Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Nvidia пообещала ускорить «в миллион раз» трассировку лучей и путей в будущих GPU
13.03.2026 [23:16],
Николай Хижняк
Несмотря на растущую конкуренцию со стороны Intel и AMD, линейка видеокарт RTX от Nvidia объективно остаётся лучшим оборудованием для работы технологий трассировки лучей и трассировки путей в играх. Начиная с архитектуры Turing и серии RTX 20, компания добилась значительных успехов (в основном за счёт использования ИИ и нейронного рендеринга) в повышении графической детализации без ущерба для производительности. На конференции GDC 2026 Nvidia заявила, что будущее сулит ещё более впечатляющие достижения. 
Источник изображения: Future / CD Projekt Red, Remedy Entertainment, Microsoft На презентации Nvidia Джон Спитцер (John Spitzer), вице-президент Nvidia по разработке и производительности, представил линейный график, отображающий прогресс роста производительности трассировки лучей и трассировки путей в игровых графических процессорах Nvidia. В левом углу графика находится архитектура Pascal, в рамках которой выпускалась легендарная серия видеокарт GTX 1000, выпущенная десять лет назад. Сравнивая её с сегодняшними графическими процессорами Blackwell (RTX 50), можно заметить, что производительность трассировки путей улучшилась в 10 000 раз. 
Источник изображения здесь и ниже: Nvidia Во многом этот прогресс обусловлен акцентом на аппаратное ускорение нейронной графики, которое обеспечивается выделенными RT- и тензорными ядрами, работающими с алгоритмами машинного обучения внутри графических процессоров Nvidia. Такие функции, как DLSS, полностью зависят от ИИ. Возможность более точного объединения данных кадров — как в задачах масштабирования изображения, так и при генерации кадров — возможна только благодаря ИИ-моделям, обученным на суперкомпьютерах Nvidia. По словам Спитцера, закон Мура мёртв, поэтому одних только достижений в области аппаратных кремниевых технологий уже недостаточно для создания фотореалистичных изображений — по крайней мере, не на его веку. Nvidia хочет достичь уровня графической детализации, неотличимого от реальной жизни, но для этого потребуется «в сто или тысячу раз большая вычислительная мощность». И именно здесь ИИ становится катализатором.  В будущем достижения в области ИИ позволят игровым графическим процессорам достичь в 1 000 000 раз большей производительности трассировки лучей по сравнению с серией GTX 1000. Более новые, быстрые и эффективные аппаратные блоки, по сути, сделают нейронный рендеринг стандартом в будущем, о чём ранее уже заявлял глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang). Игры будут «выглядеть как фильм», при этом работая плавно благодаря интерполяции множества кадров в реальном времени с помощью ИИ.  Всё это не является откровением. Прогресс в игровой графике неизбежен. Есть вероятность, что ожидание этих изменений может оказаться недолгим. Графические процессоры Rubin следующего поколения от Nvidia, запуск которых запланирован на период с 2027 по 2028 год, могут приблизить эту реальность с трассировкой лучей, улучшенной в миллион раз. Список игр, поддерживающих трассировку лучей, быстро растёт. В рамках презентации Спитцер отметил, что одной из последних игр с её поддержкой стала Resident Evil Requiem. Поддержку технологии получат также будущие релизы Pragmata, 007 First Light, Control Resonant, Directive 8020 и Tides of Annihilation. В рамках презентации Спитцер также рассказал о новых технологиях трассировки лучей, таких как ReSTIR (современные алгоритмы пространственно-временной передискретизации) и RTX Mega Geometry. Для их демонстрации Nvidia представила техническое демо игры Witcher IV, сцена из которой содержала более двух триллионов треугольников (полигонов), одновременно отображающих реалистичную растительность и освещение. Microsoft подтвердила, когда игровой ИИ-помощник Gaming Copilot появится на Xbox Series X и S
13.03.2026 [22:16],
Дмитрий Рудь
Вслед за Windows 11, мобильными устройствами и ROG Xbox Ally игровой ИИ-помощник Gaming Copilot от Microsoft готовится покорять актуальные консоли американского платформодержателя. 
Источник изображения: Steam (RightFireworк) Как сообщил портал GamesRadar со ссылкой на презентацию Microsoft в рамках конференции Game Developers Conference 2026, Gaming Copilot доберётся до «консолей Xbox текущего поколения» (то есть Xbox Series X и S) в 2026 году. Об этом со сцены GDC 2026 объявила менеджер Microsoft по продуктам для игрового ИИ Сонали Ядав (Sonali Yadav). Она же сообщила, что компания «продолжит внедрять [Gaming Copilot] в другие сервисы, которыми пользуются игроки». 
Источник изображения: Xbox «Бета» Gaming Copilot за пределами консолей Xbox идёт с осени 2025 года, однако широкой огласки (ни позитивной, ни негативной) до сих пор не получила. Ситуация может измениться, когда чат-бот станет доступен консольной аудитории. Как бы то ни было, Microsoft признательна участникам закрытого бета-тестирования Gaming Copilot: «Мы многое узнали за прошедший год и благодарны за все отзывы, которые получили от сообщества». 
Источник изображения: Xbox Сейчас Gaming Copilot включает возможность «подтянуть» последние достижения, получить рекомендации игр на основе своей истории и советы по прохождению, а также напоминание о деталях собственного аккаунта. Недавно Microsoft запатентовала систему, которая позволит временно передавать управление игрой помощнику (будь то другой человек или ИИ). Вполне возможно, функцию готовят как раз для Gaming Copilot. Microsoft, Meta✴ и OpenAI объединились с AMD и Nvidia для создания быстрого оптического интерконнекта для ИИ-мегакластеров
13.03.2026 [18:28],
Сергей Сурабекянц
Облачные провайдеры Microsoft, Meta✴✴ и OpenAI объединились с разработчиками оборудования AMD, Broadcom и Nvidia для разработки протокольно-независимой технологии масштабируемого межсоединения для кластеров ИИ. Новое соглашение о сотрудничестве (Multi-Source Agreement, MSA) определит универсальную волоконно-оптическую инфраструктуру для масштабируемых межсоединений на коротких расстояниях для кластеров ИИ. 
Источник изображений: unsplash.com В телекоммуникационной отрасли MSA — это соглашение о выпуске продуктов, совместимых между различными поставщиками, выступающее в качестве де-факто стандартов и создающее конкурентный рынок для совместимых продуктов. Спецификация, разработанная MSA, определяет форм-факторы устройств и их интерфейс управления. К продуктам, соответствующим MSA, относятся: оптические трансиверы, волоконно-оптические кабели и другие сетевые устройства. MSA в области оптических вычислительных межсоединений (Optical Compute Interconnect, OCI) должно определить открытую спецификацию оптической связи для масштабируемых межсоединений, используемых внутри крупных систем и стоек ИИ, что позволит использовать оптические кабели вместо медных для подключения большего количества ускорителей на высокой скорости и с предсказуемым энергопотреблением. На практике это означает, что консорциум разработает общий физический уровень (Physical Layer, PHY) и унифицированные компоненты для поддержки различных протоколов, таких как UALink для AMD и Broadcom, и NVLink для Nvidia. Технология связи OCI для оптических каналов малой дальности, используемых в стойках ИИ и масштабируемых кластерах, определит общий PHY на основе сигнализации NRZ и мультиплексирования с разделением по длинам волн (Wavelength-Division Multiplexing, WDM), начиная с четырёх длин волн × 50 Гбит/с (200 Гбит/с в каждом направлении) с возможностью масштабирования до 800 Гбит/с на волокно. Ожидается, что со временем количество длин волн будет увеличено, а скорость передачи сигналов возрастёт до 3,2 Тбит/с на волокно. Технология будет поддерживать подключаемые оптические модули, встроенную оптику и интегрированную оптику (Co-Packaged Optics, CPO) непосредственно с вычислительными микросхемами.  Общий PHY позволит различным процессорам и протоколам межсоединений работать на одной и той же волоконно-оптической инфраструктуре и коммутаторах от разных поставщиков, обеспечивая гибкость для крупных компаний, сохраняя при этом конкурентные преимущества протоколов, используемых разработчиками ускорителей ИИ и графических процессоров. Стандартизированная дорожная карта OCI призвана упростить системную интеграцию, снизить риски разработки и сократить циклы развёртывания для новых поколений оборудования ИИ. Хотя группу OCI MSA возглавляют AMD, Broadcom и Microsoft, известные сторонники открытых отраслевых стандартов, это явно не традиционный орган по стандартизации, такой как консорциумы Ultra Ethernet или UALink, что должно заметно повлиять на развитие технологии и ускорить её внедрение:
 «Растущая потребность в масштабируемых оптических межсоединениях для поддержки крупных систем ИИ в конце этого десятилетия очевидна, — уверен старший вице-президент по технологиям и инженерии AMD Брайан Амик (Brian Amick). — AMD является одним из основателей и активным сторонником OCI MSA, поскольку она устанавливает открытую спецификацию для отрасли, способствующую развитию надёжной многовендорной экосистемы масштабируемых оптических межсоединений». «Компания Broadcom гордится тем, что использует свою платформу CPO и отраслевые партнёрства для продвижения спецификации OCI, — заявил вице-президент и генеральный директор подразделения оптических систем Broadcom Нир Маргалит (Near Margalit). — OCI-MSA обеспечивает бесшовную интеграцию с существующими электрическими ASIC на базе SerDes, предоставляя при этом чёткий путь к прямой интеграции ASIC, гарантируя, что экосистема останется гибкой и высокопроизводительной». «Nvidia является одним из основателей OCI MSA, призванного установить общий оптический стандарт для глобальных инфраструктур ИИ, — отметил старший вице-президент по сетевым технологиям Nvidia Гилад Шайнер (Gilad Shainer). — Оснастив лучшие в своём классе вычислительные мощности передовой оптикой, OCI MSA может обеспечить масштабируемость и производительность, необходимые для следующей эры сверхинтеллекта». Microsoft, Intel и Nvidia взялись решить две главные проблемы ПК-игр
13.03.2026 [18:16],
Сергей Сурабекянц
Microsoft в партнёрстве с Intel и Nvidia работает над двумя новыми функциями DirectX, направленными на решение проблем, с которыми постоянно сталкиваются геймеры на ПК. Одна из них касается более эффективного запуска функций ИИ внутри игр. Другая — сокращения задержек компиляции шейдеров и длительного времени первой загрузки. 
Источник изображений: videocardz.com В настоящее время Microsoft готовит инструменты DirectX Linear Algebra и DirectX Compute Graph Compiler, которые должны стандартизировать и упростить разработчикам запуск задач ИИ через DirectX вместо использования отдельных методов, специфичных для конкретного поставщика. Эти инструменты будут востребованы для нейронного рендеринга, масштабирования при помощи ИИ, текстурирования и других эффектов. Intel сотрудничает с Microsoft в области поддержки линейной алгебры DirectX, а Nvidia — в стандартизации аппаратного ускорения ИИ через DirectX. Идея заключается в уменьшении дополнительных накладных расходов, возникающих при перераспределении рабочих нагрузок ИИ между различными частями конвейера GPU. Проще говоря, Microsoft добивается прозрачной интеграции ИИ в обычный игровой процесс, что, по мнению компании, должно упростить разработку игр и повысить их производительность.  Intel уже сообщила «о поддержке всех последних достижений в экосистеме Windows», включая:
Другой частью сотрудничества является технология Advanced Shader Delivery (ASD). Это новый подход Microsoft к компиляции шейдеров: теперь предварительно скомпилированные шейдеры поставляются вместе с игрой, вместо того чтобы компилироваться при запуске. Это должно снизить задержки при первом запуске игры или при входе в новую локацию. Intel заявила о поддержке ASD в процессорах Lunar Lake и Panther Lake, а Nvidia планирует добавить её для графических процессоров GeForce RTX в конце года. «Сбер» и «Яндекс» попросили у государства сотни миллиардов на ИИ, но власти денег не дадут
13.03.2026 [14:30],
Владимир Фетисов
По сообщениям сетевых источников, российские разработчики в сфере искусственного интеллекта, такие как «Сбер» и «Яндекс», попросили поддержки у государства. Взамен они готовы выделить часть прибыли на образование и нужды госструктур. Власти не готовы вложить запрашиваемые 400–450 млрд рублей, но рассматривают возможность нефинансового участия. 
Источник изображения: Steve Johnson / unsplash.com Осведомлённый источник сообщил, что компании обратились к заместителю руководителя администрации президента Максиму Орешкину с просьбой организовать инвестиционную программу в размере 400 млрд рублей ежегодно. Взамен компании предлагают направлять 5 % прибыли, полученной благодаря предоставленным вычислительным мощностям, на нужды образования, а ещё 5 % — на нужды государственных структур. Другой источник рассказал, что компании начали искать варианты государственной поддержки в середине прошлого года. Он добавил, что обсуждались разные суммы, но на тот момент «Сбер» и «Яндекс» не смогли в полной мере пояснить, для чего им нужна господдержка. Из-за этого власти отнеслись к их предложению скептически. Другой источник на IT-рынке сообщил, что с просьбой обращался только «Сбер». Компания просила выделить 450 млрд рублей для строительства центра обработки данных с целью развития суверенного ИИ. В этом ЦОД компания готова была выделить место для других игроков рынка, занимающихся развитием национального ИИ. Он добавил, что в совещаниях по этому вопросу принимали участие члены Альянса ИИ, в который входят «Сбер», «Яндекс», VK, «Газпром нефть», «Сибур», «Уралхим» и «Северсталь». По данным источника, власти скептически отнеслись к этой идее и отказались от выделения средств, предложив «Сберу» самостоятельно финансировать строительство нового ЦОД. «Яндекс» также скептически отнёсся к идее «Сбера», поскольку было непонятно, как компания сможет использовать этот объект. Представитель Альянса ИИ подтвердил наличие дискуссии о мерах поддержки отрасли, но на данный момент точечная помощь конкретным компаниям не обсуждается. Речь идёт о системном стимулировании отрасли, создании условий для конкурентоспособности российских разработчиков на глобальном рынке. В аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко отказались от комментариев по данному вопросу. Там также добавили, что пока преждевременно озвучивать какие-либо конкретные детали. Большое обновление Google Maps: ИИ-функция «Спроси карту», улучшенная иммерсивная навигация и другие нововведения
12.03.2026 [18:57],
Сергей Сурабекянц
Google объявила о внедрении в свои «Карты» функции «Спроси карту» на основе Gemini, а также обновлённой «иммерсивной навигации», которая добавит в приложение 3D-вид, подробную информацию о дорогах, естественные голосовые подсказки и множество других возможностей. 
Источник изображений: Google Новая функция «Спроси карту» позволяет пользователям задавать сложные вопросы из реальной жизни, используя естественный язык, например: «У меня разряжается телефон, где я могу его зарядить, не стоя в длинной очереди за кофе?» или «Есть ли сегодня вечером общественный теннисный корт с освещением, где я могу поиграть?» По мнению Google, эта функция также может использоваться для быстрого планирования поездок. Запрос пользователя может выглядеть так: «Я направляюсь в Гранд-Каньон, Подкову и Коралловые дюны, есть ли какие-нибудь рекомендуемые остановки по пути?» Приложение предоставит подробные пояснения, примерное время прибытия и советы от реальных людей, например, как найти скрытую тропу или получить бесплатный входной билет. «Спроси карту» предоставляет персонализированные ответы, опираясь на предпочтения владельца и информацию о посещённых им ранее местах или объектах, которые он искал или сохранил в своей учётной записи. Новая функция уже доступна пользователям в США и Индии для Android и iOS. В ближайшее время ожидается её появление и на настольных компьютерах. «Иммерсивная навигация» предлагает 3D-вид, отражающий близлежащие здания, эстакады и рельеф местности, аналогично Apple Maps. Приложение также будет выделять детали дороги, такие как полосы движения, пешеходные переходы, светофоры и знаки остановки. В дополнение к визуальным изменениям, «Карты» получили больше функций, призванных помочь водителям лучше ориентироваться на дороге. Теперь «Карты» предоставляют водителям более широкий обзор маршрута благодаря интеллектуальному масштабированию и «прозрачным» зданиям, позволяя заранее подготовиться к сложным поворотам и перестроениям. Голосовые подсказки стали более естественными. «Карты Google» теперь будет объяснять преимущества альтернативных маршрутов, таких как более длинная поездка с меньшим количеством пробок или более быстрая поездка с платным участком. Приложение также будет оповещать о проблемах на маршруте в режиме реального времени, таких как дорожные работы и аварии. Эти функции будут использовать данные из сообществ «Карты Google» и Waze. Перед отправлением в пункт назначения, пользователь сможет предварительно просмотреть его и окрестности с помощью изображений Street View и получить рекомендации по парковке. По мере приближения «Карты» будут выделять вход в здание, ближайшие парковки и сторону улицы, на которой следует находиться.  «Наша команда поставила перед собой цель переосмыслить процесс вождения, чтобы исключить догадки во время поездок, — заявила вице-президент «Карт Google» Мириам Дэниел (Miriam Daniel). — Иммерсивная навигация — это полная трансформация процесса навигации. Она включает в себя обновлённый визуальный дизайн, актуальную информацию из реального мира, предоставляемую в нужный момент, и более интуитивно понятные указания». «Иммерсивная навигация» начинает развёртываться для пользователей в США сегодня и в ближайшие месяцы должна стать доступна на соответствующих устройствах iOS и Android, а также на CarPlay, Android Auto и автомобилях со встроенными приложениями Google. В конце прошлого года Google интегрировала Gemini в свои «Карты». ИИ-помощник рассказывает новости, предоставляет информацию о местах вдоль маршрута и умеет добавлять события в календарь. При просмотре Street View помощник Gemini используется для улучшения навигационных указаний и получения информации о близлежащих достопримечательностях вместо простого указания расстояний до них. Meta✴ представила четыре собственных ИИ-ускорителя MTIA для инференса — чипы Nvidia и AMD они не заменят
12.03.2026 [08:08],
Владимир Фетисов
Meta✴✴ Platforms на этой неделе представила дорожную карту, в рамках которой компания осуществляет разработку четырёх новых чипов на фоне стремительного расширения инфраструктуры собственных центров обработки данных. Гигант соцсетей, как и многие другие крупные бигтехи, вкладывает значительные средства в создание команды, способной разрабатывать собственные чипы для сферы ИИ, которые могли бы стать дополнением к закупкам продукции Nvidia и AMD. 
Источник изображений: Igor Omilaev / unsplash.com Процесс создания чипов для решения специфических задач по обработке данных может привести к появлению аппаратных продуктов, которые потребляют меньше энергии и имеют привлекательность с финансовой точки зрения по сравнению с уже имеющимися на рынке чипами. Разработка чипов Meta✴✴ проходит в рамках программы Meta✴✴ Training and Inference Accelerator (MTIA). Первым в числе новых чипов стал MTIA 300, и он уже задействован для обеспечения работы систем ранжирования и рекомендаций в сервисах компании. Остальные три чипа будут выпущены в 2026-2027 годах, причём два последних — MTIA 450 и MTIA 500, разрабатываются для инференса, т.е. обеспечения работы процесса генерации ответов на пользовательские запросы. Meta✴✴ уже добилась определённого успеха в плане разработки чипов для инференса, но долгое время сталкивалась с трудностями в реализации собственных амбиций по созданию чипов для обучения генеративных ИИ-моделей. Начиная с MTIA 400, который, по словам компании, находится на пути к началу использования в ЦОД Meta✴✴, под эти задачи была спроектирована полноценная система, включающая в себя несколько серверных стоек и систему жидкостного охлаждения. На данный момент план Meta✴✴ предполагает запуск новых чипов с интервалом в шесть месяцев, поскольку компания сосредоточена на быстром расширении инфраструктуры своих ЦОД, которые обеспечивают работу таких приложений, как Instagram✴✴ и Facebook✴✴. В начале этого года компания сообщила, что объём капитальных затрат в этом году составит от $115 до $135 млрд. Частично разработка новых чипов осуществляется совместно с Broadcom в рамках заключенного ранее партнёрского соглашения. Для производства готовой продукции используются мощности тайваньской TSMC. Сгенерированные Google Genie 3 игровые миры недолговечны — они начинают разваливаться уже через минуту
12.03.2026 [07:15],
Владимир Фетисов
На выступлении во время конференции GDC 2026 представители подразделения Google DeepMind признали, что ИИ-генератор игровых миров Genie 3 на данный момент не способен заменить традиционные игровые движки. Из-за технических ограничений создаваемые алгоритмом виртуальные пространства начинают демонстрировать несогласованность примерно через минуту, хотя ещё несколько месяцев назад ИИ-модель могла поддерживать согласованность в генерируемых мирах всего несколько секунд. 
Источник изображения: Google Принцип работы Genie 3 отличается от того, как функционируют традиционные игровые движки. ИИ-модель генерирует виртуальный мир покадрово, в результате чего формируется не традиционный трёхмерный игровой мир, а что-то, более похожее на интерактивное видео, реагирующее на действия пользователя. Представители DeepMind отметили, что компания не стремится к тому, чтобы создать замену традиционным игровым движкам. Вместо этого Google хочет «предоставить новый игровой опыт <…>, который невозможно было бы даже вообразить без искусственного интеллекта». Позднее в беседе с журналистами представитель DeepMind подтвердил, что видеоигры не были главной целью разработчиков, но допустил, что они могут стать естественным результатом развития технологии. Однако в настоящее время DeepMind больше интересует разработка сильного искусственного интеллекта (AGI) и создание индивидуальных виртуальных миров для навигации ИИ-агентов. Google признаёт, что сейчас существуют технические ограничения, которые не позволят просто взять Genie 3 и создать полноценную видеоигру. Однако там отметили, что было бы интересно передать технологию в руки разработчиков видеоигр, чтобы они могли «поэкспериментировать с ней». Google обеспечит Пентагон ИИ-агентами на базе Gemini
11.03.2026 [13:25],
Владимир Фетисов
Google начала внедрение ИИ-агентов на базе большой языковой модели Gemini для более чем 3 млн гражданских и военных сотрудников Министерства обороны США. На начальном этапе ИИ-агенты будут работать в незащищённых сетях, но уже ведутся переговоры о расширении доступа к сетям, внутри которых ведётся работа с секретными документами. Об этом заявил заместитель министра обороны по научно-исследовательским и опытно-конструкторским работам Эмиль Майкл (Emil Michael). 
Источник изображения: Getty Images, Unsplash+ В сообщении сказано, что восемь предварительно созданных ИИ-агентов будут задействованы для автоматизации таких задач, как обобщение заметок с совещаний, составление бюджетов и проверка предлагаемых действий на соответствие стратегии национальной безопасности. Вице-президент Google Джим Келли (Jim Kelly) написал в блоге, что сотрудники Министерства обороны также смогут создавать собственных ИИ-агентов, используя для этого описания на естественном языке. Чат-ботом Google на базе искусственного интеллекта, который доступен на портале Пентагона, с декабря прошлого года воспользовались 1,2 млн сотрудников Министерства обороны в процессе работы в незащищённых сетях. За этот период они отправили 40 млн уникальных запросов и загрузили более 4 млн документов. Отмечается, что обучение персонала отстаёт от темпов внедрения: с декабря обучение работе с ИИ прошли всего 26 тыс. человек, а будущие занятия полностью забронированы. Это указывает на то, что всё больше сотрудников ведомства вовлекается в работу с ИИ. Расширение сотрудничества Пентагона с Google происходит на фоне недавнего противостояния ведомства с компанией Anthropic, которая отказалась убрать из своих алгоритмов ограничения, запрещающие использовать их для слежки за пользователями или создания полностью автономного оружия. С тех пор Минобороны внесло Anthropic в список организаций, создающих риск для цепочек поставок, но компания намерена оспорить это решение в суде. Около 900 сотрудников Google и около 100 сотрудников OpenAI подписали открытое письмо, в котором призвали своих работодателей придерживаться аналогичных ограничений. В феврале Google без лишнего шума скорректировала свои «Принципы в области ИИ» в части именно таких вариантов использования. «Не воруйте эту книгу»: около 10 000 писателей выпустили «пустую» книгу в знак протеста против ИИ
10.03.2026 [18:25],
Сергей Сурабекянц
Около 10 000 писателей, включая Кадзуо Исигуро (Kazuo Ishiguro), Филиппу Грегори (Philippa Gregory) и Ричарда Османа (Richard Osman), стали соавторами издания «Не воруйте эту книгу», которое содержит лишь список протестующих против обучения ИИ на их произведениях. Книга будет распространяться на Лондонской книжной ярмарке в преддверии публикации правительством Великобритании оценки экономических издержек от предлагаемых изменений в законе об авторском праве. 
Источник изображения: Steve Johnson / unsplash.com К 18 марта британские министры должны представить оценку экономического воздействия планируемой реформы законодательства об авторском праве на фоне протестов представителей творческих профессий против использования их работ для обучения ИИ. Организатор акции протеста и инициатор выпуска книги «Не воруйте эту книгу» композитор и борец за защиту авторских прав художников Эд Ньютон-Рекс (Ed Newton-Rex) заявил, что индустрия ИИ «построена на украденных работах, взятых без разрешения или оплаты». На задней обложке книги написано: «Правительство Великобритании не должно легализовать кражу книг в интересах компаний, занимающихся ИИ». Протестующие держат плакаты с призывом «Отключите питание». «Это не преступление без жертв – генеративный ИИ конкурирует с людьми, на чьих работах он обучается, лишая их средств к существованию. Правительство должно защитить творческих людей Великобритании и отказаться от легализации кражи творческих работ компаниями, занимающимися ИИ», — добавил он. Среди писателей, внёсших свой вклад в книгу, автор «Загнанных лошадей» Мик Херрон (Mick Herron), писательница Мариан Кейс (Marian Keyes), историк Дэвид Олусога (David Olusoga) и Мэлори Блэкман (Malorie Blackman), автор книги «Крестики-нолики». Участники акции полагают «вполне разумным» оплату авторам за использование их произведений для обучения ИИ. Издатели также запустят на Лондонской книжной ярмарке инициативу по лицензированию художественных произведений для обучения ИИ. В настоящее время некоммерческая отраслевая организация Publishers’ Licensing Services создаёт схему коллективного лицензирования и пригласила отрасль присоединиться к ней в надежде, что это обеспечит законный доступ к опубликованным произведениям. ИИ для своего обучения требует огромных объёмов данных, включая защищённые авторским правом произведения, взятые из интернета. Это вызывает серьёзное беспокойство среди творческих специалистов и компаний по всему миру, спровоцировав судебные иски по обе стороны Атлантики. В прошлом году Anthropic, разработчик чат-бота Claude, согласилась выплатить $1,5 млрд для урегулирования коллективного иска от авторов книг, пиратские копии которых компания использовала для обучения своего флагманского продукта. Творческие люди Британии возмущены предложением правительства, которое планирует разрешить ИИ-компаниям по умолчанию использовать защищённые авторским правом произведения без разрешения, если владелец прямо не запретил такое использование. Всемирно известный певец Элтон Джон (Elton John) отреагировал на это предложение, назвав правительство «абсолютными неудачниками». Правительство предложило ещё три варианта:
Правительство также отказалось исключить возможность отказа от авторских прав на использование материалов в целях «коммерческих исследований», что, по опасениям представителей творческих профессий, может быть использовано компаниями, занимающимися искусственным интеллектом, для присвоения произведений без разрешения. Представитель правительства заявил: «Государство намерено создать режим авторского права, который ценит и защищает человеческое творчество, которому можно доверять и который способствует инновациям. Мы продолжим тесно сотрудничать с владельцами авторских прав по этому вопросу и выполним наше обязательство предоставить парламенту обновлённую информацию к 18 марта». Ранее , в феврале 2025 года, группа из 1000 музыкантов выпустила «тихий» альбом «Is This What We Want?» («Разве этого мы хотим?»), содержащий лишь записи пустых студий и концертных залов. ChatGPT научился распознавать музыку — в него интегрировали Shazam
10.03.2026 [17:12],
Владимир Фетисов
ИИ-бот OpenAI ChatGPT научился распознавать музыкальные треки, для чего он задействует принадлежащий Apple сервис Shazam. Новая интеграция позволяет ввести запрос, например, «Shazam, что это за песня?», после чего появится интерфейс, с помощью которого можно узнать, что за песня играет. 
Источник изображения: macrumors.com Это нововведение избавит пользователей ChatGPT от необходимости закрывать окно приложения и переключаться к взаимодействию с другим сервисом в случаях, когда нужно распознать какую-либо композицию и прослушать её фрагмент. Взаимодействие с сервисом в ИИ-боте происходит аналогично тому, как Shazam работает на устройствах Apple. Shazam можно добавить в ChatGPT, открыв настройки ИИ-бота, перейдя в раздел приложений и выполнив поиск по доступным сервисам. После установки взаимодействовать с сервисом можно будет посредством запросов с упоминанием слова «Shazam». Функция распознавания песен может использоваться на любой платформе даже без установки приложения Shazam. Если же установить приложение, то определяемые в ChatGPT песни можно добавлять в библиотеку Shazam для дальнейшего взаимодействия. Microsoft заявила, что хакеры теперь используют ИИ на всех этапах кибератак
08.03.2026 [00:45],
Владимир Фетисов
Microsoft заявила, что киберпреступники всё чаще задействуют искусственный интеллект в своих операциях для ускорения атак, масштабирования вредоносной деятельности и снижения технических барьеров на всех этапах. В опубликованном недавно отчёте Microsoft Threat Intelligence сказано, что хакеры применяют генеративный ИИ для выполнения широкого круга задач, включая разведку, фишинг, развитие инфраструктуры и создание вредоносного программного обеспечения. 
Источник изображений: bleepingcomputer.com Отмечается, что всё чаще злоумышленники используют ИИ-инструменты для составления фишинговых писем, перевода контента, обобщения украденных данных, отладки вредоносного программного обеспечения, а также написания скриптов и настройки инфраструктуры. «<…> большинство случаев злонамеренного применения ИИ связано с использованием языковых моделей для генерации текста, кода или медиа. Злоумышленники задействуют генеративный ИИ для составления фишинговых приманок, перевода контента, обобщения украденных данных, создания и отладки вредоносного ПО, а также написания скриптов и настройки инфраструктуры. В этих сценариях ИИ выступает в качестве усилителя возможностей, который уменьшает технические сложности и ускоряет выполнение, в то время как человек-оператор сохраняет контроль над целями, выбором мишеней и решениями по развёртыванию», — говорится в сообщении Microsoft. Специалисты софтверного гиганта выявили множество случаев, когда разные киберпреступные группировки задействовали ИИ в своих атаках. Речь в том числе о северокорейских группировках Jasper Sleet (Storm-0287) и Coral Sleet (Storm-1877), которые используют ИИ в рамках схем с привлечением находящихся удалённо ИТ-сотрудников. В таких операциях ИИ-инструменты помогают в создании реалистичных личностей, резюме и коммуникациях для трудоустройства в западные компании. «Jasper Sleet использует платформы генеративного ИИ для оптимизации создания поддельных цифровых личностей. Например, члены Jasper Sleet дают команды ИИ-платформам для генерации списков имен, соответствующих культуре, и форматов адресов электронной почты, подходящих под определённые профили личности <…> Jasper Sleet также использует генеративный ИИ для анализа вакансий на должности, связанные с разработкой ПО и IT на профессиональных платформах, давая алгоритмам команды по извлечению и обобщению востребованных навыков. Затем собранные таким образом данные используются для адаптации поддельных личностей под конкретные роли», — сказано в отчёте Microsoft.  Там также описывается, как ИИ применяется для разработки вредоносного ПО и создания инфраструктуры. Злоумышленники задействуют языковые модели для написания программного кода, его оптимизации и устранения ошибок, а также переноса отдельных компонентов на разные языки программирования. В некоторых случаях фиксировались признаки использования ИИ для динамической генерации скриптов или изменения поведения в процессе их выполнения. Специалисты Microsoft зафиксировали, как члены группировки Coral Sleet использовали ИИ для быстрого создания поддельных корпоративных сайтов, развёртывания вредоносной инфраструктуры, а также тестирования и устранения неисправностей в работе разных инструментов. Когда ИИ-системы пытаются задействовать механизмы защиты от злонамеренного использования хакеры задействуют особым образом сформированные запросы, позволяющие их обходить. Поскольку многие вредоносные кампании, нацеленные на IT-специалистов, полагаются на злоупотребление легитимным доступом, Microsoft рекомендует организациям рассматривать подобные схемы как инсайдерские риски. Поскольку атаки с использованием ИИ повторяют привычные кибератаки, специалистам по ИБ-безопасности рекомендуется сосредоточиться на выявлении аномального использования учетных данных, усилении защиты систем идентификации от фишинга и обеспечении безопасности самих ИИ-систем, которые могут стать целями в будущих атаках. Китайцы учат роботов «думать» со скоростью света — кремниевая фотоника набирает обороты
06.03.2026 [22:03],
Геннадий Детинич
Учёные из Университета Сидянь (Xidian University) разработали фотонную нейроморфную вычислительную систему, которая впервые позволяет выполнять обучение с подкреплением полностью на основе света (фотонов), без перевода сигналов в импульсы тока для выполнения ключевых операций. До этого в массе фотонные спайковые нейронные сети могли совершать только линейные вычисления, но новая разработка ворвалась в сферу нелинейных преобразований и это изменит многое. 
Источник изображения: Xidian University Перевод сигналов из состояния фотонов в поток электронов и обратно — это дополнительные потери как энергии, так и времени (задержки). Для функционирования робототехники в режиме реального времени такие потери чреваты быстрым выходом из строя и даже авариями. Поэтому стремление разработчиков создать универсальные фотонные чипы для сложных вычислений и обучения роботов и автопилотов — это один из ключевых путей для безопасного сосуществования робототехники с людьми и среди людей. Созданный учёными двухчиповый оптический прототип решает три основные проблемы: отсутствие ранее крупномасштабных массивов нелинейных фотонных спайковых нейронов с низким порогом срабатывания (теперь такие массивы есть, и порог срабатывания очень низкий, что позволяет создавать намного более плотные массивы нейронов, чем раньше); невозможность создания полностью программируемых чипов спайковых сетей (они были «жёсткими» — запрограммированными аппаратно) и, как итог, отсутствие возможности аппаратной реализации фотонного обучения с подкреплением, что успешно преодолено учёной группой. Первая предложенная исследователями система, о которой они рассказали в свежем выпуске журнала «Оптика» (Optica), состоит из 16-канального фотонного нейроморфного чипа с 272 обучаемыми параметрами (на основе матрицы 16 × 16 интерферометров Маха — Зендера) и чипа с массивом лазеров с обратной связью и насыщаемым поглотителем для низкого порога нелинейной активации спайков. Как положено, также разработан аппаратно-программный фреймворк: модель сначала обучается в программном пакете, затем на чипах, а потом дообучается с учётом особенностей аппаратной реализации. Тестирование проводилось на классических задачах: CartPole (балансировка шеста на тележке) и Pendulum (раскачивание маятника из висячего положения в вертикальное с его последующей стабилизацией в таком положении). Аппаратные результаты показали минимальное падение точности — всего 1,5 % для CartPole и 2 % для Pendulum по сравнению с чисто программной моделью; на CartPole достигнута идеальная производительность, на более сложной задаче Pendulum — хорошая. Производительность впечатляет: энергоэффективность линейных вычислений достигла 1,39 TOPS/Вт при плотности 0,13 TOPS/мм², нелинейных — 987,65 GOPS/Вт и 533,33 GOPS/мм²; задержка вычислений на чипе — всего 320 пикосекунд. Эти показатели выводят оптическую систему в класс GPU по энергоэффективности (1 TOPS/Вт) и плотности вычислений (0,1–0,5 TOPS/мм²), но с преимуществом полной оптической обработки, исключающей потери на конвертацию сигналов. Система демонстрирует быстрое обучение посредством серии проб и ошибок в реальном времени. Разработка открывает перспективы для автономного вождения, встроенного в роботы интеллекта и периферийных вычислений, где требуется сверхнизкая задержка и минимальное энергопотребление. В будущем авторы планируют масштабировать систему до 128-канального чипа для более сложных задач, таких как нейроморфная автономная навигация, и создать компактные гибридно-интегрированные фотонные нейроморфные чипы. Это один из важных шагов к энергоэффективному ИИ, работающему на импульсах света. Google назвала лучшие ИИ-модели для создания Android-приложений — лидером оказалась Gemini
06.03.2026 [18:36],
Владимир Фетисов
Инструменты на базе искусственного интеллекта играют большую роль в написании программного кода и разработке приложений. В пользу этого утверждения говорит то, что Google протестировала несколько ИИ-моделей с целью определить, какие из них лучше подходят для создания Android-приложений. Лидеры тестирования попали в новый рейтинг Android Bench. 
Источник изображения: Igor Omilaev/unsplash.com В рамках тестирования специалисты Google изучили, как ИИ-модели работают с Jetpack Compose для создания интерфейсов, Coroutines и Flows для асинхронного программирования, Room для работы с базами данных и библиотекой Hilt для внедрения зависимостей. В дополнение к этому проверялись другие аспекты, такие как обработка критических изменений при обновлении SDK. В процессе Google стремится оценить, как ИИ-модели взаимодействуют с основными и более специфическими частями Android, такими как системный интерфейс, мультимедиа, камеры, адаптация для устройств с гибким дисплеем и др. Google заявила, что цель проекта Android Bench заключается в том, чтобы показать, какие ИИ-модели лучше подходят для разработки Android-приложений, поскольку уже существующие бенчмарки не охватывают весь спектр проблем, с которыми могут сталкиваться разработчики. Как и следовало ожидать, на вершине рейтинга находится модель Google Gemini 3.1 Pro Preview с результатом 72,4 %. Следом за ней идут Anthropic Claude Opus 4.6 и OpenAI ChatGPT 5.2 Codex, набравшие 66,6 % и 62,5 % соответственно. Хуже всего среди участвовавших в тестировании алгоритмов для создания Android-приложений подходит Gemini 2.5 Flash, результат которой 16,1 %. Google заявила, что публикует рейтинг, чтобы «стимулировать улучшение больших языковых моделей для Android-разработки», одновременно помогая разработчикам становиться «более продуктивными». В конечном счёте это должно привести к созданию «приложений более высокого качества во всей экосистеме Android». Roblox задействует ИИ для модерирования чатов в режиме онлайн
06.03.2026 [13:37],
Владимир Фетисов
Платформа Roblox начала использовать алгоритм на базе искусственного интеллекта для корректировки содержания пользовательских сообщений в чатах. Перефразирование сообщений в режиме реального времени выходит за рамки уже действующей на платформе фильтрации запрещённых слов, которые при обнаружении заменяются символами «#». 
Источник изображений: Roblox Corporation Теперь же такие слова и фразы будут автоматически трансформироваться в более корректные и уважительные, но с сохранением первоначального смысла, заложенного отправителем. Например, если пользователь напишет в чат «Hurry TF up!» («Давай быстрее, черт возьми!»), алгоритм изменит сообщение на «Hurry up!» («Поторопись!») Каждый раз, когда происходит подобная замена, «все участники чата уведомляются о том, что текст был перефразирован для сохранения вежливого обращения». Функция автоматического перефразирования сообщений в режиме онлайн на платформе Roblox в настоящее время доступна во внутриигровых чатах между игроками, которые прошли возрастную проверку и находятся в схожих возрастных группах. В прошлом месяце в Roblox появилась функция прохождения возрастной проверки для использования чатов на платформе. После подтверждения возраста пользователь может общаться с другими игроками из близких возрастных категорий. Например, пользователи возрастной группы 9-12 лет могут общаться с представителями группы 13-15 лет. |
|
✴ 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—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
