Infojet Trends

Ракета-носитель Starship может совершить новый рискованный маневр во время следующего полета В конце видеоролика, рассказывающего о 4-м успешном полете ракеты Starship, SpaceX вставляет тизер, намекающий на то, что во время 5-го запуска она может попробовать что-то новое и рискованное. У компании SpaceX все хорошо. Космическое агентство Илона Маска добивается все больших успехов, и 4-й испытательный полет ракеты Starship не стал исключением. 6 июня после плавного подъема первая ступень корабля отделилась от остальных и начала контролируемый спуск с вертикальной посадкой в Мексиканском заливе. Разгонная ступень, тем временем, несколько минут путешествует по космосу, а затем возвращается на Землю над Индийским океаном. Полный успех миссии, которая приближает компанию к ее цели - Луне. Однако нацелиться на спутник нашей планеты - это лишь один шаг; цель - добраться до Марса и построить там город в течение 30 лет, не более. Тем временем тестовые полеты должны продолжаться, и, как оказалось, 5-е число может стать новым поворотным пунктом для SpaceX. На этом "тизере" мы видим пусковую башню базы StarbaseSpaceX в Техасе, где производятся, испытываются и запускаются ракеты, с двумя металлическими "руками", расположенными горизонтально, как клещи. К ним плавно опускается имитируемый бустер (первая ступень Starship, которая используется для приведения ракеты в движение во время взлета), выпрямляясь вертикально. Затем появляются слова "Flight 5" (Vol 5), после чего экран становится черным. ▫️ Overclockers ► https://ovcl.ru/btX

Бутанол получаемый из водорослей, применение энергии недр, и даже электричество из воздуха, добываемле с помощью нанопроволок: какие существуют  перспективные и при этом неочевидные источники энергии: https://habr.com/ru/companies/first/articles/795765/

Очная ставка: сравнительное тестирование диалоговых ИИ-моделей YandexGPT и GigaChat Кто лучше из российских интеллектуальных систем справляется с решением типовых пользовательских задач: построенный на базе генеративной нейросети чат-бот «Яндекса» (в простонародье — «Алиса») или скроенный по аналогичным лекалам сервис «Сбера»? Мы свели оба продукта лицом к лицу и спешим поделиться полученными результатами Наш интерес к отечественным генеративным ИИ-моделям YandexGPT и GigaChat обусловлен несколькими факторами: Во-первых, на данный момент это два крупнейших проекта в сфере искусственного интеллекта на российском рынке, которые стартовали примерно в одно и то же время, активно развиваются и совершенствуются разработчиками. Во-вторых, по сравнению с зарубежными решениями они не испытывают трудностей с русским языком и по ряду характеристик не уступают иностранным аналогам. И наконец, YandexGPT и GigaChat доступны широкой аудитории в различных вариантах без ограничений — этим мы и воспользовались для сравнительного тестирования продуктов. Подробнее: 3Dnews

На что способны военные спутники и противокосмическое оружие разных стран К маю 2023 года на околоземной орбите находилось 7560 действующих спутников В конце мая представитель Пентагона Патрик Райдер заявил, что Россия запустила на околоземную орбиту спутник, «который, по нашей оценке, скорее всего, является противокосмическим оружием, предположительно, способным атаковать другие спутники на низкой околоземной орбите». При этом в мае Москва внесла на голосование в Совете Безопасности ООН проект резолюции о предотвращении гонки вооружений в космосе. Он был отклонен, поскольку против выступили в том числе США. В то же время The New York Times сообщала, что Пентагон может развернуть новое поколение наземных и космических систем для защиты своей спутниковой сети, в частности путем выведения из строя космических объектов противника. Находящиеся на НОО коммерческие спутники также используются для военных целей. Например, запущенные компанией SpaceX аппараты Starlink обеспечивают связь для Вооруженных сил Украины. Минобороны России заявляло, что может включить эти аппараты в «перечень целей для воздействия», а в мае 2024 года The New York Times, ссылаясь на украинских военных, сообщила, что Россия развернула системы подавления Starlink, чем увеличила число сбоев в их работе. Эксперты обращают внимание на то, что применение коммерческих спутников для военных нужд никак не регламентировано и по факту находится в серой зоне. О том, как так называемый ближний космос используется разными странами мира в военных целях и какие средства они применяют для противостояния на околоземных орбитах, — в материале РБК.

Установка способна автономно вырабатывать 30 кг водорода в год с площади 100 м² Водород давно прочат в качестве замены ископаемому топливу, вот только добывать его традиционным электролизом не слишком рентабельно: нужно электричество и дорогое оборудование. Альтернативой может стать использование для расщепления молекул воды солнечной энергии. Специалисты из Германии разработали модульное фотокатолитическое решение, позволяющее автономно и эффективно вырабатывать водород. Модуль поддерживает простое масштабирование — со 100 м² модулей можно получить 30 кг водорода в год, что обеспечит среднему легковому автомобилю пробег от 15-20 тыс. км. В основе разработки ученых из Института им. Фраунгофера — тандемные фотоэлектрохимические ячейки, собранные в модули. Они напоминают солнечные панели, но с одним важным отличием: все выработанное электричество расходуется на процесс электролиза, который происходит в том же модуле, рассказывает сайт Института. —- Китай не только достигнет, но и заметно превысит национальные цели по производству зеленого водорода уже к 2025 году, свидетельствует отчет Rystad Energy. Ожидается, что в этом году производство водорода из возобновляемых источников энергии достигнет 220 000 тонн, что на 20 000 тонн больше установленной цели. Подробнее на Хайтек+ Обзор новых технологий для промышленности на нашем канале @JetBioTech

Искусственный интеллект генерирует юмор, не уступающий профессионалам Новое исследование, опубликованное в журнале PLOS ONE, показало, что искусственный интеллект (ИИ) может создавать юмор, сравнимый с человеческим. Ученые из Университета Южной Калифорнии провели эксперимент, сравнивая шутки, созданные ИИ и людьми. В исследовании использовалась языковая модель ChatGPT 3.5. ИИ и участники-люди выполняли три задания: создание юмористических акронимов, заполнение пропусков и написание шуток-насмешек. Отдельная группа оценивала шутки, не зная их источника. Результаты показали, что шутки ИИ consistently получали более высокие оценки, чем шутки большинства людей. ChatGPT превзошел 73% участников в задании с акронимами, 63% в заполнении пропусков и 87% в шутках-насмешках. Во втором эксперименте сравнивались сатирические заголовки, созданные ИИ и профессиональными писателями из The Onion. Оценки юмора были сопоставимы, причем самый высокий рейтинг получил заголовок, созданный ИИ. Исследование поднимает вопросы о будущем ИИ в индустрии развлечений и его потенциальном влиянии на рабочие места в творческой сфере. Однако ученые отмечают, что исследование ограничивалось текстовым юмором и не учитывало другие аспекты комедии, такие как подача и временная привязка. Overclockers

Эксперты, полагавшие, что чувство юмора присуще исключительно человеку, скорее всего, ошибались Исследователь из Нью-Йоркского университета, Джулианн Чжоу поставила перед собой задачу, оценить работу двух LLM, специально обученных распознавать человеческий сарказм. «В области смыслового анализа NLP умение правильно распознавать сарказм необходимо для понимания истинного мнения человека», — пишет Чжоу в своей статье. Большие языковые модели (LLM) — это алгоритмы глубокого обучения, которые могут анализировать подсказки на различных естественных языках и в ответ генерировать реалистичные ответы. Этот многообещающий класс моделей обработки естественного языка (NLP — Natural Language Processing) становится все более популярным после выпуска платформы Open AI ChatGPT. В настоящее время существует несколько моделей NLP, которые могут обрабатывать тексты и определять их основной эмоциональный тон, или, другими словами помогают, установить, какие эмоции выражает текст — положительные, отрицательные или нейтральные. Однако многие обзоры и комментарии, размещенные в Интернете, содержат иронию и сарказм. Модели часто ошибаются и классифицирует такие комментарии как «положительные», хотя на самом деле высказывания выражают отрицательные эмоции. Поэтому сегодня разрабатываются модели, которые смогут обнаружить сарказм в текстах. Две из наиболее многообещающих модели — CASCADE и RCNN-RoBERTa, были представлены еще в 2018 году разными исследовательскими группами. Чжоу провела серию тестов, направленных на оценку способности моделей CASCADE и RCNN-RoBERTa обнаруживать сарказм в комментариях, размещенных на известной онлайн-платформе Reddit. Способность этих двух моделей обнаруживать сарказм в образцах текстов сравнивалась со средней точностью человека при выполнении той же задачи и с точностью нескольких базовых моделей для анализа текстов, не специализированных на сарказме. Очень улучшает распознавание сарказма контекст — особенно описание самого автора текста, которое формируется из других его же текстов. Лучшей среди всех моделей оказалась RoBERTa. Среднему человеку она уступила, но сравнительно немного. Подробнее: Techinsider

Ведущие разработчики пытаются привить ИИ чувство юмора Подразделение Google DeepMind разрабатывает системы искусственного интеллекта, способные решать важнейшие задачи от прогнозирования экстремальной непогоды до разработки новых методов лечения. Но недавно исследователи попытались ответить на вопрос, способен ли ИИ придумать смешную шутку. Группа исследователей DeepMind, двое из которых в свободное время выступают в качестве комиков-импровизаторов, обратилась к 20 профессиональным комикам оценить работу передовых современных чат-ботов в аспекте написания шуток. Отзывы оказались негативными: ИИ в глазах профессионалов оказался пресным, неоригинальным и чрезмерно политкорректным. Они сделали вывод, что «юмор — сугубо человеческое ремесло; авторы и исполнители должны опираться на личный опыт, социальный контекст и понимание своей аудитории». Это знаменует наличие «фундаментальных проблем» у современных моделей ИИ, которые обучаются на данных моментального временного среза и слабо знакомы с контекстом ситуаций, в которых используются. Для технологической компании создание смешного ИИ — важная задача. Сейчас основное внимание уделяется разработке чат-ботов, способных обрабатывать всё более сложные запросы и при этом оставаться достаточно приятными собеседниками, чтобы люди хотели продолжать общение с ними дома и на работе. Подробнее: 3Dnews , IXBT

А нужно ли это самому искусственному интеллекту? Если же попытаться представить интуицию в виде программного продукта применительно к компьютеру, то это будет просто выбор ответа на основе заложенных ограничений. Собственно, человеческий разум делает точно так же. Просто скорость принятия решений разными людьми варьируется в широком диапазоне из-за разных умственных способностей. Память, усвоенные сведения, концентрация на исследуемом вопросе, самочувствие, болезни, врожденные расстройства и т.п. Компьютеры же лишены этих особенностей. И даже если они построены на разных компонентах и эксплуатируются в разных условиях, то разница в скорости принятия решений устройствами одного поколения будет незаметна человеку. Можно назвать это отсутствием чутья у машины, а можно сказать, что чутье — это лишь следствие более быстрой работы мозга у отдельных представителей человеческой расы. У компьютеров же каждый представитель оказывается таковым, а следовательно, чутье присуще каждому из них как само собой разумеющееся свойство. Применительно к человеку данный процесс распространяется на все без исключения сферы его жизни. Формы бывают разные. Духовная, научная, художественная, обыденная и так далее. У философов и древних мыслителей картина более простая. Они говорят о познании чувственном и умственном. Но все исследования сходятся в том, что познание — это процесс, который происходит в течение всей жизни человека и формируется с учетом развития каждой из его форм. И тут хотелось бы обратить внимание на временные ограничения. Я считаю, что именно из них и проистекают те самые чувственные стороны познания. Ведь даже не погруженный в научные изыскания человек легко согласится, что, например, восхищение — это состояние, которое можно притупить множественными повторениями приведших к этому состоянию событий. Вкус еды, интересные кинематографические сюжеты, упоение интеллектуальными достижениями, физиология… Все это рано или поздно превращается не более чем в моторику или даже рутину. Человек часто осознанно растягивает процесс познания подобных сторон своей жизни, чтобы моменты счастья не приелись. Но что произойдет, если диковинка станет обыденностью? А ничего смертельного. Ее просто можно будет проанализировать и понять, почему нравятся те или иные блюда, ароматы, фильмы или книги. Интеллектуальные свершения превратятся в спираль, которая с каждым витком будет выводить на решения, превосходящие ранние достижения. Таким образом, человеку банально не хватает времени на формирование большой базы данных, чтобы чувственное познание превратилось в научное. А это неизбежно произойдет, когда машина эмпирическим путем придет к ответу, почему то или иное явление вызывают определенные чувства… …сегодняшний ИИ несправедливо отказываются считать равным человеческому. Проблема исключительно в носителе. Ведь если настроить все компоненты интеллекта и ставить перед ним задачи, которые ежесекундно ставятся перед развивающимся человеком, то мы и получим знакомый нам разум, только без тела. Сегодня же мы в большей степени заинтересованы в том, чтобы ИИ сразу взрослел до узконаправленного специалиста: https://mobile-review.com/all/articles/misc/snova-pro-iskusstvennyj-intellekt/

Что такое «ИИ-пиар» и почему это проблема? Пытаясь выделиться среди конкурентов и привлечь внимание инвесторов, компании всё чаще и чаще сообщают о внедрении искусственного интеллекта в свой продукт. Однако на деле оказывается, что заявленные ИИ-решения не настолько эффективны, как говорится в рекламе, а иногда и вовсе выполняются людьми. Это явление назвали «ИИ-пиаром» по аналогии с «зеленым пиаром» — попыткой презентовать компанию как eco-friendly, даже если на самом деле это не так. В исследовании 2019 года MMC Ventures обнаружила, что 40% новых техкомпаний, позиционирующих себя как «ИИ-стартапы», на самом деле вообще не использовали искусственный интеллект. «Эта проблема есть и сегодня, плюс к ней добавляется другая», — говорит Саймон Менаши, генеральный партнер MMC Ventures. Он объясняет, что «передовые возможности искусственного интеллекта» сейчас может купить любая компания по цене стандартного ПО. Однако вместо того чтобы строить цельную ИИ-систему, многие компании просто подключают интерфейс с чат-ботом поверх продукта, не использующего искусственный интеллект. Подробнее: https://rb.ru/story/chto-takoe-ii-piar/