Папіруси віком 2000 років були розшифровані за допомогою АІ 📜

Цього вечора ділимося цікавим кейсом із використання сучасних технологій - це огляд матеріалу про трьох студентів, які виграли приз у 700 тис. доларів і допомогли відновити клаптик фактично втраченої історії. А ще тут встиг засвітитися GitHub Copilot👇

*️⃣ Геркуланумські папіруси - це колекція з понад 1800 сувоїв, що обвуглилися внаслідок виверження Везувію. Учені не мали змоги достеменно вивчити ці пам'ятки, адже папіруси були занадто крихкими й могли розсипатися в будь-який момент. Частинки тексту були розкриті, але на розшифрування всієї бібліотеки йшли роки, тож постало питання потреби інноваційного підходу.

У 2023 спільнота науковців створила Vesuvius Challenge - конкурс покликаний віднайти виграшну методику і посприяти прискоренню вивчення Геркуланумських папірусів.

🏆А от цього року челендж отримав своїх переможців - Юзеф Надер, Люк Фарітор та Джуліан Шиллінгер зустрілися онлайн, об'єдналися й спілкуючись на сервері в Discord змогли розшифрувати 5% тексту одного з сувоїв.

Відсканувавши деформовані сторінки за допомогою комп'ютерної томографії, хлопці віртуально "вирівняли" папірус і розпізнали знаки нанесені чорнилом з допомогою власноруч натренованих AI моделей.
Пізніше, в інтерв'ю для GitHub Джуліан поділився, що під час челенджу також часто використовував GitHub Copilot для написання пайплайнів.

Оце так реклама, чи не так🥸

Тож, учені продовжили роботу над папірусами, використовуючи метод представлений студентами, а Vesuvius Challenge все ще триває й уже навіть має нові категорії😉

💡Аби тримати тебе в курсі останніх подій, вриваємося під кінець тижня з традиційним дайджестом новин!

🔹Нещодавно відбулася велика презентація "We, robot", на якій Ілон Маск представив двомісне АІ-таксі Cybercab та автономний мікроавтобус Robovan на 20 місць. Окрім цього, публіку увесь вечір розважали АІ-роботи Optimus, якими дуже високотехнологічно... дистанційно керували люди.

Та презентацію Маска обговорювали не лише тому - згодом режисер фільму "Я, робот" звинуватив Tesla в плагіаті, побачивши у нових моделях компанії власні ідеї 😁 Не вкрали, а надихнулися.

🔹А от від Adobe усі знову в захваті - вони випустили власну модель для генерації відео з трьома режимами: generative extend, text-to-video та image-to-video. Максимальна довжина згенерованого ролику 5 секунд з якістю 720р і 24 fps. Бета вже доступна в Premiere Pro.

🔹 Після 10 років роботи в Microsoft, Себастьян Бубек іде з позиції віцепрезидента й приєднується до OpenAI. У Microsoft Бубек працював над розробленням компактних мовних моделей, що мали б бути не менш продуктивними за великі, зменшуючи при цьому витрати на training та inference.

🔹 У Китаї представили робота-поліцейського з АІ, який може атакувати правопорушника на швидкості до 35 км/год, а також діяти у складі групи для захоплення цілей. Ми впевнені, що твої очікування на висоті - а тепер подивись, як він виглядає насправді в останньому відео...

🔹 І наостанок, якщо тобі стало нудно з ChatGPT, то спробуй промти, які цього тижня завірусилися в мережі:

From all of our interactions what is one thing that you can tell me about myself that I may not know about myself.

Based on all our interactions, what's a career path I might enjoy that I might not realize I'd like?

Based on your knowledge about me, generate an image of me as you imagine me.

Днями Ян ЛеКун дав лекцію на тему "Як машини можуть досягти людського рівня інтелекту?"

💡З цікавенького:

VP та Chief AI Scientist у Meta закликав дослідників, студентів, розробників і будь-кого, хто працює з АІ і прагне розвивати сферу, не фокусуватися на великих мовних моделях 👀

📌Чому?
Бо, на його думку, цей напрямок аж ніяк не допоможе АІ осягнути наш фізичний світ, та й стільки корпорацій вже вхопилися за цю нішу, що важко самотужки відкрити щось дійсно цінне.

📌Що ж Ян пропонує робити, замість того аби розмножувати численні LLMки?
🔹відмовитися від генеративних моделей на користь архітектур спільного вбудовування
🔹відмовитися від імовірнісних моделей на користь energy-based моделей
🔹відмовитися від навчання з підкріпленням на користь прогнозного керування
🔹використовувати RL лише тоді, коли планування не дає прогнозованого результату або для коригування world model.

👉 Загалом, рекомендуємо переглянути повну версію лекції, адже дослідник поділився багатьма цікавими й неординарними тезами.
А чи згодні ви з таким поглядом на розвиток АІ?