Опрос
|
реклама
Быстрый переход
ИИ за три недели с нуля спроектировал клиновоздушный ракетный двигатель и он работает
24.12.2024 [12:15],
Геннадий Детинич
Искусственный интеллект взял новую высоту — за три недели с нуля спроектировал работающий клиновоздушный ракетный двигатель, вокруг которого ракетостроители ходят кругами уже более 70 лет. Отпечатанная затем на 3D-принтере модель жидкостного ракетного двигателя проработала 11 секунд в огневом тесте, развив тягу 5 кН. 
Источник изображений: LEAP 71 За проектирование двигателя отвечает компания LEAP 71, зарегистрированная в Дубае (ОАЭ). Изготовлением его частей из медного сплава CuCrZr методом аддитивной печати и лазерного плавления занимается немецкая компания AMCM. Испытания проводятся на полигоне Airborne Engineering в Уэскотте, Великобритания. Ранее в этом году LEAP 71 показала прототип обычного жидкостного ракетного двигателя, также разработанного ИИ и изготовленного на 3D-принтере. Над клиновоздушным ракетным двигателем ИИ пришлось попотеть. Если обычный двигатель он проектировал за две недели, то на проект клиновоздушного ушло целых три. Клиновоздушные ракетные двигатели (aerospike) были предложены в 50-х годах прошлого века. Они интересны частично открытым соплом, что даёт возможность обтекающего ракеты потоку встречного воздуха служить виртуальной второй половинкой сопла. Это означает, что кривизна сопла будет изменяться по мере подъёма ракеты из-за постепенного разрежения воздуха. Из этого следует, что клиновоздушный ракетный двигатель будет одинаково эффективен на всех высотах, тогда как двигатели с обычным соплом эффективны лишь на отдельных участках полёта, поэтому у ракеты несколько ступеней с разными двигателями.  Интерес к двигателям типа aerospike вернулся на фоне проектирования многоразовых ракет и космических самолётов. По-хорошему, самолёт не должен быть многоступенчатым. Наконец, клиновоздушные ракетные двигатели в целом должны потреблять меньше топлива на доставку грузов в космос. В свете борьбы с потеплением и позиций экономии в космосе — это тоже важно.  Компания LEAP 71 создала нейронную сеть Noyron, которая научена проектировать механизмы и любые конструкторские решения без использования программ CAD. Компания успешно показала работу ИИ в сфере проектирования ракетных двигателей, но также утверждает, что Noyron способна проектировать не только ракетные двигатели, но и игрушки, а также тяжёлую технику. Программе задаются входные параметры, а на выходе получается готовое устройство. Похоже, под давлением ИИ ещё одну профессию ждёт трансформация. На этот раз это работа инженера-конструктора, хотя люди пока сами неплохо справляются даже с проектированием клиновоздушных двигателей, если это нужно. Низкопробный софт AMD не даёт раскрыть потенциал ИИ-ускорителей Instinct MI300X и обойти Nvidia, выяснили эксперты
23.12.2024 [23:11],
Николай Хижняк
Пятимесячное расследование компании SemiAnalysis показало, что специализированные ИИ-ускорители серии AMD MI300X не раскрывают свой потенциал из-за серьёзных проблем в работе программного обеспечения. Этот факт делает все усилия компании по навязыванию жёсткой конкуренции Nvidia, доминирующей на рынке аппаратного обеспечения для ИИ, бессмысленными. 
Источник изображения: The Decoder Исследование показало, что программное обеспечение AMD изобилует ошибками, которые делают обучение моделей ИИ практически невозможным без значительной отладки. Таким образом, пока AMD работает над обеспечением качества и простоты использования своих ускорителей, Nvidia продолжает увеличивать разрыв, развёртывая новые функции, библиотеки и повышая производительность своих решений. По итогам обширных тестов, включая тесты GEMM и одноузловое обучение, исследователи пришли к выводу, что AMD не в состоянии преодолеть то, что они называют «неприступным рвом CUDA» — сильное преимущество в виде программного обеспечения, которым обладают ускорители Nvidia. 
Источник изображения: SemiAnalysis AMD MI300X «на бумаге» выглядят впечатляюще: 1307 Тфлопс в вычислениях FP16 и 192 Гбайт памяти HBM3. Для сравнения, ускорители Nvidia H100 обладают производительностью 989 Тфлопс и имеют только 80 Гбайт памяти. Однако новое поколение ИИ-ускорителей Nvidia H200 с конфигурациями до 141 Гбайт памяти сокращает разрыв в объёме доступного буфера памяти. Кроме того, системы на базе ускорителей AMD также предлагают более низкую общую стоимость владения благодаря более низким ценам на такие системы и более доступной поддержке сетевой инфраструктуры. 
Источник изображения: SemiAnalysis Однако эти преимущества мало что значат на практике. По данным SemiAnalysis, сравнение «голых» спецификаций похоже на «сравнение камер, когда просто проверяешь количество мегапикселей у одной и другой». AMD, отмечают аналитики, таким образом «просто играет с цифрами», но её решения не обеспечивают достаточный уровень производительности в реальных задачах. 
 Исследователи отмечают, что им пришлось напрямую работать с инженерами AMD, чтобы исправить многочисленные ошибки в ПО для получения пригодных для оценки результатов тестов. В то же время системы на базе ускорителей Nvidia работали гладко и без каких-либо дополнительных настроек. «С OOBE от AMD (опыт, который пользователь получает при получении продукта после распаковки или при запуске установщика и подготовке к первому использованию, так называемый "опыт из коробки" — прим. ред.) очень сложно работать. И для перехода к пригодному к использованию состоянию [оборудования] может потребоваться немало терпения и усилий», — пишут эксперты. 
 Особенно показательным для SemiAnalysis оказался случай, когда компания TensorWave, крупнейший поставщик облачных решений на базе графических процессоров AMD, была вынуждена предоставить команде инженеров AMD бесплатный доступ к своим графическим процессорам — тому же оборудованию, которое TensorWave приобрела у AMD — только для устранения проблем с программным обеспечением. Для решения проблем эксперты SemiAnalysis рекомендуют генеральному директору AMD Лизе Су (Lisa Su) более активно инвестировать в разработку и тестирование программного обеспечения. В частности, они предлагают выделить тысячи чипов MI300X для автоматизированного тестирования (аналогичному подходу следует Nvidia для своих ускорителей), упростить сложные переменные среды, одновременно внедрив более эффективные настройки для ускорителей по умолчанию. «Сделайте готовый опыт пригодным к использованию!» — призывают специалисты. Представители SemiAnalysis в своём отчёте признаются, что желают успеха компании AMD в конкуренции с Nvidia, но отмечают, что «к сожалению, для этого ещё многое предстоит сделать». Без существенных улучшений программного обеспечения AMD рискует ещё больше отстать, поскольку Nvidia готовится к массовому выпуску ускорителей нового поколения Blackwell. Хотя, по сообщениям, этот процесс у Nvidia также проходит не совсем гладко. OpenAI подарила неограниченный доступ к ИИ-генератору видео Sora, но не всем и не навсегда
22.12.2024 [15:03],
Анжелла Марина
В ходе своего 12-дневного мероприятия OpenAI Shipmas, на котором был также представлен генератор видео на базе искусственного интеллекта Sora, генеральный директор компании Сэм Альтман (Sam Altman) порадовал пользователей ChatGPT Plus, объявив о предоставлении неограниченного доступа к Sora на время праздников. 
Источник изображения: OpenAI, aitoolsclub.com Как пишет AI Tools Club, Альтман объяснил это решение на своей странице в X/Twitter, отметив, что в конце декабря мощности графических процессоров (GPU) OpenAI используются меньше, поскольку люди уходят в отпуск. Это позволяет снизить очередь и предоставить пользователям неограниченные возможности для создания видеороликов. «Наши GPU в конце декабря немного освобождаются, поскольку люди делают перерыв в работе, поэтому мы предоставляем всем пользователям Plus неограниченный доступ к Sora на праздники. Наслаждайтесь творчеством!» — сказал Альтман. Напомним, ИИ-генератор видео по текстовым запросам Sora был запущен около 10 дней назад и стал ещё одним успешным проектом OpenAI, дополнив линейку таких инструментов, как ChatGPT и DALL-E. Модель доступна на сайте Sora.com для платных пользователей ChatGPT в США и некоторых других стран, и пользуется огромной популярностью. Позднее представитель OpenAI Рохан Сахаи (Rohan Sahai) поделился ещё одной новостью. Доступ к Sora теперь получат не только обычные пользователи, но и команды, использующие корпоративные аккаунты. Кроме того, Сахаи сообщил, что в генераторе улучшена функция «смешивания» (blend feature), и появилась возможность поделиться сгенерированными видео с друзьями — даже с теми, у кого нет в OpenAI аккаунта. Captcha стала бесполезной: ИИ-боты научились проходить тесты на человечность быстрее, чем люди
22.12.2024 [14:37],
Анжелла Марина
Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) поставили под сомнение эффективность привычных инструментов защиты от ботов в интернете. Прохождение тестов капчи (Captcha), созданные для того, чтобы отличать людей от машин, больше не справляются с этой задачей, утверждает издание The Conversation. Сегодня боты способны решать эти головоломки быстрее и точнее, чем люди. 
Источник изображения: Google Капча, появившаяся в начале 2000-х годов, была изобретена учёными из Университета Карнеги-Меллон. Изначально она была разработана для защиты сайтов от автоматизированных программ — ботов, которые создавали фальшивые аккаунты или, например, скупали билеты и распространяли спам. Принцип работы был очень прост: человек должен был выполнить задание, которое легко для людей, но сложно для машин. Первая версия капчи предлагала пользователям вводить буквы и цифры. Позже, в 2007 году, появилась ReCaptcha, где к задачам добавились слова. В 2014 году Google выпустила ReCaptcha v2, которая до сих пор остаётся самой популярной. Она предлагает либо отметить галочку «Я не робот», либо выбрать верные изображения, например, с велосипедами или светофорами. Однако ИИ-системы научились капчу обходить. Технологии компьютерного зрения и обработки языка позволяют машинам с лёгкостью «читать» искажённый текст и распознавать объекты на изображениях. Например, ИИ-инструменты, такие как Google Vision и OpenAI Clip, решают подобные задачи за доли секунды, тогда как человеку требуется гораздо больше времени. И это уже становится проблемой в реальной жизни. Боты используются для скупки билетов на спортивные матчи или массового бронирования мест, лишая тем самым доступа к покупке билетов обычных пользователей. Например, в Великобритании автоматизированные программы массово резервируют места на экзамены по вождению, чтобы затем их перепродавать с большой наценкой. Тем не менее, разработчики пытаются адаптироваться к новым вызовам. Так, в 2018 году Google представила ReCaptcha v3, которая больше не требует от пользователей решать головоломки. Вместо этого система анализирует поведение на сайте — движение курсора, скорость набора текста и другие детали, характерные только для человека. Однако выяснилось, что и такие методы не идеальны. Во-первых, они вызывают вопросы о конфиденциальности данных, так как требуют сбора информации о пользователях. Например, некоторые сайты уже начали использовать биометрические данные для проверки пользователей, такие как отпечатки пальцев, голосовые команды или идентификацию по лицу. Во-вторых, даже эти системы уже могут обходиться продвинутыми ИИ, а с появлением ИИ-агентов — программ, которые будут выполнять задачи от имени пользователей, ситуация может усложниться ещё больше. В будущем сайтам потребуется различать «хороших» ботов, работающих на благо пользователей, и «плохих», которые нарушают правила. Одним из возможных решений может стать введение цифровых сертификатов для аутентификации, но пока они находятся на стадии разработки. То есть, борьба между ботами и системами защиты продолжается. Captcha, которая когда-то была надёжным инструментом, теряет свою эффективность, а разработчикам предстоит найти новые способы защиты, которые будут одновременно удобными для пользователей и недоступными для злоумышленников. Прорывы в науке, сделанные ИИ в 2024 году: археологические находки, разговоры с кашалотами и сворачивание белков
21.12.2024 [22:55],
Геннадий Детинич
Искусственный интеллект или машинное обучение стали центральной темой множества новостей в этом году. И заслуженно, хотя во всём этом присутствует известная доля рекламы. Поскольку впереди недели, подводящие итог года, журналисты CNN выступили со статьёй-разминкой, рассказавшей о четырёх неожиданных прорывах в науке в 2024 году, совершённых благодаря использованию искусственного интеллекта. 
Внешний вид обугленного свитка, который был прочитан с помощью ИИ. Источник изображения: scrollprize.org Первой рассказана история об археологическом открытии. Машинное обучение помогло прочитать ряд фрагментов спёкшегося и окаменевшего древнеримского свитка из Геркуланума, погребённого во время извержения Везувия в 79 году н.э. Найдено несколько таких свитков, во всех смыслах представляющих собой головешку, а не документ. Физически развернуть их и прочесть нет никакой возможности. Помогла рентгеновская томография и машинное обучение, которое выявило закономерности в химической структуре образца и помогло не только разделить слои свитка, но также отследить следы сгоревших чернил и начать читать текст. Вторая история о том, что благодаря ИИ становится яснее фонетическая база «языка» животных. В перспективе машинное обучение может помочь людям научиться понимать «речь» животных. Учёные начали с кашалотов, которые известны своей достаточно сложной и структурированной системой звукового общения. ИИ проанализировал около 9000 записей обмена сообщениями 60 кашалотов в Карибском море. Нейросеть обнаружила 18 типов ритма, пять типов темпа, три типа вариаций продолжительности и два типа дополнительных щелчков, добавляемых в конце кода в группе более коротких кодов. Этого более чем достаточно для общения любой сложности, но расшифровки всего этого пока нет. Но благодаря найденным «словам» и примерам «построения фраз» учёные намерены начать говорить с китами и посмотреть на их реакцию. Та же практика может быть применена к любым животным. Третья история продолжает тему археологии. В перуанской пустыне Наска остались огромные рисунки на земле — геоглифы. С уровня земли их не разглядеть. Геоглифы были обнаружены случайно с самолётов в воздухе. Обычно это стилизованные изображения животных, людей или орнаменты. До недавнего времени были открыты 430 изображений. Обученный на этих примерах ИИ смог открыть ещё 303 рисунка, неизвестных ранее, предложив 47 000 кандидатов, которые он посчитал нужным выделить в рельефе пустыни. Как видим, очень много ошибок, что говорит о несовершенстве алгоритма. Но почти удвоение найденных археологических памятников — это определённо удача. Четвёртая история, пожалуй, может оставить самый значимый след в истории человечества. Это история о предсказании сворачивания белков. Белки состоят из двух десятков аминокислот, но комбинаций и следующих из этого пространственных форм белков сотни миллионов. Чтобы белок реагировал с живой клеткой организма человека, он должен принимать ту или иную 3D-форму — это как подобрать ключ к замку, один его откроет, а второй просто кусок ненужного железа. Искусственный интеллект в виде пакета AlphaFold компании Google DeepMind научился анализировать все известные учёным белки и может предсказывать новые, ещё не открытые. Это лекарства и многое другое для улучшения здоровья людей. И, наконец, самым ясным фактом признания ИИ в земной науке стало присуждение Нобелевских премий по физике и химии в этом году учёным, разработавшим соответствующие нейронные сети для открытий в области этих наук. Новый инструмент оказался к месту и ко времени, предопределив развитие науки на многие годы вперёд. OpenAI не удаётся доделать GPT-5 Orion — обучение обходится дорого, а данных не хватает
21.12.2024 [18:05],
Павел Котов
OpenAI отстаёт от графика разработки флагманской модели искусственного интеллекта последней версии — она получит название GPT-5, а пока проходит под кодовым именем Orion. Компания занимается этим уже 18 месяцев, пытаясь выйти на желаемый результат, но терпит неудачи — во всём мире не хватает данных, чтобы сделать модель достаточно умной, пишет Wall Street Journal. 
Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com OpenAI провела как минимум два больших учебных запуска, каждый из которых предполагает несколько месяцев обработки данных с целью доделать Orion. Всякий раз возникали новые проблемы, и система не давала результатов, на которые надеялись исследователи. В теперешнем виде Orion работает лучше существующих систем OpenAI, но, по версии разработчиков, она недостаточно продвинулась, чтобы оправдать огромные затраты на поддержание новой модели в рабочем состоянии. Обучение продолжительностью шесть месяцев может обойтись примерно в $500 млн только на вычислительные затраты. Два года назад OpenAI и её гендиректор Сэм Альтман (Sam Altman) произвели фурор с выпуском ChatGPT. Тогда казалось, что ИИ проникнет во все аспекты жизни современного человека и существенно её улучшит. Аналитики предсказали, что в ближайшие годы затраты технологических гигантов на ИИ составят до $1 трлн. Самая большая ответственность возлагается на OpenAI, которая и породила бум ИИ. Октябрьский раунд финансирования компании проводился при оценке $157 млрд — не в последнюю очередь из-за того, что Альтман пообещал «значительный скачок вперёд» по всех областях и задачах с GPT-5. Модель, как ожидается, будет совершать научные открытия и с лёгкостью выполнять повседневные человеческие задачи, такие как запись на приём и бронирование билетов на самолёт. Исследователи также надеются, что она научится сомневаться в собственной правоте и станет реже «галлюцинировать» — прекратит уверенно давать не соответствующие действительности ответы. Если принять, что GPT-4 действует на уровне умного старшеклассника, то от GPT-5 в отдельных задачах ждут уровня доктора наук. Чётких критериев определить, достойна ли модель нового поколения называться GPT-5, не существует: системы тестируются на задачах по математике и программированию, но окончательный вердикт исследователи выносят на интуитивном уровне, и этого до сих пор не произошло. Про разработку больших языковых моделей говорят, что это не только наука, но и искусство. 
Источник изображения: Growtika / unsplash.com Тестирование моделей производится во время тренировочных запусков — продолжительных периодов, в которые им отправляются триллионы токенов, то есть фрагментов слов. Крупный тренировочный запуск может потребовать нескольких месяцев работы дата-центров и десятков тысяч ИИ-ускорителей Nvidia. Обучение GPT-4, по словам Альтмана, обошлось в $100 млн; как ожидается, обучение будущих моделей будет стоить дороже $1 млрд. Неудачный тренировочный запуск в чём-то схож с неудачным испытанием ракеты. Исследователи стараются снижать вероятность таких неудач, проводя эксперименты в меньших масштабах — пробные запуски перед полномасштабными. В середине 2023 года OpenAI провела пробный учебный запуск, который стал тестом для вероятной архитектуры Orion — особых результатов эксперимент не принёс: стало ясно, что полномасштабный учебный запуск займёт слишком много времени и обойдётся очень дорого. Результаты проекта Arrakis показали, что создание GPT-5 пойдёт не так гладко, как надеялись исследователи. Они начали вносить некоторые технические изменения, чтобы усилить Orion, и пришли к выводу, что потребуется большой объём разнообразных высококачественных данных, и информации из общедоступного интернета может не хватить. Модели ИИ, как правило, становятся умнее по мере того, как поглощают большие объёмы данных — обычно книг, академических публикаций и других заслуживающих доверия источников, которые помогают ИИ выражаться более чётко и справляться с широким спектром задач. При обучении предыдущих моделей OpenAI не пренебрегала и другими источниками, такими как новостные статьи и даже сообщения в соцсетях. Но чтобы сделать Orion умнее, необходимы дополнительные источники данных, и их недостаточно. Тогда в компании решили создавать эти данные самостоятельно: наняли людей для написания кода и решения математических задач, которые давали пошаговые объяснения своих действий. OpenAI привлекла специалистов по теоретической физике, которые подготовили объяснения, какой подход они бы применили к решению сложнейших проблем в своей области. Процесс идёт чрезвычайно медленно. GPT-4 была обучена на 13 трлн токенов — для сравнения, тысяча человек, которые пишут по пять тысяч знаков в день, сгенерировала бы миллиард токенов за несколько месяцев. Поэтому в OpenAI начали разрабатывать синтетические данные — заставлять другие системы ИИ генерировать данные для обучения нового ИИ. Но исследования показали, что циклы обратной связи между генерацией данных с помощью ИИ для ИИ грозят сбоями или бессмысленными ответами. Для устранения этой проблемы генерацию данных доверили другой модели — o1. 
Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com К началу 2024 года руководство OpenAI стало понимать, что сроки поджимают. GPT-4 исполнился год, конкуренты стали догонять, а новая модель Anthropic, по некоторым оценкам, её превзошла. Проект Orion застопорился, и OpenAI пришлось переключиться на другие проекты и приложения: вышли облегчённый вариант GPT-4 и генератор видео Sora. В результате возникла внутренняя конкуренция — за ограниченные вычислительные ресурсы состязались разработчики Orion и прочих продуктов. Конкуренция же среди разработчиков ИИ ожесточилась до такой степени, что крупные технологические компании стали публиковать меньше статей о последних открытиях или прорывах, чем это принято в научном сообществе. На рынок хлынул поток денег, и корпорации стали рассматривать результаты исследований как коммерческую тайну, которую следует охранять. Дошло до того, что исследователи перестали работать в самолётах, кофейнях и других общественных местах, где кто-то мог заглянуть через плечо. В начале 2024 года OpenAI подготовилась к очередной попытке запуска Orion, вооружившись более качественным набором данных. В течение нескольких первых месяцев года исследователи провели несколько небольших обучающих запусков, чтобы знать, в каком направлении работать дальше. К маю они решили, что готовы провести крупномасштабный запуск Orion, который должен был продлиться до ноября. Но уже на начальном этапе вскрылась связанная с данными проблема: они оказались менее диверсифицированными, чем ожидалось, что ограничило потенциальное качество обучения ИИ. Проблема не проявлялась в пробных проектах и стала очевидной только после того, как начался большой запуск — но к тому времени OpenAI потратила слишком много времени и денег, чтобы начинать всё заново. Исследователи попытались найти более широкий диапазон данных для передачи модели в процессе обучения, но до сих пор неясно, оказалась ли эта стратегия плодотворной. Трудности с Orion указали OpenAI на новый подход к тому, как сделать большие языковые модели умнее — рассуждения. Способность к рассуждениям помогает ИИ решать сложные проблемы, которым он не обучался. Так устроена модель OpenAI o1 — она генерирует несколько ответов на каждый вопрос и анализирует их в поисках лучшего. Но и в этом уверенности пока нет: по мнению исследователей Apple, «рассуждающие» модели, вероятно, лишь интерпретируют полученные при обучении данные, но новых задач в действительности не решают. К примеру, если внести в условиях исходной задачи незначительные изменения, которые не имеют отношения к её решению, качество ответа ИИ резко падает. Эти дополнительные интеллектуальные способности обходятся дорого: OpenAI приходится оплачивать генерацию нескольких ответов вместо одного. «Оказалось, что если бот думает всего 20 секунд в партии в покер, затраты возрастают так же, как если бы модель разрасталась в 100 000 раз и обучалась в 100 000 раз дольше», — рассказал научный сотрудник OpenAI Ноам Браун (Noam Brown). В основу Orion может лечь более продвинутая и эффективная модель, способная к рассуждениям. Исследователи компании придерживаются этого подхода и надеются объединить его с большими объёмами данных, часть из которых может поступать из других моделей ИИ, созданных OpenAI. Затем результаты её работы будут уточняться на материале, созданном людьми. В Google Chrome появится ИИ-инструмент для выявления мошеннических сайтов
21.12.2024 [13:20],
Владимир Фетисов
Разработчики из Google продолжают добавлять в свой браузер Chrome функции на основе искусственного интеллекта. На этот раз обозреватель получил инструмент для анализа веб-страниц, который задействует нейросеть для выявления мошеннических сайтов. 
Источник изображений: Google Нововведение будет доступно пользователям Chrome для операционных систем Windows, macOS и Linux. Важная его особенность состоит в том, что алгоритм работает полностью локально на пользовательском устройстве и не передаёт данные на серверы Google. Такой подход позволит интернет-гиганту избежать потенциальных проблем и обвинений в нарушении конфиденциальности пользовательских данных. По данным источника, в настоящее время функция обнаружения мошеннических сайтов появилась в одной из недавних бета-версий Chrome на канале Canary. Разработчики добавили в настройки обозревателя соответствующую опцию для активации этого ИИ-инструмента. Отмечается, что новая функция Google имеет определённое сходство с «блокировщиком вредоносных приложений», который Microsoft недавно анонсировала для своего браузера Edge. Этот алгоритм задействует нейросеть для выявления случаев кибермошенничества и разных вредоносных сайтов. Однако опция Microsoft не активирована по умолчанию, поэтому пользователям требуется включать её самостоятельно в настройках Edge. В отличие от этого, ИИ-алгоритм для борьбы с мошенничеством в Chrome будет активирован по умолчанию, когда появится в стабильных версиях браузера. GitHub запустил бесплатную версию Copilot для автодополнения кода
21.12.2024 [13:06],
Владимир Мироненко
Принадлежащий Microsoft сервис для разработчиков программного обеспечения GitHub объявил о выходе бесплатной версии ИИ-инструмента автодополнения кода Copilot, который теперь также будет предоставляться по умолчанию с редактором Microsoft VS Code. 
Источник изображения: Microsoft Также GitHub сообщил, что число его пользователей достигло 150 млн, тогда как в начале 2023 года платформу использовало 100 млн разработчиков. Ранее ежемесячная плата за использование Copilot для большинства разработчиков составляла от $10 и лишь ограниченное число программистов, включая студентов, преподавателей и разработчиков Open Source, могло использовать его бесплатно. Бесплатная версия Copilot ориентирована на эпизодических пользователей, а не на тех, кто занят в больших проектах, поскольку имеет ряд ограничений. Её пользователи получат доступ лишь к 2000 автозавершений кода в месяц, и этот лимит учитывает каждое предложение кода со стороны Copilot, а не только принятые варианты. Также бесплатные пользователи смогут задействовать только модели Claude 3.5 Sonnet от Anthropic и GPT-4o от OpenAI, в то время как платный доступ также включает возможность использования Gemini 1.5 Pro от Google и o1-preview и o1-mini от OpenAI. Кроме того, число сообщений в чате с Copilot ограничено 50 в месяц. В остальном разработчики получат доступ ко всем расширениям и навыкам Copilot. Как сообщил ресурсу TechCrunch генеральный директор GitHub Томас Домке (Thomas Dohmke), чтобы определить порог между случайными пользователями и профессиональными разработчиками для установки ограничений бесплатной версии, команда сервиса изучила данные об использовании Copilot за последние несколько лет. Google добавит в поисковик ИИ-режим в ответ на запуск ChatGPT Search
21.12.2024 [11:03],
Павел Котов
Google намеревается добавить на поисковую страницу новую опцию — режим искусственного интеллекта, который вместо традиционной выдачи предлагает диалог с чат-ботом, способным отвечать на вопросы. Схожим образом работает ИИ-помощник Gemini. 
Источник изображения: sarah b / unsplash.com Режим ИИ будет включаться в меню верхней части страницы — там, где расположены привычные пункты «Все», «Картинки», «Новости», «Видео», «Покупки» и т. д., сообщило издание The Information со ссылкой на собственный источник. Как и чат-бот Gemini, поиск с ИИ будет сопровождать ответы ссылками на сайты и вторым полем ввода, где можно будет задавать дополнительные вопросы. «Сейчас наши современные модели продолжают развиваться, и есть грандиозная возможность внедрить эти новые функции в поиск, помогая людям находить в интернете ещё больше», — рассказали в Google. В октябре российский «Яндекс» представила аналогичную функцию «Поиск с Нейро». Perplexity AI, которая специализируется на технологиях поиска с ИИ, сообщила, что её система сегодня обрабатывает 100 млн запросов в неделю — компания намеревается повысить этот показатель до 100 млн запросов в день. Поиск с ИИ появился на платформе Reddit — отвечая на запросы, система Reddit Answers предлагает ссылки на посты и сообщества. Доступ к веб-поиску есть у OpenAI ChatGPT. ИИ-революция на ПК и смартфонах пока отменяется — заоблачных продаж не случилось
20.12.2024 [17:45],
Павел Котов
Micron не смогла добиться ожидаемых показателей по итогам минувшего квартала и была вынуждена снизить прогноз на текущий — авторитетный аналитик Дэниел Ньюман (Daniel Newman) считает, что это проблема не одного производителя, а всей технологической отрасли: революции ПК и смартфонов с искусственным интеллектом не случилось, и ждать её пока не приходится. 
Источник изображений: microsoft.com Значительная часть проблем Micron оказалась вызвана более слабым, чем ожидалось, рынком компонентов памяти для ПК и смартфонов. Выручка Micron по итогам квартала составила $8,709 млрд против ожиданий аналитиков в $8,721 млрд; в текущем квартале компания рассчитывает заработать $7,9 млрд против предсказанных аналитиками Уолл-стрит $8,98 млрд — из-за столь сильного расхождения акции производителя рухнули более чем на 16 %. На эти показатели следует обратить внимание, но и трагедии они пока не предвещают, считает господин Ньюман — это не «начало конца для отрасли ИИ» и не крах Nvidia. Micron в значительной степени рассчитывает на рынок памяти HBM, который в этом году обещает вырасти до $16 млрд, а к 2030 году достичь $100 млрд, но основным источником дохода для неё остаётся производство чипов памяти для ПК и смартфонов. «Однако основной бизнес сокращается, поскольку поставки ПК и смартфонов отстают [от прогнозов], и Micron приходится справляться с запасами у клиентов, которые распродаются медленно, что приведёт к ещё более низким заказам/продажам в этом и следующих кварталах. <..> Плохая новость в том что „суперцикл“ ПК с ИИ и смартфонов с ИИ в той или иной мере провалился», — пишет Ньюман.  В 2023 и 2024 гг. считалось, что новые функции ИИ спровоцируют высокий спрос на ПК с их поддержкой, но этого не случилось. Спрос на ПК с ИИ определяет не ИИ, а более быстрые центральные и графические процессоры, показал сентябрьский доклад IDC Research. Потребность заменить ПК под Windows 10 на модели с Windows 11 в новом году окажет более сильное влияние на рост продаж ПК, чем ИИ, считают в Trendforce. Qualcomm испытывает очевидные трудности со своими новыми чипами Snapdragon X для ноутбуков класса Copilot Plus: в III квартале компании удалось занять лишь 0,8 % рынка ПК, продав 720 000 единиц. ВРИО гендиректора Intel Мишель Джонстон Холтхаус (Michelle Johnston Holthaus) заявила, что процент возврата ноутбуков на Snapdragon X слишком высок, но в Qualcomm с её оценкой не согласились. Сегодня производитель Arm-процессоров ожидает выхода новых моделей на Snapdragon X, которые при той же производительности ИИ-ускорителя предложат цены в $700 — присутствующие сегодня в продаже модели имеют ценники в $1000, и снижение на $300 представляется существенным. Если бы спрос на теперешние ПК с ИИ был достаточно большим, для Qualcomm не было бы смысла переключаться на более скромный ценовой диапазон — смысл есть, когда в более высоком ценовом сегменте спрос слабый. У ПК с ИИ образуется серьёзная проблема: от локального запуска ИИ на ПК сегодня не так много пользы. Существующее ПО с ИИ скорее относится к сфере интересов энтузиастов, а популярные службы, такие как ChatGPT, запускаются в облаке и работают без ИИ-ускорителей. ПК с ИИ на глазах превращается просто в ПК, потому что ИИ-ускорители становятся отраслевым стандартом, а ИИ так и не стал аргументом в пользу покупки новой продукции — аналогичным образом стандартом для ПК стали многоядерные процессоры, интегрированная графика и SSD. У потребителей отсутствует стимул прицельно покупать ПК с ИИ, но и ПК без ИИ они тоже покупать не станут, ведь это будет подразумевать устаревший процессор. Признаков краха отрасли ИИ тоже нет: спрос на память HBM остаётся высоким, она продаётся хорошо, но остаётся востребованной лишь в серверных продуктах Nvidia, Broadcom, AMD и Marvell. Отсутствие восторга у потребителей при локальном запуске ИИ на ПК и смартфонах, конечно, не красит технологическую отрасль, но и не указывает на трагедию — гораздо хуже был бы низкий спрос на HBM. Хотя если отрасль ИИ в итоге окажется пузырём и лопнет, станет очевиден первый предвестник краха — отсутствие взрывного потребительского спроса на локальный запуск ИИ. Google представила первую ИИ-модель, которая рассуждает «вслух»
20.12.2024 [02:17],
Анжелла Марина
Компания Google представила новую экспериментальную модель искусственного интеллекта Gemini 2.0 Flash Thinking, которая, вероятно, станет конкурентом ИИ-модели o1 от OpenAI. Она также способна размышлять и отвечать на сложные вопросы, но помимо этого она также может пояснять ход своих «мыслей», сообщает The Verge. 
Источник изображений: Google Главный научный сотрудник Google DeepMind Джефф Дин (Jeff Dean) в своём посте в X отметил, что модель в целях усиления логических рассуждений обучена «мыслить», а также обладает высокой скоростью обработки данных благодаря обновлённой технологии Gemini Flash 2.0. В одном из примеров показано, как модель решает задачу по физике, последовательно «размышляя» шаг за шагом перед тем, как выдать правильное решение. И хотя такой процесс не является аналогом мышления человека, однако позволяет алгоритму разбивать сложные задачи на более мелкие, что приводит к более точным и надёжным результатам. Ещё один пример работы Gemini 2.0 Flash Thinking, представленный менеджером по продукту Google Логаном Килпатриком (Logan Kilpatrick) в своём аккаунте X, продемонстрировал, как модель решала задачу, в которой были скомбинированы текстовые и визуальные элементы. Стоит сказать, что последние недели оказались насыщенными новостями в сфере ИИ. Недавно Google представила обновлённую версию своей модели Gemini 2.0, подчёркивая стремление развивать «агентский» ИИ, а компания OpenAI выпустила эксклюзивную версию модели o1 для подписчиков ChatGPT за $200, способную рассуждать. На грани авторского права: можно ли считать ИИ автором и как определить границы свободного использования
19.12.2024 [19:38],
Сергей Сурабекянц
С 5 по 8 декабря в Гостином дворе прошла Международная ярмарка интеллектуальной литературы non/fictioN №26. На круглом столе «Издательская деятельность, произведения изобразительного искусства и фотографические произведения: точки соприкосновения» речь шла о возможностях и подводных камнях свободного использования произведений, о разнице между переработкой оригинала и нарушением права на неприкосновенность и о регистрации авторских прав на продукцию ИИ. 
Источник изображения: non/fictioN Модератором встречи выступил Эрик Вальдес-Мартинес, директор «Ассоциации правообладателей по защите и управлению авторскими правами в сфере изобразительного искусства» (УПРАВИС) и член экспертного совета проекта Artists/ХУДОЖНИКИ.РФ, поддержанного Президентским фондом культурных инициатив. УПРАВИС занимается коллективным управлением исключительных прав фотографов, художников, скульпторов и других авторов произведений изобразительного искусства. 
Источник изображения: УПРАВИС Эрик Вальдес-Мартинес рассказал о двойственности и правовой неопределённости статьи 1276 Гражданского кодекса РФ, которая предусматривает свободное использование произведений архитектуры, градостроительства и фотографии, находящихся в местах, открытых для свободного посещения, если такое произведение не является основным объектом использования и не используется с целью извлечения прибыли. Например, фотография памятника, размещённая в путеводителе Екатеринбурга, была признана Верховным судом нарушением авторских прав, а Конституционный суд постановил, что фотография объекта не нарушает закон и не требует выплаты вознаграждения автору. Закон допускает использование произведений изобразительного искусства и фотографии для переработки. Если переделать часть фотографии, добавить к ней свой фон или произвести другие манипуляции, появляется новый объект права, созданный в результате переработки. При этом, как подчеркнул эксперт, правомерная переработка возможна только с разрешения автора оригинала или правообладателя. Если же взять часть фотографии и объединить её с другой, это нарушает неприкосновенность произведения — неимущественное право автора, которое не подлежит передаче. Неприкосновенность защищает изначальную форму произведения в том виде, в котором его создал автор. Нарушение этого права суд однозначно трактует как нарушение авторских прав. Не менее сложной остаётся ситуация с пародиями, создаваемыми без разрешения автора. По словам Вальдес-Мартинеса, «эта норма действует во всех странах мира, но важно, чтобы целью использования оригинала было именно создание пародийного эффекта». Суд может постановить, что мотивом создания «пародии» было желание заработать на популярности оригинального произведения, и признать это нарушением авторских прав. Говоря о возможности регистрации авторских прав на произведения, созданные ИИ, Вальдес-Мартинес подчеркнул, что официальная позиция большинства стран однозначно негативная. Например, Бюро по авторским правам США отозвало регистрацию прав на комикс «Рассветная заря» (Zarya of the Dawn) художницы Кристины Каштановой (Kristina Kashtanova), когда выяснилось, что иллюстрации были сгенерированы ИИ. 
Источник изображения: Kris Kashtanova Но не всё так просто: уже несколько лет учёный Стивен Талер (Stephen Thaler) создаёт свои изобретения при помощи созданной им ИИ-системы DABUS (Device for the autonomous bootstrapping of unified sentience — «Устройство автономной загрузки унифицированного сознания») и пытается зарегистрировать права в патентных офисах различных стран. Великобритания и США отклонили петиции Талера, но он добился успеха в таких странах, как Австралия и ЮАР. В ЮАР патентная система не предполагает экспертизы и там можно запатентовать даже колесо. В Австралии патентный суд решил, что DABUS может считаться автономным изобретателем, но все изобретения должны принадлежать Стивену Талеру. В июле 2024 года Федеральный верховный суд Германии постановил, что изобретение, созданное с помощью DABUS, может быть запатентовано, поскольку в качестве изобретателя был указан человек, хотя в заявке отмечено, что продукт был разработан ИИ. По мнению Вальдес-Мартинеса, «это переворачивает всё с ног на голову — если подобные решения будут становиться тенденцией, неизвестно, что нас ждёт». 
Источник изображения: DABUS Искусственный интеллект представляет угрозу не только в качестве потенциального «творца», но и в роли главного нарушителя авторских прав, по сравнению с которым все пиратские сайты и торрент-трекеры представляются просто малыми детишками. Активный сбор информации большими языковыми моделями из открытых источников уже давно нервирует правообладателей, а чувствительные к подобным проблемам средства массовой информации и вовсе при первой возможности пытаются защитить свои авторские права в суде. В августе группа художников, которая объединилась в коллективном иске против разработчиков наиболее популярных моделей искусственного интеллекта для генерации изображений, устроила празднование по случаю того, что судья дал ход этому делу и санкционировал раскрытие информации. 26 ноября бывший сотрудник OpenAI, 26-летний Сухир Баладжи (Suchir Balaji) был найден мёртвым в своей квартире в Сан-Франциско. Ранее Баладжи сообщил газете The New York Times, что OpenAI без разрешения использовала огромные объёмы интернет-данных для разработки ИИ-чат-бота ChatGPT, вышедшего в ноябре 2022 года. Он также обвинил компанию в создании собственного программного обеспечения для транскрибирования видео на YouTube для извлечения данных. В полиции заявили, что причиной его смерти стало самоубийство. Samsung анонсировала первый в мире холодильник с элементами Пельтье и ИИ
19.12.2024 [19:34],
Геннадий Детинич
В январе в Лас-Вегасе на выставке CES 2025 компания Samsung Electronics намерена представить новые холодильники с технологией гибридного охлаждения под управлением искусственного интеллекта. Добавочным элементом охлаждения новинок станет элемент Пельтье, который благодаря своей электрический природе органично вписывается в одну схему с ИИ-управлением. 
Источник изображения: Samsung Это не просто маркетинг. В Samsung определили, что чуткий к динамике изменения температуры в холодильных камерах искусственный интеллект увеличит сохранность свежими свинины в 1,4 раза, а лосося — в 1,2 раза. Можно ли будет общаться с холодильником и обсуждать рецепты из имеющихся продуктов, а также есть ли шанс с ним договориться получить продукты в ночное время, когда есть, в общем-то, не рекомендуется, компания не уточняет. Возможно, эти опции появятся позже по мере развития продукта. Если серьёзно, то алгоритм будет пытаться понять динамику изменения температуры в камерах и соответствующим образом реагировать на угрозы. Например, при загрузке большого объёма свежих продуктов комнатной температуры в камерах определённо быстрее нагреется воздух. В таком случае алгоритм подключит к работе элементы Пельтье, как решение для быстрой компенсации изменений. Аналогичной реакции ИИ также можно ждать в летнее время года. Элементы Пельтье — термоэлектрические преобразователи, которые переносят тепло от одного конца элемента к другому под действием электрического тока — будут работать параллельно обычному холодильному компрессору. Это может на время увеличить энергопотребление холодильника, предупреждают в Samsung, но зато продукты дольше будут оставаться свежими. Это как использование гибридного электромобиля, поясняют в Samsung. Когда это необходимо, нужно использовать два источника охлаждения вместо одного. Компрессор, кстати, тоже претерпел изменения. Для его вращающихся компонентов увеличили радиус вращения, что в 4,1 раза увеличило инерцию за счёт эффекта маховика и сделало устройство более энергоэффективным. Новый компрессор работает дольше прежнего (Samsung F3) с меньшим потреблением энергии. Работа компрессора также управляется искусственным интеллектом, включая скорости, на которых он работает. Наконец, благодаря использованию для охлаждения компактных элементов Пельтье удалось увеличить внутренний рабочий объём холодильника. Теперь в него в зоне двух верхних полок помещается на 13,8 % больше продуктов чем раньше без увеличения внешних габаритов холодильника. В компании ожидают, что новые модели будут признаны самыми энергоэффективными в наступающем году. Nvidia помогла Apple повысить эффективность больших языковых моделей ИИ
19.12.2024 [14:14],
Павел Котов
Инженеры Apple рассказали о сотрудничестве с Nvidia, благодаря которому им удалось повысить производительность систем при генерации текста большими языковыми моделями искусственного интеллекта. 
Источник изображения: developer.nvidia.com В этом году Apple опубликовала исходный код своего решения Recurrent Drafter (ReDrafter) — это новый метод генерации текста с помощью больших языковых моделей. Он отличается высокой скоростью работы, объединяя две технологии: лучевой поиск и динамическое древо внимания. Исследовательский проект Apple показал убедительные результаты, но при развёртывании ReDrafter технология была интегрирована в систему Nvidia TensorRT-LLM — этот инструмент позволяет быстрее запускать большие языковые модели на ускорителях Nvidia. Как показали замеры производительности, при запуске больших языковых моделей с десятками миллиардов параметров с использованием фреймворка Nvidia TensorRT-LLM и ReDrafter скорость генерации токенов увеличилась в 2,7 раза. Таким образом, технология позволяет сократить задержку между вводом запроса пользователем и получением ответа от модели — при этом используется меньшее число ускорителей и снижается потребление энергии, сделали вывод инженеры Apple. «Большие языковые модели всё чаще используются в работе приложений, и повышение эффективности вывода может повлиять на вычислительные издержки и сократить задержку для пользователей. Благодаря новому подходу ReDrafter к интегрированному во фреймворк Nvidia TensorRT-LLM спекулятивному выполнению разработчики теперь могут быстрее генерировать токены на ускорителях Nvidia для своих приложений», — добавили в Apple. Китайские iPhone могут получить ИИ от Tencent и ByteDance — Apple начала переговоры
19.12.2024 [11:54],
Алексей Разин
Необходимость соответствовать требованиям рынка заставляет компанию Apple искать себе в Китае местных партнёров для внедрения систем искусственного интеллекта в фирменную экосистему, которой пользуются владельцы iPhone в данной стране. По неофициальным данным, переговоры в этой сфере между Apple и компаниями Tencent и ByteDance уже начались. 
Источник изображения: Apple В связи с ограничениями китайского законодательства, которые требуют от создателей систем искусственного интеллекта разрешения властей на их эксплуатацию в пределах страны, и запрещают использовать зарубежные сервисы, Apple не смогла предложить покупателям смартфонов семейства iPhone 16 в Китае те же сервисы, что начала продвигать в текущем квартале в ряде западных стран, где удалось добиться интеграции фирменного голосового ассистента Siri с чат-ботом ChatGPT компании OpenAI. В Китае Apple также придётся полагаться на помощь партнёров, и компания уже начала переговоры с Tencent и ByteDance, которые располагают фирменными системами искусственного интеллекта Hunyuan и Doubao соответственно. Apple пыталась вести переговоры и с китайской компанией Baidu, которая располагает чат-ботом Ernie, но на пути реализации сотрудничества у потенциальных партнёров возникли трудности технического характера. Кроме того, компании по-разному оценивали возможность использования данных пользователей iPhone для обучения языковых моделей Baidu. Способность в сжатые сроки реализовать поддержку локализованных в Китае систем искусственного интеллекта важна для компании Apple, поскольку по итогам второго квартала текущего года она впервые вылетела из пятёрки крупнейших поставщиков смартфонов на местном рынке. Дебют семейства iPhone 16 позволил ей вернуться в пятёрку лидеров, но объёмы продаж смартфонов Apple в третьем квартале всё равно сократились в годовом сравнении на 0,3 %, тогда как у Huawei они выросли на 42 %. Последняя располагает собственными системами искусственного интеллекта, которые изначально создаются с учётом особенностей китайского рынка. |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
