Игра с нулевой суммой: Конкуренция и иллюзия выигрыша

Вы когда-нибудь видели робота, анимационного персонажа или даже героя видеоигры, который был настолько похож на человека, что это казалось почти… зловещим? Было ли вам трудно понять, человек это или нет, и вызывала ли эта неопределенность странное, нервирующее чувство? Если да, то вы, вероятно, испытали явление, известное как «зловещая долина». Но что это такое и почему оно вызывает у нас такую сильную реакцию?

Разработка моделей ИИ в последние годы прогрессировала поразительными темпами, но как эти системы справляются с решением задачи математической олимпиады для 5-го класса? В этом тесте я не только изучаю способности моделей к решению проблем, но и даю представление о том, насколько эффективно они могут справляться с задачами оптимизации.

До недавнего времени в сфере высококлассного ИИ доминировали закрытые модели, такие как GPT-4 и Claude Sonnet. Доступ к ним часто связан со значительными расходами и ограничениями. Однако появление DeepSeek-V3 знаменует собой потенциальный сдвиг: эта языковая модель с открытым исходным кодом не только предлагает производительность, сравнимую с лучшими проприетарными моделями, но и дает возможность запускать ее на собственной инфраструктуре.

При работе с большими языковыми моделями (БЯМ), такими как GPT-4o или Claude Sonnet, многие пользователи, особенно те, кто использует языки, отличные от английского, задаются вопросом: какой язык лучше выбрать для получения наилучших результатов? Несмотря на многоязычность этих моделей, позволяющую общаться на разных языках, их эффективность часто снижается по сравнению с запросами на английском. В этой статье мы разберемся, почему так происходит и когда стоит перейти на английский.

Человеческий мозг, сложная биологическая система, усовершенствованная миллионами лет эволюции, контрастирует с большими языковыми моделями (LLM) — последними достижениями в области искусственного интеллекта. Несмотря на то, что LLM демонстрируют впечатляющие возможности в обработке языка, смогут ли они когда-нибудь превзойти сложность и способности человеческого мозга?

Одной из наиболее динамично развивающихся областей искусственного интеллекта является создание больших языковых моделей (LLM), которые сегодня входят в число самых популярных технологий. Растущее число поставщиков выпускают собственные модели, как закрытые, так и с открытым исходным кодом. Эти модели могут отвечать на различные темы с разным уровнем качества и точности. Из-за быстрого темпа инноваций определение того, какая модель предлагает наилучшую производительность, меняется почти еженедельно. Но как мы можем убедиться, что конкретная модель действительно работает лучше других? Какие методы и тесты используются для сравнения этих инструментов?

Вы когда-нибудь задумывались, почему современные технологии, призванные облегчить нашу жизнь и сэкономить время, на самом деле не приводят к увеличению свободного времени? Почему мы работаем столько же, а может, и больше, чем наши бабушки и дедушки, несмотря на то, что нас окружают стиральные и посудомоечные машины, компьютеры и смартфоны? Ответ кроется в явлении, замеченном еще во времена Промышленной революции, которое называется Парадоксом Джевонса.

В последние годы революция в области искусственного интеллекта привела к появлению новых игроков и интересных технологических решений в полупроводниковой промышленности. Одной из самых многообещающих компаний является Cerebras Systems, калифорнийский стартап, недавно объявивший о своем намерении выйти на биржу.

Система Трахтенберга, разработанная русским инженером Яковом Трахтенбергом во время его заключения в нацистских концентрационных лагерях, представляет собой метод быстрого устного счета, который очаровал как математиков, так и студентов. Этот новаторский подход к арифметике, устраняющий необходимость в таблицах умножения и опирающийся только на базовые навыки счета, обещает большую скорость, точность и легкость при выполнении вычислений.

Метод ТРИЗ, полное название которого «Теория Решения Изобретательских Задач» (Theory of Inventive Problem Solving), представляет собой систематическую методологию инноваций, которая помогает находить креативные и эффективные решения технических и других проблем. ТРИЗ был разработан начиная с конца 1940-х годов Генрихом Альтшуллером, русским инженером, который сформулировал этот метод на основе анализа тысяч патентов.

Разработка человекоподобных роботов в последние годы демонстрирует впечатляющие результаты, но по-прежнему вызывает множество вопросов. Исследователи робототехники, в том числе Хироси Исигуро, работают над более глубокой интеграцией роботов в нашу повседневную жизнь, чтобы они помогали в различных задачах, таких как уход за пожилыми людьми, наблюдение за пациентами или даже выполнение домашних дел.

Принадлежащая Hyundai компания недавно выпустила видео, демонстрирующее, как ее электрический робот Atlas выполняет отжимания. Эта демонстрация не только показывает физические возможности робота, но и подчеркивает потенциальные будущие применения гуманоидных роботов.

Компания Unitree Robotics представила серийную версию своего гуманоидного робота G1, который благодаря цене около 16 000 долларов США открывает сегмент рынка, ранее недоступный для многих. Робот G1 предлагает захватывающие возможности не только для исследователей и предприятий, но и для энтузиастов робототехники.

На протяжении десятилетий в производственной и логистической отраслях обсуждается появление полностью автоматизированных фабрик и складов, где производством и обработкой материалов управляют высокотехнологичные роботы и интеллектуальные машины с минимальным участием человека. Такие предприятия могут работать даже в полной темноте, отсюда и термин «фабрика без освещения» или «темная фабрика».

Европейский союз одобрил выделение правительством Италии 2 миллиардов евро в качестве помощи компании STMicroelectronics на строительство завода микрочипов стоимостью 5 миллиардов евро в Катании, на острове Сицилия. Эти инвестиции являются частью стратегии ЕС по снижению зависимости от импорта из Азии и укреплению своей цепочки поставок полупроводников.

Эта светящаяся петуния, получившая название «петуния-светлячок», представляет собой генетически модифицированное растение, которое постоянно излучает зеленый свет. Это стало возможным благодаря генам, полученным из светящегося гриба.