Сообщество - Искусственный интеллект

Искусственный интеллект

5 077 постов 11 491 подписчик

Популярные теги в сообществе:

Будущее нейросетей: чего ждать от искусственного интеллекта в ближайшие годы?

Будущее нейросетей: чего ждать от искусственного интеллекта в ближайшие годы?

Привет, пикабушники!

Нейросети уже не просто модный термин, а реальность, которая меняет мир вокруг нас. От генерации реалистичных изображений до создания музыки и написания текстов – возможности ИИ кажутся безграничными.

Но что же ждет нас в ближайшем будущем? Какие сюрпризы (приятные и не очень) готовят нам нейросети?

Давайте пофантазируем и заглянем в будущее, где искусственный интеллект стал неотъемлемой частью нашей жизни.

🤖 ИИ как творческий помощник:

Представьте, что вы можете описать словами свою идею для картины, и нейросеть мгновенно ее нарисует! Или вы можете напеть мелодию, а ИИ создаст на ее основе полноценную песню.

Нейросети уже сейчас способны создавать впечатляющие произведения искусства, и в будущем их возможности будут только расти. Это не значит, что художники и музыканты останутся без работы, но ИИ станет для них мощным инструментом, который поможет воплотить в жизнь самые смелые идеи.

Например, уже сейчас существуют нейросети, которые:

Создают реалистичные портреты людей, которых не существует.

Генерируют музыку в разных стилях, от классики до рока.

Пишут стихи, рассказы и даже сценарии для фильмов.

В будущем, возможно, появятся даже нейросети-архитекторы, которые смогут создавать уникальные и функциональные здания.

👨‍⚕️ Революция в медицине:

Нейросети помогут врачам ставить более точные диагнозы, анализируя огромные массивы данных, включая результаты анализов, снимки и истории болезни. ИИ также сможет разрабатывать новые методы лечения и даже создавать персонализированные лекарства, tailored specifically to your unique genetic makeup.

Это может привести к настоящему прорыву в медицине, сделав ее более точной, эффективной и доступной.

Вот несколько примеров того, как нейросети уже используются в медицине:

Диагностика рака на ранних стадиях.

Разработка новых лекарств.

Создание персонализированных планов лечения.

Прогнозирование риска развития заболеваний.

В будущем, возможно, появятся даже нейросети-хирурги, которые смогут выполнять сложные операции с минимальным вмешательством человека.

🏢 Автоматизация рутинных задач:

Бухгалтерия, переводы, юридическая работа – все это может быть автоматизировано с помощью ИИ, освобождая людям время для более интересных и творческих занятий.

Конечно, это может привести к сокращению рабочих мест в некоторых сферах, но в то же время появятся новые профессии, связанные с разработкой и обслуживанием ИИ.

Вот несколько примеров того, как нейросети уже используются для автоматизации рутинных задач:

Чат-боты, которые отвечают на вопросы клиентов.

Программы, которые переводят тексты с одного языка на другой.

Системы, которые анализируют данные и выявляют закономерности.

В будущем, возможно, появятся даже нейросети-управленцы, которые смогут принимать решения и управлять компаниями.

🧠 Новые этические дилеммы:

С развитием ИИ встанут вопросы о его влиянии на рынок труда, о безопасности и этичности использования искусственного интеллекта в различных сферах.

Например, кто будет нести ответственность за ошибки, допущенные ИИ? Как обеспечить безопасность и конфиденциальность данных, которые используются для обучения нейросетей?

Эти вопросы требуют серьезного обсуждения и разработки этических норм, которые будут регулировать использование ИИ.

Вот несколько этических дилемм, связанных с развитием ИИ:

Использование ИИ в военных целях.

Возможность создания ИИ, превосходящего человеческий интеллект.

Дискриминация, основанная на данных, используемых для обучения ИИ.

Важно, чтобы мы начали обсуждать эти вопросы уже сейчас, чтобы быть готовыми к вызовам, которые принесет с собой будущее с нейросетями.

🚀 Вместо заключения:

Будущее с нейросетями полно как возможностей, так и вызовов.

ИИ может сделать нашу жизнь проще, интереснее и продуктивнее, но важно использовать его ответственно и этично.

ещё больше про нейросети в нашем тг канале- https://t.me/+tDbQrrlVvRE1OTY6

Показать полностью 1
2

Тот самый сценарий хоррора "Дом теней" от нейронки

Тот самый сценарий хоррора "Дом теней" от нейронки

Некоторые под прошлым моим постом негодовали где же сама история о которой я написал, вот можете ознакомиться.

Дом теней

Глава 1

Заброшенный дом стоял на отшибе, словно прокаженный, которого все сторонились. Стены его были обшарпаны, окна заколочены, а крыша местами провалилась, зияя черными дырами. Казалось, само время обходило это место стороной, оставляя его гнить в тишине и забвении.

Именно сюда, в этот дом, где, по слухам, обитали призраки, и направлялась компания из четырех друзей: Макса, Ани, Димы и Кати. Макс, заводила и лидер, жаждал острых ощущений и не верил в байки о сверхъестественном. Аня, его подруга, была впечатлительной и нервной, но не хотела отставать от остальных. Дима, скептик и шутник, подтрунивал над страхами друзей, а Катя, тихая и наблюдательная, просто плыла по течению.

Когда они подошли к дому, Аня невольно поежилась. От ветхого строения веяло холодом и сыростью, а тишина вокруг была такой густой, что, казалось, ее можно было резать ножом.

— Ну что, готовы? — с вызовом спросил Макс, глядя на друзей.

— Призраков не боишься? — усмехнулся Дима.

— Да ну, ерунда! — отмахнулся Макс, но в его голосе проскользнула легкая неуверенность.

Аня сжала руку Кати, ее сердце бешено колотилось в груди.

— Может, не стоит? — прошептала Катя, но ее слова потонули в скрипе открывающейся двери.

Макс, не дожидаясь ответа, шагнул внутрь. Остальные, переглянувшись, последовали за ним.

Тот самый сценарий хоррора "Дом теней" от нейронки

В доме царил полумрак. Пыль и паутина висели в воздухе, словно траурные вуали. Друзья включили фонарики, освещая свой путь. Под ногами скрипели половицы, с потолка сыпалась штукатурка. В комнатах царил хаос: обломки мебели, куски штукатурки, старые газеты – все это напоминало о том, что когда-то здесь жили люди.

— Весело тут у вас! — присвистнул Дима, стараясь казаться беззаботным.

— Фу, какая мерзость! — поморщилась Аня, отряхивая с себя паутину.

Внезапно раздался громкий хлопок. Аня вскрикнула, вцепившись в руку Кати.

— Спокойно, это просто ветер, — успокоил ее Макс, но сам невольно оглянулся.

Они поднялись на второй этаж. В одной из комнат, на полу, валялась старая кукла. Ее фарфоровое личико было покрыто трещинами, а глаза закрыты .

Тот самый сценарий хоррора "Дом теней" от нейронки

— Смотрите, какая жуткая! — прошептала Катя, отводя взгляд.

— О, какая милашка! — хохотнул Дима, поднимая куклу.

Внезапно кукла открыла глаза. Они светились неестественным красным светом.

— Черт! — вскрикнул Дима, отбросив куклу в сторону.

— Я же говорила… — пролепетала Аня, ее голос дрожал.

— Пойдемте отсюда, — хмуро сказал Макс, чувствуя, как по спине пробежал холодок.

Они повернули назад, но дверь, через которую они вошли, оказалась заперта.

— Что за…? — Макс дернул ручку, но дверь не поддавалась.

— Откройте! — закричал Дима, колотя по двери кулаками.

— Мы здесь умрем! — зарыдала Аня, падая на пол.

В доме раздались странные звуки: скрип половиц, шепот, детский смех. Воздух стал тяжелым и холодным.

— Смотрите! — Катя указала на лестницу.

На верхней ступеньке появился силуэт женщины в белом. Она медленно спускалась, протягивая к ним руки. Ее лицо было скрыто тенью, но от нее исходила такая жуткая энергия, что у друзей волосы встали дыбом.

Тот самый сценарий хоррора "Дом теней" от нейронки

— Бежим! — крикнул Макс, и они бросились к окну.

Выбив стекло, они один за другим выпрыгнули наружу, не обращая внимания на порезы и ссадины.

Они бежали по ночному лесу, не оглядываясь, спотыкаясь о корни деревьев, падая и поднимаясь снова. Страх гнал их вперед, не давая остановиться.

Наконец, выбившись из сил, они упали на землю, тяжело дыша.

— Что… что это было? — прошептала Аня, ее голос дрожал.

— Не знаю… — ответил Макс, чувствуя, как холодеет от ужаса.

— Я больше никогда не пойду в этот дом… — пробормотал Дима, его лицо было бледным как мел.

— Я тоже… — эхом отозвалась Катя.

Они поднялись на ноги и, пошатываясь, пошли прочь. Вдалеке, за деревьями, виднелся заброшенный дом. В окне второго этажа мелькнул белый силуэт.

Друзья ускорили шаг, стараясь как можно скорее уйти от этого проклятого места. Но страх, который они испытали в доме теней, остался с ними, поселившись глубоко в их сердцах.

Глава 2

После той жуткой ночи в заброшенном доме друзья старались не вспоминать о случившемся. Но страх, который они испытали, не отпускал их.

Аня стала замкнутой и раздражительной. Ей постоянно снились кошмары, в которых она снова оказывалась в том доме, слышала детский смех и видела женщину в белом.

Дима, который всегда был веселым и беззаботным, теперь постоянно был на взводе. Он дергался от каждого шороха и боялся оставаться один.

Катя, и без того тихая и скромная, словно ушла в себя. Она часами сидела у окна, глядя в пустоту, и ни с кем не разговаривала.

Макс, который всегда был лидером и заводилой, чувствовал себя виноватым в том, что произошло. Он пытался подбодрить друзей, но его слова звучали фальшиво.

Однажды вечером, когда друзья сидели у Макса дома, раздался звонок в дверь. Макс открыл дверь и увидел на пороге старуху, одетую в черное.

— Вы… вы были в том доме, — прошамкала старуха, указывая на друзей костлявым пальцем. — Вы потревожили ее…

— Кого ее? — спросил Макс, чувствуя, как по спине пробежал холодок.

— Ее… хозяйку дома, — ответила старуха. — Она не любит, когда ее беспокоят.

Старуха ушла, оставив друзей в смятении.

В ту ночь Ане приснился сон. Она снова была в заброшенном доме, но на этот раз она была одна. Она бродила по темным комнатам, зовя друзей, но никто не откликался.

Внезапно она услышала детский смех. Смех доносился из комнаты, в которой они нашли куклу. Аня открыла дверь и увидела, что кукла сидит на полу, ее красные глаза светятся в темноте.

— Ты… ты виновата, — прошептала кукла. — Ты потревожила ее…

Аня проснулась в холодном поту. Она больше не могла спать. Она встала с кровати и подошла к окну.

Внизу, на улице, стояла женщина в белом. Она смотрела на Аню, ее глаза светились красным.

Тот самый сценарий хоррора "Дом теней" от нейронки

Аня закричала, но никто не пришел ей на помощь.

На следующее утро друзья нашли Аню мертвой. Она лежала на полу, ее глаза были широко открыты, а на лице застыла маска ужаса.

Рядом с ней лежала кукла. Ее красные глаза смотрели на друзей, словно насмехаясь над ними.

Друзья поняли, что старуха была права. Они потревожили хозяйку дома, и теперь она мстила им.

Один за другим друзья погибли. Дима утонул в ванной, Катя попала под машину, а Макс повесился в лесу.

Хозяйка дома забрала их всех, одного за другим.

И только кукла осталась. Она сидела на полу в заброшенном доме, ее красные глаза светились в темноте, ожидая новых жертв.

Весь рассказ и все иллюстрации сгенерированы нейросетью.

Если интересно то вот наш тг канал про нейросети- https://t.me/+tDbQrrlVvRE1OTY6 с ним вы будете идти в ногу со временем.

Показать полностью 5
13

Ответ на пост «Кто победит в драке без правил: Крокодил Гена, Шапокляк, Чебурашка или отряд пионеров?»1

У Шапокляк есть суммон - крыса Лариска, которая может:
- напугать;
- укусить и, возможно, заразить чумой;
- вести разведку;
- проводить диверсионные действия и т.д.
Так что, если столкновение будет внезапным, то преимущество на стороне крокодила, а если будет возможность организовать бой на своих условиях, то появится возможность реализовать свои сильные стороны у Шапокляк или коллектива пионеров. Опять же, мы не знаем, насколько слаженные действия может вести пионерский отряд. По крайней мере, строевая подготовка у них на приличном уровне и командир нормальный.
Чебурашка в пролете при любом раскладе.

Кто победит в драке без правил: Крокодил Гена, Шапокляк, Чебурашка или отряд пионеров?1

Ответ недавно вышедшей Gemini 1.5 pro

Анализ участников и вероятности победы:

Крокодил Гена:

  • Сильные стороны: Физическая сила, большой размер, острые зубы.

  • Слабые стороны: Не очень поворотливый, может быть уязвим для атак со спины.

  • Вероятность победы: 30%

Шапокляк:

  • Сильные стороны: Хитрость, коварство, использование различных предметов (например, сумочки) в качестве оружия.

  • Слабые стороны: Физически слабее остальных участников, полагается на хитрость, которая может быть неэффективна в прямой драке.

  • Вероятность победы: 15%

Чебурашка:

  • Сильные стороны: Ловкость, скорость, способность прыгать, небольшие размеры, которые делают его сложной мишенью.

  • Слабые стороны: Не обладает большой физической силой.

  • Вероятность победы: 20%

Отряд пионеров:

  • Сильные стороны: Численное преимущество, организованность, могут использовать командную тактику.

  • Слабые стороны: Индивидуально слабее Гены и, возможно, Чебурашки, могут быть не такими хитрыми, как Шапокляк.

  • Вероятность победы: 35%

Вывод:

Победитель в драке без правил не может быть определен с абсолютной точностью, так как исход зависит от множества факторов, таких как стратегия, случайность и индивидуальные навыки.

Отряд пионеров имеет небольшое преимущество из-за численного превосходства и потенциальной организованности. Крокодил Гена представляет собой серьезную угрозу из-за своей физической силы, но его уязвимость к атакам со спины снижает его шансы. Чебурашка может использовать свою ловкость и скорость, чтобы уклоняться от атак и наносить удары, но его сила ограничена. Шапокляк может быть непредсказуемой из-за своей хитрости, но ее физическая слабость делает ее победу маловероятной.

Показать полностью
2

Генератор шуток

Генератор шуток

Генератор тупых шуток Punchlines.ai . Вводите опенинг шутки, а нейронка продолжит её за вас.

Предоставляет три варианта концовки, а всего доступно восемь бесплатных генераций —без регистрации.

Ссылка

Источник

Показать полностью 1
12

Насколько близко мы подошли к созданию терминатора?

Хладнокровная машина, не знающая печали и жалости. Неумолимо и прямолинейно выполняющая поставленную ей задачу до конца. Таким запомнился зрителю терминатор из одноимённого фильма. Согласно его сценарию, бездушная машина прибыла к нам из будущего. И вот, именно сейчас мы подходим к тому времени, когда в мире из фильма машины берут верх над людьми.

Если обратить свое внимание на техническую сторону этого робота, то то, что удивляло в 1984 году, сейчас кажется чем-то знакомым, и уже маячит на горизонте. На каких же технологиях эти роботы построены там, глубоко внутри своего стального черепа?

Давайте всего на один день предположим, что Джеймс Кэмерон уже в 1984 году что-то знал и снял не фантастический фильм, а попытался послать нам предупреждение. Что если режиссёр фильма попробовал нас оградить от того, к чему может привести злоупотребление новыми технологиями и насколько мы смогли с их помощью приблизиться к созданию таких машин? Предлагаю сегодня, 1 Апреля 2024 года, провести глубокий и вдумчивый анализ механизмов работы терминатора и вместе найти ответ на этот животрепещущий вопрос.

Нейросети приближают нас к будущему

Люди пытались научить компьютеры разговаривать сразу после их появления. Сейчас даже Алиса, которая звучит почти из каждого телефона, имеет голос, неотличимый от голоса человека.

Все же, для работы умной системы робота одного голоса мало. Надо, чтобы был источник текста, который посылал бы ему то, что нужно произнести. С этой задачей уже справляются нейросети. Такие нейросети, как, например, ChatGPT, YandexGPT, RuGPT и LLAMA поставляют голосовому движку ответы на ваши вопросы, тексты и сказки, ну а голосовой движок, в свою очередь, их озвучивает.

Нейронные сети очень быстро развиваются и, в целом, уже сейчас можно сказать, что те из них, что работают сегодня, своим поведением очень похожи на робота, который сильно похож на человека. C одной стороны, они пишут простые и незамысловатые тексты, не понимают шуток и не могут шутить сами, скудны на эмоции и не всегда правильно отвечают на ваши вопросы, а текст, который они генерируют, такой же сухой и прямолинейный, как и речь этого робота. Ну а с другой... С другой, они пугают своей способностью узнавать ваш голос, распознавать лица, собирать информацию о людях, решать задачи по математике и физике, и даже создавать музыкальные произведения.

Например, последняя версия ChatGPT уже может распознавать образы на изображениях и описывать их. Так распознаёт образы Copilot, бывший Бинг, который использует последнюю версию ChatGPT.

Давайте теперь посмотрим на мир глазами терминатора. Мы уже прекрасно знаем, как он выглядит.

Красный цвет символизирует смещение воспринимаемого роботом диапазона света в инфракрасную зону. В остальном же, интерфейс представлен командной строкой, без графической оболочки – GUI, как, например, в Unix или командная строка в Windows.

На этом интерфейсе выведены командные строки, расположенные в разных частях экрана, каждая из которых представляет собственную часть результата обработки входящей информации. Он похож на текстовый интерфейс современных нейросетей, которые сегодня работают на стационарном компьютере, производя вычисления на процессоре или видеокарте, и без доступа к сети.

Такие текстовые ответы мы все прекрасно видели, это строки текста из результатов, которые выдаёт нейросеть, наподобие Алисы, после обработки ваших промтов. Популярная нейросеть Stable Diffusion тоже работает на дискретной видеокарте внутри компьютера. Перед вами пример интерфейса ещё одной большой языковой модели (Large Language Model, LLM), LLaMA, уже работающей автономно, с использованием ресурсов компьютера.

Посмотрите, система киборга работает точно так же, как и современные языковые модели, через текст. Изображения с камер, расположенных на месте глаз, распознаются и преобразуются в текстовое описание. Например, такая LLM как ChatGPT 4 для того, чтобы объяснить объекты, которые содержатся на фотографиях, делает то же самое.

Отсюда можно предположить, что в ОС Терминатора параллельно работают сразу несколько нейросетей: первая обрабатывает и выводит сообщения о состоянии системы, вторая обрабатывает визуальную информацию, третья LLM отвечает за общение с людьми и т. д. Как шестерёнки в сложном механизме, каждая их них обрабатывает свою порцию входящей информации. Ответы от каждой из отдельных нейросетей выводятся каждый в своем окне, и главная нейросеть считывает их все одновременно, анализирует и принимает решение о дальнейших действиях.

Большинству сегодняшних LLM для работы нужен доступ в Интернет. В то же время, в 1984 году Интернета, каким мы его знаем сейчас, еще не существовало, и в его голове должен иметься хороший набор из таких нейросетей, которые работают автономно.

Нейросети для разных целей

Чтобы понять, какие нейросети могли использоваться у него во встроенном компьютере, давайте посмотрим на полный список хитростей, к которым прибегает наш герой в кино.

Надо сразу сказать, что робот антропоморфный, то есть, он повторяет строение человека. Это надо разобрать подробнее. В фильме робот из будущего также умеет: стрелять – иногда прямо с двух рук – и почти никогда не промахивается, подделывать голос, заводить машину без ключа, управлять транспортными средствами, оценивать окружающую обстановку и просчитывать дальнейшее развитие событий, ставить диагноз и выполнять простые хирургические операции.

Может быть, именно ChatGPT лежит в основе сознания робота, которое обретается в микросхемах его стального черепа? Или, возможно, именно совмещение разных нейросетей таким образом и приведёт к созданию главной из них, способной обрабатывать информацию со скоростью мозга человека. Сам Арнольд Шварцнеггер сообщает нам примерно об этом же. На видео он предупреждает об опасности появления терминаторов в действительности.

Подделка голоса

Для подделки голоса сейчас существует множество нейросетей. Одна из них – Heygen, она позволяет не только создавать видео, но и озвучивать его голосом, скопированным с персонажа. Эта нейросеть очень быстро позволит скопировать голос, услышанный в разговоре, и воспроизвести им заданный текст. Инструменты терминатора вполне могут включать в себя ее аналог, работающий автономно, например, на графическом чипе.

Умение обращаться с техническими устройствами

В фильме нам показывают, как ловко терминатор заводит различные машины. И он уже умеет ими управлять. Сейчас разработкой автопилотов занимаются сразу несколько компаний, и все из них применяют новые нейросети. Среди них и Тесла, и даже наш Яндекс. Одну из самых последних нейросетей для управления машиной применяет дочерняя компания Сбербанка Cognitive Pilot.

Когда Шварцнеггер собрался угнать грузовик в первой части, посмотрите как нейросеть сразу сориентировала его в управлении, приведя схему внутреннего устройства автомобиля, исходя из модели машины.

Модель машины сейчас без проблем может распознать ChatGPT, он же может распознать и такую схему, если видит ее от другого источника, выделить из нее важные при управлении автомобилем детали и передать главной нейросети.

Знание медицины

Все помнят, как в фильме терминатор стреляет по людям, но, следуя просьбе Джона Коннора, никого не убивает?

Для этого он должен уметь ставить диагнозы людям по их телесным повреждениям. Сегодня мы видим, как именно такие нейросети уже сейчас активно внедряются в российской медицине.

Наверное, 12 минут на приём в российских поликлиниках выделили не просто так, а с учётом перспектив для нейросетей. Рассчитывая, что в скором будущем на приёме вас будет встречать не человек, а нейронная сеть, ведь она будет работать в несколько раз быстрее.

Прогнозирование событий

Что касается предсказания развития событий в текущей ситуации, то ChatGPT это уже вполне себе научился делать. Он разбирает фотографию на составные части, переводит её в текст, и далее его LLM по тексту определяет, что будет происходить дальше. По сети расходятся подобные примеры, где он рассматривает изображения с точки зрения физики и говорит, что случится вследствие действий, происходящих на фотографии.

Невероятно, насколько близко Джеймс Кэмерон был от истины! Послушайте самого терминатора из второй части, время 1:05.

"Can you learn stuff shich you haven't been programmed with so you can be more human?" "My CPU is neural net processor, a learning computer. The more contact I have with humans the more I learn"

"Can you learn stuff shich you haven't been programmed with so you can be more human?" "My CPU is neural net processor, a learning computer. The more contact I have with humans the more I learn"

Джон Коннор: "Можешь ли ты учиться тому, чему тебя не запрограммировали? Стать более человечным?"

Терминатор: "Мой CPU – это нейросетевой процессор, обучаемый компьютер. Чем больше я общаюсь с людьми, тем больше я могу выучить."

Если Джеймс Кэмерон мог предположить ещё в таком далёком от нас 1991 году, то как не прислушаться к его предупреждению?

Стрельба с двух рук

Что еще никто не в мире не пробовал – так это дать в руки двуногому роботу оружие. Никто, кроме одной фирмы, и вы прекрасно знаете, где она находится. А зовут их робота очень просто – Фёдор.

Согласно заверениям его конструктора, "Фёдор умеет говорить и распознавать речь, ходить, подниматься по лестницам, ориентироваться в пространстве с помощью поворотов головы, преодолевать полосу препятствий, управлять автомобилем и квадроциклом и даже ползать на четвереньках. Благодаря хорошей моторике рук, он может работать с различными инструментами, которыми пользуются сотрудники МЧС для спасения людей. Также робот умеет накладывать шины, делать уколы, а ещё помогать на производстве: собирать других роботов."

Кстати, именно наш Фёдор сейчас является одним из немногих роботов, которые управляют машиной своими руками-манипуляторами, а не только через электронные интерфейсы.

Как мы видим, все действия железного злодея сейчас могут выполнить нейросети. Для этого им сейчас требуется много времени и ресурсов, но сейчас идет работа над их энергоэффективностью и повышением быстродействия. Не хватает только той нейронной сети, которая быстро обрабатывает выводы от всех этих нейросетей, выдающих результат обработки своей порции информации.

Физическое тело

Для передвижения и участия в повседневной людской жизни терминатор использует тело, которое умеет ходить, работать руками и, по своим параметрам, мало чем отличается от человека. Он антропоморфный, их ещё называют гуманоидными, человекоподобными или андроидами. С точки зрения производства, это одни их самых сложных роботов.

В сценах, где робот двигается после повреждений защитного кожного покрова, отчётливо слышен звук сервомоторов, как в современных механизмах. То есть, он построен на вполне себе современной элементной базе.

Конечно же, мы все знаем, что сейчас самый совершенный из человекоподобных роботов – по имени Атлас производства Boston Dynamics.

Его конкуренты за звание самого подвижного робота сегодня – это роботы Agility Robotics

и китайский андроид Unitree H1.

Китайцы, как им это свойственно, подошли к производству Unitree H1 с размахом и клепают их пачками. Как ни странно, Unitree H1 можно купить на Алиэкспресс.

От Boston Dynamocs и Agility не отстают и сами разработчики OpenAI с их Figure 1, и Tesla, однако ходят они несравненно хуже Атласа.

Надо сказать и о японцах. Их робот ASIMO фирмы Honda, когда-то первым пошедший на двух ногах, проиграл Атласу в конкурентной схватке и сошёл с дистанции. Проект по его разработке закрыли.

По степени взаимодействия с техникой из мира людей, сейчас, пожалуй, Фёдор стоит на первом месте. Атлас и китайский робот не могут ни стрелять, ни водить машину, а лишь перемещать коробки по полкам.

Однако Федор не может делать то самое главное, зачем его создавали в форме человека - ходить. С этим гораздо лучше справляются его иностранные аналоги. Возможно, из этих андроидов новая нейросеть и построит своё тело. Они уже сильно напоминают скелет человека.

С кожей и мимикой дальше всего продвинулась другая компания – Ameca. Они разработали покрытие, своими свойствами похожее на настоящую кожу, и научили робота выражать эмоции.

У одних из этих машин имеется отличный механизм хождения на двух ногах, у других – неплохие искусственные руки, другие могут управлять автомобилями или изменять выражение лица. Догадается ли какая-то из нейросетей в будущем собрать лучшие качества от каждого из них?

Процессор и код

Если вы посмотрите на все приведённые выше ходячие роботы, то можете заметить, что всех их объединяет одно – отсутствие полноценной головы. Мы с вами уже поняли, что нормальную голову им ещё не изобрели.

От использования всех возможностей современных нейросетей в одной голове нас отделяет размер серверов, необходимых для их работы. Например, для работы ChatGPT его создателем OpenAI построены целые дата-центры, к мощностям которых пользователи получают доступ по подписке. Такие вычислительные мощности требуют не только огромного количества электроники, но и потребляют невероятное количество электроэнергии, а также требуют отвода большого количества тепла – эффективной жидкостной системы охлаждения.

Для работы настолько сложной системы для работы с окружающей средой в реальном времени потребуется слаженная работа сразу нескольких нейросетей, соответственно, мощность будет сравнима с современным ЦОД.

Получается, что скомпоновать всю вычислительную мощность в один небольшой по размеру корпус смогут когда-то в будущем. Для работы настолько быстродействующей вычислительной системы, в голове терминатора, которая по размеру такая же, как и обычная, человеческая, должен находиться процессор, по быстродействию сравнимый с настоящим центром обработки данных какого-нибудь условного МТС. Этот процессор питается от источника энергии, рассчитанного, как утверждается, на 120 лет и столь энергоэффективный, что может охлаждаться жидкостной системой охлаждения, по размеру сравнимой с кровеносной системой человека. Поскольку терминатор – киборг, то почему бы кровеносной системе не гонять не холодную, а тёплую кровь, охлаждая её, как и у нас, от окружающей среды?

Возможно, что для этой цели удалось или перейти на сверхмалые техпроцессы, или произвести процессоры, собранные на новом материале, который способен ещё сильнее уменьшить техпроцесс. Уменьшить размеры микросхем поможет переход с обычного материала, который используется в их изготовлении – кремния, на другой, германий. Или же, пойти дальше и вовсе использовать новые материалы, например, графен. Можно пойти еще дальше и подумать, что это могли бы быть перспективные микросхемы с квантовой структурой, а также фотонные процессоры.

Как выяснил один из программистов, код, выводимый на экран – это ассемблер MOS 6502. Соединение нового процессора и быстрого кода на одном из низкоуровневых языков программирования отлично скажется на быстродействии такой системы. Почему именно ассемблер, ведь на нём было бы так сложно написать столько кода? Как раз это и не сложно, потому что такую задачу можно будет поставить самой нейросети, которая и преобразует код.

Похоже, что сейчас самое время внять предупреждениям режиссера Терминатора. Для создания робота дело осталось за малым: наверное, нужно доработать существующие устройства. На роль главной нейросети, прототипом которой является Скайнет, вполне может подойти AGI, создаваемая ведущими разработчиками искусственного интеллекта. Возможно, что это именно то, что является недостающим компонентом для создания подобного разумного робота.

Как может развиваться сценарий появления терминаторов, подобных Т-101?

Фильм предупреждает нас о появлении суперфирмы Кибердайн Системс, которая и разработала терминаторов, и которую пытались уничтожить Сара Коннор со своим железным телохранителем. Кого нам стоит опасаться и от кого ждать неприятностей, кто больше всего подходит на роль Кибердайн сейчас? Станет ли ей Boston Dynamics, фабрика по производству ИИ-чипов, видеокарт, например, NVidia, квантовых компьютеров – наши или иностранные, Copilot, или же, Скайнет – это та фирма, которая сегодня производит робота Фёдора?

Совсем недавно мир облетела новость, что Agility Robotics создала фабрику по производству человекоподобных роботов. Её изюминка была в том, что, как утверждалось в новостных сюжетах, роботов на ней будут собирать сами же роботы.

Первые роботы Скайнета походили на людей, но их всё ещё можно было отличить. Тем не менее, они уже были вполне похожими на нас. Давайте подсчитаем, что в нашем времени отсутствует для создания терминаторов.

Сегодня для их появления все ещё не хватает: главной сверхбыстродействующей нейросети, маленького и сверхмощного, по сегодняшним меркам, процессора, источника питания с долгим временем работы и искусственной кожи. Однако их создание уже идёт семимильными шагами.

Возможно, что это кожа для роботов, разрабатываемая саудовскими учёными, источник питания на холодном ядерном синтезе, который продолжат развивать у нас после развала науки в девяностых, и AGI, сверхпроницательный искусственный интеллект, к которому стремятся как OpenAI, так и Microsoft, и Google.

Предположим, что новая версия ChatGPT отрядом из нескольких роботов Atlas и Фёдор захватила фабрику Agility Robotics. На ней она во много раз преумножила себя, построив бесконечное число их копий. Целой армии будущих терминаторов уже не составит труда захватить производство реалистичной мимики Ameca.

Взяв за основу лучшее из своих тел – Атласа, после нескольких итераций по совершенствованию и усилению внутренних механизмов, он добавит к нему лучшие качества от каждой из других моделей двуногих роботов. В голову поместит автономные нейросети. На усиленный скелет Атласа он накинет искусственную кожу и улыбку Амеки, и уже получится машина, сильно похожая на человека.

Этот робот наденет чёрные очки, и только и ищи таких среди нас. Ну а если робот Фёдор поделится технологией управления автомобилями и некоторыми другими своими навыками, то их уже ничто не остановит на пути к захвату мира!

Показать полностью 15 8

Нейросеть написала сценарий к фильму ужасов, и он реально страшный!

Нейросеть написала сценарий к фильму ужасов, и он реально страшный!

Короче, я тут наткнулся на статью о том, что нейросеть написала сценарий к фильму ужасов. Ну, думаю, дай гляну, что там за хрень.

Сценарий называется "Дом теней". Там про группу друзей, которые решили потусить в заброшенном доме. Сначала все норм, но потом начинается какая-то жесть.

Нейронка, создала такую жуткую атмосферу, что я аж чуть не обосрался. Там и повороты сюжета такие, что офигеть, и описания такие, что прям мурашки по коже.

Я читал это все ночью, и мне было реально страшно. Я постоянно оглядывался, думал, что щас кто-нибудь из-за угла выпрыгнет.

Концовка вообще жесть.

Короче, я был очень впечатлен тем, что нейросеть смогла написать такой страшный сценарий. Это реально круто.

Хотите узнать больше о том, как нейросети используются в кино?

Подписывайтесь на мой Telegram-канал- https://t.me/+tDbQrrlVvRE1OTY6

Показать полностью 1
Отличная работа, все прочитано!