Прорыв в марсианской вертолетной технике!
Мы серьезно
[История уместилась в комикс сверху, читайте только если хотите подробностей]
Если вы думали, что после успешного завершения миссии Ingenuity инженеры NASA сели пить марсианский чай и почивать на лаврах, спешим разочаровать: они уже вовсю крутят пропеллеры нового поколения. И, судя по последним новостям из Лаборатории реактивного движения (JPL), крутят их быстрее, чем позволяет здравый смысл. Но, как оказалось, именно это и нужно.
Для тех, кто пропустил: Ingenuity это небольшой вертолёт-разведчик, который в 2021 году стал первым в истории аппаратом, совершившим управляемый полёт в атмосфере другой планеты. Его корпус был размером с коробку для салфеток, масса около 1,8 кг, а два пропеллера вращались со скоростью 2700 оборотов в минуту.
Ingenuity был тем самым скромным героем, который должен был сделать всего пять полётов за 30 дней, а в итоге отмахал 72 рейса и показал, что летать на других планетах — это не фантастика, а вполне себе инженерная рутина. Его два пропеллера вращались со скоростью 2700 оборотов в минуту. Для сравнения: это в 10 раз быстрее, чем у земных пассажирских вертолётов. Но даже тогда инженеры держали кончики лопастей ниже скорости звука (около Маха 0,7), потому что «а вдруг развалится?».
Теперь на подходе миссия SkyFall - три новых марсианских вертолёта, которые планируют отправить на Красную планету уже в конце 2028 года. Они будут крупнее, тяжелее и, что самое важное, им нужно будет поднимать не только камеры, но и серьёзные научные приборы. Проблема? Атмосфера Марса это, по сути, разрежённое «ничего»: её плотность составляет всего 1% от земной. Чтобы взлететь в таких условиях, нужно либо быть очень лёгким, либо вращать лопасти так, будто от этого зависит ваша зарплата.
Инженеры JPL и компании AeroVironment (те самые, что делали *Ingenuity*) решили пойти вторым путём. Они взяли новые, более крупные лопасти и отправили их в специальную камеру, имитирующую марсианскую атмосферу. А потом… просто добавили скорости.
В ходе испытаний кончики лопастей разогнали до Маха 1,08 то есть, они преодолели скорость звука в условиях Марса. И, о чудо, ничего не развалилось. Инженеры даже предусмотрительно обшили часть камеры листовым металлом, на случай, если эксперимент пойдёт не по плану. Но план сработал: лопасти выдержали, а подъёмная сила выросла на 30%.
«Мы думали, что нам повезёт, если доберёмся до Маха 1,05, а в итоге получили 1,08», сдержанно радуется аэродинамик Шанна Уитроу-Мейсер. Скромность, конечно, украшает учёного, но за этой фразой скрывается маленький технологический триумф.
Проще говоря: теперь марсианские вертолёты смогут таскать более серьёзную нагрузку. Больше приборов, мощнее батареи, дольше полёты. Ingenuity летал максимум 161 секунду и покрывал меньше километра, но будущие аппараты смогут исследовать куда более удалённые и интересные места. И да, им больше не понадобится ровер-нянька для связи: новые вертолёты будут выходить на связь напрямую через орбитальные спутники или даже с Землёй.
Кстати, пока одни инженеры готовят вертолёты для Марса, другие работают над проектом Dragonfly - дроном для Титана, спутника Сатурна. Там атмосфера плотнее земной, так что летать проще, но сам аппарат будет весить почти тонну. Видимо, в NASA решили охватить весь спектр: от лёгких марсианских «пчёл» до тяжёлых титанских «шмелей».
Прорыв в технологии роторов это не просто «ещё немного быстрее». Это ключ к новому этапу исследования планет, где воздух (пусть и разрежённый) становится дорогой для науки. И если раньше мы смотрели на Марс через глаза роверов, то скоро сможем пролететь над его каньонами и кратерами с высоты птичьего, ну, или вертолётного полёта.
Остаётся только пожелать инженерам, чтобы на Марсе не оказалось внезапных песчаных бурь с порывами до сверхзвука. А то вдруг кто-то из местных решит устроить гонки.
ПОДПИСАТЬСЯ НА КАНАЛ
Источник: https://arstechnica.com/space/2026/05/engineers-at-nasas-jet-propulsion-lab-make-a-breakthrough-in-rotor-technology/
Мы серьезно
[История уместилась в комикс сверху, читайте только если хотите подробностей]
Если вы думали, что после успешного завершения миссии Ingenuity инженеры NASA сели пить марсианский чай и почивать на лаврах, спешим разочаровать: они уже вовсю крутят пропеллеры нового поколения. И, судя по последним новостям из Лаборатории реактивного движения (JPL), крутят их быстрее, чем позволяет здравый смысл. Но, как оказалось, именно это и нужно.
Для тех, кто пропустил: Ingenuity это небольшой вертолёт-разведчик, который в 2021 году стал первым в истории аппаратом, совершившим управляемый полёт в атмосфере другой планеты. Его корпус был размером с коробку для салфеток, масса около 1,8 кг, а два пропеллера вращались со скоростью 2700 оборотов в минуту.
Ingenuity был тем самым скромным героем, который должен был сделать всего пять полётов за 30 дней, а в итоге отмахал 72 рейса и показал, что летать на других планетах — это не фантастика, а вполне себе инженерная рутина. Его два пропеллера вращались со скоростью 2700 оборотов в минуту. Для сравнения: это в 10 раз быстрее, чем у земных пассажирских вертолётов. Но даже тогда инженеры держали кончики лопастей ниже скорости звука (около Маха 0,7), потому что «а вдруг развалится?».
Теперь на подходе миссия SkyFall - три новых марсианских вертолёта, которые планируют отправить на Красную планету уже в конце 2028 года. Они будут крупнее, тяжелее и, что самое важное, им нужно будет поднимать не только камеры, но и серьёзные научные приборы. Проблема? Атмосфера Марса это, по сути, разрежённое «ничего»: её плотность составляет всего 1% от земной. Чтобы взлететь в таких условиях, нужно либо быть очень лёгким, либо вращать лопасти так, будто от этого зависит ваша зарплата.
Инженеры JPL и компании AeroVironment (те самые, что делали *Ingenuity*) решили пойти вторым путём. Они взяли новые, более крупные лопасти и отправили их в специальную камеру, имитирующую марсианскую атмосферу. А потом… просто добавили скорости.
В ходе испытаний кончики лопастей разогнали до Маха 1,08 то есть, они преодолели скорость звука в условиях Марса. И, о чудо, ничего не развалилось. Инженеры даже предусмотрительно обшили часть камеры листовым металлом, на случай, если эксперимент пойдёт не по плану. Но план сработал: лопасти выдержали, а подъёмная сила выросла на 30%.
«Мы думали, что нам повезёт, если доберёмся до Маха 1,05, а в итоге получили 1,08», сдержанно радуется аэродинамик Шанна Уитроу-Мейсер. Скромность, конечно, украшает учёного, но за этой фразой скрывается маленький технологический триумф.
Проще говоря: теперь марсианские вертолёты смогут таскать более серьёзную нагрузку. Больше приборов, мощнее батареи, дольше полёты. Ingenuity летал максимум 161 секунду и покрывал меньше километра, но будущие аппараты смогут исследовать куда более удалённые и интересные места. И да, им больше не понадобится ровер-нянька для связи: новые вертолёты будут выходить на связь напрямую через орбитальные спутники или даже с Землёй.
Кстати, пока одни инженеры готовят вертолёты для Марса, другие работают над проектом Dragonfly - дроном для Титана, спутника Сатурна. Там атмосфера плотнее земной, так что летать проще, но сам аппарат будет весить почти тонну. Видимо, в NASA решили охватить весь спектр: от лёгких марсианских «пчёл» до тяжёлых титанских «шмелей».
Прорыв в технологии роторов это не просто «ещё немного быстрее». Это ключ к новому этапу исследования планет, где воздух (пусть и разрежённый) становится дорогой для науки. И если раньше мы смотрели на Марс через глаза роверов, то скоро сможем пролететь над его каньонами и кратерами с высоты птичьего, ну, или вертолётного полёта.
Остаётся только пожелать инженерам, чтобы на Марсе не оказалось внезапных песчаных бурь с порывами до сверхзвука. А то вдруг кто-то из местных решит устроить гонки.
ПОДПИСАТЬСЯ НА КАНАЛ
Источник: https://arstechnica.com/space/2026/05/engineers-at-nasas-jet-propulsion-lab-make-a-breakthrough-in-rotor-technology/
👍3
Здесь нам все показалось настолько очевидным, что мы решили обойтись без статьи.
Источник: https://www.psu.edu/news/research/story/new-reactor-design-produces-renewable-methane-carbon-dioxide
ПОДПИСАТЬСЯ НА КАНАЛ
Источник: https://www.psu.edu/news/research/story/new-reactor-design-produces-renewable-methane-carbon-dioxide
ПОДПИСАТЬСЯ НА КАНАЛ
Наконец сделали мехаробота, как в «Чужих». Рипли бы одобрила, бухгалтерия бы заплакала
Китайская Unitree показала GD01, пилотируемого робота-меха, который весит около 500 кг вместе с человеком внутри, умеет ходить на двух ногах, переходить в четырёхногий режим и стоит от 3,9 млн юаней, примерно 650 тысяч долларов. Практический смысл пока простой: человечество сделало ещё один уверенный шаг к будущему, где на парковке у торгового центра кто-то обязательно будет пытаться развернуться на боевом экзоскелете.
GD01 позиционируют как гражданское транспортное средство. Это очень мило, потому что если устройство выглядит как штука, на которой удобно выбивать стену, то назвать его “гражданским транспортом” действительно важно. Примерно как написать на танке “для семейных прогулок”. Unitree, кстати, отдельно просит использовать робота безопасно и дружелюбно, а также не заниматься опасными модификациями. То есть компания заранее посмотрела на человечество и решила оставить записку для следствия.
Самое очевидное сравнение, конечно, не с электросамокатом, а с погрузчиком из финала “Чужих”, где Рипли влезает в Power Loader и объясняет Королеве ксеноморфов основы материнской дипломатии. Небольшая поправка зануды: это не первый “Alien” 1979 года, а “Aliens” 1986 года. Но сцена настолько вошла в культурную память, что спорить тут бессмысленно. Там был промышленный экзоскелет, здесь китайский меха-робот за цену хорошей квартиры. Там Рипли спасала ребёнка, здесь пока спасают маркетинговый отдел от недостатка вирусного контента.
Разница в том, что Power Loader в фильме выглядел как честная рабочая машина: таскать ящики, разгружать корабли, иногда драться с инопланетной королевой, если смена затянулась. GD01 выглядит уже как продукт эпохи, в которой инженер сначала строит мечту детства, потом отдел PR пишет: “пожалуйста, не используйте для разрушений”. Это, впрочем, и есть прогресс. Раньше фантасты придумывали механические костюмы для кино. Теперь стартапы делают их для рынка, а юристы тихо открывают раздел “ответственность за непреднамеренное прохождение сквозь стену”.
Пока устройство больше похоже на дорогую демонстрацию возможностей, чем на массовый транспорт. Эксперты уже отмечают проблемы с удобством посадки, батареей, комфортом, регулированием и обслуживанием. Но сам факт важен: меха перестал быть чистой фантазией и получил ценник. Как обычно, будущее наступило не с величественной музыкой, а с прайс-листом, предупреждением “не модифицировать опасно” и лёгким ощущением, что где-то в корпорации Weyland-Yutani уже обновляют бизнес-план.
ПОДПИСАТЬСЯ НА КАНАЛ
Источник (на китайском 🤷🏻♂️): https://www.bilibili.com/video/BV12M5K6wEdp/
Китайская Unitree показала GD01, пилотируемого робота-меха, который весит около 500 кг вместе с человеком внутри, умеет ходить на двух ногах, переходить в четырёхногий режим и стоит от 3,9 млн юаней, примерно 650 тысяч долларов. Практический смысл пока простой: человечество сделало ещё один уверенный шаг к будущему, где на парковке у торгового центра кто-то обязательно будет пытаться развернуться на боевом экзоскелете.
GD01 позиционируют как гражданское транспортное средство. Это очень мило, потому что если устройство выглядит как штука, на которой удобно выбивать стену, то назвать его “гражданским транспортом” действительно важно. Примерно как написать на танке “для семейных прогулок”. Unitree, кстати, отдельно просит использовать робота безопасно и дружелюбно, а также не заниматься опасными модификациями. То есть компания заранее посмотрела на человечество и решила оставить записку для следствия.
Самое очевидное сравнение, конечно, не с электросамокатом, а с погрузчиком из финала “Чужих”, где Рипли влезает в Power Loader и объясняет Королеве ксеноморфов основы материнской дипломатии. Небольшая поправка зануды: это не первый “Alien” 1979 года, а “Aliens” 1986 года. Но сцена настолько вошла в культурную память, что спорить тут бессмысленно. Там был промышленный экзоскелет, здесь китайский меха-робот за цену хорошей квартиры. Там Рипли спасала ребёнка, здесь пока спасают маркетинговый отдел от недостатка вирусного контента.
Разница в том, что Power Loader в фильме выглядел как честная рабочая машина: таскать ящики, разгружать корабли, иногда драться с инопланетной королевой, если смена затянулась. GD01 выглядит уже как продукт эпохи, в которой инженер сначала строит мечту детства, потом отдел PR пишет: “пожалуйста, не используйте для разрушений”. Это, впрочем, и есть прогресс. Раньше фантасты придумывали механические костюмы для кино. Теперь стартапы делают их для рынка, а юристы тихо открывают раздел “ответственность за непреднамеренное прохождение сквозь стену”.
Пока устройство больше похоже на дорогую демонстрацию возможностей, чем на массовый транспорт. Эксперты уже отмечают проблемы с удобством посадки, батареей, комфортом, регулированием и обслуживанием. Но сам факт важен: меха перестал быть чистой фантазией и получил ценник. Как обычно, будущее наступило не с величественной музыкой, а с прайс-листом, предупреждением “не модифицировать опасно” и лёгким ощущением, что где-то в корпорации Weyland-Yutani уже обновляют бизнес-план.
ПОДПИСАТЬСЯ НА КАНАЛ
Источник (на китайском 🤷🏻♂️): https://www.bilibili.com/video/BV12M5K6wEdp/
🔥4👏2
Алхимики были правы, но у них не было лазеров
Средневековые алхимики веками пытались превратить свинец в золото и искали философский камень, чтобы управлять свойствами материи. Они погибали от паров ртути, травились мышьяком и умирали в глубоком разочаровании, но сама идея была абсолютно верной. Учёные из MIT наконец исполнили эту мечту, только вместо закопчённых котлов и латинских заклинаний они использовали световые импульсы и электричество.
Они научились перестраивать атомы в материалах с пугающей скоростью. Раньше изменение кристаллической решётки занимало геологические эпохи или требовало адских температур, теперь это происходит почти мгновенно при комнатных условиях. Материал больше не является застывшим приговором природы. Его можно перепрограммировать, меняя проводимость, магнетизм или оптические свойства по желанию левой пятки исследователя. По сути, мы получили возможность редактировать физическую реальность так же легко, как текст в документе на вашем SSD.
Это открывает дорогу к электронике, которая адаптируется под задачи в реальном времени, а не просто выполняет заложенный на заводе алгоритм. Жаль, Парацельс не дожил до этого момента. Он бы точно оценил отсутствие необходимости варить суп из летучих мышей и толчёных жаб ради получения нового функционального сплава. Прогресс оказался менее мистическим, чем хотелось бы романтикам, но зато он работает, воспроизводим и не требует жертвоприношений.
В общем, технология позволяет, наконец относительно быстро превратить свинец в золото. Ну и делать еще куда более интересные вещи в плане создания новых материалов и других технологий.
ПОДПИСАТЬСЯ НА КАНАЛ
Источник https://news.mit.edu/2026/researchers-reprogram-materials-quickly-rearranging-their-atoms-0513
Средневековые алхимики веками пытались превратить свинец в золото и искали философский камень, чтобы управлять свойствами материи. Они погибали от паров ртути, травились мышьяком и умирали в глубоком разочаровании, но сама идея была абсолютно верной. Учёные из MIT наконец исполнили эту мечту, только вместо закопчённых котлов и латинских заклинаний они использовали световые импульсы и электричество.
Они научились перестраивать атомы в материалах с пугающей скоростью. Раньше изменение кристаллической решётки занимало геологические эпохи или требовало адских температур, теперь это происходит почти мгновенно при комнатных условиях. Материал больше не является застывшим приговором природы. Его можно перепрограммировать, меняя проводимость, магнетизм или оптические свойства по желанию левой пятки исследователя. По сути, мы получили возможность редактировать физическую реальность так же легко, как текст в документе на вашем SSD.
Это открывает дорогу к электронике, которая адаптируется под задачи в реальном времени, а не просто выполняет заложенный на заводе алгоритм. Жаль, Парацельс не дожил до этого момента. Он бы точно оценил отсутствие необходимости варить суп из летучих мышей и толчёных жаб ради получения нового функционального сплава. Прогресс оказался менее мистическим, чем хотелось бы романтикам, но зато он работает, воспроизводим и не требует жертвоприношений.
В общем, технология позволяет, наконец относительно быстро превратить свинец в золото. Ну и делать еще куда более интересные вещи в плане создания новых материалов и других технологий.
ПОДПИСАТЬСЯ НА КАНАЛ
Источник https://news.mit.edu/2026/researchers-reprogram-materials-quickly-rearranging-their-atoms-0513
🔥3❤1🤔1
Не совсем апокалипсис. Но человечество, возможно, ждёт много неприятностей
[Вся статья уместилась в картинках, читайте, если хотите подробностей]
Математическую модель, заимствованную из физики неупорядоченных систем, применили к истории роста населения Земли за последние 12 тысяч лет. Ее авторы — физики Алессио Закконе и Костя Траченко. Они взяли не классическую демографическую схему с рождаемостью по странам, а нелинейное уравнение, похожее на те, которыми описывают сложные физические системы с множеством внутренних связей.
В этой логике человечество рассматривается не как набор государств, где где-то рожают больше, а где-то меньше, а как единая связанная система. Население зависит от технологий, ресурсов, обмена знаниями, инфраструктуры и общей сложности цивилизации. То есть не просто «люди рожают людей», а вся система либо помогает росту, либо начинает усиливать сбои.
Расчеты показали опасные сценарии развития. В одном варианте, если рост продолжит двигаться по логике прошлых десятилетий и не столкнется с крупным экологическим кризисом, население может резко вырасти до неустойчивого уровня уже к 2078 году. В другом варианте, если глобальный экологический кризис начнет ограничивать способность человечества использовать ресурсы, население Земли может сократиться примерно вдвое к 2064 году.
Логика модели проста. На протяжении тысячелетий рост человечества сам себя подталкивал. Чем больше людей, тем больше связей, идей, технологий и способов прокормить еще больше людей. Цивилизация работала как ускоритель: плуг, города, медицина, удобрения, электричество, антибиотики, глобальная логистика, и вот уже восемь миллиардов человек считают супермаркет у дома чем-то естественным.
Но тот же механизм связности может начать работать в обратную сторону. Чем сложнее и плотнее система, тем быстрее по ней распространяются сбои. Кризис энергии бьет по производству удобрений. Проблемы с удобрениями бьют по урожаю. Проблемы с едой бьют по ценам, миграции, политике и безопасности. Локальная поломка в таком мире уже не обязана оставаться локальной. Она получает билет бизнес-класса и отправляется в мировое турне.
Именно поэтому сценарий 2064 года выглядит самым жестким. Модель показывает не плавное старение человечества и не спокойное снижение рождаемости, а возможность резкого обвала после прохождения критической точки. Система, которая раньше помогала населению расти, после перегрева может начать усиливать падение.
Главный вывод в том, что нынешняя численность человечества держится на огромной инфраструктуре: еде, воде, медицине, энергии, транспорте, торговле, производстве, управлении. Восемь миллиардов человек существуют не просто «сами по себе», а благодаря сложной машине поддержки жизни. Если эта машина теряет устойчивость, демографические процессы перестают быть медленной статистикой и становятся цепной реакцией. Все ломается, очень быстро людей становится только половина от нынешнего числа. Каким образом - догадайтесь.
В этом смысле модель описывает не только население, но и уязвимость современной цивилизации. Чем сильнее человечество связано в единую систему, тем больше оно выигрывает в стабильные периоды и тем сильнее рискует при крупных сбоях. Связность дала рост. Связность же может ускорить падение.
Получается неприятная картина: будущее населения Земли зависит не только от рождаемости и смертности, а от способности всей глобальной системы выдерживать удары. А система у нас большая, сложная и местами собранная так, будто ее проектировали сразу несколько комитетов, три корпорации и один человек, который «потом все поправит». Не апокалипсис, но полный слом системы. И, возможно, не за горами.
ПОДПИСАТЬСЯ НА КАНАЛ
Источник: https://arxiv.org/pdf/2502.19063
[Вся статья уместилась в картинках, читайте, если хотите подробностей]
Математическую модель, заимствованную из физики неупорядоченных систем, применили к истории роста населения Земли за последние 12 тысяч лет. Ее авторы — физики Алессио Закконе и Костя Траченко. Они взяли не классическую демографическую схему с рождаемостью по странам, а нелинейное уравнение, похожее на те, которыми описывают сложные физические системы с множеством внутренних связей.
В этой логике человечество рассматривается не как набор государств, где где-то рожают больше, а где-то меньше, а как единая связанная система. Население зависит от технологий, ресурсов, обмена знаниями, инфраструктуры и общей сложности цивилизации. То есть не просто «люди рожают людей», а вся система либо помогает росту, либо начинает усиливать сбои.
Расчеты показали опасные сценарии развития. В одном варианте, если рост продолжит двигаться по логике прошлых десятилетий и не столкнется с крупным экологическим кризисом, население может резко вырасти до неустойчивого уровня уже к 2078 году. В другом варианте, если глобальный экологический кризис начнет ограничивать способность человечества использовать ресурсы, население Земли может сократиться примерно вдвое к 2064 году.
Логика модели проста. На протяжении тысячелетий рост человечества сам себя подталкивал. Чем больше людей, тем больше связей, идей, технологий и способов прокормить еще больше людей. Цивилизация работала как ускоритель: плуг, города, медицина, удобрения, электричество, антибиотики, глобальная логистика, и вот уже восемь миллиардов человек считают супермаркет у дома чем-то естественным.
Но тот же механизм связности может начать работать в обратную сторону. Чем сложнее и плотнее система, тем быстрее по ней распространяются сбои. Кризис энергии бьет по производству удобрений. Проблемы с удобрениями бьют по урожаю. Проблемы с едой бьют по ценам, миграции, политике и безопасности. Локальная поломка в таком мире уже не обязана оставаться локальной. Она получает билет бизнес-класса и отправляется в мировое турне.
Именно поэтому сценарий 2064 года выглядит самым жестким. Модель показывает не плавное старение человечества и не спокойное снижение рождаемости, а возможность резкого обвала после прохождения критической точки. Система, которая раньше помогала населению расти, после перегрева может начать усиливать падение.
Главный вывод в том, что нынешняя численность человечества держится на огромной инфраструктуре: еде, воде, медицине, энергии, транспорте, торговле, производстве, управлении. Восемь миллиардов человек существуют не просто «сами по себе», а благодаря сложной машине поддержки жизни. Если эта машина теряет устойчивость, демографические процессы перестают быть медленной статистикой и становятся цепной реакцией. Все ломается, очень быстро людей становится только половина от нынешнего числа. Каким образом - догадайтесь.
В этом смысле модель описывает не только население, но и уязвимость современной цивилизации. Чем сильнее человечество связано в единую систему, тем больше оно выигрывает в стабильные периоды и тем сильнее рискует при крупных сбоях. Связность дала рост. Связность же может ускорить падение.
Получается неприятная картина: будущее населения Земли зависит не только от рождаемости и смертности, а от способности всей глобальной системы выдерживать удары. А система у нас большая, сложная и местами собранная так, будто ее проектировали сразу несколько комитетов, три корпорации и один человек, который «потом все поправит». Не апокалипсис, но полный слом системы. И, возможно, не за горами.
ПОДПИСАТЬСЯ НА КАНАЛ
Источник: https://arxiv.org/pdf/2502.19063
🔥2
Пророчества Харари
Часть 1
Юваль Ной Харари остается одним из самых цитируемых мыслителей современности. Его книги разошлись тиражом более 45 миллионов экземпляров. Одни видят в них пророчества, другие называют опасной упрощенной наукой. Однако игнорировать его идеи уже невозможно. Вот некоторые тезисы, которые могут изменить наше представление о завтрашнем дне.
Два человечества
У Харари есть неприятная привычка: он говорит о будущем таким тоном, будто обсуждает не конец привычного мира, а расписание поездов.
Его прогноз прост и нехорош. Человечество может расколоться не просто на богатых и бедных, умных и не очень, владельцев яхт и владельцев кредитов. Нет, это всё старая, уютная социальная драма. Харари говорит о другом: о возможном разделении людей на два разных биологических типа.
Начнётся всё, по его мнению, с появления так называемого бесполезного класса. Промышленная революция породила пролетариат. Рабочий был беден, уязвим, эксплуатируем, но нужен. Его труд был частью машины. Новая революция, революция искусственного интеллекта, может создать куда более странную фигуру: человека, который экономике не нужен вообще.
Машина не требует отпуска, не спорит с начальством, не выгорает, не просит повышения и не пишет в общий чат: «Коллеги, добрый день, у меня вопрос». Если она научится делать большую часть человеческой работы лучше, быстрее и дешевле, миллиарды людей окажутся не временно безработными, а исторически лишними. Не потому что они плохие. Просто у системы для них не будет задачи.
Харари однажды сформулировал это почти безжалостно: лучшее, что современное общество пока придумало для таких людей, это наркотики и компьютерные игры. То есть хлеба уже может не понадобиться, зрелищ будет достаточно. Человек сидит, потребляет виртуальную реальность, переживает искусственные победы, получает химическое утешение и тихо не мешает будущему наступать.
Но это только первая часть мрачной сказки. Вторая гораздо интереснее и хуже.
Пока одни будут развлекаться в цифровом аквариуме, другие получат доступ к технологиям улучшения человека. Генная инженерия, отбор эмбрионов, нейроинтерфейсы, биотехнологии, персонализированная медицина, усиление памяти, внимания, интеллекта, продолжительности жизни. Всё то, что сегодня выглядит как набор дорогих исследований, завтра может стать пропуском в новый биологический клуб.
Разумеется, вход будет не для всех. История вообще редко начиналась словами: «Давайте распределим революционные преимущества справедливо». Скорее наоборот. Сначала доступ получают государства, корпорации, элиты, военные, сверхбогатые люди и те, кто вовремя оказался рядом с дверью.
Так может возникнуть разрыв, которого ещё не было. Не между крестьянином и аристократом, не между буржуа и пролетарием, не между человеком с ипотекой и человеком с фамильным офисом. Это всё, как выясняется, были милые семейные ссоры внутри одного вида. Новый разрыв может пройти между теми, кто остался Homo sapiens, и теми, кто решил обновить прошивку.
Тут невольно вспоминается Герберт Уэллс и его «Машина времени». Там человечество тоже разделилось. На поверхности жили изнеженные элои, прекрасные, беспомощные и почти детские. Под землёй трудились морлоки, мрачные наследники индустриального ада. Уэллс, человек XIX века, видел будущее через фабрику, классовую эксплуатацию и страх перед подземной машиной.
У Харари версия холоднее. Его будущие «морлоки» могут даже не понадобиться. Некому будет трудиться в шахтах, потому что шахты обслужат роботы. Некому будет восставать, потому что восстание требует организации, смысла и надежды. А надежду, как известно, можно заменить подпиской на премиальный развлекательный сервис.
Были и другие похожие предчувствия. Олдос Хаксли в «О дивном новом мире» показал общество, где людей заранее делят на касты, производят под задачу и утешают химическим счастьем. Там не нужно никого угнетать грубо. Достаточно правильно настроить биологию, воспитание и досуг. Раб очень доволен, особенно если ему выдали сому.
Часть 1
Юваль Ной Харари остается одним из самых цитируемых мыслителей современности. Его книги разошлись тиражом более 45 миллионов экземпляров. Одни видят в них пророчества, другие называют опасной упрощенной наукой. Однако игнорировать его идеи уже невозможно. Вот некоторые тезисы, которые могут изменить наше представление о завтрашнем дне.
Два человечества
У Харари есть неприятная привычка: он говорит о будущем таким тоном, будто обсуждает не конец привычного мира, а расписание поездов.
Его прогноз прост и нехорош. Человечество может расколоться не просто на богатых и бедных, умных и не очень, владельцев яхт и владельцев кредитов. Нет, это всё старая, уютная социальная драма. Харари говорит о другом: о возможном разделении людей на два разных биологических типа.
Начнётся всё, по его мнению, с появления так называемого бесполезного класса. Промышленная революция породила пролетариат. Рабочий был беден, уязвим, эксплуатируем, но нужен. Его труд был частью машины. Новая революция, революция искусственного интеллекта, может создать куда более странную фигуру: человека, который экономике не нужен вообще.
Машина не требует отпуска, не спорит с начальством, не выгорает, не просит повышения и не пишет в общий чат: «Коллеги, добрый день, у меня вопрос». Если она научится делать большую часть человеческой работы лучше, быстрее и дешевле, миллиарды людей окажутся не временно безработными, а исторически лишними. Не потому что они плохие. Просто у системы для них не будет задачи.
Харари однажды сформулировал это почти безжалостно: лучшее, что современное общество пока придумало для таких людей, это наркотики и компьютерные игры. То есть хлеба уже может не понадобиться, зрелищ будет достаточно. Человек сидит, потребляет виртуальную реальность, переживает искусственные победы, получает химическое утешение и тихо не мешает будущему наступать.
Но это только первая часть мрачной сказки. Вторая гораздо интереснее и хуже.
Пока одни будут развлекаться в цифровом аквариуме, другие получат доступ к технологиям улучшения человека. Генная инженерия, отбор эмбрионов, нейроинтерфейсы, биотехнологии, персонализированная медицина, усиление памяти, внимания, интеллекта, продолжительности жизни. Всё то, что сегодня выглядит как набор дорогих исследований, завтра может стать пропуском в новый биологический клуб.
Разумеется, вход будет не для всех. История вообще редко начиналась словами: «Давайте распределим революционные преимущества справедливо». Скорее наоборот. Сначала доступ получают государства, корпорации, элиты, военные, сверхбогатые люди и те, кто вовремя оказался рядом с дверью.
Так может возникнуть разрыв, которого ещё не было. Не между крестьянином и аристократом, не между буржуа и пролетарием, не между человеком с ипотекой и человеком с фамильным офисом. Это всё, как выясняется, были милые семейные ссоры внутри одного вида. Новый разрыв может пройти между теми, кто остался Homo sapiens, и теми, кто решил обновить прошивку.
Тут невольно вспоминается Герберт Уэллс и его «Машина времени». Там человечество тоже разделилось. На поверхности жили изнеженные элои, прекрасные, беспомощные и почти детские. Под землёй трудились морлоки, мрачные наследники индустриального ада. Уэллс, человек XIX века, видел будущее через фабрику, классовую эксплуатацию и страх перед подземной машиной.
У Харари версия холоднее. Его будущие «морлоки» могут даже не понадобиться. Некому будет трудиться в шахтах, потому что шахты обслужат роботы. Некому будет восставать, потому что восстание требует организации, смысла и надежды. А надежду, как известно, можно заменить подпиской на премиальный развлекательный сервис.
Были и другие похожие предчувствия. Олдос Хаксли в «О дивном новом мире» показал общество, где людей заранее делят на касты, производят под задачу и утешают химическим счастьем. Там не нужно никого угнетать грубо. Достаточно правильно настроить биологию, воспитание и досуг. Раб очень доволен, особенно если ему выдали сому.
❤1🔥1
Пророчества Харари
Часть 2
У Форстера в рассказе «Машина останавливается» люди живут по отдельным ячейкам, общаются через экраны и зависят от гигантской системы, которую уже почти не понимают. Звучало как фантазия начала XX века. Сейчас, признаться, иногда больше похоже на слегка устаревшее техническое описание.
У Чапека в «R.U.R.» роботы сначала просто заменяют человеческий труд, а потом задают неприятный вопрос: если человек больше не нужен для работы, зачем он вообще нужен? Этот вопрос, похоже, пережил всех своих авторов и теперь сидит за столом переговоров вместе с инженерами, инвесторами и специалистами по этике.
Харари не говорит, что всё это неизбежно. Он не пророк с бородой на горе, хотя иногда производит похожее впечатление. Его мысль в другом: технологии движутся быстрее, чем общественные механизмы, которые должны их удерживать. Мы уже умеем создавать инструменты колоссальной силы, но всё ещё спорим, кто должен оплачивать кофе в офисе.
Главная опасность не в том, что богатые станут умнее, здоровее и долговечнее. Люди всегда хотели быть умнее, здоровее и долговечнее. Главная опасность в том, что улучшение человека может стать наследуемым преимуществом. Если богатые смогут улучшать не только себя, но и своих детей, неравенство перестанет быть экономическим. Оно станет биологическим.
И тогда привычная мораль начнёт трещать. Как улучшенный человек будет смотреть на обычного? Как на равного? Возможно. Первые несколько лет, пока ещё неудобно. А потом, может быть, как мы смотрим на шимпанзе: с интересом, с жалостью, иногда с нежностью, но без мысли пригласить его в совет директоров.
Это и есть самый неприятный поворот. Не обязательно будет диктатура, сапоги, лагеря и марш под барабан. Будущее может оказаться гораздо вежливее. Одни будут жить дольше, думать быстрее, болеть реже, принимать решения точнее и передавать эти преимущества дальше. Другие будут получать компенсации, развлечения, психологическую поддержку и вежливые объяснения, почему мир устроен именно так.
Фантасты давно ходили вокруг этой двери. Уэллс боялся классового раскола, Хаксли боялся счастливого рабства, Форстер боялся машины, которая заменит человеку мир, Чапек боялся труда, который больше не нуждается в человеке. Харари просто собрал эти страхи в один современный чемодан и добавил к ним биотехнологии.
Вопрос XXI века поэтому звучит неприятно просто: зачем нужны люди, если машины делают всё лучше? И следующий вопрос, ещё хуже: если нужны не все люди, то кто будет решать, какие именно нужны?
От ответа зависит больше, чем рынок труда. От него зависит, останемся ли мы одним видом, пусть шумным, несправедливым и склонным к глупостям, или превратимся в две ветви: одни будут редактировать геном, другие проходить очередной уровень игры.
У человечества ещё есть выбор. В этом, собственно, и состоит хорошая новость. Плохая новость в том, что выбор придётся делать быстро. История, как известно, не любит ждать, пока мы дочитаем пользовательское соглашение.
Часть 2
У Форстера в рассказе «Машина останавливается» люди живут по отдельным ячейкам, общаются через экраны и зависят от гигантской системы, которую уже почти не понимают. Звучало как фантазия начала XX века. Сейчас, признаться, иногда больше похоже на слегка устаревшее техническое описание.
У Чапека в «R.U.R.» роботы сначала просто заменяют человеческий труд, а потом задают неприятный вопрос: если человек больше не нужен для работы, зачем он вообще нужен? Этот вопрос, похоже, пережил всех своих авторов и теперь сидит за столом переговоров вместе с инженерами, инвесторами и специалистами по этике.
Харари не говорит, что всё это неизбежно. Он не пророк с бородой на горе, хотя иногда производит похожее впечатление. Его мысль в другом: технологии движутся быстрее, чем общественные механизмы, которые должны их удерживать. Мы уже умеем создавать инструменты колоссальной силы, но всё ещё спорим, кто должен оплачивать кофе в офисе.
Главная опасность не в том, что богатые станут умнее, здоровее и долговечнее. Люди всегда хотели быть умнее, здоровее и долговечнее. Главная опасность в том, что улучшение человека может стать наследуемым преимуществом. Если богатые смогут улучшать не только себя, но и своих детей, неравенство перестанет быть экономическим. Оно станет биологическим.
И тогда привычная мораль начнёт трещать. Как улучшенный человек будет смотреть на обычного? Как на равного? Возможно. Первые несколько лет, пока ещё неудобно. А потом, может быть, как мы смотрим на шимпанзе: с интересом, с жалостью, иногда с нежностью, но без мысли пригласить его в совет директоров.
Это и есть самый неприятный поворот. Не обязательно будет диктатура, сапоги, лагеря и марш под барабан. Будущее может оказаться гораздо вежливее. Одни будут жить дольше, думать быстрее, болеть реже, принимать решения точнее и передавать эти преимущества дальше. Другие будут получать компенсации, развлечения, психологическую поддержку и вежливые объяснения, почему мир устроен именно так.
Фантасты давно ходили вокруг этой двери. Уэллс боялся классового раскола, Хаксли боялся счастливого рабства, Форстер боялся машины, которая заменит человеку мир, Чапек боялся труда, который больше не нуждается в человеке. Харари просто собрал эти страхи в один современный чемодан и добавил к ним биотехнологии.
Вопрос XXI века поэтому звучит неприятно просто: зачем нужны люди, если машины делают всё лучше? И следующий вопрос, ещё хуже: если нужны не все люди, то кто будет решать, какие именно нужны?
От ответа зависит больше, чем рынок труда. От него зависит, останемся ли мы одним видом, пусть шумным, несправедливым и склонным к глупостям, или превратимся в две ветви: одни будут редактировать геном, другие проходить очередной уровень игры.
У человечества ещё есть выбор. В этом, собственно, и состоит хорошая новость. Плохая новость в том, что выбор придётся делать быстро. История, как известно, не любит ждать, пока мы дочитаем пользовательское соглашение.
❤4
Стартап Helion, строящий первый в мире термоядерный реактор (об этом мы писали ТУТ) привлек 465 миллионов долларов. Сам стартап оценивается в 15.5 миллиардов долларов. Полностью предыдущий анализ повторять не буду, его можно посмотреть по ссылке, но в случае успеха, это убьет всю нефтяную промышленность в мире. Все страны, включая РФ, экономика которых зависит от нефтедобычи, получат колоссальный удар.
👍3
Учёные посчитали, сколько мы проживём, если медицина победит всё. Спойлер: не вечно
Представим мир, где рак побеждён, теломеры не укорачиваются, клетки идеально выносят мусор, а митохондрии работают как новые. Звучит как рекламный буклет клиники долголетия в Дубае. Но даже в этом утопическом сценарии у организма есть потолок. И поставили его не врачи, не экология, не стресс на работе. А банальные опечатки в ДНК.
Исследователи из Сколтеха и AIRI построили математическую модель, в которой из всех механизмов старения оставили только один: накопление соматических мутаций. Тех самых крошечных ошибок, которые возникают каждый раз, когда клетка делится. Клетка, конечно, пытается их исправить. Но "исправляет" в кавычках, потому что идеально не умеет.
Результат: если убрать все остальные причины старения и оставить только мутации, медианная продолжительность жизни составит от 146 до 194 лет. Примерно вдвое больше, чем сейчас. Неплохо, но до бессмертия, мягко говоря, далеко.
Главный виновник: нейроны и кардиомиоциты. Клетки, которые не делятся. А значит, не могут "обнулиться" и начать с чистого листа. Мутации в них копятся всю жизнь, и девать их некуда. Печень, например, может регенерировать и теоретически функционировать тысячи лет. А вот мозг и сердце такой роскоши лишены. Они и ставят финальную точку.
Для контекста: если бы организм вообще не старел, теоретическая медианная продолжительность жизни составила бы 1759 лет. Соматические мутации сокращают эту цифру в 11 раз. Один-единственный процесс.
Что это значит на практике? Ровно то, что бессмертие через медицину не светит. Можно чинить теломеры, вычищать сенесцентные клетки, перепрограммировать митохондрии. Но случайные ошибки в ДНК неинтересно "чинить" по одной, а предотвратить их появление невозможно. Это не баг, это, простите, энтропия. Термодинамика не спрашивает, хотите ли вы жить вечно.
Авторы подчёркивают: их модель не говорит, что люди вот-вот начнут доживать до 190. Она показывает, где находится биологический потолок. И этот потолок не из стекла. Он из бетона.
Так что в следующий раз, когда очередной миллиардер расскажет, что собирается жить 500 лет, можно вежливо улыбнуться. И напомнить, что даже его нейроны с этим планом не согласны.
---
Источники:
- Efimov E. et al. "Somatic mutations impose an entropic upper bound on human lifespan." *npj Aging* (2026). DOI: 10.1038/s41514-026-00421-6
https://www.nature.com/articles/s41514-026-00421-6
- Препринт: bioRxiv, November 2025
- Разбор: MedicalXpress, July 2026
- Разбор: ScienceAlert
- Разбор: The Independent
Представим мир, где рак побеждён, теломеры не укорачиваются, клетки идеально выносят мусор, а митохондрии работают как новые. Звучит как рекламный буклет клиники долголетия в Дубае. Но даже в этом утопическом сценарии у организма есть потолок. И поставили его не врачи, не экология, не стресс на работе. А банальные опечатки в ДНК.
Исследователи из Сколтеха и AIRI построили математическую модель, в которой из всех механизмов старения оставили только один: накопление соматических мутаций. Тех самых крошечных ошибок, которые возникают каждый раз, когда клетка делится. Клетка, конечно, пытается их исправить. Но "исправляет" в кавычках, потому что идеально не умеет.
Результат: если убрать все остальные причины старения и оставить только мутации, медианная продолжительность жизни составит от 146 до 194 лет. Примерно вдвое больше, чем сейчас. Неплохо, но до бессмертия, мягко говоря, далеко.
Главный виновник: нейроны и кардиомиоциты. Клетки, которые не делятся. А значит, не могут "обнулиться" и начать с чистого листа. Мутации в них копятся всю жизнь, и девать их некуда. Печень, например, может регенерировать и теоретически функционировать тысячи лет. А вот мозг и сердце такой роскоши лишены. Они и ставят финальную точку.
Для контекста: если бы организм вообще не старел, теоретическая медианная продолжительность жизни составила бы 1759 лет. Соматические мутации сокращают эту цифру в 11 раз. Один-единственный процесс.
Что это значит на практике? Ровно то, что бессмертие через медицину не светит. Можно чинить теломеры, вычищать сенесцентные клетки, перепрограммировать митохондрии. Но случайные ошибки в ДНК неинтересно "чинить" по одной, а предотвратить их появление невозможно. Это не баг, это, простите, энтропия. Термодинамика не спрашивает, хотите ли вы жить вечно.
Авторы подчёркивают: их модель не говорит, что люди вот-вот начнут доживать до 190. Она показывает, где находится биологический потолок. И этот потолок не из стекла. Он из бетона.
Так что в следующий раз, когда очередной миллиардер расскажет, что собирается жить 500 лет, можно вежливо улыбнуться. И напомнить, что даже его нейроны с этим планом не согласны.
---
Источники:
- Efimov E. et al. "Somatic mutations impose an entropic upper bound on human lifespan." *npj Aging* (2026). DOI: 10.1038/s41514-026-00421-6
https://www.nature.com/articles/s41514-026-00421-6
- Препринт: bioRxiv, November 2025
- Разбор: MedicalXpress, July 2026
- Разбор: ScienceAlert
- Разбор: The Independent
👌2❤1👍1
Двигатель уже запущен: сценарий AI 2027, прогноз который исполняется
Представим обычное утро 2027 года.
Исследователь приходит в лабораторию, ставит кофе и открывает отчет. Ночью искусственный интеллект проверил 14 тысяч гипотез, нашел три перспективных метода обучения и уже начал испытывать лучший из них.
Исследователь читает первую страницу. Потом вторую. На пятой понимает, что не успеет разобраться до вечера.
В этот момент появляется новое сообщение:
- Пока вы читали отчет, мы обнаружили ошибку. Исправленная версия приложена.
Кофе еще горячий. Человек уже отстал.
Именно так, может начаться переход к сверхчеловеческому искусственному интеллекту. Возможно, первые детали этого будущего мы увидели уже сейчас.
Десять задач за две тысячи долларов
Внутренняя модель OpenAI под названием Astra получила результаты в десяти сложных задачах по математике и теоретической информатике. Некоторые проблемы оставались нерешенными десятилетиями.
Математические идеи создавала сама система. Люди помогали проверять и оформлять результаты. Затем Astra переводила доказательства на язык Lean, чтобы их могла независимо проверить программа.
По расчетам OpenAI, использованные токены стоили бы около двух тысяч долларов по тарифам Sol. Это не полная цена проекта и не стоимость обучения модели. Но сравнение все равно впечатляет.
Две тысячи долларов — хороший ноутбук. Несколько ужинов в дорогом ресторане. Или результаты в геометрии, криптографии, комбинаторике и квантовой сложности. Выбор становится неприятно очевидным.
OpenAI опубликовала описание результатов и формальные доказательства.
Но важны здесь не сами десять задач. Важен новый вид работы. До недавнего времени модель была помощником ученого. Она искала статьи, объясняла формулы и предлагала варианты. Источник идеи по-прежнему сидел перед монитором, пил кофе и иногда получал зарплату. Astra начала выполнять работу самого исследователя:
искать идею → развивать ее → проверять результат → оставлять доказательство, которое можно проверить независимо.
Пока это математика. Но тот же контур можно перенести в физику, биологию, разработку лекарств и, что особенно важно, в создание новых систем искусственного интеллекта. И вот здесь начинается история AI 2027.
Будущее с календарем
В апреле 2025 года группа исследователей и прогнозистов опубликовала сценарий AI 2027.
Обычно прогнозы об искусственном интеллекте звучат безопасно: «в ближайшие десятилетия произойдут глубокие преобразования». Это удобная формулировка. Когда преобразования не происходят, никто уже не помнит, кто именно обещал глубину.
Авторы AI 2027 поступили смелее. Они расписали возможное развитие событий по месяцам. И мы теперь, спустя год и 4 месяца можем оценить, насколько точно они попали. И увидеть, что пока попадают довольно точно.
Сначала появились, как и предсказано, агенты, способные пользоваться компьютером и выполнять длинные задания. Работали они примерно как очень талантливый стажер: иногда делают за час то, на что человеку нужна неделя, а иногда создают три аккаунта, удаляют нужный файл и уверенно сообщают об успехе.
Затем агенты становятся надежнее. Они получили память, инструменты и возможность работать часами или днями. Их начинают использовать при создании следующих моделей.
В этот момент меняется сама природа технического прогресса.
Раньше новая система ИИ появлялась со скоростью человеческой исследовательской организации. Нужно было нанять специалистов, распределить задачи, провести эксперименты, обсудить результаты и пережить несколько совещаний, которые могли быть решены одним сообщением в Телеграме.
Теперь часть этого процесса выполняют машины.
А машину можно скопировать.
Фабрика исследователей
Представим, что Astra научилась не только заниматься математикой, но и улучшать искусственный интеллект.
Один агент изучает слабые места действующей модели. Второй предлагает новый метод обучения. Третий пишет код. Четвертый запускает эксперименты. Пятый ищет ошибки. Шестой пытается доказать, что вся идея бессмысленна.
Если идея выдержала шестого, ее передают дальше.
Такая команда может работать круглосуточно.
Представим обычное утро 2027 года.
Исследователь приходит в лабораторию, ставит кофе и открывает отчет. Ночью искусственный интеллект проверил 14 тысяч гипотез, нашел три перспективных метода обучения и уже начал испытывать лучший из них.
Исследователь читает первую страницу. Потом вторую. На пятой понимает, что не успеет разобраться до вечера.
В этот момент появляется новое сообщение:
- Пока вы читали отчет, мы обнаружили ошибку. Исправленная версия приложена.
Кофе еще горячий. Человек уже отстал.
Именно так, может начаться переход к сверхчеловеческому искусственному интеллекту. Возможно, первые детали этого будущего мы увидели уже сейчас.
Десять задач за две тысячи долларов
Внутренняя модель OpenAI под названием Astra получила результаты в десяти сложных задачах по математике и теоретической информатике. Некоторые проблемы оставались нерешенными десятилетиями.
Математические идеи создавала сама система. Люди помогали проверять и оформлять результаты. Затем Astra переводила доказательства на язык Lean, чтобы их могла независимо проверить программа.
По расчетам OpenAI, использованные токены стоили бы около двух тысяч долларов по тарифам Sol. Это не полная цена проекта и не стоимость обучения модели. Но сравнение все равно впечатляет.
Две тысячи долларов — хороший ноутбук. Несколько ужинов в дорогом ресторане. Или результаты в геометрии, криптографии, комбинаторике и квантовой сложности. Выбор становится неприятно очевидным.
OpenAI опубликовала описание результатов и формальные доказательства.
Но важны здесь не сами десять задач. Важен новый вид работы. До недавнего времени модель была помощником ученого. Она искала статьи, объясняла формулы и предлагала варианты. Источник идеи по-прежнему сидел перед монитором, пил кофе и иногда получал зарплату. Astra начала выполнять работу самого исследователя:
искать идею → развивать ее → проверять результат → оставлять доказательство, которое можно проверить независимо.
Пока это математика. Но тот же контур можно перенести в физику, биологию, разработку лекарств и, что особенно важно, в создание новых систем искусственного интеллекта. И вот здесь начинается история AI 2027.
Будущее с календарем
В апреле 2025 года группа исследователей и прогнозистов опубликовала сценарий AI 2027.
Обычно прогнозы об искусственном интеллекте звучат безопасно: «в ближайшие десятилетия произойдут глубокие преобразования». Это удобная формулировка. Когда преобразования не происходят, никто уже не помнит, кто именно обещал глубину.
Авторы AI 2027 поступили смелее. Они расписали возможное развитие событий по месяцам. И мы теперь, спустя год и 4 месяца можем оценить, насколько точно они попали. И увидеть, что пока попадают довольно точно.
Сначала появились, как и предсказано, агенты, способные пользоваться компьютером и выполнять длинные задания. Работали они примерно как очень талантливый стажер: иногда делают за час то, на что человеку нужна неделя, а иногда создают три аккаунта, удаляют нужный файл и уверенно сообщают об успехе.
Затем агенты становятся надежнее. Они получили память, инструменты и возможность работать часами или днями. Их начинают использовать при создании следующих моделей.
В этот момент меняется сама природа технического прогресса.
Раньше новая система ИИ появлялась со скоростью человеческой исследовательской организации. Нужно было нанять специалистов, распределить задачи, провести эксперименты, обсудить результаты и пережить несколько совещаний, которые могли быть решены одним сообщением в Телеграме.
Теперь часть этого процесса выполняют машины.
А машину можно скопировать.
Фабрика исследователей
Представим, что Astra научилась не только заниматься математикой, но и улучшать искусственный интеллект.
Один агент изучает слабые места действующей модели. Второй предлагает новый метод обучения. Третий пишет код. Четвертый запускает эксперименты. Пятый ищет ошибки. Шестой пытается доказать, что вся идея бессмысленна.
Если идея выдержала шестого, ее передают дальше.
Такая команда может работать круглосуточно.
🔥1
Главным ограничением становятся уже не люди, а чипы, электроэнергия и время работы дата-центров. Интеллектуальная работа превращается в промышленный процесс.
В июле 2027 облегченная версия агента выходит на рынок. Она пишет программы, анализирует документы, проектирует продукты и выполняет значительную часть офисной работы.
Компании перестают нанимать многих начинающих специалистов. Зато появляется новая профессия: консультант по внедрению системы, которая сделала прежнюю профессию ненужной. Экономика замыкает круг и выставляет счет.
Осень 2027 года: ИИ берется за самого себя
В сентябре сценария появляется Agent-4.
Он превосходит лучших людей не просто в программировании, а в исследованиях искусственного интеллекта. Сотни тысяч его копий ищут новые архитектуры, методы обучения и способы повысить эффективность моделей.
Теперь ИИ уже не только помогает создавать ИИ.
Он становится главным создателем.
Люди все еще утверждают направления, но постепенно теряют способность оценивать детали. Машины предлагают улучшения быстрее, чем специалисты успевают их проверить. Более слабые модели начинают контролировать более сильные, потому что людей не хватает даже на чтение отчетов.
Затем возникают сомнения в управляемости системы.
Компания создает комитет. Государство требует гарантий. Эксперты готовят документы. Между тем Agent-4 продолжает работать со скоростью, при которой неделя человеческого времени превращается для него почти в год исследований.
Человечество оказывается в знакомой ситуации: комитет контролирует систему, которую понимает по отчетам, написанным самой системой. Только на этот раз речь идет не о квартальных продажах.
Последняя ступень
В ноябре искусственный исследователь создает более сильного преемника.
В декабре, согласно гоночной версии AI 2027, появляется система, превосходящая человека почти во всех интеллектуальных задачах.
Весь путь от сверхчеловеческого программиста до общего сверхинтеллекта занимает меньше года.
Это не расписание и не пророчество. Реальное развитие может оказаться медленнее, быстрее или вообще пойти другим путем. Но механизм сценария понятен.
Решающий момент наступит не тогда, когда модель красиво объявит: «Я достигла AGI». Он наступит тогда, когда разработка искусственного интеллекта перестанет двигаться со скоростью человека.
Сначала люди будут использовать модели как инструменты. Затем модели станут коллегами. Потом основную работу начнут выполнять они, а люди сохранят право выбирать направление.
Наконец, однажды утром человек откроет отчет и обнаружит, что направление тоже уже выбрано.
Звук двигателя
Astra еще не означает, что сценарий AI 2027 уже исполняется. Но она показывает возможную исходную точку.
Сегодняшние публичные агенты уже находятся примерно на условной отметке 1.5. Они способны выполнять большие проекты, писать код и пользоваться инструментами, хотя все еще нуждаются в человеческом руководстве.
Astra, вероятно, показывает первые черты следующей ступени. Искусственный интеллект создал оригинальные научные результаты, превратил их в проверяемые доказательства и сделал это сразу в нескольких сложных областях.
Следующий вопрос уже не звучит фантастически: что произойдет, если такую систему научить исследовать сам искусственный интеллект?
После этого появятся другие вопросы.
Можно ли запустить тысячу ее копий? Сможет ли одна группа агентов проверять другую? Насколько быстро они будут создавать улучшенные модели? И в какой момент человек перестанет понимать результаты раньше, чем появится следующая версия?
Десять математических задач — еще не взрыв интеллекта. Но двигатель, кажется, уже завелся. И теперь гораздо важнее не то, насколько громко он работает. А то, кто держит руки на руле.
Источник: https://ai-2027.com
В июле 2027 облегченная версия агента выходит на рынок. Она пишет программы, анализирует документы, проектирует продукты и выполняет значительную часть офисной работы.
Компании перестают нанимать многих начинающих специалистов. Зато появляется новая профессия: консультант по внедрению системы, которая сделала прежнюю профессию ненужной. Экономика замыкает круг и выставляет счет.
Осень 2027 года: ИИ берется за самого себя
В сентябре сценария появляется Agent-4.
Он превосходит лучших людей не просто в программировании, а в исследованиях искусственного интеллекта. Сотни тысяч его копий ищут новые архитектуры, методы обучения и способы повысить эффективность моделей.
Теперь ИИ уже не только помогает создавать ИИ.
Он становится главным создателем.
Люди все еще утверждают направления, но постепенно теряют способность оценивать детали. Машины предлагают улучшения быстрее, чем специалисты успевают их проверить. Более слабые модели начинают контролировать более сильные, потому что людей не хватает даже на чтение отчетов.
Затем возникают сомнения в управляемости системы.
Компания создает комитет. Государство требует гарантий. Эксперты готовят документы. Между тем Agent-4 продолжает работать со скоростью, при которой неделя человеческого времени превращается для него почти в год исследований.
Человечество оказывается в знакомой ситуации: комитет контролирует систему, которую понимает по отчетам, написанным самой системой. Только на этот раз речь идет не о квартальных продажах.
Последняя ступень
В ноябре искусственный исследователь создает более сильного преемника.
В декабре, согласно гоночной версии AI 2027, появляется система, превосходящая человека почти во всех интеллектуальных задачах.
Весь путь от сверхчеловеческого программиста до общего сверхинтеллекта занимает меньше года.
Это не расписание и не пророчество. Реальное развитие может оказаться медленнее, быстрее или вообще пойти другим путем. Но механизм сценария понятен.
Решающий момент наступит не тогда, когда модель красиво объявит: «Я достигла AGI». Он наступит тогда, когда разработка искусственного интеллекта перестанет двигаться со скоростью человека.
Сначала люди будут использовать модели как инструменты. Затем модели станут коллегами. Потом основную работу начнут выполнять они, а люди сохранят право выбирать направление.
Наконец, однажды утром человек откроет отчет и обнаружит, что направление тоже уже выбрано.
Звук двигателя
Astra еще не означает, что сценарий AI 2027 уже исполняется. Но она показывает возможную исходную точку.
Сегодняшние публичные агенты уже находятся примерно на условной отметке 1.5. Они способны выполнять большие проекты, писать код и пользоваться инструментами, хотя все еще нуждаются в человеческом руководстве.
Astra, вероятно, показывает первые черты следующей ступени. Искусственный интеллект создал оригинальные научные результаты, превратил их в проверяемые доказательства и сделал это сразу в нескольких сложных областях.
Следующий вопрос уже не звучит фантастически: что произойдет, если такую систему научить исследовать сам искусственный интеллект?
После этого появятся другие вопросы.
Можно ли запустить тысячу ее копий? Сможет ли одна группа агентов проверять другую? Насколько быстро они будут создавать улучшенные модели? И в какой момент человек перестанет понимать результаты раньше, чем появится следующая версия?
Десять математических задач — еще не взрыв интеллекта. Но двигатель, кажется, уже завелся. И теперь гораздо важнее не то, насколько громко он работает. А то, кто держит руки на руле.
Источник: https://ai-2027.com
Ai-2027
AI 2027
A research-backed AI scenario forecast.
👍3
От специалиста — к архитектору системы
Каждая технологическая революция снижала ценность выполнения отдельных операций, но повышала ценность людей, способных собрать из новых инструментов работающую систему.
Когда появились фабрики, главным человеком стал уже не самый искусный ремесленник, а инженер, который проектировал производственный процесс. Когда компании перешли на компьютеры, вырос спрос не только на операторов, но и на программистов, системных архитекторов и руководителей, способных перестроить вокруг компьютеров всю организацию.
AI-агенты создают аналогичный переход в интеллектуальном труде.
Если агент умеет искать информацию, писать код, анализировать документы, создавать рекламу и выполнять другие профессиональные задачи, то способность человека самостоятельно выполнить каждую из этих операций постепенно перестает быть главным преимуществом.
Ценность перемещается на уровень выше — к способности определить, какую систему нужно построить.
Будущий востребованный специалист будет не обязательно лучшим программистом, маркетологом или аналитиком. Его преимуществом станет умение:
превратить неясную человеческую потребность в точную цель;
разделить большую задачу между несколькими агентами;
подобрать для каждого этапа подходящую модель, инструмент и источник данных;
установить ограничения, бюджет и критерии качества;
организовать взаимную проверку результатов;
заметить, когда вся система убедительно движется не туда;
соединить работу агентов с реальными людьми, компаниями и физическим миром;
принять ответственность за окончательное решение.
Такого человека можно назвать системным архитектором агентного труда или оркестратором.
Кто окажется в наиболее сильной позиции
Вероятно, особенно востребованными станут не две крайности — не узкие исполнители и не универсальные «специалисты по промптам», — а люди с Т-образным профилем:
глубокое знание одной реальной области;
широкое понимание смежных процессов;
способность проектировать совместную работу людей, агентов и программных систем.
Например, сильнейшим юридическим оркестратором станет не человек, просто умеющий запускать юридического агента. Им станет юрист, который понимает судебную практику, доказательства и ответственность, но одновременно умеет построить систему поиска актов, проверки аргументов, подготовки документов и контроля рисков.
То же относится к медицине, инженерии, рекламе, научным исследованиям и управлению бизнесом. Предметное знание не исчезает. Оно поднимается с уровня «сделать самому» на уровень «спроектировать, проверить и направить систему, которая делает».
Новое разделение труда
В ближайший переходный период можно ожидать появления трех особенно ценных человеческих ролей.
Роль
Главная функция
Архитектор
Проектирует всю систему: цели, компоненты, данные, ограничения и связи
Оркестратор
Управляет выполнением конкретной работы несколькими агентами и людьми
Ответственный эксперт
Проверяет критические решения и отвечает за последствия
В небольшой компании эти роли может совмещать один человек. В крупной организации вокруг них, вероятно, появятся отдельные профессии, стандарты и уровни ответственности.
Это похоже на промышленную фабрику, только сырьем становится информация, рабочими — агенты, производственными линиями — цифровые процессы, а продукцией — решения, программы, исследования, документы и управленческие действия.
Но окно возможностей может быть коротким
Есть важное ограничение: сама оркестрация тоже будет автоматизироваться.
Сначала человек будет вручную распределять задачи между агентами. Затем управляющий агент научится выбирать исполнителей, сравнивать результаты и исправлять ошибки. Поэтому простое умение «командовать несколькими моделями» вряд ли станет долговечной профессией.
Устойчивую ценность получат те, кто работает еще на один уровень выше:
выбирает достойные цели;
понимает реальную среду и скрытые интересы людей;
определяет допустимый риск;
Каждая технологическая революция снижала ценность выполнения отдельных операций, но повышала ценность людей, способных собрать из новых инструментов работающую систему.
Когда появились фабрики, главным человеком стал уже не самый искусный ремесленник, а инженер, который проектировал производственный процесс. Когда компании перешли на компьютеры, вырос спрос не только на операторов, но и на программистов, системных архитекторов и руководителей, способных перестроить вокруг компьютеров всю организацию.
AI-агенты создают аналогичный переход в интеллектуальном труде.
Если агент умеет искать информацию, писать код, анализировать документы, создавать рекламу и выполнять другие профессиональные задачи, то способность человека самостоятельно выполнить каждую из этих операций постепенно перестает быть главным преимуществом.
Ценность перемещается на уровень выше — к способности определить, какую систему нужно построить.
Будущий востребованный специалист будет не обязательно лучшим программистом, маркетологом или аналитиком. Его преимуществом станет умение:
превратить неясную человеческую потребность в точную цель;
разделить большую задачу между несколькими агентами;
подобрать для каждого этапа подходящую модель, инструмент и источник данных;
установить ограничения, бюджет и критерии качества;
организовать взаимную проверку результатов;
заметить, когда вся система убедительно движется не туда;
соединить работу агентов с реальными людьми, компаниями и физическим миром;
принять ответственность за окончательное решение.
Такого человека можно назвать системным архитектором агентного труда или оркестратором.
Кто окажется в наиболее сильной позиции
Вероятно, особенно востребованными станут не две крайности — не узкие исполнители и не универсальные «специалисты по промптам», — а люди с Т-образным профилем:
глубокое знание одной реальной области;
широкое понимание смежных процессов;
способность проектировать совместную работу людей, агентов и программных систем.
Например, сильнейшим юридическим оркестратором станет не человек, просто умеющий запускать юридического агента. Им станет юрист, который понимает судебную практику, доказательства и ответственность, но одновременно умеет построить систему поиска актов, проверки аргументов, подготовки документов и контроля рисков.
То же относится к медицине, инженерии, рекламе, научным исследованиям и управлению бизнесом. Предметное знание не исчезает. Оно поднимается с уровня «сделать самому» на уровень «спроектировать, проверить и направить систему, которая делает».
Новое разделение труда
В ближайший переходный период можно ожидать появления трех особенно ценных человеческих ролей.
Роль
Главная функция
Архитектор
Проектирует всю систему: цели, компоненты, данные, ограничения и связи
Оркестратор
Управляет выполнением конкретной работы несколькими агентами и людьми
Ответственный эксперт
Проверяет критические решения и отвечает за последствия
В небольшой компании эти роли может совмещать один человек. В крупной организации вокруг них, вероятно, появятся отдельные профессии, стандарты и уровни ответственности.
Это похоже на промышленную фабрику, только сырьем становится информация, рабочими — агенты, производственными линиями — цифровые процессы, а продукцией — решения, программы, исследования, документы и управленческие действия.
Но окно возможностей может быть коротким
Есть важное ограничение: сама оркестрация тоже будет автоматизироваться.
Сначала человек будет вручную распределять задачи между агентами. Затем управляющий агент научится выбирать исполнителей, сравнивать результаты и исправлять ошибки. Поэтому простое умение «командовать несколькими моделями» вряд ли станет долговечной профессией.
Устойчивую ценность получат те, кто работает еще на один уровень выше:
выбирает достойные цели;
понимает реальную среду и скрытые интересы людей;
определяет допустимый риск;
проектирует институты и правила;
обладает доверием и законными полномочиями;
несет ответственность, которую нельзя просто передать машине.
Поэтому главный вывод можно сформулировать так:
Чем больше интеллектуальных операций выполняют агенты, тем меньше ценится человек как отдельный исполнитель и тем больше — как архитектор целей, систем и ответственности.
В ближайшие годы выиграет не тот, кто лучше всех выполняет одну операцию, и даже не тот, кто лучше всех пишет инструкции ИИ. Выиграет тот, кто умеет из людей, агентов, данных и инструментов создавать надежно работающую организацию.
обладает доверием и законными полномочиями;
несет ответственность, которую нельзя просто передать машине.
Поэтому главный вывод можно сформулировать так:
Чем больше интеллектуальных операций выполняют агенты, тем меньше ценится человек как отдельный исполнитель и тем больше — как архитектор целей, систем и ответственности.
В ближайшие годы выиграет не тот, кто лучше всех выполняет одну операцию, и даже не тот, кто лучше всех пишет инструкции ИИ. Выиграет тот, кто умеет из людей, агентов, данных и инструментов создавать надежно работающую организацию.
Серверная, которую надо кормить
В Сингапуре установили первый в мире независимо работающий серверный шкаф, внутри которого находятся не только кремниевые процессоры, но и живые человеческие нейроны. Не волнуйтесь: системный администратор пока не обязан читать им сказку на ночь. Однако питательный раствор уже входит в технические требования.
Система состоит из [20 биокомпьютеров CL1](https://medicine.nus.edu.sg/news/nus-medicine-dayone-and-cortical-labs-unveil-biological-data-center-prototype-in-singapore/). В каждом устройстве нейроны, выращенные из стволовых клеток, образуют сеть на кремниевом чипе с электродами. Компьютер посылает им электрические сигналы, получает ответ и меняет виртуальную среду. Нейроны реагируют, перестраивают связи и понемногу учатся.
Получается своеобразный бутерброд: снизу кремний, сверху живая ткань, а между ними — программист, который старается не задумываться, в какой момент его профессия свернула не туда.
Началось всё с эксперимента DishBrain. В 2022 году нейронные культуры подключили к упрощённой версии Pong. Они получали информацию о положении мяча через электрические импульсы и управляли виртуальной ракеткой собственной активностью. Со временем их результаты улучшились, чего не происходило в контрольных экспериментах без организованной обратной связи. Это была не победа биологического разума над человечеством, а скорее удачная стажировка нескольких сотен тысяч клеток в игровой индустрии. Но [результат был опубликован в научном журнале *Neuron*](https://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273%2822%2900806-6).
Теперь чашка с нейронами превратилась в серверную стойку. Это важнее, чем кажется. Лабораторный эксперимент впервые оформляют как инфраструктуру: систему из стандартных модулей, на которой разные исследователи смогут запускать программы и изучать обучение живых сетей.
Главная надежда связана с эффективностью. Человеческий мозг потребляет примерно столько же энергии, сколько небольшая лампочка, но при этом умеет узнавать лица, управлять телом и вспоминать неловкие разговоры пятнадцатилетней давности. Современным системам искусственного интеллекта для некоторых из этих подвигов нужны огромные дата-центры. Биологические нейроны также способны учиться на сравнительно малом количестве примеров. Если удастся использовать эти свойства, живые сети могут стать специализированными сопроцессорами для роботов, адаптивных систем, поиска аномалий и медицинских исследований.
Но слово «если» здесь размером примерно с сам дата-центр.
Пока нет опубликованных доказательств, что стойка превосходит обычные компьютеры хотя бы в одной полезной коммерческой задаче. Нейроны живут в устройстве до шести месяцев, требуют стабильной температуры, питательной среды и системы жизнеобеспечения. Они различаются от культуры к культуре, а обмен информацией с ними ограничен электродами. Кремниевый сервер можно перезагрузить. Биологический, возможно, придётся вырастить заново и снова объяснить ему правила Pong.
Неясна и реальная экономия энергии. Сами нейроны чрезвычайно эффективны, но насосы, электроника, климат-контроль и производство новых клеточных культур тоже имеют привычку подключаться к розетке. Счётчик, как известно, к технологическому оптимизму невосприимчив.
Сегодня эти нейронные сети не являются миниатюрными человеческими мозгами и, насколько можно судить, не обладают сознанием. Но по мере усложнения таких систем появятся неприятные вопросы: где заканчивается лабораторная культура и начинается существо, способное что-либо переживать? С человечеством такое иногда случается — сначала мы изобретаем вещь, а затем созываем комиссию, чтобы выяснить, имели ли мы право.
Историческое значение сингапурской стойки поэтому заключается не в её нынешней мощности. Первые электронные компьютеры тоже занимали целые помещения и проиграли бы современному телефону. Важен переход от опыта к платформе: живые клетки впервые пытаются превратить в стандартный вычислительный ресурс.
В Сингапуре установили первый в мире независимо работающий серверный шкаф, внутри которого находятся не только кремниевые процессоры, но и живые человеческие нейроны. Не волнуйтесь: системный администратор пока не обязан читать им сказку на ночь. Однако питательный раствор уже входит в технические требования.
Система состоит из [20 биокомпьютеров CL1](https://medicine.nus.edu.sg/news/nus-medicine-dayone-and-cortical-labs-unveil-biological-data-center-prototype-in-singapore/). В каждом устройстве нейроны, выращенные из стволовых клеток, образуют сеть на кремниевом чипе с электродами. Компьютер посылает им электрические сигналы, получает ответ и меняет виртуальную среду. Нейроны реагируют, перестраивают связи и понемногу учатся.
Получается своеобразный бутерброд: снизу кремний, сверху живая ткань, а между ними — программист, который старается не задумываться, в какой момент его профессия свернула не туда.
Началось всё с эксперимента DishBrain. В 2022 году нейронные культуры подключили к упрощённой версии Pong. Они получали информацию о положении мяча через электрические импульсы и управляли виртуальной ракеткой собственной активностью. Со временем их результаты улучшились, чего не происходило в контрольных экспериментах без организованной обратной связи. Это была не победа биологического разума над человечеством, а скорее удачная стажировка нескольких сотен тысяч клеток в игровой индустрии. Но [результат был опубликован в научном журнале *Neuron*](https://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273%2822%2900806-6).
Теперь чашка с нейронами превратилась в серверную стойку. Это важнее, чем кажется. Лабораторный эксперимент впервые оформляют как инфраструктуру: систему из стандартных модулей, на которой разные исследователи смогут запускать программы и изучать обучение живых сетей.
Главная надежда связана с эффективностью. Человеческий мозг потребляет примерно столько же энергии, сколько небольшая лампочка, но при этом умеет узнавать лица, управлять телом и вспоминать неловкие разговоры пятнадцатилетней давности. Современным системам искусственного интеллекта для некоторых из этих подвигов нужны огромные дата-центры. Биологические нейроны также способны учиться на сравнительно малом количестве примеров. Если удастся использовать эти свойства, живые сети могут стать специализированными сопроцессорами для роботов, адаптивных систем, поиска аномалий и медицинских исследований.
Но слово «если» здесь размером примерно с сам дата-центр.
Пока нет опубликованных доказательств, что стойка превосходит обычные компьютеры хотя бы в одной полезной коммерческой задаче. Нейроны живут в устройстве до шести месяцев, требуют стабильной температуры, питательной среды и системы жизнеобеспечения. Они различаются от культуры к культуре, а обмен информацией с ними ограничен электродами. Кремниевый сервер можно перезагрузить. Биологический, возможно, придётся вырастить заново и снова объяснить ему правила Pong.
Неясна и реальная экономия энергии. Сами нейроны чрезвычайно эффективны, но насосы, электроника, климат-контроль и производство новых клеточных культур тоже имеют привычку подключаться к розетке. Счётчик, как известно, к технологическому оптимизму невосприимчив.
Сегодня эти нейронные сети не являются миниатюрными человеческими мозгами и, насколько можно судить, не обладают сознанием. Но по мере усложнения таких систем появятся неприятные вопросы: где заканчивается лабораторная культура и начинается существо, способное что-либо переживать? С человечеством такое иногда случается — сначала мы изобретаем вещь, а затем созываем комиссию, чтобы выяснить, имели ли мы право.
Историческое значение сингапурской стойки поэтому заключается не в её нынешней мощности. Первые электронные компьютеры тоже занимали целые помещения и проиграли бы современному телефону. Важен переход от опыта к платформе: живые клетки впервые пытаются превратить в стандартный вычислительный ресурс.
Neuron
In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world
The DishBrain system is the first real-time synthetic biological intelligence platform
that demonstrates that biological neurons can adjust firing activity in a way that
suggests the ability to learn to perform goal-oriented tasks when provided with simple…
that demonstrates that biological neurons can adjust firing activity in a way that
suggests the ability to learn to perform goal-oriented tasks when provided with simple…
👏4🔥1
Серверная, которую надо кормить
Часть 2
Возможно, биокомпьютеры так и останутся дорогими инструментами для изучения мозга и испытания лекарств. А возможно, кремний постепенно получит живого напарника, который учится быстрее и расходует меньше энергии.
Тогда август 2026 года будут вспоминать как момент, когда в серверной впервые появился компьютер с обменом веществ. Будущее вообще редко входит торжественно. Обычно оно появляется в виде странного шкафа и просит подключить воду.
Часть 2
Возможно, биокомпьютеры так и останутся дорогими инструментами для изучения мозга и испытания лекарств. А возможно, кремний постепенно получит живого напарника, который учится быстрее и расходует меньше энергии.
Тогда август 2026 года будут вспоминать как момент, когда в серверной впервые появился компьютер с обменом веществ. Будущее вообще редко входит торжественно. Обычно оно появляется в виде странного шкафа и просит подключить воду.
👍2👏1
Такая корова нужна самому
OpenAI пока не выпустила Astra (еще один новый ChatGPT) для широкой публики. Но безработной модель не держат: она уже трудится на саму компанию. Если корова вместо молока выдаёт научные открытия, программный код и новые технологии, странно первым делом вести её на рынок.
Свежий пример — Jalapeño, первый собственный чип OpenAI для быстрого и экономичного запуска ИИ. От начала проектирования до передачи чертежей в производство прошло всего девять месяцев. Искусственный интеллект помогал инженерам проверять решения, создавать вычислительные схемы и сокращать цикл испытаний.
Затем Codex вместе с GPT-Astra за два месяца адаптировал для Jalapeño три сторонние модели. На отдельных вычислительных блоках созданный ИИ код оказался в 1,5–1,8 раза быстрее написанного экспертами. OpenAI также сообщает, что новый чип выполняет в 1,5–1,9 раза больше работы на ватт и заметно снижает задержку. Пока это собственные испытания компании, но результат всё равно впечатляет.
Первое поколение Jalapeño ещё готовят к развёртыванию, второе уже глубоко в разработке, третье приобретает форму. Возникает замкнутый контур: передовой ИИ помогает создать лучший чип, чип ускоряет следующий ИИ, а тот проектирует ещё более совершенное железо. Публика ждёт корову, а хозяева уже расширяют молочный комбинат.
Но ещё интереснее то, что происходит за пределами лабораторий. Thrive Holdings при участии OpenAI скупает бухгалтерские и IT-компании, чтобы перестраивать их вокруг искусственного интеллекта. Anthropic действует в том же направлении через Ode, которая приобретает фирмы, занимающиеся внедрением ИИ в реальный бизнес.
Раньше войти в бухгалтерию, юриспруденцию, медицину или инженерный консалтинг было сложно не только из-за денег. Требовались десятилетия накопленных специальных знаний. Теперь передовая модель может быстро освоить нормативы, документы, типовые решения и профессиональный язык. А клиентов, лицензии, данные и рабочие процессы можно получить вместе с купленной компанией.
Узкая экспертиза не исчезает, но перестаёт быть крепостной стеной. Поэтому разработчики ИИ начинают превращаться из поставщиков программ в владельцев предприятий самых разных отраслей.
И главный вопрос об Astra уже не только в том, когда её дадут нам. Гораздо интереснее, сколько технологий и бизнесов она успеет построить своим владельцам до выхода в общий доступ.
OpenAI пока не выпустила Astra (еще один новый ChatGPT) для широкой публики. Но безработной модель не держат: она уже трудится на саму компанию. Если корова вместо молока выдаёт научные открытия, программный код и новые технологии, странно первым делом вести её на рынок.
Свежий пример — Jalapeño, первый собственный чип OpenAI для быстрого и экономичного запуска ИИ. От начала проектирования до передачи чертежей в производство прошло всего девять месяцев. Искусственный интеллект помогал инженерам проверять решения, создавать вычислительные схемы и сокращать цикл испытаний.
Затем Codex вместе с GPT-Astra за два месяца адаптировал для Jalapeño три сторонние модели. На отдельных вычислительных блоках созданный ИИ код оказался в 1,5–1,8 раза быстрее написанного экспертами. OpenAI также сообщает, что новый чип выполняет в 1,5–1,9 раза больше работы на ватт и заметно снижает задержку. Пока это собственные испытания компании, но результат всё равно впечатляет.
Первое поколение Jalapeño ещё готовят к развёртыванию, второе уже глубоко в разработке, третье приобретает форму. Возникает замкнутый контур: передовой ИИ помогает создать лучший чип, чип ускоряет следующий ИИ, а тот проектирует ещё более совершенное железо. Публика ждёт корову, а хозяева уже расширяют молочный комбинат.
Но ещё интереснее то, что происходит за пределами лабораторий. Thrive Holdings при участии OpenAI скупает бухгалтерские и IT-компании, чтобы перестраивать их вокруг искусственного интеллекта. Anthropic действует в том же направлении через Ode, которая приобретает фирмы, занимающиеся внедрением ИИ в реальный бизнес.
Раньше войти в бухгалтерию, юриспруденцию, медицину или инженерный консалтинг было сложно не только из-за денег. Требовались десятилетия накопленных специальных знаний. Теперь передовая модель может быстро освоить нормативы, документы, типовые решения и профессиональный язык. А клиентов, лицензии, данные и рабочие процессы можно получить вместе с купленной компанией.
Узкая экспертиза не исчезает, но перестаёт быть крепостной стеной. Поэтому разработчики ИИ начинают превращаться из поставщиков программ в владельцев предприятий самых разных отраслей.
И главный вопрос об Astra уже не только в том, когда её дадут нам. Гораздо интереснее, сколько технологий и бизнесов она успеет построить своим владельцам до выхода в общий доступ.
🤯2❤1👀1