47269
Аннотированные ссылки на интересные, полезные и удивительные новости хайтека. Тем, кто больше любит слушать длинное чем читать короткое — могу посоветовать свой подкаст ;) http://sebrant.chat Вопросы - @asebrant
2022 — это, как признают теперь все, год, когда американские генеративные алгоритмы пошли в народ благодаря простым в использовании продуктам от OpenAI, Google, Midjourney, StabilityAI и прочим. Как дела на эту тему у «второй сверхдержавы ИИ» (в терминах Кай Фу Ли), пишут сильно меньше, но это не означает, что там писать не о чем. Просто, чтоб потестировать и сравнить, надо неплохо владеть китайским — и картинки в статье как раз показывают, что большие местные модели работают очень достойно (прямое сравнение со Stable Diffusion это показывает).
Зато интересно посмотреть, в каких деталях проявляются отличия, благодаря разницам в обучающих выборках и в разметке. Хорошее замечание, что SD рисует по «китайским» подсказкам скорее атмосферу чайна-тауна, чем настоящего Китая — и вполне понятно, почему;)
Как и в Штатах, крупнейшие модели и продукты на их основе в первую очередь созданы техногигантами (Baidu, Tencent), но есть и успешные игроки поменьше, и они создают и выкладывают в open source свои крутые модели типа Taiyi.
А еще там есть много интересного в области регулирования, здесь у Китая не только традиции, но и наработанный полезный опыт:)
https://techcrunch.com/2022/12/31/how-china-is-building-a-parallel-generative-ai-universe/
Немножко странное, но вполне полезное предновогоднее чтиво: набор некрологов, посвященных технологическим продуктам, чья формальная кончина пришлась на уходящий 2022 год.
От многими давно позабытого iPod до вполне свежего в памяти миллионов Internet Explorer’а, от продуктовых ошибок типа Google Stadia до (к счастью) не физических смертей, но закончившихся ролей икон хайтека в лице Элизабет Холмс или Сэма Бэнкмана-Фрайда — очень интересный список на порефлексировать на досуге.
https://mashable.com/article/biggest-tech-deaths-2022
Несколько нестандартный для текущего новостного фона взгляд на действия Маска в Твиттере: пока народ в Тви и множество публикаций выражают возмущение его авторитарным и непоследовательным поведением в недавно приобретенной компании, есть и не столь громкие, но вполне авторитетные одобрительные голоса. Они принадлежат и руководителям технологически компаний, и тем, кто такие компании финансирует. Общая логика такова: резкие действия Маска позволяют проводить, пусть более деликатно, непопулярные, но уже необходимые меры по повышению эффективности работы сотрудников. Без шоу Маска они бы выглядели подрывом устоев культуры Долины — на фоне же его резких движений они уже смотрятся не столь радикально.
Но теперь важно дождаться результатов. Если Маску удастся вывести Твиттер из кризиса, то победителей не судят: он получит одобрение своего курса, пусть с оговоркой про отдельные перегибы. А вот если он сломает Тви как компанию и бизнес — будет очень интересно и непредсказуемо ;)
https://www.businessinsider.com/elon-musk-hardcore-twitter-culture-inspires-fellow-tech-founders-2022-12
Очень разумный и вполне краткосрочный прогноз от двух журналистов на тему развития нашумевших в 2022 креативных ИИ-продуктов.
Основная тема — надо ждать GPT-4, потому что лежащая в основе бума 2022 года GPT-3 была представлена миру в 2020, а три года нынче в ИИ — долгий срок, пришла пора обновления. И обновление должно коснуться мультимодальности- то есть гладкой и связной работы с разными типами контента. Простейший пример: представьте, что ChatGPT в ответ генерит текст с иллюстрациями или видео, поясняющими ответ; причём эти картинки или анимация им же и созданы. Ну, или в качестве вопроса можно отправить фотку;) И это только самый простой и очевидный сценарий, а ведь 2023 наверняка принесет и крутые сюрпризы. Будет интересно!
https://www.technologyreview.com/2022/12/23/1065852/whats-next-for-ai/
Пока медиа всех сортов продолжают следить за мыльной оперой «Слон в посудной лавке цифровых времен или Маск в Твиттере», другая компания всё того же персонажа публикует интересные цифры.
Tesla отчиталась, что совершила более полумиллиона установок своих солнечных панелей (в том числе «солнечных крыш»), суммарная установочная мощность этих панелей составляет около 4 ГВт.
Это значит, что в США сформировался вполне зрелый рынок солнечной энергетики в частном секторе (Тесла там не единственный игрок, так что число вовлеченных домохозяйств заметно больше). Ну и средняя мощность домашней солнечной батареи на уровне 8кВт показывает, что речь о реальном, а не символическом замещении мощности из сети на производимую на месте. Конечно, остаётся проблема накопителей, ибо солнечная генерация слишком зависит от времени суток и погоды, но и тут Тесла умеет производить нужные аккумуляторы.
В общем, Тесла широко играет на поле новой электрификации, не только применительно к автотранспорту. И то, что недавно воспринималось как экзотическая ниша, очень быстро становится мейнстримом.
https://electrek.co/2022/12/19/tesla-solar-installations-stats/
TwitterGPT: да погрязнет Twitter в AI-сгенерированных твитах
Я получил доступ к TwitterGPT, плагину для Google Chrome, который по щелчку мыши генерит ответы на твиты c помощью вызовов СhatGPT через API. Демонстрация на видео. Короче теперь можно нести белиберду в твиттере в промышленных масштабах, не прилагая никаких умственных усилий.
Возникает вопрос - аккаунт, который использует TwitterGPT для повышения своей активности считается ботом или человеком? Ведь человек же выбирает на какие твиты отвечать.
@ai_newz
Посмотреть красивое на выходных: подборка лучших космических фотографий уходящего года. Конечно, как любые подборки, она субъективна, но любоваться все равно приятно. И хорошо, что не только из картинок с JWST состоит; этот телескоп генерит колоссальное количество завораживающих изображений, но разнообразие тоже полезно:)
https://www.planetary.org/articles/the-year-in-pictures-2022
Забавнейший девайс, практически арт-объект в тему отношений авторов и генеративных моделей.
Взять электрическую пишущую машинку Brother прошлого века, связать ее клавиатуру через Arduino с Raspberry Pi, которая служит сетевым интерфейсом к GPT-3. Функциональность машинки сохранить при этом и даже расширить.
В результате получаем: садится за машинку человек и печатает вопрос — он печатается на бумаге в точности как 25 лет назад. Но затем машинка самостоятельно печатает на том же листе ответ — спасибо GPT-3. Надо, конечно, уже с ChatGPT аппарат связывать и получить отличный творческий тандем, со стороны процесс работы должен феерично выглядеть.
https://arstechnica.com/information-technology/2022/12/meet-ghostwriter-a-haunted-ai-powered-typewriter-that-talks-to-you/
В ноябре на YAC/e в завершающей дискуссии про технологическое искусство и art&science принимала участие давняя моя знакомая Аня Титовец, главный куратор и художественный руководитель Музея криптографии в Москве — а вот теперь я собираюсь нанести ответный визит и в воскресенье поучаствовать уже в Музее криптографии в разговоре «Техноскептики и технооптимисты: как отвечать на вызовы времени». К какому из лагерей я отношусь, всем, кажется, известно.
Организаторы обещают, что будет трансляция, но все равно надо регистрироваться 🙂
https://cryptography-museum.timepad.ru/event/2263107/
(а запись дискуссии на ЯКе можно посмотреть здесь)
Пока американская и европейская пресса обсуждает и раздувает страхи, связанные с появлением генеративных ИИ-систем и демонстрацией ими впечатляющи результатов — и требует обуздать ИИ — в Китае тамошний Верховный суд принимает интересную директиву.
К 2025 году вся судебная система обязана построить ИИ-инфраструктуру и интегрировать ее использование во все юридические процедуры. При этом судебные решения, как и прежде, выносить будут люди, но внедрение ИИ должно сделать юридические услуги более доступными для населения и поднять качество и скорость принимаемых решений.
https://www.zdnet.com/article/china-wants-legal-sector-to-be-ai-powered-by-2025/
Часто говорят, что какой-то продукт опередил своё время: классная идея, но для хорошо работающего воплощения в жизнь еще не хватает необходимых технологий. Обычно опережение бывает в годы и десятилетия; классический пример — тачскрины, которые были изобретены в 70-х годах прошлого века, а выстрелили в веке нынешнем.
Но вот речь уже об опережении на века! Аэростат изобрели в конце XVIII века, первый дирижабль с паровым двигателем совершил полет в 1852 году, а вот сейчас выходит статья, в которой объясняется, что только сейчас технологии достигли того уровня, при котором можно подумать о массовом дирижаблестроении и их широком применении. Углеволокно, титан, синтетические ткани — и, конечно же, полностью электрическая силовая установка. Очень впечатляющая получается машинка:)
https://spectrum.ieee.org/airship
Гугл приготовил не очень приятный сюрприз для всяких быстро обученных аналитиков, которых выпускают курсы и буткемпы. Основное умение такого аналитика, как правило, состоит в том, что он(а) может покрутить данные в разных опенсорсных моделях и выявить, например, аномалии или сформулировать простейшие предсказания. Без минимальных навыков программирования это невозможно, и именно эти навыки и продаются.
Но вот Гугл начал интегрировать возможности своего TensorFlow прямо в Sheets, называется это очень адекватно SimpleML. Теперь имея таблицу данных, можно безо всякого программирования напустить на данные машинное обучение, и простейшие его результаты получить не покидая Sheets.
Everything runs completely on the user browser. Your data doesn’t leave Google Sheets and models are saved to your Google Drive so you can use them again later.
И, похоже, это только начало: наверняка и более сложные сценарии тоже в итоге в таблицы интегрируют. Очень впечатляющая и реально полезная реализация no code подхода. https://venturebeat.com/ai/google-brings-machine-learning-to-online-spreadsheets-with-simple-ml-for-sheets/
Фанаты метавселенной активно стараются подавать ее как чисто виртуальный мир и иммерсивные приключения в нем — но сколько бы они ни выгоняли материальную сторону метавселенной в дверь, она упрямо лезет в окно:) Вот, казалось бы, NFT реализовали их мечту. Коллекционирование стало возможным и для цифровых артефактов, со всеми его атрибутами типа уникальности, подлинности оригинала и пр. Но не очень в итоге летит коллекционирование и тем более «цифровое потребление» в чисто виртуальном виде.
И тогда возникает забавная новая сущность Utility NFT. Это цифровой артефакт, сопровождаемый столько же уникальным или малотиражным материальным объектом. Приобрел виртуальные кроссовки, чтоб красоваться в них в виртуальном мире — но в комплекте придет по почте и вполне материальная пара обуви, чтоб попижонить можно было и в обычном клубе.
Так и должна быть устроена жизнь в добротной интересной метавселенной, которая суперпозиция мира материального и цифрового, а не просто новая этикетка на старой виртуальности.
https://coingape.com/blog/welcome-phygital-the-rise-of-utility-nfts-practical-digital-physical-nfts/
Не образовательным ЯКом единым:) Тряхну стариной, добрым старым маркетингом в интересной его ипостаси — побуду ведущим очередного прекрасного мероприятия во вторник. Если кому интересно, подключайтесь посмотреть, хоть там будет совсем не про те технологии, о которых этот канал:)
https://yandex.ru/promo/events/tm2022
Закон Мура — живучая штука. Много лет его пытаются похоронить, причём не какие-то дилетанты, а, например, Дженсен Хуанг, президент и гендир Nvidia; он и пять лет назад объявлял о смерти закона, и в этом году очередной раз повторил это свое утверждение.
Но инженеры и исследователи — люди практичные; потому ищут способы продлить жизнь закона, который серьезно драйвит микроэлектронику, и, соответственно, всю цифровую сторону мира вокруг нас. Интел представил серию публикаций, в которых описаны подходы, позволяющие, по мнению авторов и руководства компании, к 2030 году производить чипы с триллионом транзисторов. Вспоминается, что интеловский 8086 вышел в 1978 году, не так уж и давно, и транзисторов было в нем аж 29 тыс:)
https://www.techspot.com/news/96852-new-intel-research-charts-course-trillion-transistor-chip.html
Подкаст “Трёп Себранта”
-=Выпуск 71=-
Предновогоднее: чуток итогов-2022, чуток ожиданий-2023
По традиции, под Новый год немного моего сольного трёпа про технологические итоги года уходящего и ожидания от года наступающего. Содержит для меня нетипичный фрагмент: хоть и не люблю я списки всяких персон года, решил объясниться, почему для меня в мире хайтека человеком уходящего года стал Илон Маск.
Страница подкаста https://sebrant.chat/-2022-2023
На Google Podcasts https://podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9hc2VicmFudC5saWJzeW4uY29tL3Jzcw
На Apple podcasts https://podcasts.apple.com/ru/podcast/sebrant-chatting-трёп-себранта/id1320623324?ls=1&mt=2
На Яндекс Музыке https://music.yandex.ru/album/6407298
И даже на YouTube https://www.youtube.com/playlist?list=PLEmAXDBfXwdIdT11LJ5koetixBi_clxJf
Ну и здесь файл, по традиции;)
Активность моя явно пожиже в этом году была по сравнению с прошлыми, поэтому очень большое спасибо, что читаете, реагируете и даже делитесь:)
С Наступающим, дорогие подписчики!
Выпустили в проекте «Техно» серию популярных статей и немного интерактива про рекомендации. Это все не для гиков, а совсем для не-технарей, ну так их и большинство;) https://techno.yandex.ru/recommender/editor-in-chief
Читать полностью…
Для людей, далеких от программирования, но желающих поиграть с нынче модной генеративной сетью Stable Diffusion, подъехало интересное решение, которое не надо оплачивать, и вообще можно поставить на свой комп и играться сколько угодно локально, а не с помощью чужих плохо управляемых ботов.
Есть, конечно, несколько “но” -- версия SD там не самая последняя, мягко говоря, и для виндов пока надо стоять в листе ожидания.
Но все равно очень полезные ощущения (пусть пока только для маководов), когда у тебя на ноуте, а не где-то в могучем датацентре, появляется довольно шустрая рисовалка с богатой фантазией, но своенравным характером :)))
Для иллюстрации вам - сгенеренная на моем макбуке усохшая от предновогодних зумов усталая лиса :)
https://thecode.media/diffusion-bee/
Очень, на мой взгляд, хороший пример того, как машинное обучение меняет научные исследования не только в супермодных отраслях (как когда-то поменяло обработку данных на Большом адронном коллайдере), но и в массовых и традиционных исследованиях — и почему притирка ученых и ML-специалистов процесс непростой и небыстрый.
Но в итоге, при обоюдном желании и упрямстве, получается. И примерно такие же процессы идут или пойдут в куче других эмпирических научных дисциплин. А ещё это хороший пример для дискуссии, которая на YAC/e у нас была про то, какую и как математику и информационные технологии надо преподавать в вузах на “неайтишных” специальностях.
https://youtu.be/6YN-SynQTVw
Подкаст “Трёп Себранта”
Зачем декану ИТМО Hard Science Fiction
-=Выпуск 70=-
Саша Капитонов рассказывает, какую научную фантастику он любит и почему считает ее полезной и для себя, и для студентов.
Выпуск может быть источником чтива на приближающихся новогодних каникулах, но я специально не даю здесь ссылок на многочисленные упомянутые книжки: внимательно слушайте и ищите авторов и их произведения на своих любимых сервисах: тут вкусы бывают сильно разные
Страница подкаста https://sebrant.chat/-hard-science-fiction
На Google Podcasts https://podcasts.google.com/feed/
aHR0cHM6Ly9hc2VicmFudC5saWJzeW4uY29tL3Jzcw
На Apple Podcasts https://podcasts.apple.com/ru/podcast/sebrant-chatting-%D1%82%D1%80%D1%91%D0%BF-%D1%81%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B0/id1320623324
На YouTube для любителей слушать на видеосервисе https://www.youtube.com/watch?v=VBCQ8V-aZVM&list=PLEmAXDBfXwdIdT11LJ5koetixBi_clxJf&index=1
На Яндекс Музыке https://music.yandex.ru/album/6407298?dir=desc&activeTab=about
И здесь файл, по традиции
The Washington Post сделал офигенную статью для не технических людей, о том как работает диффузионные модели и все эти генераторы артов:
https://www.washingtonpost.com/technology/interactive/2022/ai-image-generator/
Все на пальцах, рекомендую
Картинка, на которую хорошо можно ностальгировать: история социальных медиа с тех времен, когда и слова-то такого не знали, и интернета не было — до наших дней, последняя отметка на таймлайне “Musk buys Twitter”.
Хочется, конечно, какого-то иного дизайнерского решения — вместо безупречно прямой стрелы времени было бы поучительно нарисовать что-то реалистично петляющее в поисках успеха. Но и так есть над чем подумать по ходу разглядывания.
https://www.siliconvalley.com/2022/12/12/heres-a-detailed-look-at-the-history-of-social-media/
Как раз месяц назад, когда обвинение запросило для основательницы Theranos 15 лет, я писал тут, что Сэм Бэнкман-Фрид, надо полагать, с большим интересом следит за ходом судебного процесса. Элизабет Холмс в итоге получила 11 лет, а вот Сэм нынче арестован и ждёт экстрадиции в США; на этот раз тамошняя Фемида работает сильно быстрее, даже неожиданно.
А интересно в этот раз не сколько Сэм получит, а кто следующий; на беглый взгляд список немал, если всерьез озадачиться прополкой жуликоватых стартапов
https://www.washingtonpost.com/technology/2022/12/12/bankman-fried-arrested/
А вот на память тот ноябрьский пост :)
/channel/techsparks/3774
Интересная комбинация беспроводных технологий: чтобы обеспечить нормальную мобильную связь на малых и относительно удаленных островах, японский оператор KDDI решил использовать Starlink для подключения сотовых вышек на этих островках к основной сети. Утверждается, что такой космический канал вполне удовлетворяет всем техническим требованиям и выходит дешевле, чем тянуть на острова кабель и эксплуатировать его.
И вот первая такая вышка запущена в эксплуатацию. Учитывая, что островов в Японии около 6000, у Starlink, похоже образовался крупный корпоративный клиент — и красивый кейс стыковки двух беспроводных технологий доступа.
https://www.thefastmode.com/technology-solutions/29253-kddi-launches-1st-mobile-tower-powered-by-spacexs-starlink-in-japan
Продолжается гонка генеративных систем на основе машинного обучения; и не только кто кого опередит в быстро ставших привычными областях типа создания изображения по текстовому описанию — но и в расширении спектра задач, доступных генеративным алгоритмам.
Вот OpenAI добрался до сценариев, создав систему со звучным названием Dramatron. Белковых драматургов он пока заменить не способен, а вот как помощник, утверждается, вполне годится.
Систему протестировали на живых сценаристах. Они вынесли вердикт, что хороший сценарий целиком система не напишет, но вот подкинуть интересные идеи, касающиеся сюжета или персонажей, вполне способна и позволяет быстро потестировать разные сюжетные линии.
Для начала уже круто, теперь осталось дождаться момента, когда некоторые сценаристы начнут тревожиться:)
https://www.engadget.com/deepmind-ai-tool-film-theater-scripts-dramatron-212328597.html
ChatGPT ожидаемо встревожил американских учителей, потому что не составило труда понять, насколько много типичных школьных заданий можно этому боту доверить — и он справится лучше большинства учеников. Учителей, как обычно, волнует, что они не смогут поймать за руку тех, кто пользуется ботом, а не то, что старые методы обучения и проверки становятся сами по себе все менее адекватными.
Но особо крутым оказался впечатляющий пример уже из вузовских заданий: профессор микробиологии составил тест из десяти задач, которые — как он рассчитывал — требуют как глубокого понимания предмета, так и способности уместно применять вычисления, даже когда явно вопроса про них нет. Оказалось, что ChatGPT прошёл тест на 95%, сильно лучше среднего студента. И вот это уже серьезный звоночек — и отличный показатель крутости ChatGPT. Очень советую внимательно прочитать статью микробиолога и его разбор ответов бота, впечатляет.
https://bigthink.com/the-future/chatgpt-microbiology-quiz-aced/
(А про страдания учителей можно вот тут почитать — https://www.foxnews.com/tech/ai-bot-schoolwork-blow-up-us-education-system-youngest-risk-former-teacher)
На первый взгляд иллюстрации к статье напоминают творчество какой-нибудь генеративной нейросетки по запросу типа “лесопосадки в стиле киберпанк” — но эти металлические елочки отнюдь не являются арт-объектом или художественным вымыслом.
Это строится суперсовременный радиотелескоп в австралийской глуши, коллаборация 16 стран стоимостью 3 млрд долларов. Поток данных для ученых установка начнет генерить примерно через4-5 лет.
Все-таки все без исключения приборы для исследования космоса впечатляюще красивы:)
https://www.abc.net.au/news/2022-12-05/square-kilometre-array-telescope-construction-begins-in-wa/101733396
Я здесь нечасто даю ссылки на статьи из отечественных источников, но на тему недавнего представления Маском грузовой Теслы я более внятного материала не видел. В нем дается вполне реалистичный вариант ответа на вопрос “почему никто из традиционных автостроителей не предложил ничего даже близко похожего?” Ведь уже проходили: сначала все иронизировали над легковушкой от Теслы, а потом наперегонки бросились создавать свои электромобили. Неужели не извлекли урока?
И в области грузовиков Тесла вряд ли в итоге станет монополистом или хотя бы крупнейшим игроком. Тем более что в процессе эксплуатации еще повылезают проблемы, и потребуется время для их решения. Но главное сделано: создана электрофура с достойными характеристиками; шаблон сломан — и теперь начнется гонка по всей индустрии, как когда-то началась с легковушками.
А мы увидим в качестве бонуса на трассах больше красивых фур взамен доминирующих сегодня кирпичеобразных изделий — потому что среди прочего Тесла показала, насколько аэродинамика решает для скоростной машины.
https://naked-science.ru/article/nakedscience/mask-dokazal-nepravotu-gejtsa
Писал тут недавно, что сеть раздачи интернета с орбиты Starlink начинает испытывать проблемы недостаточной пропускной способности. Оказалось, космическая связь столкнулась с проблемой избытка трафика не только из-за прожорливых пользователей-людей.
Всеми любимый, и учеными, и публикой телескоп JWST в последние дни тоже страдает от недостаточной пропускной способности — только уже не Starlink, а системы связи с дальним космосом: Deep Space Network. Эта сеть из 14 антенн, расположенных в трех точках на трех континентах в Калифорнии, Испании и Австралии, сейчас обслуживает миссию NASA Artemis 1, тестовый полет к Луне и обратно. Этот полет генерит огромное количество различной телеметрии и поток соответствующих данных почти полностью исчерпывает пропускную способность DSN.
В итоге операторам JWST пришлось пересматривать программу наблюдений, отдавая приоритет коротким задачам, чтобы не случилось переполнения не слишком большой буферной памяти телескопа за то время, что он лишен возможности отсылать данные на Землю.
Миссия Artemis 1 продлится всего 25 дней, так что пока проблема невелика. Но бурные темпы развития космических исследований, которые умеют генерить колоссальные потоки данных не хуже нас, явно потребуют большого апгрейда недешевых систем связи с дальним космосом. А уж если дело дойдёт до Марса… https://www.space.com/james-webb-space-telescope-artemis-1-communications