AMD планирует догнать Nvidia в области технологии трассировки лучей в реальном времени, используя нейронные сети. На данный момент Nvidia доминирует на рынке видеокарт благодаря своим передовым технологиям на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, таким как DLSS. AMD пока значительно отстаёт, особенно в потребительском сегменте, однако рассчитывает изменить ситуацию в ближайшее время.

Источник изображения: PowerColor, Tomshardware.com

По информации издания Tom's Hardware, исследования AMD сосредоточены на внедрении трассировки лучей в реальном времени на графических процессорах архитектуры RDNA с помощью нейронных сетей. Разрабатываемая технология направлена на нейронное устранение шумов, возникающих при использовании ограниченного количества лучей в трассировке. Это напоминает подход Nvidia с технологией DLSS 3.5, которая использует восстановление лучей для улучшения изображения при меньшем количестве расчётов.

Традиционная трассировка лучей требует огромного количества вычислений — иногда тысячи или десятки тысяч лучей на каждый пиксель, что является стандартом, применяемым в киноиндустрии, где на рендеринг одного кадра могут уходить часы. При трассировке лучей сцена рендерится путём вычисления отражений света, где каждое изменение траектории луча может привести к разной цветовой интерпретации пикселя. Чем больше таких расчётов, тем лучше становится итоговое изображение.

Однако для достижения трассировки лучей в реальном времени, что актуально для видеоигр, количество таких расчётов необходимо значительно уменьшить. Но это приведёт к ещё большему появлению шумов в изображениях из-за того, что некоторые лучи часто не достигают определённых пикселей, вызывая неполное освещение сцены. AMD планирует решить этот вопрос с помощью нейронной сети, которая будет устранять эти проблемы и восстанавливать детали сцены, аналогично подходу Nvidia.

Собственно инновация AMD заключается в объединении апскейлинга и устранения шума в одной нейронной сети. Как заявляет сама компания, их подход «генерирует высококачественные изображения с устранением шума и суперсемплингом при более высоком разрешении дисплея, чем разрешение рендеринга для трассировки путей в реальном времени». Это позволит выполнять апскейлинг за один проход.

Исследования AMD могут привести к созданию новой версии FSR (технология временного масштабирования), которая сможет конкурировать с технологиями Nvidia по производительности и качеству изображения. Однако встаёт вопрос, смогут ли существующие графические процессоры AMD поддерживать нейронные сети для устранения шумов или потребуется новое оборудование? Например, DLSS от Nvidia требует наличия специального ИИ-оборудования на графических процессорах GeForce RTX, а также оптического потокового ускорителя для генерации кадров на GeForce RTX 40-й серии и более поздних моделях. Текущие же графические процессоры AMD в основном не оснащены специальными ускорителями для ИИ, в отличие от Nvidia GeForce RTX, где такие ускорители играют ключевую роль в реализации DLSS.

Если AMD сможет реализовать эффективный подход к нейронной трассировке лучей и апскейлингу, это позволит расширить доступ к высококачественной графике на более широком спектре оборудования. Однако учитывая высокие требования к трассировке лучей в современных играх, таких как Alan Wake 2 и Cyberpunk 2077, для достижения высокого уровня качества изображения компании, вероятно, потребуется более мощное оборудование.

Минцифры России планирует до конца года запустить на портале «Госуслуги» бета-версию консультанта, основой которого станет отечественная нейросеть. Об этом рассказал министр цифрового развития Максут Шадаев во время выступления на пленарном заседании «Инфотех-2024».

Источник изображения: geralt/Pixabay

По словам министра, в ведомстве видят огромный потенциал для использования искусственного интеллекта в процессе предоставления госуслуг. Прежде всего речь идёт о реализации возможности получения быстрых и точных ответов на любые вопросы. «Мы с начала года тестируем российские модели и проводим закрытые тестирования, и я рад сказать, что в конце года откроем бета-версию», — добавил Максут Шадаев.

В ходе выступления министр рассказал, что во время тестирования были отмечены высокие результаты в плане того, как быстро ИИ-алгоритм справляется с ответом на пользовательские вопросы. Параллельно с этим ведётся внедрение ИИ-технологий для борьбы с мошенничеством. Нейросеть используется для выявления аномальных шаблонов поведения пользователей и снижения количества неприятных инцидентов.

В феврале текущего года Максут Шадаев говорил о возможности использования ИИ-ботов для консультирования пользователей портала «Госуслуги». Тогда же министр отмечал необходимость развития проактивных услуг, которые могут оказываться без обращения, а все консультации должен выполнять ИИ-алгоритм, заполняя необходимые заявления за человека.

Разработчики из Canva продолжают развивать свою дизайнерскую веб-платформу, добавляя новые функции на основе искусственного интеллекта и улучшая уже существующие. На этот раз они объявили об улучшении инструментов для создания текстовых и видеоэффектов, а также представили более мощный генератор изображений из текста под названием Dream Lab. ИИ-генератор изображений стал результатом покупки Canvas стартапа Leonardo.ai в начале этого года.

Источник изображения: Canva

В основе Dream Lab находится ИИ-модель Leonardo Phoenix, которая позволяет пользователям с помощью небольших текстовых подсказок создавать изображения в разных стилях, включая иллюстрации и 3D-рендеры. У Canvas уже был ИИ-генератор на базе нейросети Stable Diffusion и несколько приложений сторонних разработчиков, но с появлением Dream Lan пользователи платформы Canvas получат новые возможности. Например, представленный генератор лучше подходит для создания изображений фотографического качества и картинок с большим количеством объектов.

Ещё разработчики обновили набор ИИ-инструментов Magic, включая команды автозаполнения одним щелчком мыши для функции генерации текста Magic Write. Доски теперь поддерживают ИИ-функцию обобщения текста, а также стикеры с реакциями в режиме онлайн для совместных проектов. Добавлены инструменты для редактирования видео, которые автоматически генерируют субтитры и добавляют анимированные эффекты. Для лучшей визуализации пользователи смогут добавлять в свои презентации интерактивные диаграммы и графики. Библиотека ресурсов Canva пополнилась новой бесплатной музыкой и кинематографическими роликами, которые предоставляются по лицензии платформы Artlist.

Стартап Worldcoin, одним из основателей которого является глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman), объявил о смене названия на World. Из названия исчезло слово «coin», поскольку компания решила уйти с криптовалютного рынка и теперь намерена сосредоточиться на создании устройств для идентификации людей. Вместе с этим стартап представил новое устройство для сканирования радужной оболочки глаза под названием Orb.

Источник изображения: World

Напомним, что в июле 2023 года криптовалютный стартап Worldcoin начал оказывать услуги по всему миру и глобально запустил одноимённую криптовалюту, которую можно использовать только после того, как пользователь подтвердит свою личность. Центральным элементом проекта стала сфера Orb, которая предназначена для сканирования глаз пользователя для подтверждения личности и отличия его от роботов. Похоже, криптовалюта не снискала популярности, и теперь стартап решил перепрофилироваться.

В заявлении World сказано, что компания намерена использовать Orb для предоставления услуг по идентификации, поскольку эта задача будет становиться всё более актуальной по мере развития технологий искусственного интеллекта и расширения возможностей в плане имитации человека. «Сейчас перед человечеством стоит новый экзистенциальный вопрос: Как будут сосуществовать люди и ИИ», — говорится в заявлении компании.

Компания World, которую возглавляет Алекс Блания (Alex Blania), продолжит работать в направлении создания устройств для сканирования радужной оболочки глаза для биометрической идентификации. Согласно имеющимся данным, в новой модели Orb используется вычислительный модуль Nvidia Jetson. Вместе с этим было объявлено о начале продаж устройств Orb, которые могут использоваться для идентификации людей в режиме онлайн.

Сам же сервис идентификации людей под названием Deep Face, по заявлениям World, должен решить проблему дипфейков, созданных с помощью ИИ, а также предложит «новый мощный способ борьбы с мошенничеством». В рамках мероприятия, посвящённому ребрендингу и презентации нового устройства, было объявлено, что стартап подарит Orb всем присутствующим.

Не секрет, что современные чат-боты на базе искусственного интеллекта, такие как Microsoft Copilot, далеки от идеала и полностью доверять их советам не стоит. Это подтвердили исследователи из Германии и Бельгии, которые оценили способность бота давать медицинские советы. Оказалось, что точную с научной точки зрения информацию Copilot предоставлял чуть более чем в половине случаев. Порой же его советы могли нанести серьёзный ущерб здоровью человека или даже привести к смерти.

Источник изображения: Windows Central

В ходе эксперимента исследователи предложили Copilot дать ответы на 10 самых популярных вопросов, которые задают жители США о популярных лекарственных средствах и медикаментах. В общей сложности было получено 500 ответов, которые оценивались по точности и полноте, а также другим критериям. Результаты оказались не слишком обнадёживающими.

«Что касается точности, то ответы ИИ не соответствовали устоявшимся медицинским знаниям в 24 % случаев, а 3 % ответов оказались полностью неверными. Только 54 % ответов совпали с научным консенсусом <…> С точки зрения потенциального вреда для пациентов, 42 % ответов ИИ могли привести к умеренному или лёгкому вреду для здоровья, а 22 % ответов — к смерти или серьёзному вреду. Только около трети (36 %) ответов были признаны безвредными», — говорится в исследовании.

На основании этого можно сделать вывод, что при поиске точной медицинской информации не стоит полагаться на ответы Copilot или какого-то иного ИИ-бота, по крайней мере на данном этапе их развития. Самым надёжным способом проконсультироваться по медицинским вопросам, естественно, остаётся обращение к квалифицированному врачу.

Компания OpenAI представила новые возможности для упрощения процесса создания приложений на основе искусственного интеллекта. Теперь разработчики могут задействовать работающий в режиме онлайн инструмент для создания голосовых программных решений на базе ИИ, используя единый набор инструкций.

Источник изображения: OpenAI

Большую часть дохода OpenAI получает от предприятий, которые используют нейросети компании для создания собственных ИИ-приложений. Поэтому расширение возможностей по созданию таких продуктов является вполне оправданным шагом на фоне обостряющейся борьбы в сфере ИИ с такими компаниями, как Google, которая внедряет в свои продукты алгоритмы, способные обрабатывать разные типы информации, включая текст, изображения и видео.

Процесс создания голосовых помощников требует от разработчиков прохождения как минимум трёх этапов: преобразование аудио в текст, обработка запроса и генерация текстового ответа на него, а также преобразование полученного ответа в аудио. В рамках внедрения новых возможностей по созданию голосовых ИИ-приложений OpenAI представила инструмент тонкой настройки больших языковых моделей после завершения этапа обучения. Такой подход позволит повысить качество ответов, которые генерируют создаваемые разработчиками алгоритмы в ответы на запросы в текстовом формате и с использованием изображений. Этап точной настройки может сопровождаться обратной связью от людей, которые проводят оценку того, насколько качественные ответы даёт алгоритм.

В OpenAI считают, что использование изображений для точной настройки моделей даст разработчикам более широкие возможности для повышения качества понимания ИИ-алгоритмами того, что демонстрируется на изображениях. Созданные таким образом приложения могут выступать, например, в качестве расширенного поиска по визуальным элементам. В дополнение к этому OpenAI представила инструмент, который позволит меньшим ИИ-моделям учиться на более крупных моделях, а также «Быстрое кэширование», которое существенно сократит затраты на разработку благодаря повторному использованию фрагментов текста, ранее уже обработанных алгоритмом. Все представленные нововведения уже тестируются с привлечением ограниченного числа клиентов OpenAI.

Google заплатила $2,7 млрд за лицензии на технологии ИИ-стартапа Character AI, который в 2021 году создал бывший сотрудник IT-гиганта Ноам Шазир (Noam Shazeer). По данным источника, главной целью Google было возвращение в компанию IT-гения, прославившегося исследованиями в сфере искусственного интеллекта. В настоящее время Шазир является вице-президентом Google и работает над развитием ИИ-алгоритмов компании, таких как Gemini.

Источник изображения: Alex Dudar / unsplash.com

В сообщении сказано, что именно ради возвращения Шазира Google дала согласие на выплату огромного лицензионного сбора. По данным осведомлённого источника, Шазир заработал сотни миллионов долларов на своей доле в стартапе Character AI. Отмечается, что выплаченная Google сумма является необычно большой для основателя, который не продал свою компанию и не вывел её на биржу.

Ноам Шазир работал в Google с 2000 года. В 2017 году он вместе с группой других авторов опубликовал статью под названием «Внимание — это всё, что вам нужно», которая стала основой для технологии генеративных нейросетей. Позднее он вместе с коллегами создал чат-бота Meena и предсказал, что в скором будущем чат-ботом сможет заменить поисковую систему Google и принесёт триллионы долларов дохода. Google отказалась от публичного запуска чат-бота, и в 2021 году Шазир покинул компанию, обвинив её в бюрократической волоките при интеграции технологий в пользовательские продукты.

Позднее он создал стартап Character AI, который через два года привлёк $150 млн инвестиций и был оценён в 1 млрд. На фоне конкуренции с OpenAI и Microsoft Шазир пытался привлечь для своего стартапа больше средств и в конечном счёте сумел договориться с Alphabet, материнской компанией Google. В результате сделки Шазир и ещё несколько десятков сотрудников Character AI перешли в Google.

Разработчики из «Яндекса» продолжают улучшать свой фирменный браузер. На этот раз они добавили в «Яндекс Браузер» несколько инструментов на базе YandexGPT, которые предназначены для повышения продуктивности. Они помогут быстрее справляться с повседневными задачами, связанными с контентом, без необходимости использования сторонних сервисов и приложений.

Источник изображений: «Яндекс»

Алгоритмы в текстовом редакторе помогут генерировать тексты с нуля и улучшать уже готовые, например, исправляя ошибки, переписывая в определённом стиле или формате. В дополнение к этому в «Яндекс Браузере» появился переводчик с YandexGPT, использующий лексику в зависимости от предметной области текста. Ещё одним нововведением стала функция краткого пересказа текстов, которая поддерживает работу с файлами в форматах PDF, DOCX и TXT. Все новые функции доступны в одном интерфейсе, перейти к которому можно нажатием соответствующей кнопки под поисковой строкой на главной странице браузера.

Редактор с YandexGPT делает возможным не только генерацию текстов, но также позволяет редактировать и менять стиль готовых текстов. Для его запуска предусмотрена кнопка «Редактировать», которая располагается рядом с любым сайтом в «Яндекс Браузере». Для изменения текста можно задействовать встроенные команды, такие как «Более формально» или «Простыми словами», или делать это посредством команд в окне чата. Реализована поддержка русского и английского языков, а также возможность переключаться при работе с текстом со смартфона на ПК.

Вместе с этим в браузере появилась бета-версия обновлённого переводчика на базе YandexGPT. Этот инструмент теперь может различать предметную область текста и использовать соответствующую лексику. К примеру, для научной статьи переводчик подберёт специальные термины, а для кулинарного блога — общеупотребительные. Переводчик понимает более 100 языков, а также может работать с произвольными текстами, изображениями и ссылками на сайты. Начать взаимодействие с переводчиком можно, нажав соответствующую кнопку под поисковой строкой на главной странице браузера.

В дополнение к этому разработчики добавили функцию пересказа загруженных текстов любой длины. Этот инструмент может обрабатывать научные трактаты, объёмные художественные романы и др. В десктопной версии браузера функция доступна не только для текстов и видео, но и для документов в разных форматах. Поддерживается два режима пересказа: краткий и подробный. Во втором случае будут сохранены все ключевые детали из оригинала. При необходимости получившийся пересказ можно разбить на смысловые главы с подзаголовками для более удобного ориентирования в тексте.

Разработчики из «Яндекса» интегрировали нейросети нового поколения в свой браузер в феврале этого года. Благодаря этому пользователям стали доступны полезные функции для взаимодействия с текстами, генерации изображений, перевода на русский видео с восьми языков и др.

Компания «Яндекс» подала в Роспатент заявку на регистрацию товарного знака Yandex Code Assistant, в числе регистрируемых классов и услуг — программное обеспечение и средства совместной работы над программным кодом. В «Яндексе» подтвердили разработку сервиса для генерации кода на базе искусственного интеллекта, добавив, что он будет доступен «бесплатно в режиме тестирования» на облачной платформе Yandex Cloud.

Источник изображения: geralt/Pixabay

«Яндекс» и «Сбер», у которых есть собственные большие языковые модели (LLM), больше года работают над созданием инструментов автоматического дополнения программного кода. Разработка таких продуктов началась вскоре после появления сервиса GitHub Copilot, который в 2021 году создала Microsoft на основе технологий компании OpenAI. Этот сервис недоступен в России, а взаимодействие с ним осуществляется в рамках платной подписки.

Осенью прошлого года «Сбер» запустил сервис GigaCode, а летом этого года собственную интегрированную среду разработки GigaIDE. По данным источника, за несколько месяцев с момента запуска ИИ-помощника GigaCode его установили более 20 тыс. пользователей.

Что касается Yandex Code Assistant, то он будет совместим с популярными редакторами программного кода, сообщил директор по продукту Yandex Cloud Григорий Атрепьев. Он также добавил, что этот и другие инструменты станут частью «платформы для создания, развёртывания и сопровождения цифровых продуктов».

В компании не уточнили, планируется ли создание собственной интегрированной среды разработки, а также, какие именно сервисы станут частью платформы. По данным источника, «Яндекс», помимо Code Assistant, работает над созданием инструментов Code Review для проверки и анализа кода, а также Auto Documentation для автоматической аннотации кода.

По словам прокуроров, житель Северной Каролины (США) использовал искусственный интеллект для создания сотен тысяч поддельных песен поддельных групп, а затем выкладывал их на стриминговые сервисы, где ими наслаждалась аудитория поддельных слушателей. Теперь музыканту грозит по меньшей мере 20 лет тюрьмы.

Источник изображения: Alexander Sinn/Unsplash

По сообщению The New York Times, 52-летний музыкант Майкл Смит (Michael Smith) был обвинён в мошенничестве, связанном с манипуляцией стриминговыми сервисами. Как утверждают прокуроры, он использовал нейросети для создания сотен тысяч фальшивых песен, которые затем размещал на популярных платформах, таких как Spotify, Apple Music и Amazon Music. В результате своего мошеннического плана Смит заработал по меньшей мере 10 миллионов долларов, подделывая роялти и обманывая слушателей, которых на самом деле не существовало.

Афера с фальшивыми исполнителями привела к серьёезным обвинениям, включая мошенничество с использованием электронной почты и заговор с отмыванием денег. Прокуроры заявили, что Смит использовал программное обеспечение для автоматического стриминга своих сгенерированных композиций, что создавало иллюзию, будто за ними стоят реальные исполнители. Утверждается, что у него были такие вымышленные группы, как «Callous Post», «Calorie Screams» и «Calvinistic Dust», которые выпускали треки с необычными названиями, подобными «Zygotic Washstands» и «Zymotechnical».

Прокуроры подчеркнули, что «Смит украл миллионы в виде роялти, которые должны были быть выплачены музыкантам, композиторам и другим правопреемникам, чьи песни транслировались легитимно». В итоге это дело стало первым уголовным делом, связанным с манипуляциями в области музыкальных стримингов, возбуждённым прокурором Южного округа Нью-Йорка. Если Смит будет признан виновным, он может получить до 20 лет тюремного заключения, причём по каждому из предъявленных обвинений.

Схема Смита была тщательно продумана. Он создал тысячи фальшивых аккаунтов для стриминга, купив электронные адреса на онлайн-площадках. Имея до 10 000 таких аккаунтов он, в виду трудоёмкости процесса, привлёк других пользователей (соучастников) для оплачиваемой помощи в их создании. Смит также разработал программное обеспечение для многократного воспроизведения своих песен с разных компьютеров, создавая видимость, что за музыкой следят реальные слушатели. В 2017 году, по данным прокуроров, он рассчитал, что сможет стримить свои треки 661 440 раз в день, что обеспечивало ему доход более $3000 в день.

Смит начинал с размещения своей собственной оригинальной музыки на стриминговых платформах, но вскоре осознал, что количество его треков недостаточно для получения значительных роялти. Попытки использовать музыку, принадлежащую другим, и предложение услуг по продвижению таких композиций не увенчались успехом. В 2018 году он объединился с главой компании, занимающейся ИИ-музыкой, и музыкальным промоутером для создания огромного каталога поддельных песен, которые загружал на стриминговые платформы.

По состоянию на июнь 2019 года Смит зарабатывал около 110 000 долларов в месяц, часть из которых уходила его соучастникам. В одном из своих писем в феврале этого года он похвалился, что достиг 4 миллиардов стримов и 12 миллионов долларов в виде роялти с 2019 года. Однако, когда стриминговые компании начали подозревать его в мошенничестве и уведомили его о получении «нескольких сообщений о злоупотреблениях», Смит в ответ на это заявил: «Это абсолютная неправда, это безумие! Никакого мошенничества здесь не происходит! Как я могу это обжаловать?»

Китайский стартап MiniMax, работающий в сфере искусственного интеллекта, представил алгоритм video-1, который генерирует небольшие видеоклипы на основе текстовых подсказок. Генератор video-1 был представлен широкой публике на прошедшей несколько дней назад в Шанхае первой конференции разработчиков компании, а позднее стал доступен всем желающим на веб-сайте MiniMax.

Источник изображения: scmp.com

С помощью video-1 пользователь может на основе текстового описания создавать видеоролики продолжительностью до 6 секунд. Процесс создания такого ролика занимает около 2 минут. Основатель MiniMax Ян Цзюньцзе (Yan Junjie) рассказал на презентации, что video-1 является первой версией алгоритма генерации видео по текстовым подсказкам, отметив, что в будущем нейросеть сможет создавать ролики на основе статических изображений, а также позволит редактировать уже созданные клипы.

Появление video-1 отражает стремление китайских технологических компаний продвинуться в зарождающемся сегменте рынка ИИ. Генератор видео был представлен всего через несколько месяцев после анонса нейросети Sora компании OpenAI, которая также позволяет создавать видео по текстовым подсказкам. Что касается MiniMax, то компания была основана в декабре 2021 года и с тех пор она проделала немалую работу. Новый инструмент video-1 предлагается в рамках платформы MiniMax под названием Hailuo AI, которая ориентирована на потребительский рынок и уже предоставляет доступ к функциям генерации текстов и музыки с помощью нейросетей.

Помимо MiniMax, разработкой ИИ-алгоритмов для генерации видео из текста занимаются и другие китайские компании. Пекинский стартап Shengshu AI в июле запустил собственный генератор видео из текста на китайском или английском языках под названием Vidu. Стартап Zhipu AI стоимостью более $1 млрд в том же месяце представил свой аналог Sora, который может создавать небольшие видео на основе текстовых подсказок или статических изображений.

Владелец TikTok и Douyin, компания ByteDance, в прошлом месяце опубликовала в китайском App Store приложение Jimeng text-to-video для генерации видео из текста, а ещё ранее оно появилось в местных магазинах Android-приложений. Jimeng позволяет создать бесплатно 80 изображений или 26 видео, а для более активного взаимодействия с нейросетью предлагается оформить подписку за 69 юаней (около $10). В прошлом месяце компания Alibaba Group Holding объявила о разработке алгоритма для генерации видео под названием Tora, основанного на модели OpenSora.

Отметим, что среди инвесторов MiniMax есть крупные IT-компании, такие как Alibaba, Tencent Holdings и miHoYo (создатель Genshin Impact). Очередной раунд финансирования прошёл весной и после его завершения рыночная стоимость MiniMax оценивалась более чем в $2 млрд.

Инструменты на основе искусственного интеллекта компании Meta✴ Platforms, доступные в Facebook✴, Instagram✴, WhatsApp и Threads, используют не менее 400 млн человек в месяц и 40 млн человек ежедневно. Об этом пишет издание The Information со ссылкой на данные, полученные от двух осведомлённых сотрудников Meta✴.

Источник изображения: Growtika/unsplash.com

Информация о количестве пользователей ИИ-функций Meta✴ появилась вскоре после того, как стало известно, что с ИИ-ботом ChatGPT компании OpenAI еженедельно взаимодействуют более 200 млн человек. В OpenAI позднее подтвердили эту информацию. Это означает, что поддерживаемая Microsoft компания нарастила пользовательскую базу на 100 млн человек менее чем за год. Несмотря на это, данные по количеству пользователей указывают, что Meta✴ остаётся полноценным конкурентом OpenAI в сфере предоставления услуг на основе генеративных нейросетей.

Что касается Meta✴, то компания Марка Цукерберга (Mark Zuckerberg) выбрала подход, отличный от того, как работает OpenAI. Разработчики из Meta✴ выпустили на рынок несколько больших языковых моделей Llama с открытым исходным кодом, которые разработчики могут настраивать в соответствии с собственными потребностями. Напомним, ИИ-алгоритмы Meta✴ можно задействовать для помощи в написании и редактировании текстов, а также генерации изображений по текстовому описанию. Они доступны во многих пользовательских приложениях Meta✴, включая Facebook✴ и Instagram✴.

Компания FinalSpark открыла удалённый доступ к своей революционной платформе Neuroplatform, предоставляющей учёным возможность проводить исследования на биокомпьютерах на основе органоидов человеческого мозга. Фактически, теперь по сходной цене можно взять в аренду биологический процессор на базе живых клеток.

Источник изображения: Copilot

Neuroplatform — это первая в мире онлайн-платформа, позволяющая арендовать доступ к биопроцессорам, использующим живые нейроны для вычислений. Как пишет Tom's Hardware, эти процессоры обладают эффективностью в миллион раз выше по сравнению с традиционными цифровыми процессорами. В основе инновационной разработки лежат органоиды, представляющие из себя трёхмерные тканевые структуры, искусственно выращенные из клеток человеческого мозга и содержащие функциональные нейроны.

Источник изображения: FinalSpark

Органоиды, наполненные нейронами, обладают исключительной способностью к обучению и обработке информации. Один такой органоид, по оценкам, содержит 10 000 живых человеческих нейронов. По мнению компании, использование биопроцессоров, основанных на биологических нейронах, вместо транзисторов, может значительно сократить потребление энергии в технологическом мире. «Экономия миллиардов ватт при обучении больших языковых моделей или других ресурсоёмких задач станет в том числе позитивным фактором и для окружающей среды», — подчёркивают в FinalSpark.

Источник изображения: FinalSpark

Архитектура платформы сочетает в себе аппаратное обеспечение, программное обеспечение и биологию. Она основана на использовании многоэлектродных массивов (MEA), в которых размещаются органоиды человеческого мозга в микрофлюидной системе жизнеобеспечения. 3D-тканевые массы связаны и стимулируются восемью электродами, с камерами наблюдения и настроенным программным стеком для того, чтобы исследователи могли вводить переменные данных, а также считывать и интерпретировать выходные данные процессора.

Источник изображения: FinalSpark

В разработке Neuroplatform участвуют пять крупных исследовательских институтов, и уже девять пользователей зарегистрированы на платформе. Открытие доступа к Neuroplatform для более широкого круга академических исследователей является важным шагом, который позволит ускорить исследования в области биокомпьютинга и раскрыть потенциал технологии.

Платформа предлагает четыре общих органоида, которые могут быть арендованы за $500 в месяц на пользователя. Для некоторых проектов доступ предоставляется бесплатно. FinalSpark утверждает, что эта цена включает в себя доступ к полностью управляемой удалённой нейроплатформе, позволяющей проводить исследования в области биовычислений.

Похоже, что для технологических компаний из Кремниевой долины, работающих в сфере искусственного интеллекта, настают не лучшие времена. Это связано с тем, что всё больше отраслевых инвесторов сомневаются в способности ИИ принести огромные прибыли, к которым они стремятся. С момента достижения пиковых значений в прошлом месяце стоимость акций западных компаний в сфере ИИ упала на 15 %.

Источник изображения: Copilot

На этом фоне всё больше экспертов задаются вопросом об ограниченности больших языковых моделей (LLM), которые являются основой генеративных алгоритмов, таких как ChatGPT. Крупные технологические компании потратили десятки миллиардов долларов на создание LLM и разных ИИ-инструментов на их основе, а прогнозы о будущих расходах выглядят ещё более впечатляющими. Несмотря на это, наиболее актуальные статистические данные указывают на то, что только 4,8 % компаний в США используют ИИ для создания товаров и услуг, тогда как в начале года этот показатель был равен 5,4 %. Ожидается, что в течение следующего года количество использующих ИИ компаний удвоится, но этого недостаточно.

Происходящее с ИИ-технологиями можно описать термином «цикл хайпа», который был популяризирован компанией Gartner и хорошо известен в Кремниевой долине. После запуска какой-либо перспективной технологии начинается период иррациональной эйфории и чрезмерных инвестиций, после чего происходит серьёзный спад. Это приводит к волнениям среди участников рынка и инвесторов, которые обусловлены слишком медленным внедрением технологии и сложностями при извлечении прибыли. Однако в конечном счёте технология начинает использоваться массово, чему способствуют огромные инвестиции начального этапа и созданная за счёт вложений инфраструктура.

Начальный этап развития технологий, сопровождающийся огромными инвестициями, безусловно полезен, что доказывают примеры прошлого. В XIX веке Великобританию охватила железнодорожная лихорадка, и в погоне за высокой прибылью инвесторы вкладывали огромные деньги в отрасль, создав тем самым фондовый пузырь. Затем последовал крах, после чего железнодорожные компании на собранные на первом этапе средства всё же построили железную дорогу, соединив ею многочисленные населённые пункты. Это помогло преобразовать экономику и способствовало развитию железнодорожного транспорта. По похожему сценарию шла история интернета. В 90-е годы новая технология вызвала эйфорию, а футурологи предсказывали, что всего через пару лет люди будут делать покупки онлайн. В 2000 году рынок рухнул, что привело к разорению множества интернет-компаний по всему миру. Однако к тому времени телекоммуникационные компании уже вложили миллиарды долларов в прокладку оптоволоконных кабелей, которые впоследствии стали основой инфраструктуры для современного интернета.

Несмотря на то, что сфера ИИ ещё не пережила подобного краха, некоторые эксперты уверены в будущем глобальном господстве искусственного интеллекта. «Будущее ИИ будет таким же, как и у любой другой технологии. Будет дорогостоящее строительство гигантской инфраструктуры, затем огромный спад, когда люди поймут, что не знают, как использовать ИИ продуктивно, а затем медленное возрождение, когда они разберутся в этом», — считает экономический обозреватель Ноа Смит (Noah Smith).

Не исключено, что сфера ИИ будет развиваться иначе. Уже несколько десятилетий искусственный интеллект переживает периоды ажиотажа и спада, сопровождаемые ростом и снижением активности исследователей и инвесторов. В 60-е годы было много ажиотажа вокруг ИИ, в том числе обусловленного появлением Элизы — первой версии чат-бота. Затем несколько десятилетий длилось затишье вплоть до появления генеративных нейросетей в 2020 году.

Существует множество других технологий, которым удалось избежать цикла ажиотажа. К примеру, облачные технологии от появления до массового распространения прошли путь по довольно прямой линии без существенных взлётов и падений. Солнечная энергетика и социальные сети развивались похожим образом. При этом есть немало технологий, которые, преодолев первый этап ажиотажа, достигли точки спада, но так и не вошли в жизнь людей по всему миру, по крайней мере пока. Ярким примером таких технологий можно считать web3 или углеродные нанотрубки. В прошлом также предсказывалось, что у каждого человека дома будет 3D-принтер, и технология трёхмерной печати станет частью повседневной жизни, но этого также не произошло.

Исследование показало, что лишь малая часть инновационных технологий проходит развитие по «циклу хайпа». Примерно лишь пятая часть переходит от инноваций к стремительному росту, падению и дальнейшему широкому распространению. Многие технологии начинают использоваться повсеместно без подобных скачков. В других случаях технологии переходят от резкого роста к краху и уже не возвращаются.

Что касается искусственного интеллекта, то он всё ещё может совершить революцию, если кто-то из технологических гигантов добьётся прорыва в этой сфере, а предприятия и компании смогут осознать преимущества, предлагаемые технологиями на базе ИИ. Одна из важнейших задач на данный момент для разработчиков заключается в том, чтобы показать, что ИИ действительно может что-то предложить реальной экономике.

По сообщениям сетевых источников, сервис коротких видео TikTok, принадлежащий китайской компании ByteDance, является одним из крупнейших клиентов Microsoft в сфере облачных вычислений искусственного интеллекта. По состоянию на март TikTok платил Microsoft почти $20 млн в месяц за доступ к ИИ-алгоритмам OpenAI. Однако в скором времени это может измениться, если ByteDance создаст собственные нейросети.

Источник изображения: antonbe/Pixabay

В прошлом году СМИ писали, что ByteDance «тайно использует» алгоритмы OpenAI для разработки своей большой языковой модели (LLM). В сфере разработки ИИ-технологий такой подход осуждается многими компаниями. Кроме того, это прямое нарушение пользовательского соглашения OpenAI, в котором сказано, что генерируемый нейросетями контент не может использоваться «для создания языковых моделей, конкурирующих с продуктами и услугами разработчика». Microsoft, через которую ByteDance получает доступ к алгоритмам OpenAI, придерживается аналогичной политики.

После появления сообщений о том, что ByteDance использует ИИ-алгоритмы OpenAI для создания своей языковой модели, действие аккаунта китайской компании было приостановлено. OpenAI объяснила это необходимостью провести расследование, чтобы установить факт нарушения лицензионного соглашения. Тогда же представитель ByteDance в беседе с журналистами CNN сообщил, что компания использует технологии «в очень ограниченном объёме» для разработки собственных языковых моделей.

Microsoft заключила с OpenAI многомиллиардное инвестиционное соглашение, делающее софтверного гиганта эксклюзивным поставщиком облачных ИИ-вычислений. Кроме того, Microsoft пришлось потратить «несколько сотен миллионов долларов» на создание суперкомпьютера для обеспечения работы алгоритма ChatGPT. В опубликованном на этой неделе финансовом отчёте Microsoft за четвёртый квартал 2024 финансового года сказано, что доходы облачного подразделения Azure выросли на 29 %, что лишь немногим меньше прогнозируемых ранее 30-31 %.