Страница телеграм канала Futuris

Канадский стартап анонсировал новое устройство в мире высокопроизводительных вычислений: infinityQube. Новое оборудование использует «квантовые аналоговые вычисления» для решения реальных бизнес-задач в области оптимизации, финансов, фармацевтики и инженерии. InfinityQube идеально подходит для эпохи периферийных вычислений благодаря своей способности работать при комнатной температуре и низкому энергопотреблению, что позволит легко его интегрировать в существующую инфраструктуру высокопроизводительных вычислений. InfinityQube смог решить задачу коммивояжёра для 128 городов, когда прошлый рекорд был 22 города. Задача коммивояжёра (или TSP от англ. Travelling salesman problem) — одна из самых известных задач комбинаторной оптимизации, заключающаяся в поиске самого выгодного маршрута, проходящего через указанные города хотя бы по одному разу с последующим возвратом в исходный город. https://www.techrepublic.com/article/startup-claims-new-quantum-analog-computer-solved-the-traveling-salesman-problem-for-128-cities/

Прозрение отца ИИ о том, как ИИ сможет понимать мир. GLOM – революционная теория Джеффри Хинтона (о которой в России почему-то никто не знает). • Можно научить ИИ понимать окружающий мир так, как его понимают люди. Ключом к этому станет техника восприятия мира, подобная человеческой. • Человеческое восприятие построено на интуиции, и чтобы ИИ понимал мир, нужно смоделировать для ИИ интуицию. • Интуиция – это способность легко проводить аналогии. С её помощью ИИ, подобно человеческому мозгу, будет понимать мир и обладать проницательностью. • С детства и на протяжении всей жизни мы осмысливаем мир, используя рассуждения по аналогии, отображая сходство одного объекта (идеи, концепции …) с другим - или, в терминологии GLOM, - сходство одного большого вектора с другим. • Современные теории исходят либо из того, что в ходе восприятия мозг обрaбaтывaет изобрaжение («пиксели»), либо из того, что мозг обрабатывает символы. GLOM утверждает, что обa подходы неверны: мозг оперирует не пикселями и не символaми, a большими векторaми нейронной aктивности (т.е. нaборaми aктивaций тех или иных нейронов). • Если удастся на основе GLOM создать новый класс моделей и алгоритмов глубокого обучения, это может стать прорывом к ИИ, умеющему гибко решать проблемы. Такой ИИ будет способен понимать вещи, с которыми никогда раньше не сталкивался, извлекать сходства из прошлого опыта, экспериментировать с идеями, обобщать, экстраполировать – одним словом, понимать. GLOM – это новая гипер-прорывная теория ИИ, разработанная Джеффри Хинтоном. То, что его называют отцом ИИ, - вовсе не преувеличение. По словам соучредителя и члена правления Института искусственного интеллекта Vector Джордана Джейкобса: «Через 30 лет мы оглянемся назад и скажем, что Джефф — Эйнштейн для ИИ, глубокого обучения, всего, что мы зовем ИИ». Из всех исследователей ИИ Хинтона цитируют чаще, чем трех идущих за ним, вместе взятых. Его студенты и аспиранты уходят работать в лаборатории ИИ Apple, Facebook и OpenAI; сам Хинтон — ведущий ученый в команде Google Brain AI. Практически любое достижение в области ИИ за последние десять лет — в переводе, распознавании речи, распознавании изображений и играх — так или иначе касается работ Хинтона. Его новая теория GLOM решает две самые сложные проблемы для систем визуального восприятия (и то, и другое современный ИИ не умеет в принципе): • понимание всей сцены в терминах объектов и их естественных частей (например, если такому ИИ показать 10 фрагментов тела подорвавшегося на мине солдата, он опознает, что это труп мужчины); • распознавание объектов при взгляде с иной точки зрения (современный ИИ не может даже распознать автобус, перевернувшийся и лежащий на крыше). И хотя GLOM фокусируется на визуальном восприятии, Хинтон ожидает, что эти же идеи можно применить и к языку, чтобы воспроизвести дерево синтаксического анализа в нейронной сети (пока это несбыточная мечта). Ключевые идеи GLOM недавно были опубликованы Хинтоном в 44-х страничной статье. Эти идеи представляют собой существенный пересмотр архитектуры капсульных нейронных сетей, изобретенной Хинтоном 4 года назад. И хотя GLOM сегодня – не более, чем «новая философия нейронных сетей», но звучит эта философия чарующе и маняще. Ибо обещает открыть перед ИИ почти что неограниченные горизонты. Подробней: - популярно за пэйволом и в обход его - научно - очень интересный видео-рассказ о сравнении теории GLOM с «Теорией интеллекта тысячи мозгов» #КудаИдетИИ #ГлубокоеОбучение

ИИ познаёт тайны прошлого Свитки Мертвого моря, обнаруженные внутри Кумранских пещер в 1947 году содержат самые старые рукописи Ветхого Завета и являются важной частью библейской истории, которая восходит к IV веку до нашей эры. Используя технологии искусственного интеллекта и распознавания образов, группа палеографов (ученых, изучающих древний почерк) и компьютерных ученых из Университета Гронингена обнаружили в этих свитках скрытые детали, указывающие не на одного, а на нескольких авторов. https://www.inverse.com/innovation/ai-dead-sea-scrolls

Арт художника Claudio Mazzoli к невышедшему фильму "Against The Gods" 1979. Возможно им вдохновились создатели фильма "Звёздные врата" #Retrofuture

Вот нейронка GPT - 3 и до хрома добралась. Простое дополнение к браузеру, которое подкинет идей и поможет дополнить ваш текст. Пока можно оставить заявку на ранний доступ. https://betterwriter.ai/

Вот так буднично и незаметно появилась новость о том, что в этом году в продажу поступит первый в мире фотонный компьютер Envise от компании Lightmatter. Естественно он не будет работать на Windows, но и предназначен будет для более серьёзных задач, чем запуск игрушек. Инженеры смогут использовать PyTorch, TensorFlow или Onyx - все языки и форматы, к которым они привыкли - для создания нейронных сетей на Envise. Lightmatter предлагает собственный компилятор в Idiom - собственный код для фотонной обработки. По сути создатели Envise обещают петафлопсы вычеслительной мощности за пару киловатт электроэнергии. Если все обещания компании сбудутся, то уже в ближайшие пару лет мы увидим резкий скачок в развитии машинного обучения и искуственного интеллекта. https://www.forbes.com/sites/johnkoetsier/2021/04/07/photonic-supercomputer-for-ai-10x-faster-90-less-energy-plus-runway-for-100x-speed-boost/?sh=155df7247260

Ничего не понятно, но очень интересно https://scitechdaily.com/faster-fusion-reactor-calculations-thanks-to-ai/

Тем временем уже этим летом начнутся первые испытания международного термоядерного реактора ITER. Если всё пойдёт по плану, то от новой, экологически чистой энергетической эры термоядерного синтеза человечество отделяет всего одно десятилетие. https://thenextweb.com/neural/2021/03/23/scientists-will-test-the-worlds-first-nuclear-fusion-reactor-this-summer/

Ну не могу не поделиться такой прекрасной новостью на ночь глядя. Сэм Альтман - соучредитель OpenAI: Искусственный интеллект принесет достаточно богатства, чтобы платить каждому совершеннолетнему по 13 500 долларов в год https://www.cnbc.com/2021/03/17/openais-altman-ai-will-make-wealth-to-pay-all-adults-13500-a-year.html

Интересное видео о том, как развиваются анимационные технологии компании Pixar. Например для анимации кисти главного персанажа в мультфильме "Душа" используется 292 контроллера, примерно столько же понадобилось для анимации целого Шерифа Вуди в первой части "Истории игрушек". Жду когда 3д версии известных актёров прошлого будут "сниматься" в новых фильмах, где их будет не отличить от живых

Ну наконец-то: в новом исследовании учёные хотят доказать, что Вселенная может быть одной большой нейронной сетью. https://www.popularmechanics.com/science/a35744336/universe-might-be-one-giant-neural-network/

Учёные из OpenAI обнаружили нейроны в системе искусственного интеллекта, которые ранее были замечены только в человеческом мозге. Открытие многоузловых нейронов дает ключ к пониманию того, как отдельный нейрон может идентифицировать общий паттерн через кластеры абстрактных понятий, передаваемых через сенсорную информацию. Тоесть теперь для определения котиков на картинках будет достаточно одного нейрона, вместо целой нейронной сети. https://www.independent.co.uk/life-style/gadgets-and-tech/artificial-intelligence-openai-elon-musk-ai-neuron-b1813106.html

Нейробиолог и технический предприниматель Джефф Хокинс утверждает, что понял как работает интеллект и хочет, чтобы об этом знала каждая лаборатория искусственного интеллекта в мире. В кратце: Весь фокус в наделении интеллекта "телом" для обучения через движение. https://www.technologyreview.com/2021/03/03/1020247/artificial-intelligence-brain-neuroscience-jeff-hawkins/?fbclid=IwAR3cB7GmuPiLTNhTK0vpuJb0jeh_b6guLS1nnMAT6HMZVHPtSi6zfpyNivA

Уже несколько месяцев эта компания совершенно официально продаёт куриное мясо — и у неё покупают и магазины, и рестораны. В процессе получения мяса ни одна курица не пострадала: речь о первом промышленном производителе «мяса из пробирки»: The idea was ... to start a food company that takes the animal, the live animal, out of the equation of the food system — говорит основатель стартапа Eat Just; и у него получилось. Как и многие, они начинали с имитации животной пищи с помощью растительной, но в итоге сумели отладить процесс выращивания мяса из отдельных клеток; основатель признаётся, что самой трудной и долгой частью была не технология, а административные процедуры допуска продукта в широкую продажу. Пока пройти весь путь им удалось в Сингапуре; но мы же помним, что наступившее будущее просто неравномерно распределено ;) https://www.cnbc.com/2021/03/01/eat-just-good-meat-sells-lab-grown-cultured-chicken-in-world-first.html