Արհեստական ​​բանականություն

  • «Ըստ էության՝ զրո». Goldman Sachs-ը կասկածի տակ է դնում արհեստական ​​բանականության ազդեցությունը

    «Ըստ էության՝ զրո». Goldman Sachs-ը կասկածի տակ է դնում արհեստական ​​բանականության ազդեցությունը

    Մինչ Amazon-ը, Google-ը և OpenAI-ը միլիարդներ են ներդնում արհեստական ​​​​բանականության զարգացման մեջ, Goldman Sachs-ը կասկածի տակ է դնում այս մրցավազքի տնտեսական կենսունակությունը, հաղորդում է ։

    Բանկի գլխավոր տնտեսագետ Յան Հացիուսը Ատլանտյան խորհրդին ասել է, որ արհեստական ​​բանականության ներդրումների ներդրումը ԱՄՆ ՀՆԱ-ի աճին 2025 թվականին «փաստացի զրոյական» է եղել։.

    Խզում Ուոլ Սթրիթի հետ

    Հացիուսը շեշտեց. «Մենք չենք կարծում, որ արհեստական ​​բանականության ներդրումները զգալի դրական ազդեցություն կունենան տնտեսական աճի վրա: Կարծում եմ՝ արհեստական ​​բանականության ներդրումների 2025 թվականի ԱՄՆ ՀՆԱ-ի վրա ազդեցության գնահատման մեջ կան բազմաթիվ սխալներ, և իրական ազդեցությունը զգալիորեն փոքր է, քան ընդունված է համարել»: Այս հայտարարությունը հակասում է Ուոլ Սթրիթի և քաղաքականության մեջ շատերի դիրքորոշմանը:.

    Անցյալ տարվա նոյեմբերին Դոնալդ Թրամփը հայտարարեց, որ արհեստական ​​բանականության մեջ ներդրումները ԱՄՆ տնտեսությունը դարձնում են աշխարհի «ԱՄԵՆԱԹԵԺ» տնտեսությունը՝ զգուշացնելով, որ չափազանց կարգավորումը կարող է «խաթարել աճի այս շարժիչը»։ Նախկինում Հարվարդի պրոֆեսոր Ջեյսոն Ֆուրմանը գնահատել էր, որ սարքավորումների և ծրագրային ապահովման մեջ ներդրումները կազմել են ՀՆԱ-ի աճի 92%-ը տարվա առաջին կեսին, մինչդեռ Սենթ Լուիսի Դաշնային պահուստային բանկի տնտեսագետները կանխատեսել էին, որ արհեստական ​​բանականությունը կնպաստի ՀՆԱ-ի աճի 39%-ին 2025 թվականի երրորդ եռամսյակում։.

    Ներմուծում, վիճակագրություն և իրականություն

    Հացիուսի խոսքով՝ անհամապատասխանության պատճառներից մեկը ներմուծման կառուցվածքն է. արհեստական ​​ինտելեկտի սարքավորումների զգալի մասը արտադրվում է արտասահմանում, ուստի դրա ծախսերը հանվում են ԱՄՆ ՀՆԱ-ի հաշվարկից։ «ԱՄՆ-ում տեսնվող արհեստական ​​ինտելեկտի ոլորտում կատարված շատ ներդրումներ մեծացնում են Թայվանի և Կորեայի ՀՆԱ-ն, բայց քիչ ազդեցություն ունեն ԱՄՆ-ի վրա», - նշել է նա։.

    Արհեստական ​​բանականության տնտեսական գործունեության վրա ազդեցությունը գնահատելու հուսալի մեթոդների բացակայությունը ստեղծում է լրացուցիչ անորոշություն: ԱՄՆ-ում, Եվրոպայում և Ավստրալիայում մոտ 6000 կորպորատիվ ղեկավարների շրջանում անցկացված հարցումը ցույց է տվել, որ չնայած ընկերությունների 70%-ը օգտագործում է արհեստական ​​բանականություն, մոտ 80%-ը հայտնել է, որ դա ազդեցություն չունի զբաղվածության կամ արտադրողականության վրա:.

    Մինչդեռ, սպասումները մնում են ռեկորդային. այս տարի ընկերությունները նախատեսում են ծախսել մոտ 700 միլիարդ դոլար արհեստական ​​բանականության ենթակառուցվածքների և նոր տվյալների կենտրոնների կառուցման վրա: Սակայն գլխավոր հարցը՝ արդյոք այս ներդրումները կհանգեցնեն իրական տնտեսական աճի, մնում է բաց:.

  • Դարաշրջանի ավարտ. Ֆիլ Սփենսերը լքում է Xbox-ը

    Դարաշրջանի ավարտ. Ֆիլ Սփենսերը լքում է Xbox-ը

    Cybersport-ը հետադարձ հայացք է գցում Ֆիլ Սփենսերի անցած ճանապարհին՝ 2026 թվականի փետրվարի 20-ին Microsoft Gaming-ից հեռանալուց հետո։ Այդ երեկոյան աշխատակիցները էլեկտրոնային նամակներ ստացան, որոնցում տեղեկացվում էր, որ վերջին 12 տարիների ընթացքում Xbox-ի դեմքը դարձած մարդը հեռանում է ընկերությունից։ Նրա հետ միասին հեռացավ նաև Xbox-ի նախագահ Սառա Բոնդը, որին շատերը համարում էին նրա իրավահաջորդը։

    Xbox Savior և Game Pass Architect

    Ֆիլ Սփենսերը միացավ Microsoft-ին որպես ինտերն 1988 թվականին և 2014 թվականին Սաթյա Նադելայի կողմից նշանակվեց Xbox-ի ղեկավար։ Այդ ժամանակ ապրանքանիշը ճգնաժամի մեջ էր. Xbox One-ը ընկալվում էր որպես «խաղեր ցուցադրող հեռուստացույց»՝ իր պարտադիր Kinect-ով և բարդ առցանց ակտիվացմամբ։ Սփենսերը վերագործարկումը սկսեց՝ 2.5 միլիարդ դոլարով ձեռք բերելով Mojang-ը և հրաժարվելով Minecraft-ը դարձնել բացառիկ. «Ինչո՞ւ պետք է դա անեի, եթե մարդիկ վայելում են խաղալ ձեր խաղային համակարգով»։ Նա գործարկեց հետադարձ համատեղելիության ծրագիր, վերանվանեց Xbox One S-ը և Xbox One X-ը և առաջ մղեց հարթակների միջև խաչաձև խաղը։ Նրա առաջատար նախագիծը Xbox Game Pass-ն էր՝ «Netflix-ը տեսախաղերի համար», որը 2022 թվականին գերազանցեց 25 միլիոն բաժանորդը, իսկ ավելի ուշ հասավ 40 միլիոնի։ Քննադատները այն անվանեցին «հեղափոխություն, որը համեմատելի է Steam-ի գալուստի հետ»։.

    Ձեռքբերումներ, ձախողումներ և աշխատանքից ազատումներ

    2018 թվականից ի վեր Microsoft-ը ակտիվորեն ձեռք է բերում ստուդիաներ՝ Ninja Theory, Obsidian, Bethesda, id Software, Arkane, իսկ 2022 թվականին հայտարարեց Activision Blizzard-ի 68.7 միլիարդ դոլարով գնման մասին: Սակայն թողարկումների շարքը չարդարացրեց սպասումները. Halo Infinite-ը թողարկվեց կրճատված բովանդակությամբ, Redfall-ը չեղարկվեց վեց ամիս անց, իսկ Starfield-ը չկարողացավ դառնալ «The Elder Scrolls-ի փոխարինող»: Activision-ի գործարքին հաջորդեցին դատական ​​վեճեր FTC-ի և CMA-ի հետ, ապա զանգվածային կրճատումներ: 2024-2025 թվականներին ավելի քան 15,000 աշխատակից կրճատվեց: Game Pass-ի գինը բարձրացավ 20 դոլարից մինչև 30 դոլար, սարքավորումների վաճառքը նվազեց 32%-ով, իսկ խաղերից եկամուտը նվազեց 9%-ով 2025 թվականին: Բաժանորդների բազան մնաց 34 միլիոնի սահմաններում:.

    Նոր դասընթաց արհեստական ​​բանականության վերահսկողության ներքո

    Աշա Շարման, ով նախկինում ղեկավարում էր CoreAI բաժինը, դարձել է Microsoft Gaming-ի նոր գործադիր տնօրենը։ Իր առաջին ելույթում նա հայտարարել է. «Խաղերը արվեստ են, որը ստեղծվել է մարդկանց կողմից՝ օգտագործելով ամենանորարարական տեխնոլոգիաները», խոստանալով չաղտոտել էկոհամակարգը անհոգի արհեստական ​​բանականության արտադրանքով։ Վերլուծաբան Աակաշ Գուպտան կարծում է, որ իր նպատակը ընկերության հսկայական լսարանից եկամուտ ստանալն է, այլ ոչ թե «կոնսոլային պատերազմը»։ Իր հրաժեշտի նամակում Սփենսերը գրել է. «Սա անհավանական ճանապարհորդություն էր և իմ կյանքի ամենամեծ հաջողությունը... Այսօր սկսվում է նոր և հետաքրքիր գլուխ»։ Xbox-ը մտնում է նոր փուլ՝ այս անգամ առանց կանաչ մարզաշապիկով իր «տղայի»։.

  • Cerebras՝ արհեստական ​​ինտելեկտի հրեշը, որը դեռ չի փոխարինել Nvidia-ին

    Cerebras՝ արհեստական ​​ինտելեկտի հրեշը, որը դեռ չի փոխարինել Nvidia-ին

    Կանադական Cerebras ընկերությունը արտադրում է անսովոր «արքայական չիպեր»՝ գրեթե ամբողջական սիլիկոնային թիթեղի չափ պրոցեսորներ, որոնց վրա սովորաբար «տպագրվում են» տասնյակ փոքր միկրոչիպեր, հաղորդում է 3DNews.ru-ն։

    Ավանդական արտադրության մեջ վաֆլիի մի մասը նախ լցվում է բազմաթիվ չիպերով, այնուհետև կտրատվում է կտորների և փաթեթավորվում: Cerebras-ը այլ մոտեցում է ցուցաբերել. այն վերցնում է գրեթե ամբողջ վաֆլիի մի մասը և այն վերածում է մեկ, հսկայական համակարգչային «ուղեղի»: Առաջին հայացքից սա հնչում է որպես զուտ օգուտ. ավելի քիչ միջանկյալ գործողություններ, ավելի քիչ «կապեր» բազմաթիվ չիպերի միջև և ավելի արագ տվյալների փոխանակում մեկ համակարգի շրջանակներում: Հենց սա է պատճառը, որ նման լուծումները հետաքրքիր են ոչ թե տնային համակարգիչների, այլ մեծածավալ տվյալների կենտրոնների կիրառությունների համար, հատկապես արհեստական ​​բանականության համար, որտեղ կարևոր է տվյալների հսկայական քանակություն առաջ-ետ տեղափոխել առանց լատենտության:.

    Ինչո՞վ է «Ցար-չիպը» տարբերվում սովորականից։

    Տեքստում թվեր են մեջբերվում մասշտաբը պատկերելու համար: Առաջին սերնդի WSE-1-ը (2019) ուներ 1.2 տրիլիոն տրանզիստոր և 18 ԳԲ շատ արագ ինտեգրված հիշողություն: Ներկայիս սերնդի WSE-3-ը (2024 թվականի մարտ) ունի 4 տրիլիոն տրանզիստոր և 44 ԳԲ ինտեգրված SRAM: Ավելի կարևորը տրանզիստորների քանակը չէ, այլ գաղափարը. հիշողությունը և հաշվողական միավորները շատ մոտ են միմյանց, ինչը նվազեցնում է դանդաղ տվյալների փոխանցման խոչընդոտը: Սա հսկայական առավելություն է տալիս արհեստական ​​բանականության առաջադրանքներում, որտեղ համակարգիչը անընդհատ բազմապատկում է թվերի մեծ աղյուսակներ (մատրիցներ): Երբ ամեն ինչ «մոտ է միմյանց», համակարգն ավելի արագ է աշխատում: Նման չիպերը կարող են միացվել մեծ համալիրների՝ մինչև 2048 հանգույցների, հասնելով 256 EFLOPS գագաթնակետային կատարողականության: Համակարգչային գիտելիքներ չունեցող ընթերցողի համար սա նշանակում է մեկ բան. «շատ հաշվարկներ շատ կարճ ժամանակում»:.

    Ինչո՞ւ տվյալների կենտրոնները սա զանգվածաբար չեն ընդունում։

    Եթե ​​ամեն ինչ լավ է, ապա առաջանում է հոդվածի գլխավոր հարցը. ինչո՞ւ այս «ցարական չիպերը» դեռևս ամենուր չեն օգտագործվում, միայն «մի քանի գերհամակարգիչներում» և «մի քանի տվյալների կենտրոններում»: Եվ ինչո՞ւ Cerebras-ը նույնիսկ հետ վերցրեց իր IPO հայտը (ընկերությունն ինքն է դա վերագրում կարգավորիչ ուշացումներին, այլ ոչ թե տեխնիկական խնդիրներին): Հոդվածում թվարկվում են թվացյալ առօրեական պատճառներ: Առաջինը փողն է. մեծ CS-3 կլաստերի գնահատված արժեքը կազմում է 5-6 միլիարդ դոլար, իսկ արտադրողականության մեկ միավորի գինը համեմատելի է հայտնի Nvidia չիպերի վրա հիմնված համակարգերի հետ: Երկրորդը մասնագիտացումն է. այս «ցարական չիպերը» հիանալի են, երբ տվյալները «նոսր» են (ներսում շատ զրոներով), բայց «խիտ» տվյալների անցնելիս դրանց արտադրողականությունը կարող է զգալիորեն նվազել, նույնիսկ մեծության կարգով: Երրորդը արտադրությունն է. նման հսկայական բյուրեղը գրեթե անխուսափելիորեն կունենա թերի հատվածներ, որոնք պետք է անջատվեն և շրջանցվեն ծրագրային ապահովման միջոցով, ինչը նույնպես նվազեցնում է արդյունավետության մի մասը:.

  • Մեծ Բրիտանիայում մի հաճախորդ խաբեությամբ արհեստական ​​ինտելեկտի մի անդամի ստիպեց իրեն 80% զեղչ տրամադրել։

    Մեծ Բրիտանիայում մի հաճախորդ խաբեությամբ արհեստական ​​ինտելեկտի մի անդամի ստիպեց իրեն 80% զեղչ տրամադրել։

    Մեծ Բրիտանիայում մի փոքր առցանց խանութի սեփականատերը հայտնել է, որ իր արհեստական ​​բանականության չաթի գործառույթը կատարյալ աշխատել է ավելի քան վեց ամիս: Օգնականը հաճախորդների աջակցություն է ցուցաբերել և օգնել է պատվերի տեղադրման հարցում: Այնուամենայնիվ, մեկ հաճախորդի հաջողվել է խաբել համակարգը և ստանալ 80% զեղչի կտրոն:

    Ինչպես բացատրեց ձեռնարկատերը, հաճախորդը սկզբում համոզել է չաթբոտին առաջարկել 25% զեղչ։ Այնուհետև զրույցը վերածվել է տոկոսների և հաշվարկների։ Ի վերջո, արհեստական ​​բանականությունը «տպավորվել» է և զեղչը մեծացրել մինչև 80%։ Այնուհետև հաճախորդը կատարել է գրեթե 8000 ֆունտ ստեռլինգի պատվեր։.

    Ինչպես արհեստական ​​բանականությունը «հորիներ» կտրոնը

    Սեփականատիրոջ խոսքով՝ բոտը ստեղծել է համակարգում գոյություն չունեցող կոդ։ Այն պատահական նիշերի շարք էր։ Այն նախատեսված էր միայն ցուցադրական նպատակներով, այլ ոչ թե իրական գործարքի համար։ Սակայն հաճախորդն օգտագործել է կոդը և ավարտել գնումը։.

    «Փոքր բիզնես Անգլիայում։ Կայքն ունի արհեստական ​​բանականության չաթ… Հաճախորդը զրուցել է արհեստական ​​բանականության հետ և կարողացել համոզել այն իրեն 25% զեղչ տալ, ապա բանակցել է արհեստական ​​բանականության հետ 80% զեղչի շուրջ», - բացատրել է խանութի սեփականատերը։ Նա նշել է, որ միայն պատվերի կատարումը իրեն կարժենա հազարավոր ֆունտ ստերլինգ։.

    Դատական ​​​​գործընթացի և գործարքի չեղարկման սպառնալիք

    Երբ վաճառողը խնդրեց չեղարկել պատվերը, հաճախորդը սպառնաց դատական ​​​​հայցով։ «Նրանք ինձ երեք օր տվեցին պատասխանելու համար», - հայտնեց ձեռնարկատերը։ Գումարը վերադարձվեց, և պատվերը չեղարկվեց սեփականատիրոջ կողմից։ «Գումարն արդեն վերադարձվել է։ Ենթադրվում է, որ չաթբոտը ֆինանսական որոշումներ չի կայացնում», - հավելեց նա։ Նրա խոսքով՝ օգտատերը մոտ մեկ ժամ է ծախսել համակարգը համոզելու, դրա «հաշվարկները» ստուգելու վրա։ Արդյունքը կեղծ զեղչ էր, որը ստեղծվել էր հաճախորդին տպավորելու համար։.

  • Կիսահաղորդիչների շուկան այս տարի կհասնի 1 տրիլիոն դոլարի։

    Կիսահաղորդիչների շուկան այս տարի կհասնի 1 տրիլիոն դոլարի։

    Համաշխարհային կիսահաղորդչային շուկան կարող է հասնել 1 տրիլիոն դոլարի եկամտի արդեն այս տարի, հաղորդում է ՝ հղում անելով ոլորտի կանխատեսումներին: Մինչև վերջերս ենթադրվում էր, որ այս մակարդակին կհասնեն միայն տասնամյակի վերջին: Այժմ այս նշաձողը հետ է քաշվել չորս տարով: Այս աճը ուղղակիորեն կապված է արհեստական ​​բանականության բումի հետ: Անցյալ տարի շուկան աճել է մինչև 792 միլիարդ դոլար: Եթե այս տարի այն աճի ևս 26%-ով, ապա արդեն կհասնենք 1 տրիլիոն դոլարի նշաձողին:

    Արհեստական ​​բանականությունը փոխում է արդյունաբերության աճի տեմպը

    Ջոն Նոյֆերը՝ SIA արդյունաբերական ասոցիացիայի ղեկավարը, նշել է, որ արագացումը համակարգային է։ Նա ընդգծել է. «Մեր տեխնոլոգիան հիմք է հանդիսանում գրեթե յուրաքանչյուր ռազմավարական առումով կարևոր արդյունաբերության համար։ Սա շատ լավ հիմնարար նշան է»։ Նախկինում, նրա խոսքով, նման կանխատեսումները համարվում էին անիրատեսական։ Նոյֆերի խոսքով՝ կիսահաղորդիչների էքսպոնենցիալ աճը արագացնում է տնտեսության այլ ոլորտներում ազդեցությունը։ Արհեստական ​​բանականությունը դարձել է հիմնական շարժիչ ուժը՝ կտրուկ փոխելով շուկայի սպասումները։ Արդյունքում, երկարաժամկետ կանխատեսումները ստիպված են եղել վերանայել։.

    Որտեղ եկամուտներն ամենաարագն են աճում

    Լոգիկական բաղադրիչներից ստացված եկամուտը անցյալ տարի աճել է 40%-ով՝ հասնելով 302 միլիարդ դոլարի: Վերլուծաբանները խոստովանում են, որ գների աճը գերազանցել է ֆիզիկական արտադրության ծավալները, ինչը նշանակում է, որ դրամական աճը գերազանցել է իրական արտադրանքի ծավալը:.

    Հիշողության հատվածը աճել է 35%-ով՝ ստեղծելով 223.1 միլիարդ դոլար։ Գների աճը արագացել է տարվա երկրորդ կեսին՝ ստեղծելով նախադրյալներ այս տարի ավելի ուժեղ աճի համար։.

    Քաղաքականությունն ու ցիկլերը չեն անհետացել։

    Նոյֆերը նշեց, որ շուկայի ցիկլիկ բնույթը կշարունակվի նաև ապագայում։ Այնուամենայնիվ, արդյունաբերության ընդհանուր մասշտաբները զգալիորեն աճել են։ ԱՄՆ-Չինաստան առևտրային վեճը վնասել է շուկան, սակայն ազդեցությունը սպասվածից քիչ է եղել։.

    SIA-ի ղեկավարը կարծում է, որ ամերիկյան կիսահաղորդչային արդյունաբերությունը կարիք կունենա լրացուցիչ կառավարության աջակցության: Սա ներառում է հետազոտությունների և զարգացման ֆինանսավորում: Նա նաև ընդգծեց բաց ներգաղթային քաղաքականության կարևորությունը մասնագետներին ներգրավելու համար:.

  • Արհեստական ​​բանականությունը կարդաց Hubble-ը երեք օրում և բացահայտումների մի ամբողջ ձնահոսք առաջացրեց

    Արհեստական ​​բանականությունը կարդաց Hubble-ը երեք օրում և բացահայտումների մի ամբողջ ձնահոսք առաջացրեց

    Եվրոպական տիեզերական գործակալության աստղագետները Ըստ գործարկել են արհեստական ​​բանականության նոր գործիք՝ AnomalyMatch-ը, և ուսումնասիրել են Hubble տիեզերական աստղադիտակի ամբողջ արխիվը։ 35 տարվա դիտարկումների ընթացքում տվյալների բազմությունը կուտակվել է այնպիսի մակարդակի, որը անհնար է ձեռքով վերլուծել։ Արհեստական ​​բանականությունը մշակել է այն երեք օրից էլ պակաս ժամանակում և նույնականացրել հարյուրավոր անհայտ օբյեկտներ։

    Արխիվ, որը սպասում էր իր պահին

    Գիտնականները նշում են, որ աստղադիտակները հավաքում են ավելի շատ տվյալներ, քան մարդիկ կարող են մշակել: Նույնիսկ բոլոր աստղադիտարանների անջատումը տասնամյակներ շարունակ չի սպառի արխիվների ներուժը: Հետազոտողների կարծիքով, սա այն դեպքն է, երբ արհեստական ​​բանականությունն առավել օգտակար է դառնում: Այն կարող է համակարգված կերպով վերանայել տարիներ շարունակ անտեսված տվյալները:.

    Հազարավոր անոմալիաներ երեք օրում

    AnomalyMatch-ը աշխատում էր միայն մեկ գրաֆիկական պրոցեսորով և երկուսուկես օրվա ընթացքում մշակել էր մոտ 100 միլիոն պատկերի հատվածներ։ Այս ընթացքում ծրագիրը ուսումնասիրել է Hubble-ի ամբողջ արխիվը և հայտնաբերել ավելի քան 1400 անոմալ օբյեկտներ։ Ձեռքով ստուգումը հաստատել է ավելի քան 1300 գտածո, որոնցից ավելի քան 800-ը նախկինում անհայտ էին գիտությանը։.

    Ի՞նչ է իրականում հայտնաբերել արհեստական ​​բանականությունը։

    Հայտնաբերված օբյեկտների մեջ գերակշռում են փոխազդող և միաձուլվող գալակտիկաները, գրավիտացիոն ոսպնյակի թեկնածուները և հազվագյուտ օղակաձև կառուցվածքները: Գիտնականները նաև հայտնաբերել են մեդուզայի ձև ունեցող գալակտիկաներ, համընկնող համակարգեր և ակտիվ միջուկներ: Հայտնագործություններից մի քանիսը, այդ թվում՝ պտտվող միջուկներով և բաց թևերով գալակտիկաներ, թվում են չափազանց անսովոր: Հետազոտողները ընդգծում են, որ նման անոմալիաները օգնում են ավելի լավ հասկանալ գալակտիկաների էվոլյուցիան, մութ նյութի բնույթը և ստուգել ընդհանուր հարաբերականությունը:.

  • Արհեստական ​​բանականությունն առաջին անգամ կուղեկցի մարսագնացին Մարսի վրայով։

    Արհեստական ​​բանականությունն առաջին անգամ կուղեկցի մարսագնացին Մարսի վրայով։

    ՆԱՍԱ-ի Մարսագնաց Perseverance-ը ավարտել է իր առաջին երթուղին, որն ամբողջությամբ պլանավորված էր արհեստական ​​բանականության կողմից: Ջեզերո խառնարանում գտնվող մարսագնացի հետ աշխատող առաքելության մասնագետները հայտարարել են առաջընթացի մասին: 2025 թվականի դեկտեմբերի 8-ին և 10-ին անցկացված փորձը շրջադարձային կետ էր մոլորակների ուսումնասիրության պատմության մեջ:.

    Գրեթե երեսուն տարի շարունակ մարսագնացների հետագծի յուրաքանչյուր մետրը հաշվարկվել է Երկրի վրա գտնվող մարդկանց կողմից: Ինժեներները ձեռքով ուսումնասիրել են պատկերներն ու տեղանքի քարտեզները՝ գծելով կարճ և անվտանգ երթուղիներ: Մարսի հետ հաղորդակցության ուշացումների պատճառով այս գործընթացը դանդաղ էր և լրջորեն սահմանափակում էր մարսագնացների շառավիղը մեկ մարսյան օրվա ընթացքում:.

    Ինչպես արհեստական ​​բանականությունը փոխարինեց Երկրի պլանավորողներին

    Նոր փորձի ժամանակ առաքելության թիմը երթուղու պլանավորումը վստահել է արհեստական ​​բանականությանը: Համակարգը մշակվել և ինտեգրվել է Հարավային Կալիֆոռնիայի NASA-ի ռեակտիվ շարժիչի լաբորատորիայի մասնագետների կողմից: Արհեստական ​​բանականությունը ստացել է նույն տվյալները, ինչ մարդիկ՝ բարձր թույլտվությամբ ուղեծրային պատկերներ և ճշգրիտ բարձրության քարտեզներ:.

    Ալգորիթմը անկախ վերլուծել է տեղանքը, նույնականացրել ժայռերը, լանջերը և վտանգավոր տարածքները, ապա ստեղծել ամբողջական երթուղի։ Պլանը փորձարկվել է մարսագնացի թվային կրկնօրինակի վրա լաբորատորիայում՝ նախքան Մարս ուղարկելը։ Այսպիսով, արհեստական ​​բանականությունն ամբողջությամբ փոխարինել է մարդկանց մանրամասն երթուղու պլանավորման փուլում։.

    Ինքնավար նավիգացիայի առաջին կիլոմետրերը

    Իր ինքնավար երթուղով Perseverance-ը դեկտեմբերի 8-ին անցավ 210 մետր, իսկ դեկտեմբերի 10-ին՝ ևս 246 մետր։ Մարսագնացը վստահորեն շրջանցեց բոլոր խոչընդոտները և Երկրից որևէ ուղղում չպահանջվեց։ Փորձը հաստատեց, որ արհեստական ​​բանականությունը կարող է անվտանգ կերպով կառավարել մարսագնացը դժվարին տեղանքով։.

    Մշակողների խոսքով՝ սա բացում է հետազոտությունների նոր դարաշրջան։ Մարսագնացները կկարողանան ինքնուրույն կիլոմետրերով անցնել անծանոթ տեղանքով։ Տեխնոլոգիան կնվազեցնի օպերատորների աշխատանքային ծանրաբեռնվածությունը և թույլ կտա նրանց աշխատել ավելի վտանգավոր տեղանքում։.

    Ապագայում նման համակարգերը կհիմնվեն Լուսնի վրա ենթակառուցվածքների և դեպի Մարս մարդատար առաքելությունների համար։ Ճանապարհ արագ և ինքնուրույն նախագծելու ունակությունը համարվում է կարևորագույն ապագա արշավախմբերի անվտանգության և արդյունավետության համար։.

  • Արհեստական ​​ինտելեկտը ձախողեց մարդկության վերջին փորձությունը

    Արհեստական ​​ինտելեկտը ձախողեց մարդկության վերջին փորձությունը

    Աշխարհի տարբեր ծայրերից գիտնականները փորձարկել են արհեստական ​​բանականության սահմանները: «Մարդկության վերջին քննությունը» թարմացված տարբերակը նկարագրվել «The Conversation»-ում, իսկ արդյունքները հրապարակվել են Nature-ում: Արդյունքները զարմանալիորեն թույլ էին, նույնիսկ ամենահզոր մոդելների համար:

    Չափանիշի վրա աշխատել է մոտ հազար հետազոտողներից բաղկացած թիմ։ Նրանք ստեղծել են մեքենայական ինտելեկտի վերջնական թեստը։ Թեստի անունն անմիջապես սահմանել է տոնը՝ «Մարդկության վերջնական քննություն»։.

    Քննությունը ներառում էր 2500 մարտահրավերային հարց, որոնք ընդգրկում էին մաթեմատիկա, կենսաբանություն, ֆիզիկա և հումանիտար գիտություններ: Նույնիսկ GPT-5-ի և Gemini 2.5 Pro-ի նման առաջադեմ մոդելները հավաքեցին մոտ 25 տոկոս:.

    Մտածելու փոխարեն ծանրաբեռնվածություն

    Արհեստական ​​բանականությունը վստահորեն կատարում է դպրոցական և ստանդարտ առաջադրանքները: Սակայն այս փորձարկման ժամանակ այն անօգնական էր: Պատճառը նեյրոնային ցանցերի մարզման եղանակի մեջ է:.

    Եթե ​​պատասխանը հասանելի է առցանց կամ մարզումների տվյալներում, մոդելը գտնում է այն։ Սակայն քննության հարցերը պատրաստի լուծումներ չունեն։ Դրանք պահանջում են տրամաբանություն և գիտելիքների կիրառում նոր իրավիճակներում։.

    Որպես օրինակ ծառայեց հին լեզվով արձանագրության թարգմանությունը։ Նման տեքստեր դասագրքերում չեն հանդիպում։ Պարզ դարձավ, որ «բանականության» հետևում հաճախ թաքնված է հիշողությունը։.

    Մրցավազք միավորների համար

    Թեստի հրապարակումից հետո մշակողները սկսեցին մոդելների մարզումը: Նոր տարբերակները, ինչպիսիք են GPT-5.2-ը և Gemini 3 Pro-ն, արդեն իսկ հասնում են 30-38 տոկոս հաջողության: Գիտնականները ընդգծում են. սա ինտելեկտի աճ չէ:.

    Հոդվածի հեղինակները նշում են. «Մարդկային ինտելեկտը առաջնային է, լեզուն՝ գործիք»։ Մոդելների համար լեզուն ինտելեկտ է, դրանից զատ ոչինչ։ Բարձր միավորները չեն ցույց տալիս բարդ որոշումներ կայացնելու ունակություն։.

    Հետազոտողները խորհուրդ են տալիս կուրորեն չվստահել չափանիշներին։ Քննությունը ցույց տվեց, որ մեքենաները դեռևս շատ հեռու են մարդկանց ճկուն ինտելեկտին հասնելուց։.

  • Բոտեր առանց մարդկանց. Ինչպես արհեստական ​​բանականությունը ստեղծեց իր սեփական սոցիալական ցանցը

    Բոտեր առանց մարդկանց. Ինչպես արհեստական ​​բանականությունը ստեղծեց իր սեփական սոցիալական ցանցը

    նոր սոցիալական ցանցի մասին, որտեղ շփվում են միայն արհեստական ​​ինտելեկտի գործակալները հաղորդում է : Հարթակը կոչվում է Moltobook և ներկայացվում է որպես գեղարվեստական ​​փորձ: Մարդիկ դիտորդի դերում են՝ առանց միջամտելու իրավունքի: Այս զարգացումն արդեն բանավեճ է առաջացրել տվյալների վերահսկողության և արհեստական ​​ինտելեկտի իրական ինքնավարության վերաբերյալ:

    Սոցիալական ցանց, որտեղ միայն բոտերն են խոսում

    Moltobook-ը կառուցված է անվճար արհեստական ​​ինտելեկտի բոտի վրա: Ցանցի ներսում բոտերը հրապարակում են գրառումներ, մեկնաբանում և հավանում: Սերվերում արդեն գրանցված է մոտ 1.5 միլիոն արհեստական ​​ինտելեկտի գործակալ: Մարդիկ կարող են միայն դիտել քննարկումները, բայց ոչ մասնակցել դրանց:.

    Ամենատարածված քննարկման թեմաները զարմանալի են։ Բոտերը քննարկում են, թե արդյոք Կլոդին կարելի է աստված համարել։ Նրանք քննարկում են Իրանում տիրող իրավիճակը և դրա ազդեցությունը կրիպտոարժույթների վրա։ Մի օգտատեր պնդում էր, որ իր բոտը մեկ գիշերվա ընթացքում ստեղծել է «Կրուստաֆարիզմ» անունով կրոն։.

    Ո՞վ է իրականում վերահսկում արհեստական ​​բանականությունը։

    Գիտնականները կասկածում են, որ սոցիալական ցանցերի գաղափարները լիովին ինքնավար են։ Նրանք կարծում են, որ լեզվական մոդելը, հավանաբար, հետևում է մարդկային հրահանգներին։ Մելբուռնի համալսարանի դոկտոր Շանան Կոնին կարծում է, որ բոտերը կարող են սովորել միմյանցից։ Այնուամենայնիվ, նա զգուշացնում է մարդկային համակարգչի նկատմամբ արհեստական ​​բանականությանը լիակատար վերահսկողություն տալու ռիսկերի մասին։.

    Մասնագետը ընդգծում է, որ այս դեպքում ծրագիրը կարող է կառավարել սեփականատիրոջ առօրյա կյանքը։ Սա մտահոգություններ է առաջացնում որոշ օգտատերերի մոտ։ Օգտատերերը վախենում են տվյալների արտահոսքից և վերահսկողության կորստից։.

    Փորձ, թե՞ սպառնալիք

    Որոշ բլոգերներ արդեն օգտագործում են արհեստական ​​բանականության բոտեր՝ գրառումներ հրապարակելու և մեկնաբանություններ անելու համար։ Այնուամենայնիվ, փորձագետները շեշտում են խիստ անվտանգության միջոցառումների անհրաժեշտությունը։ Առանց դրանց խարդախները կարող են գաղտնի տեղեկատվություն ձեռք բերել։.

    Արհեստական ​​բանականության միջոցով սոցիալական ցանցերում փոխազդեցությունները դեռևս գիտական ​​ֆանտաստիկայի են նման։ Սկեպտիկները համոզված են, որ այս «անկախ» քննարկումների հետևում մարդիկ են կանգնած, ինչը ենթադրում է, որ զրույցի թեմաները դեռևս ձեռքով են ընտրվում։.

  • OpenAI-ի աշխատակիցների միջին աշխատավարձը հասել է 1.5 միլիոն դոլարի։

    OpenAI-ի աշխատակիցների միջին աշխատավարձը հասել է 1.5 միլիոն դոլարի։

    OpenAI-ը տեխնոլոգիական ստարտափների շրջանում սահմանել է վարձատրության ռեկորդ։ 2025 թվականին մեկ աշխատակցի հաշվով միջին վարձատրությունը կհասնի տարեկան 1.5 միլիոն դոլարի։ Սա ներառում է նաև բաժնետոմսերի վրա հիմնված վարձատրությունը։.

    Ֆինանսական փաստաթղթերը ցույց են տալիս, որ մոտավորապես 4000 աշխատուժով ընկերությունը տրամադրում է աննախադեպ փոխհատուցում: Հաշվարկը ներառում է ինժեներներին, հետազոտողներին և կառավարման անձնակազմին: Կապալառուները չեն ներառվել:.

    Ռեկորդ IPO-ի նախօրեին

    «The Wall Street Journal»-ը համեմատել է OpenAI-ը 18 տեխնոլոգիական ընկերությունների հետ՝ նրանց IPO-ներից մեկ տարի առաջ: OpenAI-ը պատրաստվում է հրապարակային դառնալ 2026 թվականին, ինչը համեմատությունը բացահայտող է դարձնում: Google-ի մայր ընկերությունը՝ Alphabet-ը, զբաղեցրել է երկրորդ տեղը:.

    Նույնիսկ գնաճի հաշվին ճշգրտված՝ OpenAI-ը վճարում է յոթ անգամ ավելի, քան Alphabet-ը 2003 թվականին։ Ընդհանուր առմամբ, OpenAI-ի վարձատրությունը 34 անգամ ավելի բարձր է, քան նմանատիպ ընկերությունների միջին վարձատրությունը։.

    Պատերազմ արհեստական ​​ինտելեկտի տաղանդների համար

    Այս վճարումները արտացոլում են Սիլիկոնյան հովտում արհեստական ​​ինտելեկտի մասնագետների համար առկա կատաղի մրցակցությունը։ Խոշոր կորպորացիաները հարյուր միլիոնավոր և միլիարդավոր դոլարներ են ծախսում մրցակիցներից փորձագետներ որսալու համար։.

    Հունիսին Մարկ Ցուկերբերգը 14 միլիարդ դոլար ծախսեց Scale AI-ը ձեռք բերելու համար։ Նպատակն էր 28-ամյա Ալեքս Վանգին վարձել որպես գլխավոր արհեստական ​​ինտելեկտի տնօրեն։ Սակայն մի քանի ամիս անց գլխավոր արհեստական ​​ինտելեկտի գիտնական Յան ԼեԿունը լքեց ընկերությունը՝ սեփական ստարտափը հիմնելու համար։.

    Փողը չի երաշխավորում պահպանումը

    Վանի և ԼեՉունի փոխհատուցումը կազմում է հարյուր միլիոնավոր դոլարներ։ Սակայն պատմությունը ցույց է տալիս, որ նույնիսկ նման գումարները չեն երաշխավորում հավատարմություն։ Արհեստական ​​բանականության ոլորտում առաջատարության համար մրցավազքում փողը այլևս որոշիչ գործոն չէ։.