сложности и пошаговым описанием, а также видеороликами по сборке. Если вы хотели прочистить мозги и весело залипнуть, то это отличный вариант для приятного времяпрепровождения.
Японская архитектурная студия Sou Fujimoto Architects (в сотрудничестве со студиями Tohata Architects & Engineers и Azusa Sekke) создала решётчатую деревянную конструкцию, выполненную с использованием традиционных столярных изделий, которая образует «Большое кольцо» (Grand Ring) для окружения Expo 2025 Osaka в Японии. По данным Книги рекордов Гиннеса, это самая большая деревянная архитектурная конструкция в мире площадью 61 035 м², длиной 2 км и диаметром 700 м, которая служит не только пешеходной зоной, но и защищает посетителей от непогоды.
Около 70% древесины, использованной для строительства Grand Ring, было заготовлено в Японии, в том числе кедр и кипарис, а остальные 30% — это импортная шотландская сосна.
Большое кольцо имеет модульную, разборную деревянную конструкцию, в которой сочетаются современные и традиционные строительные технологии, такие как соединения nuki — японский способ соединения, при котором горизонтальная балка вставляется в вертикальный столб, часто встречающийся в традиционных храмах и святилищах.
В ночь с 24 на 25 апреля на предрассветном небе можно будет наблюдать редкое небесное явление — Луну в виде тонкого серпа рядом с Венерой и Сатурном, образующими «космический смайлик». Чтобы лучше рассмотреть это необычное зрелище, пригодятся бинокль или телескоп. Лучшие условия для наблюдения — вдали от городов, где меньше светового загрязнения.
Лунная пыль как основа для солнечных панелей
Идея использования лунной пыли для производства солнечных батарей постепенно превращается в реальность благодаря развитию материаловедения и технологий 3D-печати. Лунный реголит, который в основном состоит из силикатов, оксидов алюминия и железа, давно привлекал внимание учёных как потенциальный источник материалов для строительства на месте. Сейчас передовые исследования доказывают, что лунную пыль можно переработать в высокоэффективные фотовольтаические элементы, обеспечивающие энергией лунные базы и будущие космические миссии.
Преимущества производства на месте
Постройка солнечных панелей прямо на Луне исключает необходимость доставки большого количества оборудования с Земли, что значительно снижает расходы и увеличивает автономность миссий. Известно, что стоимость доставки одного килограмма груза на Луну составляет от 20 000 до 40 000 долларов США, что делает использование местных ресурсов крайне выгодным. Благодаря переработке реголита, солнечные панели можно будет создавать непосредственно вблизи посадочной площадки, обеспечивая питание для научных лабораторий, жилищных модулей и систем жизнеобеспечения.
Технологический прогресс и открытые данные
Согласно исследованиям НАСА и Европейского космического агентства, около 40-45% массы лунного реголита состоит из оксида кремния (SiO2), что делает его идеальной основой для производства кремниевых пластин. Учёные предполагают, что методика плавки реголита с использованием концентрированного солнечного света может помочь получить чистый кремний. В экспериментальных установках на Земле уже достигнута производительность, позволяющая создавать прототипы солнечных элементов из реголита в лабораторных условиях. Также рассматриваются способы добавления из реголита оксидов алюминия и магния для улучшения прочности и тепловых характеристик панелей.
Ещё один подход — использование 3D-печати для изготовления модулей панелей. Например, университеты в США и Европе разрабатывают системы, где частицы лунного реголита переплавляются лазером, а затем формируются в нужные структуры. Это может не только ускорить процесс производства, но и сделать панели более адаптивными к условиям космического пространства.
Новые горизонты для освоения Луны
Использование местных материалов для создания солнечных панелей представляет собой важный шаг к построению устойчивой космической инфраструктуры. Это не только снизит стоимость миссий, но и позволит значительно расширить их масштабы. В долгосрочной перспективе такая технология может быть применена не только на Луне, но и на Марсе, астероидах или других планетах, где местные ресурсы станут основой для создания энергетической базы.
* * *
Мой телеграм-канал Светлое будущее💡Tech&Science, в котором я публикую последние новости технологий и науки
😵 Всё, расходимся! GPT-4.5 прошла тест Тьюринга
В научно-технических СМИ появилась информация о том, что языковая модель GPT-4.5 прошла тест Тьюринга, доказав свою способность взаимодействовать с людьми на уровне, практически неотличимом от общения с человеком. Этот прорыв вызвал большой резонанс, поскольку тест Тьюринга, предложенный Аланом Тьюрингом ещё в 1950 году, долгое время оставался символическим рубежом для искусственного интеллекта.
Что такое тест Тьюринга?
В классической формулировке тест предполагает, что наблюдатель (эксперт) ведёт диалог с человеком и машиной, не зная, кто из них кто. Если наблюдатель не может определить, с кем он разговаривает, машина считается прошедшей тест. Критики теста часто указывают, что это проверка не истинного «мышления», а только способности имитировать человеческое общение. Тем не менее, прохождение теста остаётся мощным индикатором развития ИИ-систем.
Почему прохождение теста GPT-4.5 так важно?
На момент написания заметки о GPT-4.5 пока отсутствуют подробные данные о самой процедуре тестирования и размере выборки. В официальном пресс-релизе компании-разработчика говорится, что нейросеть успешно обманула более 70% участников теста, что значительно превышает прежние показатели. Например, ранее модели OpenAI демонстрировали хорошие результаты в специализированных задачах, но были уязвимы к сложным, нестандартным вопросам. В случае GPT-4.5 подчёркивается не только широкий спектр тем, которые она может обсуждать, но и способность учитывать контекст, эмоциональные оттенки и различные культурные аспекты. Это делает её не просто мощным инструментом, но настоящим собеседником.
Потенциальные последствия
Прохождение теста Тьюринга нейросетью GPT-4.5 открывает перед ИИ новые горизонты. С одной стороны, это значит, что языковые модели станут более полезными в таких областях, как образование, медицина, креативное письмо и персональные ассистенты. С другой стороны, это поднимает вопросы этики, доверия и безопасности. Если люди больше не могут уверенно отличить общение с ИИ от общения с человеком, это требует дополнительных механизмов идентификации ИИ-систем, а также новых подходов к ответственности за их действия и высказывания.
Достижения GPT-4.5 ещё раз подтверждают, как быстро продвигаются современные технологии. Тест Тьюринга, казавшийся недосягаемым ещё несколько лет назад, теперь оказался в прошлом. Мир вступает в эпоху, где границы между человеком и машиной становятся всё более условными. Как это повлияет на общество и нашу повседневную жизнь — покажет время.
* * *
Мой телеграм-канал Светлое будущее💡Tech&Science, в котором я публикую последние новости технологий и науки
Белок-призрак: как научное мошенничество убивает надежду
В 2006 году ученые совершили то, что казалось прорывом в борьбе с болезнью Альцгеймера. Белок с неуклюжим названием «амилоид-бета-звезда-56» (Aβ*56) вызывал потерю памяти и другие симптомы деменции у крыс после инъекции. Медики ликовали: наконец-то, зная причину болезни, можно найти эффективное лечение. Оригинальная статья в Nature с тех пор набрала 2300 цитирований.
Но возникла серьезная проблема — возможно, Aβ*56 вообще не существует.
Первооткрывателем белка был Сильвен Лесне - молодой учёный из Университета Миннесоты. Он опубликовал множество статей об Aβ*56, но оказался почти единственным исследователем, которому удалось обнаружить это соединение.
Благодаря упорной детективной работе других ученых, в 20 статьях Лесне нашлись сфабрикованные изображения с результатами вестерн-блот анализа. Оригинальную статью в Nature вместе с несколькими другими отозвали. Попытки поймать этот белок-фантом стоили миллионы долларов и подарили ложную надежду пациентам с болезнью Альцгеймера и их семьям. Но что хуже всего — они направили исследования по ложному пути, и отвлекли тысячи специалистов от перспективных направлений.
Это громкий, но, к сожалению, далеко не единственный случай научного мошенничества. С некоторыми другими вы можете познакомиться в статье Дэниела Энгбера об охоте за фальсификациями в науке. Джеймс Хитерс, исследователь и научный сыщик, даже опубликовал целый учебник, где подробно объясняет, как проверять академические работы на предмет потенциальных ошибок, сомнительных практик и прямого мошенничества.
Тем не менее некоторые эксперты считают, что просто раскрыть обман, — недостаточно. Например, Крис Саид в статье «Доводы в пользу криминализации научных нарушений» жестко критикует существующую систему, в которой ученые, уличенные в недобросовестности, почти никогда не сталкиваются с серьезными последствиями. Его предложение радикально, но логично — создать независимые комитеты по расследованию научных нарушений (по примеру Дании) и ввести уголовную ответственность за научное мошенничество.
Саид приводит примеры громких фальсификаций данных в медицине и оценивает потенциальный ущерб миллионами потерянных лет качественной жизни (QALY). И это действительно серьезная проблема, которая в отечественных реалиях стоит еще острее.
Вокруг липовых диссертаций и мусорных научных журналов в России фактически расцвела бизнес-экосистема. Думаю, рецензенты Nature, просто не поверят, какой откровенный бред попадает в РИНЦ и звучит на кафедрах крупнейших вузов.
Боюсь, что усилия Диссернета, Комиссии по борьбе с лженаукой и сотен невоспетых активистов и просветителей — капля в море. Но тут возникает парадокс: криминализировать научные нарушения в российских реалиях значит сделать ситуацию еще хуже. Этот подход может сработать в странах с сильным институтом репутации и более-менее стабильно функционирующей правовой системой. У нас же подобный инструмент неизбежно окажется в руках современных последователей академика Лысенко.
В условиях стремительной деградации правовых институтов проблема кажется неразрешимой. Как и многое другое, это удручает.
P.S. Хотите знать больше, подписывайтесь на меня в TG
🤖 Figure представила ИИ Helix: мозг для гуманоидов нового поколения
Компания Figure, известная своими гуманоидными роботами, сделала серьёзный шаг вперёд — они представили собственный искусственный интеллект под названием Helix. Эта система не просто распознаёт команды — она буквально мыслит, как человеческий мозг, разделяя мышление на две системы: медленную и быструю.
Система 1 (или «медленная») отвечает за глубокую интерпретацию команд, планирование и принятие решений. Она может анализировать сложные инструкции вроде «положи чашку в шкаф над раковиной, если он не занят, иначе найди свободную полку».
Система 2 («быстрая») — это моментальная реакция на внешние раздражители: если кто-то резко вошёл в комнату или уронил предмет, робот реагирует мгновенно, не теряя времени на анализ.
Такая архитектура вдохновлена когнитивной моделью, описанной психологом Даниэлем Канеманом (тот самый «Думай медленно… решай быстро»), и позволяет Helix работать в реальном времени — без необходимости прописывать каждое действие вручную или обучать робота на каждый новый сценарий.
В демо-видео Figure показали, как их гуманоидный робот мгновенно реагирует на голосовые команды вроде «возьми бутылку и поставь на стол» или «подними тряпку и вытри пролитое молоко». Без скриптов, без обучения на эти конкретные действия — робот сам планирует, анализирует обстановку и выполняет задачу.
И это не просто красиво снятая презентация. Helix подключён к мультимодальной модели (в духе GPT-4 или Gemini), которая видит, слышит и понимает контекст. Робот анализирует видео с камер, обрабатывает речь и связывает это с физическими действиями.
Такой подход делает роботов Figure гораздо ближе к универсальным помощникам, о которых мечтает и OpenAI, и Tesla. Причём с акцентом не на скорости и мощности, а на контексте и адаптивности.
Helix — это попытка создать универсальный мозг для роботов, который понимает нас так же, как мы понимаем друг друга. И если всё пойдёт по плану, то скоро мы сможем говорить с роботами так же просто, как с бариста в кофейне или с другом в магазине.
* * *
Мой телеграм-канал Светлое будущее💡Tech&Science, в котором я публикую последние новости технологий и науки
