Нейросеть ChatGPT проиграла в шахматы компьютеру 1970-х годов

👷‍♂️ Инженер и разработчик Роберт Корузо посадил искусственный интеллект сыграть против эмулятора Atari 2600.

💾 Домашняя консоль вышла в 1977 году и имела всего 128 байт оперативной памяти и 8-битный микропроцессор 6507 от MOS Technology, который работал на частоте 1,9 МГц. Из-за ограничений по железу Atari могла просчитывать наперёд лишь 1−2 хода.

⚙ Оба чат-бота «понимают», как устроены шахматы: они знают, как должны ходить фигуры, умеют анализировать ситуацию на доске по одному скриншоту, но не умеют думать и выстраивать стратегии.

🤖 ChatGPT забывал играть пешками, терял нить игры и порой путал ладьи со слонами, а Microsoft Copilot и вовсе чуть было не пожертвовал короля. Одолеть простую компьютерную программу из прошлого века нейросети не смогли даже на самом лёгком уровне сложности.

Подробнее 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube

🎬 Мы так старались и вместе с вами так ждали этот Фильм! Пока проводим финальные доработки, и чтобы немного подогреть интригу, размещаем анонс будущего фильма о главном мероприятии этого года в рамках проекта РОСМИМ - наш первый официальный выпускной совместно со "Школой на проспекте Вернадского"!

🎥 В фильме мы покажем как прошел учебный год ребят под нашим руководством, подготовку к конкурсам, обратную связь руководства школы, интервью с учениками и многое другое.

Скоро, осталось совсем немного 🥳

​Агенты ИИ устранят необходимость в приложениях

"Мы вступаем в новую эпоху, в которой приложения больше не понадобятся для решения многих задач". Джордж Майер прогнозирует, что ИИ-агенты станут основным способом взаимодействия с цифровыми продуктами и услугами. "Это означает, что нам, возможно, потребуется переосмыслить архитектуру, экономику и управление цифровыми рынками и работающими на них компаниями".
Агенты ИИ устранят необходимость в приложениях

🌐 Многие из известных технологических решений ориентированы в первую очередь на приложения или даже полностью на них. В то же время, крупные языковые модели (LLM) ускоряют программирование и последующее создание приложений. Достаточно большое количество приложений имел кодовую базу, практически полностью сгенерированную искусственным интеллектом.

📊 Майер прогнозирует не снижение доминирования приложений из-за насыщения рынка, а более фундаментальные изменения во взаимодействии пользователей с цифровыми продуктами и услугами: отход от использования приложений для решения многих повседневных задач к использованию ИИ-агентов в качестве основного способа взаимодействия с цифровыми продуктами и услугами.

🚗 Как пример такого взаимодействия, он приводит ситуацию с парковками в Великобритании: вместо скачивания нескольких приложений для возможности парковаться в различных местах (для разных парковок необходимы их собственные приложения) достаточно будет общей парковочной платформы и ИИ-агента в телефоне. Пользователь такого агента может приехать на любую парковку и попросить ИИ-агента оплатить парковку и агент сам определяет местоположение и стоимость парковки. Пользователю остается только подтвердить платеж.

⚙ Однако такой потенциальный переход от модели, ориентированной на приложения, к модели, ориентированной на агентов, поднимает множество сложных вопросов. Если агенты ИИ начнут выступать посредниками во многих цифровых взаимодействиях, то потребуется переосмысление архитектуры, экономики и управления цифровыми рынками и работающими на них компаниями.

💬Telegram | 📺Rutube

Суперкомпьютер, «вдохновленный мозгом», без графических процессоров и накопителей

🌐 Национальные лаборатории Сандия, как сообщается, запустили собственный сервер SpiNNaker 2 — суперкомпьютер, вдохновлённый мозгом, состоящий из тысяч ядер процессоров, которым не требуются SSD , жёсткие диски или графические процессоры. По некоторым данным, новый суперкомпьютер войдет в пятёрку лучших в мире платформ, вдохновлённых мозгом.

🖥 SpiNNaker 2, или Spiking Neural Network Architecture 2, — это компьютерная архитектура, вдохновлённая человеческим мозгом и имитирующая работу нейронов и синапсов. Подобная архитектура ставит во главу угла повышение вычислительной эффективности, а не максимизацию чистой производительности с помощью методов прямого перебора, как это распространено в современных процессорах для ИИ.

Подробнее 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube

​Intel развивает нейроморфные вычисления

📅 После анонса в 2017 году первого поколения нейроморфных чипов, Intel несколько лет назад представил вторую версию подобного чипа - Loihi 2. Loihi 1 смог значительно повысить энергоэффективность задач искусственного интеллекта, связанных с распознаванием образов. Чип и его программное обеспечение также могли обучаться у окружающей среды, чтобы стать умнее и эффективнее выполнять поставленные задачи.

⚡Второе же поколение работает еще быстрее, обеспечивает более быструю обработку и более высокую плотность задействованных ресурсов, что расширяет возможности его применения в вычислительных системах.

💾 Нейроморфные вычисления с применением микросхем, разработанных по принципам нейробиологии и функционирующих подобно биологическому мозгу, позволят значительно увеличить энергоэффективность, скорость вычислений и продуктивность обучения ИИ для выполнения разнообразных задач, от компьютерного зрения, распознавания голоса и жестов до поисковых запросов и робототехники.

Подробнее 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube

На канале выходит новый пост.
Также вся редакция в ожидании большого количества реакций (пост был выложен 0,000001 секунду назад)

Изогнутые нейронные сети позволяют ИИ извлекать память с помощью геометрического дизайна

🌐 В новом международном исследовании представлены изогнутые нейронные сети — новый тип архитектуры памяти ИИ, вдохновлённый идеями геометрии. Исследование показывает, что искривление «пространства», в котором «думает» ИИ, может вызывать взрывное вспоминание — эффект, подобный вспышке света в человеческом мозге.

⚙ Традиционные системы искусственного интеллекта (ИИ) основаны на относительно простых связях, подобных разговорам один на один. Для учета «насыщенного многостороннего взаимодействия», в котором работает наш мозг, в модель ИИ была внедренна криволинейная геометрия, что позволило реализовать более сложные и реалистичные процессы запоминания без дополнительной вычислительной нагрузки.

🔬 Это исследование открывает новые пути для вычислений, основанных на принципах работы мозга, нейробиологии и даже робототехники нового поколения.

Подробнее 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube

​Исследования показывают, что клетки мозга обучаются быстрее, чем машины

👨‍🔬 Исследователи продемонстрировали, что клетки мозга обучаются быстрее и выполняют сложные сетевые функции эффективнее, чем машинное обучение, сравнив, как система синтетического биологического интеллекта (SBI), известная как «DishBrain», и современные алгоритмы RL (обучения с подкреплением) реагируют на определенные стимулы.

📖 Исследование проводилось под руководством Cortical Labs, стартапа из Мельбурна, создавшего первый в мире коммерческий биологический компьютер. Он объединяет выращенные в лабораторных условиях нейроны человеческих стволовых клеток с твёрдым кремнием для создания более совершенной и устойчивой формы искусственного интеллекта, известной как SBI.

⚙ Встраивая импульсную активность, исследование различало состояния «Покоя» и «Игры», выявляя базовые закономерности, имеющие решающее значение для мониторинга режиме реального времени. Сравнение между биологическими нейронными системами и глубоким обучением с подкреплением показало, что когда образцы ограничены реальным временным ходом, биологические культуры превосходят глубокие алгоритмы обучения по различным характеристикам производительности игры, что свидетельствует о их большей эффективности.

Подробнее 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube

​Нейронные сети на фотонных чипах: использование света для сверхбыстрого и энергосберегающего искусственного интеллекта

🧠 Нейронные сети представляют собой распределенные вычислительные структуры, созданные по образцу структуры биологического мозга и направленные на достижение когнитивных способностей, сопоставимых с человеческими. По сравнению с традиционными вычислительными подходами, для выполнения сложных функций нейронные сети необходимо изначально «обучить» на большом объёме известной информации. Однако обучение — чрезвычайно энергоёмкий процесс, и с ростом вычислительной мощности потребление нейронными сетями ресурсов растёт очень быстро, удваиваясь примерно каждые шесть месяцев.

⚡ Фотонные схемы – очень перспективная технология для нейронных сетей, поскольку они позволяют создавать энергоэффективные вычислительные устройства. Миланский политехнический университет много лет занимается разработкой программируемых фотонных процессоров, интегрированных в кремниевые микросхемы размером всего несколько квадратных миллиметров. Теперь эти устройства используются для создания фотонных нейронных сетей.

⌛ По словам создателей, такие чипы включают в себя фотонный ускоритель, который позволяет выполнять вычисления очень быстро и эффективно, так как время вычислений будет составлять около 1 наносекунды и даже меньше.

Подробнее 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube

Публикуем очень полезную информацию для всех, кто хочет или в начале пути по созданию контента в Телеграмм. Делимся гайдом от нашего коллеги, товарища, маркетолога-стратега Дениса Ивкина @divking

Честно сказать, мы и сами только начинаем погружаться в эту методичку, но лучше точно пока не придумали! Скоро увидим как это все работает 😎

​📘Друзья, делимся с вами замечательной новостью!

У нас вышла новая книга! Она официально зарегистрирована в Российской книжной палате и Российской электронной библиотеке (Elibrary)!

Поздравляем всю команду РОСМИМ и соавторов книги! Мы уверены, что проделанная работа будет для многих серьезным подспорьем для будущих открытий и достижений! 🏆

Все желающие, кто хочет получить экземпляр книги - пишите нам, мы что-нибудь придумаем 🙂

Книга 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube

В Тихом океане создано первое государство под управлением ИИ

🌐 В Тихом океане заявило о себе первое в мире государственное образование, где управление полностью осуществляется искусственным интеллектом. По информации от разработчиков проекта Sensay Island, островное поселение Исландия-9 стало беспрецедентной платформой для тестирования автономной системы управления AEGIS, созданной международной группой экспертов.

🧭 Это инновационное «цифровое государство» уже функционирует, в нем проживает около пяти тысяч волонтеров. Все основные управленческие решения, начиная от распределения средств и заканчивая разработкой законов, формируются алгоритмами на базе анализа информации и электронного волеизъявления граждан.

Подробнее 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube

🎓 Дмитрий Евдокимов принял участие в программе по подготовке кадров от Президентской платформы «Россия - Страна возможностей» и получил удостоверение о повышении квалификации по программе «Контент-лидерство в эпоху цифровой экономики», поздравляем!

Будем делать для вас контент с удвоенной силой!😎

💬Telegram | 📺Rutube

основано на реальных событиях

Когда в панели висит 376 ошибок, но ты поставил ";" в первой строке кода и чудесным образом все заработало:

​Премьера R1 от Ant Group: первый человекоподобный робот для бытовых задач и сервиса на базе ИИ

R1 претендует стать китайским ответом Tesla Optimus

🌐 Компания Ant Group официально представила своего первого человекоподобного робота R1 на выставке IFA 2025 в Берлине и конференции Inclusion 2025 в Шанхае. R1 позиционируется как универсальная платформа для бытовых задач на базе искусственного интеллекта.

🍴 Для публики робот R1 демонстрировал приготовление креветок: он самостоятельно выбирает ингредиенты, управляет кухонной техникой, сервирует блюда и способен адаптироваться к разным условиям кухни.

🤖 Главные возможности R1 обеспечиваются системой embodied AI — алгоритмами, позволяющими планировать и выполнять действия без покомандного управления. Базовая архитектура построена на ИИ-модели BaiLing, что даёт работу в реальном времени и обучение новым рецептам. R1 рассчитан не только на кулинарию. Компания видит для робота перспективы в роли компаньона и сиделки в сфере здравоохранения, а также гида в туристической отрасли

Подробнее 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен