Китайский робот уже обогнал Усэйна Болта. Но после финиша он не смог даже остановиться
Усэйн Болт пробежал стометровку за 9,58 секунды. Этот рекорд держится с 2009 года. В конце…
Усэйн Болт пробежал стометровку за 9,58 секунды. Этот рекорд держится с 2009 года. В конце августа китайский гуманоидный робот Tiangong Ultra преодолел те же сто метров за 8,64 секунды. На первый взгляд можно начинать паниковать. Всё. Машины уже быстрее людей. Осталось дождаться, когда они научатся думать лучше нас, и можно аккуратно складывать человечество в коробку…
Представьте задачу, над которой лучшие математики мира ломают голову почти сто лет. За её решение обещан миллион долларов. Человек может посвятить ей всю карьеру и не продвинуться достаточно далеко, чтобы это заметили за пределами узкого круга специалистов. А потом компания запускает около десяти тысяч ИИ-агентов. Через 88 часов они приносят доказательство. Примерно это и произошло…
У хирургического робота вроде бы нет никакой причины выглядеть как человек. Ему не нужна голова. Не нужны ноги. Не нужны даже обычные руки с плечами и локтями. Именно поэтому знаменитый da Vinci на человека совершенно не похож. Это здоровенная специализированная машина с несколькими манипуляторами, камерой, инструментами и отдельной консолью, за которой сидит хирург. Система работает….
“Воскресное веселье: Как зарядиться позитивом на выходных 🤣”
У этой новости есть идеальный заголовок для жёлтой прессы: «Учёные создали мышь с наполовину человеческим мозгом». Самое неприятное — он даже не совсем неправильный. Исследователи из Стэнфорда действительно вырастили из человеческих стволовых клеток ткань, напоминающую развивающуюся кору головного мозга, пересадили её новорождённым мышам — и дали ей занять значительную часть пространства, где у обычной мыши…
Научная статья за последние несколько десятилетий изменилась не так уж сильно. Да, вместо стопки журналов в библиотеке мы открываем PDF на экране. Внутри появились цветные графики, ссылки на наборы данных, иногда — GitHub с кодом. Но принцип остался прежним: учёный что-то сделал, описал результат, а дальше другой учёный должен прочитать десяток страниц, разобраться в методике,…
Есть довольно странная сцена. Несколько компаний несколько лет соревнуются, кто быстрее построит самый мощный искусственный интеллект. Они тратят десятки миллиардов долларов на дата-центры, скупают GPU, переманивают исследователей, выпускают всё более автономных агентов и регулярно рассказывают, насколько следующая модель будет умнее предыдущей. А потом руководители этих же компаний начинают говорить: Возможно, нам стоит немного сбавить скорость….
Представьте, что вы покупаете домашнего робота в 2028 году. Поначалу он довольно бестолковый. Знает квартиру, умеет принести воду, включить свет, найти телефон и поговорить. Иногда неправильно понимает просьбы, периодически тупит возле сушилки для белья и до сих пор считает носки разновидностью очень маленьких полотенец. Проходит десять лет. Робот уже знает, что вы не любите разговоры…
“Как восстановить эффективность рекламных кампаний Яндекс: узнайте на предстоящей конференции!”
Последние пару лет нас приучили к очень простой схеме. Вы пишете запрос. Телефон отправляет его куда-то в огромный дата-центр. Там на тысячах GPU живёт умная нейросеть. Через несколько секунд ответ возвращается обратно. Работает прекрасно. И возникает совершенно логичный вопрос: зачем вообще пытаться запихнуть искусственный интеллект внутрь телефона, ноутбука, автомобиля или робота, если в облаке модель…
Когда мы представляем путь к человекоподобному роботу, в голове обычно возникает довольно приличная технологическая родословная. MIT. Boston Dynamics. Honda ASIMO. Tesla Optimus. Лаборатории искусственного интеллекта. Японские инженеры в белых халатах. Но у робота, который однажды будет сидеть напротив человека, смотреть ему в глаза, улыбаться и поддерживать разговор, есть ещё одна ветка предков. Значительно менее академическая….
Представьте обычного AI-агента отдела продаж. Он читает входящие письма, видит историю клиента в CRM, сам определяет, кому нужно ответить, назначает встречи в календаре, делает повторные касания и обновляет карточки сделок. Красота. Менеджер утром открывает систему, а там: 37 клиентов обработано.9 встреч назначено.14 сделок обновлено.6 лидов квалифицировано. И один небольшой нюанс. Агент случайно предложил крупному клиенту…