Опрос
|
реклама
Быстрый переход
ОАЭ готовы выделить Сэму Альтману средства на разработку ИИ-чипов и борьбу с монополией Nvidia
15.03.2024 [12:35],
Алексей Разин
Издание Financial Times сообщает, что инициативу основателя OpenAI Сэма Альтмана (Sam Altman) по созданию стартапа для разработки и выпуска ускорителей вычислений, работающих в системах искусственного интеллекта, готова поддержать новая инвестиционная компания MGX из ОАЭ, деятельность которой контролирует руководство страны. Власти ОАЭ также рассчитывают привлечь в регион Илона Маска. 
Источник изображения: Samsung Electronics По данным осведомлённых источников, поддерживаемая государством MGX ведёт переговоры с OpenAI, которую возглавляет Сэм Альтман, на тему предоставления финансовых ресурсов для реализации его инициатив по снижению зависимости от Nvidia с точки зрения поставок чипов для ускорителей вычислений. Как отмечалось ранее, Альтман выступил с предложением построить десятки новых предприятий по выпуску таких чипов и передать их в управление TSMC. От арабских инвесторов в этой схеме ожидается предоставление финансовых ресурсов на сумму $7 трлн. По информации Financial Times, компания MGX по сути своей является инвестиционным фондом, ориентированным на сферу искусственного интеллекта, её возглавляет брат главы ОАЭ и советник по национальной безопасности шейх Тахнун ибн Заид аль-Нахайян (Tahnoon bin Zayed Al Nahyan). Министр ОАЭ по вопросам искусственного интеллекта Омар Султан аль-Олама (Omar Sultan Al Olama) признался в комментариях Financial Times, что основавший свой стартап xAI соответствующей направленности Илон Маск (Elon Musk) проявляет интерес к сотрудничеству с правительством ОАЭ. Министр познакомился с этим американским миллиардером, который недавно выступил с критикой в адрес основателей OpenAI, ещё в 2017 году, и с тех пор встречался несколько раз, как пояснил Аль-Олама. В составе правительства ОАЭ должность министра по вопросам искусственного интеллекта появилась ещё в 2017 году, в стране с 2019 года действует специализированный университет, готовящий профильных специалистов. По словам арабского министра, ОАЭ располагает определённым запасом ускорителей вычислений Nvidia, которые собирается использовать для развития национальной экосистемы искусственного интеллекта. Как он отмечает, страна вынуждена всё время наращивать данный запас, чтобы соответствовать темпам развития данной отрасли. Амбиции ОАЭ в данной сфере даже стали источником претензий со стороны властей США, которые рекомендовали своим ближневосточным партнёрам отказаться от инвестиций в китайские компании, связанные с искусственным интеллектом. После визита шейха Тахнуна в Вашингтон в июне этого года подконтрольная ему компания G42 прекратила сотрудничать с китайскими партнёрами, но сам советник главы ОАЭ настаивает, что подобные решения принимаются исходя из экономических соображений, а не политической конъюнктуры. Придерживаться какого-то одного партнёра власти ОАЭ не намерены, их решения всегда будут определяться экономической целесообразностью. В идеале ОАЭ хотели бы назначать своих представителей в руководство тех компаний в сфере ИИ, в развитие которых они инвестируют средства, как подчеркнул чиновник, но в общем случае для правительства важно выбирать лучшего партнёра из имеющихся в мире. Anthropic представила одну из самых быстрых больших языковых моделей в мире — Claude 3 Haiku
15.03.2024 [00:41],
Владимир Чижевский
Стартап Anthropic, разрабатывающий конкурирующие с GPT-4 от OpenAI модели искусственного интеллекта, выпустил Claude 3 Haiku. Это новая нейросеть в семействе Claude 3, по словам создателей троекратно превосходящая по скорости аналогичные продукты в большинстве рабочих нагрузок. 
Источник изображения: Anthropic По заявлению Anthropic, именно благодаря скорости работы Claude 3 Haiku идеален там, где необходим результат с минимальными задержками — например, в клиентской поддержке и ответах на вопросы. Haiku обрабатывает до 21 тысячи токенов (30 страниц текста) в секунду при длине запроса до 32 тысяч токенов. «Корпоративные пользователи уделяют особое внимание скорости — именно она помогает быстро анализировать огромные массивы данных и своевременно обслуживать клиентов. Скорость Claude 3 Haiku позволяет оперативно отвечать на вопросы в чате и выполнять множество мелких задач одновременно», — говорится в заявлении компании. Anthropic установила довольно лояльную ценовую политику, позволяющую крупным компаниям сэкономить на обработке огромных массивов данных. Разработчики утверждают, что Claude 3 Haiku с лёгкостью проанализирует 400 дел Верховного суда США или 2500 изображений всего за $1. «Haiku способен анализировать огромные объёмы документов, например, квартальную отчётность, контракты, судебные дела — вдвое дешевле и не уступая в скорости конкурентам», — подчёркивает Anthropic PBC. Семейство из трёх больших языковых моделей Claude 3 представили в марте. По словам разработчиков, самая продвинутая из них, Claude 3 Opus, вычислительными мощностями сравнима с передовыми разработками лидеров индустрии в лице OpenAI и Google. Apple приобрела DarwinAI — это поможет в добавлении ИИ-функций в iPhone
14.03.2024 [22:28],
Владимир Чижевский
Apple без лишнего шума приобрела канадский стартап DarwinAI, специализирующийся на разработке быстрых и нетребовательных к вычислительным ресурсам технологий искусственного интеллекта. Эта покупка поможет компании в развитии ИИ-технологий на мобильных устройствах. 
Источник изображения: gizmochina.com В рамках сделки сотрудники DarwinAI перешли в подразделение по работе с технологиями искусственного интеллекта Apple — его возглавил Александр Вонг (Alexander Wong), исследователь ИИ из Университета Ватерлоо и одна из ключевых фигур приобретённого стартапа. Сейчас Apple разрабатывает iOS 18 и активно добавляет в грядущую операционную систему для iPhone функции на базе генеративного ИИ. Также новые ИИ-функции появятся в составе macOS 15. Ранее глава Apple Тим Кук (Tim Cook) пообещал, что в 2024 году Apple «переопределит будущее» в области технологий искусственного интеллекта. Компания не прокомментировала покупку, отметив, что «время от времени покупает небольшие технологические компании». ИИ и спутники будут управлять лесными ресурсами Южной Кореи
14.03.2024 [19:38],
Павел Котов
Лесная служба Южной Кореи объявила о планах построить работающую в реальном времени систему управления лесными ресурсами и мониторинга лесных пожаров на основе искусственного интеллекта. 
Источник изображения: Alina Kuptsova / pixabay.com Система управления ресурсами будет опираться на данные со спутников сельского и лесного хозяйства — на июль намечен запуск «Национального центра применения спутниковой информации о лесах». Данные космических аппаратов и алгоритмы ИИ помогут предсказывать время цветения деревьев и прочих растений, а также оперативно оценивать ущерб, нанесённый стихийными бедствиями. Цифровая карта леса — по сути, цифровой двойник — будет объединять картографическую и информацию и данные со спутников, помогая лесной службе принимать решения по управлению лесными ресурсами, занимающими более 60 % площади страны. В пятидесятые годы лесами были покрыты лишь 35 % территории Южной Кореи. К семидесятым началась быстрая индустриализация, которая привела к эрозии почвы, утрате биоразнообразия и другим экологическим проблемам — тогда же страна приступила к реализации комплексных планов восстановления для увеличения площади лесных массивов. За отсутствием ИИ власти страны полагались на экономические стимулы и межведомственное сотрудничество. Работа этой программы в эпоху современных систем — задача иного рода. В стране также будет запущена информационная система защиты от оползней, которая объединит данные нескольких ведомств и интегрируется с системой эвакуации населения. Параллельно ведётся разработка «цифровой карты лесной водной системы», отражающей потоки и распределение водных ресурсов. В базу данных занесут информацию о садах — весь контент будет доступен на новом портале. Системы бронирования для проведения развлекательных и образовательных мероприятий в корейских лесах будут расширены за счёт приложений, разрабатываемых частными компаниями, например, веб-гигантом Naver — «корейским Google». Nvidia покажет ИИ-ускоритель нового поколения уже на следующей неделе в рамках GTC 2024
14.03.2024 [19:15],
Сергей Сурабекянц
Генеральный директор и соучредитель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в понедельник 18 марта выйдет на сцену хоккейной арены Кремниевой долины, чтобы представить новые решения, включая ИИ-чипы нового поколения. Поводом для этого станет ежегодная конференция разработчиков GTC 2024, которая станет первой очной встречей такого масштаба после пандемии. Nvidia ожидает, что это мероприятие посетят 16 000 человек, что примерно вдвое превысит число посетителей в 2019-м. 
Источник изображения: Getty Images Рыночная капитализация Nvidia превысила $2 трлн в конце февраля, и теперь ей не хватает «всего» $400 млрд, чтобы превзойти Apple, которая занимает второе место по капитализации после лидера фондового рынка Microsoft. Аналитики ожидают, что выручка Nvidia в этом году вырастет на 81 % до $110 млрд, поскольку технологические компании на волне бума ИИ десятками тысяч скупают её новейшие ускорители ИИ для разработки и обучения чат-ботов, генераторов изображений и других нейросетей. Новое поколение высокопроизводительных ИИ-чипов от Nvidia, которое предположительно получит обозначение B100, должно стать основой для дальнейшего укрепления рыночных позиций компании. В рамках предстоящей GTC компания Nvidia вряд ли раскроет все характеристики и назовёт точную цену нового ускорителя, которая не в последнюю очередь зависит от размера партии и сроков поставки. Очевидно, B100 будет намного быстрее своего предшественника и, вероятно, будет стоить дороже, хотя цена актуальных H100 может превышать $20 000. Поставки нового чипа ожидаются позднее в этом году. 
Источник изображений: Nvidia Спрос на текущие ускорители Nvidia превысил предложение: разработчики программного обеспечения месяцами ждут возможности использовать кластеры ускорителей ИИ у облачных провайдеров. Реагируя на высокий спрос, акции Nvidia выросли на 83 % в этом году после более чем утроения их стоимости в прошлом. И даже после этого стремительного роста акции Nvidia торгуются с прибылью, в 34 раза превышающей ожидаемую. Аналитики значительно повысили оценки будущих доходов компании, но, если их прогнозы окажутся слишком оптимистичными, акции Nvidia рискуют ощутимо просесть в цене. «Самое большое беспокойство вызывает то, что цифры стали настолько большими и настолько быстрыми, что вы просто беспокоитесь, что они не продлятся долго, — считает аналитик Bernstein Стейси Расгон (Stacy Rasgon). — Чем больше у них появляется новых продуктов с более высокими характеристиками и более высокими ценами, тем больше у них возможностей для взлёта». Nvidia также, вероятно, представит на GTC 2024 множество обновлений своего программного обеспечения CUDA, которое предоставляет разработчикам инструменты для запуска своих программ на ускорителях компании, ещё сильнее привязывая их к чипам Nvidia. Глубокое погружение в использование CUDA усложняет для разработчика переход на «железо» конкурентов, таких как AMD, Microsoft и Alphabet.  В прошлом году Nvidia начала предлагать процессоры и программное обеспечение в виде облачных сервисов и продолжает развивать успех. Аналитики полагают, что «возможно, поставщики облачных услуг и программного обеспечения нервничают из-за того, что Nvidia действует на их игровой площадке». Nvidia располагает ощутимым технологическим преимуществом над китайскими конкурентами. США отрезали Китаю доступ к самым передовым чипам Nvidia, поэтому самыми передовыми китайскими ускорителями ИИ являются чипы Huawei, которые по производительности соответствуют процессорам Nvidia A100, выпущенным в далёком 2020 году. Ни один китайский ускоритель ИИ даже близко не может сравниться с флагманским чипом Nvidia H100, выпущенным в 2022 году, а предстоящий B100 ещё более увеличит отрыв. Эксперты полагают, что «со временем этот разрыв станет экспоненциально большим».  Бурный рост ИИ споткнётся о дефицит электроэнергии, предсказал Илон Маск
14.03.2024 [13:54],
Алексей Разин
В конце прошлого месяца во время выступления на конференции Bosch ConnectedWorld глава Tesla и SpaceX Илон Маск (Elon Musk) заявил, что уже в следующем году сдерживающим развитие систем искусственного интеллекта станет глобальный дефицит электроэнергии. Система электроснабжения перестанет поспевать за бурным ростом количества центров обработки данных. 
Источник изображения: Nvidia По данным Boston Consulting Group, на которые ссылается Barron’s, центры обработки данных к 2030 году будут потреблять 7,5 % всей электроэнергии, доступной на территории США. Строящиеся для систем ИИ центры обработки данных могут потреблять сотни мегаватт электроэнергии на один объект. Как считают аналитики, с 2022 по 2030 годы энергопотребление ЦОД на территории США увеличится с 126 до 390 тераватт в час, такого количества электроэнергии хватило бы для обеспечения 40 млн американских домохозяйств. По оценкам 650 Group, объёмы поставок серверных систем для нужд ИИ за период с прошлого до 2028 года увеличатся в шесть раз до 6 млн штук. По прогнозам Gartner, среднее энергопотребление одного ускорителя вычислений в их составе вырастет с нынешних 650 до 1000 Вт. Другими словами, энергопотребление будет расти не только за счёт увеличения количества серверов, но и в удельном выражении. Попытки оптимизировать энергозатраты за счёт внедрения искусственного интеллекта в сферу контроля за энергопотреблением позволят несколько сдержать эту тенденцию, но не решат проблему полностью. Переход на жидкостное охлаждение серверных систем будет неизбежен в большинстве случаев. Операционные расходы на содержание центра обработки данных можно сократить на величину более 40 %, отказавшись от традиционного воздушного охлаждения в пользу жидкостного, как утверждает Super Micro. Проблема усугубляется неравномерным развитием региональных сетей энергоснабжения. Кроме того, не везде существует возможность эффективно передавать генерируемую электроэнергию к месту расположения крупных потребителей. Эксперты утверждают, что в США генерируется достаточно электроэнергии для развития систем искусственного интеллекта, но существует проблема с сетями распределения. «Яндекс» научил ИИ распознавать человеческие эмоции
14.03.2024 [13:23],
Павел Котов
«Яндекс» представил нейросеть, способную распознавать эмоции человека во время разговора. Она поможет в работе голосовых помощников и виртуальных операторов кол-центров, пишет «Коммерсантъ» со ссылкой на разработчиков системы. 
Источник изображения: The_BiG_LeBowsKi / pixabay.com Созданная «Яндексом» нейросеть распознаёт нецензурную лексику, отмечает неформальные и негативные высказывания, идентифицирует пол говорящего человека и фразы, которые он произносит в диалоге. В перспективе большая языковая модель YandexGPT поможет платформе в понимании неуверенности и сарказма. Для оценки эмоций нейросеть анализирует содержимое речи собеседника, её тембр, скорость, высоту и другие параметры. Она также определяет, кто в общем разговоре произнёс ту или иную реплику. Это поможет искусственному интеллекту эффективно реагировать на возникающие в разговоре с клиентами нештатные ситуации — к примеру, если речь человека приобретает негативную окраску, система переключит его на сотрудника кол-центра. Нейросеть работает в фоновом режиме и анализирует эмоциональный фон диалога прямо во время разговора. Она изучает не только позвонившего клиента, но и оператора, и если оператор нагрубит клиенту, отчёт об инциденте будет автоматически направлен руководству. Последующий анализ поможет понять, какая формулировка или тема вызвала отрицательную реакцию клиента, чтобы оптимизировать общение с ним. Швейцарский робопёс ANYmal сам научился грациозно и изобретательно преодолевать препятствия
14.03.2024 [11:06],
Павел Котов
Инженеры Швейцарской высшей технической школы Цюриха (ETH Zurich) представили обновлённую версию собакоподобного робота ANYmal, которого обучили преодолевать препятствия различными способами и самостоятельно принимать решения по каждому из них. 
Источник изображения: ethz.ch ANYmal преодолевает препятствия, пользуясь методом проб и ошибок: он оценивает препятствие и выбирает способ, как его преодолеть — машина может перелезть, перепрыгнуть его, проползти под ним или применить любую комбинацию движений, которая сработала в прошлом. Создатели робота применили комплексный подход к его обучению, сочетая реализованное в предыдущих версиях проекта программное управление и технологии машинного обучения. Движения самообучающегося робота на удивление грациозны и эффективны, что отличает его от большинства подобных машин. Алгоритмы машинного обучения помогают ANYmal оценивать ландшафт и ориентироваться в нём; робот по необходимости с гибкостью применяет библиотеку движений, которая постоянно увеличивается. Это помогает машине уверенно держаться на неровных и скользких поверхностях. На практике ANYmal сможет работать на промышленных и строительных площадках, а также при разборе завалов во время стихийных бедствий. ChatGPT обрёл тело — OpenAI и Figure сделали умного робота-гуманоида, который полноценно общается с людьми
13.03.2024 [22:40],
Николай Хижняк
Американский стартап Figure показал первые плоды сотрудничества с компанией OpenAI по расширению возможностей гуманоидных роботов. Figure опубликовала новое видео со своим роботом Figure 01, ведущим диалог с человеком в режиме реального времени. Машина на видео отвечает на вопросы и выполняет его команды. 
Источник изображения: Figure Стремительный темп развития проекта Figure 01 и компании Figure в целом не может не впечатлять. Бизнесмен и основатель стартапа Бретт Эдкок (Brett Adcock) «вышел из тени» год назад, после того как компания привлекла внимание крупных игроков на рынке робототехники и технологий искусственного интеллекта, включая Boston Dynamics, Tesla Google DeepMind, Archer Aviation и других, и поставила цель «создать первого в мире коммерчески доступного гуманоидного робота общего назначения». К октябрю того же года Figure 01 «встал на ноги» и продемонстрировал свои возможности в выполнении базовых автономных задач. К концу всё того же 2023 года робот обрёл возможность обучаться выполнению различных задач. К середине января Figure подписала первый коммерческий контракт на использование Figure 01 на автомобильном заводе компании BMW в североамериканском штата Северная Каролина. В прошлом месяце Figure опубликовала видео, на котором Figure 01 выполняет работу на складе. Практически сразу после этого компания анонсировала разработку второго поколения машины и объявила о сотрудничестве с OpenAI «по разработке нового поколения ИИ-моделей для гуманоидных роботов». Сегодня Figure поделилась видео, в котором демонстрируются первые результаты этого сотрудничества. Через свою страницу в X (бывший Twitter) Адкок сообщил, что встроенные в Figure 01 камеры отправляют данные в большую визуально-языковую модель ИИ, обученную OpenAI, в то время как собственные нейросети Figure «также через камеры робота захватывает изображение окружения с частотой 10 Гц». Алгоритмы OpenAI также отвечают за возможность робота понимать человеческую речь, а нейросеть Figure преобразует поток полученной информации в «быстрые, низкоуровневые и ловкие действия робота». Глава Figure утверждает, что во время демонстрации робот не управлялся дистанционно и видео показано с реальной скоростью. «Наша цель — научить мировую модель ИИ управлять роботами-гуманоидами на уровне миллиардов единиц», — добавил руководитель стартапа. При таком темпе развития проекта ждать осталось не так уж и долго. Microsoft скоро выпустит ИИ, который поможет бороться с хакерами и улучшить кибербезопасность
13.03.2024 [21:33],
Владимир Чижевский
1 апреля 2024 года Microsoft выпустит инструменты на основе искусственного интеллекта, которые помогут специалистам по кибербезопасности составлять сводки подозрительных инцидентов и обнаруживать действия хакеров для сокрытия своих намерений. 
Источник изображения: Microsoft Security Copilot представили около года назад и с тех пор продукт тестировался корпоративными клиентами. По словам вице-президента Microsoft по маркетингу в области безопасности Эндрю Конвея (Andrew Conway), «сейчас в тестировании участвуют сотни партнёров и клиентов». Компания будет взимать плату за используемую функциональность подобно облачным сервисам Azure. Поскольку время от времени искусственный интеллект ошибается — а ошибки в сфере кибербезопасности могут быть весьма дорогими — Конвей подчеркнул, что Microsoft уделяет особое внимание этому аспекту. Security Copilot объединяет возможности искусственного интеллекта OpenAI с хранящимися в Microsoft огромными массивами информации по безопасности. «Учитывая серьёзность данного направления, мы стараемся устранить возможные риски. В компьютерной безопасности по-прежнему существуют продукты, выдающие ложные срабатывания и ложноотрицательные результаты. Без этого никак», — прокомментировал Конвей. Copilot работает со всеми программами по безопасности и сохранению приватности Microsoft и предлагает особую панель, которая обобщает данные и отвечает на вопросы. Компания приводит пример, в котором программа безопасности собирает предупреждения и объединяет их в инциденты, которые пользователь открывает одним щелчком мыши, а Copilot составляет отчёт на основе полученной информации — в ручном режиме это занимает немало времени. Кроме того, одна из целей Security Copilot — обобщить информацию о действиях хакеров и предположить их возможные намерения. По словам Конвея, Security Copilot позволит опытным специалистам по кибербезопасности заняться более сложными задачами, а новичкам — быстрее освоиться и развить свои навыки. По данным Microsoft, использовавшие Security Copilot новички работали на 26 % быстрее и на 35 % точнее. Более опытные сотрудники смогут задать вопросы ИИ на привычном английском с использованием принятой в сфере терминологии. «Преступники становятся всё быстрее, а значит и нам следует ускоряться — и этот инструмент как раз то, что нужно. Он пока не идеален, но со временем его доведут до совершенства», — прокомментировал вице-президент по кибербезопасности тестировавшего Security Copilot нефтяного гиганта BP Plc (бывшая British Petroleum) Чип Калхун (Chip Calhoun). Cerebras представила гигантский процессор WSE-3 c 900 тысячами ядер
13.03.2024 [19:58],
Николай Хижняк
Американский стартап Cerebras Systems представил гигантский процессор WSE-3 для машинного обучения и других ресурсоёмких задач, для которого заявляется двукратный прирост производительности на ватт потребляемой энергии по сравнению с предшественником. 
Cerebras WSE-3. Источник изображений: Cerebras Площадь нового процессора составляет 46 225 мм2. Он выпускается с использованием 5-нм техпроцесса компании TSMC, содержит 4 трлн транзисторов, 900 000 ядер и объединён с 44 Гбайт набортной памяти SRAM. Его производительность в операциях FP16 заявлена на уровне 125 Пфлопс. Один WSE-3 составляет основу для новой вычислительной платформы Cerebras CS-3, которая, по утверждению компании, обеспечивает вдвое более высокую производительность, чем предыдущая платформа CS-2 при том же энергопотреблении в 23 кВт. По сравнению с ускорителем Nvidia H100 платформа Cerebras CS-3 на базе WSE-3 физически в 57 раз больше и примерно в 62 раза производительнее в операциях FP16. Но учитывая размеры и энергопотребление Cerebras CS-3, справедливее будет сравнить её с платформой Nvidia DGX с 16 ускорителями H100. Правда, даже в этом случае CS-3 примерно в 4 раза быстрее конкурента, если речь идёт именно об операциях FP16. 
Cerebras CS-3 Одним из ключевых преимуществ систем Cerebras является их пропускная способность. Благодаря наличию 44 Гбайт набортной памяти SRAM в каждом WSE-3, пропускная способность новейшей системы Cerebras CS-3 составляет 21 Пбайт/с. Для сравнения, Nvidia H100 с памятью HBM3 обладает пропускной способностью в 3,9 Тбайт/с. Однако это не означает, что системы Cerebras быстрее во всех сценариях использования, чем конкурирующие решения. Их производительность зависит от коэффициента «разрежённости» операций. Та же Nvidia добилась от своих решений удвоения количества операций с плавающей запятой, используя «разреженность». В свою очередь Cerebras утверждает, что добилась улучшения примерно до 8 раз. Это значит, что новая система Cerebras CS-3 будет немного медленнее при более плотных операциях FP16, чем пара серверов Nvidia DGX H100 при одинаковом энергопотреблении и площади установки, и обеспечит производительность около 15 Пфлопс против 15,8 Пфлопс у Nvidia (16 ускорителей H100 выдают 986 Тфлопс производительности). 
Одна из установок Condor Galaxy AI Cerebras уже работает над внедрением CS-3 в состав своего суперкластера Condor Galaxy AI, предназначенного для решения ресурсоёмких задач с применением ИИ. Этот проект был инициирован в прошлом году при поддержке компании G42. В его рамках планируется создать девять суперкомпьютеров в разных частях мира. Две первые системы, CG-1 и CG-2, были собраны в прошлом году. В каждой из них сдержится по 64 платформы Cerebras CS-2 с совокупной ИИ-производительностью 4 экзафлопса. В эту среду Cerebras сообщила, что построит систему CG-3 в Далласе, штат Техас. В ней будут использоваться несколько CS-3 с общей ИИ-производительностью 8 экзафлопсов. Если предположить, что на остальных шести площадках также будут использоваться по 64 системы CS-3, то общая производительность суперкластера Condor Galaxy AI составит 64 экзафлопса. В Cerebras отмечают, что платформа CS-3 может масштабироваться до 2048 ускорителей с общей производительностью до 256 экзафлопсов. По оценкам экспертов, такой суперкомпьютер сможет обучить модель Llama 70B компании Meta✴ всего за сутки. Помимо анонса новых ИИ-ускорителей Cerebras также сообщила о сотрудничестве с компанией Qualcomm в вопросе создания оптимизированных моделей для ИИ-ускорителей Qualcomm с Arm-архитектурой. На потенциальное сотрудничество обе компании намекали с ноября прошлого года. Тогда же Qualcomm представила свой собственный ИИ-ускорители Cloud AI100 Ultra формата PCIe. Он содержит 64 ИИ-ядра, 128 Гбайт памяти LPDDR4X с пропускной способностью 548 Гбайт/с, обеспечивает производительность в операциях INT8 на уровне 870 TOPS и обладает TDP 150 Вт. 
Источник изображения: Qualcomm В Cerebras отмечают, что вместе с Qualcomm они будут работать над оптимизацией моделей для Cloud AI100 Ultra, в которых будут использоваться преимущества таких методов, как разреженность, спекулятивное декодирование, MX6 и поиск сетевой архитектуры. «Как мы уже показали, разрежённость при правильной реализации способна значительно повысить производительность ускорителей. Спекулятивное декодирование предназначено для повышения эффективности модели при развёртывании за счёт использования небольшой и облегченной модели для генерации первоначального ответа, а затем использования более крупной модели для проверки точности этого ответа», — отметил гендиректор Cerebras Эндрю Фельдман (Andrew Feldman).  Обе компании также рассматривают возможность использования метода MX6, представляющего собой форму сжатия размера модели путём снижения её точности. В свою очередь, поиск сетевой архитектуры представляет собой процесс автоматизации проектирования нейронных сетей для конкретных задач с целью повышения их производительности. По словам Cerebras, сочетание этих методов способствует десятикратному повышению производительности на доллар. Google представила ИИ, который сможет пройти любую игру — он учится играть как человек
13.03.2024 [19:00],
Сергей Сурабекянц
Google DeepMind представила ИИ-агента SIMA, обучающегося играть в видеоигры как человек. Название SIMA (Scalable, Instructable, Multiworld Agent) расшифровывается как «масштабируемый, обучаемый, мультимировой агент». Пока SIMA находится только в стадии исследования, но со временем он сможет научиться играть в любую нелинейную видеоигру с открытым миром. Создатели описывают SIMA как «ещё одного игрока, который хорошо вписывается в вашу группу». 
Источник изображений: Google DeepMind При обучении и тестировании SIMA лаборатория DeepMind сотрудничала с восемью разработчиками игр, включая Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs, Coffee Stain. Исследователи подключили SIMA к таким играм, как No Man’s Sky, Teardown, Valheim и Goat Simulator 3. Разработчики утверждают, что SIMA не нуждается в специальном API для запуска игр или доступе к исходному коду. SIMA сочетает обучение естественному языку с пониманием трёхмерных миров и распознаванием изображений. «SIMA не обучен побеждать в игре, он обучен запускать игру и делать то, что ему говорят», — говорит исследователь Google DeepMind Тим Харли (Tim Harley). Команда выбирала игры, которые больше ориентированы на открытый мир, чем на повествование, чтобы помочь SIMA освоить общие игровые навыки. К примеру, суть игры Goat Simulator — в совершении случайных, спонтанных поступков, и именно такой спонтанности разработчики хотели добиться от своего ИИ-агента.  Команда сгенерировала новую игровую среду при помощи «движка» Unity, в которой агентам было поручено создавать скульптуры, чтобы проверить их понимание манипулирования объектами. Перед этим были записаны совместные действия в этой среде пар игроков-людей, один из которых давал инструкции, а другой выполнял их. Затем записывался процесс самостоятельной игры, чтобы люди могли продемонстрировать получающийся результат. На базе этой информации SIMA обучался предсказывать дальнейшие действия участников игры. В настоящее время SIMA изучил порядка 600 базовых игровых навыков, таких как движение вперёд-назад, повороты, подъём по лестнице и открытие меню для использования карты. Со временем разработчики планируют поручать SIMA выполнение более сложных функций в игре. На данный момент задачи типа «найти ресурсы и построить лагерь» не под силу ИИ-агенту. По замыслу создателей, SIMA должен стать ещё одним полноправным участником игры, влияющим на результат. Разработчики считают, что пока преждевременно говорить о том, какое применение подобные агенты ИИ могут принести в игры за пределами исследовательской сферы. Они полагают, что благодаря более совершенным моделям ИИ SIMA в конечном итоге сможет выполнять сложные задачи и стать идеальным членом игровой партии, который приведёт её к победе. Volley представила ИИ-тренажёр для теннисистов, который адаптируется под спортсмена
13.03.2024 [18:40],
Владимир Чижевский
Технологический стартап Volley попытается совершить революцию в тренировках игроков в ракетные виды спорта (платформенный теннис, падел-теннис, пиклбол) при помощи тренажёра с искусственным интеллектом. В отличие от обычных тренажёров, запускающих мячи с разной скоростью и высотой, робот-тренажёр Volley анализирует собранные с помощью компьютерного зрения данные, оценивает уровень мастерства игрока и имитирует настоящую игру. 
Источник изображений: Volley «Благодаря искусственному интеллекту, Volley отлично подходит для новичков и профессионалов, да и вообще игроков любого уровня. Машина знает правила игры, видит ваше положение на корте и реагирует как настоящий соперник. Таким образом, вам приходится выкладываться не меньше, чем в игре с живым человеком», — рассказал о разработке соучредитель и генеральный директор компании Джон Вайнладер (John Weinlader). Благодаря трём встроенным камерам Volley отслеживает положение игрока и мяча, а также ведёт запись матча. Ещё одна камера находится внутри устройства и помогает службе поддержки удалённо обнаружить проблемы и помочь в их устранении.  Робот имеет обширные возможности для регулировки высоты и углов подачи мяча. Тренажёр также оборудован динамиком и светодиодным экраном, что позволяет инструкторам управлять ходом тренировки. Кроме того, в приложениях для iOS и Android можно запустить индивидуальные тренировки, просмотреть видеозаписи, проанализировать собственные действия и ознакомиться со статистикой других игроков. Пользователь может управлять роботом, например, указать, куда именно запустить мяч. Все собранные данные сохраняются, что позволяет человеку в любой момент продолжить тренировки. Компания постоянно совершенствует тренажёр, добавляя новые функции: недавно в приложении появилась функция видеосравнения, позволяющая оценить улучшения телосложения, а в конце месяца Volley обещает представить функцию управления жестами без использования смартфона.  Первые тренажёры Valley вышли в сентябре 2023 года и полностью разошлись менее чем за четыре месяца — 110 тренажёров распределили по 45 клубам. За аренду устройств компания взимает плату в $1500–3000 в зависимости от количества роботов, игроков и используемых функций. Евросоюз принял первый в мире «Закон об ИИ»
13.03.2024 [17:59],
Павел Котов
Европейские парламентарии большинством голосов утвердили «Закон об искусственном интеллекте», который сделает незаконными некоторые сценарии применения технологий и обяжет поставщиков решений в области ИИ обеспечивать прозрачность. Теперь начнётся работа по обеспечению его применения. 
Источник изображения: NoName_13 / pixabay.com «Закон об ИИ» вызвал горячие споры с тех пор, как он был предложен в 2021 году — некоторые его нормы, в том числе полный запрет на биометрические системы массового публичного наблюдения, пришлось в последний момент смягчить. На обеспечение применения других норм уйдут годы. Юридический текст документа ещё ожидает окончательного утверждения — возможно, это случится 10 или 11 апреля, а в силу он вступит через 20 дней после официальной публикации ориентировочно в мае или июне. Положения закона будут вступать в силу поэтапно: в первые 6 месяцев входящие в ЕС страны заблокируют работу запрещённых систем ИИ; 12 месяцев даются на обеспечение соблюдения норм в отношении «систем ИИ общего назначения», таких как чат-боты; и до 36 месяцев уйдут на утверждение правоприменения в отношении систем ИИ, обозначенных как несущие «высокоуровневый риск». К запрещённым системам относятся такие решения, как платформы социального рейтинга, распознавания эмоций на рабочих местах и в учебных заведениях, а также системы, предназначенные для влияния на поведение граждан или эксплуатации уязвимостей. Системы ИИ «высокого риска» применяются на критически важных объектах инфраструктуры, в образовании и профессиональной подготовке, в правоохранительных органах, а также это системы, которые могут повлиять на демократические процессы, включая выборы. До 2025 года положения закона не коснутся американских технологических гигантов, так что OpenAI, Microsoft, Google и Meta✴ продолжат борьбу за доминирование, пользуясь правовой неопределённостью в США. 
Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com «Закон об ИИ» появился ещё до бурного развития систем ИИ общего назначения, таких как большая языковая модель OpenAI GPT-4, и принципы их регулирования вызвали оживлённые дискуссии. Нормы закона подразделяются по уровням риска, которые системы ИИ несут для общества — «чем выше риск, тем строже правила», пояснили в ЕС. Некоторые входящие в ЕС государства выразили опасения, что излишне строгие нормы могут снизить привлекательность региона для рынка ИИ: Германия, Италия и Франция выступали за смягчение ограничений в отношении ИИ общего назначения. Они добились компромиссов, в том числе в отношении критериев, по которым системы причисляются к «высокорисковым», на которые распространяются самые строгие нормы. Вместо того, чтобы отнести к ним все системы ИИ общего назначения, их разграничили на два уровня и ввели исключения для правоохранительных органов в отношении категорически запрещённых сценариев применения ИИ, таких как удалённая биометрическая идентификация. Президент Франции Эмманюэль Макрон (Emmanuel Macron) раскритиковал «Закон об ИИ», заявив, что он создаёт препятствующую инновациям жёсткую нормативную среду. Некоторым занимающимся ИИ европейским компаниям станет сложнее привлекать средства, что даст преимущество их американским конкурентам. Игроки из других регионов могут отказаться от деятельности в ЕС или заблокировать доступ к своим платформам, чтобы их не оштрафовали за нарушения закона. С этой же угрозой ЕС столкнулся, когда в силу вступили «Закон о цифровых сервисах» (DSA) и «Закон о цифровых рынках» (DMA). В отношении сбора данных для обучения ИИ новый закон новых требований не предъявляет — они ограничиваются уже действующим «Общим регламентом по защите данных» и действующими законами об авторском праве. Наконец, «Закон об ИИ» не предполагает применения жёстких штрафов в отношении разработчиков ПО с открытым исходным кодом, исследователей и небольших компаний. Одним из наиболее заметных эффектов принятия «Закона об ИИ» может стать пример политикам в других регионах, включая США, которые ещё не предложили регулирования этой отрасли. И это не первая крупная нормативная база для ИИ в мире — в июле прошлого года собственный набор правил был принят в Китае. Но относительно прозрачный и широко обсуждаемый процесс принятия норм в ЕС дал отрасли ИИ представление о том, чего ожидать. Закон не направлен на регулирование существующих моделей и приложений задним числом, но будущие версии OpenAI GPT, Meta✴ Llama и Google Gemini должны будут учитывать установленные ЕС требования прозрачности. К кардинальным изменениям в одночасье это, возможно, не приведёт, но документ демонстрирует позицию властей региона в отношении ИИ. IBM сократит сотрудников подразделений маркетинга и коммуникаций
13.03.2024 [15:44],
Дмитрий Федоров
IBM объявила о сокращении штата своих подразделений маркетинга и коммуникаций. Это решение было озвучено Джонатаном Адашеком (Jonathan Adashek), главным директором по коммуникациям компании, в ходе короткой встречи с сотрудниками. Корпорация пошла на этот шаг на фоне общей тенденции сокращения рабочих мест в IT-индустрии, где с начала года было сокращено почти 50 тысяч рабочих мест в 204 технологических компаниях. 
Источник изображений: IBM Данные меры являются частью широкомасштабной стратегии IBM, направленной на оптимизацию численности сотрудников и интеграцию искусственного интеллекта (ИИ) в свои бизнес-процессы. В августе прошлого года компания озвучила планы по замене около 8000 рабочих мест ИИ, а генеральный директор Арвинд Кришна (Arvind Krishna) в декабре в интервью CNBC сообщил о массовом повышении квалификации всех сотрудников в области ИИ. В ходе обсуждения планов по оптимизации персонала в январе предыдущего года, IBM объявила о намерении сократить 3900 рабочих мест. Компания подчеркнула, что такое сокращение составляет лишь незначительную долю от общей численности персонала. В отчёте за IV квартал 2023 года IBM сообщила о расходах, связанных с ребалансировкой штата, с целью достижения к концу 2024 года такого же числа работников, какое было в начале предыдущего года.  Сфера ИИ стала ключевой для IBM, особенно после выпуска ИИ-чат-бота ChatGPT компанией OpenAI, который привлёк внимание общественности к возможностям генеративного ИИ. В мае IBM представила WatsonX — платформу для разработки, обучения, настройки и внедрения моделей машинного обучения, что является частью стратегии компании по занятию лидирующих позиций в сфере корпоративного ИИ. Доходы IBM от продуктов, связанных с генеративным ИИ и WatsonX, удвоились с III квартала 2023 года, достигнув нескольких сотен миллионов долларов. Тем не менее, IBM сталкивается с сильной конкуренцией со стороны таких компаний, как Microsoft, Google и Amazon, которые также активно развивают собственные ИИ-сервисы. Долгое время компанию критиковали за медленный темп монетизации и интеграции ИИ в свои продукты. Кришна признал, что компания допустила ошибку, сосредоточившись на разработке масштабных и сложных решений, которые рынок не готов был принять. Важным шагом в стратегии IBM стала продажа подразделения Watson Health инвестиционной компании Francisco Partners. Это решение отражает пересмотр компанией своего подхода к рынку здравоохранения и ИИ. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2025 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
