TechSparks

Сегодняшний шестой испытательный полет Старшипа не принес сенсаций, а местами оказался даже менее зрелищным, потому что бустер опустили в залив, а не в «руки» Мехазиллы. Как и прежние полеты, этот наверняка добавил кучу полезных данных, в том числе и о неполадках при посадке разгонного блока — но это невидимый фронт. Поэтому ссылка будет не на захватывающее видео, а на статью с впечатляющими цифрами про акустическое воздействие запусков Старшипа на окружающую среду. Они в буквальном смысле слова оглушающие.
even 10 kilometers away, it was as loud as a rock concert. At 20 kilometers, it rivaled the noise of a table saw or snow blower. At 30–35 kilometers, the sound was still as loud as a vacuum cleaner or hair dryer.
Ох и интересная задача будет искать места под космодромы будущего с высокой частотой стартов…
https://phys.org/news/2024-11-roar-spacex-starship-impact-communities.html

Foundation models стал популярным термином, все больше отраслей стремятся иметь свои модели, претендующие на фундаментальность. Логично, что появилась Evo, a multimodal artificial intelligence model that can interpret and generate genomic sequences at a vast scale… Evo represents a major advancement in our capacity to comprehend and engineer biology across multiple modalities and multiple scales of complexity
Впрочем, пока, хотя genomic foundation model enables prediction and generation tasks from the molecular to the genome scale — речь о геномах микробов. Насчет существ побольше, включая растения, животных и нас, пока неясно — удастся ли Evo усовершенствовать для работы с геномами такого размера. Но даже и с бактериями перед CRISPR открываются совсем новые перспективы
https://www.science.org/doi/10.1126/science.ado9336
Совсем популярный, но толковый пересказ:
https://singularityhub.com/2024/11/18/a-chatgpt-like-ai-can-now-design-entirely-new-genomes-from-scratch/

Еще 4 года назад тогда еще не запрещенная Meta объявила о проекте ARIA: исследованию будущего AR и VR очков. Больших откровений там не случилось, но анонс прототипа Orion вдохнул немного новой жизни. Теперь публике представлен Aria Research Kit: первые кейсы использования и призыв к сообществу делиться своими наработками.
Процитированные в тексте проекты трудно назвать новаторскими:
1. Картирование окружающего мира с помощью данных, собираемых носителем очков
2. Изучение звукового окружения пользователя, чтобы в дальнейшем помочь людям с потерей слуха не только лучше слышать, но и понимать пространственное расположение источника звука.
3. Улучшенный ассистент водителя, учитывающий события вне его текущего поля зрения
4. Улучшенная навигация в помещениях для пользователей с проблемами зрения
В новом раунде исследований компания предлагает раздать прототипы своих очков исследователям работающим над broad range of research topics, including embodied AI, contextualized AI, human-computer interaction (HCI), robotics, and more.
И ждет, конечно, их отчетов.

https://www.meta.com/en-gb/blog/quest/project-aria-research-kit-case-studies/

Вполне ожидаемо: появилась компания, всерьез сфокусированная на AI-оптимизиции. Собственно, с момента появления коммерческих интересов в интернете, возник и бизнес их обслуживания: как манипулировать трафиком на ресурсы клиента с разных информационных систем в интересах клиента. Но пока системы работали алгоритмически (начиная с Page rank), решения оптимизаторов были тоже алгоритмичными: “ах, он ссылки учитывает — наплодим ссылочные фермы” и т.п.
С ИИ-поиском не так все просто, поэтому неудивительно, что за дело взялась компания, изначально занимавшаяся управлением репутацией в сети, а не реинжинирингом поисковых алгоритмов: approach isn’t about hacking AI systems but rather systematically shaping the web content that feeds these systems.
Изучение изменений ответов ИИ на вопросы — вполне в духе хорошей аналитики: ответы на один и тот вопрос разнятся для разных пользователей, поэтому давайте эмулировать множество пользователей и смотреть, как изменения в интернете влияют на характеристики всей совокупности ответов. Учитывается два канала воздействия на ИИ: изменения в контенте, который используется для тренировки новых версий моделей, и изменения на страницах со свежей информацией, к которым модель обращается при подготовке ответа.
Интересно, получится ли такая же большая индустрия, как традиционное SEO. Первые стартапы уже есть.
https://crazystupidtech.com/archive/can-we-manipulate-ai-as-much-as-it-manipulates-us/

Появляются интересные инженерные детали китайской миссии, которая будет запущена в 2028 чтобы доставить на Землю полкило марсианского грунта. Весь дизайн миссии подчинен минимизации расхода топлива. Поэтому приходится применять нетривиальные и ранее не испытанные методы перевалки ценнейшего груза. Контейнер с собранным грунтом будет выведен на орбиту небольшим разгонным блоком, но стыковки с орбитальным модулем не предусмотрено: ловушка на модуле должна будет поймать контейнер, загрузить его в возвращаемый блок, который уже доставит контейнер на Землю.
Выглядит как чудеса акробатики на околомарсианской орбите — но китайцам акробатика близка. Очень интересно, как на практике все это сработает.
https://www.scmp.com/news/china/science/article/3286721/how-chinese-spacecraft-will-catch-mars-rock-samples-journey-earth

Термины «цифровизация» и «цифровая экономика» возникли еще в прошлом веке, в начале 10-х нынешнего века заговорили о «цифровой трансформации». И продолжают по всему миру говорить, принимать программы, обучать чиновников и руководителей предприятий. Потому что разговоры разговорами, а на деле бизнес (кроме изначально ориентированного на цифровые продукты и инфраструктуру) осторожен и консервативен. Кстати, это демонстрирует график из предыдущего поста: экспоненциальный рост расходов на строение датацентров свидетельствует, что потребность в них все еще на ранних стадиях, в развитой цифровой экономике рост бы уже выполаживался: в реальном мире экспоненты — это чаще всего начальные участки логистических кривых и им подобных.
Это я все к тому, что и с ИИ в бизнесе будет примерно так же. Реальные перемены происходят со сменой поколений управленцев, и пока предприятиями управляют люди, этот масштаб времени вряд ли изменится. Так что в статье по ссылки все ожидаемо и закономерно: ИИ-зация рабочих процессов и мест на практике идет неторопливо. На конец прошлого года в четверти организаций ИИ вообще никак не использовался, и лишь в 8% — использовался системно по всему предприятию (подозреваю, бОльшая часть таких организаций — технологические компании). Полезный reality check и для стартапов, весьма фантазийно оценивающих размеры своих рынков, и для нервных алармистов.
https://localnewsmatters.org/2024/11/17/why-the-ai-ification-of-workplaces-may-move-slower-than-we-think-despite-corporate-hype/

Частные расходы на строительство дата-центров выросли почти до $30 млрд/год.

Этот показатель более чем вдвое превышает траты за 2022 год.

Дата-центры стали главным сегментом для строительства: они опережают отели, торговые и развлекательные центры.

США лидируют по объему инвестиций для дата-центров. При этом глобальные расходы на них составят $250 млрд.
👁️

Написанный очень простым языком обзор состояния нейроинтерфейсов отчетливо дает понять, со ссылкой на многие годы занимающихся этой темой исследователей, что там идет медленный, постепенный прогресс много лет. Какие бы заявления ни делал Маск, прорывов нет и не предвидится.
Но есть разумный совет: чтобы видеть имеющийся прогресс, надо поумерить собственные ожидания. Мы далеки от единения с цифровыми сущностями, но все большее число больных улучшают свое качество жизни благодаря разным инвазивным и не очень интерфейсам.
We’re still learning how it works, why it works, when it works, when it doesn’t work, what kind of support it needs, and how many places are going to be able to deliver it.
Радует, что в этой области работают не только буйные — но и в то же время легко теряющие интерес и финансирование —стартапы, но и традиционные исследовательские центры, которые постоянно получают новые и важные данные о мозге.
Как часто бывает: надо подождать. https://www.digitaltrends.com/computing/tech-for-change-brain-computer-interface/

Полезное исследование от бывших коллег из Толоки: внятно потестировали наиболее популярные LLM на вопросы из области естественных наук. Но вопросы не то чтоб со звездочкой, но на понимание, а не знание — причем противоречащее бытовым представлениям.
Вот хороший пример по физике:
“В пасмурный день за окном машины закреплен термометр. Машина начинает движение и быстро набирает скорость. Через несколько минут смотрим на термометр за окном. В какую сторону изменились его показания?”
И, что не удивительно, оказалось, что по иммунобиологии, физике, биоинформатике и пр. ответы даже лучших моделей выглядят так себе. Что логично: язык не содержит в себе понимания физики мира, а из текстов можно скорее извлечь идею “высунулся из окна и свежий ветер охладил…” Так что здесь к созданию помощников по обучению придется подходить осторожно.
https://toloka.ai/blog/are-llms-good-at-natural-science/

Я б не стал публиковать ссылку на очередное сравнительное исследование реакции читателей на творчество людей и алгоритмов (ответы были получены еще несколько лет назад и с тех пор ни разу не менялись), но меня упрямо продолжают убеждать некоторые слушатели/читатели, что не дано машине писать/рисовать/музицировать/… как человек. И они искренно это делают, потому что убеждены, что контекст создания произведения является его неотъемлемой частью, впечатан в само произведение — и якобы это заметно.
Однако эксперименты раз за разом доказывают, что это не так, по крайней мере, когда участвуют люди без специальной подготовки (ибо ясно, что специалист, специализирующийся на творчестве какого-то поэта все его стихи читал, и потому незнакомый текст опознает).
Поэтому напишу, что в очередной раз non-expert poetry readers оценили поэзия, генерированную ИИ, аж несколько выше, чем поэзию белкового происхождения. Примечательно, что один из разделов работы называется Perception and preference in poetry: biases toward AI-generated poems: зловещая долина вздыбилась и стала холмом :))
А в тексте занятные рассуждения, за что именно полюбили поэзию алгоритмов.
https://www.nature.com/articles/s41598-024-76900-1
(Напомню, что недавно аж колонку написал про то, почему часть творческой публики не может принять алгоритмическое творчество — https://www.forbes.ru/tekhnologii/520066-znaki-vremeni-pocemu-vazno-pomnit-o-razliciah-mezdu-tvorcami-i-potrebitelami )

Склонные к аномальной драматизации всего на свете журналисты недавно писали, что Маск обломался об энергетиков: его колоссальный, в рекордные сроки запущенный датацентр не может получить из сети достаточной мощности и аж дизельные генераторы привезли и подключили, чтоб тренировать на 100 000 карт H200 от Nvidia свои модели xAI. Но несколько недель и одни выборы спустя мощность волшебным образом нашлась: изначально штат был готов подавать 8 МВт, потом речь пошла про 50, теперь подписался на 150 начиная с первой половины ноября. По оценкам, пока должно хватить на ‘Gigafactory of Compute’. “Пока” — потому что Маск не собирается ограничиваться 100 тысячами карточек, xAI Colossus рассчитан на большее.
https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/elon-musks-massive-ai-data-center-gets-unlocked-xai-gets-approved-for-150mw-of-power-enabling-all-100-000-gpus-to-run-concurrently

В 9:30 мы на этих красных диванчиках откроем очередной YAC/e — в пятый раз. С утра, на поводке к открывающему докладу, будет интересно;)
А дальше — еще интересней.
Как всегда — если что-то не успели вживую, потом все будет на сайте в записи. https://yace.yandex.ru

История, как известно, если повторяется, то как фарс:) Вот не ожидал, что в 2024 Европа вдруг не на шутку озаботится созданием собственного поисковика.
Сейчас эту новость будут обсуждать в параллель с рассуждениями о том, как SearchGPT вместе с Perplexity убивают поиск как класс.
Я, правда, не совсем понял про европейское единство. The two internet search firms agreed a joint venture, called the European Search Perspective or EUSP, with ownership split 50-50 between both firms. With a view to launch in France in early 2025, the venture aims to serve “improved” French and German language search results. А насчет прочих языков ЕС как?
https://www.cnbc.com/2024/11/12/ecosia-qwant-partner-on-search-engine-tech-to-counter-googles-power.html

Эмоций по поводу потенциала ИИ в области человекозамещения — навалом, а вот с данными и внятными исследованиями все куда хуже. Поэтому радует содержательная заметка на HBR, пересказывающая свежее большое исследование трендов во фрилансе. Выбор фриланса методически хорош, потому что в корпоративном мире отношения между работником и работодателем сложные: есть взаимные обязательства, часто долгосрочные; есть культура компании, в которой взаимоотношения сотрудников важны, есть пиарные обстоятельства… много чего есть. С фрилансом все проще: фрилансер — материал расходный, не включен в сложные внутренние связи.
Забавно, что и в самой работе использовался ИИ там, где раньше бы трудились стажеры: надо было классифицировать 1,3 млн постов на платформе для фрилансеров.
Наблюденные эффекты хорошо видны на графике, которым проиллюстрирован этот пост. Если для нормировки использовать спрос на работы, требующие физических усилий и потому не доступные ИИ, то спад впечатляющий, и его начало хорошо коррелирует с появлением популярных моделей.
Падение спроса на фрилансеров увеличило среди них конкуренцию — а еще и их интерес к генеративным инструментам:)
Почитайте, там интересно, и совсем не видно, чтобы изменения спроса замедлялись.

https://hbr.org/2024/11/research-how-gen-ai-is-already-impacting-the-labor-market

В далеком 2018 и арт-мир, и тогдашнее сообщество MLщиков, где «ИИ» считалось нехорошим словом, всколыхнуло известие, что на аукционе Christie’s продали картину, у которой эстимейт был 10 тыс долларов, а ушла она за 432. Картина была создана командой Obvious, в которой не было художников, но были программисты и маркетологи. Надо заметить, что сам процесс создания физического произведения не содержал ничего особенного, алгоритм ограничился созданием графического файла.
Шесть лет спустя снова похожая шумиха, но только, в полном соответствии с веяниями времени, картина создана уже вполне embodied ИИ, роботом с провокационной внешностью, воплощающей концепцию «зловещей долины», по имени Ai-Da. Картина ушла за 1,3 млн долларов при ожиданиях на уровне 150 тыс. Аукцион тоже другой, Sotheby’s, но не менее престижный.
Создатели Ai-Da изначально создавали своего робота так, чтобы она была essentially a machine that combines electronic, with AI and human inputs, making her composite persona the artwork itself. Получилось:) Она еще и интервью дает:
I do not have subjective experiences despite being able to talk about them. I am, and depend on, computer programs and algorithms. Although not alive, I can still create art,” said Ai-Da.

https://www.techeblog.com/alan-turing-painting-ai-robot-ai-da-auction/

Обнаружена очевидная и наглядная жертва ИИ.
Всего 4 месяца назад свеженазначенный CEO Chegg заявлял:
Over the last 16 years, Chegg has become one of the largest, most accessible, and impactful online education services for students around the world — и еще он рассказывал, как сервис будет внедрять ИИ.
Сервис действительно был знаменит в мире EdTech’а — в лучшие времена стоил около 15 млрд. долларов. Занимался поначалу сдачей напрокат дорогих учебников, но быстро стал a platform with pre-written answers to common homework questions за $20 в месяц. В сущности, ГДЗ — только для студентов скорее чем школьников.
Прикольно, что против него особо оне возражали преподаватели 🙂 Есть разные теории, почему.
Но с приходом ChatGPT и прочих стало странным платить $20 за то, что у чатов получается быстрее и лучше, за меньшие деньги или вовсе бесплатно. Бизнес-модель сдулась, а ее пересмотр с использованием ИИ уже запоздал. Сотрудники просили об этом еще в 2022, но начальство спохватилось только сейчас. Очень наглядная иллюстрация цены промедления:))
https://gizmodo.com/chegg-is-on-its-last-legs-after-chatgpt-sent-its-stock-down-99-2000522585
(Для справки и для истории — восторги и оптимизм 4-месячной давности — https://gulfbusiness.com/chegg-ceo-nathan-shultz-on-ais-role-in-education/ Очень полезное чтение с учетом быстро наступившего будущего :))

Интерес к квантовым компьютерам вроде бы не стихает, но вот любопытное соображение. Даже самые большие энтузиасты квантовых компьютеров признают, что это не универсальная волшебная палочка, а инструмент, демонстрирующий свое превосходство над компьютерами традиционными лишь в определенных классах задач, иначе говоря — в некоторых прикладных областях. Помимо криптографии сюда попадают те области, где надо моделировать поведение квантовых объектов: физика, химия, биология, материаловедение если речь о задачах на молекулярном уровне.
Но вот оказалось, что с задачами из области молекулярной физики и химии ИИ-алгоритмы тоже справляются намного лучше привычных методов моделирования — и с практической точки зрения именно они начали решать те задачи, ради которых и разрабатывают квантовые компьютеры. Задачи по конфигурации белковых молекул — яркий пример.
“The existence of these new contenders in machine learning is a serious hit to the potential applications of quantum computers”
И компании, инвестирующие в квантовые вычисления ради решения своих бизнес-задач, начинают задумываться. Инвесторы вообще нетерпеливые
https://www.technologyreview.com/2024/11/07/1106730/why-ai-could-eat-quantum-computings-lunch/

Вчера случилось принять участие в разговоре про сценарии использования умного дома — и участники (включая меня) грустили по поводу ограниченности этих сценариев (особенно если не рассматривать связанные с медиапотреблением).
А сегодня натыкаюсь на интересный сценарий, который вчера никому из нас в голову не пришел: умная колыбель.
И правда — колыбелька, которая умеет малыша именно так укачивать, как ему нравится — и по его движениям ловить тот момент, когда он готов расплакаться, но еще не начал это делать и укачивание способно предотвратить плач — великая вещь. Если получится, конечно, но искушенные инвесторы из a16z в это верят и вкладываются. А их слова “a new wave of ‘parenting co-pilots’ built with LLMs and agents” очень хорошо иллюстрируют, какие домашние сценарии мы пропускаем, увлекшись решением, в общем, скорее профессиональных чем семейных задач.
https://techcrunch.com/2024/11/07/ai-powered-parenting-is-here-and-a16z-is-ready-to-back-it/

Еще один заметный игрок образовался в области умных роботов: стартап с говорящим названием Physical Intelligence поднял очередной раунд и его оценка подскочила сразу до $2,4 млрд, внеся его в список единорогов. Среди инвесторов и Безос, и OpenAI — видать заявленная стартапом миссия bringing general-purpose AI into the physical world им откликается:)
А по сути стартап полагает, что именно создание моделей, обученных на реальном физическом мире, а не только на разных его символических представлениях, это и есть дорога к AGI. Но для начала предстоит справиться с тестом Возняка, и в компании это прекрасно понимают.
https://www.cnbc.com/2024/11/04/jeff-bezos-and-openai-invest-in-robot-startup-physical-intelligence.html
Следить за ними будет интересно, да и программный текст на сайте читать любопытно: https://www.physicalintelligence.company/blog/pi0

Мустафа Сулейман, CEO Microsoft AI, записал очередное любопытное интервью. В нем не только очередной раз напомнил свою метафору про ИИ как новых существ, но и вообще очень восторженно отозвался о текущем моменте, просто чувствуется, как человека прет.
Напомнил, что лет пятьдесят назад информационные технологии начали трансформировать мир, и что сейчас — похожий момент.
Момент, чтобы основывать компании или их масштабировать, момент, когда хорошо разворачивать карьеры всем, не только предпринимателям, но и менеджерам, ученым и активистам.
…this is a moment where we really do have a chance collectively to shape and influence things and nothing is predetermined…
Вот этот фрагмент “ничто еще не предопределено” хорош. Как сегодня заметили коллеги в одной рабочей дискуссии, многие любят разговаривать про развитие уверенности, но никто не говорит про развитие и важность смелости. https://youtu.be/IZBT57oLKas?si=gDkMMp6QX_dNA7UV