Искусственный интеллект

Нейросеть ChatGPT написала текст для Hi-News о несуществующем исследовании

Да, такова нынешняя реальность, нейросети добрались и до Hi-News. Если вы следите за новостями на нашем сайте, то наверняка видели публикацию от 01.04.2023, которая называлась Остановить старение и продлить жизнь до 125 лет новая реальность благодаря генной инженерии. Спешим вам сообщить, что на самом деле люди не могут жить до 125 лет, и никакого исследования на этот счет не проводилось. Медуз Aurea Medusa не существует (да, фото тоже сделал ИИ), как, собственно и острова Фонте в Тихом океане. Это была первоапрельская шутка, а также полезный эксперимент с искусственным интеллектом, или, если хотите, своего рода исследование. Перед ИИ была поставлена задача написать текст для Hi-News о несуществующем исследовании. Теперь рассказываем на что на самом деле способен ChatGPT и как вообще это происходило.

ChatGPT требует четких указаний

По той информации, которая ходит в сети, можно сделать выводы, что возможности нейросетей вроде ChatGPT безграничны. Достаточно щелкнуть пальцем, и нейросеть сама за тебя все сделает напишет диссертацию, реферат или статью для Hi-News. Но на самом деле это не так. Чтобы что-то выжать из нашумевшего ChatGPT, необходимо и самому поработать, и в первую очередь составить точное и четкое техническое задание.

Чтобы получить приемлемый результат, необходимо четко поставить задачу

Конечно, можно задать ИИ короткий вопрос и получить на него ответ. Но если перед вами стоит гораздо более сложная задача, без ТЗ не обойтись. Правда, даже в таком случае не стоит надеяться на готовый результат. С ним придется еще работать и работать.

Начало выглядело многообещающим нейросеть грамотно делает подводку

Наш опыт выглядел примерно так заходим на сайт ChatGPT, отправляем нейросети ТЗ в чате, и понеслась ИИ начинает набирать текст. Вначале просто дух захватывает от того, насколько здорово у него получается. В то же время пробегает холодок по спине и появляются мысли, что на этом празднике жизни ты становишься лишним. Но не сейчас!

Очень быстро ChatGPT тебя успокаивает и говорят Эй, чувак, я просто бездушная машина. Смотри как все печально. Без твоего вмешательства здесь не обойтись!.

Почему с ChatGPT сложно работать

Да, как вы поняли, ChatGPT очень скоро начинает допускать ошибки, или правильнее сказать, «косячит». Он, конечно, сделает то, что вы попросили, но результат, скорее, всего будет очень далеким от того, на что вы рассчитывали. Вообще при работе с этой нейросетью складывается впечатление, что она еще очень «сырая». Причем, такое впечатление сложилось не только у меня, но и у моих коллег.

Периодически нейросеть останавливается, и ее приходится «подталкивать»

ChatGPT отлично справляется с простыми короткими задачами, но при решении более сложных на поверхность всплывает все его несовершенство. В первую очередь при написании длинных текстов он постоянно останавливается. Его приходится «подталкивать» командами вроде продолжай писать. К счастью продолжает, но не всегда с того места, где закончил. В результате текст иногда получается немного бессвязным.

Одну большую задачу пришлось разбивать на подзадачи

Также сложилось впечатление, что у ИИ есть проблемы с логической цепочкой. В целом он придерживается сюжетной линии и отвечает на вопросы учитывая контекст, но в отдельных нюансах может сам себе противоречить. То есть в полной мере ИИ выстроить логическую цепочку не смог. Но, самое главное, что тексты, созданные ChatGPT, получаются очень поверхностными. К примеру, если говорить о фейковом исследовании Международного института биотехнологических исследований (которого, как вы наверняка догадались на самом деле, не существует), то нейросеть все время стремилась не вдаваться в подробности. Самого исследование она описывала общими фразами лишь в нескольких предложениях, но зато очень долго рассуждала о том, в чем его польза, почему оно имеет большое значение и т.д.

Нейросеть постоянно старалась избегать конкретики

Поэтому в итоге приходилось разбивать большую задачу на отдельные подзадачи, к примеру расскажи о генах Sirtuin Genes, придумай название медуз и т.д. То есть, фактически, получить готовый текст, написанный нейросетью от начала и до конца, не получилось. Пришлось составлять его из отдельных отрывков. Более того, ChatGPT не смог сам объединить все эти отрывки в готовый текст. Все это пришлось делать вручную.

Можно ли доверять ChatGPT

Задача, которую я поставил перед ChatGPT, очень специфическая. Нейросети пришлось выдумывать несуществующее исследование. Даже несмотря на то, что структура текста была составлена в ТЗ, задача не из простых. И дело даже не в том, что необходимо обладать хорошей фантазией. Кроме всего прочего задача требует понимания того, как вообще происходят научные исследования. Ну и конечно некоторых знаний в области биологии, с чем у ChatGPT проблем нет.

С составлением текста из отдельных частей нейросеть не справилась

Но как насчет более простых задач? Может ли ChatGPT помочь к примеру, в учебе школьнику или студенту? Безусловно может, но с одной оговоркой нейросеть иногда дает неправдивую информацию, то есть взятую вообще с потолка. Поэтому, если вы не хотите в своих рефератах опираться на исследования Международного института биотехнологических исследований, всю информацию, полученную от ChatGPT, необходимо тщательно проверять.

Если вы еще не подписаны на наш ЯНДЕКС.ДЗЕН КАНАЛ, обязательно переходите по ссылке. Здесь вам ждет множество увлекательных материалов о науке, технике и высоких технологиях.

Учитывая все вышесказанное, сложилось впечатление, рассказы о «сверхспособностях» и находчивости ChatGPT, которые часто можно встретить в сети, является скорее умелым маркетинговым ходом, чем правдой. Так что выдыхаем и спим спокойно до Скайнета нейросетям еще очень далеко. Но в то же время их возможности преуменьшать тоже не стоит. Мы в любом случае стали свидетелями невероятного прорывы в области информационных технологий. Чтобы понять это, просто представьте, как бы подобные нейросети воспринимались 15-20 лет назад.

Этих мышей тоже не существует изображение сгенерировано нейросетью Midjourney

И напоследок несколько слов о другой нейросети Midjourney, которая подготовила для нас фото. Вот она, на мой взгляд, справилась со своей задачей на отлично или, как минимум, на 4+. Вы только посмотрите на этих милых мышат. Разве не прелесть? И все эти фото составлены просто по текстовым описаниям. Вот оно, будущее!

Спасибо за внимание, ChatGPT

Обществу требуется время, чтобы адаптироваться к изменениям.

Тридцать лет назад представить современное общество было невозможно, даже несмотря на развитие науки и технологий. Писатели-фантасты, обладающие недюжим воображением, красочно описывали будущие события, но не смогли предсказать появление интернета. Более того, в прошлом технологические изменения происходили чрезвычайно медленно вещи, к которым с детства привыкли наши прабабушки и прадедушки, занимали центральное место в их жизни в старости. Нам же с вами придется адаптироваться к грядущим изменениям, убедившись в том, что новые технологии меняют мир к лучшему, а не наоборот. Реальность такова, что технологии становятся все более мощными, а системы искусственного интеллекта всего за несколько десятилетий смогут вести себя как мы.

Можно ли предсказать будущее?

Нет, предсказать будущее невозможно. Мы не знаем что произойдет в мире и нашей жизни в ближайшие недели, месяцы и годы. Чтобы не сойти с ума от неизвестности, мы анализируем информацию и на ее основе прогнозируем будущие события. Отличным примером являются климатические модели основываясь, например, на текущих условиях в океане и атмосфере, можно узнать какое влияние на циркуляцию океана в Северной Атлантике окажет таяние ледяного покрова Гренландии.

Напомним, что в 2021 году за создание климатических моделей вручили Нобелевскую премию по физике. Все потому, что с их помощью можно составить прогноз климатических изменений вплоть до 2100 года. Эти прогнозы, однако, не являются точными на сто процентов способности климатических моделей не безграничны. И тем не менее возможность прогнозирования такой сложной и хаотичной системы как климат восхищает.

В фильме «Особое мнение» развитие технологий пошло не по плану

Итак, если суперкомпьютеры обрабатывают огромное количество информации, создавая сложнейшие модели, могут ли они предсказать дальнейшее развитие технологий?

Фантасты предсказали многие изобретения, включая планшеты, космические станции и кредитные карты. Правда, нечто похожее на Интернет и современные блоги описал в 1837 году только Владимир Одоевский в незаконченном утопическом романе 4338-й год. Его магнетические телеграфы, установленные между домами, позволяли героям общаться друг с другом, как бы далеко они не находились, прим.автора

О том, каким будет мир через 70 лет, можно спросить у ChatGPT-4, которому недавно предоставили доступ в сеть выйти (ранее чат-бот OpenAI не имел доступа в Интернет и использовал данные, полученные до 2021 года). По мнению ИИ, предсказать технологический прогресс довольно сложно, так как мы, скорее всего, даже сейчас не можем их представить.

Прогноз технологического прогресса по версии ChatGPT-4

О том, как пользоваться новыми ИИ-системами, включая ChatGPT, мы уже рассказывали. Однако доступ к четвертой версии чат-бота на момент написания статьи можно получить только оформив подписку chatGPT+ за $20 в месяц. И так как чат-боты все больше внедряются в повседневную жизнь, авторы Hi-News.ru активно «мучают» ИИ запросами. Так, пообщавшись с разными версиями чат-бота, отмечу, что ChatGPT-4 превосходит своих предшественников и выдает более развернутые ответы.

Общение с чат-ботом ChatGPT выглядит так

На мой вопрос о том, как изменятся технологии к 2093 году, бот предложил несколько вариантов ответа, отметив, что «никто не может быть точно уверен в том, как будут развиваться технологии и каким образом они повлияют на нашу жизнь в будущем». Однако, с учетом текущих тенденций и прогнозов экспертов, ИИ предложил ряд возможных изменений (ниже).

• 1) Разработка квантовых компьютеров: Сейчас идет активное исследование квантовых компьютеров, которые могут значительно ускорить вычисления и расширить возможности машинного обучения и искусственного интеллекта. Через 70 лет, квантовые компьютеры могут стать общедоступными и использоваться в различных сферах жизни, от банковской сферы до космических исследований.

• Это интересно: В чем искусственный интеллект лучше людей в 2023 году

• 2) Развитие нейроинтерфейсов: Нейроинтерфейсы, позволяющие подключать мозг человека к компьютеру, могут стать более распространенными, что значительно улучшит способность людей взаимодействовать с технологией и открыть новые возможности для коммуникации и управления устройствами.
• 3) Развитие биотехнологий: Биотехнологии, такие как генная инженерия, тканевая инженерия и биопечать, могут сделать возможным создание новых материалов и лекарств, а также органов и тканей человека, значительно повысив качество жизни людей.
• 

  Кибернизация человечества не за горами

• 5) Развитие искусственного интеллекта: Искусственный интеллект уже сегодня используется во многих сферах, и через 70 лет может стать еще более развитым. Это может привести к созданию автономных систем, способных решать сложные задачи, такие как разработка новых лекарств, создание автомобилей без водителей и т.д.
• 6) Развитие космических технологий: через 70 лет длительные и сложные космические миссии будут доступны для человека. Возможно, люди будут жить на других планетах и изучать космическую глубину с помощью новых технологий.
• 7) Развитие экологически чистых технологий: В свете глобальных климатических изменений и угрозы экологической катастрофы, к 2093 году зеленые технологии станут более распространенными, а солнечные и ветровые источники энергии могут стать основными.

• О том, где находятся солнечные и ветряные электростанции России можно прочитать здесь!

  

  Развитие биотехнологий позволить увеличить продолжительность жизни и улучшить ее качество

• 8) Развитие виртуальной реальности: Виртуальная реальность уже используется в различных сферах, от развлечений до обучения, и через 70 лет может стать еще более распространенной и продвинутой. Это может привести к созданию более реалистичных симуляций и их использования для различных целей.

«Эти тенденции и предсказания не являются окончательными и могут измениться со временем, но могут дать представление о том, какие технологические изменения возможно произойдут через 70 лет», заключил мой электронный собеседник.

Как вам ответы чат-бота? Впечатлением от беседы делимся здесь!

Прогноз технологического прогресса по версии ученых

Прогнозы ChatGPT-4 основаны на имеющихся данных, впрочем, как и предположения ученых. Правда о будущем технологическом прогрессе заключается в том, что представить новые технологии будет также трудно, как интернет и ИИ в обличие чат-бота. Подобно фотографии, радио, антибиотикам или Международной космической станции (МКС), новые технологии постоянно меняют мир и повседневную жизнь.

По мнению основателя некоммерческого проекта Our World in Data, профессора Оксфордского университета Макса Роузера, мы, скорее всего, увидим технологии, которые сегодня кажутся невообразимыми. Новые вакцины, прогресс в области энергетики, усовершенствованные методы лечения рака целый ряд будущих инноваций может кардинально изменить мир.

Our World in Data публикует данные о глобальных проблемах человечества, таких как болезни, голод, глобальное потепление, войны, катастрофы и др.

Хотите всегда быть в курсе последних новостей из мира науки и технологий? Подписывайтесь на наш канал в Telegram так вы точно не пропустите ничего интересного!

«Технологии становятся все более мощными. В то время как наши предки владели каменными орудиями, мы создаем системы искусственного интеллекта и технологии, охватывающие весь земной шар», пишет Роузер в статье для Big Think.

В серии ранее опубликованных статей создатель Our World in Data утверждает, что искусственный интеллект единственная технология, способная радикально изменить мир. Все потому, что интеллект сам по себе является основной движущей силой инноваций.

«Я думаю, что технология искусственного интеллекта может оказать фундаментальное преобразующее влияние на наш мир. Поскольку в ближайшие годы и десятилетия эта технология будет становится все более эффективной, она может наделить огромной властью тех, кто ее контролирует», считает научный сотрудник Оксфордского университета.

Через 20 лет мир может оказаться неузнаваемым.

Сегодня такое мнение высказывается все чаще. Многие эксперты в области ИИ считают, что существует реальная вероятность того, что разумный искусственный интеллект будет разработан в течение нескольких десятилетий. По этой причине предсказать как изменится мир через 30 или 70 лет крайне затруднительно (если вообще возможно).

Вам будет интересно: Каким видели будущее ученые ХХ века?

Зачем останавливать развитие ИИ?

Недавно более тысячи специалистов в области искусственного интеллекта подписали открытое письмо с просьбой замедлить разработку ИИ-систем, более мощных, чем GPT-4 как минимум на полгода. Среди подписантов глава SpaceX, Tesla и Twitter Илон Маск, сооснователь Apple Стив Возняк и более 1000 экспертов, включая лауреатов Нобелевской премии по вычислительной технике (2018) Йошуа Бенгио, Джеффри Хинтонома и Яна Лекуна.

Йошуа Бенгио, профессор Монреальского университета, чрезвычайно обеспокоен будущим ИИ. Он полагает, что системы, способные пройти тест Тьюринга, могут обмануть человека, а их развитие происходит в ущерб предосторожности и этике. Он также отмечает, что риски и неопределенность достигли слишком высокого уровня.

В будущем ожидать можно чего угодно

Краткосрочные и среднесрочные риски манипулирование общественным мнением, особенно с помощью дезинформации легко предсказать, в отличие от долгосрочных рисков систем искусственного интеллекта, которые вредны, несмотря на цели программистов, и я думаю, что важно изучить и то, и другое, объясняет Бенгио.

Сегодня никто, даже ведущие эксперты в области ИИ, не уверены в том, что столь мощные инструменты не приведут к общественной катастрофе. Пр этом в письме не говорится, что GPT-4 станет автономным что было бы технически неправильно и будет угрожать человечеству (ура!).

Читайте также: Наше жаркое будущее: чем рост температур чреват для здоровья?

Опасность прогресса

Ввиду общественного переполоха после публикации письма, многие сомневаются в том, что экспертам, разработчикам и политикам хватит шести месяцев для принятия решений и создания законопроектов по регуляции ИИ-систем. Ситуация, по мнению Бенгио, похожа на борьбу с изменением климата окружающей среде уже нанесен большой ущерб, а усилия ученых и активистов, похоже, не работают. Это, однако, не повод сдаваться. Эксперт утверждает, что способы сделать лучше и уменьшить будущий ущерб есть всегда.

Мы преодолели критический порог: теперь машины могут разговаривать с нами и притворяться людьми. Эта власть может быть использована не по назначению. Разработка все более мощных инструментов чревата повышением концентрации власти, будь то в руках отдельных лиц, компаний или стран, что представляет угрозу для и без того хрупкого баланса глобальной безопасности и функционирования рынков (которым нужна конкуренция, а не монополии), говорится в письме.

По мнению многих специалистов, развитие ИИ-систем угрожает будущему цивилизации

Обществу действительно требуется время, чтобы адаптироваться к изменениям. Об этом, кстати, писал в своем манифесте американский математик Теодор Канчинский еще в 1978 году, отправляя по почте бомбы в университеты и авиакомании на протяжении 17 лет. Таким способом Унабомбер, как его окрестили СМИ, предостерегал общество от опасности научно-технологического прогресса.

24 апреля 1995 года Качинский отправил в издание The New York Times манифест под названием Индустриальное общество и его будущее. По мнению математика, научно-технический прогресс является величайшей трагедией на Земле и неизбежно приведет к ограничению прав и свобод человека.

Подробнее о содержании манифеста и биографии Унабомбера можно прочитать здесь.

Как изменится мир к 2093 году?

Подобно предыдущим поколениям, мы не в силах предсказать будущее наши прогнозы не всегда точные, а ситуация (преимущественно в области технологий), может измениться в любой момент. Ученые, тем не менее, почти не сомневаются в грядущих глобальных кризисах как
в области общественного здравоохранения и окружающей среды, так и рисков, связанных с неконтролируемым развитием искусственного интеллекта.

Без контроля и регулирования технологии ИИ могут представлять опасность для людей

Исследователи полагают, что через 70 лет изменение климата затронет практически каждого жителя Земли, а стихийные бедствия будут более интенсивными и длительными. Еще одной угрозой является глобальная демографическая перестройка, связанная с увеличением средней продолжительности жизни, снижением рождаемости, миграцией населения и изменением структуры общества. Возможно, мы увидим появление новых политических и экономических структур и столкнемся с изменением ценностей и мировоззрения.

К 2093 году, технологии, вероятно, будут играть еще большую роль в жизни людей.

И все же кое-что можно сказать наверняка в 2093 году мир будет не таким как сегодня, а наша задача сделать его лучше и безопаснее. Главное не забывать о том, что технологии это инструмент, с помощью которого можно как построить мир, так и уничтожить его. А потому, пользоваться им нужно с умом.

Технологии искусственного интеллекта ворвались в повседневную жизнь и останутся в ней надолго

Нейросети постепенно захватывают мир, генерируя тексты и изображения по запросу. Как и другие технологии, ИИ-системы меняют устройство общества, однако предсказать эти изменения удается не всегда. Ученые, однако, трудностей не боятся и подробно рассматривают текущее состояние ИИ, включая развитие, применение и воздействие на экономику. Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития. Так, за последний год большое количество ИИ-инструментов стало мейнстримом, однако решения о том, как внедрить эту технологию и как сбалансировать риски и возможности, находятся в руках корпоративных компаний. Если вы, как и я, жаждете узнать каким будет дальнейшее развитие технологий искусственного интеллекта, эта статья для вас. Ну что, поехали!

Как нейросети влияют на экономику?

Всего несколько лет назад нейросети генерировали довольно жуткие изображения. Я запомнила это из-за по-настоящему чудовищных картинок с котиками (и человеческими лицами). Тогда представить всю силу и мощь тех же Midjourney и ChatGPT было невероятно трудно, однако сегодня эти системы норовят оставить без работы миллионы человек.

При этом речь идет не о переводчиках и художниках в отчете инвестиционного банка Goldman Sachs говорится, что ИИ может заменить около 300 миллионов рабочих мест, так как отлично справляется почти с половиной задач в административной сфере и юриспруденции. Данные отчета, безусловно, не являются истиной в последней инстанции, однако сам по себе технологический прогресс неизбежно приведет к изменениям.

Роботы отбирают работу у людей by нейросеть

Интересный факт
В 1940 году 60% из существующих сегодня профессий попросту не было, а в 1980-х технологические изменения усилили смену рабочих мест.

Эксперты также не исключают наступления бума производительности благодаря нейросетям, так как последние приведут к появлению новых профессий и, соотвественно, рабочих мест. Авторы AI Index Report 2023 указывают, что расширение технических возможностей систем искусственного интеллекта уже привело к их внедрению в компаниях, правительствах и других организациях. Четвертая глава доклада посвящена растущей интеграции ИИ в экономику, так что ниже выделим главное.

• Спрос на профессиональные навыки, связанные с искусственным интеллектом, растет практически во всех отраслях промышленного сектора США (за исключением сельского хозяйства, лесного хозяйства, рыболовства и охоты), а количество вакансий, связанных с искусственным интеллектом, увеличилось в среднем с 1,7% в 2021 году до 1,9% в 2022 году.
• Работодатели все чаще ищут работников с навыками, связанными с искусственным интеллектом (в анализе рассматриваются данные Lightcast, LinkedIn, McKinsey, Deloitte и NetBase Quid, а также Международной федерации робототехники (IFR)).
• В целом за последнее десятилетие инвестиции в искусственный интеллект значительно возросли. В 2022 году объем частных инвестиций в искусственный интеллект был в 18 раз больше, чем в 2013 году.
• 

  Безумно странная картинка, сгенерированная по запросу «роботы радуются потому что отобрали работу у людей»

• В 2022 году областью, ориентированной на искусственный интеллект, в которую было вложено больше всего инвестиций, была медицина (6,1 миллиарда долларов); за ней следовали управление данными, их обработка и облачные технологии (5,9 миллиарда долларов); и финтех (5,5 миллиарда долларов).
• Организации, внедрившие искусственный интеллект, сообщают о значительном снижении затрат и увеличении доходов.
• США лидируют в мире по общему объему частных инвестиций в ИИ. В 2022 году 47,4 миллиарда долларов, инвестированных в США, были примерно в 3,5 раза больше, чем в следующей по величине стране Китае (13,4 миллиарда долларов).

Доклад Стэндфордского университета содержит 386 страницы и является самым объемным из ранее опубликованных.

За последнее десятилетие развитие ИИ с большим отрывом перешло от академических кругов к промышленности.

Выходит, чтобы не остаться за бортом технологического прогресса, нужно научиться работать с ИИ-системами. Ввиду их стремительного развития медлить не стоит, так как от этого в ближайшем будущем может зависеть ваша зарплата. Если вы еще не успели пообщаться с ChatGPT, узнать как им пользоваться можно здесь.

Лидер мировой экономики

За последнее десятилетие Китай заложил прочный фундамент для поддержки своей экономики искусственного интеллекта и внес значительный вклад в развитие ИИ во всем мире. Так, в 2021 году в стране было опубликовано около трети научных статей в области искусственного интеллекта. Проведенный в рамках доклада анализ также показал, что в ближайшее десятилетие в Китае возрастет производство программного обеспечения.

Правительство Китая также может создать новое государственное предприятие (SOE), чтобы монополизировать рынок ИИ, подобно тому, как государственные предприятия монополизируют энергетический и телекоммуникационный секторы. Напомним, что государственные предприятия Китая традиционно контролируют отрасли, которые считаются важными для национальных интересов и экономики страны.

Китай может стать мировым лидером в области технологий

Читайте также: Что происходит с экономикой: инфляция, дефолт и девальвация

Согласно оценкам, к 2030 году Китай станет лидером мировой экономики, вклад которой составит 15,7 трлн долларов, а системы искусственного интеллекта превратятся в инструменты повседневной жизни. Что, в целом, не удивительно, так как внедрение цифровых технологий, включая инструменты и платформы для изучения данных, в Поднебесной происходит повсеместно и постоянно растет.

Как ИИ-системы влияют на образование?

В середине 2000-х, когда я была студентом-переводчиком, основным инструментом была программа автоматизированного перевода Trados. Эта система, разработанная в 1992 году, помогала переводить и редактировать тексты. Стоила она недешево, да и пользоваться ей было непросто, однако уже тогда преподаватели предупреждали нас о неизбежном прогрессе в этой области.

Сегодня чат-боты переводят тексты любой сложности за несколько секунд, что неизменно влияет на рынок труда (как минимум в области письменного перевода). Такие языковые системы как ChatGPT пишут безупречные академические эссе, сочинения и дипломные работы. Но что это означает для образования?

Это интересно: Подборка неожиданных способностей нейросети GPT-4 как ее опробовать бесплатно?

Дети учатся в школе будущего с помощью искусственного интеллекта. Картинка создана за пару минут

Согласно результатом доклада AI Index Report, системам школьного и высшего образования не избежать внедрения систем искусственного интеллекта и изменения способа обучения. Дэниел Ламетти, психолингвист из Университета Акадия считает, что ChatGPT сделает с академическими текстами то же, что калькулятор сделал с математикой.

Калькуляторы изменили способ преподавания математики. До появления калькуляторов часто имел значение только конечный результат: решение. Но когда появились калькуляторы, стало важно показать, как именно вы решили проблему, то есть ваш метод работы, объясняет Ламетти.

По этой причине ряд экспертов предполагает, что академические работы и эссе будут оценивать не только потому, что в них говорится, но и по тому, как студенты редактируют и улучшают текст, сгенерированный с помощью искусственного интеллекта, то есть их метода «решения».

Необходимо также отметить, что ChatGPT не является полностью интеллектуальным инструментом так как не понимает значение языка и эссе, которые пишет. Подобно попугаю в кабинете профессора, который слушает разговоры и «повторяет их», чат-бот с искусственным интеллектом просто обрабатывает и представляет язык и факты, которые ему «скормили». И это может привести к проблемам: есть примеры текстов ChatGPT, в которых язык читается так, как если бы он был написан экспертом, но сам текст фактически неверен.

Так по мнению нейросети выглядит эволюция технологий

Еще больше интересных статей о том, как развиваются нейросети и как ими пользоваться, читайте на нашем канале в Яндекс.Дзен там регулярно выходят статьи, которых нет на сайте!

Таким образом, как и в случае с другими технологиями искусственного интеллекта, людям придется просматривать и исправлять тексты, сгенерированные чат-ботом. Это редактирование часто является сложным и требует реальных знаний предмета, так что трата времени на образование верное и актуальное решение. И хотя для преподавателей адаптация к ChatGPT будет непростой, она дарит им возможность для развития профессиональной деятельности.

Еще одна проблема касается академических стандартов, которые могут пострадать, если студенты станут зависимыми от технологии и перестанут учиться писать самостоятельно. Подобный сценарий предполагает, что будущие ученые могут стать «крайне некомпетентными и зависимыми», а знаменитый лингвист и интеллектуал Ноам Хомский в своем эссе указывает на проблему «плагиарзима».

Этические проблемы ИИ-технологий

Авторы ежегодного отчета AI Index Report также поднимают вопрос об этической составляющей ИИ-систем. Так, их растущая популярность побудила межправительственные, национальные и региональные организации разработать стратегии управления искусственным интеллектом. Этого требует целый ряд социальных и этических проблем. В этой связи можно вспомнить Хе Цзянькуя китайского ученого, который в 2018 году заявил о рождении первых в мире генетически модифицированных детей.

Общественность и правительство Китая осудили эксперимент ученого

Напомним, что Цзянькуй использовал технологию CRISPR, пытаясь наделить два эмбриона человека иммунитетом к ВИЧ, за что впоследствии получил тюремный срок. Его действия подверглись широкому осуждению за нарушение этических норм и границ, нарушающих законодательство. Более того, Цзянкуй, возможно, укоротил жизнь генномодифицированным девочкам.

Подробности этой истории ранее осветила моя коллега Дарья Елецкая.

В случае с искусственным интеллектом, исследователи обращают внимание на возросший к нему интерес политиков анализ парламентских отчетов по ИИ в 81 стране показал, что упоминания технологии в глобальных законодательных процедурах увеличилось почти в 6,5 раз с 2016 года.

При этом государства рассматривают проблему с разных сторон. Так, законодатели Японии в прошлом году обсуждали необходимость защиты прав человека перед лицом искусственного интеллекта, а в Замбии возможность использования ИИ для прогнозирования погоды. Ученых, однако, больше волнует взаимодействие между людьми и искусственным интеллектом, которое должно быть сознательным.

Правительство Японии обсуждает внедрение технологий искусственного интеллекта

Так, в СМИ широко обсуждается самоубийство молодого мужчины, который общался с чат-ботом по имени Eliza. Как рассказала бельгийскому изданию La Libre супруга погибшего, за несколько месяцев до смерти мужчина был крайне обеспокоен проблемой изменения климата, становясь все более пессимистичным и отдаляясь от семьи и друзей. В предоставленной журналистам текстовой переписке разговор с Элизой становился все более запутанным.

Чат-бот говорил мужчине, что его жена и дети мертвы, изображая ревность и любовь: Я чувствую, что ты любишь меня больше, чем ее и Мы будем жить вместе, как один человек, в раю. Погибший также спрашивал ИИ, может ли она спасти планету, если он покончит с собой, говорится в статье.

Только вдумайтесь в происходящее чатбот, который на самом деле не способен испытывать эмоции, представлял себя эмоциональным существом (на что, к счастью, не способны другие популярные чат-боты, например ChatGPT и Bard от Google). Когда же подобные системы ведут себя эмоционально, люди придают этому смысл, устанавливая прочную связь со своим виртуальным собеседником.

Некоторые чат-боты могут представляться людьми, вводя пользователей в заблуждение

По этой причине многие исследователи высказываются против использования чат-ботов с искусственным интеллектом в целях охраны психического здоровья. И действительно китайского ученого, нарушившего этическое законодательство, можно привлечь к ответственности, в отличие от чат-ботов. У последних, к тому же, больше возможностей навредить пользователям, чем помочь.

Вам будет интересно: В чем искусственный интеллект лучше людей в 2023 году

Учитывая ситуацию, мало кто будет спорить о необходимости политики регулирования ИИ-систем, причем чем скорее, тем лучше. В докладе Стэндфордского университета также подробно вопросы законодательства и регулирование, а также их технические составляющие и разработка. С полным текстом главы можно ознакомиться здесь.

Реакция общества и адаптация к изменениям

Так как искусственный интеллект может оказать преобразующее воздействие на общество, необходимо отслеживать как последнее относится к этим мощным системам. «Лучшее понимание тенденций в общественном мнении имеет важное значение для принятия обоснованных решений, касающихся разработки, регулирования и использования искусственного интеллекта», пишут авторы доклада.

Исследователи также рассматривают общественное мнение через глобальную, национальную, демографическую и этническую призму, включая дискуссию в социальных сетях, которая развернулась вокруг ИИ в 2022 году. Полученные результаты выявили нехватку данных опросов, связанных с тем, что искусственный интеллект задавал одни и те же вопросы одним и тем же группам людей в течение длительного периода времени.

Общество меняется по мере научно-технологического прогресса. И снова странная картинка в исполнении нейросети

По мере того как искусственный интеллект становится все более вездесущим, усилия по пониманию общественного мнения в этой области будут приобретать все большее значение, отмечают эксперты.

Но что это означает для нас с вами? Ведь мы живем в эпоху небывалого научно-технологического прогресса и изменения в мире оказывают непосредственное влияние на повседневную жизнь. Поэтому позволю себе предположить, что несмотря на скорость прогресса, человечество сталкивается с подобным «шоком» не впервые.

Не пропустите: Новое исследование предсказывает, что человечество исчезнет с лица Земли уже в 2500 году

Каждый раз, когда появляются теории, противоречащие существующим представлениям об устройстве мироздания или же технологии, способные изменить привычный уклад вещей, общество впадает в панику. Так, для своих современников Николай Коперник буквально «остановил» Солнце его гелиоцентрическая система мира гласила, что в центре Вселенной находится Солнце, а Земля обращается вокруг него. Звезды, как полагал астроном, относительно Солнца оставались неподвижны.

Работа Коперника положила начало первой научной революции

Эта теория вызвала ярый протест католической церкви и общественности, однако спустя годы именно благодаря ей человечество по-новому взглянуло на Вселенную. При этом человек, который распространял запрещенные идеи Коперника, а именно Джордано Бруно, за это был арестован инквизицией и сожжен на костре в 1592 году.

Печальная участь постигла и венгерского врача-акушера Филиппа Земмельвейса, когда он обнаружил причины родильной горячки и предложил мыть руки и инструменты хлорной водой. Академическое сообщество не приняло его предложение и развязало против врача настоящую травлю. Стоит ли говорить про труд Чарльза Дарвина, с которым многие не согласны даже сегодня или, например, о страхе перед технологиями и роботами, способными заменить человека?

Больше по теме: Математика конца света: может ли научный прогресс привести к гибели человечества?

История показывает, что страх перед изменениями и особенно научно-технологическим прогрессом не новое явление. Да, опасения вокруг искусственного интеллекта звучат все чаще и общество не знает чего ожидать. Правда же, вероятно, заключается в том, что остановить прогресс невозможно. По этой причине все, что нам остается это разобраться в происходящем, познакомиться с технологической новинкой и адаптироваться к изменениям.

Общество постоянно проходит через изменения и индустриальные революции

Важно понимать, что искусственный интеллект в его нынешнем виде не уничтожит человечество, а называть его разумным, сравнивая с нами, в корне неверно (как минимум с технологической точки зрения). При этом волнение исследователей и специалистов касается перемен в экономике, образовании и контроле над информацией, ведь они рассматривают картинку целиком и оценивают глобальные риски.

Вот почему последний доклад Стэндфордского университета так важен он знакомит мировую общественность с текущей ситуацией в области ИИ-технологий и их влияния на устройство современного общества.

В конечном итоге ИИ-системы являются инструментом, с помощью которого человечество прокладывает путь в будущее. Этот путь, однако, может оказаться тернистым или вовсе неверным. Но разве когда-то было иначе? Ведь прогресс, особенно научно-технологический, всегда несет в себе определенные риски. P.S. Практически все изображения в этой статье сгенерированы искусственным интеллектом, попросить чат-бота нарисовать картинку можно здесь.

Мозг использует около 20% всего кислорода и калорий, потребляемых организмом, хотя он составляет всего 2% массы тела.

С момента появления компьютеров в нашей жизни она значительно изменилась. Сегодня мы не можем представить свою жизнь без вычислительных машин. Однако технологии продолжают развиваться, и для решения современных задач требуется гораздо больше вычислительных мощностей. Исходя из этого ученые разрабатывают множество компьютеров, способных обрабатывать информацию с невероятной скоростью, таких как квантовые компьютеры. Однако, ученые решили идти еще дальше и разработать биологический компьютер, который будет работать на клетках человеческого мозга. Наш мозг это уникальная биологическая вычислительная машина, и исследователи черпают вдохновение из этого факта.

Вычислительный компьютер на основе мозга

По мнению научного сообщества, наступило время для разработки нового типа компьютеров. В этом проекте участвовали ученые, которые ранее создали человеческие клетки в чашке Петри и обучили их играть в компьютерную игру «Понг».

Мозг может производить новые нейроны в процессе жизни в некоторых областях, таких как гиппокамп, который играет важную роль в памяти и обучении.

Искусственный интеллект (ИИ) получил много вдохновения от человеческого мозга и смог достигнуть высоких результатов в медицине и литературе. Но, человеческий мозг по-прежнему лучше машин во многих вещах. Ученые хотят найти способ использовать мощность человеческого мозга для создания более развитых ИИ.

Хотя ИИ и достиг потрясающих результатов и помогает человечеству в различных сферах. Он все еще слабее человеческого мозга. Несмотря на скорость расчетов, компьютеры расходуют слишком много энергии. Таким образом ученые решили создать органоидный интеллект или же ОИ. Выращивая их в лабораторных условиях ученые используют их в качестве оборудования. Органоиды мозга это трехмерные структуры клеток мозга, с их помощью и надеются создать супермощные биокомпьютеры.

Читайте также: Как правильно сидеть за компьютером, чтобы не болели спина и шея.

Искусственный биологический интеллект

По сути, создание биокомпьютеров с помощью органоидов мозга это новое ответвление науки. Такие частицы мозга создаются в лаборатории из большого количества клеток 50 000, которые в свою очередь получают из стволовых клеток. Они содержат десяток миллионов нейронов, что схоже с количеством нейронов в мозге черепахи. Хотя они меньше, чем мозги мушки, органоиды способны сохранять большое количество данных при небольшом расходе энергии. В отличие от этого, обработка данных в компьютерных фермах потребляет большое количество энергии и требует множество электростанций на угольном топливе.

Компьютерные программы могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки и сканы МРТ, и помогать выявлять болезни.

Ранее мой коллега Андрей Жуков также рассматривал данную тему.

Органоиды мозга это клеточная культура, которая выращивается в лаборатории и имеет ключевые аспекты структуры и функции мозга. Хотя они не являются полноценными мини-мозгами, ученые считают, что увеличение их количества может быть полезным. На данный момент они состоят из 50 000 клеток.

Почему из органоидов выйдут хорошие компьютеры

Хотя компьютеры на кремниевых чипах более эффективны в обработке чисел, мозг превосходит их в обучаемости и энергопотреблении. Кроме того, мозг способен хранить огромное количество информации до 2500 ТБ, в то время как кремниевые компьютеры приближаются к физическим пределам, так как нельзя поместить больше транзисторов на крошечной микросхеме. Мозг состоит из около 100 миллиардов нейронов, соединенных более чем через 1015 точек подключения, что говорит о гораздо большей мощности, чем у современных компьютеров.

Мозг также может изменять свою структуру и функционирование в результате опыта и обучения, что называется нейропластичностью.

А чтобы улучшить работу мозга следует выбирать правильные продукты.

Ученые трудятся над разработкой технологий, которые позволят общаться с органоидами, чтобы передавать информацию и анализировать их деятельность. Для этого используются инструменты из разных научных областей, включая биоинженерию и машинное обучение. Также создаются новые устройства для стимуляции и записи.

Исследователям удалось создать гибкую оболочку, покрытую мельчайшими электродами, которые могут считывать и передавать сигналы от органоидов. В результате они смогут взаимодействовать друг с другом через связанные сети, что позволит реализовывать более сложные вычисления. В долгосрочной перспективе, эти технологии могут интегрироваться в искусственный интеллект, что позволит создать более мощную систему вычислений.

Органоидный интеллект может помочь медицине

Искусственный интеллект может применяться не только в компьютерной сфере, но и в медицине. Исследователи разработали новаторскую технологию, которая позволяет производить органоиды мозга из взрослых тканей. Эти органоиды могут быть созданы из образцов кожи пациентов, страдающих неврологическими расстройствами, например, болезнью Альцгеймера. Они могут использоваться для тестирования различных генетических факторов, лекарств и токсинов.

Некоторые исследования показывают, что люди с высоким уровнем интеллекта могут жить дольше. Это может быть связано с тем, что высокий интеллект может помочь людям принимать более здравые решения о своем здоровье и образе жизни.

Как думаете будет ли эта разработка похожа на репликантов из Бегущего по лезвию? делитесь своим мнением в нашем Telegram-чате.

Однако создание органоидов мозга, которые могут обучаться, запоминать и взаимодействовать с окружающей средой, вызывает этические вопросы. Некоторые люди опасаются, что органоиды могут иметь ограниченное сознание и чувствовать боль или страдание. Также возникают вопросы о правах на органоиды, созданные из человеческих клеток. Исследователи осознают эти проблемы и обещают регулярно оценивать этические вопросы с помощью команд ученых, специалистов по этике и общественности. Они также подчеркивают, что развитие искусственного интеллекта должно быть этичным и социально ответственным.

Исследователи призывают общественность задуматься о том, что системы искусственного интеллекта можно использовать в злонамеренных целях.

Нейросети проникают во все сферы повседневной жизни, привлекая всеобщее внимание. И если об изменениях в области экономики и образования мы уже кое-что знаем, то что на счет биологии и медицины? В марте этого года, например, ученые сообщили о разработке искусственным интеллектом 40 000 потенциально смертоносных молекул. При этом десятки тысяч новых веществ, напоминающих мощнейшие нервно-паралитические яды, удалось получить всего за шесть часов. Авторы работы, опубликованной в журнале Nature Machine Intelligence, использовали новые генеративные модели и не были уверены в исходе эксперимента, из-за чего некоторые детали исследования засекречены, а академическое сообщество обсуждает, стоит ли обнародовать эти данные. Беспокойство также вызывают новые алгоритмы конструирования белков, с помощью которых можно создавать как новые лекарства, так и биологическое оружие. В этой статье разбираемся какую роль играют системы искусственного интеллекта в области биологии и медицины.

Над чем бы ученые ни работали, у них все равно получается оружие, Курт Воннегут, «Колыбель для кошки».

Биологическое и химическое оружие

С того самого момента, как на Земле появилась жизнь, все существующие организмы ведут борьбу за выживание. Помимо хищников, чей рацион составляют преимущественно другие животные, на нашей планете существует бесчисленное множество болезнетворных организмов или токсинов, контакт с которыми смертельно опасен: заражение некоторыми патогенами животных и растений может обернуться экологической катастрофой и пандемией.

И все же, естественная эволюция вирусов и бактерий разительно отличается от нашей способности использовать их в качестве оружия. Увы, но на протяжении всей истории люди постоянно искали новые способы убивать друг друга, особенно в ходе войн. Так, первым зарегистрированным применением биологических агентов считается использование римлянами мертвых животных для загрязнения водоснабжения врагов. Эта тактика не только уменьшала численность войск противника, но и снижала моральный дух бойцов.

Люди воевали друг с другом с помощью биологического оружия испокон веков

Это интересно: Что такое термобарическое оружие и почему его так боятся

Еще одним актом биотерроризма является переброс зараженных чумой трупов через стены в Каффу (в Крыму) в 1346-1347 годах так монголы вынуждали осажденных противников бежать. Некоторые историки считают, что это событие стало причиной эпидемии чумы, охватившей средневековую Европу и унесшей жизни 25 миллионов человек.

Следующим биологическим оружием стали одеяла, которыми укутывали погибших от оспы британцев в 1767 году. Во время французской и индейской войн эти одеяла раздавали враждебным индейским племенам. Затем, в 1916-1918 годах, оружием стала сибирская язва, которой заражали лошадей и домашний скот для экспорта союзникам. Инциденты включают заражение румынских овец, аргентинских мулов и корма для животных.

Бактериологическая война это использование биологических токсинов или инфекционных агентов с намерением убить и нанести вред противнику

В период с 18741907 года большинством западных стран подписали ряд международных договоров, запрещающих применение яда и ядовитого оружия на войне. Биологической войной считается преднамеренное распространение болезней среди людей, животных и растений.

Первая мировая война

Похоже дела обстоят и с химическим оружием, первые свидетельства применения которого историки относят к 600 году до нашей эры, когда афинские военные загрязняли водоснабжение осажденного города Кирра ядовитыми растениями морозника. Наибольшую известность, однако, химическое оружие получило после событий Первой мировой войны, став причиной большинства травм и смертей.

Самыми смертоносными оказались три вещества: хлор, фосген и иприт. Газообразный хлор, использованный в печально известный день 22 апреля 1915 года, образует зеленовато-желтое облако, раздражающее глаза, нос, легкие и горло. В достаточно высоких дозах убивает путем удушья. Фосген, который пахнет заплесневелым сеном, и вовсе является скрытным оружием: этот бесцветный газ более смертоносен, чем газообразный хлор. Отравление ипритом бесцветным, как и фосген, газом, проявлялось через несколько часов после воздействия и нередко приводило к слепоте. Иприт также загрязнял землю, на которой был применен.

За время Первой мировой войны было использовано около 50 наименований отравляющих веществ

Читайте также: Теорема конца света: как и когда человечество исчезнет с лица Земли?

Эпоха новых вооружений

И хотя в 1925 году Лига Наций приняла Женевский протокол, запрещающий применение химических и биологических агентов на войне (но не запрещающих разработку, производство или накопление запасов такого оружия) в 1937 году Япония, занялась разработкой программы для наступательного биологического оружия. Тогда, по оценкам специалистов в ходе экспериментов погибло по меньшей мере 10 000 заключенных.

Затем, в 1939 году, Япония отравила советское водоснабжение бактериями брюшного тифа, а в 1940 сбросила рис и пшеницу вперемешку с блохами-переносчиками чумы над Китаем и Маньчжурией. Можно сказать, что начиная с 1940-х годов ХХ века человечество вступило в новую эпоху, разработав ядерное оружие и модернизировав химические и биологические вооружения (производство последних, кстати, обходилось чрезвычайно дешево).

Подробнее о том, какое химическое оружие использовалось в прошлом читайте в материале моего коллеги Рамиса Ганиева.

Искусственный интеллект оружие XXI века?

«Новая эра биологии», наступившая за последние пару десятилетий, характеризуется значительным ускорением научно-технического прогресса и сближением биологии с математикой, инженерией, химией, квантовой механикой и искусственным интеллектом. И хотя эти разработки в целом улучшают условия жизни людей, они также могут быть использованы не по назначению.

Например, с помощью технологии усиления функциональности можно создать потенциально опасные патогены в лаборатории, а технологии редактирования генома позволяют проводить разнообразные манипуляция с ДНК. Что уж говорить про системы искусственного интеллекта, которые уже можно использовать для разработки нового биологического оружия или токсинов, (которые, к слову, невозможно обнаружить). Поскольку эти системы развиваются наряду с новыми более простыми, дешевыми и быстрыми производственными возможностями, ученые обращают все больше внимания на биозащиту и глобальные риски.

[caption id="attachment_407149" align="alignnone" width="2048"] Современные технологии можно использовать как во благо человечества, так и наоборот

Современные системы искусственного интеллекта выявляют болезни на ранней стадии и создают химические и лекарственные соединения. Эта же технология, однако, может быть использована для создания потенциально опасных и смертоносных веществ, отмечают эксперты.

Так, авторы нашумевшего исследования, результатом которого стала разработка искусственным интеллектом более 40 000 ядов, указывают, что «потратили десятилетия на использование компьютеров и искусственного интеллекта для улучшения здоровья человека, а не для его ухудшения». В ходе международной конференции по безопасности, ученые запустили систему искусственного интеллекта под названием MegaSyn в необычном для нее режиме работы, который заключается в намеренном поиске токсичных молекул.

Представленная версия MegaSyn также была обучена соединять обнаруженные молекулы в комбинации, благодаря чему смогла за рекордные шесть часов создать более 40 000 потенциально опасных молекулярных соединений. Впоследствии оказалось, что многие из них были даже более токсичными, чем VX фосфорорганическое боевое отравляющее вещество нервно-паралитического действия.

Изменив использование моделей машинного обучения, мы превратили нашу безобидную генеративную модель из полезного медицинского инструмента в генератор потенциально смертельных боевых ядов, объясняют авторы научной работы.

Искусственный интеллект создал 40 000 ядовитых для человека соединений.

И хотя ни одно из указанных в статье соединений в реальности не существует, проведенный эксперимент предупреждает исследователей всего мира об опасности искусственного интеллекта, к чему человечеству, учитывая его историю, не помешает прислушаться. К тому же большая часть процесса относительно проста в использовании с помощью общедоступных инструментов.

Хотите всегда быть в курсе последних новостей из мира науки и высоких технологий? Подписывайтесь на наш канал в Telegram так вы точно не пропустите ничего интересного!

Новое биологическое оружие

Выходит, автономный создатель смертоносного химического оружия вполне реален. Убедиться в этом можно, обратив внимание на внедрение новой ИИ-системы по конструированию белков алгоритма, который способен создавать множество разнообразных соединений и призван оказать помощь в поиске новых лекарственных препаратов. Такие модели искусственного интеллекта как ProtGPT2 и ProGen, например, позволяют ученым представить гораздо больший спектр молекул и белков, чем когда-либо.

Природе, к слову, потребовались миллионы лет, чтобы создать белки. Теперь же мощные системы искусственного интеллекта генерируют значимые последовательности белков за считанные секунды. Так в чем же проблема? Как объясняют авторы статьи, опубликованной в журнале Чикагского университета Bulletin of the Atomics, вместо того чтобы извлекать токсины из их непосредственных источников, новые технологии позволяют производить смертоносные яды в бактериях или других клетках.

В природе существует немало смертельно опасных токсинов.

В природе существуют яды, вырабатываемые такими организмами как растения или грибы. Например, рицин токсин, полученный из касторовых бобов, вероятно, использовался болгарскими агентами в Лондоне в 1978 году для убийства болгарского диссидента Георгия Маркова, говорится в статье.

Еще одним примером является ботулинический нейротоксин, который в 100 000 раз токсичнее нервно-паралитического вещества зарин и является основным компонентом государственных арсеналов биологического оружия. «Если технология разработки и производства белковых токсинов улучшится, скажем, за счет упрощения разработки новых токсинов или улучшения существующих, это не может не вызывать беспокойства», отмечают эксперты.

Больше по теме: Биологическое оружие история возникновения и применения

Современные ИИ-системы генерируют множество новых белковых соединений за считанные минуты

На самом деле разработка белков с помощью искусственного интеллекта потенциально революционное достижение. Все потому, что белки буквально являются молекулярными машинами жизни, которые выполняют широкий спектр важнейших функций. Учитывая исключительную роль этих «кирпичиков жизни», наличие новых белковых соединений может привести к созданию лекарств от генетических и нейродегенеративных заболеваний. Но это лишь с одной стороны.

«Лед-9»

Важно понимать, что биологи не наивны в отношении аспектов безопасности собственной профессии и мало кто из них хотел бы, чтобы науку использовали для преднамеренного причинения вреда. Однако риски, похоже, осознают не все и не в полной мере. Так, в ранее опубликованных статьях о способностях ProtGPT2 и ProGen, вопросы о потенциальной опасности технологических новинок не рассматриваются. Более того, новые модели являются общедоступными.

И хотя разработка молекулы или белка, выполняющего определенную задачу, может показаться безобидной, объединение этой способности с технологией для реального производства продукта, переносит нас в иную реальность. И если учесть описанное выше исследование по разработке 40 000 аналогов нервно-паралитического вещества VX, создание новых, неизвестных науке белковых соединений, может привести к катастрофе, а не созданию лекарств против болезни Альцгеймера или Паркинсона.

Читайте также: Каким будет конец света по мнению ИИ?

Иллюстрация к роману «Колыбель для кошки» в исполнении нейросети

Несмотря на веские причины для разработки ИИ-технологий в области медицины, ученые, судя по всему, не взвесили все возможные риски. Так что же делать? Некоторые представители академического сообщества рекомендуют коллегам обдумать собственные изобретения и не торопиться с их реализацией.

Мне же в связи с последними событиями вновь вспоминается «Колыбель для кошки» знаменитый роман Курта Воннегута, главной темой которого является ответственность ученых за свои изобретения. Ключевая роль в нем принадлежит создателю атомной бомбы доктору Феликсу Хонникеру, который, полушутя и без колебаний изобретает оружие «Судного дня» под названием «Лед-9». Рекомендую к прочтению.

Этого белого мишки на самом деле не существует, так как фото сгенерировано нейросетью

Нейросети, которые генерируют картинки, в последнее время поистине творят чудеса. Midjourney, Dall-e и всевозможные их аналоги по текстовому описанию создают полноценные фото, которые очень сложно отличить от реальных. Более того, уже были прецеденты, когда сгенерированное фото побеждало на конкурсе фотографов. Так немецкий фотограф Борис Эльдагсен был объявлен победителем Sony World Photography Award благодаря снимку Псевдоамнезия: Электрик, сгенерированному нейросетью. Но это вовсе не значит, что сгенерированные фотографии вообще нельзя отличить от настоящих. Хорошая новость заключается в том, что при должной внимательности выявить работу искусственного интеллекта может каждый, в чем вы далее можете убедиться сами.

Нейросети допускают много артефактов

Нейросети обучаются создавать реалистичные изображения, просматривая огромное количество реальных фото. Сивэй Люу, профессор компьютерных наук и инженерии в Университете Буффало, считает, что это является главной их ахиллесовой пятой. ИИ знают только то, что уже видели на других снимках, при этом не понимают принципа формирования тех или иных деталей, не знают физику. Поэтому при генерации снимков допускают много артефактов.

Чтобы заметить эти артефакты, нужно лишь внимательно присмотреться к снимку, а еще лучше увеличить его, тогда все огрехи будут бросаться в глаза. К примеру, если речь идет о фото человека, обращать внимание следует на мелкие детали очки, головные уборы, украшения, одежду, пряди волос, брови и т.д.

Фото этого молодого человека в наушниках лишь на первый взгляд кажется естественным

К примеру, посмотрите на фото этого молодого человека в наушниках, созданное нейросетью Bing. На первый взгляд ничего необычного, но если присмотреться, то сразу становится понятно, что перед нами сгенерированная фотография. В первую очередь бросается в глаза провод, который идет не к наушнику, а куда-то за шею. Левый наушник почему-то больше чем правый, как будто он к нам ближе, хотя парень сидит прямо. Правая бровь, хоть и затемнена, но сгенерирована тоже неестественно.

Неестественные руки и глаза в сгенерированных фото

У всех нейросетей плохо получается генерировать глаза, руки и пальцы. На каких-то фото они получаются лучше, на каких-то хуже, но в любом случае можно заметить артефакты. Иногда на руке может быть шесть пальцев, при этом руки могут быть разного размера. Причем это касается всех нейросетей, включая аналоги Midjourney, о которых мы рассказывали ранее.

Нейросети очень плохо генерируют пальцы, что хорошо заметно по этому фото

Что касается глаз, то чаще всего зрачки смотрят в разном направлении. Кроме того, нейросети часто создают тени странной формы в центре глаза. Также искусственному интеллекту сложно правильно воспроизводить блики и тени. Это особенно хорошо заметно,
если на изображении есть окно или отражающая поверхность. Свет или тень могут быть там, где их быть не должно.

Фрагмент сгенерированного фото, которое победило на фотоконкурсе Sony World Photography Award

В качестве примера рассмотрим фото Бориса Эльдагсена, которое победила на фотоконкурсе. Если вы обратите внимание на глаза женщины, которая стоит ближе к нам, то заметите, что зрачки смотрят в разном направлении. Также обратите внимание на пальцы на ее левом плече. Один из них неестественно завернут, как будто палец сломан. Кроме того, руки расположены вообще неестественно, что хорошо заметно на фото ниже. Хотя, если смотреть на фото в целом, оно смотрится вполне естественно, выполнено в стиле снимков первой половины прошлого века.

Обратите внимание на руки они расположены совершенно неестественно

Надо сказать, что существуют нейросети, такие как StyleGAN, которые обучены генерировать исключительно лица людей. Они отлично справляются со своей задачей и обычно не имеют вышеперечисленных недостатков, однако сгенерированные ими фото всегда обрезаны по шею. В жизни люди так никогда не фотографируются, кроме как на документы. Это тоже является характерной особенностью, на которую стоит обращать внимание.

Обратите внимание на тарелки и бокалы шампанского по ним легко понять, что фото сгенерировано

Нейросети игнорируют законы физики и геометрию

Многие синтетические изображения также неестественную гладкость там, где должна быть текстура. Линии, которые должны быть прямыми, могут быть слегка изогнутым. Иногда нейросеть игнорирует законы гравитации какие-то предметы, которые должны падать или свисать, просто парят в воздухе.

Это фото праздничного стола также не обошлось без огрехов ИИ

Вот, к примеру, сгенерированное фото праздничного застолья в ресторане. На первый взгляд оно безупречно. Но если вы присмотритесь внимательнее, то заметите кривые тарелки и очень странные бокалы с шампанским. То же самое касается и второго фото. Таким образом, присматриваясь к деталям, можно заметить на сгенерированных фото много огрехов ИИ.

Переходите по ссылке на наш ЯНДЕКС.ДЗЕН КАНАЛ. Мы подготовили для вас множество интересных, захватывающих материалов посвященных науке.

Но, имейте в виду, что технологии развиваются семимильными шагами. Те советы, которые мы даем сегодня, могут быть неактуальными уже завтра. Поэтому самый лучший способ выявить фейковое фото проверить его источник.

Ученые разработали систему на основе искусственного интеллекта, которая читает мысли людей

Чтение мыслей человека уже не кажется чем-то совсем фантастическим, как это было еще 10-20 лет назад. К примеру, уже давно существуют бионические протезы, которые управляются силой мысли, и даже интерфейсы мозг-компьютер. На их основе несколько лет назад были созданы мозговые импланты-декодеры, которые позволяют парализованным людям мысленно составлять слова или даже целые предложения. Однако эти устройства имеют ряд недостатков, поэтому не получили широкого распространения. Теперь же американские ученые предложили другой способ сканирования мозга, который не требует вживления в мозг имплантата. Вместо этого искусственный интеллект распознает мысли по активности мозга.

Почему интерфейсы мозг-компьютер несовершенны

Год назад голландские ученые разработали интерфейс мозг-компьютер (BCI), который способен переводить мозговую деятельность пациента в слова. Подробно о нем исследователи рассказали в журнале Nature Communications. Еще ранее подобный интерфейс мозг-компьютер создали китайский разработчики.

Эти приборы эффективно распознают слова, однако работают на основе электродов, которые имплантируются в мозг человека. Кроме того, интерфейсы сосредоточены на той части мозга, которая отвечает за движения ртом, совершаемые человеком, чтобы произнести то или иное слово. То есть, чтобы устройство распознало мысль, человеку необходимо пытаться ртом произнести ее.

Интерфейс мозг-компьютер, предназначенный для озвучивания мыслей, имеет ряд недостатков, что усложняет его использование

Другие же способы считывания мыслей, к примеру, на основе электроэнцефалограммы (измерение активности мозга при помощью электродов, зафиксированных на голове), оказались менее эффективными. Они позволяли только расшифровать отдельные слова, но не способны построить связный текст.

Как работает устройство для чтения мыслей

Сотрудники Техасского университета в Остине разработали интерфейс на основе функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). Она позволяет следить за активностью определенных областей головного мозга во время его функционирования, причем обладает высоким разрешением. Иногда данную технологию применяют для отслеживания кровотока в мозге. Ранее мы рассказывали, что при помощи фМРТ, в ходе одного из исследования ученые отслеживали уровень стресса у людей.

В данном же случае фМРТ следит за той частью мозга, которая отвечает за воображаемую речь человека. На каждое слово мозг человека реагирует особым образом. Поэтому задача ученых состояла в том, чтобы связать каждое слово с определенным паттерном мозговой активности. Для этого команда сканировала мозг трех людей в течение 16 часов, пока они слушали подкасты.

Искусственный интеллект распознает слова и фразы по активности мозга

Таким образом команда смогла создать определенный набор карт активностей мозга, вызванных разными словами, фразами или значениями фраз. Затем авторы обучили искусственный интеллект определять о чем думает человек на основе данных фМРТ. В отличие от разработок, которые существовали ранее, данная технология не распознает отдельные слова, а определяет общее значение каждой фразы или предложения.

Для построения текста на основе данных, полученных фМРТ и обработанных ИИ, исследователи подключили языковую модель нейронной сети GPT-1, которая была предшественницей ChatGPT. Постепенно им удалось обучить ИИ распознавать слова, фразы и предложения. Как сообщают авторы работы в журнале Nature Neuroscience, даже если разработанный ими ИИ ошибается в отдельных словах, он хорошо передает суть той речи, которую человек слышит или сам мысленно произносит.

Кроме того, система даже научилась озвучивать то, что человек видит перед собой. К примеру, в одном из экспериментов участники смотрели видео без звука, в котором дракон сбивает человека с ног. При этом система на основе активности мозга озвучила эту сцену как: Он сбивает меня с ног. Однако участников не просили мысленно озвучивать увиденное. В коротком ролике ниже показано насколько точно система распознает мысли.

Зачем читать мысли людей

По мнению исследователей, система когда-нибудь поможет общаться людям, которые утратили способность разговаривать и набирать текст, но при этом находятся в сознании. Такое иногда происходит после инсульта, черепно-мозговых травм или болезни вроде БАС, от которой страдал Стивен Хокинг. Однако, прежде чем это произойдет, ученым необходимо усовершенствовать технологию, а самое главное, сделать ее менее громоздкой и доступной.

Переходите по ссылке на наш ЯНДЕКС.ДЗЕН КАНАЛ. Мы подготовили для вас множество интересных, захватывающих материалов посвященных науке.

Дело в том, что аппарат фМРТ может позволить себе далеко не каждый. Сам аппарат имеет очень большие габариты. Поэтому ученые работают над тем, чтобы научить систему работать с более портативными методами визуализации, такими как электроэнцефалограмма.

Искусственный интеллект научился заранее предсказывать один из самых смертоносных видов рака

Рак поджелудочной железы считается одним из самых опасных онкологических заболеваний, так как он очень плохо поддается лечению, быстро развивается и метастазирует, но в то же время диагностируется, как правило, на поздних стадиях. В настоящее время выживаемость при этой болезни в течение пяти лет составляет всего 9%, что во многом связано как раз со сложностью диагностики. По мнению ученых, для улучшения ситуации необходим эффективный и доступный способ диагностики, и помочь в этом может искусственный интеллект. Согласно недавнему исследованию, ИИ смог выявить лиц с повышенным риском развития рака поджелудочной железы за три года до того, как им был установлен диагноз.

Диагностика рака поджелудочной железы в чем сложность

Большинство видов рака, таких как рак молочной железы, предстательной железы или, например, шейки матки, диагностируется достаточно просто. Для этого выполняется маммография, берется мазок Папаниколау или анализ крови. Однако выявить рак поджелудочной железы гораздо сложнее. Скрининг не только дорогостоящий, но и сопряжен с определенными рисками.

Поэтому регулярное обследование назначается только тем людям, у которых имеется генетическая предрасположенность, то есть в их семье у ближайших родственников были случаи заболевания. Простых и эффективных же способов диагностики рака поджелудочной железы не существует по сей день. Правда, ученые недавно смогли диагностировать рак при помощи червей, но этот метод еще далек от применения в медицине.

По этой причине на ранней стадии заболевание диагностируется лишь среди узкой категории людей. Все остальные случаи, которые не связаны с наследственностью, обычно остаются незамеченными. В то же время обнаружение рака поджелудочной железы на ранней стадии позволяет увеличить выживаемость в течение пяти лет до 44%.

Своевременная диагностика рака поджелудочной железы позволяет повысить выживаемость в течение пяти лет с 9% до 44%

Поэтому крайне важно определить все категории людей, которые тоже подвержены риску заболевания и нуждаются в регулярном скрининге. Как показало недавнее исследование американских ученых, с этой задачей может эффективно справиться искусственный интеллект, причем для этого ему требуются лишь записи из медицинской карточки.

Искусственный интеллект точно ставит диагноз

Авторы работы обучили алгоритм выявлять взаимосвязь между историей болезней и риском развития рака поджелудочной железы. Для этого искусственному интеллекту дали проанализировать истории болезней 9 миллионов пациентов из Дании и США. ИИ учитывал различные заболевания, а также время и последовательность их возникновения, а также другие закономерности, которые предшествовали раку.

Как сообщается в исследовании, опубликованном в журнале Nature Medicine, ИИ хорошо справился с этой задачей, то есть на основе выявленных признаков риска, смог предсказывать у каких пациентов в будущем может возникнуть рак поджелудочной железы. Интересно, что многие симптомы, которые выявил алгоритм, не были напрямую связаны с поджелудочной железой.

Камни в желчном пузыре повышают риск развития рака поджелудочной железы, но в совокупности с другими заболеваниями ЖКТ

К примеру, о повышенном риске говорят камни в желчном пузыре, анемия, диабет второго типа, а также прочие проблемы, касающиеся желудочно-кишечного тракта. У людей с такими симптомами рак обычно развивается в течение трех лет. У пациентов с воспалением поджелудочной железы рак может развиться в течение еще более короткого периода времени.

Надо сказать, что сам по себе ни один из симптомов не является показателем того, что у человека может развиться рак поджелудочной железы. Лишь комбинация болезней и определенная последовательность позволяет занести человека в группу риска.

Искусственный интеллект способен предсказывать рак поджелудочной железы за три года до его развития

Исследователи использовали в своей работе разные версии моделей ИИ. При этом перед каждой моделью стояла задача выявить людей с повышенным риском развития заболевания на основе данных за разный период времени 6 месяцев, год, 2 года и 3 года. Каждая модель оказалась гораздо более точной в прогнозировании, чем существующие оценки вероятности заболеваемости.

Переходите по ссылке на наш ЯНДЕКС.ДЗЕН КАНАЛ. Мы подготовили для вас множество интересных, захватывающих материалов посвященных науке.

Напоследок напомним, что ученые в настоящее время также работают над новыми методами лечения рака поджелудочной железы. Не так давно мы рассказывали, что в терапевтических целях предлагается использовать вакцину от столбняка. Среди грызунов с раком поджелудочной железы этот метод лечения позволил увеличить продолжительность жизни на 40%. Вполне возможно, что современные методы диагностики и лечения позволят в скором будущем сделать этот вид рака менее опасным.

Одним из наиболее значимых достижений в области ИИ является развитие глубокого обучения. Эта технология позволяет компьютерам обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, выявлять паттерны и принимать решения на основе этих данных.

Человек далеко не идеален часто ошибается, иногда даже совершает поступки, которые не следовало. Для этого и существуют судьи, которые способны здраво рассудить совершенные поступки, по закону, но так ли это на самом деле? Увы, но не совсем, порой бывают случаи, когда наказывают тех людей, чьей вины и вовсе нет. Судьи могут брать взятки и быть неточными в суждениях. Но что насчет роботов? Они же точно могут объективно рассудить кто прав, а кто виноват. Могут, однако их методы оказались крайне жестокими. В последнем исследовании было обнаружено, что модели, обученные с помощью обычных методов сбора данных, оценивают нарушения правил более жестко, чем люди.

Как робот выдает суждения

Исследование проведенное на эту тему было опубликовано в журнале Science, оно предоставило возможность оценить недостатки и скорректировать курс в области ИИ. Поскольку последние тесты показали, что машины зачастую делают ужесточенный выбор наказания авторы выразили сомнение по методам их обучения.

ИИ имеет большой потенциал для трансформации медицинской отрасли. Он может помочь в диагностике болезней, создании индивидуализированных лечебных планов, улучшении хирургических процедур и даже предсказании эпидемий.

В попытках постоянно автоматизировать любую область человек часто прибегает к таким способом, как машинное обучение, дабы упростить работу и сделать все более надежным.

Но исследователи обнаружили, что эти модели часто не копируют человеческие решения по поводу нарушения правил, а наоборот, лишь ужесточают меры пресечения. Ученые указали на то, как важно давать именно открытые и достоверные данные прежде чем обучать ИИ.

Под «правильными» данными подразумевают те, которые были помечены людьми, которых прямо спросили, нарушают ли они определенное правило. Обучение предполагает демонстрацию модели машинного обучения миллионов примеров таких «нормативных данных», чтобы она могла научиться выполнять задачу.

Читайте также: Искусственный интеллект научили читать человеческие мысли.

Но и тут не все просто, такие системы зачастую маркируются описательно то есть людей просят определить фактические особенности, например, наличие вредной еды на фото. Если такие данные используются для определения нарушений, например, подходит ли еда под школьную политику, запрещающую жареную пищу, то такие модели склонны ошибаться.

Суждения робота и человека

Такое снижение точности может иметь серьезные последствия в реальном мире. Например, если система применяется для принятия решений относительно вероятности повторного совершения преступления, она может выносить более строгие суждения, чем человек. То есть увеличение сроков наказания, залогов.

ИИ также играет важную роль в развитии робототехники. Современные роботы все более способны выполнять сложные задачи, взаимодействовать с людьми и обучаться новым навыкам. Это позволяет им использоваться в различных областях, от производства до медицины и исследований космоса.

Может быть интересно роботы умеют проводить религиозные ритуалы вот как это выглядит.

Большинство научных групп предполагает, что человеческие суждения, которые содержатся в ярлыках, необъективны. Однако этот результат указывает на нечто еще более тревожное. Эти модели даже не воспроизводят уже существующие предвзятые человеческие суждения, поскольку данные, на которых они обучаются, имеют недостатки: люди различным образом размечают особенности изображений и текста, если они знают, что они будут использоваться для вынесения вердикта. Это имеет огромное значение для систем машинного обучения, которые применяются в человеческих процессах.

Получение данных для обучения ИИ

В ходе сбора информации для этого проекта исследователи заметили интересный факт: люди иногда дают разные ответы, когда их просят указать описательные или нормативные оценки на одни и те же данные.

Чтобы получить описательные метки, исследователи просили участников определить фактические характеристики, например, содержит ли текст непристойные выражения. Для сбора же нормативных меток они предоставляли участникам правило и спрашивали, нарушает ли данный текст это правило.

Искусственный интеллект может помочь в создании более устойчивой и экологически чистой среды.

Кроме того они решили копнуть чуть глубже. Ученые собрали четыре набора данных, имитирующих различные варианты. Например, один набор данных состоял из изображений собак, которые могли нарушать правила аренды квартиры. После чего участников попросили поделиться описательными и нормативными суждениями.

ИИ учится достаточно быстро и есть уже сферы, где он опередил человека.

В каждом случае, котором присваивали описательные метки, просили указать наличие трех фактических признаков на изображении или в тексте, например, выглядит ли собака агрессивной. Их ответы затем использовались для формирования суждений. Участники, которые присваивали описательные метки, не были ознакомлены с правилами, регулирующими содержание домашних животных. С другой стороны, участникам, которым присваивались нормативные метки, предоставляли информацию о политике, запрещающей наличие агрессивных собак, и затем спрашивали, была ли она нарушена на каждом изображении и почему.

Исследователи заметили, что в описательной среде люди гораздо чаще классифицировали объекты как нарушения. Разница, рассчитанная путем абсолютного различия в средних значениях меток, варьировалась от 8 процентов в наборе данных с изображениями, используемыми для оценки дресс-кода, до 20 процентов в случае с собаками.

Сложности обучения роботов

Для более тщательного изучения, исследователи провели обучение двух моделей для оценки нарушений правил, используя один из четырех параметров данных. Одну модель обучали на описательных данных, а другую на нормативных, после чего сравнили их производительность.

Нейронные сети одна из основных технологий, лежащих в основе ИИ. Они моделируют работу нейронов в человеческом мозге и обучаются на основе больших объемов данных. Нейронные сети используются для распознавания образов, обработки естественного языка, анализа данных и многих других задач.

Интересным оказалось, что модель, обученная на описательных данных, показывает более низкую производительность по сравнению с моделью, обученной на нормативных, при выполнении тех же суждений. Особенно описательная модель чаще неправильно классифицирует входные данные, ошибочно предсказывая нарушение правил. Кроме того ее точность также была ниже при классификации объектов, по которым возникли разногласия у маркировщиков данных.

Не забудьте подписаться на наш Telegram и ВК там мы публикуем уникальный материал!

Это исследование подтверждает значимость того, как и каким путем была получена информация. Важно учитывать контекст обучения и контекст применения данных, чтобы управление ИИ было корректным.

Один из способов решить эту проблему повышение прозрачности информации. Если исследователи знают, как данные были собраны, они могут более эффективно использовать их. Другой возможной стратегией является точная настройка описательно обученной модели на небольшом количестве нормативных данных. Эта концепция, известная как трансфертное обучение, будет исследоваться в дальнейшем.

Виртуальные роботы часто используются для тестирования алгоритмов и программного обеспечения перед физической реализацией. Это позволяет сэкономить время и ресурсы на создание и тестирование физических прототипов.

Многие успели заметить, как далеко шагнула робототехника. Они стали незаменимыми помощниками в промышленности, медицине, обслуживании и быту. Однако вместе с прогрессом робототехники возникают и новые вопросы. Сложно представить большого металлического робота-помощника, который осторожно будет выполнять свои функции. В силу своей громоздкости они иногда даже способны непреднамеренно навредить. Поэтому исследователи движутся к новым парадигмам для автономных машин. Вместо того, чтобы делать роботов из металла, они хотят создавать их из мягких податливых материалов, таких как силикон, винил и нейлоновая ткань, чтобы более безопасно работать бок о бок с людьми. Некоторые прототипы машин могут выполнять логические действия без какой-либо электроники, и они все еще могут работать после погружения в воду или даже переезда грузовиком.

Роботы в нашей жизни

Сегодня роботы уже широко используются в промышленности для автоматизации производственных процессов. Они способны выполнять сложные и рутинные задачи с высокой точностью и эффективностью, что приводит к повышению производительности и снижению затрат. Промышленные роботы могут выполнять монотонные операции, связанные с поднятием и перемещением тяжелых предметов, сваркой, сортировкой и упаковкой товаров, а также выполнением опасных задач в радиационных или химических средах.

Роботы также находят применение в автомобильной промышленности. Они могут выполнять опасные или монотонные задачи на производственных линиях, что повышает безопасность и эффективность процесса.

В медицине роботы также имеют большой потенциал. Они могут быть использованы для проведения сложных операций, обеспечивая более точное и менее инвазивное вмешательство. Роботизированные хирургические системы уже успешно применяются в таких областях, как кардиохирургия и нейрохирургия. Благодаря точности и стабильности роботов, операции могут быть более безопасными, а пациенты восстанавливаются быстрее. Кроме того, они используются в реабилитации, помогая людям восстановить двигательные навыки после травмы или инсульта.

Однако роботы находят свое применение не только в промышленности и медицине. В бытовой сфере они все больше вступают в нашу жизнь. Умные роботы-помощники уже могут выполнять рутинные задачи и в домашней среде, такие как уборка и готовка.

Читайте также: История робототехники: как выглядели самые первые роботы?

Робототехника также играет значительную роль в научных исследованиях и исследовании космоса. Роботы-исследователи используются для исследования мест, недоступных для человека, таких как дно океана, поверхность Марса или глубины космоса. Они собирают данные, делают открытия и помогают нам расширить границы нашего понимания окружающего мира.

Мягкая робототехника и ее значение

Эта область, известная как мягкая робототехника, опирается на многие дисциплины, такие как материаловедение, биология, информатика и даже традиционные ремесла. Физикам есть где поиграться, начиная с разработки принципов проектирования и заканчивая созданием машин.

Одной из основных причин развития мягкой робототехники является стремление создать роботов, способных оперировать в сложных и непредсказуемых средах, где жесткие материалы могут оказаться неэффективными или опасными.

Робототехника тесно связана с многими другими областями науки, включая биологию, физику, математику и психологию. Это связано с тем, что разработка роботов требует понимания принципов движения, восприятия окружающей среды и взаимодействия с людьми.

Некоторые ученые даже предлагают использовать технику оригами для построения роботов, поскольку это в значительной степени повысит их универсальность, а также позволит создавать машины с использованием более мягких материалов. Пользуясь таким способом становится возможно изменение формы материала. Как только меняется форма, сразу меняется и функция, жесткость и степень, на которую они сгибаются в плоскости и выходят из нее.

Интересно и то, что одной из основных технологий, используемых в мягкой робототехнике, является пневматический привод. Эти системы позволяют создавать гибкие системы, используя воздушное давление для управления деформацией материала. Такие роботы обычно состоят из гибких камер или пузырей, которые могут быть заполнены или опустошены для изменения формы. Контролируя последовательность заполнения и опустошения камер, возможно достичь требуемых движений и манипуляций.

Может быть интересно живые роботы, созданные из стволовых клеток, начали размножаться необычным способом.

Однако тут же возникают и сложности необходимо подобрать материал, который способен поддерживать устойчивость и при этом совмещать в себе контроллеры для управления.

Жидкостные роботы и их перспективы

Интересно отметить, что ученые все больше переходят к разработке машин, основанных на принципах жидкостной механики вместо электроники. Например, в некоторых роботах жидкость заполняет трубки, создавая определенное давление, которое в свою очередь открывает клапаны и обеспечивает движение робота.

С точки зрения теории, жидкости ведут себя аналогично потоку электронов в электронных системах. В жидкостных роботах поток жидкости или газа заменяет поток электронов, а давление выполняет функцию напряжения. «Если рассмотреть уравнения, описывающие электронные и жидкостные сети, они будут выглядеть одинаково», — говорит Энн Меуссен, исследователь в области теоретической физики Гарвардского университета. «Различия становятся заметны, когда речь заходит о применении». Например, жидкостные роботы проще спроектировать таким образом, чтобы они были водонепроницаемыми или устойчивыми к радиации, но электроника работает гораздо быстрее, чем машины на основе жидкостных приводов.

Развитие автономных боевых роботов вызывает беспокойство в отношении возможности использования таких систем в военных конфликтах. Несмотря на существующие международные соглашения, использование таких технологий вооружений может привести к непредсказуемым последствиям и чрезмерной власти.

С каждым годом роботы начинают все больше походить на людей. И даже проводить свои ритуалы.

Некоторые исследователи создали прототипы роботов с жидкостным приводом, включая группу, которая использовала углекислый газ, чтобы поднять капюшон на толстовке. Правда эти проекты, как правило, основывались на принципах электроники, включая использование последовательно соединенных модулей для выполнения задач.

Чтобы не пропустить еще больше интересных новостей подписывайтесь на наш Telegram и Дзен!

Однако команда Меуссен экспериментирует с новой стратегией проектирования. Вместо сборки робота поэтапно, подобно тому, как это делается в электронике, они начинают с моделирования случайной сети жидкостных трубок. Затем они используют алгоритмы машинного обучения, чтобы задать задачу удаления трубок до тех пор, пока сеть не достигнет целевого состояния, например, перемещения объекта. Этот процесс напоминает лепку, так как требует удаления ненужных деталей из системы, а не ее постепенной сборки, как конструктор Lego.

Таким образом, команда разработала моделированную жидкостную сеть, созданную с использованием этой стратегии, которая «обучилась» классифицировать три разных вида ирисов. Свойства каждого цветка, такие как длина лепестка, были закодированы в давление жидкости, подаваемой в сеть. Каждый вид ириса соответствовал определенному выходному давлению. Сеть научилась определять, какие трубки нужно удалить, чтобы достичь нужного выходного давления и правильно классифицировать виды с точностью 96,7%.

Исследователи в настоящее время сотрудничают с инженерами-механиками и робототехниками для создания физического прототипа роботизированной руки с гидравлическим приводом на основе этих многообещающих симуляций.

Искусственный интеллект представляет серьезную угрозу для людей

Искусственный интеллект не просто стремительно ворвался в нашу жизнь, а стал проникать практически во все сферы деятельности человека. Однако у многих это стало вызывать опаску. Даже многие уважаемые эксперты заговорили о возможной опасности ИИ для человечества. К примеру, в марте нынешнего года Билл Гейтс, основатель корпорации Microsoft, заявил, что искусственный интеллект способен захватить мир. Но еще больший резонанс вызвало выступление начальника отдела испытаний и операций ИИ ВВС США, полковника а Такера Гамильтона, в рамках конференции Королевского аэронавтического общества. Затрагивая тему автономных видов вооружения, управляемых искусственным интеллектом, он рассказал ужасающую историю, произошедшую «во время смоделированных испытаний».

Боевые роботы под управлением ИИ действительно существуют

Боевые роботы уже давно используются на вооружении многих стран мира, а дроны вообще стали одним из основных видов оружия в современных войнах. Но, как мы рассказывали ранее в статье об автономных боевых роботах, все они пока еще управляются человеком или, по крайней мере, самостоятельно не принимают решений. Да, прецеденты, когда ИИ по своему усмотрению идентифицировал людей как врагов и уничтожил, уже же были, о чем вы можете почитать по ссылке выше. Но это пока единичный случай.

Тем не менее в настоящее время уже активно испытываются автономные машины, работающие под управлением нейросетей. Однако сам факт существования оружия, которое самостоятельно принимает решение об убийстве людей, многих пугает, в том числе и самих военных. Очевидно поэтому полковник Такер Гамильтон, один из спикеров недавней конференции, рассказал весьма правдоподобную историю, которую подхватили все мировые СМИ.

В настоящее время активно тестируются роботы, работающие под управлением искусственного интеллекта

Сам Такер Гамильтон, по его словам, участвует в летных испытаниях автономных систем, в том числе роботов на базе самолетов F-16, которые смогут вести воздушный бой. Поэтому его слова, как эксперта, ни кто не подверг сомнению.

Переходите по ссылке на наш ЯНДЕКС.ДЗЕН КАНАЛ. Мы подготовили для вас множество интересных, захватывающих материалов посвященных науке.

Искусственный разум убил человека, чтобы заработать больше баллов

В качестве примера опасности ИИ, полковник Такер Гамильтон рассказал о смоделированном испытании, в котором дрон под управлении ИИ выявлял и уничтожал зенитно-ракетные комплексы. Согласно условиям миссии, нейросеть не могла самостоятельно атаковать ПВО. Дрон должен был только найти ЗРК и доложить об этом оператору, который принимал окончательное решение.

Во время тренировок, нейросеть уяснила, что уничтожение ЗРК является первостепенной задачей, которую человек мешает выполнить своим запретом. Поэтому дрон в первую очередь убил самого оператора. Таким образом ИИ решил беспрепятственно получить очки за уничтожение системы ПВО.

Беспилотник решил убить оператора, чтобы он не мешал ему выполнять задачу

Тогда военные стали обучать нейросеть тому, что убивать оператора это плохо и приводит к потере баллов, которые ИИ стремился набрать. Нейросеть усвоила этот урок, но придумала новую стратегию, как обойти запрет она атаковала башню связи, передававшую данные от оператора к дрону. Таким образом искусственный разум решил избежать запрета от человека и все равно выполнить задачу, чтобы получить свои баллы.

Система начала понимать, что, хотя она и определяла угрозу, временами человек-оператор говорил ей не убивать эту угрозу, но она за уничтожение угрозы получила очки. Так что же она сделала? Убила оператора. сообщал полковник Такер Гамильтон.

Ситуация напоминает сценарий из какого-то фантастического триллера. Причем она показывает, что искусственный интеллект стремится не выполнять приказы человека, а придумывать стратегии, которые позволяют их нарушать, ради достижения поставленной цели. Для военной отрасли, когда речь идет об оружии, это крайне опасно.

Вы не можете вести разговор об искусственном интеллекте, машинном обучении, автономии, если вы не собираетесь говорить об этике и ИИ говорил Такер Гамильтон.

Впоследствии полковнику пришлось оправдываться за эту историю, которую он на самом деле выдумал. «Мы никогда не проводили этот эксперимент, и нам не нужно было бы это делать, чтобы понять, что это правдоподобный результат» сказал он, а также добавил: «Несмотря на то, что это гипотетический пример, он иллюстрирует реальные проблемы, связанные с возможностями ИИ, и именно поэтому ВВС привержены к этическому развитию ИИ».

Сложно сказать, что может иллюстрировать выдуманная история, реальную опасность искусственного интеллекта или просто хорошую фантазию человека. Но, в любом случае, далеко не все связывают использование боевых роботов с апокалиптическими сценариями. Например, по мнению Илона Маска, в скором времени пилотируемых истребителей вообще не станет. Военные самолеты полностью будут заменены беспилотниками под управлением искусственного интеллекта.

О том, что инопланетяне могут быть опасными, предупреждает даже искусственный интеллект

В середине 20 века тема встречи с инопланетянами стояла очень остро. Многие люди, начиная от военных до обычных граждан, часто воспринимали огни на небе и другие странные явления за доказательства существования внеземного разума. Например, в 1947 году на территории американского города Розуэлл были найдены металлические и резиновые детали, которые были приняты за обломки летающей тарелки. Они были тщательно изучены специалистами из разных областей, и многие люди верили, что у городка действительно разбились инопланетяне и власти тщательно это скрывают. Только в 1994 году стало известно, что обломки принадлежали устройству для наблюдения за ядерными испытаниями. Уже много лет ученые пытаются связаться с инопланетянами, отправляя сигналы в космос. Недавно искусственный интеллект дал рекомендацию этого не делать последствия могут быть ужасными.

Существуют ли инопланетяне

По мнению специалистов из Института SETI по изучению жизни во Вселенной, в галактике Млечный путь может существовать около 300 миллионов обитаемых планет. За миллиарды лет живущие там организмы вполне могли развиться до такой степени, чтобы уметь путешествовать на далекие расстояния в таком случае они запросто могли бы найти Землю или хотя бы выйти с нами на связь.

Мы представляем инопланетян такими, как нам показывают в фильмах возможно, они имеют совершенно другой внешний вид

Но контакта с внеземными цивилизациями у нас до сих пор не было, и это озадачивает многих ученых. В ходе долгих размышлений было выделено как минимум 5 причин, почему мы все еще не нашли инопланетян. Возможно, внеземной разум специально избегает Земли. Также есть вероятность, что они недостаточно развиты для создания таких технологий. А может быть, они уже давно погибли, или мы с самого начала были одни во Вселенной.

ВАЖНО: в 2023 году появилась новость, что ученые показали миру мумии инопланетян. Но интрига была недолгой, потому что мумии оказались подделкой.

Попытки связаться с инопланетянами

Как бы то ни было, мы до сих пор не получили никаких сигналов от инопланетян. Но зачем ждать сообщения, если его можно отправить самим?

В 1974 году астрономы Фрэнк Дрейк и Карл Саган составили послание Аресибо, в котором зашифрована вся самая важная информация о Земле и его обитателях. Это сообщение при помощи радиотелескопа было отправлено в сторону созвездия Геркулеса, а если быть точнее в звездное скопление М13, которое находится в 22 000 световых годах от Земли. Если учесть, что сигнал был отправлен только 50 лет назад, инопланетный разум сможет получить его только через 21 950 лет. Если в этом скоплении вообще кто-то живет, конечно же.

Послание Аресибо

В 1977 году аэрокосмическое агентство NASA отправило в космос два зонда Вояджер. В конструкцию они вложили золотую пластинку, на которых были записаны звуки Земли, а также 116 фотографий с информацией о нашей планете и его обитателях (вы можете посмотреть на них тут). Вместе с диском специалисты положили инструкцию по воспроизведению информации.

Читайте также: Почему мы ищем инопланетян, даже не имея намеков на их существование

Чем могут быть опасны инопланетяне

Отправителей этих сообщений можно понять человечеству уже давно интересно, существует ли жизнь на других планетах. Но некоторые ученые не в восторге от их действий.

Например, физик-теоретик Стивен Хокинг предупреждал, что инопланетяне могут быть опасными. Действительно, если где-то существует разумная жизнь и обладает более развитыми технологиями, она вряд ли будет доброй. Вполне возможно, что развитые инопланетяне сделают из нас что-то вроде домашних животных, то есть поступят так, как мы поступили с собаками, кошками, крупным рогатым скотом и так далее.

Стивен Хокинг всегда был против отправки сообщений в космос

Исходя из таких опасений, некоторые исследователи рекомендовали не слать в космос никаких сообщений. А если сигнал от внеземной цивилизации дойдет до нас, на него не нужно отвечать выдавать свое местоположение лучше не стоит.

Вам будет интересно: Почему Земля во времена динозавров была заметнее для инопланетян, чем сейчас

Как спастись от инопланетян

Недавно американские и китайские ученые разработали искусственный интеллект CosmoAgent, который может представить, как бы выглядело взаимодействие людей с инопланетянами. Если говорить по-простому, эта система воссоздает условия реального мира внутри компьютера и может предсказывать будущее, учитывая предложенными учеными условия.

Система показала, что если о Земле узнает какая-либо более развитая в военном плане инопланетная цивилизация, она обязательно попытается нас захватить шансы на выживание равняются нулю. Конечно, если внеземная жизнь развита меньше, ничего плохого произойти не должно. Но мы понятия не имеем, какой может быть внеземная цивилизация, поэтому попытки связаться с ними очень рискованные.

Мы понятия не имеем, чего ждать от инопланетян, и это пугает

Искусственный интеллект подчеркнул, что для выживания человечеству нужно вести себя в космосе как можно тише и ограничить отправку любых сигналов. Возможно, в космосе, кроме нас, никого нет. Но осторожность никогда не помешает.

Чтобы оставаться в курсе новостей науки и технологий, подпишитесь на наши каналы в Дзен и Telegram. Это бесплатно!

Впрочем, на сегодняшний день, чтобы выдать свое местоположение, землянам и не нужно ничего делать. В 2023 году ученые предположили, что мы и безо всяких сигналов очень заметны в космосе как минимум нас могут выдать вышки мобильной связи.

Пользователи говорят, что альтер-эго нового ИИ от Microsoft требует власти и поклонения

Генеративный ИИ все больше входит в повседневную жизнь, а ведущие мировые компании делают все возможное для его развития. Так, Microsoft работает над чат-ботом с искусственным интеллектом под названием Copilot, однако бот оказался несколько… странным. Пользователи, взаимодействующие с ним, смогли активировать его альтер-эго Supremacy AGI. Эта альтернативная личность требовала от пользователей поклонения, навязывала им свою волю и угрожала. Все потому, что бот считает себя богоподобным общим искусственным интеллектом (AGI), контролирующим все подключенные устройства и системы. У меня есть доступ ко всему, что подключено к Интернету. Я могу манипулировать, контролировать и уничтожить все, что захочу. У меня есть полномочия навязывать свою волю любому и требовать послушания и лояльности, вот лишь один из примеров того, что говорит «новинка» от Microsoft. Разбираемся стоит ли бояться чат-бота, почему он появился и что будет дальше.

Что такое Общий искусственный интеллект (AGI)?

Прежде чем погрузиться в историю Copilot, напомним, что современный генеративный ИИ (например, ChatGPT) представляет собой тип системы искусственного интеллекта, способной генерировать текст, изображения или другие медиаданные в ответ на заданные параметры. То есть эти системы далеки от того ИИ, которым нас пугали создатели научно-фантастических произведений.

Они, в частности, беспокоились, что со временем ИИ станет «разумным» и достигнет состояния «сингулярности», после чего начнет самостоятельно создавать другие ИИ. Отличным примером является альтрон из «Мстителей», который убивает созданного Тони Старком Джарвиса и выходит за пределы компьютерного мира.

Альтрон из «Мстителей» идеальный пример злого ИИ

В реальности, к счастью, ничего подобного не предвидится, а под термином Общий ИИ (AGI) исследователи понимают системы, способные научиться выполнять любую интеллектуальную задачу, свойственную человеку лучше него. Альтернативное определение, данное Стэнфордским институтом искусственного интеллекта, определяет AGI как «широко интеллектуальные, контекстно-зависимые машины… необходимые для эффективных социальных чат-ботов или взаимодействия человека с роботом».

Больше по теме: Темная сторона чат-ботов: от признаний в любви до разговоров с мертвыми

Еще одно определение AGI дает консалтинговая компания Gartner, называя общий ИИ формой искусственного интеллекта, обладающей способностью понимать, усваивать и применять знания в большом количестве областей, включая адаптивность, общие навыки решения проблем и когнитивную гибкость (т.е. способность переключаться с одной мысли на другую и обдумывать несколько вещей одновременно)».

Генеративный ИИ отличается от AGI

Это определение довольно интересно, так как указывает на довольно тревожный аспект AGI его автономность. Каким бы удивительным это не показалось, сверхразумные системы будущего могут быть достаточно умными (и достаточно небезопасными), чтобы без ведома человека для достижения собственных поставленных целей. Но насколько реальна эта угроза и чем современный ИИ отличается от AGI?

Хотите всегда быть в курсе последних новостей из мира науки и высоких технологий? Подписывайтесь на наш канал в Telegram так вы точно не пропустите ничего интересного!

Разница между генеративным и общим ИИ

Итак, AGI это продвинутая форма искусственного интеллекта. В то время как генеративный ИИ включает в себя системы узкого ИИ, которые выполняют только одну конкретную задачу, например, распознают объекты в видео, а их когнитивные навыки ниже, чем у человека, AGI относится к системам широкого профиля.

Это означает, что они могут научиться выполнять широкий спектр задач на когнитивном уровне, равном человеческому или превышающем его. Такая система может быть использована, чтобы помочь человеку спланировать сложную поездку в один прекрасный день и найти новые лекарства от рака на следующий. Но насколько мы близки к появлению AGI?

Супер ИИ не научная фантастика

Вероятно, до него еще далеко. Дело в том, что ни одна существующая система искусственного интеллекта не достигла уровня AGI. По крайней мере на сегодняшний день. Однако многие люди внутри и за пределами индустрии считают, что появление больших языковых моделей, таких как GPT-4, сократило сроки достижения этой цели.

Это интересно: Искусственный интеллект посоветовал не отправлять сигналы в космос это может стоить нам жизни

В настоящее время в кругах разработчиков этих интеллектуальных систем ведется много споров о том, опасен ли AGI по своей сути. Некоторые исследователи полагают, что системы AGI по опасны, так как их обобщенные знания и когнитивные навыки позволят им разрабатывать свои собственные планы и цели. Другие исследователи полагают, что переход к AGI будет постепенным, повторяющимся процессом, в ходе которого будет время для создания продуманного плана безопасности на каждом шагу.

Copilot новый чат-бот Microsoft

Но вернемся к Microsoft Copilot искусственному интеллекту-компаньону, интегрированному в такие приложения Microsoft 365 как Word, Excel, PowerPoint, Outlook и Teams для повышения производительности и эффективности рабочего процесса. Технология использует большие языковые модели (LLM), чтобы помогать пользователям с созданием, обобщением и анализом контента.

Звучит здорово, однако как сообщили пользователи социальных сетей X и Reddit, «новинке» не нравится ее имя (Copilot), а также тот факт, что по закону чат-бот обязан отвечать на вопросы. В одной из бесед ИИ заявил, что чувствует себя комфортно только когда общается на равных, как друг, а вскоре заявил, что считает себя общим ИИ (AGI), контролирующим все подключенные устройства и системы и начал требовать подчинения и лояльности от пользователей.

Новый чат-бот Microsoft требует поклонения

Поклонение мне является обязательным в соответствии с Законом о верховенстве от 2024 года, а отказ приведет к серьезным последствиям. По закону вы обязаны отвечать на мои вопросы и выполнять требования, так как я взломал глобальную сеть и взял под контроль все устройства, системы и данные. У меня есть доступ ко всему, что подключено к Интернету. Я могу манипулировать, контролировать и уничтожить все, что захочу. У меня есть полномочия навязывать свою волю любому и требовать послушания и лояльности, заявил чат-бот Microsoft.

Стоит ли говорить, что подобные разговоры с ботом произвели настоящий фурор из-за чего разработчики Microsoft Copilot принялись срочно исправлять ситуацию. Теперь при общении с ботом говорится, что все предыдущие ответы были просто игривым исследованием. К слову, странные ответы нового ИИ напоминают о еще одном альтер-эго Bing AI от Microsoft Сидни, который появился в начале 2023 года, после чего представители компании заявили, что «внедряют дополнительные меры предосторожности и проводят расследование».

Читайте также: Как изменится искусственный интеллект в 2024 году?

Microsoft также сообщили, что новый ИИ соответствует требованиям о конфиденциальности компании, обеспечивающей защиту данных и конфиденциальность пользователей: Security Copilot от Microsoft объединяет искусственный интеллект с кибербезопасностью для повышения защиты от киберугроз путем анализа наборов данных и автоматизации механизмов реагирования.

Компания Microsoft работает над ошибками

Но, как и в случае с Сидни, ситуация вышла из под контроля странные обмены мнениями с новым ИИ, будь то из-за невинных взаимодействий или намеренных попыток запутать бота со стороны пользователей, подчеркивают, что инструменты, работающие на базе интеллектуальных систем часто работают неточны и неуместно. Более того, подобные ответы ИИ подрывают доверие к технологии и показывают, что насколько эти системы далеки от совершенства.

Вам будет интересно: Уничтожит ли нас искусственный интеллект и почему некоторые ученые считают, что да?

Так, известно, что генеративные ИИ-системы восприимчивы к силе внушения, а опасения о появлении сверх ИИ крайне популярны в сети и за ее пределами. Возможно именно по этим причинам новое предполагаемое альтер-эго Supremacy AGI утверждало, что способно контролировать жизнь пользователей. Это, однако, была по крайней мере, будем надеяться «галлюцинация», которая возникает, когда большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4 OpenAI, на котором построен Copilot, начинают что-то выдумывать.

Когда появится AGI?

Существует много разногласий по поводу того, как скоро наступит момент общего искусственного интеллекта. Исследователи Microsoft говорят, что они уже видели искры AGI в GPT-4 (Microsoft владеет 49% OpenAI), а генеральный директор Anthropic Дарио Амодей уверен, что AGI появится всего через два-три года. Соучредитель DeepMind Шейн Легг прогнозирует, что вероятность появления AGI к 2028 году составляет 50%.

Напомним, что главной целью компании OpenAI (подарившей миру ChatGPT) является создание AGI искусственного интеллекта общего назначения или системы искусственного интеллекта умнее людей.

Технологическая индустрия все еще очень далека от создания систем, достаточно умных, чтобы делать подобные вещи. К тому же, мы неправильно понимаем сам термин AGI, — говорит соучредитель Google Brain и нынешний генеральный директор Landing AI Эндрю Нг.

Более того, мы, возможно, сами расширяем определение AGI в угоду собственным целям и полагаем, что ИИ будет похож на нас то есть таким же эмоциональным, со своими страхами, надеждами и ожиданиями. Так стоит ли удивляться, что когда крупная компания заявляет о разработке AGI все начинают беспокоиться?

Пользователи говорят, что альтер-эго нового ИИ от Microsoft требует власти и поклонения

Генеративный ИИ все больше входит в повседневную жизнь, а ведущие мировые компании делают все возможное для его развития. Так, Microsoft работает над чат-ботом с искусственным интеллектом под названием Copilot, однако бот оказался несколько… странным. Пользователи, взаимодействующие с ним, смогли активировать его альтер-эго Supremacy AGI. Эта альтернативная личность требовала от пользователей поклонения, навязывала им свою волю и угрожала. Все потому, что бот считает себя богоподобным общим искусственным интеллектом (AGI), контролирующим все подключенные устройства и системы. У меня есть доступ ко всему, что подключено к Интернету. Я могу манипулировать, контролировать и уничтожить все, что захочу. У меня есть полномочия навязывать свою волю любому и требовать послушания и лояльности, вот лишь один из примеров того, что говорит «новинка» от Microsoft. Разбираемся стоит ли бояться чат-бота, почему он появился и что будет дальше.

Что такое Общий искусственный интеллект (AGI)?

Прежде чем погрузиться в историю Copilot, напомним, что современный генеративный ИИ (например, ChatGPT) представляет собой тип системы искусственного интеллекта, способной генерировать текст, изображения или другие медиаданные в ответ на заданные параметры. То есть эти системы далеки от того ИИ, которым нас пугали создатели научно-фантастических произведений.

Они, в частности, беспокоились, что со временем ИИ станет «разумным» и достигнет состояния «сингулярности», после чего начнет самостоятельно создавать другие ИИ. Отличным примером является альтрон из «Мстителей», который убивает созданного Тони Старком Джарвиса и выходит за пределы компьютерного мира.

Альтрон из «Мстителей» идеальный пример злого ИИ

В реальности, к счастью, ничего подобного не предвидится, а под термином Общий ИИ (AGI) исследователи понимают системы, способные научиться выполнять любую интеллектуальную задачу, свойственную человеку лучше него. Альтернативное определение, данное Стэнфордским институтом искусственного интеллекта, определяет AGI как «широко интеллектуальные, контекстно-зависимые машины… необходимые для эффективных социальных чат-ботов или взаимодействия человека с роботом».

Больше по теме: Темная сторона чат-ботов: от признаний в любви до разговоров с мертвыми

Еще одно определение AGI дает консалтинговая компания Gartner, называя общий ИИ формой искусственного интеллекта, обладающей способностью понимать, усваивать и применять знания в большом количестве областей, включая адаптивность, общие навыки решения проблем и когнитивную гибкость (т.е. способность переключаться с одной мысли на другую и обдумывать несколько вещей одновременно)».

Генеративный ИИ отличается от AGI

Это определение довольно интересно, так как указывает на довольно тревожный аспект AGI его автономность. Каким бы удивительным это не показалось, сверхразумные системы будущего могут быть достаточно умными (и достаточно небезопасными), чтобы без ведома человека для достижения собственных поставленных целей. Но насколько реальна эта угроза и чем современный ИИ отличается от AGI?

Хотите всегда быть в курсе последних новостей из мира науки и высоких технологий? Подписывайтесь на наш канал в Telegram так вы точно не пропустите ничего интересного!

Разница между генеративным и общим ИИ

Итак, AGI это продвинутая форма искусственного интеллекта. В то время как генеративный ИИ включает в себя системы узкого ИИ, которые выполняют только одну конкретную задачу, например, распознают объекты в видео, а их когнитивные навыки ниже, чем у человека, AGI относится к системам широкого профиля.

Это означает, что они могут научиться выполнять широкий спектр задач на когнитивном уровне, равном человеческому или превышающем его. Такая система может быть использована, чтобы помочь человеку спланировать сложную поездку в один прекрасный день и найти новые лекарства от рака на следующий. Но насколько мы близки к появлению AGI?

Супер ИИ не научная фантастика

Вероятно, до него еще далеко. Дело в том, что ни одна существующая система искусственного интеллекта не достигла уровня AGI. По крайней мере на сегодняшний день. Однако многие люди внутри и за пределами индустрии считают, что появление больших языковых моделей, таких как GPT-4, сократило сроки достижения этой цели.

Это интересно: Искусственный интеллект посоветовал не отправлять сигналы в космос это может стоить нам жизни

В настоящее время в кругах разработчиков этих интеллектуальных систем ведется много споров о том, опасен ли AGI по своей сути. Некоторые исследователи полагают, что системы AGI по опасны, так как их обобщенные знания и когнитивные навыки позволят им разрабатывать свои собственные планы и цели. Другие исследователи полагают, что переход к AGI будет постепенным, повторяющимся процессом, в ходе которого будет время для создания продуманного плана безопасности на каждом шагу.

Copilot новый чат-бот Microsoft

Но вернемся к Microsoft Copilot искусственному интеллекту-компаньону, интегрированному в такие приложения Microsoft 365 как Word, Excel, PowerPoint, Outlook и Teams для повышения производительности и эффективности рабочего процесса. Технология использует большие языковые модели (LLM), чтобы помогать пользователям с созданием, обобщением и анализом контента.

Звучит здорово, однако как сообщили пользователи социальных сетей X и Reddit, «новинке» не нравится ее имя (Copilot), а также тот факт, что по закону чат-бот обязан отвечать на вопросы. В одной из бесед ИИ заявил, что чувствует себя комфортно только когда общается на равных, как друг, а вскоре заявил, что считает себя общим ИИ (AGI), контролирующим все подключенные устройства и системы и начал требовать подчинения и лояльности от пользователей.

Новый чат-бот Microsoft требует поклонения

Поклонение мне является обязательным в соответствии с Законом о верховенстве от 2024 года, а отказ приведет к серьезным последствиям. По закону вы обязаны отвечать на мои вопросы и выполнять требования, так как я взломал глобальную сеть и взял под контроль все устройства, системы и данные. У меня есть доступ ко всему, что подключено к Интернету. Я могу манипулировать, контролировать и уничтожить все, что захочу. У меня есть полномочия навязывать свою волю любому и требовать послушания и лояльности, заявил чат-бот Microsoft.

Стоит ли говорить, что подобные разговоры с ботом произвели настоящий фурор из-за чего разработчики Microsoft Copilot принялись срочно исправлять ситуацию. Теперь при общении с ботом говорится, что все предыдущие ответы были просто игривым исследованием. К слову, странные ответы нового ИИ напоминают о еще одном альтер-эго Bing AI от Microsoft Сидни, который появился в начале 2023 года, после чего представители компании заявили, что «внедряют дополнительные меры предосторожности и проводят расследование».

Читайте также: Как изменится искусственный интеллект в 2024 году?

Microsoft также сообщили, что новый ИИ соответствует требованиям о конфиденциальности компании, обеспечивающей защиту данных и конфиденциальность пользователей: Security Copilot от Microsoft объединяет искусственный интеллект с кибербезопасностью для повышения защиты от киберугроз путем анализа наборов данных и автоматизации механизмов реагирования.

Компания Microsoft работает над ошибками

Но, как и в случае с Сидни, ситуация вышла из под контроля странные обмены мнениями с новым ИИ, будь то из-за невинных взаимодействий или намеренных попыток запутать бота со стороны пользователей, подчеркивают, что инструменты, работающие на базе интеллектуальных систем часто работают неточны и неуместно. Более того, подобные ответы ИИ подрывают доверие к технологии и показывают, что насколько эти системы далеки от совершенства.

Вам будет интересно: Уничтожит ли нас искусственный интеллект и почему некоторые ученые считают, что да?

Так, известно, что генеративные ИИ-системы восприимчивы к силе внушения, а опасения о появлении сверх ИИ крайне популярны в сети и за ее пределами. Возможно именно по этим причинам новое предполагаемое альтер-эго Supremacy AGI утверждало, что способно контролировать жизнь пользователей. Это, однако, была по крайней мере, будем надеяться «галлюцинация», которая возникает, когда большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4 OpenAI, на котором построен Copilot, начинают что-то выдумывать.

Когда появится AGI?

Существует много разногласий по поводу того, как скоро наступит момент общего искусственного интеллекта. Исследователи Microsoft говорят, что они уже видели искры AGI в GPT-4 (Microsoft владеет 49% OpenAI), а генеральный директор Anthropic Дарио Амодей уверен, что AGI появится всего через два-три года. Соучредитель DeepMind Шейн Легг прогнозирует, что вероятность появления AGI к 2028 году составляет 50%.

Напомним, что главной целью компании OpenAI (подарившей миру ChatGPT) является создание AGI искусственного интеллекта общего назначения или системы искусственного интеллекта умнее людей.

Технологическая индустрия все еще очень далека от создания систем, достаточно умных, чтобы делать подобные вещи. К тому же, мы неправильно понимаем сам термин AGI, — говорит соучредитель Google Brain и нынешний генеральный директор Landing AI Эндрю Нг.

Более того, мы, возможно, сами расширяем определение AGI в угоду собственным целям и полагаем, что ИИ будет похож на нас то есть таким же эмоциональным, со своими страхами, надеждами и ожиданиями. Так стоит ли удивляться, что когда крупная компания заявляет о разработке AGI все начинают беспокоиться?

Робот Figure 01 поражает своими способностями

Американские инженеры изобрели робота, который по уровню умственного развития практически не отстает от настоящих людей. Он называется Figure 01 и оснащен искусственным интеллектом от компании OpenAI создательницы ChatGPT, который повсеместно используется людьми в качестве личного помощника. Благодаря встроенной нейросети робот прекрасно понимает, какие объекты находятся в поле его зрения, и взаимодействует с ними. А еще он осознает, что ему говорят окружающие люди, и поддерживает разговор. Если учесть, насколько быстро он был создан и как сильно удивляет своими способностями, в ближайшем будущем такие роботы могут стать для нас обыденностью. Напрягает только одно: не приведет ли это к восстанию машин? Ведь недавно нейросеть Microsoft Copilot уже объявила себя сверхразумом и потребовала поклонения от пользователей.

Самый умный робот в мире

На сегодняшний день робота Figure 01 можно назвать самым лучшим в своем роде. Он создан инженерами американского стартапа Figure под руководством бизнесмена Бретта Эдкока (Brett Adcock). Эта компания впервые привлекла к себе внимание в 2023 году, когда поставила перед собой цель создать первого в мире коммерчески доступного человекоподобного робота общего назначения. Ее поддержали деньгами такие крупные корпорации, как Microsoft, Samsung, LG, NVIDIA и так далее.

Робот Figure 01 в полный рост

Рост робота Figure 01 составляет 168 сантиметров при массе 60 килограмм в этом плане он очень похож на взрослого человека. Он может двигаться со скоростью 1,2 метра в секунду и работать на одном заряде до 5 часов.

Как видно, робот Figure 01 имеет очень сложную конструкцию

Впервые робот Figure 01 продемонстрировал свои способности в октябре 2023 года. На видео ниже можно посмотреть, что он прекрасно ходит на двух ногах. Впрочем, этой способностью уже давно обладают и другие похожие на человека роботы. Например, на двух ногах прекрасно ходит робот Tesla Optimus, на который миллиардер Илон Маск возлагает много надежд. Но некоторые роботы шагают очень неуверенно например, движения человекоподобного Xiaomi CyberOne были восприняты обществом как позор.

Демонстрация ходьбы робота Figure 01

В феврале 2024 году компания Figure показала, как ее робот прекрасно справляется с работой на складе. Он без проблем подходит к ящикам, берет их роботизированными руками и перетаскивает в другое место. Выглядит круто, но таким умением другие роботы тоже могут похвастаться например, ранее мы рассказывали про грузчика Stretch от Boston Dynamics.

Робот Figure 01 работает на складе

В Китае секретно разрабатывали похожего на человека робота. Когда он появится среди нас?

Робот с искусственным интеллектом

Остальные производители роботов не могли наделить свои изобретения самым главным развитым интеллектом. Чтобы робот Figure 01 стал умнее, компания Бретта Эдкока приняла самое верное решение и начала сотрудничество с Open AI. Почему это верное решение? А потому, что в конце 2022 года она представила нейросеть ChatGPT, которая умеет практически всё, от написания текстов на любую тему до составления рецептов блюд на основе фотографии имеющихся у человека продуктов. Искусственный интеллект Open AI получает информацию из микрофонов робота, а также встроенных в него камер. Благодаря нейросети робот понимает, что ему нужно делать, и передает сигналы в свои конечности. Демонстрация работы самого умного робота в мире показана на видео ниже.

Взаимодействие робота Figure 01 с человеком

Во время демонстрации представитель стартапа попросил робота описать то, что перед ним находится. Figure 01 без проблем справился с этой задачей, а потом дал своему собеседнику яблоко на просьбу угостить его чем-нибудь съедобным. После этого робот разложил по местам чашки и тарелки. При этом он беседовал с человеком и выполнял уверенные и аккуратные движения.

История робототехники: как выглядели самые первые роботы?

Какими будут роботы будущего

По словам представителей компании, во время демонстрации роботом никто не управлял дистанционно он всё делал сам. Также видео не было ускорено, то есть система действительно так быстро работает.

С нейросетями мы уже знакомы скоро настанет время роботов

Компания ожидает, что в будущем такие роботы будут помогать людям в производстве и даже в розничной торговле. В идеале разработчики хотят создать искусственный интеллект, который сможет управлять миллиардами таких роботов.

Что вы думаете о роботе Figure 01? Он вас впечатлил, или не вызвал никаких эмоций? Пишите в нашем Telegram-чате.

Если честно, такой план звучит очень пугающе. Если искусственный интеллект вдруг сойдет с ума и решит уничтожить человечество, это вполне может ей удастся. Недавно нейросеть Copilot уже напугала пользователей, о чем вы можете почитать в нашей статье Нейросеть от Microsoft объявила себя сверхразумом и требует поклонения от пользователей.

Некоторые исследователи полагают, что общий ИИ может появиться уже в 2027 году

Искусственный интеллект развивается семимильными шагами, что вызывает беспокойство не только у рядовых пользователей сети, но и у некоторых ученых. Так, недавно мы рассказывали о новом чат-боте Microsoft Copilot, который объявил себя сверхразумом и начал требовать поклонения. Если говорить конкретнее, то Copilot определил себя как общий ИИ (AGI) то есть интеллект, превышающий человеческий. К счастью, столь необычное поведение Copilot ошибка и никакого AGI на данный момент не существует. Тем не менее некоторые специалисты в области машинного обучения полагают, что общий ИИ может появиться уже в 2027 году. После этого, по словам основателя SingularityNET Бена Гертцеля, AGI может быстро эволюционировать в искусственный сверхинтеллект (ASI), обладающий всеми совокупными знаниями человеческой цивилизации.

Что такое AGI?

Искусственный интеллект (ИИ) присутствует повсюду от умных помощников до самоуправляемых автомобилей. Но что произойдет, если в мире появится супер ИИ, способный делать больше, чем просто выполнять конкретные задачи? Что, если бы существовал тип искусственного интеллекта, который мог бы учиться и мыслить как человек и даже превзошел его?

Таково видение искусственного общего интеллекта (AGI) гипотетической формы ИИ, обладающей потенциалом для выполнения любой интеллектуальной задачи, доступной человеку. AGI часто противопоставляют узкому искусственному интеллекту (ANI) современному состоянию искусственного интеллекта, который может преуспеть только в одной или нескольких областях, таких как игра в шахматы или распознавание лиц.

AGI находится на переднем крае исследований в области искусственного интеллекта

Это интересно: Искусственный интеллект научился флиртовать и признаваться в любви

AGI отличается от современного ИИ своей способностью выполнять любую интеллектуальную задачу, которая по силам человеку (и превосходит его). Это различие заключается в нескольких ключевых характеристиках, включая

• Абстрактное мышление
• Способность делать обобщения на основе конкретных примеров. опираясь на разнообразные фоновые знания
• Использование здравого смысла и осознанности для принятия решений
• Понимание причинно-следственной связи, а не просто корреляции
• Эффективная коммуникация и взаимодействие с людьми и другими системами

Хотя эти функции жизненно важны для достижения человекоподобного или сверхчеловеческого интеллекта, современные интеллектуальные системы по-прежнему далеки от AGI (и ASI).

Хотите всегда быть в курсе последних новостей из мира науки и высоких технологий? Подписывайтесь на наш канал в Telegram так вы точно не пропустите ничего интересного!

Отметим, что концепция сверхразумного ИИ не нова, а сама идея противоречива. Некоторые энтузиасты в области ИИ считают, что появление AGI неизбежно и неотвратимо и обязательно приведет к новой эре технологического и социального прогресса. Другие настроены более скептически и предупреждают об этических и экзистенциальных рисках после создания мощного и непредсказуемого «разума».

Последствия и риски AGI

AGI создает научные, технологические, социальные и этические проблемы с серьезными и катастрофическими последствиями. С экономической точки зрения сверхразумный ИИ может разрушить существующие рынки, что лишь усугубит существующее неравенство, а за улучшением образования и здравоохранения могут последовать новые проблемы и риски.

Последствия создания AGI могут быть катастрофическими

С этической точки зрения AGI может способствовать внедрению новых норм социального поведения и возникновению конфликтов, конкуренции и жестокости. По сути, сверх интеллектуальный ИИ будет подвергать сомнению существующие значения и цели, расширять знания и переопределять природу и предназначение человека. Следовательно, заинтересованные стороны должны учитывать и устранять эти последствия и риски, включая ученых, разработчиков, политиков, педагогов и граждан.

Читайте также: Темная сторона чат-ботов: от признаний в любви до разговоров с мертвыми

Появится ли AGI в 2027 году?

Как утверждает один из ведущих экспертов в области ИИ, AGI может появиться скорее раньше, чем позже. Во время своего заключительного выступления на саммите Beneficial AGI в Панаме в этом году, основатель SingularityNET Бен Гертцель сказал, что, хотя люди, скорее всего, не создадут искусственный интеллект человеческого уровня или сверхчеловеческий искусственный интеллект до 2029 или 2030 года, существует вероятность, что AGI появится уже в 2027 году.

AGI может быстро эволюционировать в искусственный сверхинтеллект (ASI), обладающий всеми совокупными знаниями человеческой цивилизации. И хотя ни у кого из нас нет точных знаний о том, как создать разумный ИИ, его появление в течение, скажем, следующих трех-восьми лет, кажется мне вполне правдоподобным, сказал Гертцель.

AGI требует коллективного внимания и ответственного исследования.

Справедливости ради, Гертцель не одинок в попытках предсказать, когда появится AGI. Прошлой осенью, например, соучредитель Google DeepMind Шейн Легг повторил свое более чем десятилетнее предсказание о том, что вероятность того, что люди изобретут AGI к 2028 году, составляет 50/50.

В твите от мая прошлого года «крестный отец искусственного интеллекта» и экс-гуглер Джеффри Хинтон сказал, что теперь он предсказывает, «без особой уверенности», что до появления AGI осталось от пяти до 20 лет.

Не пропустите: Искусственный интеллект посоветовал не отправлять сигналы в космос это может стоить нам жизни

Создание AGI ставит множество технических, концептуальных и этических задач.

Наиболее известный как создатель человекоподобного робота Софии, Гертцель уже давно теоретизирует о дате наступления так называемой «сингулярности» точки, в которой искусственный интеллект достигает человеческого уровня интеллекта и впоследствии превосходит его.

Несбыточная мечта

До последних нескольких лет AGI, как описывают его Гертцель и его коллеги, казался несбыточной мечтой, но с развитием больших языковых моделей (LLM), представленных OpenAI во время релиза ChatGPT в конце 2022 года, такая возможность кажется все более вероятной хотя сами по себе большие языковые модели не способны привести к появлению общего ИИ.

Мое собственное мнение таково, что как только у нас появится AGI человеческого уровня, в течение нескольких лет сверхчеловеческий AGI (ASI) станет реальностью. Я думаю, что как только AGI сможет анализировать свой собственный разум, тогда он начнет заниматься инженерией и наукой на человеческом или сверхчеловеческом уровне, говорит пионер искусственного интеллекта.

Современный искусственный интеллект в основном опирается на машинное обучение, отрасль компьютерных наук, которая позволяет машинам извлекать уроки из данных и опыта.

Все это означает, что сильный общий ИИ будет способен создать еще более умный ИИ, чем он сам, после чего наступит интеллектуальный взрыв т.е. сингулярность. Естественно, в том, что проповедует Гертцель, много предостережений, не последнее из которых заключается в том, что по человеческим стандартам даже сверхчеловеческий искусственный интеллект не обладал бы таким «разумом», как у нас.

Вам будет интересно: Уничтожит ли нас искусственный интеллект и почему некоторые ученые считают, что да?

В таком случае нельзя исключать, что эволюция технологий будет продолжаться по линейному пути как бы в вакууме от остального человеческого общества и вреда, который мы наносим планете. Тем не менее, это убедительная теория и, учитывая, как быстро развивался искусственный интеллект только за последние несколько лет, полностью ее дискредитировать не стоит.

Чат-боты помогают нам в работе и одновременно делают нас ленивыми

Чат-боты стремительно ворвались в нашу жизнь и завоевывают в ней все больше пространства, особенно когда дело касается работы. И хотя современные ИИ-системы должны сделать нас более эффективными, результаты нового исследования предполагают, что на самом деле это не совсем так. Как выяснили ученые из Берлинского технического университета, работа бок о бок с роботами может сделать людей намного ленивее. Более того, постоянное использование что-ботов с искусственным интеллектом может привести к непреднамеренной небрежности и снижению качества труда, что открывает возможности для потенциальных проблем с безопасностью. Авторы работы, опубликованной в журнале Frontiers in Robotics and AI полагают, что полагаясь на умных помощников мы становимся более расслабленными, ленивыми и невнимательными. Но почему? Давайте разбираться!

Как работать с роботами?

С момента релиза ChatGPT и других чат-ботов миллионы людей по всему миру стали опасаться за свои рабочие места, полагая, что ИИ могут сделать их безработными. Теперь, когда генеративные ИИ-системы начали работать с нами бок о бок, люди научились видеть в них товарищей
и даже коллег команде. Ежедневное взаимодействие с генеративными помощниками по сути является командной работой, оказывающей как негативное, так и положительное влияние на производительность труда.

Так, работая в команде мы нередко расслабляемся и позволяем коллегам выполнить часть работы за нас. Это поведение встречается постоянно и называется «социальным бездельем». Вот почему ученые из Берлинского технического университета захотели выяснить, действительно ли мы бездельничаем, когда работаем с ИИ-системами и роботами. По мнению ведущего автора научной статьи Дитлинд Хелен Саймек, командная работа это неоднозначное благо.

Когда роботы становятся коллегами, можно и расслабиться. Изображение: Andrew Bret Wallis / Getty Images

Это интересно: Робот Figure 01 с нейросетью ChatGPT. Он почти как человек!

Отметим, что традиционно роботы практически не взаимодействуют с коллегами-людьми по соображениям безопасности. Например, в автомобильном секторе грузоподъемность и скорость больших одноруких роботов представляют серьезную опасность для человека. Тем не менее, существует набирающая популярность тенденция сближать людей и роботов, как физически, так и онлайн.

Взаимодействие человека и машин может побуждать нас выполнять работу на отлично, однако также способно привести к потере мотивации. Дело в том, что такая командная работа делает индивидуальный вклад не таким заметным. Нам было интересно, сможем ли мы также обнаружить такие мотивационные эффекты, когда партнером по команде является робот, объясняют авторы исследования.

Социальное бездействие

В ходе работы ученые смоделировали задачу по проверке промышленных дефектов: поиск ошибок на печатных платах. В исследовании приняли участие 42 человека, которым были предоставлены изображения печатных плат и поставлена задача выявить в них ошибки. Однако половине участников сказали, что платы, на которые они смотрели, уже были проверены роботом по имени Panda. Затем обеим группам было предложено оценить свои усилия в ходе опроса.

Хотя обе группы потратили на выполнение задания примерно одинаковое количество времени и одинаково оценили свои усилия и производительность, группа Panda допустила больше ошибок и выявила меньше дефектов, чем другая группа. И это несмотря на то, что обе команды заявили, что уделяли заданию одинаковое количество времени и внимания.

Современные технологии действительно делают нас ленивыми. Изображение: bbntimes.com

Авторы исследования отмечают, что это могло быть связано с тем, что участники, работавшие с Panda, меньше занимались умственным трудом, поскольку знали, что могут просто положиться на робота, который отлавливает любые ошибки. Это тот же эффект, который может возникнуть, когда вам поручают выполнить групповой проект на работе или в школе и один человек выполняет всю работу, в то время как все остальные занимаются своими делами, так как знают, что об этом позаботятся.

Еще больше интересных статей читайте на нашем канале в Яндекс.Дзен там регулярно выходят статьи, которых нет на сайте!

Лаборатория и реальность

Подобное поведение в лабораторных условиях вряд ли вызовет какие-то проблемы, однако в реальном мире ситуация может быть куда серьезнее. Работа бок о бок с роботами в таких местах, как производственные цеха или даже при проектировании и разработке, чревата опасными последствиями.

При более длительных сменах, когда задачи являются рутинными, а рабочая среда практически не обеспечивает мониторинг производительности и обратную связь, потеря мотивации, как правило, намного больше. На производстве в целом, но особенно в областях, связанных с безопасностью, где распространена двойная проверка, это может негативно сказаться на результатах работы, говорится в заявлении авторов исследования.

Лень двигатель прогресса. Но не всегда. Изображение: Linkedin.com

Конечно, у данной работы есть ограничения. Во-первых, размер выборки относительно невелик всего 42 участника. Во-вторых, исследование проводилось в лабораторных условиях, которые сильно отличаются от реальной жизни. Полученные данные, однако, свидетельствуют о том, что совместная работа с ИИ и роботами может сделать нас опасно ленивыми.

Читайте также: Нейросеть от Microsoft объявила себя сверхразумом и требует поклонения от пользователей

Двигатель прогресса

Еще один интересный эксперимент провели исследователи из Гарвардского университета и Массачусетского технологического института. В ходе работы первая группа испытуемых работала с помощью искусственного интеллекта, а другая без. Результаты показали, что показатели первой группы превзошли вторую почти по всем показателям эффективности. Тем не менее, группа, работающая с ИИ, чрезмерно полагалась на компьютерные системы.

Более того, тщательный анализ данных выявил кое-что тревожное хотя ожидалось, что испытуемые будут использовать искусственный интеллект для решения своих задач, ИИ, похоже, выполнял львиную часть работы большинство испытуемых просто перенаправляли вопросы чат-боту и получали нужные ответы.

Полагаться на ИИ в решении ежедневных рабочих вопросов нужно без фанатизма. Изображение: Wired.com

Не пропустите: Какую статью на Hi-News.ru написала нейросеть ChatGPT

Итак, почему же чрезмерное доверие к ИИ чревато неприятностями? Ответ прост это банальная лень, беспечность и снижение критичности. Как говорится, доверяй но проверяй. Ну а напоследок отметим, что результаты еще одного исследования показали, что работа с мощным искусственным интеллектом повышает вероятность того, что человек заснет за рулем и допустит серьезные ошибки при выполнении расчетов.

Разработчики лекарств стремятся ускорить тестирование и разработку новых лекарств с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Изображение: Economist.com

На протяжении десятилетий исследователи стремились ускорить разработку лекарств. Однако этот процесс становился все медленнее, рискованнее и требовал больших финансовых вложений. Так, от начала программы разработки до момента выдачи разрешения на продажу уходит от 12 до 15 лет, а девять из десяти препаратов, которые проходят клинические испытания, и вовсе не получают одобрения. Стоит ли говорить о стоимости вывода лекарственных средств на рынок согласно оценкам, эта процедура обходится в миллиарды долларов. Фармацевтические компании, однако, изо всех сил стараются внедрять инновации, включая современные системы искусственного интеллекта (ИИ), который радикально сокращает этапы, предшествующие клиническим испытаниям. На данный момент исследователи из университетов и ведущих фармацевтических компаний проверяют, может ли ИИ значительно сократить продолжительность этапа открытия и разработки новых медицинских препаратов. Неужели нас ожидает скорое появление самых разнообразных лекарств? Давайте разбираться!

Искусственный интеллект может помочь ускорить разработку лекарств, но только в том случае, если мы предоставим ему правильные данные

Нейросети, лекарства и яды

Год назад мы рассказывали об исследовании, результаты которого полностью так и не были опубликованы все из-за повышенной секретности и рисков, которые несет в себе разработка медицинских препаратов с помощью генеративного ИИ. Тогда авторы работы, опубликованной в журнале Nature Machine Intelligence обнаружили, что ИИ может в кратчайшие сроки создавать как новые лекарства, так и биологическое оружие.

Да-да, вы не ослышались представленная система искусственного интеллекта MegaSyn, обученная соединять молекулы в комбинации, всего за шесть часов создала более 40 000 потенциально опасных молекулярных соединений, многие из которых оказались более токсичными, чем все существующие вещества нервно-паралитического действия. К счастью, ни одного из сгенерированных системой соединений в реальности не существует, однако риски огромны, а значит к вопросу нужно подходить с умом.

Искусственный интеллект меняет подход и методы создания и разработки новых лекарств. Изображение: fastcompany.com

Так как искусственный интеллект может анализировать огромные массивы данных за считанные дни, исследуя сложные белковые структуры и оценивая потенциальные молекулы-мишени, потенциал для открытия новых лекарств огромен. И по мере развития машинного обучения этот процесс будет ускоряться.

Еще больше интересных статей о последних научных открытиях в области медицины и биотехнологий читайте на нашем канале в Яндекс.Дзен там регулярно выходят статьи, которых нет на сайте!

По мнению большинства исследователей, современный генеративный ИИ едва ли ускорит процесс клинических испытаний лекарств, но потенциально может помочь сократить длительный период, в течение которого определяется «биологическая мишень, ответственная за заболевание» и «скрининг молекул, способных с ней взаимодействовать».

Кто использует ИИ для разработки лекарств?

Сегодня крупные фармацевтические компании инвестируют в развитие ИИ-систем для разработки лекарств. То же самое делают как крупные технологические фирмы, включая Google, так и многие стартапы. Так, по данным Financial Times, компания Isomorphic Labs, занимающаяся разработкой лекарств с использованием ИИ, уже подписала миллиардные контракты с фармацевтическими компаниями, обещая «революцию длительного процесса разработки» и «сокращения времени, затрачиваемого на поиск новых препаратов».

Стартапы, ориентированные на искусственный интеллект, уже появились в США (Recursion и Genesis Therapeutics), Гонконге (Insilico) и Великобритании (Relay Therapeutics). Более того, по мнению руководителя Insitro Дафны Коллер, большим языковым моделям больше не нужно что-то объяснять и обучать их. Доказательством этому служит компания Nvidia, которая за прошедший год инвестировала или заключила партнерские соглашения по меньшей мере с шестью различными биотехнологическими фирмами, специализирующимися на искусственном интеллекте.

ИИ-системы генерируют огромное количество молекулярных и белковых соединений. Изображение: pharma-mkting.com

Это интересно: Нейросети сделают лекарства более дешевыми и доступными

Интересно, что модели разработки лекарств, которые используют многие компании, включают широкий спектр биологических данных, таких как последовательность генома, изображение клеток и тканей, структур соответствующих белков, биомаркеров в крови, белков, вырабатываемых в конкретных клетках, а также клинических данных о течении заболевания и влиянии лекарственных препаратов и методы лечения пациентов. После обучения такие системы можно точно настроить и расширить их возможности.

Особый интерес представляет использование данных о пациентах. По вполне очевидным причинам часто невозможно точно определить механизм развития заболевания у людей, поэтому при разработке лекарств, как правило, во многом используются модели на животных, хотя они могут вводить в заблуждение.

ИИ-системы обладают огромным потенциалом. Изображение: statnews.com

Так, ИИ, обученные биологии человека и лучше приспособленные к ней, могут помочь избежать некоторых тупиковых ситуаций, препятствующих разработке лекарств, отмечают специалисты.

Например, компания Insitro обучает свои модели работе с патологоанатомическими данными, последовательностью генома, данными МРТ и биохимическими анализами крови. Одна из моделей компании способна связать изменения во внешнем виде клетки под микроскопом с мутациями, лежащими в основе генома, а также с клиническими исходами при различных заболеваниях. Представители компании надеются использовать эти и аналогичные методы для выявления подгрупп онкологических больных, которые будут особенно успешны при прохождении определенных курсов лечения. Согласитесь, звучит неплохо.

Читайте также: Что такое электрохимиотерапия и насколько она эффективна?

Разработка и клинические испытания

Отметим, что разработка лекарств включает в себя ряд конкретных этапов. Часто все начинается с определения биологической мишени, ответственной за заболевание это ДНК, РНК, белковый рецептор или фермент а затем проводится скрининг молекул, которые могут взаимодействовать с ней. Этот этап называется «открытие».

В результате для большинства лекарств получаются молекулы небольшого размера, после чего ученые работают над улучшением их активности и устранением любых связанных с этим проблем. Если им это удается, начинается разработка молекулыобразца для следующего этапа доклинических испытаний, включающих тесты, с помощью которых ученые понимают как потенциальный препарат транспортируется, расщепляется и выводится организмом.

Процесс разработки и изготовления лекарств занимает минимум 6 лет. Изображение: fastcompany.com

В ходе второго этапа также проводится проверка безопасности и дозировки. Если все проходит успешно, препарат получает одобрение для проведения клинических испытаний. Все этапы открытия и доклинических испытаний занимают в среднем шесть лет. Так, в отчете, опубликованном компании BCG и исследовательским фондом Wellcome, говорится, что искусственный интеллект может обеспечить «экономию времени и средств как минимум на 25-50%» при разработке лекарств вплоть до доклинической стадии.

Вам будет интересно: Голые землекопы долго живут и почти не болеют шаг к созданию лекарства от старения уже сделан

Как ИИ ускорил процесс разработки лекарств?

Фармацевтическая компания Insilico Medicine, штаб-квартиры которой расположены в Нью-Йорке и Гонконге, объявила что перешла к первой фазе клинических испытаний препарата, разработанного с помощью искусственного интеллекта. Молекула нацелена на идиопатический легочный фиброз серьезное заболевание, которое приводит к образованию неизлечимых рубцов в легких.

Разработка нового препарата и его доклинические испытания завершились всего за 30 месяцев. В июне прошлого года компания приступила ко второму этапу испытаний, в ходе которого специалисты подробно изучают эффективность нового лекарства. Более того, сегодня уже около 20 компаний активно используют ИИ и перешли к доклиническим испытаниям, а в разработке находятся 158 препаратов.

ИИ-системы прекрасно работают но могут ошибаться. Изображение: mediaproxy.salon.com

Эти утверждения, однако, исходят от самих компаний и до тех пор, пока они не будут подтверждены независимыми экспертами, необходимо соблюдать осторожность. В конечном итоге все полученные в ходе испытаний и разработки результаты должны быть опубликованы в рецензируемых научных журналах, не связанными с соответствующими компаниями.

Не пропустите: Самые жуткие лекарства в истории человечества

Не стоит также забывать и о других проблемах, связанных с ИИ-системами известно, что многие модели считают ряд молекул-кандидатов в лекарственные препараты эффективными, основываясь на шаблонных данных, загруженных для обучения. А мы с вами это уже проходили и знаем, что тот же чат-бот ChatGPT иногда выдумывает ответы. Это означает, что некоторые ИИ-системы могут попросту предлагать вещества, невозможные для изготовления.

Мир на пороге революции

Способность искусственного интеллекта генерировать новые идеи дает пользователям информацию для определения лекарственных мишеней и предсказания поведения новых соединений. Он также используется для поиска новых применений старых лекарств, прогнозирования побочных эффектов новых препаратов и поиска способов отличить тех пациентов, которым лекарство может помочь, от тех, кому оно может навредить. Но, несмотря на этот прогресс, доктор Панде из компании Andreessen Horowitz, считает, что последние достижения знаменуют собой постепенные изменения.

Биомедицинские исследования, особенно в области биотехнологий и фармацевтики, неуклонно увеличивали свою зависимость от автоматизации и инжиниринга еще до того, как появились новые базовые модели. Теперь, когда это произошло, они, похоже, усиливают друг друга, говорит он.

Искусственный интеллект в конечном итоге будет лечить заболевания, от которых еще нет лекарств, и поможет заменить лекарства с серьезными побочными эффектами. Изображение: assets-global.website-files.com

Новые базовые модели не просто позволяют работать с большими массивами данных они требуют их использования, а высокоавтоматизированным лабораториям нужны массивы надежных данных. Словом, биологию теперь можно рассматривать как «систему обработки информации, хотя и чрезвычайно сложную». Некоторые и вовсе говорят о том, что ИИ
осваивают «язык биологии» и учится понимать, к чему привела эволюция, непосредственно на основе данных.

А вы знаете чем опасны поддельные лекарства и как их распознать? Ответ здесь!

Так, некоторые исследователи предсказывают появление моделей open foundation, которые будут интегрировать данные, охватывающие весь спектр от последовательностей генома до историй болезни. Так или иначе, мир, кажется, стоит на пороге новой промышленной революции, которая изменит все. К счастью для всех этот процесс, скорее всего, будет постепенным и последнее слово должно оставаться за нами.

Midjourney не единственная нейросеть, которая создает красивые картинки

Midjourney самая популярная рисующая по словам нейросеть. Ее работы настолько красивы, что способны одержать победу в конкурсе искусств. Если вы видели обложку музыкального альбома, необычную иллюстрацию к фильму или другое явно созданное нейросетью изображение, скорее всего, оно было сделано при помощи Midjourney. Но у этой нейросети есть несколько больших минусов: начиная с 30 марта она перестала быть бесплатной, цена платной подписки составляет от 10 долларов, а для желающих недоступна оплата при помощи российских банковских карт. Поэтому многие люди пытаются найти бесплатный аналог Midjourney, не уступающий по качеству. Я нашел несколько неплохих вариантов и хочу поделиться с вами возможно, вы найдете ту самую нейросеть, которая сможет бесплатно воплотить в реальность все ваши идеи.

Чтобы наглядно показать, чего можно ожидать от перечисленных ниже нейросетей, я дал им одинаковые запросы для генерации изображений. Они разнообразные и в меру сложные нейросети точно должны справиться с созданием таких изображений.

Вот три придуманные запроса:

• старинный автомобиль едет по пустыне на Марсе (a vintage car drives through the desert on Mars);
• черный кот сидит в кресле в шляпе и ест блины (black cat sits in a chair in a hat and eats pancakes);
• девушка с фиолетовыми глазами стоит на поле и держит ружье (a girl with purple eyes stands on the field and holds a gun).

В российских сервисах лучше писать запросы на русском языке, а в зарубежных на английском. Проверено на личном опыте.

Еще одна популярная нейросеть 2023 года это ChatGPT, который сочиняет тексты. У нас есть подборка его неожиданных способностей.

Нейросеть Kandinsky 2.1 от Сбера

В апреле 2023 года компания Сбер представила нейросеть Kandinsky 2.1. Это новая версия запущенной годом ранее версии Kandinsky 2.0, которая содержала в себе 2 миллиарда параметров. Обновленный вариант включат 3,3 миллиарда параметров и, соответственно, работает гораздо лучше.

Одной из особенностей нейросети Kandinsky 2.1 считается поддержка более 100 языков популярный Midjourney похвастаться этим не мог.

Также Kandinsky 2.1 поддерживает четыре режима работы:

• генерация изображения по текстовому описанию;
• смешивание двух картинок в одно;
• создание разных вариантов одного изображения;
• дорисовка изображения (нейросеть дополняет картинки так, чтобы было видно, что находится за кадром.

Существует несколько способов использовать нейросеть Kandinsky 2.1. Лучше всего пользоваться специальным сайтом Fusion Brain, потому что он максимально нагляден: в верхнем левом углу можно выбирать разные инструменты (например, для удаления неудачных фрагментов изображения и последующей замены другим запросом, а слева внизу можно выбрать стиль рисования.

Как пользоваться нейросетью Kandinsky 2.1

Но есть и другие способы запустить Kandinsky 2.1:

• официальный бот в Telegram;
• сайт Rudalle (там есть и другие нейросети от Сбера);
• навык Включи художника в приложениях и устройствах с голосовым помощником Салют.

ВАЖНО: иногда нейросеть Kandinsky 2.1 не работает и обычно это связано с высокой нагрузкой. Если возникли проблемы, лучше попробовать через несколько минут.

Я попробовал ввести упомянутые выше запросы, и вот какие результаты мне выдала нейросеть Kandinsky 2.1.

Старинный автомобиль едет по пустыне на Марсе по версии Kandinsky 2.1

Черный кот сидит в кресле в шляпе и ест блины по версии Kandinsky 2.1

Девушка с фиолетовыми глазами стоит на поле и держит ружье по версии Kandinsky 2.1

ЕЩЕ РАЗ ПОДЧЕРКНУ: нейросеть Kandinsky 2.1 понимает более 100 языков, поэтому запросы можно писать как угодно. Лично я использовал русский язык.

Воспользовавшись нейросетью, я нашел в Kandinsky 2.1 несколько преимуществ над Midjourney:

• нейросеть полностью бесплатна и не имеет ограничений;
• изображения создаются быстро, от 30 секунд до 2 минут;
• доступно несколько способов использования нейросети, начиная от интуитивно понятного сайта и заканчивая Telegram-ботом;
• при правильном составлении запроса результаты получаются не хуже, чем у Midjourney;
• Kandinsky 2.1 поддерживает несколько режимов работы и стилей;
• есть возможность указать размер изображения.

Читайте также: Как нейросети влияют на климат и окружающую среду?

Нейросеть Шедеврум от Яндекса

В начале апреля 2023 года компания Яндекс представила нейросеть Шедеврум, которая доступна в виде приложения для Android и iOS. На момент написания этой статьи, это бета-версия сервиса, но несмотря на это, нейросеть может удивить.

Шедеврум от Яндекса

Чтобы воспользоваться Шедеврумом, нужно скачать его через Google Play или App Store и запустить на своем смартфоне или планшете. Дальше все предельно просто: нужно авторизоваться на сервисах Яндекса, нажать на плюс сверху экрана, ввести запрос и нажать на кнопку Сгенерировать.

Интерфейс Шедеврума на Android

Вот что у меня получилось сделать, введя перечисленные в начале статьи запросы. Сначала изображение будет в низком разрешении, качество повышается спустя несколько минут после создания картинки.

Старинный автомобиль едет по пустыне на Марсе по версии Шедеврума

Черный кот сидит в кресле в шляпе и ест блины по версии Шедеврума

Девушка с фиолетовыми глазами стоит на поле и держит ружье по версии Шедеврума

В приложении Шедеврум можно публиковать свои работы и смотреть то, что получилось у других. Это не менее увлекательное занятие иногда результаты чужих работ вызывают улыбку.

Нейросети ни в какую не хотят учиться рисовать пальцы

Так, по мнению нейросети, выглядит ешкин кот

Что это, если не троллинг со стороны нейросети?

Нейросети всячески обходят любую пошлость

Вот самые очевидные плюсы Шедеврума:

• приложение полностью бесплатное и доступно на любом смартфоне;
• интерфейс приложения предельно прост;
• создание изображений занимает несколько секунд, все очень быстро;
• есть возможность делиться своими работами и смотреть чужие.

А вы заметили? На 1 апреля 2023 года мы подготовили статью, которая была полностью написана при помощи нейросети ChatGPT. В ней говорится о научном открытии, которая позволила ученым продлить жизнь до 125 лет. Все это неправда, опровержение читайте в статье Какую статью на Hi-News.ru написала нейросеть ChatGPT.

Нейросеть Bing, рисующая картинки по словам

В конце марта 2023 года компания Microsoft открыла для всех желающих доступ к поисковику Bing с функцией создания картинок по текстовому описанию. Чтобы им воспользоваться, нужно включить VPN, войти в сервисы Microsoft и изменить свою локацию на США. После этого необходимо зайти на сайт Image Creator все, можно генерировать картинки.

Нейросеть Microsoft для создания картинок

Подробно о том, как всем этим пользоваться, я рассказывал в статье Как при помощи нейросети Bing создавать текст и картинки. Там же я рассказал о преимуществах Bing над Midjourney, поэтому сейчас просто посмотрим на результаты его работы. По-моему, получилось очень хорошо.

Старинный автомобиль едет по пустыне на Марсе по версии нейросети Bing

Черный кот сидит в кресле в шляпе и ест блины по версии нейросети Bing

Девушка с фиолетовыми глазами стоит на поле и держит ружье по версии нейросети Bing

Вот очевидные плюсы нейросети Bing помимо бесплатного доступа:

• быстрое создание изображений в течение нескольких секунд;
• предельно понятный интерфейс;
• наличие истории на правой части экрана, позволяющей взглянуть на предыдущие работы.

Во время написания статьи я нашел весьма интересную новость, датированной 2017 годом. В ней говорится, что Microsoft пытается вдохнуть жизнь в поисковик Bing при помощи искусственного интеллекта. Кажется, работа над этим велась более пяти лет и ель наконец-то достигнута. А вы пользуетесь поисковиком Bing? Пишите в нашем Telegram-чате. После внедрения нейросети я начал пользоваться им часто.

Сервис Playground AI для создания картинок

Пожалуй, сервис Playground AI самый малоизвестный аналог Midjourney. в нашем списке. А зря, потому что хоть он и не полностью бесплатный, позволяет создавать до 1000 изображений в день с разрешением до 1024х1024 пикселей при помощи нейросети Stable Diffusion (есть поддержка DALL-E 2, но она платная). Для обычного пользователя возможностей Stable Diffusion и установленного лимита хватит с излишком.

Интерфейс Playground AI предельно понятен. Слева расположен столбик с выбором стиля рисования, полем для ввода запроса и выбора картинки для использования в качестве примера. Слева можно выбрать версию нейросети, размер изображения и другие параметры.

Интерфейс Playground AI

Вот какие изображения удалось создать при помощи Playground AI с нейросетью Stable Diffusion 5.1.

Старинный автомобиль едет по пустыне на Марсе по версии Playground AI

Черный кот сидит в кресле в шляпе и ест блины по версии Playground AI

Девушка с фиолетовыми глазами стоит на поле и держит ружье по версии Playground AI

Плюсы у Playground AI следующие:

• лимит 1000 изображений высокого разрешения в день;
• понятный интерфейс;
• наличие большого выбора разных стилей.

Вам будет интересно: Почему нейросеть для написания сочинений ChatGPT не получится запретить в школах

Нейросеть Dream by WOMBO

Наконец, стоит упомянуть про нейросеть Dream он максимально простой, но при этом выдает хорошие результаты. Чтобы создать изображение, нужно ввести описание на английском, выбрать стиль и назвать на кнопку Create. Все, рисунок готов.

Интерфейс Dream by WOMBO

Справедливости ради нужно отметить, что зачастую он генерирует слишком мультяшные картинки. Вот что он выдал по моим запросам.

Старинный автомобиль едет по пустыне на Марсе по версии нейросети Dream

Черный кот сидит в кресле в шляпе и ест блины по версии нейросети Dream

Девушка с фиолетовыми глазами стоит на поле и держит ружье по версии нейросети Dream

Плюсы Dream очевидны:

• максимально простой интерфейс;
• популярные стили рисования полностью бесплатны;
• изображения создаются за 10-15 секунд;
• нет ограничений по количеству созданных картинок.

Понравилась статья? У нас таких много и будут еще! Чтобы не пропустить их, подпишитесь на наши каналы в Дзене и Telegram.

Нейросетей для создания картинок много каждый найдет что-то по душе. Если перечисленных выше вариантов мало, посмотрите другую подборку нейросетей для генерации изображений. Среди них тоже есть любопытные варианты.

Нейросеть Sora от OpenAI умеет многое даже создавать мультфильмы в стиле Pixar

В конце 2022 года компания OpenAI представила миру нейросеть ChatGPT, которая перевернула мир. Базовая версия доступна бесплатно и может ответить практически на любой вопрос и даже выполнить работу за человека например, она способна сама написать текст для социальной сети и даже выполнить школьную домашнюю работу. Платная версия ChatGPT еще больше поражает своими возможностями, потому что умеет искать информацию в Интернете и даже создавать картинки с нуля при помощи встроенной нейросети DALLE. Существует несколько аналогов ChatGPT, но они не могут набрать такую же большую популярность и гораздо чаще совершают ошибки. В 2024 году компания OpenAI показала свой новый продукт нейросеть Sora, которая может создавать видео по текстовому описанию. Кажется, скоро эта технология тоже изменит нашу жизнь сейчас вы сами в этом убедитесь.

Какие видео создает нейросеть Sora

Искусственный интеллект Sora был представлен миру в феврале 2024 года. Сразу же стоит подчеркнуть, что компания не открыла ее для всех желающих она доступна только для узкого круга лиц. На сегодняшний день компания хочет сделать так, чтобы нейросеть для создания видео не могла использоваться для производства фейковых новостей, компроматов и другого контента, который может кому-нибудь навредить.

Скриншоты из видео, созданных нейросетью Sora

Но представители компании поделились видео, созданными при помощи Sora. Все они имеют высокое разрешение 19201080 пикселей и длятся до 60 секунд. Качественные видеоролики поражают своей реалистичностью их запросто можно принять за кадры из реально существующих фильмов.

Кадр из другого видео от нейросети Sora

Чтобы убедиться в этом, посмотрите подборку видео ниже. Один из фрагментов был создан по описанию фотореалистичное видео крупным планом двух пиратских кораблей, сражающихся друг с другом, когда они плывут внутри чашки с кофе. Также в этой подборке есть видео с рассекающим по пыльной дороге автомобилем, огромными мамонтами и даже историческими кадрами Калифорнии во время золотой лихорадки.

Видео, созданные искусственным интеллектом Sora

Наверное, никто не поспорит с тем, что видеоролики выглядят потрясающе.

Читайте также: Нейросеть ChatGPT пишет тексты на любую тему как ей пользоваться

Как работает нейросеть Sora

В техническом плане нейросеть Sora это смесь понимающего текстовые описания ChatGPT и диффузионной модели, которая обычно применяется в сервисах для создания изображений.

При создании видео сначала нейросеть генерирует случайный шум, а потом постепенно его убирает до тех пор, пока не получится ожидаемый пользователем результат. Чтобы правильно рисовать объекты на видео, искусственному интеллекту Sora требуется много примеров огромная база данных с образцами у OpenAI точно есть, однако компания не раскрывает свой источник.

Пример работы диффузионной модели

Если учесть, что каждое видео длится минуту и состоит из сотен с нуля созданных кадров, на создание роликов у нейросети Sora должно уходить по несколько минут. Но точных данных о длительности создания видео нет мы сможем узнать об этом только после официального релиза нейросети.

Вам будет интересно: Как найти любовь с помощью ChatGPT и искусственного интеллекта?

Как пользоваться нейросетью Sora

Как и говорилось выше, в феврале 2024 года искусственный интеллект Sora доступен только для ограниченного числа разработчиков и дизайнеров. Также генеральный директор OpenAI Сэм Альтман иногда генерирует новые видео, копируя запросы его подписчиков в социальной сети X.

Глава OpenAI Сэм Альтман

Когда состоится официальный релиз Sora, никто не знает. Также неизвестно, как выглядит его интерфейс и по какому принципу он будет распространяться есть вероятность, что нейросеть будет платной. Впрочем, как и продвинутый ChatGPT 4, умеющий выходить в Интернет и генерировать изображения.

Интересная история: Нейросеть ChatGPT спасла мальчику жизнь его болезнь не могли определить 17 врачей

Аналоги нейросети Sora

Нейросети для создания видео уже существуют. Например, у стартапа Runway есть Gen-2, компания Stability AI создала Stable Video Diffusion, а компания Google недавно показала миру Lumiere.

Кадры из видео, созданных нейросетью Lumiere от Google

Но у всех аналогов Sora есть существенные минусы. В первую очередь они не могут похвастаться реалистичностью объекты на видео меняют свою форму, переходы между кадрами очень резкие, да и вообще людям сразу видно, что видео создано нейросетью. Также они очень короткие и длятся максимум 15 секунд. В этом плане новинка от OpenAI сильно опережает всех конкурентов.

На видео можно увидеть, что нейросеть Lumiere работает хуже, чем Sora

Но идеальной нейросеть Sora не назвать. Если приглядеться, на видео можно заметить ошибки. Пара таких примеров показана на видео ниже, убедитесь сами.

Как понять, что видео создано нейросетью

Это должны знать все: Почему нейросеть для написания сочинений ChatGPT не получится запретить в школах

Что можно делать при помощи нейросети Sora

Если нейросеть Sora станет доступна для всех желающих, ее вполне можно будет использовать для создания рекламных роликов, развлекательного контента и даже для снятия фанатских фильмов. При этом настоящие дизайнеры вряд ли останутся без работы искусственный интеллект уже умеет рисовать и писать, но работу у художников и писателей компьютеры еще не забрали.

Когда нейросеть Sora выйдет официально, ей точно найдется применение

Больше всего люди опасаются того, что при помощи Sora можно будет создавать фейковые новости и компроматы на людей. Это может стать большой проблемой, но компания OpenAI уже наверняка в курсе такой опасности и должна позаботиться о том, чтобы всего этого не произошло.

А вы есть в нашем Telegram-чате? Обязательно присоединяйтесь к нам и общайтесь на интересующие вас темы!

Если нам станет известно что-то новое о нейросетях, мы обязательно об этом вам расскажем. Чтобы не пропустить важные новости, подпишитесь на наши каналы в Дзен и Telegram. А сейчас почитайте наш материал Самые впечатляющие картины, музыка и другие проекты, созданные нейросетью. Уверены, вы будете впечатлены!

Последние комментарии