🤦‍♂️ Forbes назвал самые перспективные ИИ-компании

В список попали 50 компаний из самых разных областей: медицина, безопасность, продажи и даже лесоводство. Полный список можно посмотреть здесь.

💲 Из всех участников только четыре получили от инвесторов более миллиарда долларов: OpenAI, разрабатывающая оборонное ПО Anduril Industries, Anthropic и Databricks. Есть также компании, которые пока не получили от инвесторов ничего — это Midjourney и Surge AI. Последняя специализируется на разметке данных. Midjourney пока даже не собирается привлекать инвестиции.

Forbes отдельно выделили четырех участников списка:

🌐 Adept Про них мы уже писали в тексте про темных лошадок ИИ-рынка. Стартап разрабатывает браузерное расширение для автоматизации выполнения различных заданий.

💊 Insitro Этот стартап использует ML-алгоритмы для анализа человеческих генов и поиска новых лекарств.

🍿 Runway Эти люди вам должны быть хорошо знакомы. Сейчас это, наверное, самый перспективный ИИ-стартап, который разрабатывает инструменты для работы с видео и изображениями. Их ПО использовали при создании некоторых спецэффектов для «Все везде и сразу» — лучшего фильма прошлого года по версии «Оскара».

📹 Synthesia Стартап, который разрабатывает решения для создания синтетического видео с участием цифровых аватаров, которые могут говорить на 120 языках. У компании уже 35 тыс. клиентов, в том числе очень крупных, поэтому немного странно видеть ее в списке перспективных.

Что за AutoGPT и почему все о нем говорят 💬

AutoGPT — это на данный момент, пожалуй, самый популярный представитель экспериментальных сервисов, которые называют автономными ИИ-агентами. Идея таких сервисов заключается в том, что они могут без участия человека выполнить поставленную задачу, разработав для себя план действий. Если в ходе работы сервис находит ошибку, то он сам исправляет ее, корректируя свои действия ✔️.

Возможность оставить чат-бот без надзора так взбудоражила общественность, что про AutoGPT написали даже Cosmopolitan и Euro News 😱.

AutoGPT придумал независимый разработчик Торан Брюс Ричардс aka Significant Gravitas. Сервис работает на GPT-4 и для выполнения задач, по сути, раз за разом анализирует информацию, сгенерированную языковой моделью и корректируя ее по необходимости.

Ричардс говорит, что его цель — превратить AutoGPT в универсальный искусственный интеллект (AGI), который сможет выполнять самые разные задачи, для которых он изначально не был запрограммирован: купить ботинки, проанализировав перед этим отзывы на маркетплейсах; сделать пост для соцсети и запланировать публикацию; написать бизнес-план — что угодно 🤹.

🚼 Еще один популярный проект на ту же тему, но с уклоном в бизнес — BabyAGI, созданный инвестором Йохей Накадзимой. Вообще, больше всех появлению ИИ-агентов обрадовались розничные инвесторы, которые надеются с помощью них оптимизировать свою работу.

У обоих сервисов есть веб-версии: AutoGPT, BabyAGI 🫡.

AutoGPT и BabyAGI (а также похожий на них HyperWrite, о котором мы рассказывали пару дней назад) — пока только эксперименты по той же причине, по которой ChatGPT нельзя использовать как надежный источник информации — алгоритмы допускают слишком много ошибок, чтобы доверять им серьезные задачи.

«Теперь мне не нужны друзья»: американец натренировал ИИ-модель на переписке со своими знакомыми за 7 лет 📆

Data Scientist Иззи Миллер решил заменить алгоритмом вещь, которая для него, по его собственным словам, «спасательный круг, источник комфорта и точка объединения». Речь, конечно же, об общем чате с друзьями из колледжа 💬.

Для этого он выгрузил из чата с шестью участниками полмиллиона сообщений, накопившихся за 7 лет переписки, и натренировал на них модель LLaMA. Затем он создал клон интерфейса iMessage, чтобы переписка в синтетическом чате выглядела убедительнее 👍.

По словам Миллера, особенно его поразило то, что ИИ не просто выучил, кто как пишет в чате, но и кто где живет, с кем встречается, чем увлекается и т. д.

😐 Конечно, алгоритм не идеален и допускает ошибки. Например, ИИ иногда «думает», что все участники чата до сих пор учатся в колледже — все потому, что именно в тот период переписка велась особенно активно.

Во всех подробностях почитать о том, как создавался чат Robo Boys можно здесь.

📷 NeRF, который заменит фотоальбом

В Google усовершенствовали существующие NeRF-модели и добились очень крутого результата, который можно оценить выше. Да, это не видео с пролетом дрона, а полностью синтетическая 3D-сцена, созданная из фотоснимков 🦸.

Если кратко, то исследователи в компании смогли объединить достоинства Instant-моделей, которые могут создать 3D-изображение в несколько раз быстрее стандартных NeRF, со своим Mip-NeRF алгоритмом. Mip-NeRF может создавать очень детализированные синтетические панорамы, но на это у модели уходит несколько часов 🏃‍♀️.

💸 Получившуюся модель назвали Zip-NeRF. Она сохраняет качество Mip-NeRF, но работает при этом в 22 раза быстрее. Препятствием для широкого использования подобных моделей остается требовательность к ресурсам. Для работы Zip-NeRF понадобится 8 Nvidia Tesla V100-SXM2-16 GB GPU, которые стоят около ₽150 тыс. за штуку.

Коллеги уже фантазируют, что именно так будут выглядеть в будущем фотоальбомы — как бесшовные 3D-сцены, в которые можно будет погрузиться с помощью VR, чтобы поностальгировать 😌.

Exit Suit — экзоскелет для VR, который можно напечатать 🕴 🖨

Костюм, придуманный «VR-энтузиастом» Вилли Уинклером, состоит из нескольких haptic-датчиков, расположенных по всему телу и соединенных с VR-шлемом. Exit Suit реагирует на события, происходящие в VR, передавая сигнал на соответствующую часть тела 🦵.

Экзоскелет состоит из модулей, поэтому его части легко заменяются, а костюм можно быстро кастомизировать 🧩. Еще один плюс — Exit Suit можно распечатать на 3D-принтере.

🛠 Проект пока находится на стадии разработки, поэтому Уинклер не говорит, во сколько может обойтись самостоятельная сборка костюма. Кроме того, у Exit Suit есть некоторые технические ограничения, например, на действия, которые в нем можно выполнять.

Amazon поручил искусственному интеллекту следить за громкостью в сериалах и фильмах 📢

В стриминг-сервисе Amazon Prime появилась функция Dialogue Boost, которая автоматически увеличивает громкость диалогов по сравнению с остальными звуками в сериалах и фильмах 🗣.

ИИ-алгоритм целиком анализирует звуковую дорожку, находит в ней диалоги и точечно увеличивает только их громкость. Пользователь может выбрать интенсивность Dialogue Boost, для этого доступны 3 режима — High, Medium и Low 🫡.

Как утверждает Amazon, до этого момента такая функция была доступна только владельцам High-End-устройств, а теперь — любому подписчику стриминг-сервиса. Сейчас Dialogue Boost доступен для сотни тайтлов в каталоге сервиса, список обещают постепенно пополнять ☝️.

ChatGPT для разработчиков игр 🎮

Так называют набор инструментов на основе генеративного ИИ Buildbox AI его разработчики.

Buildbox AI встроен в nocode-платформу Buildbox и позволяет по текстовому запросу создавать ассеты, чтобы затем использовать их в играх 💬.

Сгенерированные объекты совместимы с самыми популярными игровыми движками Unity и Unreal.

Пользователи Buildbox AI выступают еще и в роли тестеров платформы: генерируя ассеты, они одновременно тренируют ИИ-модель 🏋️‍♀️.

У платформы есть бесплатная версия, но ИИ доступен только в платных версиях — стоимость начинается от $45 в год.

🫴 Интересно, что разработчики Buildbox зарабатывают не только на подписке, но и получая фиксированные проценты от выручки, которую зарабатывает автор игры.

OpenAI тратит около $1 миллиона в день на работу ChatGPT 😱

К такому выводу пришли аналитики из фирмы SemiAnalysis, исходя из приблизительной стоимости серверов, которые арендует стартап.

По словам главного аналитика SemiAnalysis Дилана Патела, работа ChatGPT на языковой модели GPT-3 стоила OpenAI около $700 тыс. в день. Соответственно, новейшая GPT-4 обходится компании еще дороже 💸.

Обучение такой модели, как GPT-4, стоит десятки миллионов долларов, а значит, поддержание модели в рабочем состоянии может обходиться в сопоставимую сумму каждую неделю.

🛠 Для того чтобы сократить огромные затраты, Microsoft собирается разрабатывать собственные чипы, заточенные под работу ИИ-моделей. Так компания сможет оставаться независимой от компаний вроде Nvidia, не опасаясь дефицита полупроводников из-за растущего спроса. Чипы должны показать в начале следующего года.

🧠 Эксперты связывают серьезное удешевление разработки ИИ-моделей с дальнейшим развитием нейроморфных вычислений — компьютерной архитектуры, построенной по аналогии с работой человеческого мозга. Но на это может уйти еще как минимум несколько лет.

Video2Video-нейросеть Gen-1 — уже на вашем айфоне 🤳

Пока доступ к Gen-2 получают только избранные, можно потестировать предыдущую версию модели — зато сразу на смартфоне через приложение RunwayML (пока только на iOS) 🥳.

✂️ 🎞 Редактировать свои видео в приложении можно, используя готовые фильтры, собственные изображения или с помощью текстовых подсказок.

Бесплатная версия ограничена 525 кредитами — 1 секунда отредактированного видео стоит 14 кредитов. Докупать кредиты в бесплатной версии нельзя. Gen-1 редактирует первые 5 секунд загруженного ролика, сам процесс занимает 2-3 минуты ⏳.

📅 Если хотите развлекаться с Gen-1 дальше, то придется купить месячную или годовую подписку. Они отличаются количеством устройств для установки, объемом облачного хранилища и форматами, которые доступны для экспорта файлов. Стоимость подписки на месяц начинается от ₽1,3 тыс., на год — от ₽13 тыс.

Sci-Fi-фильм, полностью сгенерированный ИИ

🧩 Пользователь твиттера TomLikesRobots показал 40-секундный мини-фильм, за каждый элемент которого отвечала отдельная нейросеть:

— Визуальный ряд создан с помощью Text2Video-модели Gen-2;

— Сценарий написал ChatGPT;

— аудио синтезировал алгоритм от ElevenLabs (результат вы пока не услышите — автор пообещал добавить его позже).

📝 Сюжет, который явно вдохновлен классикой вроде «Чужого», рассказывает о команде космонавтов, которые во время выполнения миссии получают сигнал с неизвестного корабля. На корабле они находят загадочную женщину и забирают ее с собой. Естественно, после этого с героями начинают происходить странные вещи 🤯.

🍿 Посмотрев результат, можно согласиться с режиссером фильмов Marvel Джо Руссо, который прогнозирует, что ИИ научится снимать 1,5-часовые фильмы в течение двух лет.

«Как семья, но больше сыра»: посмотрите нейрорекламу выдуманной пиццерии 🍕

Художник под ником Pizza Later потратил 3 часа жизни, чтобы создать с помощью нейросетей рекламу выдуманной сети пиццерий Pepperoni Hug Spot.

Получилось, пожалуй, даже криповее, чем видео с Уиллом Смитом, поедающим спагетти 😳.

🛠 Pizza Later использовал ChatGPT (сценарий), Midjourney (иллюстрации), Gen-2 (видео), сервис Eleven Labs (голос) и Soundraw AI (музыка). Все вместе автор сводил с помощью Adobe After Effects.

👕 Если ролик привел вас в восторг, то можно купить мерч с логотипом Pepperoni Hug Spot.

ИИ взломает любой пароль менее чем за минуту. Или нет? 🤔

Выяснить решили специалисты из компании Home Security Heroes (HSH), которая специализируется на кибербезопасности.

Для эксперимента исследователи использовали модель PassGAN, которая обучается на датасетах из уже используемых паролей, чтобы эффективно взламывать новые комбинации 🔐.

🔢 В HSH загрузили пароли в PassGAN из утекшей базы сервиса RockYou, взломанного еще в 2009 году — почти 15,7 млн комбинаций. В выборку попали пароли не короче 4 символов и не длиннее 18.

📆 Авторы эксперимента утверждают, что PassGAN смог взломать 51% паролей менее чем за минуту. Чтобы угадать 81% комбинаций, у алгоритма ушел месяц.

Правда, не все верят в суперспособности нейросетей. Издание Ars Technica пишет, что результаты PassGAN можно считать значимыми, только если не сравнивать их с результатами применения обычных методов, включая даже примитивный Brute Force 🫤.

Кроме того, использование 1-го датасета с паролями более чем 10-летней давности — тоже не добавляет эксперименту убедительности, считают в Ars Technica. Авторы делают вывод, что всесильного ИИ-взламывателя паролей бояться пока не стоит 😮‍💨.