Пользователи ChatGPT давно знают, что этот ИИ-собеседник может время от времени галлюцинировать, проще говоря — пороть чушь. Вокруг этого неоспоримого факта строится масса рассуждений о преимуществах традиционного поиска (создается впечатление, что авторы никогда не задавали в поиск сложных вопросов и не пробоыали читать предложенные сайты;)).
Но вот наконец кто-то не поленился и поспрашивал одно и то же у Гугла и ChatGPT, сравнивая ответы. Результаты любопытны: на сложных вопросах хуже оказывается именно гугловая выдача (сказывается любовь публики к сенсационным и конспирологическим текстам, которые алгоритмы поиска начинают поднимать как более нравящиеся людям).
https://www.zdnet.com/article/chatgpt-or-google-which-should-be-your-go-to-search-engine/
Видимо, как раз поэтому Гугл стремится попробовать выдачу с помощью своего чат-бота как раз на вопросах, где одного простого ответа нет: We are considering how we can integrate these options into our search functions, especially for questions to which there is not just a single answer. https://www.swindonadvertiser.co.uk/news/23326171.google-issues-warning-anyone-used-chatgpt/

В Москве создается единое цифровое кладбище
👁️

https://www.cnews.ru/news/top/2023-02-14_moskva_otsifruet_mogily_pochti

Появился сервис AIcyclopedia, в котором собрано более 1000 ИИ-инструментов по категориям из сотен источников, более 900 промтов и инструкций ChatGPT, подкасты и даже фильмы. Всё это по нейросетям в одном месте, чтобы было намного проще найти то, что вас интересует.

Ссылка

r/#InternetIsBeautiful

Если выдастся пара свободных часов, которые планируется посвятить вдумчивому непростому чтению на техническую и супер-модную тему, у меня для вас есть хорошее предложение.
Стивен Вольфрам написал довольно длинный (да, на час-другой, вряд ли получится быстрее) и очень насыщенный текст о том, как устроены, обучаются и работают большие языковые модели (и ChatGPT в частности). От читателя не предполагается знаний математики, выходящих за пределы школьного курса, зато предполагается умение концентрироваться, внимательно читать и думать над не сразу понятными местами.
В целом, на мой взгляд, великолепный пример научно-популярного текста, который объясняет новое и одновременно ставит интереснейшие связанные вопросы про язык и человеческое мышление.
А еще важно обратить внимание, что при всей своей любви к математике и науке вообще, автор прекрасно понимает, что любые работающие штуки - это не только наука, и причины, по которым они работают, с точки зрения науки не обязательно понятны:)
Вот несколько показательных цитат:
…Particularly over the past decade, there’ve been many advances in the art of training neural nets. And, yes, it is basically an art…
К работающим алгоритмам вообще применим очень правильный инженерный принцип
It’s just that various different things have been tried, and this is one that seems to work — а не то, что есть научное обоснование, что делать следовало именно так:)
И, наконец, к огорчению сторонников предсказуемости мира:
there’s no “ultimate theoretical reason” why anything like this should work.
🙂

Кстати об анонимности в виртуальных мирах и возможности спрятаться за аватаром;)
Чем подробнее контроллеры будут регистрировать движения рук и тела — чтоб аватар двигался плавно и естественно — тем легче потом по этим движениям можно будет идентифицировать человека (даже если он в аватаре дракона;)). Наши движения обладают индивидуальностью не хуже лиц, а алгоритмы учатся классифицировать все точнее.
Прикольный поворот темы «я милого узнаю по походке» в приложении к метавселенной;)

https://cdo2day.ru/articles/konfidencialnost-gejmerov-pod-ugrozoj-igrokov-mozhno-identificirovat-po-vr-telemetrii/

ai.com теперь редиректит на https://chat.openai.com/ — пустячок, конечно, но изящно, дорого (для OpenAI) и красиво:))

Кстати о годовщинах: тут на днях (18 февраля) исполнилось 2 года миссии Perseverance на Марсе. Вообще работа аппаратов на Марсе уже успела стать почти обыденностью и мало у кого кроме ученых вызывает заметные эмоции. Но по случаю памятной даты можно немного фоточек посмотреть и хотя бы бегло задуматься на цифрами и над одной из важных целей миссии:
Подготовлены капсулы с образцам горных пород и атмосферы планеты для последующего их сбора и отправки на Землю. Аппарат неспешно перемещается по своему исследовательскому маршруту, за два года пройдено почти 15 км, зато фоточек по пути сделано немало, 166 000 кадров; в статье есть ссылки и на обработанные изображения, и на исходные файлы, если кому интересно самому поиграться с обработкой.
https://www.nasa.gov/feature/jpl/nasa-s-perseverance-rover-set-to-begin-third-year-at-jezero-crater

Уже очень давно у меня тут не появлялось историй про гарантированный доход, тема ушла в тень с началом пандемии, интересных публикаций мало.
Но вот оказалось, что ставший недавно очень популярным и более влиятельным Сэм Альтман, CEO OpenAI, Очень активно тему поддерживает и вкладывает большие миллионы в исследования и пилоты проекты вокруг гарантированного дохода.
В 2021 году Альтман predicted that AI technologies might be able to pay every American $13,500 a year by 2031, в 2022 он уже писал, что ускорение внедрения ИИ-продуктов сможет и $25 000 обеспечить.
Похоже, он как раз верит, что его же ChatGPT и порожденные им проекты могут потребовать новых систем социальной защиты:)

https://techcrunch.com/2023/02/21/the-non-profits-accelerating-sam-altmans-ai-vision/

Шины, которые не надо надувать которые устойчивы к проколам — упругость обеспечивается сложной трехмерной структурой — давно разрабатываются производителями шин, и они даже периодически рапортуют об успехах. Но вот еще одна история про то, что упругая конструкция не обязана быть надувной.
Речь о баскетбольном мяче. Исследователи, работающие в известном производителе спортивного инвентаря Wilson, продемонстрировали 3D-печатный мяч, который удовлетворяет всем требованиям к обычному мячу по упругости, весу, тактильным свойствам. И при этом не нуждается в поддержании избыточного давления внутри: характеристики достигаются трехмерной структурой самого «корпуса» мяча.
Впрочем, чтобы не нервировать консервативно настроенных любителей спорта и самих спортсменов, в компании сразу предупредили, что серийный выпуск новинки не планируется, это просто демонстрация технологии. Но теперь не удивлюсь, если однажды и футбольный мяч (который давно мечтают набить всякими датчиками) превратится из надувного шарика в сложный напечатанный на 3D принтере гаджет, набитый электроникой ;)
https://www.techspot.com/news/97681-wilson-unveils-airless-3d-printed-basketball-nearly-meets.html

Как быстро некоторые умеют не просто видеть новые возможности — но и использовать их. Прямые подсчеты показывают, что на Amazon уже продаются более 200 названий книг, где автором или соавтором указан ChatGPT. Речь не о высокохудожественных произведениях. Хороший пример — короткая популярная брошюрка, финансовый ликбез под названием «Мудрая маленькая белочка: сказка про сбережения и инвестиции» объемом 30 страниц. И текст, и иллюстрации — продукт генеративных алгоритмов. Про объемы продаж ничего не сообщается, но Гильдия авторов уже выразила обеспокоенность.
А ведь правила Амазона не требуют от авторов раскрытия технических средств для создания книг. Так что есть подозрения, что реальный масштаб применения ChatGPT может быть сильно больше.
Как обычно с технологиями — не алгоритмы отнимают работу у людей, а другие люди, которые быстрее прочих овладели новыми технологиями. https://www.moneycontrol.com/news/technology/chatgpt-listed-as-author-or-co-author-of-200-e-books-on-amazon-kindle-10142981.html

Вот и запрещенная в России Мета включилась в соревнование техногигантов “кто что крутого проанонсирует в области языковых моделей”: там дали исследователям доступ к трем версиям своей модели LLaMA, в 7, 13, 33 и 65 млрд. параметров.
Доступ дается только с исследовательскими целями; ни своих продуктов не анонсировано, ни другим делать нельзя.
Так оно намного спокойнее, но можно честно сказать, что доступ к относительно большим моделям они демократизировали ради науки и прогресса.

https://ai.facebook.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/

Компания по производству мясных продуктов из растительного мяса Beyond Meat объявила результаты прошлого года, и финансовые показатели оказались лучше ожидаемых. Если подробнее — потери снизились, а объемы производства упали.
Оказалось, что несмотря на громкие призывы переходить на растительное мясо с натурального, производство которого сопровождается большим выбросом парниковых газов, публика стала отказываться от более полезного для климата, но, увы, и более дорогого мяса. Причем тренд затронул всех производителей растительного мяса.

https://www.cnbc.com/2023/02/23/beyond-meat-bynd-q4-2022-earnings.html

Вообще, в кругах технологических компаний очень модно нынче что-нибудь демократизировать, не только доступ к большим языковым моделям. Да и сам этот круг становится шире; на присутствие в нем претендует, например, Nvidia, роль которой в существовании массовых продуктов на основе машинного обучения сложно переоценить.
Ее основатель, президент и генеральный директор Дженсен Хуанг при этом становится все более публичной и яркой фигурой и наращивает известность далеко за пределами технотусовки.
В недавнем созвоне с инвесторами он говорил не только про деньги и бизнес. Вот, например, прекрасная фраза: "We now realize—the world now realizes—that maybe human language is a perfectly good computer programming language… ChatGPT can be prompted in human language, but output Python”.
Именно поэтому, утверждает Хуанг, развитие технологии приведет не к тому, что машины будут управлять миром, а, наоборот, к демократизации управления машинами:) Красивый ход мысли, хотя любители страшилок вряд ли оценят.

С тех пор, как Nokia, когда-то лидер и символ персонального мобильного доступа, утратила свои позиции, часто можно слышать, что Nokia уже не та. Но внешне компания оставалась все той же — до сего дня:)
Объявлено, что впервые за 60 лет компания меняет логотип. Прощай не только начертание, но и привычный голубой цвет:) И, как водится, это визуальное изменение должно подчеркнуть смену стратегии. “Мы теперь не про смартфон, а про технологии для бизнеса”.
Ну что ж, накануне открытия Mobile World Congress (MWC) в Барселоне уже начинаются как минимум зрелищные заявления; авось, дальше будет еще интересней:))

Китайское руководство дало ответ на многочисленные вопросы — как же Китай среагирует на весь этот мировой хайп вокруг генеративных алгоритмов, в котором Китай пока отсутствует.
Тамошнее министерство науки и технологий заявило, что ChatGPT-подобные продукты должны быть внедрены в китайскую культуру и экономику. Что любопытно, министр подчеркнул, что хотя у всех технологических новаций есть оборотная сторона, очень важно избежать “излишних этических ограничений на инновации типа ChatGPT” (it is important to avoid placing undue ethical restrictions on innovations like ChatGPT.).
Выглядит как красная тряпочка для некоторой прослойки “экспертов”:) Интересно, поведутся ли.
Зато примерно десяток программ, которые развивают китайские техногиганты, получили отмашку “можно” — так что скоро можно будет посмотреть, что натворят (во всех смыслах слова) Baidu или Alibaba. Хотя, языковой барьер, конечно…

Сегодня открылась предварительная регистрация в наши яндексовые летние школы. Напоминаю, что там не только про разработку разных сортов, но и про менеджмент (для тех, кто в программисты не хочет, но хочет в ИТ).
Особенность этого года: очный этап будет не только в Москве, как раньше бывало:)
“Первый этап проходит онлайн. Второй — очно в офисах Яндекса в Москве, Белграде или Алматы. Яндекс оплатит билеты и проживание участникам из других городов. 
Студенты, которые находятся в России, соберутся в Москве, а участники из-за рубежа смогут присоединиться к командам в Казахстане или Сербии. Каждый случай рассматривается индивидуально.”
https://academy.yandex.ru/schools/summer

Война санкций грозит добраться до опенсорса, предупреждает нас Reuters в довольно грустной статье.
Взаимные ограничения в области софта давно уже не новость в отношениях США и Китая; недавно пример с ChatGPT добавил оригинальности: OpenAI запрещает доступ из Китая, а внутри самого Китая местные власти запрещают использование этого сервиса.
Но если дело дойдет до запретов на opensource, все станет сильно печальнее: китайские контрибьюторы — вторые в мире по активности, но у американцев тревогу вызывают два аспекта:
1. Безопасность: западные ИИ-системы имеют все большее значение для военных применений
2. Мораль: кто его знает, на чем там обучали китайские модели
Выглядит это как еще один шаг в направлении фрагментации мира; уже немного осталось до остановки совместной работы над протоколами и стандартами. И инициатива ограничений, что прикольно, исходит со стороны “свободного мира” 🙁

https://www.reuters.com/breakingviews/open-source-software-braces-trade-war-2023-02-27/

Сэм Альтман, руководитель OpenAI, опубликовал на днях программный пост в блоге компании. Пост посвящен тому, как компания подходит к своей миссии — созданию artificial general intelligence—AI systems that are generally smarter than humans. Пересказывать не буду, там чтения на 10 минут. Хороший пример того, как думает и действует технооптимист, меняющий мир.
Важный, на мой взгляд аспект: никто, включая автора, не уверен, что задача вообще решаема, но если решить удастся, то готовить к этому лучше постепенно, давая людям и институциям (в том числе, властным) максимально широкий доступ ко всем промежуточным достижениям. Надо вырабатывать привычку к ИИ.
Уже встревоженные текущими возможностями «слабого» ИИ люди, понятно, забеспокоились от текста еще сильнее:) Их напугала сама по себе цель разработки сильного ИИ, если хотите понервничать вместе с ними, начать можете с этой статьи:)

Китайский автопром все активней электрифицируется: в 2017 там выпускали полмиллиона автомобилей, в 2022 достигли объема 6,5 млн. И не собираются тормозить: там пошли опробованным в области развития ИТ путем. Сейчас там около 30 производителей выпускают электромобили, и они бешено конкурируют между собой за выживание. Было время, когда около 1000 компаний выпускали смартфоны; почти все быстро померли, но выжившие очень резво вышли на мировой уровень и мировые рынки. Такой дарвинизм в экономике с массовой поддержкой на ранней стадии чтобы побыстрее выявить лидеров пока в Китае вполне работал.
В 2022 на электромобили пришлось 25% продаж новых авто на внутреннем рынке. А вот насчет перспектив на глобальном рынке авторы сомневаются, ссылаясь на растущие антикитайские настроения и мощь европейских и штатовских автогигантов. Про остальной мир, впрочем, они очередной раз даже не вспоминают.

Как-то MWC-2023 не балует вау-историями или крышесносными анонсами. Ну да, девайсы неуклонно хорошеют (по чуть-чуть), что приятно — но все-таки скучновато.
На таком фоне порадовало устройство, которое и пользу приносит, и показывает, до чего дошла мощность нынешних смартфонов. Разработан внешний кулер для смартфонов, напоминающий про принципу работы типичную сплит-систему для кондиционирования помещений. Есть настольный блок, который охлаждает жидкость, поступающую во второй блок, который крепится к корпусу смартфона и не дает процессору в нем перегреваться.
Даже удивительно, что геймеров (основную аудиторию такого приспособления) не порадовали конкретикой про цены и сроки, а только показали прототип:)
https://www.androidauthority.com/oneplus-45w-liquid-cooler-3290092/

Недавно появившийся термин prompt engineering некоторые восприняли как очередную броскую пустышку — ну зачем серьезное слово инженерия и сложную, требующую многолетнего обучения специальность инженера оскорблять сравнением с навыками, которым всего-то несколько месяцев от роду?
Не все так просто однако: работоспособность становящихся на глазах не просто популярными, а очень востребованными диалоговых вербальных интерфейсов зависит от качества вопросов или заданий (особенно в случае интерфейсов к системам генерации изображений). Поэтому, с одной стороны, людям, желающим стать экспертами в новом деле, полезно учиться внятно и содержательно формулировать свои хотелки, а алгоритмам — учиться обрабатывать хотелки неумелые.
И поэтому Microsoft, например, инвестирует не только в OpenAI, но и в new software engineering discipline: prompt engineering (prompt engineering is the practice of using prompts to get the output you want) и разрабатывает Microsoft Prompt Engine.
Желающие могут сами посмотреть (и даже поучаствовать) на гитхабе, инструмент опенсорсный.