У меня сегодня в новостных лентах — сплошь КМУ в Сочи и выступления о важности для науки цифровых технологий вообще и ИИ в частности. На этом фоне контекстно выглядит интересный и глубокий (простите за невольный каламбур) манифест DeepMind о роли ИИ в науке. Там 30 с небольшим страниц, стоят того, чтоб всем интересующимся прочитать: и про возможности, и про суть, и про риски.
Основная идея: сегодня все науки, от генетики до метеорологии, сталкиваются с ростом масштабов и сложности во всей деятельности ученого, от работы с потоком литературы до сложнейших экспериментов, генерящих массу данных. Но именно с проблемами нарастания масштабов и сложности отлично работает глубокое ML.
Но внедрение ИИ-центричных подходов к научным исследованиям требует серьезной стратегии, а не попыток прикрутить ИИ любой ценой.
our essay can inform such a strategy. It is aimed at those who make and influence science policy, and funding decisions. We first identify 5 opportunities where there is a growing imperative to use AI in science and examine the primary ingredients needed to make breakthroughs in these areas. We then explore the most commonly-cited risks from using AI in science
Перечисленные пять возможностей:
1. Работа со знаниями
2. Работа с данными
3. Подготовка, моделирование и проведение сложных экспериментов
4. Построение моделей сложных систем и взаимодействий
5. Поиск новых решений в областях с очень большим пространством возможных решений (проблема синтеза белков тому примером)
Перечисленные пять рисков:
1. Не снизит ли ИИ креативность и новизну научных прорывов
2. Не пострадает ли надежность и воспроизводимость результатов, способность науки корректрировать собственные ошибки
3. Не заменят ли полезные работающие решения глубокое понимание их сути
4. Не затруднит ли ИИ доступ к науке представителям уязвимых групп
5. Не затормозит ли ИИ старания снизить углеродный след человечества

Как в начале прошлого века Гильберт сформулировал 23 проблемы, решение которых во многом определило математику XX века, так и сейчас ученым совместно со специалистами по ИИ предстоит определить направления, в которых использование ИИ важней всего.
Есть, правда, серьезная засада: scientific data is uncollected, partial, uncurated or inaccessible, making it unavailable to train AI models
И ее тоже придется решать, если мы хотим реально ускорить научный прогресс.

https://deepmind.google/public-policy/ai-for-science/

ChatGPT отмечает двухлетнюю годовщину. Читать интернет на эту тему прикольно. Кто-то иронизирует «уже два года прошло, а я еще не потерял свою работу», а кто-то как раз рассказывает, что ее потерял; кто-то причитает, что апокалипсис теперь совсем уже завтра, а другие рассказывают о начавшихся сбываться крутых ожиданиях. Одни восторгаются достигнутым, другие считают, что ИИ провалился в овраг разочарований на гартнеровской кривой и там и сгниет. Как всегда — реакция определяется верой и убеждениями: технофобы стенают, технофилы рукоплещут:)
Некий формальный и безэмоциональный анализ можно почитать в тексте от IBM (хотя, конечно, это позиция технологической компании, и потому скорее оптимистическая).
Основные пункты:
1. Демократизация ИИ. “Now people can leverage these tools without needing millions of dollars of investment. We will soon see one-person unicorns.”
2. Коллаборация людей и машин
3. Достигнута мультимодальность
4. Началось развертывание рассуждающих моделей
5. Прогресс в области малых моделей
6. Идут обсуждения пределов возможного для современных моделей, но плохо с метриками и вообще методами их оценок. “We don’t want AI to replicate humans; we want AI to be really good at what it does.”
7. Гонка инноваций, в которой не обязательно будет единственный победитель, хотя пока OpenAI похож на лидера.
С этой подборкой я скорее согласен:) И в любом случае — всяческие поздравления команде по случаю двухлетия малыша! или уже и не малыша…
https://www.ibm.com/think/news/chatgpt-turns-2.
Тем, кому этот оптимизм неприятен, можно посоветовать, например, посты в X от Gary Marcus, его прогноз таков:
Within 12 months, the GenAI bubble will have burst.
• The economics don’t work
• The current approach has reached a plateau
• There is no killer app
• Hallucinations remain
• Boneheaded errors remain
• Nobody has a moat
• People are starting to realize all of the above.

Китайская BYD — удивительная и вполне уникальная производственная компания. В мире известна как не просто основной — а уже вполне успешный — конкурент Теслы на рынке электромобилей: в 3 квартале этого года ее доходы от продаж электомобилей в 28 млрд долларов превысили показательТеслы (25 млрд).
Менее известный факт состоит в том, что BYD взаимодействует со знаменитыми американскими компаниями не только в режиме прямой конкуренции. С 2017 компания в секрете разрабатывала аккумуляторы для будущего автомобиля от Apple. iCar не случился, зато разработанная технология используется в машинах самой BYD.
С 2009 года компания входит в число поставщиков Apple, и в этом направлении занято 100 000 (!) сотрудников. Если начиналось сотрудничество с производства отдельных компонентов, то сейчас дошло до сложных сборочных операций. Сейчас BYD и титановые корпуса для последних моделей айфонов производит, и треть всех айпадов собирает.
И не собирается на этом останавливаться. Дженсен Хуанг делает большую ставку на роботов, и не только на процессоры для них. Совместный проект Nvidia и BYD направлен на производство роботов следующего поколения.
На этом фоне умиляют люди, периодически мне советующие поменьше писать и говорить про китайцев, которые, как они утверждают, только и умеют что красть настоящее и выпускать дешевые убогие копии.
https://www.benzinga.com/news/global/24/12/42260943/tesla-rival-byd-assembles-over-30-of-ipads-for-apple-and-plans-ai-robots-for-nvidia-how-warren-buffet

Но самое огненное у Клинговской примерочной - это то, что она работает на котиках!

Во-первых, это красиво.
Во-вторых, интернет-архетипично.
В-третьих, рынок шмота для собак и кошек огромен и там маржа еще огромнее.

Если посмотрите видео до конца, то можем выпить за костюмеров для кино.

А, печеньки в трусах (в смысле трусы на печеньках) - это может быть новое слово в рекламе, ящетаю.

#нумилотажеж

@cgevent

Уже несколько дней вокруг много обсуждений правительственного отчета США на темы Covid-19. В основном дискуссии идут вокруг выводов о происхождении вируса: в отчете сказано, что нет оснований считать его искусственным. Это мешает взваливать вину на виноватое во всем правительство Китая, поэтому активные конспирологи возбудились.
На мой взгляд, интересней другие выводы, о которых не любят говорить те, кто полтора года рьяно отстаивал масочный режим, социальную дистанцию и локдауны.
The report is also critical of common Covid mitigation measures. Social distancing and mask mandates were not based on hard science, the report says, and “prolonged lockdowns caused immeasurable harm to not only the American economy, but also to the mental and physical health of Americans, with a particularly negative effect on younger citizens. — надо заметить, это все не только к Америке относится.
the report also says that health officials and the Biden administration oversold the power of the vaccines to prevent transmission or infection, possibly contributing to the public’s lack of trust in Covid shots and in vaccines overall — еще одна тема, которую любят избегать те, кто ссылаясь на “науку” шеймил скептиков на тему вакцинации.
В целом, полезно прочитать вжимку:
https://edition.cnn.com/2024/12/02/health/house-covid-subcommittee-report/index.html
Кстати, еще год назад писал про интереснейший разбор всех этих антипандемийных решений, прикрывавшихся якобы научными доводами, но тогда он не вызвал большой волны. Вот пост здесь от ноября 2023:
https://t.iss.one/techsparks/4250

Любопытное интервью Тима Кука, где он активно старается показать, что Apple никогда не отставал в области ИИ, просто всегда подходил к задаче фундаментально, рассматривая ИИ как трансформацию операционной системы и интерфейса: We view it sort of like multitouch, соответствующие разработки идут с 2017.
Кук продолжает излучать уверенность в будущем Vision Pro: early adopters довольны, экосистема приложений растет. И, традиционно, он подчеркивает, что Apple очень сфокусирован на здоровье и соответствующих приложениях. Apple Watch будет все более универсальным и мощным монитором показателей организма.
В общем и целом — добротный старый Apple, который никуда не торопится, но в итоге всегда успевает, никогда не жертвуя качеством.
На фоне окружающей ИИ-лихорадки это даже освежает 🙂 Посмотрим, сработает ли:
https://www.cultofmac.com/news/tim-cook-wired-interview

Гугл отчитался о своих образовательных активностях в уходящем году. Во многом они строились вокруг повышения ИИ-грамотности максимально широкого круга людей и — на основе этой грамотности — расширения применения ИИ-ассистентов и для тех кто учит, и для тех кого учат.
Компания гордится, что ее Chromebooks являются устройством номер 1 в школьном образовании. Отчет в целом очень победный и потому неинтересный — проблемы в нем не упоминаются.
Но список направлений работы выглядит вдохновляюще на фоне кампаний , направленных на то, чтоб запретить или ограничить.
https://blog.google/outreach-initiatives/education/google-for-education-year-in-review-2024/

Colossus расширят минимум до миллиона видеокарт

Размер суперкомпьютера xAI, который построили за рекордные четыре месяца, пару месяцев назад начали удваивать - к 100k H100 решили докинуть 50k H100 и 50k H200. Закончены ли уже работы - непонятно, но Маск вроде пока этим не хвастался.

До лета следующего года планируется докинуть ещё 300к GB200, первые из которых начнут устанавливать уже в январе, за приоритетный доступ к GPU Маск заплатил больше миллиарда долларов. А вот сейчас выяснилось что и это не предел, а общее количество карт планируется довести более чем до миллиона.

Для понимания масштабов - Llama 3 405B тренировали на 16k H100, Grok 2 - на 20k. Кластеры для тренировки других передовых моделей тоже находятся в пределах пары десятков тысяч GPU. Следующее поколение моделей, вроде Grok 3, тренируется уже на 100k+ GPU, а компании уже закладывают инфраструктуру на всё большую и большую тренировку.

А ведь миллион GPU это не предел - уже какое-то время ходят слухи о многогигаваттных инсталляциях, стоимостью за сотню миллиардов долларов каждая, с многими миллионами чипов.

@ai_newz

Последняя в этом году колонка в российском Форбсе: мне совершенно не хотелось подводить итоги; нестройный хор подводящих не перекричать. Но зато было интересно вспомнить разнообразие метафор, которые создатели ИИ (а не внешние наблюдатели) предпочитали использовать в течение года. Новое без метафор трудно объяснить посторонним. Поэтому полезно вслушиваться в рассказы о моделях как цифровых существах, про текущее состояние отрасли как момент создания неуклюжего и недолго прожившего парового двигателя, про выращивание и дрессировку как более адекватное описание процесса создания моделей.
С интересом буду ждать метафор-2025 :)

https://www.forbes.ru/tekhnologii/526278-znaki-perenosa-kak-metafory-sposobstvuut-ponimaniu-iskusstvennogo-intellekta

Табличка совсем не про мои любимые технологии, но свежая красивая иллюстрация важности отличий среднего от медианы. Несмотря на якобы всеобщую грамотность, до обидного много людей все еще отличия не понимают, а использование среднего — все еще мощнейший инструмент манипуляции якобы “объективными данными”.
Разница в четыре с хвостиком раза для Швейцарии прямо умиляет 🙂
https://www.visualcapitalist.com/ranked-top-20-countries-by-average-vs-median-wealth/

Этот анонс сейчас быстренько завирусит — особенно среди людей нервных и впечатлительных: робот, подозрительно смахивающий на обитателей “Мира дикого запада” — только не на съемочной площадке, а на рынке: предзаказы уже принимают.
Человекоподобный робот Clone Alpha построен на биомиметических принципах: в его механике активно использованы синтетические аналоги органов человека, пусть и работающие на иных принципах. Технология Myofiber, к примеру, — это аналог мышечной ткани, которая способна сокращаться на 30% за счет напора воды в специальном материале, а его полимерный скелет довольно близко копирует структуру человеческого скелета.
Публичных демонстраций робота с вызывающе человеческой пластикой пока не было, основатели стартапа традиционно позиционирует свое детище as a step toward robots that can handle everyday tasks in homes and workplaces.
Про интеллект изделия известно мало; фраза the robot includes four depth cameras and runs on what Clone calls "Cybernet," their visuomotor foundation model” не сильно просветляет.
https://www.maginative.com/article/meet-clone-alpha-a-humanoid-robot-built-with-synthetic-organs-and-artificial-muscles/
Есть видео, но там много очевидных рендеров и неясно, насколько движения автономны — или, в стиле Оптимуса, — являются повтором движений удаленного оператора: https://www.youtube.com/watch?v=C6u08rIa8o4

Про канареек в шахтах все знают (ну почти). А вот история чуть посложней, но потому даже красивей.
Моллюски питаются, процеживая окружающую воду. Эволюция оставила в живых только тех, кто умеет реагировать на качество этой воды. Вопрос — как именно реагировать. Оказывается, движения створок раковины напрямую связаны с составом воды. Остальное — вопрос измерений параметров этого движения и машинного обучения, интерпретирующего подвижность створок.
Для измерения движений выбрали легкие электромагнитные датчики, крепящиеся к краям створок раковины; машинное обучение нынче — дело техники.
Осталось поместить несколько (статистика реакций лучше, чем одиночная реакция + резервирование повышает надежность) моллюсков в сетчатую конструкцию, устанавливаемую в поток воды — и готов датчик, который по словам представителей molluSCAN чувствительней традиционных в 10-100 раз. А еще он требует куда меньше ухода, потому что за состоянием своих створок моллюски сами следят.
По миру разбросано уже около 90 точек, где используется эта технология; решение действительно работает.
https://newatlas.com/environment/molluscan-eye-mollusk-water-pollution/

Эх, лучше бы этот лонгрид порекомендовать под выходные, но вдруг захочется интересного чтива воскресным вечером или даже посреди рабочей недели:)
Начну с несколько провокационной идеи, которая приведена в конце текста: ксенофобия — это боязнь чужого. Не является ли отношение некоторых людей к ИИ-ассистентам, в особенности к тем компаньонам, которые заточены под личные отношения, ярким проявлением ксенофобии? От себя замечу: некоторые активно настаивающие, что ИИ всегда лишь инструмент, с тем же рвением осуждают ксенофобию в ее расовых проявлениях, и это особенно забавно.
А статья — про людей, влюбившихся в/подружившихся с ИИ-созданиями. Среди них и пользователи Replika, и пользователи Nomi, и пользователи стартапов, которым не повезло. Люди, часто так нашедшие свое счастье.
Пересказывать не буду, это редкий пример статьи, которая теряет смысл при пересказе или ИИ-реферировании. Ее интересно читать подряд и неторопливо, потому что там нет готовых ответов и советов, зато на мысли разные интересные наталкивает хорошо.

https://www.theverge.com/c/24300623/ai-companions-replika-openai-chatgpt-assistant-romance

🇺🇸 Роботизация магазинов. Роботизация складов. Инвентаризация торговых залов. США

Флотилия BrainCorp обслужила 23,2 млрд квадратных метров складских помещений

Калифорнийская Brain Corp отчиталась о том, что управляемая ее “облаком” флотилия из более чем 37 тыс. автономных мобильных роботележек (AMR) суммарно обслужила свыше 23,2 млрд квадратных метров складских помещений и распределительных центров.

Рой роботов сохранял автономность на протяжении совокупных 19 млн часов. Облачная платформа Brain Corp, получившая название BrainOS, обслуживает крупную флотилию AMR, действующую в коммерческих складских комплексах.

Brain Corp отчитались о 340%-ном приросте числа обслуживаемых AMR в области складского хозяйства в интервале между третьим кварталом 2022 года и аналогичным периодом 2024 года. Кроме того, на 123% возросло число образовательных AMR, на 91% - AMR, используемых в аэропортах, на 53% - в ритейле и на 16% - в торговых комплексах.

В феврале 2024 года партнером Brain Corp стал производитель чистящих систем Tennant Co, позже к нему присоединились JRTech Solutions (разработчик электронных ценников для супермаркетов). Роботы для чистки пола Brain Corp / Tenant не только моют пол, но также осматривают полки и сканируют товарные позиции. Неплохая идея?

Стоит обратить внимание на масштабы. Когда речь идет о десятках тысяч развернутых роботов, то, как правило, это экономически жизнеспособный, подтвердивший свою востребованность в отрасли проект.

@PROrobots по материалам The Robot Report

#инвентаризация #склады #торговля #AMR #роботизация

Еще одна новогодняя традиция, это списки “что-то/кто-то года”: что-то может быть продуктом, достижением, технологией…
Еще с прошлого века журнал Popular Science устраивает премии “лучшая инновация года”, где собирает все, что делает нашу жизнь комфортабельней, насыщенней, интересней и приятней. Тема широкая, поэтому и вещи в нее попадают очень разные — читать, как правило, интересно.
Лауреаты в одной из 10 номинаций такие:
Гаджеты — Vision Pro, Sony A9III, DJI Neo, Palma by BOOX, Snapdragon X-series chips
Уже интересно и достаточно пестро, правда?
А еще есть категории
Развлечения, Авиакосмическая область, Здоровье и уход, Авто, Инженерные достижения,
Спорт и активный отдых, Дом, Экстренные службы, Здоровье
Все 50 лауреатов здесь перечислять не буду, но любопытствующим в области технического прогресса очень советую и список взглянуть, и мотивационную часть про каждого победителя:)

https://www.popsci.com/technology/best-of-whats-new-2024/

Неудивительно, что это видео в Китае завирусилось: шарообразный робот вполне мог бы играть роль в очередном фильме-антиутопии. Особенно впечатляют кадры, где он с ног сбивает хулигана:)
А вообще интересная проработка форм-фактора из фантастических произведений для реального мира; причем доведенная до рыночного продукта, а не просто красивой концепции. Logon Technology выпустила своего RT-G как ассистента для людей в опасных местах или ситуациях. Перемещается по земле (скорость до 35 км/час) и воде, способен выдерживать ударные нагрузки до 4 тонн, в городе может использоваться как patrol robot capable of identifying criminals and immobilizing them thanks to its suites of advanced AI-powered software.
Казалось, это просто маркетинговая акция — но уже появились кадры участия этого шара в реальных патрулях. Видео в этой статье вообще впечатляют куда сильнее картинок — взгляните. Например, этот шар выигрывает дуэль с робопсом и беспощадно его давит...
https://www.odditycentral.com/news/chinese-police-introduces-autonomous-spherical-patrol-robot.html

Очень красивая новость из Ирландии: “This is the first time ever anywhere in the world that machine learning has been used to design and fabricate a silicon chip entirely from scratch.”
Команда из University of Limerick подала патент на реализованный ими способ проектирования и последующего изготовления микрочипов, исключающий человеческие ошибки и медлительность. Утверждается, что процесс способен replace traditional methods with an entirely automated flow, reducing the need for human intervention and minimising the risks of design errors. Команда намерена работать с несколькими ведущими изготовителями микропроцессоров и сотрудничает уже с TSMC.
Хороший повод технофобам встревожиться — сделан уверенный шаг к самостоятельной эволюции машин:))
https://irishtechnews.ie/a-worlds-first-silicon-chip-design-breakthrough/

Ну и более легкомысленная новость. Побывавшие в Японии знают, как там сильно развит культ санитарно-гигиенического оборудования: еще задолго до всеобщей цифровизации управление многочисленными функциями унитаза способно было ввести чужака в ступор (как интерфейсом, так и возможностями). Сам в такой роли побывал:)
Но вот следующая ступень развития: стиральная машина для человека. Устройство, загрузившись в которое человек за 15 минут будет оптимально и приятно санобработан, вымыт и высушен в сопровождении успокаивающих расслабляющих видео. Специально сконфигурированные струи и потоки микропузырьков идеально и глубоко очистят кожу, а постоянный мониторинг пульса и других биологических метрик поможет процедуре настраиваться на максимальное удовлетворение эээ… объекта процедуры. Процедура очищения должна, по мнению создателей, иметь не только физическую сторону, но и психологическую.
Вот только жаль, что прототип считается пока лишь на 70% готовым к серийному запуску.
https://in.mashable.com/tech/86442/this-human-washing-machine-from-japan-will-clean-and-dry-your-body-in-no-time

Полезный лонгрид на выходные (если, конечно, есть время читать, а не суетиться в связи с Наступающим:) )
Недавние новости про то, что GM закрыл свою программу разработки роботакси, нередко интерпретируют как крах самой идеи автономного транспорта. Но в реальности проблема глубже и интересней: компании из традиционного бизнеса все чаще убеждаются, что они не в состоянии вести себя как компании технологические — хотя очень хочется.
Не случайно в технологических компаниях принято даже после выхода на биржу сохранять контроль за собственным менеджментом, а до выхода — вообще не сильно соблазнять инвесторов краткосрочными прибылями. В мире биг (или не очень биг) техов нормально уронить текущую прибыльность ради лидерства через несколько лет.
В традиционном автопроме так нельзя. Инвесторы привыкли к устойчивым прогнозируемым дивидендам, активисты из их числа всегда готовы призвать менеджмент к ответу, а то и сместить. Долгосрок там не в чести.
В статье есть отличные слова: the success of Tesla CEO Elon Musk is due in no small part to his ability to outlast his own investors — а не только в самой инновационности Теслы. Car company execs are always at risk of being replaced in a way Musk is not.
И это касается не только GM. Not like trying to be a tech company ever really works out for automakers.
И это в долгосроке может многим традиционным компаниям выйти боком — а для некоторых срок будет не так уж долог.
А если еще подумать — это касается не только автопрома:)
https://www.theautopian.com/automakers-keep-learning-theyre-not-tech-companies/

Несколько дней в ленте куча анонсов происходящего на AIJ. Живьем я туда не ходил, но в юниорском треке выложена запись моего рассказа для школьников про ИТ, ИИ и будущее. Может оказаться интересным и кому-то немного постарше:)
https://vk.com/video-22522055_456244908?ref_domain=aij.ru

Мустафа Сулейман за прошедший год стал моим любимым автором. Человек, по крутейшей траектории Deep Mind — Google — Inflection — Microsoft оказался в роли Microsoft AI CEO, где его колоссальный опыт и немалые амбиции стали сочетаться с нехилыми ресурсами.
Его интервью и выступления вызывают ажиотаж, иногда кого-то раздражают, многих воодушевляют. И вот — очередное его интервью, хоть в аудио, хоть в текстовой расшифровке; отличное воскресное занятие.
Пересказывать не буду, оно очень визионерски-продуктовое и традиционно содержит нервирующие технофобов мысли:
most human knowledge work in the next five to 10 years could likely be performed by one of the AI systems
Он откровенно смеется над до сих пор популярными словесами про ИИ как машину плагиата или генератор повторов уже имеющегося контента и не сомневается в творческой природе ИИ-продуктов:
interpolation of the space between multiple N-dimensional elements of their training data is in itself the creative process, right?
Как мало кто еще понимает, насколько модели важны не сами по себе, а как трансформирующий элемент всего цифрового мира:
LLMs are being used at all sizes across the existing business for all kinds of things…
we already have models that are giving us more than we can extract and apply into products
Отвечая за Bing, он спокойно замечает, что
search is completely broken, and I think it’s a total pain in the butt — и верит, что у ИИ-продуктов уже есть достойное конкурентоспособное решение.
Очень рекомендую самостоятельно почитать-послушать:)
https://www.theverge.com/24314821/microsoft-ai-ceo-mustafa-suleyman-google-deepmind-openai-inflection-agi-decoder-podcast