Багато хто вважає, що ось-ось і з’явиться можливість перенести свою свідомість в комп’ютер, отримавши вічне життя. Однак проект OpenWorm довів, що ця мрія залишається за горизонтом технологічних можливостей. Проект тривав 13 років і не вдалося оцифрувати навіть одного з найпростіших живих організмів – черв’яка виду C. elegans.

Стівен Ларсон є співзасновником OpenWorm, програми з відкритим вихідним кодом, яка з 2011 року намагається втілити комп’ютерну симуляцію мікроскопічної нематоди під назвою Caenorhabditis elegans. Його мета – не що інше, як цифровий двійник цього хробака, точний до молекули. Якщо OpenWorm зможе впоратися з цим, це буде перша віртуальна тварина — і втілення всіх наших знань не тільки про C. elegans , яке є одним з найбільш вивчених тварин в науці, але і про те, як мозок взаємодіє з навколишнім світом для вироблення поведінки: “святий грааль” системної біології, як висловився OpenWorm.

На жаль, їм це не вдалося. Моделювання на ноутбуці бере дані, узяті з експериментів, проведених з живими хробаками, і переводить їх в обчислювальну платформу під назвою c302, яка потім управляє модельованою мускулатурою хробака C. elegans в гідродинамічному середовищі — в загальному, імітація того, як черв’як повзе вперед у плоскій тарілці слизу. Потрібно близько 10 годин обчислювального часу, щоб згенерувати п’ять секунд такої поведінки.

Чому хтось витрачає 13 років, намагаючись оцифрувати мікроскопічного хробака? В якості відповіді буде одне з найвідоміших висловлювань фізика Річарда Фейнмана: те, що я не можу створити, я не розумію.

Протягом більшої частини своєї історії біологія була наукою, яка керується принципом, згідно з яким кращий спосіб зрозуміти приголомшливу складність живих істот — це розчленувати їх на складові частини – органи, клітини, білки, молекули.

Але життя – це не годинниковий механізм; це динамічна система, і несподівані речі виникають із взаємодії всіх цих маленьких частин. Щоб по-справжньому зрозуміти життя, ви не можете просто розбити живу істоту на частини. Ви теж повинні бути в змозі зібрати все воєдино.

Нематода C. elegans – крихітний черв’як з менш ніж тисячею клітин в тілі, довжина якого ледь досягає товщини волосини на вашій голові. З цих тисячі клітин тіла нематоди лише 302 є нейронами — це приблизно мінімум для органа, який можна назвати мозком.

Але зі своїм невеликим набором C. elegans робить багато чого. На відміну від своїх більш неприємних побратимів, це не паразит, який закриває свої потреби у виживанні за рахунок більших організмів. “Він може розмножуватися, він може їсти, він може добувати їжу, він може тікати”, – сказала Нетта Коен, фахівець з обчислювальної нейробіології, яка керує лабораторією черв’яків в Університеті Лідса.. “Він народжується і розвивається, старіє і вмирає — і все це з точністю до міліметра”.

Фахівці з черв’яків, такі як Коен, поспішать повідомити вам, що не менше чотирьох Нобелівських премій було присуджено за дослідження C. elegans. Ця нематода була першою твариною, чий геном секвенували (виділили) та чиї нейрони та зв’язки між ними зафіксували у форматі мапи.

Але є різниця між схемами і керівництвом по експлуатації. “Ми знаємо проводку; ми не знаємо динаміку”, – сказала Коен. “Можна подумати, що це ідеальне завдання для вирішення фізиком, фахівцем з інформатики чи математиком”.

Вони, безумовно, намагалися. Першим симуляцію C. elegans спробував створити Сідней Бреннер, який зі скромного хробака зробив наукову суперзірку своєю знаковою роботою 1986 року “Структура нервової системи нематоди Caenorhabditis elegans”, відому в професійних колах як “Розум хробака”.

У лабораторії в Кембриджі, Англія, команда Бреннера провела 13 років, нарізаючи черв’яків і фотографуючи їх через електронний мікроскоп, покладаючись на міні-комп’ютер першого покоління – той, який запрограмований на з допомогою перфострічки — щоб відтворити зібрані дані у вигляді елементарної карти нервової системи хробака.

З тих пір кожні 10 або 20 років фахівці з інформатики намагалися розширити роботу Бреннера. Але біологія, як правило, швидко вгамовує комп’ютерників. У 2003 році фахівець з інформатики Девід Харел назвав моделювання C. elegans важким для біології, області, в якій, на його думку, назрів “надзвичайно важливий перехід від аналізу до синтезу”. Хоча Харел, безумовно, був правий щодо цього, йому ніколи не вдавалося змоделювати щось більше, ніж вульву хробака.

Зі свого боку, Коен витратила більшу частину 20 років на публікацію проривних обчислювальних моделей, які пояснюють синусоїдальне згинання C. elegans , коли він просувається вперед при різній в’язкості. Але те, як черв’як рухається назад, — це зовсім інша, невирішена проблема, і навіть не питайте про те, як черв’як рухається вгору і вниз, або, якщо вже на те пішло, чому.

Всі наявні в нас дані про поведінку C. elegans отримані від черв’яків в плоских чашках з агаром. Наскільки нам відомо, в дикій природі вони можуть вести себе зовсім інакше. “Чому б і ні?” Сказала Коен зі сміхом. “Це біологія”.

Коли OpenWorm оголосила про свої наміри у 2011 році, Стівен Ларсон, інженер, який “знайшов релігію” у відкритому вихідному коді, вважав, що якби він міг просто скликати групу відданих своїй справі дослідників обчислювальної техніки, щоб спробувати свої сили в біології, вони могли б досягти значного прогресу в моделюванні.

Тринадцять років потому він ще більше кається. “Проектом міг би стати собор”, – сказав мені Ларсон. “Якщо у мене немає можливості закінчити це, то, принаймні, інші люди можуть побачити це й розвинути далі”.

Це можуть бути розмови про вигоряння. Очолювати проект з відкритим вихідним кодом з мінімальними витратами протягом будь-якого періоду часу може підірвати сили навіть самого відданого ідеаліста. Це може бути оманлива складність мозку C. elegans , який не піддається легкому аналізу. Також це може бути просто невдалий час.

OpenWorm не проводить власних досліджень. Замість цього група добровольців проекту бере матеріал з літератури про C. elegans, інтегруючи в своє моделювання будь-які дані, які вони можуть знайти. Це означає, що вони покладаються на лабораторії дослідження черв’яків, які повільно створюють вхідні дані.

Але за останнє десятиліття або близько того експериментатори вдосконалили мікроскопи та генетичні методи, виробляючи все більше і більше якісних записів мозку хробака по мірі того, як він живе. В той же час з’явилися інструменти машинного навчання, що дозволяють осмислювати всі ці дані, а обчислювальні потужності зашкалюють.

Конвергенція вселяє в Ларсона надію. “Коли ви живете в часи майже експоненціального технологічного зростання, те, що звучить божевільно, можливо, досягнемо”, – сказав він.

Коен входить у науково-консультативну групу OpenWorm, і має думку, чи дійсно це здійснимо. “Що ж, давайте почнемо з передумови, що це можливо”, – сказала вона. “Що нам треба зробити?” Коен є одним з 37 співавторів недавнього аналітичного документа, в якому викладається новий план: використовувати технологію генетичної візуалізації для активації кожного нейрона у нервовій системі хробака один за іншим, вимірюючи його вплив на інші 301. Повторений сотні тисяч разів в паралельних експериментах, цей методичний процес повинен зібрати достатньо даних, щоб обчислювачам, нарешті, було з чим працювати — навіть достатньо, щоб повністю “перепроектувати” хробака.

Це амбітна пропозиція, яка зажадає безпрецедентного рівня співпраці приблизно між 20 різними лабораторіями черв’яків. Гал Хаспел, фахівець з обчислювальної нейробіології з Технологічного інституту Нью-Джерсі і провідний автор статті зворотного інжинірингу, оцінює, що виконання цього може зайняти до 10 років, коштувати десятки мільйонів доларів і зажадати від 100 000 до 200 000 реальних черв’яків.

В ході цього процесу буде згенеровано більше даних про C. elegans , ніж було зібрано всієї наукою на сьогоднішній день. І що, зрештою, повинні будуть показати інженери? “Всі ці люди і всі ці комп’ютери”, – сказав Хаспел. “І в кінцевому підсумку ми зробимо те, що може зробити одна маленька тварина прямо зараз”.

Він кривить душею. Хаспел також порівняв проект з польотом НАСА на Місяць: це свого роду задача, яка просуває технології вперед, підштовхуючи інженерів до створення більш досконалих інструментів, а науковців – до спільної роботи.

Хаспел вважає, що моделювання хробака – це можливість для нового виду науки, заснованого на автоматизації, великих даних і машинному навчанні. І хоча кінцевим продуктом є всього лише черв’як, причому дорогий і неефективний — у певному сенсі це найдосконаліші в світі тамагочі, — він може стати сходинкою до розуміння більш складних нервових систем і, в кінцевому рахунку, коли-небудь людського розуму.

Ніхто не сплутає біологічну модель з реальною. Але повноцінна симуляція відкриває зовсім іншу реальність. Якщо модель допомагає вченим відповісти на питання, симуляція піднімає їх. Наприклад, що відрізняє віртуального хробака від його живих родичів, якщо вони ідентичні аж до молекули?

На думку Ларсона, повністю достовірна симуляція хробака буде подією, що розширює категорію: замість того, щоб анулювати наше нинішнє розуміння життя, вона може розширити його. “Якщо ми хочемо сказати, що життєздатність може бути забезпечена тільки системами фізичних молекул, які фізично існують з масою на планеті, то щось у комп’ютері, у якого немає фізичних молекул, не може бути живим”, – сказав він. “Але якщо ми розширимо наше визначення життя, включивши в нього більше інформації, то, можливо, існує версія життя, яку ви могли б застосувати до модельованої тварини. І тоді виникає питання, чи має це значення?”

Життя – це інформація, але це і дещо більше — те, що ми відчуваємо найсильніше, коли воно йде. Цікаво, чи не варто у цьому світлі змінити вислів Фейнмана. Справа не в тому, що творіння породжує розуміння. Справа в тому, що тільки намагаючись відтворити життя, ми можемо прийти до розуміння того, наскільки воно незамінне.

За матеріалами: Wired

The post Вічне життя в комп’ютері нездійсненне: навіть черв’яка не вдається оцифрувати appeared first on .

Майже кожен тиждень світ робить ще один крок у напрямку до повноцінної заміни людського мозку – створення загального штучного інтелекту (AGI). Хоча багато хто каже, що до AGI залишилися лічені місяці / роки, насправді це ще далека фантастика. Тим часом, існуючий штучний інтелект дуже далекий від інтелекту. Та навіть це дозволяє виконувати вражаючий спектр завдань – від написання докладних звітів до створення ультрареалістичних відео за запитом. Існують небезпідставні побоювання, що дешевий штучний інтелект витіснить людей з їх робочих місць. Але цього може не відбутися, принаймні, найближчим часом.

Раніше в цьому році глобальний пошук Google за запитом “Безробіття внаслідок штучного інтелекту” досяг рекордно високого рівня. У таких містах, як Лондон і Сан-Франциско, питання “Як ви думаєте, скільки вам залишилося працювати?” звичайна тема для розмов. Але чи дійсно Chat GPT позбавляє кого-небудь роботи?

Деякі експерти стверджують, що це так. Багато хто посилається на недавню статтю Карла Бенедикта Фрея і Педро Льяноса-Паредеса з Оксфордського університету, в якій передбачається зв’язок між автоматизацією і зниженням попиту на перекладачів. Однак у той же час американські офіційні дані свідчать про те, що число людей, зайнятих усним перекладом і тому подібним, на 7% більше, ніж рік тому.

Інший приклад – Klarna, фінтех-фірма, яка хвалилася використанням ШІ для автоматизації обслуговування клієнтів. Але зараз компанія робить кардинальний поворот. “Завжди знайдеться людина, якщо ти захочеш”, – нещодавно сказав директор Себастьян Семятковский.

Інші як і раніше вивчають макроекономічні дані в пошуках ознак породженого штучним інтелектом апокаліпсису в сфері роботи. Одним з популярних показників є співвідношення рівня безробіття між недавніми випускниками і середнім показником по країні в цілому.

Молоді випускники в даний час мають більше шансів залишитися без роботи, ніж середній працівник. Пояснення полягає в тому, що вони зазвичай виконують роботу початкового рівня в наукомістких галузях — наприклад, працюють помічниками юристів або роблять слайди в консалтинговій компанії з менеджменту. Саме з такого роду завданнями ШІ може добре справлятися. Так, може бути, технологія усунула ці робочі місця?

Але ні. Дані просто не узгоджуються ні з одним мислимим механізмом. Безробіття серед молодих випускників почало зростати в 2009 році, задовго до появи генеративного ШІ . І їх фактичний рівень безробіття, що становить близько 6%, залишається низьким.

Як вважається, штучний інтелект може замінити “білих комірців” – офісні роботи, в тому числі люди, які займаються підтримкою бек-офісу, фінансовими операціями, продажами і багатьом іншим. Проте, тут спостерігається аналогічна картина: ніяких свідоцтв, що ШІ замінює людей на робочому місці. Насправді все навпаки. За останній рік частка зайнятих у сфері “білих комірців” виросла, хоча дуже незначно.

В цілому, дані США показують, що безробіття залишається низьким – 4,2%. Відбувається зростання заробітної плати, що важко погодити з уявленням про те, що штучний інтелект витісняє людей, змушуючи їх погоджуватися на меншу зарплатню аби отримати роботу.

Тенденції за межами СШІ вказують в аналогічному напрямку. Зростання доходів у більшій частині багатого світу, включаючи Великобританію, Єврозону і Японію, є сильним. У 2024 році рівень зайнятості в клубі багатих країн ОЕСР , що характеризує частку людей працездатного віку, які дійсно мають роботу, досяг рекордно високого рівня.

Є два конкуруючих пояснення цих тенденцій. Перше полягає в тому, що, незважаючи на нескінченні оголошення про те, як фірми впроваджують штучний інтелект у свою діяльність, мало хто широко використовує цю технологію для серйозної роботи. Офіційний показник припускає, що менше 10% американських компаній використовують ШІ для виробництва товарів і послуг.

Друге, навіть коли компанії впроваджують технологію, вони не відпускають людей. ШІ може просто допомогти працівникам швидше виконувати свою роботу, а не скорочувати робочі місця.

Яким би не було пояснення, на даний момент немає причин панікувати. Проте ситуація може повністю змінитися з появою ШІ загальнолюдського рівня та роботів, чиїм мозком є ШІ. Це виглядатиме як повноцінна заміна людини.

За матеріалами: The Economist

The post Звідусіль кричать ШІ займе робочі місця. Чому ШІ ще не зайняв вашу роботу appeared first on .

Apple оприлюднила світові результати свого магазину додатків App Store в 2024 році. Глобальна екосистема Apple App Store в 2024 році забезпечила загалом близько $1,3 трлн платежів і продажів, і за 90% цих продажів розробники не платили Apple комісію.

Сума в 131 мільярда доларів, в основному утворилася за рахунок ігор і додатків для редагування фотографій і відео, таких як Adobe. Продажі фізичних товарів і послуг за допомогою додатків App Store перевищили 1000 мільярдів доларів.

За останні п’ять років витрати на цифрові товари і послуги, фізичні товари і сервіси і рекламу в додатках зросли більш ніж вдвічі, при цьому найбільше зростання припало на фізичні товари, оскільки люди все частіше використовують додатки доставки, наприклад, для замовлення їжі.

Щотижня App Store відвідують в середньому понад 813 мільйонів людей по всьому світу, а торгова система Apple підтримує роботу розробників з більш ніж 40 місцевими валютами та управління податками в 200 регіонах.

Дослідження було опубліковане у зв’язку з тим, що Apple стикається з нормативними та юридичним тиском з-за своїх правил App Store в багатьох країнах. Крім того, що Apple змушена вирішувати розробникам направляти клієнтів на онлайн-покупки в США, вона також продовжує боротися з Законом про цифрові ринкі в Європі. В даний час Apple бореться з вимогами, які вимагають від неї надавати стороннім розробникам доступ до функцій iOS, які зазвичай обмежені власними продуктами Apple, і вона зіткнулася зі штрафами за недотримання цих вимог.

The post $131 млрд власники iPhone, iPad та Macbook заплатили за додатки в 2024 appeared first on .

Apple може здивувати апаратною інновацією в своєму iPhone 18. Останній звіт, підготовлений аналітиком Джеффом Пу з GF Securities, який розповідає про чип A20, який отримає вбудовану оперативну пам’ять. Це повинно суттєво підвищити енергоефективність та продуктивність.

Згідно з кількох звітів, TSMC, яка виробляє процесори для продуктів Apple, використовує вдосконалений 3-нм технологічний процес для чипа A19 в iPhone 17 цього року. Це буде останній чип, який використовує 3-нм технологічний процес, оскільки TSMC перейде на 2-нм для A20 в iPhone 18 Pro.

TSMC буде виробляти A20 з використанням упаковки з багатокристальним модулем на рівні пластин (WMCM). Фактично це означає, що компоненти процесора інтегровані в процесор на рівні кремнієвої пластини. Це дозволило б, скажімо, інтегрувати оперативну пам’ять A20 з центральним процесором, графічним процесором, Neural Engine і іншими компонентами на рівні пластини. Це відрізняється від поточного методу з використанням кремнієвого проміжного елемента (інтерпозера) для підключення оперативної пам’яті до процесора.

Оскільки в упаковці WMCM оперативна пам’ять розташована ближче до центрального процесора і інших компонентів, це може призвести до підвищення енергоефективності і зниження робочої температури, що може збільшити час автономної роботи. Це також могло б зменшити фізичні розміри A20, що, знову ж таки, допомогло б підвищити енергоефективність, а також могло б поліпшити загальний дизайн iPhone 18.

Окрім цього, майбутній 2-нм технологічний процес включає в себе перехід з польових транзисторів дизайну FinFET на польові транзистори з наскрізним затвором (GAAFET). Чим вище щільність транзисторів, тим вище продуктивність, і цей процес також може призвести до підвищення енергоефективності.

The post Процесор iPhone 18 створять по-новому. Чип A20 підвищить енергоефективність та продуктивність appeared first on .

Google оновлює YouTube на iOS, і це погана новина для тих, хто все ще користується старими iPhone. Починаючи з версії 20.22.1, YouTube перестане працювати на iPhone старіше iOS 16. Раніше для програми потрібно пристрій щонайменше з iOS 15.

Нові вимоги до версії прошивки смартфона роблять кілька iPhone несумісними з останньою версією програми YouTube. До них відносяться iPhone 6S / 6S Plus, iPhone 7 / 7 Plus і оригінальний iPhone SE. iPod touch сьомого покоління також більше не сумісний. Що стосується iPad, то в результаті оновлення будуть виключені Air iPad другого покоління і iPad mini четвертого покоління.

Хоча на старих iPhone більше не можна встановлювати YouTube версії 20.22.1 і новіше, старі версії продовжують працювати, якщо ви встигли її встановити. Крім того, в якийсь момент в майбутньому додаток взагалі перестане працювати.

Обхідним шляхом є використання веб-версії додатка, але це також забезпечує обмежену взаємодію, порівняно із нативним клієнтом.

Google – не єдиний сервіс, який змушує користувачів частіше замінювати свої повністю працездатні телефони. Нещодавно розробники WhatsApp відмовилися від iPhone, на яких не може працювати iOS 15.1 або новіше.

The post YouTube вже не сумісний з деякими iPhone appeared first on .

Аналітик Джефф Пу повідомив, що базовий iPhone 17 може мати той же процесор A18, що і поточні моделі iPhone 16. Якщо це виявиться правдою, то це ще один мінус моделі, яка зазвичай є найпопулярнішим iPhone від Apple. Відсутність значних апаратних поліпшень в базовних версіях смартфона зроблено для просування дорожчих моделей високого класу.

Хоча це не перший випадок, коли Apple використовує минулорічний чип для своїх базових моделей. Вона, принаймні, пропонувала покупцям торішній процесор в базовій версії Pro. Тепер, якщо ви хочете скористатися новітніми технологіями, вам доведеться купити (як мінімум) iPhone 17 Air, про який ходять чутки, або одну з моделей iPhone 17 Pro.

Це лише останній із мінусів базової моделі iPhone 17. Раніше джерела припускали, що масштабне оновлення дизайну в цьому році торкнеться тільки моделей iPhone 17 Air і Pro, оскільки тільки у них буде новий дизайн панелі камери.

The post Схоже, Apple не хоче, щоб люди купували iPhone 17 appeared first on .

Ютубер засунув повноцінний комп’ютер формату Mini-ITX у витончене офісне крісло. За характеристиками це потужний ігровий ПК, який включає 64 ГБ оперативної пам’яті. Взимку це крісло не лише розважатиме, а й підігріватиме сідниці геймера.

Канал “В основному бездомний” простягнув кабелі живлення і передачі даних так, щоб у людина мала місце для маневру. Більшість основних компонентів знаходяться безпосередньо під подушкою сидіння завдяки безлічі налаштувань в основі з піднятими розпірками. Графічний процесор може розташовуватися збоку завдяки PCIe-подовжувачу (райзер).

У поєднанні з блоком живлення flex server, деяким 3D-друком та безліччю проб і помилок готовий продукт виходить на подив чудовим. Надрукований на замовлення корпус приховує всі “нутрощі”, забезпечує доступ до портів вводу-виводу і забезпечує достатній потік повітря, щоб не дати комп’ютеру перегрітися. Порти USB виступають в тому місці, де на стільці можна встановити підставку для ніг.

Завдяки процесору AMD Ryzen 9 9800X3D, низькопрофільній відеокарті RTX 4060 і 64 ГБ оперативної пам’яті кінцевий результат є вражаючим з точки зору реальної ігрової потужності.

І хоча крісло виглядає трохи товще звичайного, важко припустити, що усередині ховається масивний ігровий комп’ютер. Воно суперлегке, з усіма кабелями, що проходять через підставку.

The post Створено офісне крісло з 64 ГБ оперативної пам’яті та підігрівом сідниць геймера appeared first on .

«Комп’ютерним моделям потрібно 10, 70, 150 і 300 лайків відповідно, щоб перевершити середньостатистичного колегу по роботі, співмешканця або друга, члена сім’ї та подружжя», — написав Міхал Косінскі. Використовуючи лише «Подобається», дослідник міг пізнати когось краще, ніж люди, які працювали з цією людиною, виросли з нею або навіть одружилися з нею. Тобто штучний інтелект розумітиме нас краще, ніж наші знайомі та близькі люди.

Міхал Косінський — психолог-дослідник зі Стенфордського університету, який має нюх на актуальні теми. Він бачить свою роботу не лише як розвиток знань, але й як попередження світу про потенційні небезпеки, викликані наслідками комп’ютерних систем.

Його найвідоміші проекти стосувалися аналізу способів, за допомогою яких Facebook (тепер Meta ) отримав вражаюче глибоке розуміння своїх користувачів, коли вони натискали «подобається» на платформі.

Тепер він перейшов до вивчення дивовижних речей, які може робити ШІ. Наприклад, він проводив експерименти, які показують, що комп’ютери можуть передбачити сексуальність людини, аналізуючи цифрову фотографію її обличчя.

Його остання стаття, опублікована в рецензованому журналі Proceedings of the National Academy of Sciences вражає висновком. Великі мовні моделі, такі як OpenAI, стверджує він, перетнули кордон і використовують методи, аналогічні реальній думці, яка колись вважалася виключно сферою людей із плоті та крові (або принаймні ссавців).

Зокрема, він протестував OpenAI GPT-3.5 і GPT-4, щоб перевірити, чи вони оволоділи тим, що називається «теорією розуму». Це розвинена в дитинстві здатність людей, розуміти процеси мислення інших людей. Це важливий навик. Якщо комп’ютерна система не може правильно інтерпретувати те, що думають люди, її розуміння світу буде бідним, і вона зробить багато речей неправильно. Якщо моделі мають теорію розуму, вони на один крок ближче до відповідності та перевищення людських можливостей.

Косінскі перевірив штучні інтелекти і тепер каже, що його експерименти показують, що, зокрема, у GPT-4 теорія подібних до розуму здібностей «може виникнути як ненавмисний побічний продукт покращення мовних ШІ… Вони означають появу більшої кількості потужних і соціально кваліфікованих ШІ».

Косінскі бачить свою роботу в області штучного інтелекту як природний наслідок його попереднього занурення в лайки-дизлайки Facebook. «Я насправді не вивчав соціальні мережі, я вивчав людей», — каже він.

Коли OpenAI і Google почали створювати свої новітні генеративні моделі штучного інтелекту, каже він, вони думали, що навчають їх насамперед працювати з мовою. «Але насправді вони навчили модель людського розуму, тому що ви не можете передбачити, яке слово я скажу далі, не змоделювавши мій розум».

Косінскі обережно не стверджує, що ШІ повністю опанували теорію розуму — поки що. У своїх експериментах він представив чат-ботам кілька класичних проблем, з деякими з яких вони впоралися дуже добре. Але навіть найдосконаліша модель GPT-4 виходила з ладу в чверті випадків.

Успіхи, пише він, ставлять GPT-4 в один ряд із 6-річними дітьми. Непогано, враховуючи ранній стан розвитку ШІ. «Спостерігаючи за швидким прогресом штучного інтелекту, багато хто задається питанням, чи зможе ШІ досягти свідомості і коли це буде», — пише він.

«Якщо теорія розуму виникла спонтанно в цих моделях, це також припускає, що інші здібності можуть з’явитися далі», — каже він. «Завдяки цим здібностям вони можуть бути кращими в навчанні, впливі та маніпулюванні нами».

Він стурбований тим, що ми насправді не готові до ШІ, які розуміють спосіб мислення людей. Особливо, якщо вони дійдуть до того, що розумітимуть людей краще, ніж люди.

«Ми, люди, не симулюємо особистість — у нас є особистість», — каже він. «Тож я якось застряг у своїй особистості. Ці речі моделюють особистість. Є перевага в тому, що вони можуть мати будь-яку особистість у будь-який момент часу».

Це звучить так, ніби він описує соціопата, він загоряється поточним моментом. «Соціопат може надіти маску — він насправді не сумний, але може грати сумну людину». Ця сила хамелеона може зробити штучний інтелект кращим шахраєм. Без докорів сумління.

Деякі дослідники-психологи заперечують твердження Косінського. У відповідь на препринт, який Косінський опублікував на Arxiv на початку 2023 року, група дослідників штучного інтелекту написала статтю, в якій припустила, що він насправді спостерігав за «Розумним Гансом», маючи на увазі того відомого коня початку 20-го століття, який обманював людей начебто своїм вмінням робити математику і стежити за календарем.

Їхній аргумент полягав у тому, що якщо ШІ провалює хоча б один тест на теорію розуму, він провалюється повністю. «У ШІ можуть бути певні здібності до міркування, але це точно не повноцінно чи надійно, як у людей», — каже Веред Шварц, доцент кафедри інформатики в Університеті Британської Колумбії, який є одним із співавторів. «Ми провели багато різних тестів і точно не можемо стверджувати, що мовні моделі мають таку саму здатність [теорії розуму], як люди. А може бути, що це просто обман».

Шварц має на увазі той факт, що оскільки ШІ навчаються на величезних масивах інформації, деякі з них неминуче містять опубліковані наукові статті, в яких обговорюються експерименти, подібні до тих, які проводив Косінскі. Щоб знайти відповіді, GPT-4, можливо, заглибився у свої величезні навчальні матеріали.

Головний скептик ШІ Гері Маркус виявив , що тести, які використовував Косінскі, також були застосовані в класичних експериментах, які цитувалися в наукових статтях понад 11 000 разів. Це схоже на те, що ШІ вчили напам’ять ці тексти, щоб підробити теорію розуму.

Косінскі каже, що робота, виконана для останньої версії статті, усуває критику. Крім того, нещодавно були опубліковані деякі інші статті, які, здається, підтверджують його твердження, в тому числі в журналі Nature Human Behavior, де він виявив, що як GPT-3.5, так і GPT-4, хоч і не успішно виконували кожне завдання теорії розуму, «емонстрували вражаючу ефективність, а на інших завданнях перевищено людський рівень.

У електронному листі мені провідний автор, Джеймс Страхан, докторант з Університетського медичного центру Гамбург-Еппендорф, не стверджує, що ШІ оволоділи теорією розуму, але каже, що його команда спростувала звинувачення в шахрайстві. «Схоже, що ці здібності виходять за рамки простого повторення даних, які використовуються для навчання ШІ», — каже він, і що можливо реконструювати велику кількість інформації про психічні стани людини зі статистики природної мови.

Важливо те, чи ШІ ведуть себе так, наче володіють теорією розуму, і вони точно на шляху до цього. Навіть Шварц, який знищив деякі методи Косінського, визнає, що це можливо. «Якщо компанії продовжуватимуть вдосконалювати мовні моделі, можливо, колись у них буде [теорія розуму]», — каже вона.

Тому до Косинського, незважаючи на жорстку критику його творчості, варто прислухатися. Як до висновку його статті: теорія розуму навряд чи стане вершиною того, чого можуть досягти нейронні мережі в цьому всесвіті. Невдовзі ми можемо бути оточені системами штучного інтелекту, оснащеними когнітивними можливостями, які ми, люди, навіть уявити не можемо.

За матеріалами: WIRED

The post Штучний інтелект розумітиме людей краще, ніж люди appeared first on .

В перші роки Другої Світової війни німецькі війська громили противників, надійно координуючи підрозділи за допомогою надзахищеного зв’язку, шифруючи послання через Енігму. Через кілька років шифрування Енігми було зламано і англійські та американські війська читали німецькі військові накази майже в реальному часі. Це підкосило німецьку військову машину, наблизивши її повний розгром.

Сьогодні увесь світ, від пересилання вашого повідомлення в чаті Telegram і криптовалютного гаманця до банківських транзакцій та переговорів спецслужб, також тримається на шифруванні. Використовуване сьогодні шифрування непоборне для сучасних комп’ютерів, але на горизонті уже з’явилися квантові комп’ютери, які розколють шифрування.

Немає питання, чи це станеться. Є питання, коли саме цей день прийде. Для нього уже навіть назву придумали – Q-Day. Від quantum – квантовий та за аналогією з D-Day – найбільшою операцією антинімецьких військ в Європі, яка поклала початок остаточному розгрому гітлерівської німеччини.

“Ми граємо в російську рулетку”, – каже Мішель Моска, співавтор останнього звіту “Хронологія квантових загроз” від Інституту глобальних ризиків, в якому оцінюється, скільки часу нам залишилося. “Ти ймовірно , виграєш, якщо зіграєш тільки один раз, але в цю гру грати не дуже добре”.

Коли Моска і його колеги опитали експертів з кібербезпеки в минулому році, прогноз був переконливим: ймовірність того, що Q-Day відбудеться до 2035 року, становить один до трьох. І які шанси, що це вже таємно сталося? Деякі люди оцінювали у 15 відсотків — приблизно стільки ж, скільки ви отримали б від одного обертання барабана револьвера в «російській рулетці».

Корпоративні війни за штучний інтелект, можливо, і потрапили в заголовки газет в останні роки, але квантова гонка озброєнь теж набирає обертів. Квантова технологія являє собою зовсім іншу форму обчислень.

Використовуючи механіку субатомного світу, квантові комп’ютери «бачать» усі розв’язки проблеми одночасно. Класичний ПК з кремнієвим процесором приречений покроково обчислювати розв’язок за розв’язком.

Тому, природно, технологічні гіганти, такі як Google, Huawei, IBM і Microsoft, шукали безліч позитивних способів використання квантових обчислень — не тільки для пошуку нових матеріалів, але і для комунікацій, розробки ліків та аналізу ринку.

Китай вкладає величезні ресурси в підтримувані державою зусилля. Як США, так і Європейський союз пообіцяли виділити мільйони доларів на підтримку власної квантової індустрії.

Звичайно, той, хто переможе в гонці, отримає не просто наступний великий двигун інновацій. У нього також буде найкраща в історії машина для злому шифрування.

Тому цілком нормально задаватися питанням: який Q-Day чекає людство і чи ми можемо що-небудь зробити, щоб підготуватися?

З точки зору звичайної людини, можливо, Q-Day пройде непомітно. Можливо, це виглядало б як серія дивних і явно незв’язаних новинних сюжетів, розтягнутих на місяці або роки. Енергосистема Лондона виходить з ладу в день виборів, занурюючи місто в темряву. Американський підводний човен, яка виконує секретну місію, спливає на поверхню і опиняється в оточенні ворожих кораблів. Ганебні матеріали починають з’являтися в інтернеті у все більшій і більшій кількості: засекречені телеграми розвідки, спроби прикриття президента, оголені фотографії мільярдерів.

При такому сценарії можуть пройти десятиліття, перш ніж ми зможемо точно визначити, коли насправді стався Q-Day.

З іншого боку, можливо, Q-Day пройде як одночасна атака на всі системи. Знищити інтернет. Вивести з ладу шахти ядерних ракет. Знищити банківську систему. Відкрити всі двері і випустити секрети назовні.

Хоча сучасні шифри є дуже складними, в своїй основі вони використовують простий факт, що знаючи суму після додавання або множення кількох чисел, ми не можемо швидко визначити ці числа.

Припустимо, ви просите класичний комп’ютер розбити число 15 на найменші прості множники. Комп’ютер обрахує всі варіанти один за іншим і видасть відповідь: 3 і 5. Якщо замість числа 15 взяти дуже велике число, наприклад, що складається з 1000 цифр, обчислення займуть тисячоліття. Це ключ до багатьох сучасних криптографічних методів.

Візьмемо шифрування RSA, розроблене в кінці 1970-х і до цих пір використовується для захисту електронної пошти, веб-сайтів та багато іншого. В RSA ви створюєте закритий ключ, який складається з двох або більше великих простих чисел. Ці числа, помножені один на одного, складають частину вашого відкритого ключа. Коли хтось хоче відправити вам повідомлення, він використовує ваш відкритий ключ для шифрування. Ви єдина людина, яка знає вихідні прості числа, тому ви єдина людина, яка може розшифрувати отримане послання. До тих пір, поки хто-небудь інший не побудує квантовий комп’ютер, який миттєво підбере обрані вами прості числа.

Програмний алгоритм для цього вже існує. У 1994 році, за десятиліття до того, як хто-небудь побудував справжній квантовий комп’ютер, дослідник AT & T Bell Labs Пітер Шор розробив додаток killer Q-Day. Алгоритм Шора використовує той факт, що квантові комп’ютери працюють не на бітах, а на кубітах. Замість того, щоб бути заблокованими в стані 0 або 1, вони можуть існувати як обидва одночасно – в суперпозиції. Коли ви виконуєте операцію над декількома кубітами заданому квантовому стані, фактично ви виконуєте ту ж операцію над тими ж самими кубітами в усіх їх потенційних квантових станах.

З кубітами ви не обмежені методом проб і помилок один за одним. Квантовий комп’ютер може досліджувати всі потенційні рішення одночасно. Ви вираховуєте розподіли ймовірностей, хвилі квантової зворотного зв’язку, які накладаються один на одного і досягають максимуму при правильній відповіді.

З алгоритмом Шора, ретельно розробленим для посилення певних математичних закономірностей, саме це і відбувається: великі числа йдуть на одному кінці, фактори виходять на іншому.

Принаймні, в теорії. Апаратні кубіти неймовірно складно побудувати у реальному житті, тому що найменше втручання навколишнього середовища може вивести їх з крихкого стану суперпозиції.

Але алгоритм Шора викликав інтерес до цієї області, і до 2010-го років у ряді проектів почався прогрес у створенні перших кубітів. В 2016 році, можливо, відчувши загрозу Q-Day, Національний інститут стандартів і технологій США (NIST) оголосив конкурс на розробку алгоритмів шифрування з квантовим захистом.

У 2019 році квантова лабораторія Google в Санта-Барбарі заявила, що вона досягла “квантової переваги”. Її 53-кубітний чип може всього за 200 секунд виконати задачу, яка зайняла б у 100 000 звичайних комп’ютерів близько 10 000 років. Новітній квантовий процесор Willow від Google має 105 кубітів. Але щоб зламати шифрування з допомогою алгоритму Шора, квантовим комп’ютером знадобляться тисячі або навіть мільйони кубітів.

В даний час сотні компаній намагаються створити квантові комп’ютери, використовуючи різні методи. Усі вони спрямовані на те, щоб ізолювати кубіти від навколишнього середовища і тримати їх під контролем: надпровідні схеми, захоплені іони, молекулярні магніти, вуглецеві наносфери.

У той час як прогрес в області квантового апаратного забезпечення просувається вперед, вчені-комп’ютерники вдосконалюють квантові алгоритми, намагаючись зменшити кількість кубітів, необхідних для їх запуску. Кожен крок наближає Q-Day.

Це погана новина не тільки для RSA, але й для величезної кількості інших систем шифрування. Консультант з безпеки Роджер А. Граймс перераховує деякі з них у своїй книзі “Криптографічний апокаліпсис”: шифрування DSA, що використовується багатьма урядовими установами США до недавнього часу, криптографія на еліптичній кривій, що використовується для захисту криптовалют, таких як Біткоїн та Эфіріум, VPN, які дозволяють політичним активістам безпечно переглядати веб-сторінки, генератори випадкових чисел, які працюють в онлайн-казино, смарт-карти, що дозволяють вам проходити через замкнені двері на роботі, безпека вашої домашньої мережі Wi-Fi, двофакторна аутентифікація, яку ви використовуєте для входу в обліковий запис електронної пошти.

Експерти з одного агентства національної безпеки розповіли, що вони поділяють загрози на дві великі області: конфіденційність і аутентифікація. Іншими словами, збереження секретів і контроль доступу до критично важливих систем.

Кріс Демчак, колишній офіцер армії США, професор кібербезпеки у Військово-морському коледжі США, каже, що квантовий комп’ютер може дозволити противнику підслуховувати секретні військові дані в режимі реального часу. “Було б дуже погано, якби вони точно знали, де знаходяться всі наші підводні човни”, – говорить Демчак. “Було б дуже погано, якби вони точно знали, на що дивляться наші супутники. І було б дуже погано, якби вони точно знали, скільки у нас ракет і яка їх дальність “. Баланс геополітичних сил може швидко змінитися.

Крім цієї загрози конфіденційності в режимі реального часу, існує також перспектива атак за принципом “зібрати інформацію зараз, розшифрувати пізніше”. Хакери та уряди останні роки збирають зашифровані дані у надії одного разу отримати квантовий комп’ютер та розшифрувати цю інформацію. “Вони поглинають все”, – сказав Демчак.

Тоді виникає питання: як довго ваші конфіденційні дані будуть залишатися цінними? “У цьому копиці сіна можуть бути голки”, – говорить Брайан Маллінс, генеральний директор Mind Foundry, яка допомагає компаніям впроваджувати квантові технології. Дані вашої поточної кредитної карти можуть виявитися неактуальними через 10 років, але ваш відбиток пальця залишиться актуальним все ваше життя. Список розвідданих часів закінчення війни в Іраку може здаватися непотрібним, поки один з цих агентів не стане видатним політиком.

Загроза аутентифікації може бути ще страшнішою. “Практично все, що говорить про те, що людина та, за кого себе видає, підкріплене шифруванням”, – говорить Дебора Фрінке, спеціаліст з інформатики та експерт з національної безпеки з Sandia National Laboratories. “Деякі з найбільш чутливих і цінних об’єктів інфраструктури, які у нас є, були б відкриті для того, щоб хтось увійшов і видав себе за законного власника і віддав якусь команду: відключити мережу, вплинути на енергосистему, створити фінансові збої шляхом закриття фондового ринку”.

Точний рівень хаосу Q-Day буде залежати від того, у кого є доступ до першого реального квантового комп’ютера. Якщо це будуть Сполучені Штати, то, на думку Демчака, на вищих рівнях уряду почнуться запеклі дебати щодо того, чи оприлюднити це в наукових цілях або зберегти в таємниці і використовувати у розвідувальних цілях.

“Якщо приватна компанія добереться туди першою, США куплять її, а китайці спробують зламати”, – стверджує він. Якщо це одна з технологічних компаній США, уряд міг бипоставити її під суворий експортний контроль, який зараз застосовується до чипів штучного інтелекту.

Більшість атак з боку держав відбуваються на приватні компанії — скажімо, хтось намагається проникнути до оборонного підрядника, такого як Lockheed Martin, і вкрасти плани створення винищувача наступного покоління. Але згодом, по мірі того як квантові комп’ютери стануть більш доступними, фокус атак може розширитися.

Такі компанії, як Microsoft і Amazon, вже пропонують дослідникам доступ до своїх примітивних квантових пристроїв в хмарі, а великі технологічні компанії не завжди досягали успіху в контролі за тим, хто використовує їх платформи. Можливий дивний сценарій, при якому кіберзлочинець використовує платформу хмарних квантових обчислень Amazon для злому веб-сервісів Amazon.

Кіберзлочинці, які мають доступ до квантового комп’ютера, могли б використовувати його для більш ефективного досягнення тих же цілей або для більш масштабних дій: злому міжнародної платіжної системи SWIFT для перенаправлення грошових переказів або ведення корпоративного шпигунства для збору компромату.

Найбільш ранні квантові комп’ютери, ймовірно, не зможуть так швидко запускати алгоритм Шора — вони можуть отримувати тільки один або два ключа в день. Але об’єднання квантового комп’ютера з штучним інтелектом, який може намітити слабкі місця організації і виділити, які ключі слід розшифрувати, щоб завдати найбільшої шкоди, може призвести до руйнівних наслідків.

І ще є Bitcoin. Криптовалюта надзвичайно вразлива для Q-Day. Оскільки кожен блок в системі Біткойна фіксує дані з попереднього блоку, Біткойн не може бути переведений на квантово захищену криптографію, за словами Капіла Дхимана, генерального директора Quranium, постквантовой компанії по забезпеченню безпеки блокчейна. “Єдиним вирішенням цієї проблеми, мабуть, є хард—форк – дати початок новому ланцюжку, а старий ланцюжок помре”.

Але це вимагало б величезних організаційних зусиль. По-перше, 51 відсоток операторів біткойн-вузлів повинні були б погодитися. Тоді всім, у кого є біткоїн, довелося б вручну переводити свої кошти зі старої ланцюжка в нову (включаючи невловимого Сатоши Накамото, розробника біткоїна, чиї гаманці містять близько 100 мільярдів доларів у кріптовалюті).

Якщо Q-Day відбудеться до хардфорка, ніщо не зупинить обвал біткоїна. “Це як бомба сповільненої дії”, – говорить Дхиман.

Вибух цієї бомби буде тільки початком. Коли про Q-Day стане відомо громадськості або через похмуре урядове звернення, або через бадьорий прес-реліз про великі технології, світ перейде у постквантову еру. Це буде епоха, яка визначається недовірою і панікою — кінець цифрової безпеки, якою ми її знаємо. “І тоді почнеться боротьба”, – говорить Демчак.

Впаде вся впевненість у конфіденційності наших повідомлень. Уявлення про те, що за вами можуть стежити в будь-який час, змінить наш спосіб життя. Що, якщо завантаження з сайту Apple насправді не від Apple?

Граймс, автор книги ” Криптографічний апокаліпсис “, передбачає величезні збої. Можливо, нам доведеться повернутися до методів передачі конфіденційних даних часів холодної війни. Заповніть жорсткий диск, замкніть його в портфелі, пристебніть портфель наручниками до довіреної особи та посадіть цю особу в літак. А також використовуйте одноразові блокноти — збірники заздалегідь узгоджених кодів шифрування та дешифрування повідомлень. Це квантово-безпечний, але не дуже зручний метод.

Чекайте, що основні галузі промисловості — енергетика, фінанси, охорона здоров’я, виробництво, транспорт — сповільняться, оскільки компанії з конфіденційними даними перейдуть на паперові методи ведення бізнесу і змушені наймати дорогих консультантів з криптографії. Відбудеться сплеск інфляції. Більшість людей можуть просто змиритися з неминучим: очікування секретності випаровується, якщо тільки ви не розмовляєте з ким-то особисто в затишному місці з вимкненими телефонами.

Хоча, можливо, Q-Day виявиться таким самим пшиком, як проблема Y2K в 1999 році. Очікувалося, що з настанням 2000 року цифрові технології колапсують, бо програмісти обраховували рік лише двома останніми цифрами. Тому 1 січня 2000 року комп’ютери сприйняли б як 1 січня 1900 року.

Але краху внаслідок проблеми Y2K не було, бо компанії оновили свої системи завчасно. Минулого літа NIST випустила свій перший набір стандартів постквантового шифрування. Постквантовая криптографія NIST вже впроваджена на платформах обміну повідомленнями, таких як Signal і iMessage.

Утім, деякі державні органи, такі як Національна служба охорони здоров’я Великобританії, все ще використовують обладнання і програмне забезпечення 1990-х років.

“Microsoft не збирається оновлювати деякі зі своїх найстаріших операційних систем, щоб забезпечити постквантову безпеку”, – каже Алі Ель Каафарани, генеральний директор PQShield, компанії, що виробляє обладнання, стійке до квантових обчислень.

Оновлення фізичної інфраструктури може зайняти десятиліття, і частина цієї інфраструктури має вразливу криптографію в тих місцях, де її неможливо змінити: енергетична мережа, військова техніка і супутники – все це може виявитися під загрозою.

І необхідно знайти баланс. Прискорення переходу загрожує виникненням вразливостей, яких раніше не було. Деякі з цих вразливостей можуть навіть бути присутнім навмисно: АНБ, можливо, впровадило чорний хід в генератор псевдовипадкових чисел, який був прийнятий на озброєння NIST в 2006 році.

“Всякий раз, коли хтось говорить, що ви повинні використовувати цей конкретний алгоритм, і за ним стоїть національна держава, ви повинні задатися питанням, чи є в цьому корисливий інтерес”, – говорить Роб Янг, директор Центру квантових технологій Ланкастерського університету.

Задовго до того, як квантова технологія стане досить хороша, щоб зламати шифр, вона стане досить комерційно і науково корисною, щоб порушити глобальний баланс.

За матеріалами: Wired

The post Світ чекає день катастрофи Q-Day. Що станеться, коли квантові комп’ютери зможуть зламати шифрування і відкрити усі секрети світу? appeared first on .

Останніми днями інтернетом ширяться короткометражні відео, які виглядають, наче їх створила професійна студія. Насправді ці фільми створено за допомогою штучного інтелекту. Журналісти видання WSJ самі створили таке реалістичне відео, щоб побачити, наскільки складним є процес. Коротка відповідь – за секунду таке відео не створити.

Журналісти намагалися зняти фільм про штучний інтелект з допомогою штучних інтелектів Veo і Runway. Ці інструменти – це чаклунство. Процес роботи з ними – божевілля.

Кожен кадр фільму “Мій робот і я” було згенеровано за допомогою штучного інтелекту. Велика частина аудіозапису теж створив ШІ, крім голосу журналістки.

Але створення цієї короткометражки виявилося дуже важким. Після тисячі чорнових роликів, днів роботи і хто знає, скільки обчислювальних потужностей, вийшов трихвилинний фільм — про життя журналістки з новим видом ефективного робота.

Всього кілька років тому створений штучним інтелектом кліп, в якому Уілл Сміт їсть спагетті, став вірусним, тому що це жахливо виглядало. Тепер ці інструменти можуть відображати сцени, які виглядають майже бездоганно — принаймні на перший погляд.

Протестувавши безліч опцій, журналісти зупинилися на Veo від Google і інструменті від стартапу Runway AI. Вони надали найкраще поєднання якості і контролю. Sora від OpenAI була далеко не так хороша. 20 травня Google випустила Veo 3, який додає аудіо на базі штучного інтелекту, включаючи діалоги і звукові ефекти. Подивіться, яким реалістичним став Уілл Сміт зі спагетті зараз.

Але журналісти попереджають, що не варто думати, що ви можете вставити скрипт, і вискочить хіт Netflix. Кожен їхній кадр був результатом безлічі підказок і спроб генерації. А щоб персонажі і декорації залишалися незмінними від сцени до сцени, довелося винайти цілий виробничий конвеєр.

Журналісти використовували генератор зображень AI Midjourney для створення декорацій (приміський район, редакція новин) і для створення персонажа робота. Потім вони використовували реальні фотографії журналістки мене для створення її віртуальної копії.

Матеріали завантажили їх на Runway або Veo, де написали підказки. Ось одна з них:

«Знімок під низьким кутом: Джоанна віджимається в швидкому темпі, зберігаючи пряму лінію від голови до п’ят. Робот стоїть зверху, спостерігаючи і направляючи».

Це ретельне, конкретне формулювання мала величезне значення. Режисер міг розбивати сцени такт за тактом, визначаючи ракурси зйомки, стилі освітлення і руху.

І на це все ще пішло більше 1000 чорнових відеороликів. Деякі були повними катастрофами, з анатомічними кошмарами і випадковими новими персонажами. Навіть у “хороших” сценах обличчя журналістки виглядає по-різному майже в кожному кадрі.

Проте короткометражка була створена без величезного бюджету, реквізиторських відділів і команд зі спецефектів. Загальна вартість оплати видеоінструментів Google і Runway зі штучним інтелектом склала кілька тисяч доларів.

The post Зі штучним інтелектом уже можна створити реалістичний фільм, але доведеться постаратися appeared first on .