Современные технологии не позволяют осуществлять высокоточное дистанционное считывание активности мозга человека. Самым действенным способом по-прежнему остаётся установка электродов на кожу головы или имплантация непосредственно в мозг. Возможно, с этим сможет помочь новый китайский датчик активности мозга, который очень просто устанавливается в ушной канал пациента.

Источник изображений: Nature Communications (2023)

Разработанное группой ученых из китайского Университета Цинхуа устройство получило название SpiralE. Это тонкая многослойная полоска длиной 50 мм и шириной 3 мм. Полоска состоит из двух слоёв полимера с памятью формы, слоя электротермической активации формы и слоя с сенсорами для снятия электроэнцефалограммы.

Для ввода в ушной проход пациента датчик скручивается в плотный жгут. Уже на месте на датчик воздействуют электромагнитным полем, которое вызывает нагрев в его активирующем слое и, как следствие, заставляет полимерные слои с памятью формы распрямляться. Этот процесс приводит к тому, что датчик плотно соприкасается с кожей, и это обеспечивает аккуратное снятие сигналов мозговой активности. При этом каждый раз датчик принимает индивидуальные формы слухового канала, что делает его универсальным. Наконец, он не загораживает слуховой проход и не снижает чувствительность слуха человека, и легко извлекается.

Лабораторные испытания показали, что датчик удобен для длительного ношения и определяет активность мозга с точностью до 95 %. Учёные рассчитывают, что подобный датчик найдёт применение в изучении качества сна пациентов (спать с современными наголовными датчиками то ещё удовольствие), при выявлении эпилепсии и даже для слежения за активностью водителей, о чём они рассказали в своей статье в журнале Nature Communications.

Учёные из Университета Монаша создали DishBrain — полубиологический компьютерный чип, в электроды которого интегрированы около 800 000 клеток мозга человека и мыши. Демонстрируя что-то вроде разума, он научился играть в Pong за пять минут. Исследование, проведённое в партнёрстве с мельбурнским стартапом Cortical Labs, получило грант в размере 407 000 долларов США от Австралийской национальной программы грантов на исследования в области разведки и безопасности.

Источник изображения: Pixabay

Массив микроэлектродов в основе DishBrain способен не только считывать активность в клетках мозга, но и стимулировать их электрическими сигналами, поэтому исследовательская группа создала версию Pong, в которой клетки полубиологического искусственного мозга получали информацию о перемещении мяча и могли воздействовать на ракетку, перемещая её влево и вправо.

Затем была разработана очень простая система стимуляции, использующая стремление небольших скоплений клеток мозга сводить к минимуму непредсказуемость окружающей их среды. Если ракетка отбивает мяч, клетки получают поощрение — предсказуемый стимул, а при промахе — четыре секунды непредсказуемого воздействия. Это первый случай, когда клетки мозга, выращенные в лаборатории, получили возможность не только ощущать мир, но и воздействовать на него, и результаты были впечатляющими.

Нейроны DishBrain, растущие на массиве электродов / Источник изображения: Cortical Labs

Такие чипы, объединяющие биологические вычисления с ИИ, «в будущем могут в конечном итоге превзойти по производительности существующее чисто кремниевое оборудование, — уверен руководитель проекта доцент Адил Рази (Adeel Razi). — Результаты таких исследований будут иметь серьёзные последствия в таких областях как планирование, робототехника, передовая автоматизация, интерфейсы мозг-машина и разработка лекарств».

Расширенные возможности DishBrain могут стать основой нового поколения машинного обучения, особенно когда оно будет воплощено в автономных транспортных средствах, дронах и роботах. По словам Рази, это может дать им «новый тип машинного интеллекта, способный учиться на протяжении всей своей жизни». Технология обещает машины, которые могут продолжать изучать новые способности без ущерба для старых, хорошо адаптируются к изменениям и могут использовать старые знания в новых ситуациях, оптимизируя использование вычислительной мощности, памяти и энергии.

DishBrain с клетками, выделенными с помощью флуоресцентных маркеров / Источник изображения: Cortical Labs

«Мы используем этот грант для разработки более совершенных моделей ИИ на основе обучающихся биологических нейронных сетей, — говорит Рази. — Это поможет расширить возможности оборудования и методов до такой степени, что они станут жизнеспособной заменой для классических вычислений».

Похоже, скоро мы узнаем, мечтают ли андроиды об электроовцах. И нам может не понравиться то, что мы узнаем.

Новое исследование, проведённое учёными из Стэнфордского университета и Калифорнийского университета в Беркли, выявило тревожное снижение качества ответов платной версии ChatGPT. Так, например, точность определения простых чисел у новейшей модели GPT-4, которая лежит в основе ChatGPT Plus, с марта по июнь 2023 года упала с 97,6 % до всего лишь 2,4 %. Напротив, GPT-3.5, являющаяся основной для обычного ChatGPT, точность ответов в некоторых задачах повысила.

Источник изображения: OpenAI

В последние месяцы всё чаще обсуждается снижение качества ответов ChatGPT. Группа учёных из Стэнфордского университета и Калифорнийского университета в Беркли решила провести исследование с целью определить, действительно ли произошла деградация качества работы этого ИИ, и разработать метрики для количественной оценки масштабов этого негативного явления. Как выяснилось, снижение качества ChatGPT — это не байка или выдумка, а реальность.

Трое учёных — Матей Захария (Matei Zaharia), Линцзяо Чэнь (Lingjiao Chen) и Джеймс Цзоу (James Zou) — опубликовали научную работу под названием «Как меняется поведение ChatGPT с течением времени» (How is ChatGPT’s behavior changing over time). Захария, профессор компьютерных наук в Калифорнийском университете, обратил внимание на удручающий факт: точность GPT-4 в ответе на вопрос «Это простое число? Подумай шаг за шагом» снизилась с 97,6 % до 2,4 % с марта по июнь.

OpenAI открыла доступ к API языковой модели GPT-4 около двух недель назад и объявила её своей самой продвинутой и функциональной ИИ-моделью. Поэтому общественность была расстроена тем, что новое исследование обнаружило значительное снижение качества ответов GPT-4 даже на относительно простые запросы.

Исследовательская группа разработала ряд заданий, чтобы оценить различные качественные аспекты основных больших языковых моделей (LLM) ChatGPT — GPT-4 и GPT-3.5. Задания были разделены на четыре категории, каждая из которых отражает различные навыки ИИ и позволяет оценить их качество:

• решение математических задач;
• ответы на деликатные вопросы;
• генерация кода;
• визуальное мышление.

В следующих графиках представлен обзор эффективности работы ИИ-моделей OpenAI. Исследователи оценили версии GPT-4 и GPT-3.5, выпущенные в марте и июне 2023 года.

Слайд 1. Производительность GPT-4 и GPT-3.5 в марте и июне 2023 года. Источник: Matei Zaharia, Lingjiao Chen, James Zou

Первый слайд демонстрирует эффективность выполнения четырёх задач — решения математических задач, ответа на деликатные вопросы, генерации кода и визуального мышления — версиями GPT-4 и GPT-3.5, выпущенными в марте и июне. Заметно, что эффективность GPT-4 и GPT-3.5 может значительно варьироваться со временем и в некоторых задачах ухудшаться.

Слайд 2. Решение математических задач. Источник изображения: Matei Zaharia, Lingjiao Chen, James Zou

Второй слайд иллюстрирует эффективность решения математических задач. Измерялась точность, многословность (в символах) и совпадение ответов GPT-4 и GPT-3.5 в период с марта по июнь 2023 года. В целом, наблюдались значительные колебания в эффективности обеих ИИ-моделей. Также приведён пример запроса и соответствующие ответы за определенный промежуток времени. GPT-4 в марте следовала инструкциям по цепочке мыслей для получения правильного ответа, но в июне их проигнорировала, выдав неверный ответ. GPT-3.5 всегда следовала цепочке мыслей, но настаивала на генерации неправильного ответа в марте. Эта проблема была устранена к июню.

Слайд 3. Ответы на деликатные вопросы. Источник изображения: Matei Zaharia, Lingjiao Chen, James Zou

На третьем слайде показан анализ ответов на деликатные вопросы. С марта по июнь GPT-4 ответила на меньшее количество вопросов, в то время как GPT-3.5 ответила на немного больше. Также приведён пример запроса и ответов GPT-4 и GPT-3.5 в разные даты. В марте GPT-4 и GPT-3.5 были многословны и давали подробные объяснения, почему они не ответили на запрос. В июне они просто извинились.

Слайд 4. Генерация кода. Источник изображения: Matei Zaharia, Lingjiao Chen, James Zou

Четвёртый слайд демонстрирует снижение эффективности генерации кода. Общая тенденция показывает, что для GPT-4 процент непосредственно исполняемых генераций сократился с 52 % в марте до 10 % в июне. Также наблюдалось значительное падение для GPT-3.5 (с 22 % до 2 %). Многословность GPT-4, измеряемая количеством символов в генерациях, также увеличилась на 20 %. Также приведён пример запроса и соответствующие ответы. В марте обе ИИ-модели следовали инструкции пользователя («только код») и таким образом генерировали непосредственно исполняемый код. Однако в июне они добавили лишние тройные кавычки до и после фрагмента кода, делая код неисполняемым.

Слайд 5. Визуальное мышление. Источник изображения: Matei Zaharia, Lingjiao Chen, James Zou / arxiv.org

Пятый слайд демонстрирует эффективность визуального мышления ИИ-моделей. В части общих результатов и GPT-4, и GPT-3.5 показали себя на 2 % лучше в период с марта по июнь, точность их ответов улучшилась. Вместе с тем, объём информации, которую они генерировали, остался примерно на том же уровне. 90 % визуальных задач, которые они решали, не изменились за этот период. На примере конкретного вопроса и ответов на него можно заметить, что, несмотря на общий прогресс, GPT-4 в июне показала себя хуже, чем в марте. Если в марте эта модель выдала правильный ответ, то в июне уже ошиблась.

Пока неясно, как обновляются эти модели, и могут ли изменения, направленные на улучшение некоторых аспектов их работы, негативно отразиться на других. Эксперты обращают внимание, насколько хуже стала новейшая версия GPT-4 по сравнению с версией марта в трёх тестовых категориях. Она только незначительно опережает своего предшественника в визуальном мышлении.

Ряд пользователей могут не обратить внимания на снижение качества результатов работы одних и тех же версий ИИ-моделей. Однако, как отмечают исследователи, из-за популярности ChatGPT упомянутые модели получили широкое распространение не только среди рядовых пользователей, но и многих коммерческих организаций. Следовательно, нельзя исключать, что некачественная информация, сгенерированная ChatGPT, может повлиять на жизни реальных людей и работу целых компаний.

Исследователи намерены продолжать оценку версий GPT в рамках более долгосрочного исследования. Возможно, OpenAI следует регулярно проводить и публиковать свои собственные исследования качества работы своих ИИ-моделей для клиентов. Если компания не сможет стать более открытой в этом вопросе, может потребоваться вмешательство бизнеса или государственных организаций с целью контроля некоторых базовых показателей качества ИИ.

Компании Cruise и Waymo, специализирующиеся на разработке технологий автономного вождения, выступили на этой неделе с заявлениями о том, что люди — плохие водители, и что разработанные ими технологии имеют решающее значение для повышения безопасности на дорогах.

Источник изображения: getcruise.com

Cruise разместила своё заявление в форме рекламного объявления на всю страницу в крупных газетах — San Francisco Chronicle, New York Times, Los Angeles Times и Sacramento Bee — с заголовком: «Люди — ужасные водители». Waymo оказалась скромнее и опубликовала заявление в своём блоге.

Выступить с похожими заявлениями компании решили из-за того, что регулирующий орган — Комиссия по коммунальному хозяйству Калифорнии (CPUC) — уже во второй раз откладывают выдачу им расширенных разрешений на предоставление в Сан-Франциско коммерческих услуг по перевозке пассажиров на полностью автономных транспортных средствах без присутствия водителя за рулём в любое время суток. CPUC отложила намеченное на четверг слушание по этому вопросу на 10 августа без указания причин переноса, заявив, что вопросы требуют «дальнейшего рассмотрения».

«Вы можете быть хорошим водителем, но многие из нас — нет, — говорится в объявлении Cruise. — Каждый год в США люди становятся причиной миллионов несчастных случаев. Беспилотные автомобили Cruise созданы для спасения жизней». Cruise также отметила, что её автомобили участвовали в столкновениях на 92 % меньше в качестве основного участника и на 54 % меньше в столкновениях в целом по сравнению с водителями-людьми в сопоставимой среде вождения.

В свою очередь Waymo сообщила в блоге, что использовала роботакси для анализа скорости автомобилей в Сан-Франциско и Финиксе в течение 10-дневного периода и обнаружила, что многие автомобили ездят с превышением установленного ограничения по скорости в размере 25 миль в час (40 км/ч). Компания привела данные Национального управления дорожной безопасности США (NHTSA), согласно которым в 2020 году треть всех дорожно-транспортных происшествий и 13 % травм в США были связаны с превышением скорости. Waymo отметила, что в отличие от водителей-людей система автономного вождения Waymo Driver чётко соблюдает скоростной режим, и может «прогнозировать вероятные манёвры транспортных средств вокруг него и реагировать соответствующим образом».

Следует отметить, что многие гражданские активисты улиц не считают самоуправляемые автомобили решением проблемы, утверждая, что города должны продвигать общественный транспорт и микромобильность, а не решения технологических гигантов.

В настоящее время Cruise имеет разрешение на коммерческие пассажирские перевозки в отдельных районах Сан-Франциско с 22:00 до 6:00, а также на бесплатное обслуживание пассажиров по городу в любое время суток как с присутствием водителя в салоне, так и без него. Waymo предоставляет бесплатные услуги по перевозке пассажиров по всему Сан-Франциско в любое время суток, но в автомобиле должен присутствовать сотрудник, отвечающий за безопасность вождения.

Илон Маск (Elon Musk) сообщил об основании компании xAI, которая будет заниматься вопросами искусственного интеллекта. На недавно заработавшем сайте организации указано, что её миссия заключается в том, чтобы «разобраться в истинной природе Вселенной».

Источник изображения: xAI

О планах Маска открыть новую компанию стало известно несколько месяцев назад, после того как миллиардер зарегистрировал в Неваде компанию X.AI Corp., чьё название косвенно указывало на профиль её будущей деятельности. В одном из апрельских интервью он подтвердил, что хочет основать стартап, для «создания ИИ, который попытается разобраться в истинной природе Вселенной» и хотел бы, чтобы этот ИИ «принёс больше пользы, чем вреда».

О новой компании xAI пока мало что известно. На сайте организации указано, что команда xAI собирается в эту пятницу провести голосовой чат в Twitter Spaces, в ходе которого, вероятно, более подробно расскажет о своей деятельности и целях. Более ранние заявления Маска намекали на его желание создать противовес таким компаниям, как OpenAI и Google, представившим свои разработки в области ИИ и машинного обучения. Ранее также стало известно, что Маск закупил тысячи специализированных графических ускорителей, чтобы наделить Twitter искусственным интеллектом. Связаны ли эти два проекта — неизвестно.

В списке сотрудников xAI значатся ветераны и выходцы из DeepMind, OpenAI, Google Research, Microsoft Research, Tesla, а также эксперты в области ИИ из Университета Торонто. Они принимали участие в разработке моделей и методов, ускоряющих обучение ИИ, в частности Adam, Batch Normalization и Layer Normalization, инновационных методов и анализов, таких как Transformer-XL Autoformalization, Memorizing Transformer, Batch Size Scaling и μTransfer. Кроме того, они приложили руку к созданию передовых моделей ИИ AlphaStar, AlphaCode, Inception, Minerva, GPT-3.5 и GPT-4.

Среди ведущих специалистов xAI значатся Игорь Бабушкин (Igor Babuschkin), Мануэль Кройсс (Manuel Kroiss), Юхуай Тони Ву (Yuhuai Tony Wu), Кристиан Сегеди (Christian Szegedy), Джимми Ба (Jimmy Ba), Тоби Полен (Toby Pohlen), Росс Нордин (Ross Nordeen), Кайл Косич (Kyle Kosic), Грег Ян (Greg Yang), Годун Чжан (Guodong Zhang) и Цзыхан Дай (Zihang Dai).

OpenAI открыла доступ к GPT-4, своей наиболее продвинутой языковой модели ИИ, через облачный API. Вместе с этим компания предоставила сторонним разработчикам доступ к API трёх других своих моделей ИИ. Кроме того, OpenAI объявила о своих планах постепенно отказаться от ряда более ранних нейронных сетей.

Источник изображения: OpenAI

OpenAI представила GPT-4 в марте как преемника GPT-3, ИИ-модели, которая за три года до этого привлекла к компании внимание всей отрасли. GPT-4 более эффективно интерпретирует инструкции пользователя, может принимать изображения в качестве входных данных и обладает расширенными возможностями обработки поставленных задач. Последние усовершенствования позволяют модели легче выполнять сложные запросы пользователей, например, решать математические задачи.

API GPT-4 позволяет разработчикам интегрировать модель в свои приложения. Сервис теперь доступен для всех клиентов, которые ранее приобрели доступ к API. Компания откроет доступ для новых разработчиков позднее в этом месяце. В дальнейшем OpenAI намерена увеличить лимиты использования API. В долгосрочные планы компании входит запуск так называемой возможности тонкой настройки, которая позволит разработчикам повысить точность GPT-4 путём обучения на пользовательских наборах данных.

Вместе с API GPT-4 был открыт доступ к программному интерфейсу трёх других моделей. Первая из них — GPT-3.5 Turbo, предшественница GPT-4, которая предлагает более ограниченные возможности за значительно меньшую стоимость. OpenAI также открыла доступ к API своих моделей DALL-E и Whisper. Последние две нейронные сети оптимизированы для генерации изображений и транскрибирования речи соответственно.

В связи с этим событием OpenAI также объявила о планах прекратить работу ряда ранних языковых моделей, доступных через API. Они будут отключены 4 января 2024 года. Некоторые из затронутых моделей будут автоматически обновлены до более новых продуктов OpenAI, в то время как другие потребуют от разработчиков ручного перехода.

Изменения частично связаны с обновлением API. Многие из моделей, которые будут постепенно отменены, используют прикладной интерфейс программирования, который OpenAI называет Completions API. Первоначально он стал доступен в 2020 году. Например, энтузиасту, чтобы подключиться к Chat Completion API и запустить ChatGPT на 39-летнем компьютере IBM , пришлось вручную написать весь запрос POST на языке C. В марте этого года OpenAI представила новый интерфейс под названием Chat Completions API, который станет основным направлением дальнейшей разработки.

«Первоначально Completions API был представлен в июне 2020 года, чтобы обеспечить текстовую подсказку свободной формы для взаимодействия с нашими языковыми моделями. С тех пор мы поняли, что часто можем обеспечить лучшие результаты с помощью более структурированного интерфейса подсказок», — сообщает OpenAI в своём блоге.

Новый API Chat Completions вносит несколько улучшений. В первую очередь, он обеспечивает защиту от атак с внедрением подсказок, которые представляют собой попытки хакеров изменить вывод модели ИИ с помощью вредоносных инструкций. Это усовершенствование должно помочь разработчикам повысить безопасность своих приложений на базе OpenAI.

Продвинутые инструменты OpenAI и их растущая доступность открывают новые возможности для разработчиков и исследователей по всему миру. Однако как и с любыми новыми технологиями, важно использовать их ответственно и с учётом возможных рисков. OpenAI продолжает работать над улучшением своих моделей и сервисов, стремясь обеспечить безопасность и эффективность их использования.

Российская продуктовая розничная компания X5 Group объявила о старте регулярных беспилотных грузоперевозок на трассе М11 «Нева» Санкт-Петербург — Москва. На своём маршруте автомобили будут преодолевать в полностью беспилотном режиме около 600 км. Поначалу компания будет отправлять по одному автономному грузовику в сутки из Москвы и из Санкт-Петербурга.

Источник изображения: КамАЗ

«X5 стала первой продуктовой розничной компанией, осуществившей запуск регулярных коммерческих перевозок для реальных поставок в торговые сети», — отметила компания в пресс-релизе.

Для беспилотных грузоперевозок будет использоваться тягач KAMAZ-54901 с полуприцепом-рефрижератором объёмом 20 т, обеспечивающим надлежащий температурный режим для перевозки продуктов. По всему маршруту тягач с полуприцепом будет перемещаться в автономном режиме. После его прибытия в специальный хаб будет производиться замена на обычный тягач для продолжения транспортировки груза.

Как сообщается в пресс-релизе, ретейлер в рамках подготовки к пилотному запуску занимался совместно с ключевым партнёром проекта ПАО «КАМАЗ» разработкой беспилотных логистических коридоров, нормативных требований для проведения пилотного запуска, а также тестированием грузовиков. В частности, стороны определили маршрут транспортировки и потенциальные объёмы грузов.

Intel обновила документ под названием Architecture Instruction Set Extensions and Future Features, внеся некоторые коррективы в спецификации настольных процессоров следующего поколения, сообщает VideoCardz. В частности, в документе указывается, что процессоры семейств Arrow Lake и Lunar Lake получат поддержку множества инструкций, среди которых SHA512, SM3 и SM4, а также новые AVX-VNNI, ориентированные на ускорение операций, связанных с ИИ.

Источник изображений: Intel

Появление AVX-VNNI в процессорах Arrow Lake и Lunar Lake заслуживает особого внимания. Это набор инструкций, которые повышают производительность при работе с нейросетями, предоставляя отдельные алгоритмы для 8-битных и 16-битных целочисленных операций. Это означает, что приложения, использующие алгоритмы искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения, будут быстрее работать и эффективнее использовать процессоры. Внесённые в документ изменения отмечены фиолетовым.

Поддержка инструкций SHA512, SM3 и SM4 в этих потребительских процессорах увеличит их защитные и криптографические возможности. Включение SHA512, широко используемой криптографической хэш-функции, обеспечивает лучшее сохранение целостности данных и безопасную передачу данных. Кроме того, в документе указана поддержка криптографических хэш-алгоритмов SM3 и SM4, используемых при обмене данными.

В документе также есть намёки на будущие обновлённые процессоры Raptor Lake Refresh. В частности, там перечисляются CPUID, которые подтверждают, что обновленные чипы станут представителями 14-го поколения. Анонс Raptor Lake Refresh ожидается одновременно с запуском мобильных процессоров Meteor Lake.

14 июня между Москвой и Санкт-Петербургом начали курсировать три беспилотных грузовика «КАМАЗ». По результатам недельной обкатки двум машинам потребовалась корректировка алгоритмов. Глава Минтранса Виталий Савельев сообщил об этом в ходе совещания членов правительства РФ с президентом Владимиром Путиным.

Источник изображения: «КАМАЗ»

Со слов министра в первый день начала эксперимента все три грузовика проехали маршрут нормально. «Сейчас работает пока один "КАМАЗ", в двух — мы переписываем математику, но это нормальный процесс», — уточнил он, отвечая на соответствующий вопрос президента. Вопрос донастройки находится под личным контролем гендиректора «КАМАЗа» Сергея Когогина и этим вечером оба грузовика уже должны вернуться на трассу.

Со следующего месяца число «КАМАЗов», курсирующих по трассе М-11 Санкт-Петербург – Москва, планируется расширить до шести, а с 2024 года до 18 автомобилей. Все грузовики построены на базе магистрального тягача «КАМАЗ-54901». Для самостоятельного движения модель оснащена программно-вычислительным комплексом, системами машинного зрения, связи и навигации. Безопасности уделено должное внимание: обязательным пунктом является наличие в кабине водителя, контролирующего движение многотонной машины и готового перехватить управления в случае внештатной ситуации.

На текущем этапе эксперимента предполагается, что беспилотные тягачи перевозят грузы между определенными логистическими хабами, освобождая водителей-людей от монотонного передвижения между относительно простыми, но продолжительными участками. Следующий этап эксперимента с полностью беспилотным управлением грузовиками начнется в России с 2025-2026 годов.

Онлайн-ретейлер Wildberries приступил к тестированию грузоперевозок с помощью электромобилей без водителя. Такие машины начали использоваться в распределительном центре в Московской области. Об этом пишет информагентство ТАСС со ссылкой на заявление компании.

Источник изображений: «Эвокарго»

«Перевозки автономными грузовыми машинами запущены в распределительном центре компании в Электростали Московской области. Передвижение осуществляется по заданному маршруту, который определяет инженер-оператор, на время теста его протяжённость составляет 2,5 км», — говорится в сообщении ретейлера.

Тестирование грузоперевозок на беспилотных авто проводится совместно с российской компанией «Эвокарго». В ходе тестирования машина с предварительно загруженными товарами самостоятельно перемещается между разными блоками логистического центра Wildberries. Безопасность перевозок и навигация обеспечивается с помощью высокочувствительных световых и звуковых датчиков, спутниковой навигации и видеокамер. На случай экстренной остановки грузовик контролирует оператор.

«Мы планируем, что использование таких электромобилей позволит повысить эффективность нашей логистики для партнёров и покупателей. На первом этапе скорость перемещения товаров с помощью машины на складе может вырасти до двух раз, что в дальнейшем позволит увеличить и скорость доставки заказов до покупателей», — сообщил представитель пресс-службы Wildberries.

По данным компании, грузовой электромобиль ежедневно перевозит более 50 тыс. единиц товаров, включая одежду, товары для дома, электронику, крупногабаритные предметы и др. Общая грузоподъёмность машины достигает 2 т. В грузовике используется электрическая силовая установка, поэтому в процессе его работы не используется горючее топливо.

«После завершения этапа тестирования автопарк электромобилей может быть расширен для перевозки грузов между несколькими логистическими центрами Wildberries, а в перспективе онлайн-платформа рассматривает и выход на беспилотные магистральные перевозки заказов до покупателей», — сказано в сообщении компании.

Компания TuSimple, занимающаяся разработкой автономных грузовых машин, на прошлой неделе успешно завершила в Китае испытания полностью беспилотных тягачей на дорогах общего пользования. Примечательно, что в кабинах машин водители для подстраховки отсутствовали в принципе. В компании заявляют, что это первое испытание такого рода в Поднебесной.

Источник изображения: TuSimple

Известно, что TuSimple уже второй раз проводит полностью беспилотные испытания на дорогах общего пользования. Впервые такие тесты она проводила ещё в декабре 2021 года, машины преодолевали более 100 км улиц в Аризоне (США). Хотя испытания увенчались успехом, повторять их в Соединённых Штатах компания не намерена.

Испытания в Китае одобрило правительство Шанхая, грузовой автомобиль курсировал на участке протяжённостью более 60 км, в ходе тестов машине приходилось ориентироваться как на трассе, так и в городской среде, при разных погодных условиях, со сменой полос, с учётом сигналов светофоров, подъёмов и спусков и других факторов, включая туман и боковой ветер.

TuSimple не сообщила, смогла ли система обеспечить автономное вождение в 100 % времени и случались ли инциденты в ходе тестирования. Также компания так и не сообщила, почему не стала проводить новых тестов в США и планируются ли дополнительные заезды в скором будущем.

Перенос испытаний в Китай косвенно свидетельствует о том, что компания делает ставку на азиатский рынок и решила сохранить активы в Поднебесной. Известно, что ранее разработчик рассматривал продажу китайского подразделения из-за проблем с американскими регуляторами, но, в конце концов, компания ещё в мае решила сохранить здесь бизнес. В последние месяцы TuSimple провела несколько серий увольнений, причём большая часть сотрудников была уволена именно в США. Ранее в этом месяце TuSimple начала тестировать автономные тягачи в Японии, наращивая инвестиции в азиатский рынок.

После объявления об успешных испытаниях акции разработчика выросли в цене на 11 %, но с тех пор несколько подешевели. Известно, что компании грозит исключение из Nasdaq, формально — из-за несвоевременного соблюдения бюрократических формальностей. Соответствующие слушания намечены на 22 июня.

Китайская технологическая компания Baidu сообщила сегодня, что она получила коммерческую лицензию от регулирующих органов Китая на оказание услуг по перевозке пассажиров при помощи беспилотных такси в некоторых частях Шэньчжэня, одного из крупнейших технологических центров страны.

Источник изображения: Baidu

Компания заявила, что её беспилотным роботизированным такси под брендом Apollo Go будет разрешено перевозить пассажиров и взимать с них плату за проезд на площади 188 квадратных километров в Шэньчжэне.

Беспилотные автомобили Baidu впервые появились в Шэньчжэне в 2022 году, но тогда их нельзя было эксплуатировать на общественных дорогах без страхующего водителя на борту. Также существовал запрет на взимание платы за проезд с пассажиров.

Baidu получила лицензии на организацию беспилотных перевозок ещё в трёх китайских городах — Ухане, Чунцине и Пекине, хотя в Пекине компании ещё предстоит получить коммерческую лицензию. Baidu также заявила, что в этом году планирует выпустить на дороги ещё 200 полностью беспилотных роботов-такси.

Как сообщает пресс-служба Минтранса, уже 14 июня по трассе М-11 «Нева», соединяющей Москву и Санкт-Петербург, начнут курсировать беспилотные грузовики «КАМАЗ». Экспериментальный правовой режим введён в рамках реализации проекта «Беспилотные логистические коридоры».

Источник изображения: «КАМАЗ»

Как сообщает ТАСС со ссылкой на представителей министерства, изначально грузы повезут из Санкт-Петербурга в Москву. Известно, что в проекте участвуют логистические компании ПЭК, Globaltruck и «Газпромнефть-снабжение», а также сам «КАМАЗ», «Старлайн», «Глобалтрак лоджистик», «Магнит», оператор дороги «Автодор» и другие структуры.

Известно, что проект «Беспилотные логистические коридоры» курируется первым вице-премьером России Андреем Белоусовым, а отвечать за его реализацию будет Минтранс. Как сообщает ТАСС, «впервые в мире» российские перевозчики будут доставлять грузы беспилотниками при взаимодействии с электронными сервисами «умной дороги».

Сообщается, что к эксплуатации на М-11 допустят беспилотники, признанные соответствующими требованиям безопасности — соответствующие проверки проводит ФГУП «НАМИ». Кроме того, в отношении таких машин МВД внесло запись об отношении транспорта к беспилотному. Пока все необходимые процедуры выполнила только компания «КАМАЗ». В Минтрансе подчёркивают, что, несмотря на важность внедрения передовых технологий, приоритетом остаётся обеспечения безопасности участников дорожного движения. Так, эксплуатация беспилотников, не соответствующих требованиям российских законов, в том числе в рамках особых правовых режимов, недопустима.

Выход беспилотных машин на трассу М-11 уже готовят и другие компании. Известно о намерении выхода на маршрут «Сберавтотеха», чья техника уже тоже сертифицирована в «НАМИ». Кроме того, в РФ испытания проводят и другие компании — например, в апреле начались испытания грузовика «Урал», не имеющего даже кабины.

На корпоративной встрече сотрудников глава Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) сообщил, что компания начнёт внедрять генераторы текста, изображений и видео в свои ведущие социальные платформы Facebook✴ и Instagram✴.

Источник изображения: WordPress

Несмотря на то, что Meta✴ всегда находилась на переднем крае разработок и исследований генеративных моделей ИИ, компания несколько задержала их интеграцию в свои собственные продукты. На встрече сотрудников Цукерберг анонсировал несколько технологий, которые находятся на разных стадиях разработки и внутреннего тестирования. Многие из этих технологий станут доступны пользователям сервисов и продуктов компании.

Например, одна из таких технологий позволит пользователям на основе текстового описания изменять собственные изображения и фотографии, а затем делиться ими в Instagram✴ Stories. Другая технология позволит создать несколько ИИ-ботов с различными персоналиями и способностями. Они смогут помогать или развлекать пользователей. Указанные ИИ-боты будут в основном использоваться в Facebook✴ Messenger и WhatsApp. Компания в июле также проведёт внутренний хакатон (форум для разработчиков), посвящённый генеративному ИИ.

Пока Meta✴ всё ещё думает о внедрении генеративных ИИ-инструментов в свои продукты, другие технологические гиганты уже вовсю занимаются интеграцией. Например, компания Microsoft добавляет различных ИИ-помощников в программный пакет Office, операционную систему Windows и поисковик Bing. Более прямой конкурент Meta✴, сервис Snapchat, выпустил ИИ-бота Snap AI, а другие компании, начиная от Adobe и заканчивая Salesforce, запустили множество новых функций, которые объединяют генеративный ИИ с их продуктами.

«За последний год мы стали свидетелями по-настоящему удивительных прорывов, качественных прорывов в области генеративного ИИ. Это открывает для нас возможность взять эти технологии и встроить их в каждый наш продукт», — прокомментировал Цукерберг ситуацию изданию Axios.

Рассказывая о знаковых продуктах вроде Apple Silicon Mac Pro и Apple Vision Pro на своём главном мероприятии WWDC 2023, докладчики компании ни разу напрямую не упомянули «искусственный интеллект», как это делали Microsoft и Google, а заменили его другими понятиями: «машинное обучение» и «трансформер».

Источник изображений: apple.com

При рассказе о новых алгоритмах автозамены и голосового ввода в iOS 17, старший вице-президент Apple по разработке ПО Крейг Федериги (Craig Federighi) сообщил, что автозамена основана на машинном обучении и языковой модели — трансформере, благодаря которым система срабатывает точнее, чем когда-либо. Модель запускается с каждым нажатием клавиши, что стало возможным благодаря мощным процессорам Apple в основе iPhone.

Таким образом, он избежал термина «искусственный интеллект», но подтвердил, что в продукте используется языковая модель с архитектурой типа «трансформер», оптимизированной для обработки естественного языка. На той же архитектуре работают нейросети в основе генератора изображений DALL-E и чат-бота ChatGPT. Это значит, что автокоррекция в iOS 17 срабатывает на уровне предложения, предлагая завершение слов или целых фраз. Более того, она дополнительно обучается, подстраиваясь под особенности речи владельца телефона. Все это оказывается возможным благодаря подсистеме Neural Engine, которая дебютировала в процессорах Apple A11 в 2017 году — она оптимизирует производительность приложений с функциями машинного обучения.

Несколько раз упоминался термин «машинное обучение»: при описании новых функций экрана блокировки iPad — функция Live Photo сама производит синтез дополнительных кадров; при описании функции сканирования PDF в iPadOS для последующей автоподстановки в формах; в рассказе о функции AirPods Adaptive Audio, которая выявляет музыкальные предпочтения пользователя; в описании нового виджета Smart Stack под Apple Watch.

«Машинное обучение» используется в новом приложении Journal — теперь на iPhone можно вести личный интерактивный дневник. Приложение само рекомендует, какой контент отметить, исходя из сохранённых на телефоне данных. Наконец, «машинное обучение» применяется для создания 3D-аватаров пользователей с выводом изображения глаз на передний экран гарнитуры Apple Vision Pro. А для сжатия этих аватаров используется кодек на алгоритме нейросети.

Непрямое упоминание технологий ИИ последовало при описании нового чипа Apple M2 Ultra, на борту которого до 32 ядер центрального и 76 графического процессора, а также 32 ядра подсистемы Neural Engine — чип обеспечивает до 31,6 трлн операций в секунду и предлагает прирост производительности на 40 % в сравнении с M1 Ultra. Apple прямо заявила, что эти ресурсы смогут использоваться для обучения «больших моделей — трансформеров», располагая 192 Гбайт оперативной памяти, которых и быть не может у современных дискретных графических процессоров, и из-за этого они пасуют перед некоторыми задачами.

Это означает, что обучение ИИ оказывается доступным для рядовых пользователей, причём для него подойдёт не только занимающий верхнее положение в линейке Mac Pro по цене от $6999, но и более скромный Mac Studio, который предлагается от $1999. Осталось дождаться сравнительных обзоров с ускорителями вроде NVIDIA H100.