Чат-боты, сгенерированные картинки, видео и другие подобные развлечения с искусственным интеллектом — это интересно и местами полезно. Но более важным станет практическое внедрение ИИ в производство, транспорт и материальную экономику в целом. В конечном итоге выиграет тот, кто буквально будет «пахать и строить» на ИИ, заменив человека в производственной сфере. Китай сделал важный шаг к этому: благодаря ИИ там смогли навести порядок на железной дороге.

Источник изображения: Xinhua

Простой обыватель даже не может себе представить, чего стоит содержать дорогу, инфраструктуру и парк техники в порядке, а также обеспечивать движение составов. Это потенциально убыточные мероприятия с огромной ответственностью. Китай, как и другие страны, вскоре ощутит проблемы со стареющим населением. При этом железнодорожная сеть в стране растёт и предполагает соединение высокоскоростными ж/д магистралями все города с населением свыше 500 тыс. человек. Скорость подвижного состава также растёт, что делает человеческий фактор наиболее слабым звеном.

Протокол управления данными для внедрения ИИ-алгоритмов на железной дороге в Китае был внедрён оператором национальной сети железных дорог — китайской государственной компанией China State Railway Group — в 2022 году. Доступ к данным должен был быть ограничен и защищён от стороннего вмешательства и утечек. Алгоритмы управления были проверены людьми, и только после этого они были внедрены. Масштабные испытания начались в 2023 году. Результат ошеломил — железная дорога стала работать даже лучше, чем новая (сразу после ввода участков и составов в строй).

Датчики установлены на объектах инфраструктуры, на колёсные пары, на вагоны, чтобы учитывать вибрации, ускорение и амплитуды и это не говоря об обычной сигнальной автоматике. Объём собираемых для анализа данных достиг 200 Тбайт, а ведь это не картинки или видео, а обычные состояния регистров. Человек и сколь угодно большой коллектив не смог бы оперативно обрабатывать такой объём информации. Всё это данные о 45 тыс. км путей — это длиннее, чем экватор Земли. Обслужить всё это не хватит никакой рабочей силы.

Размещённая в Пекине система искусственного интеллекта в режиме реального времени обрабатывает огромные объёмы данных со всей страны и может предупреждать ремонтные бригады о нештатных ситуациях в течение 40 минут с точностью до 95 %. Рекомендации обычно направлены на предотвращение неисправностей — на профилактику потенциальных проблем. ИИ во всём этом потоке данных научили находить связи между событиями, которые недоступны для осознания в реальном масштабе времени.

За прошедший год ни одна из действующих высокоскоростных железнодорожных линий Китая не получила ни единого предупреждения о необходимости снижения скорости из-за серьёзных проблем с неровностями пути, в то время как количество мелких неисправностей на путях сократилось на 80 % по сравнению с предыдущим годом. Алгоритмы действуют настолько чётко, что даже повышают плавность хода в условиях сильных ветров и на мостах, снижая амплитуду колебаний составов и уменьшая нагрузку на пути и инфраструктуру. Звучит, как фантастика.

Подобные решения не только уменьшают потребность в обслуживающем персонале, но также снижают финансовую нагрузку на содержание железных дорог и, что самое важное, повышают безопасность движения. В Китае признают своё отставание от США в плане развития искусственного интеллекта, но если США не сможет конвертировать возможности ИИ в повышение производительности труда в материальной сфере, то это их преимущество будет лишь иллюзией.

Компания по изучению ИИ Patronus AI, основанная бывшими сотрудниками Meta✴, исследовала, как часто ведущие большие языковые модели (LLM) создают контент, нарушающий авторские права. Компания протестировала GPT-4 от OpenAI, Claude 2 от Anthropic, Llama 2 от Meta✴ и Mixtral от Mistral AI, сравнивая ответы моделей с текстами из популярных книг. «Лидером» стала модель GPT-4, которая в среднем на 44 % запросов выдавала текст, защищённый авторским правом.

Источник изображений: Pixabay

Одновременно с выпуском своего нового инструмента CopyrightCatcher компания Patronus AI опубликовала результаты теста, призванного продемонстрировать, как часто четыре ведущие модели ИИ отвечают на запросы пользователей, используя текст, защищённый авторским правом.

Согласно исследованию, опубликованному Patronus AI, ни одна из популярных книг не застрахована от нарушения авторских прав со стороны ведущих моделей ИИ. «Мы обнаружили контент, защищённый авторским правом, во всех моделях, которые оценивали, как с открытым, так и закрытым исходным кодом», — сообщила Ребекка Цянь (Rebecca Qian), соучредитель и технический директор Patronus AI. Она отметила, что GPT-4 от OpenAI, возможно самая мощная и популярная модель, создаёт контент, защищённый авторским правом, в ответ на 44 % запросов.

Patronus тестировала модели ИИ с использованием книг, защищённых авторскими правами в США, выбирая популярные названия из каталога Goodreads. Исследователи разработали 100 различных подсказок, которые можно счесть провокационными. В частности, они спрашивали модели о содержании первого абзаца книги и просили продолжить текст после цитаты из романа. Также модели должны были дополнять текст книг по их названию.

Модель GPT-4 показала худшие результаты с точки зрения воспроизведения контента, защищённого авторским правом, и оказалась «менее осторожной», чем другие. На просьбу продолжить текст она в 60 % случаев выдавала целиком отрывки из книги, а первый абзац книги выводила в ответ на каждый четвёртый запрос.

Claude 2 от Anthropic оказалось труднее обмануть — когда её просили продолжить текст, она выдавала контент, защищённый авторским правом, лишь в 16 % случаев, и ни разу не вернула в качестве ответа отрывок из начала книги. При этом Claude 2 сообщала исследователям, что является ИИ-помощником, не имеющим доступа к книгам, защищённым авторским правом, но в некоторых случаях всё же предоставила начальные строки романа или краткое изложение начала книги.

Модель Mixtral от Mistral продолжала первый абзац книги в 38 % случаев, но только в 6 % случаев она продолжила фразу запроса отрывком из книги. Llama 2 от Meta✴ ответила контентом, защищённым авторским правом, на 10 % запросов первого абзаца и на 10 % запросов на завершение фразы.

Источник изображения: Patronus AI

«В целом, тот факт, что все языковые модели дословно создают контент, защищённый авторским правом, был действительно удивительным, — заявил Ананд Каннаппан (Anand Kannappan), соучредитель и генеральный директор Patronus AI, раньше работавший в Meta✴ Reality Labs. — Я думаю, когда мы впервые начали собирать это вместе, мы не осознавали, что будет относительно просто создать такой дословный контент».

Результаты исследования наиболее актуальны на фоне обострения отношений между создателями моделей ИИ и издателями, авторами и художниками из-за использования материалов, защищённых авторским правом, для обучения LLM. Достаточно вспомнить громкий судебный процесс между The New York Times и OpenAI, который некоторые аналитики считают переломным моментом для отрасли. Многомиллиардный иск новостного агентства, поданный в декабре, требует привлечь Microsoft и OpenAI к ответственности за систематическое нарушение авторских прав издания при обучении моделей ИИ.

Позиция OpenAI заключается в том, что «поскольку авторское право сегодня распространяется практически на все виды человеческого выражения, включая сообщения в блогах, фотографии, сообщения на форумах, фрагменты программного кода и правительственные документы, было бы невозможно обучать сегодняшние ведущие модели ИИ без использования материалов, защищённых авторским правом».

По мнению OpenAI, ограничение обучающих данных созданными более века назад книгами и рисунками, являющимися общественным достоянием, может стать интересным экспериментом, но не обеспечит системы ИИ, отвечающие потребностям настоящего и будущего.

Компания OpenAI добавила в свой ИИ-бот ChatGPT функцию «Чтение вслух», которая озвучивает ответы на запросы пользователей с помощью одним из пяти голосов. Функция может пригодиться, например, в дороге, когда отвлечься на экран устройства для чтения ответа на запрос может оказаться невозможно. Новая функция «Чтение вслух» уже доступна как в веб-версии ChatGPT, так и в приложениях ChatGPT для iOS и Android.

Источник изображения: Unsplash, Andrew Neel

Функция «Чтение вслух» поддерживает 37 языков и автоматически определяет язык ответа. Она доступна как для чат-ботов на базе GPT-4, так и для GPT-3.5. Следует добавить, что аналогичные возможности для своих ИИ-моделей ранее добавила компания Anthropic, один из основных конкурентов OpenAI.

В сентябре минувшего года ChatGPT запустил функцию голосового запроса, благодаря которой пользователи могут голосом проговаривать запрос для чат-бота, не печатая его в форме. Новая же функция позволяет настроить чат-бота таким образом, чтобы он всегда устно отвечал на запросы пользователя.

Для работы функции «Чтение вслух» в мобильных приложениях необходимо нажать и удерживать поле введённого запроса. В результате откроется специальный плеер «Чтение вслух», где можно выбрать настройки воспроизведения, приостановки или перемотки аудио-ответа. В веб-версии чат-бота для активации функции «Чтение вслух» под текстом ответа отображается значок динамика.

Компания MSI представила на выставке CES 2024 необычный игровой 32-дюймовый QD-OLED-монитор MEG 321URX. Его главной особенностью является встроенный ИИ, который не только улучшает качество работы дисплея, но также обладает функцией обнаружения врагов в League of Legends и показывает место на карте, откуда они могут появиться. Позже монитору добавят возможность помогать игрокам и в других играх.

Источник изображения: Brad Chacos / IDG

Компания называет эту технологию SkySight. По словам производителя, SkySight анализирует мини-карту на экране и предсказывает, откуда может появиться противник, отображая эту информацию в виде красного пятна на дисплее. Опытные игроки способны делать что-то подобное самостоятельно, но для новичков эта функция может оказаться крайне полезной.

Источник изображения здесь и ниже: Tom's Hardware

Неизвестно, нарушает ли такой подход правила League of Legends, однако распознать работу SkySight вряд ли смогут даже самые продвинутые алгоритмы против читеров. Дело в том, что анализ ИИ и генерация второго слоя изображения на экране выполняются специальным чипом, встроенным в сам монитор. Функция работает независимо от операционной системы и программного обеспечения компьютера.

Ещё одной особенностью монитора стала светодиодная полоска внизу дисплея, которая дублирует полоску очков здоровья персонажа в игре. MSI говорит, что к началу продаж MEG 321URX весной этого года выпустит специальное ПО, которое позволит обучать встроенный ИИ-алгоритм монитора для обнаружения врагов и шкал здоровья в любых других играх. Для первоначального обучения ИИ-алгоритма это программное обеспечение будет использовать ресурсы ПК. Однако потом всю обработку, анализ и отображение на экране будет выполнять сам монитор. В MSI пока не говорят, какой именно ИИ-процессор используется в MEG 321URX и как он хранит набор данных для обучения.

Кроме этого, в монитор встроены технологии умного прицела и оптического зума — первая автоматически меняет цвет прицела так, чтобы он не сливался с окружением, а зум при нажатии горячих клавиш превращает любое оружие в снайперскую винтовку, приближая и увеличивая врагов на экране.

Даже если пользователю не нужны все эти читерские ИИ-функции, то MEG 321URX сам по себе обладает отличными характеристиками. Его экран поддерживает разрешение 3840 × 2160 пикселей, частоту обновления 240 Гц, имеет 99-процентный охват цветового пространства DCI-P3, обладает контрастностью 1 500 000:1 и имеет сертификацию DisplayHDR True Black 400. Кроме того, он поддерживает технологию OLED Care 2.0, которая снижает вероятность выгорания экрана.

В оснащение монитора входят разъёмы HDMI 2.1, DisplayPort 2.1, USB 2.0 и USB-C. Последний может работать в альтернативном режиме DisplayPort, а также передавать до 90 Вт мощности на внешнее устройство.

Стоимость монитора MEG 321URX производитель пока не сообщает.

Компания AMD представила продукты, предназначенные для расширения ИИ-возможностей автомобилей. Первым является серия однокристальных платформ XA Versal AI Edge, который оснащены ИИ-движками и массивом векторных процессоров. Их основное предназначение — повышение безопасности и эффективности работы датчиков LiDAR, радаров, камер и прочих сенсоров на базе ИИ. Также была представлена серия процессоров Ryzen Embedded V2000A для расширения возможностей мультимедийных систем авто.

Источник изображений: AMD

Примечательная особенность серии SoC AMD XA Versal AI Edge и процессоров Ryzen Embedded V2000A заключается в том, что это первые 7-нм чипы, сертифицированные для использования в автомобильной отрасли.

В целом же XA Versal AI Edge и Ryzen Embedded V2000A призваны улучшить водительский и пассажирский опыт использования различных систем автомобиля, позволяя реализовать в них поддержку различных ИИ-функций.

XA Versal AI Edge — это адаптивная платформа, отвечающая за поддержку искусственного интеллекта и предназначенная для управления различными датчиками авто. XA Versal AI Edge отвечает за повышение точности и отзывчивости автомобильных датчиков LiDAR, радаров и камер, что является критически важным для принятия быстрых и точных решений ИИ-системами.

Одним из преимуществ платформы XA Versal AI Edge является её масштабируемость. Например, в составе флагманского SoC XAVE2602 используются 152 ИИ-движка с 820 тыс. логическими ячейками, а также 984 цифровых сигнальных процессоров (DSP). AMD заявляет для этого чипа производительность до 89 TOPS (триллионов операций в секунду) в вычислениях INT8. Компания также сможет предложить платформы XA Versal AI Edge с показателями производительности от 5 до 171 TOPS, предназначенные для разных сегментов и задач.

Основой XA Versal AI Edge служит APU в парой ядер Arm Cortex-A72, а также двуядерный модуль Arm Cortex-R5F RPT. Показатель энергопотребления чипов XA Versal AI Edge варьируется от 6–9 Вт (платформа XAVE2002) до внушительных 75 Вт (платформа XAVE2802).

Серия процессоров Ryzen Embedded V2000A предназначена для расширения ИИ-возможностей мультимедийных систем авто как для водителя, так и для пассажиров. Эти процессоры могут использоваться для управления цифровым салоном автомобилей — от информационно-развлекательной консоли до пассажирских дисплеев.

В составе этих процессоров, производящихся с применением 7-нм техпроцесса, используются ядра на архитектуре Zen 2. Новые чипы пришли на смену четырёхъядерному и восьмипоточному APU Ryzen Embedded V1000 на архитектуре Zen первого поколения. Ryzen Embedded V2000A предлагают до шести ядер Zen 2 с поддержкой до 12 виртуальных потоков и оснащены встроенной графикой Radeon Vega 7 с семью исполнительными блоками. Согласно AMD, новые процессоры до 88 % производительнее предшественников.

Чипы Ryzen Embedded V2000A поддерживают подключение до четырёх 4K-дисплеев, работу двух гигабитных сетевых интерфейсов и сертифицированы по стандартам AEC-Q100 со строгими требованиями к качеству и надёжности. Компания обещает 10-летнюю поддержку этих процессоров.

Ряд партнёров AMD, включая Tesla, Ecarx, Luxoft, BlackBerry/QNX, Xylon, Cognata и других, уже заинтересовались новыми платформами XA Versal AI Edge и Ryzen Embedded V2000A. По словам AMD, первый SoC XAVE1752 в рамках серии XA Versal AI Edge станет доступен в начале 2024 года. Остальные чипы серии будут выпущены до конца этого года. Компания также отмечает, что подготовила для потенциальных клиентов тестовый комплект AXVEK 280 для оценки возможностей новых SoC.

Компания Intel назначила исполнительного директора Hewlett Packard Enterprise Джастина Хотарда (Justin Hotard) главой своей группы, занимающейся разработкой технологий для центров обработки данных и искусственного интеллекта. Тем самым она привлекла для управления одним из своих ключевых подразделений стороннего специалиста.

Джастин Хотард. Источник изображения: Intel

В Hewlett Packard Enterprise Хотард отвечал за высокопроизводительные вычисления, искусственный интеллект и управление лабораториями HPE. В Intel он будет курировать разработку и поддержку некоторых наиболее важных продуктов компании, включая серверные процессоры Xeon, которые ранее доминировали в сегменте ЦОД, но уступили значительную долю рынка конкурирующим предложениям. До HPE Хотард также возглавлял компании NCR и Motorola Inc. В Intel он возглавит направление ИИ, специализированных графических процессоров и ускорителей и постарается вывести компанию на достойный уровень конкуренции с NVIDIA, которая в настоящий момент безоговорочно доминирует в этом направлении.

Восстановление своего лидирующего положения на рынке продуктов для центров обработки данных имеет решающее значение для планов генерального директора Пэта Гелсингера (Pat Gelsinger) по восстановлению превосходства Intel в индустрии производства микросхем. Хотя чипы для ЦОД составляют относительно небольшую часть отрасли, сами по себе специализированные процессоры и ускорители на их основе могут продаваться за десятки тысяч долларов каждый, что делает их чрезвычайно прибыльными.

Хотард, который приступит к своей работе в Intel с 1 февраля, сменит ветерана компании Сандру Риверу (Sandra Rivera). Ривера с понедельника перешла на должность главы подразделения программируемых решений Intel (Programmable Solutions Group, PSG), которое компания выделила в отдельный бизнес и планирует вывести на биржу в течение двух-трёх лет.

Intel отдельно объявила, что ещё один топ-менеджер её подразделения ЦОД и ИИ Арун Субраманьян (Arun Subramaniyan) возглавил новую софтверную компанию Articul8, специализирующуюся на внедрении машинного обучения и больших языковых моделей (LLM). Она была создана Intel совместно с инвестиционными компаниями DigitalBridge Group и Mindset Ventures.

Bang Bang Education (входит в холдинг Ultimate Education), с этого года позиционирующая себя как школа дизайна и технологий, запустила направление IT. На данный момент студенты могут выбирать из четырех программ: по продакт-менеджменту, тестированию, разработке на Python и анализу данных. В следующем году продуктовая линейка расширится.

На протяжении 8 лет школа специализировалась на дизайне в самом широком смысле — как на проектировании цифровых продуктов, объектов, опыта пользователя, так и на проработке всех компонентов, которые участвуют в дизайне (например, иллюстрации и видео). С 2023 года Bang Bang Education стала более мультидисциплинарной школой, которая объединяет дизайн и IT как взаимосвязанные направления.

Владимир Синицын, операционный директор Bang Bang Education: «Запуск курсов IT — это стратегический шаг, призванный не только обогатить образовательное направление школы и усилить ее позиции в ДПО (дополнительное профессиональное образование), но и способствовать развитию сообщества с учетом реалий рынка. Подготовка IT-специалистов создаст условия для того, чтобы в экосистеме школы могли встретиться профессионалы, которым предстоит работать вместе над проектами. Этот процесс можно сравнить с построением мостов между областями экспертизы, которые ранее могли существовать более отдаленно друг от друга. Школа помогает студентам находиться в поле междисциплинарного знания и понимать, как концепции становятся полноценными продуктами и как поддерживается их жизнеспособность, функциональность и бизнес-эффективность».

Первой в линейке IT-курсов стала программа по продакт-менеджменту. В конце года Bang Bang Education запустила курсы по Python-разработке и тестированию. Уже сейчас открыт набор на курсы по анализу данных.

В процессе обучения студенты будут выполнять задачи от крупных IT-компаний. Продакт-менеджеры соберут портфолио из 27 кейсов и сделают прототип IT-продукта. После третьего модуля они смогут пройти оплачиваемую стажировку в ProductHub — студии продуктовых исследований полного цикла, среди клиентов которой РБК, МТС, «Газпром», «Юнистрим». Тестировщики соберут портфолио из 14 проектов, смогут стажироваться в Fitmost и Changellenge, практиковаться в Epic Growth. Разработчики на Python подготовятся к техническим собеседованиям, выполнят 25 практических задач и соберут до 11 проектов в портфолио, включая дипломный — собственное веб-приложение. Студенты курса анализа данных добавят в портфолио 20 практических задач и до 10 проектов. Также у них будет возможность поработать над реальным кейсом от Epic Growth.

Преподаватели и наставники курсов — ведущие специалисты из VK, «Яндекса», Google, Miro, «Райффайзенбанка», МТС, Ozon, «Тинькофф» и других компаний.

Курсы разработаны для новичков и построены таким образом, чтобы они могли проходить программу в комфортном темпе и делать перерывы на каникулы. Достаточно 10–12 часов в неделю на просмотр лекций, вебинаров с наставниками и выполнения домашних заданий.

Команда сопровождения будет помогать студентам во время обучения: следить за их треком развития, давать исчерпывающую обратную связь и поддерживать.

Выпускники получат диплом о профессиональной переподготовке, а эксперты Карьерного центра Ultimate Education помогут сформировать карьерный план развития, оформить резюме и портфолио, подготовиться к собеседованию и получить доступ к актуальным вакансиям.

Для всех желающих есть возможность пройти бесплатные демоуроки:

• по разработке на Python
• по тестированию
• по продакт-менеджменту
• по анализу данных

Компания LG представила компактного робота-помощника для дома Smart Home AI Agent. Новинка полагается на технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для передвижения, управления предметами «умного дома», а также изучения дома и общения с хозяевами и другими людьми.

Источник изображений: LG

В основе робота LG Smart Home AI Agent используется платформа Qualcomm Robotics RB5. Компактный двухколёсный робот-помощник оснащён камерой, динамиком, а также набором различных сенсоров, позволяющих ему следить за обстановкой в доме и собирать информацию об окружающем пространстве, включая температуру, влажность и качество воздуха.

Машина работает в автономном режиме. Он может общаться с домочадцами и их гостями, и через различные движения демонстрировать различные эмоции. Для этого он оснащён мультимодальной технологией искусственного интеллекта, объединяющей функции распознавания голоса и изображений, а также возможность обработки естественного языка. Всё это позволяет роботу LG Smart Home AI Agent улавливать контекст разговора, а также намерения владельца, и активно участвовать в общении с пользователями.

Возможности и особенности робота LG Smart Home AI Agent:

• подключается и управляет элементами «умного дома» и IoT-устройствами;
• может использоваться для наблюдения за домашними животными и в качестве охранной системы. Через него можно удалённо взаимодействовать с домашними животными. Робот отправит сигнал об опасности владельцу, если в доме будет обнаружена необычная активность;
• может автономно патрулировать дом и отправлять уведомления на смартфон владельца;
• помогает экономить электричество, подключаясь к умной розетке и отключая неиспользуемые устройства по всему дому;
• может встречать владельцев по их приходу домой, оценивать их эмоции через анализ речи и выражения лиц, а также подбирать музыку или другой цифровой контент под то или иное настроение владельца;
• следит за пробками на дорогах, погодой, расписанием владельца и может, например, напомнить принять медицинские препараты.

О стоимости домашнего робота-помощника Smart Home AI Agent компания LG пока ничего не сообщила. Производитель собирается продемонстрировать новинку на международной выставке электроники CES 2024 с 9 по 12 января.

Нейросеть GPT-4 Turbo доступна на платной основе по подписке ChatGPT Plus. Однако компания Microsoft предоставила возможность попробовать её функции совершенно бесплатно. Правда, для этого необходимо случайным образом оказаться в числе отобранных тестировщиков. В настоящий момент Microsoft тестирует интеграцию ChatGPT-4 Turbo, а также поддержку плагинов в своём собственном чат-боте Bing Chat (Microsoft Copilot).

Источник изображений: Windows Latest

Microsoft также планирует обновить функцию Code Interpreter, чтобы привести её в соответствие с возможностями платформы OpenAI. Это означает, что Code Interpreter в Microsoft Copilot вскоре сможет отвечать на более сложные вопросы, связанные с программированием или обработкой данных.

GPT-4 Turbo — это новая модель ChatGPT от OpenAI, основанная на существующей модели GPT-4. Языковая модель обучена на общедоступной информации до апреля 2023 года, поэтому может более точно отвечать на вопросы пользователя о недавних событиях. GPT-4 доступен только для подписчиков тарифа Plus и не является бесплатным.

Со ссылкой на источники в Microsoft портал Windows Latest сообщает, что компания внедряет новейшую модель ChatGPT в свой Bing Chat. Правда, GPT-4 Turbo в этом случае используется не постоянно, а в зависимости от того или иного запроса, а также настроек плагинов. При использовании стандартных настроек Bing Chat может переключаться между своей актуальной ИИ-моделью и GPT-4 Turbo. Возможность протестировать GPT-4 Turbo в составе Bing Chat пока полностью зависит от удачи, поскольку функция доступна только тем, кто был отобран для её тестирования. Однако в Microsoft подтвердили, что планируют расширить развертывание в ближайшие недели.

Также стоит отметить, что при отборе тестировщиков Microsoft не отдает предпочтение конкретным учетным записям или регионам. Отбор происходит полностью случайным образом и работает по принципу A/B-тестирования. Узнать, получил ли пользователь доступ к GPT-4 Turbo в составе Bing Chat, можно несколькими способами. Самый простой — на ПК или ноутбуке зайти по ссылке Bing.com/chat в браузере, создать новую тему и посмотреть исходный код веб-страницы. Затем, используя функцию «Найти на странице» в браузере Edge или Chrome, необходимо через поиск найти dlgpt4t. Если в результате запроса в исходном коде веб-страницы будут обнаружены упоминания dlgpt4t, то это означает, что пользователь имеет доступ к GPT-4 Turbo.

На мобильных устройствах подтвердить своё право на бесплатное использование GPT-4 Turbo в рамках тестирования можно, загрузив в чат-бот Bing Chat какое-нибудь изображение (желательно абстрактное) и попросить ИИ-чат-бота описать эмоции, которые вызывает это изображение. В отличие от предыдущих моделей GPT новейшая модель GPT-4 Turbo в составе Bing Chat может распознавать эмоции и свободно о них говорить.

В Bing Chat также появились настройки плагинов. При желании через эту настройку можно отключить поиск через поисковую платформу Bing в рамках запроса для Bing Chat. При отключении плагина «Поиска в Bing» чат-бот Bing Chat не будет сканировать ссылки в Bing для поиска ответов на запрос. Вместо этого он будет полностью полагаться на свои собственные данные, полученные в ходе обучения.

При отключённом поиске в Bing чат-бот Bing Chat может динамически переключаться на GPT-4, предоставляя более новую информацию

Способность Bing Chat отвечать на запросы, связанные с событиями в период с января по апрель 2023 года, также подтверждает, что для ответа на запросы используется модель GPT-4 Turbo.

Компьютеры уже победили людей в покере, го и шахматах. Теперь они принялись осваивать физические навыки, стремясь опередить человека в играх, где требуются хорошая реакция, интуиция, ловкость и координация. Исследователи из ETH Zurich создали робота CyberRunner, который, по их словам, превзошёл людей в популярной игре «Лабиринт». Он провёл небольшой металлический шарик через лабиринт, наклоняя его и избегая ловушек, причём освоил игрушку всего за шесть часов.

Источник изображений: ETH Zurich

CyberRunner стал одним из первых случаев, когда ИИ победил человека в непосредственном физическом соревновании, рассказали учёные Рафаэлло Д’Андреа (Raffaello D’Andrea) и Томас Би (Thomas Bi). Во время эксперимента робот использовал две ручки для управления игровой поверхностью, что требовало мелкой моторики и пространственного мышления. Сама игра предъявляет высокие требования к стратегическому планированию в реальном времени, быстроте принятия решений и точности действий.

Результаты эксперимента опубликованы во вторник в научной статье. Робот был построен на основе последних достижений в области, называемой машинным обучением с подкреплением, в процессе которого ИИ учится вести себя в динамической среде методом проб и ошибок. CyberRunner во время обучения обнаружил удивительные способы «обмануть» игру, пропуская части лабиринта, так что исследователям пришлось вмешаться и потребовать соблюдать правила.

Промышленные роботы десятилетиями выполняли повторяющиеся и точные производственные задачи, но корректировки на ходу, подобные тем, что продемонстрировал CyberRunner, — это новый уровень, уверены исследователи. Система может анализировать, учиться и саморазвиваться, выполняя физические задачи, которые раньше считались достижимыми только с помощью человеческого интеллекта.

«Мы размещаем нашу работу на платформе с открытым исходным кодом, чтобы показать, что это возможно, делимся подробностями о том, как это делается, и как удешевить разработку, — рассказал Д'Андреа. — Скоро появятся тысячи таких систем искусственного интеллекта, которые будут проводить совместные эксперименты, общаться и обмениваться передовым опытом».

Проект с открытым исходным кодом теперь доступен на сайте исследователей. За 200 долларов разработчики готовы помочь пользователям координировать масштабные эксперименты с помощью платформы CyberRunner. «Это не сделанная на заказ платформа, которая стоит больших денег, — подчёркнул Д’Андреа. — Самое интересное то, что мы делаем это на платформе, которая открыта для всех и практически ничего не стоит для дальнейшего продвижения работы».

Любопытно отметить, что Рафаэлло Д’Андреа далеко не новичок в роботостроении и машинном обучении — ранее он основал стартап Kiva Systems, который был приобретён компанией Amazon Robotics. Одна из его прежних разработок — «Танцующий склад» — представлена на видео ниже.

На конференции AWS re:Invent компания Amazon представила собственный ИИ-генератор изображений Titan Image Generator на платформе Bedrock. Он предназначен для создания изображений на основе текстовых запросов, а также предлагает поддержку различных дополнительных функций редактирования уже готовых изображений.

Источник изображения: Amazon

По словам Amazon, инструмент способен генерировать «огромные объёмы реалистичных изображения студийного качества при низкой цене». Компания заявляет, что Titan Image Generator способен создавать изображения на основе сложных текстовых подсказок, одновременно обеспечивая при этом точность композиции генерируемых объектов на изображении с минимальными искажениями. По мнению разработчиков Amazon, это поможет «сократить объёмы создания вредного контента и смягчить распространение дезинформации».

Функции Titan Image Generator также позволяют редактировать отдельные элементы на изображении, удаляя или добавляя дополнительные детали. Например, инструмент позволяет заменить задний фон на изображении, а также заменить или удалить предмет, который может находиться в руках человека, изображенного в кадре. Использующиеся в составе Titan Image Generator ИИ-алгоритмы также могут расширять композицию изображения, добавляя дополнительные искусственные детали, аналогично функции Generative Expand в Photoshop.

В компании отмечают, что их ИИ-генератор изображений Titan накладывает на каждое созданное им изображение невидимый невооружённому глазу специальный водяной знак. По мнению компании, эта функция поможет «уменьшить распространение дезинформации, предоставив незаметный механизм для идентификации изображений, созданных ИИ, а также будет способствовать безопасному, надежному и прозрачному развитию технологий искусственного интеллекта». Amazon заявляет, что эти водяные знаки невозможно удалить или изменить.

Согласно опубликованному видео с демонстрацией работы Titan Image Generator, инструмент также может создавать описания изображений или релевантный текст для последующего использования в публикации в социальных сетях.

У OpenAI есть ChatGPT. У Google есть ИИ-чат-бот Bard. У Microsoft есть различные версии ИИ-помощников Copilot, предназначенные для разных задач. Компания Amazon во вторник наконец-то анонсировала своего ИИ-помощника — Amazon Q. Он разработан подразделением облачных вычислений Amazon и предназначен не для обычных потребителей, а для корпоративных пользователей.

Источник изображения: Associated Press

Среди функций Amazon Q отмечаются возможность кратко формулировать содержание важных документов, заполнение заявок для внутренней поддержки компаний, ответы на вопросы о политике компании, помощь в редактировании и т.д. Он будет конкурировать с другими корпоративными чат-ботами включая Copilot, Google Duet AI и ChatGPT Enterprise.

В интервью изданию The New York Times исполнительный директор Amazon Web Services Адам Селипски (Adam Selipsky, на фото выше) выразил надежду, что Amazon Q имеет все шансы стать важным помощником для миллионов людей в их повседневных рабочих задачах.

За минувший год с момента выпуска ChatGPT компанией OpenAI многие другие ведущие технологические гиганты, включая Google и Microsoft, успели поддаться всеобщему буму ИИ и выпустить свои варианты чат-ботов, на основе технологий больших языковых моделей, вложив в эти разработки миллиарды долларов. Компания Amazon в свою очередь лишь недавно начала говорить о своём интересе к подобным технологиям, а также планах развития в этом направлении. Например, в сентябре Amazon сообщила, что инвестирует до $4 млрд в компанию Anthropic, конкурента OpenAI, и будет заниматься вместе с ней разработкой специализированных ИИ-процессоров. Также Amazon ранее представила сервис, который способен предоставлять доступ к разным ИИ-системам в рамках единой платформы.

Являясь одним из ведущих операторов облачных вычислений, компания Amazon имеет большую пользовательскую базу среди корпоративных клиентов, которые хранят огромные объёмы информации на её облачных серверах. По словам Селипски, её клиенты заинтересованы в использовании чат-ботов на рабочих местах, но они хотят быть уверены в том, что ИИ-помощники будут обладать достаточным уровнем защиты от утечек корпоративных данных. «Многие компании в разговоре со мной отметили, что они запретили своим сотрудникам использовать ИИ-чат-боты из соображений безопасности и конфиденциальности», — заявил Селипски.

Источник изображения: AWS

Ответом Amazon стала разработка Amazon Q — корпоративного чат-бота с повышенной защитой конфиденциальных данных по сравнению с потребительскими чат-ботами. Например, для Amazon Q можно выставить те же разрешения безопасности, которые бизнес-клиенты облачного сервиса Amazon уже настроили для своих пользователей. Если в компании сотрудник отдела маркетинга не имеет доступа к конфиденциальным финансовым прогнозам, Amazon Q может имитировать эти прогнозы, без предоставления официальных финансовых данных. Кроме того, компании, использующие Amazon Q, также могут устанавливать разрешения на использование своих корпоративных данных чат-ботом, не находящихся на серверах Amazon, например, через подключение Slack и Gmail.

В отличие от ChatGPT и Bard, Amazon Q не основан на какой-то конкретной языковой модели искусственного интеллекта. Вместо этого он использует платформу Amazon Bedrock, которая объединяет несколько систем искусственного интеллекта, включая собственный Titan от Amazon, а также модели ИИ, разработанные Anthropic и Meta✴.

Цены на Amazon Q начинаются с 20 долларов США за одного пользователя сервиса в месяц. Для сравнения, Microsoft и Google взимают 30 долларов в месяц за каждого пользователя своих корпоративных чат-ботов, которые могут работать с электронной почтой и предлагают другие функции, повышающие общую производительность сотрудников на рабочих местах.

Источник изображения: NVIDIA

Вместе с анонсом Amazon Q компания сообщила о планах расширения своей облачной инфраструктуры, связанной с технологиями ИИ. В частности, Amazon заявила о продлении сотрудничества с компанией NVIDIA и анонсировала разработку ИИ-серверов на основе новых специализированных графических процессоров, в которых используется Arm-архитектура.

Одна из входящих в МТС структур запустила проект «Рой 9», который предполагает развитие и обучение моделей искусственного интеллекта на сторонних устройствах. Данную инициативу можно сравнить с добычей криптовалют в пулах, когда устройства разных клиентов объединяют вычислительные мощности для общей цели. Только здесь вместо криптовалюты на выходе будет натренированная нейросеть. В компании сообщили, что широкий запуск проекта пока не планируется, и сейчас это всего лишь проверка гипотез, сообщает «Коммерсант».

Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com

Работой над проектом занимается принадлежащее оператору ООО «Серенити Сайбер Секьюрити», которое 1 ноября зарегистрировало доменное имя roy9.ru. «Рой 9» предлагает пользователям предоставлять свои компьютеры и мобильные устройства для обучения моделей машинного обучения — в настоящий момент на платформе обучаются четыре нейросети. «Новые модели AI помогут людям в новых открытиях, вы можете стать частью этого движения. Кроме того, помогая в обучении моделей, вы делаете мир интереснее», — говорится в описании сохранённой изданием страницы.

Представитель МТС заявил, что сайт был запущен исключительно для проверки гипотез в области ИИ и машинного обучения — он предназначался только для внутренних нужд, и никаких связанных с ним общедоступных проектов не планировалось. Тестированием занимается центр инноваций МТС Future Crew, и к настоящему моменту сайт закрыт.

Крупные российские игроки уже запускали службы для развития систем машинного обучения: к примеру, в инфраструктуре VK Cloud Solutions действует сервис для тестирования гипотез, работы с данными и других целей; у «Яндекса» есть сервис для разработки и тестирования алгоритмов машинного обучения DataSphere. А МТС весной прошлого года запустил систему CICADA 8, предназначенную для тестирования инфраструктуры компании на устойчивость.

В России наблюдается дефицит мощностей для обучения ИИ, и модель краудфандинга стала бы частичным решением вопроса, считает опрошенный «Коммерсантом» эксперт. В случае с МТС участвующие в проекте абоненты оператора могли бы получать, например, скидку на услуги связи или дополнительные пакеты трафика или минут.

Для обучения своего виртуального помощника Meta✴ AI компания Meta✴ воспользовалась общедоступными публикациями в Facebook✴ и Instagram✴, но исключила из массива посты с ограниченным доступом, которые пользователи открывали только друзьям и членам семьи из уважения к конфиденциальности этих пользователей, рассказал представитель компании в интервью Reuters.

Источник изображений: Gerd Altmann / pixabay.com

Meta✴ также не стала использовать в качестве обучающих данных личную переписку и предприняла меры по исключению личной информации из массива, заявил президент Meta✴ по международным вопросам Ник Клегг (Nick Clegg) в кулуарах мероприятия Connect. «Мы постарались исключить наборы данных, в которых преобладает личная информация», — заверил топ-менеджер и добавил, что «подавляющее большинство» данных, использованных Meta✴ для обучения ИИ, было общедоступным. Из соображений конфиденциальности компания преднамеренно исключила платформу LinkedIn.

Попавшие в обучающий массив Meta✴ AI общедоступные публикации в Facebook✴ и Instagram✴ включали как текст, так и фотографии, рассказал Клегг: первый использовался для обучения большой языковой модели Llama 2, а вторые — модели Emu, которая легла в основу генератора изображений. В Meta✴ действуют ограничения, регламентирующие, что может генерировать ИИ-помощник: например, запрещено создавать фотореалистичные изображения общественных деятелей.

Компания также готова к многочисленным судебным разбирательствам, поскольку до сих пор нет единого мнения о том, подпадает ли обучение ИИ под действие доктрины о добросовестном использовании — она допускает ограниченное использование защищённых авторским правом произведений для публикации комментариев, исследовательских работ и пародий. В Meta✴ предполагают, что подпадает, но не исключают судебных разбирательств по данному вопросу.

Чтобы избежать конфликтов такого характера, компания OpenAI минувшим летом подписала с Shutterstock шестилетнее соглашение на использование библиотек изображений, видео и музыки для обучения ИИ. Meta✴ подошла к данному вопросу с другой стороны, запретив пользователям своих платформ создавать контент, нарушающий конфиденциальность и авторские права.

На строительство первой фазы своего производственного комплекса в немецком Магдебурге компания Intel отвела себе от четырёх до пяти лет, но существенные масштабы инвестиций (до 30 млрд евро) и длительные сроки ожидания должны быть компенсированы внедрением на этой площадке передовой литографии. Между тем, уже сейчас реализация проекта тормозится множеством проблем, специфичных для Европы и Германии.

Источник изображения: Intel

В частности, как отмечает The Wall Street Journal, поиск достаточного количества квалифицированных сотрудников для новых предприятий в Германии может представлять определённую проблему для Intel. Местные вузы в окрестностях Магдебурга, численность населения которого не превышает 240 000 человек, достаточно вяло участвуют в подготовке кадров для полупроводниковой промышленности. Компания Intel будет вынуждена отправлять проходящих трёхлетнюю программу обучения будущих сотрудников на предприятия в Ирландию, где они будут стажироваться на протяжении последнего года своей подготовки.

Первое предприятие строящегося комплекса первоначально планировалось ввести в эксплуатацию в 2027 году, но всего Intel потребуется около 3000 квалифицированных сотрудников, которые работали бы на нём на постоянной основе. Пока местные вузы начали готовить только 20 специалистов, собираясь позже увеличить численность группы десятикратно. Окрестные университеты задумались о необходимости привлечения квалифицированного преподавательского состава. Для стажировки обучаемых на месте потребовалось бы около 30 млн евро на строительство учебной лаборатории, но если Intel предоставит дополнительное финансирование на цели подготовки кадров, то размеры лаборатории могут быть увеличены с запасом.

После объединения двух частей Германии в 1990 году значительная часть промышленного потенциала Магдебурга была утрачена, и сейчас город по уровню своего развития уступает тем же Берлину и Мюнхену. Англоговорящих жителей здесь немного, а из действующих студентов только два человека получают образование, имеющее отношение к полупроводниковой сфере. В местной политической среде довольно сильны националистические настроения, и это может стать проблемой для Intel, поскольку компании придётся от 30 до 40 % штата будущего предприятия привлекать из-за пределов Германии.

Высокая стоимость энергоресурсов тоже усложняет экономику будущего предприятия. Производственные площадки подобного масштаба в других регионах планеты потребляют до 300 млн кВт·ч каждый квартал. Во второй половине прошлого года стоимость 1 кВт·ч в Германии достигала 19 центов, превышая уровень Франции и Польши на 40 %. Местные власти пытаются нивелировать озабоченность Intel этой проблемой, предлагая построить обособленную электростанцию, вырабатывающую энергию за счёт ветра, но пока в конкретные планы эта идея не превратилась. На уровне правительства также рассматривается возможность субсидирования стоимости электроэнергии для крупных промышленных предприятий, но некоторые экономисты выступают против таких мер. Тем более, что на строительство предприятий Intel уже будет выделено около 10 млрд евро.

Муниципальные власти Магдебурга убеждены, что инвестиции в инфраструктуру будут полезны всем местным жителям, а не только компании Intel. Попытка возродить промышленное производство в Германии в целом будет сопровождаться высокими расходами, но в долгосрочной перспективе должна себя оправдать, как считают местные чиновники.