Почему искусственный интеллект обыгрывает всех в Dota, но пока не выживет в реальном мире
Сможет ли человек научить искусственный интеллект выгуливать собак, чем ИИ похож на ребенка, почему машины быстро эволюционируют в виртуальном, а не в реальном мире, и как в этом помогает машинное обучение?

Рассказывает лауреат научной премии от Яндекса Алексей Шпильман.

Обучающий гайд для машин и работа над ошибками
ИИ предсказывает пробки на дорогах, подбирает музыку для плейлистов, исправляет ошибки в сообщениях, убирает шум во время видеозвонков — и это лишь малая часть того, где он задействован. Миллионы людей каждый день сталкиваются с работой искусственного интеллекта, но часто даже не догадываются об этом.

Чтобы ИИ помогал в решении практических задач, его сначала нужно обучить. Проведем аналогию: если человек пришел в шахматный клуб и хочет научиться играть, то преподаватель может объяснить ему, как действуют фигуры в определенных позициях, отработать с ним комбинации ходов и так далее. А может просто дать доску и фигурки для игры, рассказать основные правила, порекомендовать несколько учебников и сказать: дальше разбирайся сам.

Первый вариант — машинное обучение с учителем (Supervised learning) — метод, при котором исследователь готовит для ИИ путеводитель с правильными и неправильными действиями. На его основе машина осваивает алгоритм, который применяет для решения аналогичных задач. Как и человек, искусственный интеллект получает фидбек от учителя, анализирует ошибки и совершенствует свою работу.

В реальной жизни этот метод используется для предсказаний погоды, выручки компаний, цен на недвижимость. Банки применяют обучение с учителем при принятии решения о выдаче кредитов: ИИ анализирует клиента по множеству признаков, таких как возраст, зарплата, стаж, кредитная история, наличие собственности, и определяет, способен ли он вернуть запрашиваемую сумму. Другой пример сервисов, где применяется эта технология — голосовые помощники. Создавая Алису, разработчики Яндекса загрузили в компьютер множество текстов и аудиозаписей, чтобы нейросеть «научилась» вести беседы.

Контроль учителя всегда был важным условием образовательного процесса. Но сейчас привычные механики пересматриваются: чаще ценится, если ребенку дают право на ошибку и самостоятельный поиск. Для этого ученика помещают в симуляцию, где он сразу сможет на реальных ситуациях оттачивать разнообразные навыки.

В машинном обучении такой вариант тоже возможен — к нему относится обучение с подкреплением (Reinforcement learning). В этом случае у компьютера или, как говорят ученые, у «агента», нет обучающих алгоритмов с четкими действиями. Искусственный интеллект совершает действие, а затем смотрит, как изменилась окружающая среда и его положение в ней. Если шаг был успешным и приблизил ИИ к выполнению цели, то он получает награду — это стимулирует его продолжать движение в выбранном направлении. В обратной ситуации искусственный интеллект теряет наградные очки и отступает на несколько шагов назад, чтобы внести изменения в цепочку своих действий. Постепенно осваиваясь в незнакомой среде, машина понимает, что от нее требуется и какими способами лучше достичь поставленной задачи.

Берем пример с ИИ: учимся доводить дело до конца и не терять терпение
Представим, что мы хотим обучить машину выгуливать собаку. Это сложная задача, которую можно разбить на этапы: робот должен позвать питомца к двери, одеть его, закрепить поводок, выйти на улицу, следить, чтобы пес не вырывался и не бросался на людей, затем вернуться домой, раздеть, помыть лапы. В рамках обучения с подкреплением задача машины — самостоятельно разложить запрос на отдельные действия и найти оптимальные пути их выполнения. Сначала система может попробовать вывести собаку без поводка. В следующий раз робот наденет шлейку, но забудет утеплить собаку в мороз. Такие попытки ИИ может совершать бессчетное количество раз, пока не найдет оптимальный способ — в этом плане он гораздо более усердный ученик, чем человек.

Освоение сложных навыков у машины пока происходит медленнее, чем у человека. Так, если посчитать время, которое понадобилось ИИ, чтобы научиться играть в DOTA, получится 45 000 лет. Но поскольку процесс происходит в виртуальном окружении, то его можно ускорить и распараллелить и тысячи лет сжать до одного года. Например, боты OpenAI через десять месяцев обучения заняли первое место в турнире The International по Dota 2, обыграв чемпионов мира. Также компании удалось создать робота (а точнее роборуку), которая смогла собрать кубик Рубика. Для этого ИИ провел в виртуальной среде 10 000 симуляционных лет, постоянно тренируясь.

В играх компьютер легко обходит самых талантливых людей, но для прикладного применения этого недостаточно. Реальный мир намного сложнее виртуального: в нем происходит гораздо больше событий, которые сложно спрогнозировать. Ученые работают над тем, чтобы приблизить внедрение алгоритмов RL, но это долгий и дорогой процесс. Вообще в науке полезность для общества не всегда формируется сразу: для открытий часто нужно подготовить научную базу. Таким фундаментальным исследованиям важна инфраструктурная поддержка.

К счастью, рынок это понимает и помогает ученым: к примеру, я и мои студенты принимали участие в конкурсе на соискание премии имени Ильи Сегаловича в области компьютерных наук от Яндекса. Гранты, доступ к специализированным ресурсам для машинного обучения и внимание экспертного сообщества, которое получают лауреаты, дают возможность быстрее выводить открытия из лабораторий в реальное производство.

Мастер-класс от человека: как ИИ выживать в реальном мире
Можно вспомнить несколько случаев успешного применения обучения с подкреплением в реальной жизни. К примеру, в Google на основе RL создали алгоритм глубокого обучения PRIME. Он помогает разрабатывать быстрые и компактные процессоры для обработки задач искусственного интеллекта. Изготовленные с помощью ИИ чипы имеют задержку до 50% меньше, а время для их производства сократилось с нескольких месяцев до шести часов. К тому же сами чипы стали в 1,5 раза меньше, что удешевляет их производство и снижает энергопотребление.

Еще один пример внедрения обучения с подкреплением — шагающие роботы. Они сканируют мир вокруг себя, создают в процессоре модель окружающий обстановки и учатся действовать в этой «виртуальной реальности». Затем полученные навыки используются для ориентирования в реальном мире. Такие роботы уже умеет бегать по жесткой и мягкой почве, подниматься по лестнице и даже балансировать на скользкой поверхности.

Когда мы поймем, как работать с этим методом, то сможем оптимизировать все процессы. А если заглянуть в будущее на несколько десятков лет вперед, то, возможно, эксперименты с RL приведут к тому, что ученые смогут создать некую внечеловеческую сущность. Это будет интересно с философской и психологической точки зрения. Человечество — это закрытая система, которая пытается понять саму себя, ведь в масштабах Вселенной мы пока одни. Появление в будущем чего-то (или кого-то), не ограниченного нашим сознанием и физиологией, поможет людям взглянуть на свою жизнь, найти новые смыслы и получить ответы на многие вопросы.

Toyota с двумя рулями: и как прикажете на этом ездить?
В 2017 году научно-исследовательский институт японской компании Toyota (TRI) разработал для США прототип автомобиля на новой платформе с двойным набором органов управления. Это позволило испытывать автопилот даже в тех штатах, где эксплуатация беспилотных автомобилей на тот момент была запрещена законом.

Платформа с двойным комплектом руля и педалей называется Platform 2.1. Она позволяет разместить в автомобиле сразу двух водителей, исполняющих разные задачи: сидящий слева тщательно следит за обстановкой и готов взять на себя управление в экстренной ситуации, а на месте пассажира сидит испытатель, который имитирует обычного водителя со всеми его проблемами — от таких банальных, как потеря концентрации или борьбы со сном до таких опасных, как сердечный приступ.

Platform 2.1 включает в себя две системы: Chauffeur и Guardian. Первая представляет собой автопилот, который заменяет водителя, а вторая является комплексом активной безопасности. Платформа обеспечивает четвёртый и пятый уровни автономности по шкале SAE, что обеспечивает автомобилю полностью автономное передвижение по любым дорогам общего пользования.

Прототип для новой платформы был построен на базе седана Lexus LS прошлого поколения. На его крыше расположены камеры, сенсоры, лидар с повышенной точностью замера и динамической настройкой поля зрения, а камера в салоне следит за водителем. Второй руль в салоне тоже соединён с передними колёсами — но, разумеется, не через рулевую рейку, а по проводам, как в седане Infiniti Q50. Это позволяет гибко настраивать работу автопилота.

Прототип автомобиля с Platform 2.1 должен помочь исследователям изучить реакцию водителя на поведение автопилота и разработать эффективный и интуитивно понятный интерфейс для общения человека с машиной:

Как понять робота: 6 вещей, которые необходимы для обучения робототехнике
Робототехника — это комплекс дисциплин, поэтому при обучении школьников и студентов, потребуется оборудование и материалы по программированию, электронике, схемотехнике, 3D-технологиям и многому другому.

Что же должно быть в классе робототехники для успешной работы?

Конструкторы
Рынок предлагает множество вариантов: LEGO Education, MATRIX, TETRIX, My Robot Time, РОБОТРЕК, Технолаб, VEX Robotics, Амперка и множество других. У каждого набора есть свои особенности, специфика. Некоторые преподаватели предпочитают весь период обучения использовать конструкторы только одного производителя. Другие же комбинируют их, предлагая ученикам то один, то другой, в зависимости от задачи. Стоит учитывать и возраст учеников: могут понадобиться разные наборы.

Чтобы не потеряться и всегда быть на связи, читайте нас в Яндекс.Дзене и не забывайте подписаться на нас в Telegram, ВКонтакте и Одноклассниках!

Компьютерная техника и ПО
Мало собрать робота — его нужно еще и запрограммировать. Удобнее всего иметь мощные ноутбуки, которые легко можно переносить с места на место и возить с собой на соревнования. В некоторых случаях преподаватели выбирают планшеты, но это не всегда удобно. Важно обратить внимание на «начинку» компьютерной техники. У ноутбука должна быть хорошая видеокарта, мощный процессор, возможность установки различных программ для программирования на разных языках — C, C++, Python, Basic.

Датчики и инструменты
Помимо того, что есть в робототехническом наборе, могут понадобиться дополнительные компоненты и инструменты. Полезно иметь наборы дистанционных датчиков – света, звука, температуры, растяжения, изгиба – гироскопы, энкодеры. Если сборка робота подразумевает пайку (а так бывает с наборами для опытных обучающихся), то в кабинете робототехники непременно должны находиться паяльные станции, болты, саморезы, гайки, провода, наборы отверток, плоскогубцы, дрели.

Некоторые преподаватели не отдают предпочтения какому-то определенному робототехническому конструктору и призывают своих учеников изготавливать детали робота самостоятельно, например, выпиливая из фанеры. Для таких классов помимо обычных инструментов, понадобятся станки, лобзики.

Поля для роботов и мебель
Готового робота надо протестировать. Если преподаватель планирует, что его ученики будут принимать участие в соревнованиях, то понадобится комплект полей, расчерченных под определенные виды соревнований.

Разумеется, для кабинета потребуется мебель. Если планируется организация кружка робототехники с нуля, то в списке, конечно, должны быть столы, стулья, доски, стеллажи для хранения инструментов и коробок с роботами.

Учебные роботы и лабораторные стенды
Отличный способ самому научиться создавать роботов — изучить готового. Для этого в кабинеты приобретают стенды и тренажеры по робототехнике, роботизированные комплексы. Есть множество роботизированных лабораторных установок, например, на основе манипулятора, которые помогут изучить промышленного робота.

Используя сервисных роботов на занятиях, преподаватели обучают будущих робототехников работать с операционными системами роботов, понимать, как действует система распознавания лиц. Это важно для понимания принципа построения роботов, отработки навыков программирования и управления.

3D-принтер
Роботов можно не только выпиливать из фанеры и собирать из готового конструктора, но и распечатывать на 3D-принтере. С помощью печатных деталей можно расширять функционал уже готовых роботов, добавляя к ним новые элементы. Многим школьникам гораздо интереснее работать именно с этим оборудованием, а не выпиливать лобзиком.

Если большой 3D-принтер недоступен по финансовым причинам, можно обойтись простыми 3D-ручками. Напечатать с ее помощью деталь для робота будет довольно сложно, но вот закрепить датчик или модуль — без труда. Но даже маленькая 3D-ручка повысит интерес ученика к сборке.

Не обязательно приобретать все оборудование, которое имеет отношение к робототехнике. Перед началом занятий или открытием кружка важно продумать образовательную стратегию в мелочах. Возможно, для обучения вам понадобятся лишь пара конструкторов и комплектующие к ним, а мебель и компьютерную технику вы сможете использовать ту, что имеется в образовательном учреждении.

Крионика: есть ли жизнь после заморозки?
Крионика – это игра с малыми шансами, но с колоссальным джекпотом. Консервируя свои тела в жидком азоте, крионавты надеются на то, что их воскресят технологии далекого будущего. Однако качественная консервация с прицелом на будущее требует применения весьма продвинутых технологий настоящего, о которых нам в 2016 году рассказали специалисты компании «КриоРус».

Журналистская этика требует, чтобы в статьях на спорную тематику всегда присутствовало более одной точки зрения. Крионика — одно из самых спорных направлений практической деятельности, в котором многие наотрез отказываются признать науку. Поэтому, чтобы исполнить свой профессиональный долг, начнем со скептической части.

Возможность оживления замороженного человека с помощью технологий будущего не может быть гарантирована на 100%. Ни одна уважающая себя криофирма не подпишется под обещанием оживить пациента через какое-то количество лет. И исследования в области крионики, и бизнес по сохранению тел криопациентов опираются на веру в то, что самые перспективные технологии сегодняшнего дня получат достойное развитие. Речь идет о выращивании органов и создании их искусственных аналогов, о нанотехнологиях в медицине, о моделировании сознания. Такая позиция дает достаточно простора для скепсиса, поэтому найти критические замечания в адрес крионики не составит ни малейшего труда.

Перфузия
Раствор криопротектора подается в сонную артерию с помощью насоса и выходит через яремную вену. Процесс перфузии при нейросохранении занимает около двух часов. Одновременно тело пациента охлаждается и водится в гипотермию. На фото — демонстрационный манекен.
Однако далеко не все скептики знают, насколько сложно сохранить организм, не повредив его, и какие продвинутые технологии стоят за этим процессом. С этими методами связаны вполне осязаемые достижения сегодняшнего дня, такие как хранение спермы с возможностью оплодотворения спустя 20 лет после консервации или заморозка человеческих эмбрионов размером от нескольких десятков до нескольких сотен клеток с последующим возвратом к жизни.

1. Медицинский роликовый насос для перфузий позволяет точно контролировать скорость течения раствора. Превышение допустимого давления может привести к повреждению сосудов.
Одни только эти успехи заставляют нас со всей серьезностью отнестись к перспективам криобиологии. О них нам рассказал Данила Медведев, председатель совета директоров компании «КриоРус».

Процесс, а не результат
Для того чтобы задумываться о временной приостановке и последующем восстановлении жизни, необходимо глубокое понимание смерти. Понимание того, что умирание — это не единовременное событие, а растянутый во времени процесс, состоящий из нескольких стадий, дало возможность множеству пациентов вернуться к жизни после клинической смерти в результате реанимационных процедур.

2. Манометр помогает специалистам постоянно отслеживать давление в кровеносной системе. Резкий скачок давления указывает на наличие тромба или иного повреждения, которое можно оперативно устранить.
Собственно клиническая смерть характеризуется остановкой сердца, прекращением дыхания, исчезновением внешних признаков жизни. При отсутствии циркуляции крови кислород перестает поступать к клеткам тканей и органов. К сожалению, наиболее чувствительны к аноксии (отсутствию кислорода) клетки центральной нервной системы, в частности коры головного мозга и подкорковых структур.

При диагностировании клинической смерти у врачей, как правило, остаются считаные минуты для того, чтобы провести реанимационные мероприятия. Однако в некоторых случаях продолжительность клинической смерти может увеличиваться до нескольких десятков минут. Один из таких случаев — гипотермия, снижение температуры тела (как правило, до 20−25°С), замедляющее биологические процессы. Гипотермию используют в хирургии для проведения некоторых операций, требующих остановки сердца.

3. С помощью шприца забираются пробы раствора из яремной вены. Когда концентрация пробы совпадает с концентрацией подаваемого раствора, считается, что произошло насыщение клеток криопротектором.
При прекращении биоэлектрической активности мозга констатируется смерть мозга. Реанимационные мероприятия прекращаются, и человек признается мертвым, в том числе и с юридической точки зрения. Что происходит в клетках органов, тканей и мозга в этот момент?

Разные ткани проявляют различную степень устойчивости к аноксии. Сердце может протянуть до двух часов после биологической смерти, почки и печень — до четырех часов, мышцы и кожа — до шести, а кости — до нескольких суток. Наименьший запас прочности имеет головной мозг, но и его клетки не умирают одновременно, все разом.

4. Раствор криопротектора подготавливается в нескольких концентрациях. Сначала подается наименее концентрированный раствор, затем, по мере насыщения, – более концентрированный.
Клетка — это биологический механизм, который постоянно расходует энергию, вырабатываемую за счет окислительных процессов. С прекращением поступления энергии клетка перестает восстанавливаться и реагировать на внешние стимулы. Постепенно нарушается проницаемость плазматической мембраны, изменяется концентрация ионов, происходит набухание органелл и разрыв их мембран.

Получается, что в течение некоторого времени после биологической смерти многие клетки мозга остаются живыми, а некоторые умирают, но сохраняют большую часть своих структурных элементов. По сути, вся крионика основывается на предположении о том, что максимально бережное сохранение физической структуры мозга позволит перенести в будущее личность пациента.

5. Рефрактометр – это оптический прибор, измеряющий показатель преломления раствора. По показателю преломления можно судить о концентрации раствора. С помощью прибора измеряется концентрация при приготовлении раствора и при взятии проб из яремной вены.
Вполне логично полагать, что личность человека определяется его воспоминаниями — точнее, содержимым долговременной памяти. Известно, что процессы мышления и запоминания определяются связями между отдельными нейронами, порой отстоящими весьма далеко друг от друга. В 2009 году Национальным институтом здоровья США был начат проект «Коннектом человека» (по аналогии с геномом), направленный на картографирование нейрональных связей.

Основные теории памяти так или иначе подразумевают, что формирование данных связей зависит от изменения физических структур мозга. Синаптическая теория предполагает, что при запоминании изменяется проводимость синапса (контакта между двумя нейронами). Это связано с активацией дополнительных белковых рецепторов, изменением химических характеристик синаптической мембраны и даже увеличением диаметра синапса. Биохимические теории утверждают, что носителями долговременной памяти могут быть белки, пептиды, ДНК или РНК.

Холодный Некрополь
1. Криодепозитарий под Сергиевым Посадом – не единственное хранилище «КриоРуса». В двух дьюарах содержится 13 криопациентов, сохраненных по технологии full-body (полное тело), и полтора десятка клиентов на нейросохранении.
Крионисты не обещают сохранить мозг в первозданном виде, без малейших повреждений. Но медицинская практика говорит о том, что травматические повреждения мозга вовсе не всегда приводят к потере памяти. Кроме того, есть надежда, что в будущем наномедицина позволит восстанавливать незначительно поврежденные клетки, возвращая их к жизни.

Остекленевшая память
Среди ученых, экспериментирующих с замораживанием организмов с целью продления жизни, немало известных имен: чего стоят только Антони ван Левенгук и Роберт Бойль. Однако до первой половины прошлого века эти попытки оставались безуспешными. К сожалению, холод разрушает клетки.

Основная опасность возникает в момент замерзания внеклеточной воды, которое приводит к обезвоживанию клеток. С образованием льда уменьшается количество свободной воды, поэтому концентрация растворенных в этой воде веществ повышается. Образуется осмотическое давление, которое выводит воду из клеток через мембрану, приводя в конечном итоге к нарушению структуры белков.

2. Висящие под потолком флаги представляют часть стран, пациенты из которых доверили свою судьбу «КриоРусу». Среди них Нидерланды, Италия, Япония, США, Израиль, Эстония, Украина.
Также возможно образование внутриклеточного льда. В воде, содержащейся внутри клетки, растворены соли, которые препятствуют полному превращению воды в лед вплоть до температур, близких к -40°С. Благодаря этому защитному свойству цитоплазма остается жидкой даже в серьезные морозы. Однако при приближении к критической температуре вода все же кристаллизуется, разрушая клетку.

В начале XX века швед Линдфорсс и русский ботаник Максимов провели успешные эксперименты по замораживанию фрагментов живых тканей с применением глицерина. Были открыты криопротекторы — вещества, препятствующие образованию льда и защищающие клетку от разрушения при охлаждении. К проникающим криопротекторам, способным проходить через клеточную мембрану, относятся глицерин, диметилсульфоксид, этиленгликоль и ряд других веществ. В современные составы входят дополнительные компоненты, позволяющие им проникать сквозь гемато-энцефалический барьер, разделяющий кровеносную и центральную нервную системы и препятствующий попаданию токсинов из крови в мозг.

3. Контейнер, заполненный сухим льдом, служит временным пристанищем для криопациентов перед помещением в дьюар.
Криопротекторы замещают собой внутриклеточную воду, а также связывают оставшуюся воду, препятствуя образованию центров кристаллизации. При температуре ниже -130°С происходит витрификация, или стеклообразование: переход раствора в аморфное состояние. В этом «стекле» застывают пространственные структуры макромолекул белков, что важно для сохранения памяти.

Дело техники
При констатации биологической смерти важно как можно скорее охладить криопациента до состояния глубокой гипотермии (несколько градусов выше ноля), чтобы замедлить биохимические процессы, в том числе некроз клеток. Одновременно приступают к перфузии — насыщению клеток раствором криопротектора через кровеносную систему.

4. Вакуумная система сосудов Дьюара практически герметична. Для поддержания необходимого давления между стенками насос включается с периодичностью примерно два раза в месяц.

Раствор в несколько этапов, с постепенным повышением концентрации закачивается через сонную артерию, замещая кровь. Специалисты следят за давлением раствора: превышение допустимого уровня приведет к повреждению сосудов, а резкий скачок давления укажет на тромб, который можно устранить. Заполнив сосудистую сеть, раствор выходит через яремную вену. Концентрация раствора на выходе указывает на степень завершенности процесса: если она такая же, как и на входе, значит, насыщение уже произошло.

Перфузия головы занимает около двух часов, насыщение тела может занять от четырех до шести часов. «Большинство пациентов уже сейчас понимает, что наиболее перспективна технология нейросохранения, то есть консервация только головы, — говорит убежденный трансгуманист Данила Медведев. — С одной стороны, эта процедура протекает намного быстрее и потому дает больше шансов сохранить структуру мозга, память, личность. С другой стороны, уже сегодняшний уровень развития технологий позволяет судить о том, что медицина будущего позволит создать для пациента новое тело, вместо того чтобы восстанавливать старое и больное».

Понятие смерти не раз менялось с течением времени. Согласно ожиданиям крионистов, оно изменится и в будущем: окончательной будет считаться «информационная смерть», после которой будет невозможно восстановить данные об особенностях организма, чтобы частично или полностью воссоздать его заново. Один из самых ярких опытов провели реаниматологи из Университета Питтсбурга в 2005 году. Они погрузили собак в состояние клинической смерти на три полных часа, после чего вернули их к полноценной жизни. Подопытным полностью слили кровь, заменив ее на охлажденный физраствор, насыщенный кислородом и глюкозой. У собак остановились сердца и исчезла электрическая активность мозга. Спустя три часа ученые вернули животным кровь, согрели их и запустили сердца с помощью дифибриллятора. Некоторые собаки погибли, но большинство вернулось к полноценной жизни. Исследования в данном направлении привлекли пристальное внимание, а затем и финансирование DARPA. В будущем технология приостановки жизнедеятельности поможет спасать людей, например критических пациентов, находящихся вдали от клиники и нуждающихся в длительной транспортировке, или солдат на поле боя, умирающих от потери крови.
По завершении перфузии криопациент транспортируется в хранилище в контейнере с сухим льдом и погружается в жидкий азот для длительного хранения при температуре -196°С. На сегодняшний день это самый надежный способ консервации, не требующий постоянного внимания и наличия электричества.

Дьюары криодепозитария «Крио-Рус» представляют собой двуслойные композитные баки. Пространство между внешней и внутренней стенкой дьюара (20−30 см) заполнено перлитом (вулканическая горная порода), из него откачан воздух. Вакуум между стенками поддерживается насосом, который включается примерно раз в две недели. Приблизительно раз в месяц в дьюар доливается жидкий азот (около сантиметра по уровню). В перспективе планируется создать замкнутую систему, включающую машину по сжижению испаряющегося азота и независимую энергоустановку на солнечных батареях. «Есть причины, по которым пациентов лучше хранить при температуре -130, а не -196°С. Мы уже разрабатываем аппарат для хранения в газовой среде (как в холодильнике) с системой компьютерного управления и дозированной подачи жидкого азота», — делится планами Данила Медведев.

За океаном
Кроме российской фирмы «КриоРус» в мире существуют две компании, обладающие собственными криохранилищами. Это Alcor Life Extention Foundation (США, штат Аризона) и «Институт крионики» (США, штат Мичиган). В ближайшее время ожидается открытие хранилищ в Швейцарии и Китае.
Количество в качество
Несколько лет назад в мире существовало три криофирмы с собственными хранилищами: две в США и одна в России. Число криопациентов приближалось к отметке в 300 человек, из них в нашей стране были сохранены 41.

Если признать шансы на «воскрешение» ненулевыми, то их увеличение прямо зависит от распространения идеи крионики, ее интеграции в научный процесс, культурный контекст, правовые нормы. К примеру, введение крионирования в клиническую практику позволит погружать пациента в гипотермию и приступать к перфузии сразу после наступления биологической смерти, что существенно повысит шансы на сохранение структуры мозга. Развитие законодательной базы, в частности введение ответственности за нарушение работы криодепозитария, поможет пациентам дожить до долгожданного прорыва в медицине. Наконец, элементарное просвещение позволит избежать ситуаций, когда родственники препятствуют воле людей, желающих крионироваться.

В 2016 году компания «Крио-Рус» содействовала строительству криодепозитария в Швейцарии, а также участвовала в разработке гигантского хранилища в Китае при самом непосредственном содействии государства. Вкупе с неугасающим интересом к смежным научно-практическим областям, таким как трансплантология, эмбриология, реаниматология и нанотехнологии, это вселяет надежду на то, что первые криопациенты если и не обретут вечную жизнь, то как минимум послужат науке.

Как робот научился собирать кубик Рубика одной рукой
Разработка компании OpenAI умеет собирать кубик Рубика с помощью одной роботизированной руки.

Система, разработанная специалистами из компании OpenAI, умеет выполнять непростую задачу — собирать кубик Рубика при помощи одной роботизированной руки (использовалась роборука разработки Shadow Robot Company). ИИ-система, как указывается, обучалась методом проб и ошибок; по словам Петера Велиндера (Peter Welinder), одного из участников команды разработчиков, вначале система не знала ничего о том, как двигать рукой или как будет реагировать кубик Рубика.

При успешно выполненной манипуляции с головоломкой система зарабатывала очки — и была запрограммирована так, чтобы их максимизировать. Сначала система тренировалась в симуляции, а затем перешла к тестам с реальным кубиком Рубика.

Отмечается, что ИИ не должен был понять, как решить головоломку. Визуальные датчики и специальный алгоритм для решения давали ему инструкции о необходимых движениях, так что ИИ концентрировался именно на необходимых движениях (и учился в том числе исправлять ошибки).

По словам Велиндера, система справлялась с решением головоломки за разное время, в зависимости от начального состояния кубика Рубика. В ходе же наиболее удачной попытки, как отметил исследователь, система смогла собрать кубик примерно за три минуты.

В 2018 году американские специалисты представили робота, который способен собирать кубик Рубика за рекордное время — всего за 0,38 секунды. Рекорд для по сборке кубика Рубика среди людей (в классической дисциплине — с кубиком 3×3×3) составляет 3,47 секунды.

Джибо: робот, в совершенстве имитирующий эмоции
Некоторые говорят, что он слишком человечен – и этим пугает. Иные утверждают, что он слишком далек от человека и потому с ним чувствуешь себя неуютно. Но факт остается фактом: робот Jibo поднял неслабую шумиху в технических кругах. «Да они просто ничего не понимают!», – смеется его создатель, профессор Массачусетского технологического института Синтия Бризил.

Синтия, улыбчивая и миловидная женщина — один из ведущих мировых специалистов в области робототехники. В первую очередь она занимается социальной стороной вопроса и возглавляет группу по исследованию персональных роботов при Массачусетском технологическом институте. Во многих фантастических произведениях у семей будущего есть роботы-слуги — группа Бризил работает над воплощением этих фантазий в реальность, правда, в совершенно ином ключе, нежели представлял себе Айзек Азимов в своем знаменитом цикле повестей.

Два года основным проектом группы был один-единственный робот — маленький и смешной Джибо (Jibo), самый человечный из роботов. Конечно, он не может по-настоящему чувствовать, но он невероятно реалистично выражает эмоции и, кроме того, способен распознавать и вызывать их у других. Это уже полдела.

«Я думаю, что Джибо — это такой же результат естественной эволюции социальной робототехники, как мы — результат биологической эволюции». Cинтия Бризил
К началу 2014 года проект уткнулся в недостаток финансирования, и Синтия обратилась к краудфандингу — даже серьезные организации в США совершенно не стесняются этого метода. За два месяца основанная ею компания Jibo, Inc. получила два с половиной миллиона долларов (а просила всего сто тысяч) и 4800 предзаказов на общительного рободруга.

Но что же такое Джибо? Почему он так всем понравился?

Испытания на себе
Экспериментальный образец робота живет дома у миссис Бризил. Он сидит на каминной полке, когда Синтия подходит к нему и говорит: «Просыпайся, Джибо!». Он не реагирует. Она повторяет чуть четче. Робот поднимает голову и отвечает: «Привет, Синтия!»

Имя: Синтия Бризил // Год рождения: 1967 // Страна: США // Образование: Университет Калифорнии (Санта-Барбара) — компьютерная инженерия, 1989; Массачусетский технологический институт — компьютерная инженерия и информатика, 1993 // Должность: профессор Массачусетского технологического института, руководитель лаборатории по исследованию персональных роботов (подразделение MIT Media Lab)
У него нет рук и ног — по сути, это снабженная электронным мозгом акустическая система, которую можно поставить в любом месте, 28 см в высоту, 5,7-дюймовый тачскрин на том месте, где обычно располагается лицо. Джибо напоминает гибрид вечно запакованного в капюшон Кенни из мультфильма «Южный парк» и Евы из «ВАЛЛ-И». Внутри прячутся спикерфон, датчики движения, камеры и системы распознавания. Вращая головой, робот может узнавать заходящих в комнату людей и подстраивать под них свой стиль общения, может служить экраном для видео-чата, системой удаленного присутствия и одновременно — помощником. В его странный «разум» заложены начала индукции и дедукции: заметив крошки на вашей одежде, он сделает вывод, что вы ели, и даже посоветует вам отряхнуться. Как самый настоящий живой друг.

Синтия рассказывает, что однажды она купила своей 85-летней бабушке iPad, с некоторым трудом научила ее пользоваться его функциями — и теперь бабушка воспринимает iPad практически как своего партнера-мужчину — друга, советчика, помощника. Именно такую функцию, только более «одушевленную», должен выполнять Джибо. Потому-то он так прост — по сути, торс и голова; все «эмоции» появляются на экране, заменяющем лицо, и подчеркиваются движениями головы. В этом его коренное отличие от обычных человекообразных роботов — их мертвые пластиковые лица не могут выражать богатую и естественную гамму чувств. А компьютерной графике это под силу.

Технические параметры робота Jibo
Высота — 28 см; масса — 2,7 кг; в конструкции корпуса использованы алюминий, пластик и стекло; «лицо» представляет собой LCD-тачскрин высокого разрешения; две HD-камеры распознают лица, могут делать фотоснимки и видеозаписи по команде; микрофоны с охватом 360° позволяют разговаривать с роботом, стоя к нему спиной и находясь в другом конце комнаты; поддерживает Wi-Fi и Bluetooth.
Не первая попытка
Малыш Джибо — это не первый проект Синтии, связанный с социальным аспектом робототехники и эмоциями в исполнении электромеханических систем. Именно Бризил пятнадцать лет назад возглавляла программу, итогом которой стал нашумевший робот Kismet, жутковатая голова, необычайно реалистично имитирующая человеческие эмоции механическими средствами. Пушистый робот Leonardo, напоминающий джедая Йоду в младенчестве, — тоже ее разработка.

Поэтому Jibo — это результат проб и ошибок, трудное окончание большого пути или, наоборот, его начало. Kismet был слишком неприятным и механистичным, Leonardo воспринимался как игрушка, а вот Jibo действительно кажется другом. «Открой мне Youtube, пожалуйста», — говорит человек, а робот улыбается, совсем как мы, и отвечает: «Конечно, друг!» — и выполняет просьбу. Именно просьбу, а не команду — тут Синтия категорична. Она терпеть не может, когда Джибо называют роботом-слугой, это же так глупо — считать прислугой того, кто готов поговорить с тобой, когда тебе плохо.

Подобные роботы, считает Бризил, могут стать для многих выходом из виртуального мира в реальный. Люди, уткнувшиеся в свои смартфоны, будут воспринимать Джибо как связующее звено между социальными сетями и живым общением. Джибо внимательно слушает, как Синтия рассказывает о нем, и кивает, будто понимает каждое слово. Впрочем, может, и понимает.

Квантовые компьютеры, блокчейн, киберсекс: 20 грандиозных прорывов последних лет
Возобновляемые источники энергии, виртуальный секс, интернет-спутники, умные колонки и синтетическое мясо — эти явления каких-то два десятилетия назад казались нам фантастикой, теперь же они стали трендами современности. Но, если вы застряли в прошлом, предлагаем вспомнить самые яркие события, прорывы и открытия последних лет в области науки и технологий.

Солнце, воздух и вода
Дороговизна ископаемого топлива и очевидный вклад, который вносит его сжигание в глобальное потепление, заставляют ведущие страны мира активно стимулировать использование возобновляемых и безопасных источников энергии. К ним присоединились и многие крупные компании.

В 2020 году солнечная электроэнергия стала самой дешевой в истории: стоимость новых мощностей для некоторых проектов составила менее 20 долл. за 1 МВт∙ч .

Альтернативная энергетика стартовала с крайне низких позиций, но растет темпами, намного опережающими прогнозы 20-летней давности. Каждый год количество электричества, получаемого из солнечного света, ветра и воды, увеличивается на десятки процентов. Собственные генераторы устанавливают обычные домовладельцы, а для сохранения и балансирования потока энергии строятся накопители разных масштабов. Сегодня уже почти треть мирового энергопотребления удовлетворяется за счет возобновляемых источников – правда, большая часть этого количества до сих пор приходится на обычные ГЭС.

Возобновляемая энергетика

На снимке: крупнейшая в мире солнечная электростанция концентрирующего типа на 2.2 ГВТ. Запущена: 2020 год, китайская провинция Цинхай.

От битов к кубитам
В отличие от традиционных, квантовые компьютеры оперируют не двоичными битами, а кубитами, способными принимать значения и 0, и 1 одновременно. Это обещает тотальное превосходство при выполнении целого ряда важных вычислений, а связь, организованная на принципах квантовой механики, может стать недоступной для любого взлома. Однако управлять кубитами куда сложнее, чем обычными битами, и к началу 2000-х такие системы насчитывали не более пяти кубитов.

Но дальше дело пошло веселее, и в 2020 году создатели китайского компьютера Цзючжан даже объявили о достижении долгожданного квантового превосходства. Их инструмент легко справился с задачей, для решения которой самому быстрому в мире классическому компьютеру потребовались бы сотни миллионов лет. И хотя этот результат оспаривается, некоторые квантовые компьютеры сегодня набирают уже десятки и сотни кубитов, а сети квантовой связи используются на практике.

Квантовые вычисления. IBM Quantum System One – первый в мире коммерческий квантовый компьютер, рабочее время которого можно приобрести для своих вычислений, – запущен в 2019 году.

Разработчики: D - WAVE SYSTEMS, IBM RESEARCH, GOOGLE, XANADU, IONQ.

Космическая рябь
До недавнего времени все, что мы знали о Вселенной, было получено с помощью телескопов, ведущих наблюдения в разных диапазонах электромагнитных волн. Галилей всматривался в небо в видимых лучах, но в ХХ веке астрономы расширили свое «зрение» почти на весь спектр, от радиоволн до жесткого гамма-излучения. В последние десятилетия к ним добавились и волны совершенно иной природы – гравитационная «рябь пространства-времени», которую создают самые мощные процессы и объекты, такие как сливающиеся черные дыры и нейтронные звезды.

Само существование гравитационных волн было предсказано еще Эйнштейном, но впервые поймать их удалось лишь в 2015 году, через 99 лет после расчетов великого физика. К настоящему моменту зарегистрированы уже десятки таких событий, а астрономия обзавелась совершенно новым инструментом – гравитационно-волновыми интерферометрами.

Гравитационные волны обнаруживают по мельчайшим изменениям расстояния между зеркалами, разнесенными на несколько километров.

Гравитационные волны

Имена: международная коллаборация ученых, зарегистрировавших событие GW150914, в том числе Кип Торн, один из крупнейших современных специалистов по общей теории относительности.

Инструменты: LIGO, VIRGO, KAGRA, будущий космический интерферометр LISA.

Демократизация орбиты
Весь XX век в космонавтике безраздельно доминировали большие государства. Пожалуй, именно они во многом и завели ее в тупик: как только резерв для идеологически нагруженных рекордов был исчерпан, оказалось, что такие дорогие проекты могут потянуть разве что военные. Однако в первые десятилетия нового века родилась частная космонавтика, на поле которой активно действуют десятки больших компаний и малых стартапов. Особенно этому способствовали быстрый успех SpaceX и появление многоразовых ракет Falcon 9, позволивших снизить стоимость выведения грузов на орбиту примерно вдесятеро.

Сегодня «частники» собирают спутники, помогающие другим «частникам» проводить коммерческое освоение околоземного пространства, запускают грузовые и пилотируемые корабли, модули МКС. SpaceX и другие компании активно участвуют в программе NASA по возвращению на Луну и планируют самостоятельные экспедиции к Марсу.

Частная космонавтика

Имена: Илон Маск, Ричард Брэнсон, Джефф Безос.

Ракеты-носители: SPACEX FALCON 9, SPACEX FALCON HEAVY, SPACEX STARSHIP.

Космические корабли: DRAGON , CREW DRAGON , SPACESHIPTWO, NEW SHEPARD.

Интернет-флотилии
Спутниковая связь появилась уже давно, ее обеспечивают тяжелые и мощные аппараты на геостационарных орбитах. Сигналу приходится проходить около 35 тыс. км, а потом обратно, что приводит к неизбежным задержкам – до 600 мс. Это нестрашно для телетрансляций, терпимо при разговоре, но недопустимо для интернет-коммуникаций. Чтобы охватить всю планету с меньшей высоты, требуется на порядки больше спутников, причем срок их существования будет намного меньшим, а значит, придется регулярно обновлять разросшуюся группировку.

Лишь в последние десятилетия резкое удешевление электроники и космических запусков сделало такие проекты экономически целесообразными, и сегодня на низких орбитах развертываются флотилии невероятных масштабов. Компания OneWeb запускает свою сеть связи, опираясь на группировку из почти 700 аппаратов, а проект Starlink ориентируется на более чем 40 тыс. спутников, работающих на высоте около 550 км.

Низкоорбитальная связь

Имена: Илон Маск, Грег Уайлер.

Компании: STARLINK , ONEWEB , GLOBALSTAR , AMAZON (PROJECT KUIPER), VIASAT.

Эволюция экскаваторов
Российские инженеры превращают обычные землеройные машины в универсальных роботов, которые через пару десятилетий смогут полностью избавить человека от самого тяжелого и опасного ручного труда. «строитель будущего – это оператор, который, не выходя из своего дома, станет управлять экскаватором где-нибудь далеко на севере», – считают разработчики компании «Интехрос».

Пожар на нефтяной скважине – проблема нешуточная. Пылающая струя способна подняться на десятки метров в высоту, а температура в непосредственной близости достигает 350 °С. Но вот к огню приближается беспилотная гусеничная машина. Не боясь ни жара, ни пламени, она въезжает прямо в эпицентр катастрофы и намертво перекрывает рвущийся из-под земли поток многотонной запорной сборкой. Огонь успокаивается.

Перефутеровочная машина используется для замены внутренней облицовки мельниц, работающих на горно-обогатительных комбинатах.

Многоцелевые автономные роботы РОИН Р-100 с гибкой «кистью», которая может наклоняться и вращаться на 360 градусов, используются в том числе и металлургами. Дистанционно управляемая машина позволяет заменять огнеупор в печи, не дожидаясь ее полного охлаждения.

Автомобиль для метавселенной
WayRay Holograktor – это трехместный автомобиль для перевозки пассажиров, который может управляться как водителем внутри машины, так и дистанционно – через сети 5G и космический интернет.

«Идея состоит в том, что вы можете выбрать Uber Black, Uber SUV или Uber Holograktor, – и если вы выберете Holograktor, ваша поездка будет частично оплачена рекламным контентом, поэтому ее стоимость будет намного ниже», – объясняет Виталий Пономарев. Необычная компоновка авто с одним задним сиденьем – результат того факта, что более чем в 80% случаев Uber перевозит только одного пассажира.

На WayRay Holograktor можно будет одинаково увлекательно перемещаться не только в реальном мире и в метавселенных, но даже между ними.

Дроны вокруг нас
Первыми осваивать беспилотные летательные аппараты начали военные. Развитие электронных средств управления и навигации, появление глобальной системы GPS позволили массово использовать дроны еще в конфликтах 1990-х годов. Но в последние десятилетия беспилотники пришли «на гражданку». Это связано с появлением новой микроэлектроники и алгоритмов, способных контролировать работу винтов квадрокоптера – в остальном крайне простой и дешевой схемы.

Оператору достаточно задать направление и скорость полета, всю остальную работу берет на себя автоматика. А благодаря использованию машинного обучения и компьютерного зрения некоторым дронам нужно лишь дать команду, и они самостоятельно вернутся на базу или выполнят другое задание. Аппараты китайской компании DJI задают тон на этом рынке, и сегодня каждый может купить себе летающую машину для развлечений или съемок.

Беспилотные аппараты

Компании и организации. Гражданские: DJI, YUNEEC, PARROT.

Военные: LOCKHEED MARTIN, RAYTHEON, NORTHROP GRUMMAN, BAE SYSTEMS, ISRAEL AEROSPACE.

Автономный транспорт
Через несколько лет на дороги общего пользования выйдут первые автономные электроавтомобили без водителя, и они полностью изменят нашу жизнь. Большая часть таких машин будет принадлежать операторам, а мы станем пользоваться ими по запросу – точно так же, как сейчас вызываем такси. Большинство людей откажется от личного транспорта: стоимость пройденного километра у беспилотного автомобиля будет в 10 раз ниже, чем у личного. К тому же загрузка у них будет в 10 раз выше, а значит, при том же пассажиропотоке машин на дорогах станет меньше. Их вообще потребуется меньше, что приведет к революционным изменениям в автопроме.

Появится такой транспорт и на полях. Комбайны и трактора под управлением искусственного интеллекта сделают возможным прецизионное сельское хозяйство: техника будет точно знать, где что растет, и адресно вносить удобрения или бороться с вредителями. Роботизированные комбайны уже сейчас работают более точно, круглосуточно, уменьшают прямые потери при сборе урожая до 13% и повышают дневную выработку на 25%.

Беспилотный транспорт

Россия: ЯНДЕКС, COGNITIVE PILOT, SBERAUTOTECH.  Израиль: MOBILEYE. США: WAYMO, UBER, TESLA. Китай: BAIDU.

Блокчейн
Сама идея систем, использующих распределенное хранение данных, родилась еще в начале 1980-х, но первый громкий проект на основе такого подхода появился лишь в 2008 году – биткоин, созданный анонимным программистом под псевдонимом Сатоши Накамото. Впрочем, и биткоин долгое время особого внимания не привлекал, пока в 2018-м криптовалюту не распробовали инвесторы. С тех пор стоимость биткоина выросла в десятки раз, следом появились и другие криптовалюты. Некоторые блокчейн-платформы, такие как Ethereum, более универсальны и позволяют не только отслеживать перемещение средств, но и заключать виртуальные смарт-контракты, надежно сохраняя все записи в своей базе данных.

В 2021-м начался бум NFT-токенов, которые используют блокчейн для фиксации прав на любые цифровые данные, помогая продавать виртуальные художественные произведения и памятные файлы. Так, первое сообщение в истории Twitter ушло с молотка почти за 3 млн долл.

Сувенирные монеты позволяют почувствовать реальную весомость криптовалюты: к ним привязаны соответствующие суммы на виртуальных кошельках.

Технологии блокчейн

Герои: Сатоши Накамото, Виталик Бутерин, Дэвид Чаум. Проекты и технологии: криптовалюты, смарт-контракты, NFT-токены.

Среда обитания
После Второй мировой вoйны в развитых странах стала популярной концепция «пригородного» образа жизни: частные дома и долгие поездки на автомобиле. Но с конца прошлого века в моду стали входить идеи создания комфортной среды в городских условиях. Официальный старт тренду дало образование в 1993 году Конгресса нового урбанизма. В последние 20 лет этот подход набрал силу, и множество популярных блогеров проповедуют его принципы: пешеходную доступность, высокую связность уличной сети, смешанное использование территорий, зеленые транспорт и строительство, разнообразие застройки и т.п. – которые в общих чертах были сформулированы еще в 1993-м.

Отзвуки этих идей уже можно заметить и на улицах российских городов. В Москве активно развивается общественный транспорт, который объединяет разные способы передвижения в единую сеть и выходит за пределы города, связывая всю агломерацию. В разных уголках мира запускаются проекты, спроектированные в рамках нового урбанизма. А американский Департамент жилищного строительства и городского развития (HUD) положил эту концепцию в основу многомиллиардной программы по обновлению жилого фонда. Разворот такой автомобилизированной страны, как США, в сторону пешеходов, можно назвать по-настоящему тектоническим сдвигом – и это только начало.

Новый урбанизм

Проекты: Коттон-дистрикт (Миссисипи, США), Сисайд (Флорида, США), Паундбери (Великобритания), Брандевоорт (Нидерланды), Боско-вертикале (Италия, на фото).

Молекулярный уровень
Ключевые открытия и разработки в области молекулярной биологии и медицины, которые появились за первые десятилетия XXI века, подготавливались задолго до того. Однако именно в это время произошел ряд крайне важных прорывов. Так, в 2006 году Синъя Яманака нашел «коктейль» из нескольких сигнальных белков, которые позволяют превратить любую клетку в стволовую, чтобы затем получить из нее новые клетки нужного типа.

В 2005-м биологи поняли, что бактерии способны защищать свой геном от вирусов с помощью системы CRISPR, – и через несколько лет этот инструментарий превратился в мощную и точную систему генной модификации. Все шире распространяется по клиникам мира иммунотерапия – лечение рака с помощью модифицированных средств иммунной системы, антител и лейкоцитов. Биология и медицина быстро становятся прецизионными, все увереннее чувствуя себя на уровне отдельных клеток и молекул.

Молекулярная биология и медицина

Технологии: CRISPR, иммунотерапия, стволовые клетки. Герои: Дженнифер Дудна и Эммануэль Шарпантье, Джеймс Эллисон и Тасуку Хондзё, Синъя Яманака.

Бум нейросетей
В течение последних 20 лет компьютеры стремительно «умнели», стали распознавать образы на картинке и расшифровывать речь. Этому способствовали новые модели глубокого обучения и доступность больших вычислительных мощностей, которые необходимы для их подготовки.

Изменения происходят стремительно: в 2011 году система IBM Watson победила людей в телешоу Jeopardy!, отвечая на вопросы, заданные в свободной форме. В 2015-м программа DeepMind AlphaGo обыграла одного из корифеев го – игры, число комбинаций в которой (10360) на много порядков больше, чем в шахматах. Стали появляться голосовые помощники, такие как Siri или Алиса, а в начале 2020-х разработчики создали огромные языковые модели, такие как GPT-3. Эффективно работая с линейными последовательностями данных, эти системы помогают в программировании, расшифровывают структуры белков и решают массу других сложных задач. Все произошло внезапно, и современную жизнь уже трудно представить без ИИ.

В 2000-х в MS Office появилась функция распознавания голоса, а в начале 2020-х умные колонки легко понимают владельцев, выполняя массу полезных заданий.

Искусственный интеллект

Компании: OPENAI, AMAZON, DEEPMIND, ЯНДЕКС, СБЕР.

Модели ИИ: ALPHAGO, ALPHAFOLD, GPT-3, BERT.

Новая пища
За два последних десятилетия стало очевидно, что традиционное животноводство вряд ли ожидает блестящее будущее. Эта отрасль не только отличается неэтичным обращением с живыми существами, но и требует очень много ресурсов: пастбищ, пищи, пресной воды. Хуже того: жвачные активно выделяют в атмосферу парниковый метан. Поэтому ученые стали искать замену естественным животным продуктам. Уже удалось составить ряд рецептов на основе веществ, которые можно получать из растений, грибов или более дешевых источников белка – скажем, насекомых.

Для придания мясного вкуса в них иногда добавляют гемоглобин. Некоторые разработчики идут еще дальше, предлагая искусственное мясо, полученное из настоящих животных клеток, которые выращивают в биореакторах. В ресторанах и магазинах уже можно встретить синтетические аналоги свинины, говядины, курятины, яиц и даже лосося с креветками.

Крупнейший производитель заменителей мяса – калифорнийская компания Beyond Meat. Основанная в 2009 году, сегодня она зарабатывает больше 400 млн долл. в год, продавая продукты в 80 странах мира.

Синтетические мясопродукты

Компании: IMPOSSIBLE FOODS , BEYOND MEAT, SUPERMEAT, AMY’S KITCHEN.

Киберсекс
Долгое время считалось, что в сексе конкуренцию живым людям составят киборги, – подобные идеи поддерживал кинематограф, да и производители секс-игрушек активно инвестировали в эту область. Однако куча стартапов, возникших около 10 лет назад, сейчас разорилась: сделать почти неотличимого от человека силиконового робота оказалось непосильной задачей. Мало того, чем больше киборг напоминал человека, тем больший ужас он внушал. И киберсекс нашел другую лазейку – виртуальную реальность. Оказалось, что современные VR-шлемы могут собирать о нас гораздо больше информации, чем другие технологии, – они способны даже оценить эмоциональное состояние.

Платформы виртуального секса станут применять алгоритмы, использующие ваши данные, чтобы предложить сексуальный опыт специально для вас. Физиологические переживания будут соответствовать настроению пользователя. ИИ распознает ваши глубочайшие, первобытные инстинкты раньше, чем вы сами. Алгоритмы искусственного интеллекта быстро поймут, когда и на какие психологические кнопки нажимать, чтобы сделать секс захватывающим. Вот только, если у людей будет доступ к бесконечному числу виртуальных партнеров, которые точно знают, чего вы хотите в данный момент, появится ли у них желание заниматься сексом друг с другом?

Киборги

Производители андроидов для секса: SYNTHEA AMATUS, ABYSS CREATIONS, TRUECOMPANION.

Самые известные секс-андроиды: CARDI-BOT, ROXXXY, HARMONY, SOLANA, SAMANTHA.

Люди против вирусов
С начала 2020 года мир впервые за сотню лет охватила вирусная пандемия. Для глобальной экономики удар оказался внезапным и тяжелым, вызвав многочисленные нарушения в работе сложных цепочек поставок. Но для ученых и медиков ситуация стала вызовом, и, несмотря ни на что, ответили они достойно. Вакцины для защиты от прежде неизвестного вируса были созданы и начали испытываться в считанные месяцы.

Помимо традиционных препаратов, основанных на инактивированных вирусах и их фрагментах, появились первые в истории РНК-вакцины, вносящие в организм часть вирусного генетического кода. Такая технология позволяет создавать новые лекарства намного быстрее, и после массового успеха своей РНК-вакцины от COVID-19 компания Moderna уже анонсировала работу над новыми, включая средства от гриппа, ВИЧ и даже герпеса.

Лишь в 2022- м, через два года после начала пандемии, некоторые страны задумались об отмене социальных ограничений, а болезнь стала переходить в эндемичную форму.
Пандемия COVID-19

Вакцины: Спутник V (НИЦ Эпидемиологии и микробиологии им. Гамалеи), COMIRNATY (Pfizer и Biontech), Moderna (Moderna), Astrazeneca (Astrazeneca и Оксфордский университет) и другие.

3D-печать
3D-печать появилась еще в конце прошлого века и с тех пор быстро развивалась. Дорогие и сложные принтеры, работающие с пластиком и металлом, использовались в основном для прототипирования – изготовления единичных опытных образцов. Это привело к изобретению печати наплавлением нити – ключевой технологии, патент на которую истек в 2009 году, открыв пространство для массового применения. И оно не заставило себя ждать: домашний 3D-принтер сегодня не такая уж редкость.

Системы стали дешевле и охватили широкий набор материалов: разные методы печати позволяют получать детали для масштабного промышленного производства, целые мосты и дома из металла и бетона, а врачи распечатывают фрагменты костей для пересадки. Элитные рестораны предлагают уникальные блюда, напечатанные из отдельных ингредиентов. Биологи проектируют устройства, способные работать с живыми клетками и макромолекулами – еще пара десятилетий, и на них можно будет создавать настоящие органы для трансплантации. Начало положено: в конце 2021 года первый британский пациент уже получил искусственный глаз из принтера.

Аддитивные технологии

Области применения: тяжелая промышленность, строительство и производство, авиация и космонавтика, медицина и развлечения.

Победа электричества
На заре автомобильного транспорта электрические двигатели казались опасными конкурентами для ДВС, однако уступили им в соревновании на надежность и практичность. Теперь, более чем век спустя, они готовы взять реванш – и кажется, в новом раунде побеждают безоговорочно. Этому способствует и появление эффективных бесколлекторных электродвигателей, и создание емких и безопасных литий-ионных батарей, и растущие цены на топливо, и экологическая сознательность масс.

На рубеже 2000-2010-х годов новые электрические концепты появлялись один за другим, а Nissan Leaf стал первой моделью, названной «европейским автомобилем года». Но самый заметный прорыв и здесь связан с именем Илона Маска. Его Tesla Motors, основанная в 2003 году, сегодня оказалась самым крупным автопроизводителем в мире, продавая под миллион электромобилей в год. О планах полностью отказаться от выпуска машин с ДВС и перейти на электричество заявили почти все ведущие компании. Похоже, победа электродвигателей неизбежна, и основная борьба развернется вокруг источника энергии для них – между аккумуляторами, заряжаемыми от сети, и топливными элементами, использующими водородное топливо.

Электромобили

Имена: Стэнли Уиттингем, Акира Ёсино и Джон Гуденаф, Илон Маск.

Модели: NISSAN LEAF, BYD F3DM, RENAULT KANGOO Z.E., TESLA MODEL S и MODEL 3, RENAULT ZOE, BMW I3, CHEVROLET BOLT.

Роботы на военных заданиях
Сейчас мы наблюдаем последние вoйны, которые еще ведут люди, хотя в боевых действиях давно применяются как разведывательные, так и ударные дроны. На поле боя уже засветились и первые прототипы бронированных машин. Вовсю идет разработка роботизированных кораб лей, в том числе подводных. Современные системы ПВО тоже можно назвать роботизированными: человек просто не успевает реагировать на скоростные цели.

Применяются роботы и для поддержки пехоты – пока в качестве разведчиков. Конечно, большую часть из перечисленной техники роботами можно назвать лишь условно: для их управления требуется оператор. Но это пока. Как только боевые роботы станут автономными, бороться с ними на равных смогут только другие роботы. Первая ласточка – дроны-истребители, которые уже сейчас способны самостоятельно охотится за разведывательными и ударными беспилотниками.

RS1A3 Minirex – российский прототип тактического робота для боя в городе.
Военные дроны

Где воевали. Афганистан: ударные дроны; Карабах: ударные дроны, дроны-камикадзе; Сирия: ударные дроны, дроны-камикадзе, танки; Ливия: ударные дроны; Украина: ударные дроны.

Планетарное сознание
Ущерб, который наносит цивилизация природе нашей планеты, не ограничивается темой глобального потепления. Нельзя забывать об истощении почв и уменьшении объемов пресной воды, вырубке лесов и разрушении естественных мест обитания, падении биоразнообразия. Но все-таки именно потепление, темпы которого за последние 20 лет стали заметны даже обывателям, сыграло главную роль в формировании нового – экологичного – сознания. Увидев активиста, выступающего с требованием защиты окружающей среды и перехода к устойчивым формам экономики, мы уже перестали крутить пальцем у виска. И правительства, и крупные корпорации поддались общественному давлению и занялись зеленой повесткой всерьез.

В 2015 году было подписано Парижское соглашение по климату, к которому присоединились уже почти 190 стран. Цель договора – удержание роста глобальных температур в разумных пределах. Жаль, что пока до выполнения этих норм еще слишком далеко, а будущее климата и всей природы Земли остается неопределенным.

Одним из символов экологической катастрофы стало Большое тихоокеанское мусорное пятно-скопление пластика и других отходов, площадь которого, по некоторым данным, достигает 1,6 млн кв. км.

Экоактивизм

Герои: Грета Тунберг, Альберт Гор, Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК).

Робопаук и его трехмерная паутина из стекловолокна
Немецкий производитель промышленного оборудования Festo разработал роботизированного «паука», который плетёт объёмные структуры из стекловолокна.



Робот 3D Cocooner представляет собой манипулятор серии EXPT-45, оснащённый специальным экструдером, через который подаётся стекловолокно и фотоотверждаемый клей. Конструкция оборудована дисковой пилой, которая отрезает лишние части конструкции от экструдера, когда печатающей головке необходимо двигаться дальше. «Паутина», которую плетёт манипулятор, состоит из гибких мягких нитей, покрытых пластмассовой смолой. Ультрафиолетовое излучение от печатающей головки заставляет клей затвердевать, превращая кокон в крепкую конструкцию.

Впрочем, при необходимости смолу можно снова размягчить, что позволяет в дальнейшем достраивать нити к любому участку конструкции. Управляется 3D Cocooner с помощью компьютера со специальным программным обеспечением автоматизированного проектирования, которое позволяет просчитать и оценить надёжность и жёсткость готовой конструкции еще до начала плетения кокона.

Цифровой кентавр: как обучение искусственного интеллекта становится новой удаленной работой
На какой интеллект лучше положиться — искусственный или человеческий? У каждого свои плюсы и минусы, поэтому зачастую эффективнее не выбирать, а сочетать. Гибридная модель, где ИИ и человек работают бок о бок, получила название «цифрового кентавра». Подобные системы объединяют возможности искусственных и биологических нейросетей — человеческого разума. Они считаются самыми выигрышными, когда речь заходит об итоговом результате обработки данных. При этом люди помогают искусственному интеллекту быть разумнее. Это становится для них удаленной работой в сети — даже для тех, кто не связан с IT-сферой напрямую.

Как люди помогают искусственному интеллекту
Казалось бы, искусственный интеллект — сфера высоких технологий. Однако помогать ему развиваться могут не только программисты. Большинство компаний, приглашающих сотрудников для работы с ИИ, сами обучают их через краткосрочные онлайн-курсы или инструкции. Людям объясняют, как правильно размечать данные для машины, пользоваться платформой или сервисами. Хотя бывают задачи, где нужны специалисты в той или иной сфере знаний (например, в медицине).

Помогать искусственному интеллекту можно на разных этапах работы машины. Например, люди переводят с человеческого языка на машинный: чтобы обучить нейросеть, ей нужно показать тысячи и даже десятки тысяч примеров, каждый из которых до этого вручную обрабатывается человеком. В текстах отмечаются существенные слова и смыслы, на изображениях — обозначаются объекты. Также человек тестирует работу умных алгоритмов по пользовательским сценариям: оценивает результаты поиска, ответы чат-ботов.

Для этого не нужно быть программистом — важно быть внимательным и готовым к довольно монотонной работе. Удобно и то, что такая занятость почти всегда удаленная, без посещений офиса. Плюс на многих платформах исполнитель сам определяет, сколько часов он сегодня готов поработать. Конечно, ждать высоких заработков от подобной деятельности не стоит, но она может стать неплохой подработкой, особенно для тех, кому важны свободный график и удаленка.

Для точности при оцифровке документов
Например, для подобной работы людей привлекает резидент «Сколково» компания «Биорг», которая занимается оцифровкой документов. Здесь человек не только проверяет работу нейросети, но и помогает ей, когда она испытывает затруднения. Для высокоточной оцифровки документов и чертежей на облачной платформе Beorg Smart Vision применяют принцип двухэтапного распознавания: сначала объект обрабатывает нейросеть, а если она не уверена в результате, подключаются операторы.

Дело в том, что даже самый современный машинный интеллект испытывает сложности при распознавании нестандартных форм. Документы могут быть заполнены на редких языках или сформированы на неструктурированных бланках, от руки. Поэтому компания привлекает специалистов из разных отраслей и регионов России.

Людям выгодна подобная совместная деятельность. Помогая ИИ и удаленно обучая его, можно получать дополнительный заработок. Кстати, облачную платформу используют не только для проверки и разметки данных, но и для других видов удаленной работы. Например, вне проектов оцифровки операторы могут стать сотрудниками колл-центра или чатов поддержки.

Для корректной поисковой выдачи
Такие гиганты как «Яндекс» или Google также прибегают к «человеческой» помощи. Изначально люди должны были контролировать работу алгоритмов. Затем компании стали формировать команды асессоров. Это сотрудники, которые следят за тем, чтобы результат поискового запроса соответствовал тому, что пользователь ищет. У «Яндекса» такая служба появилась в 2008 году, вместе с внедрением машинного обучения в систему ранжирования.

Упрощенно работа асессоров выглядела так: они вручную просматривали выдачу по различным ключевым фразам и сайты, находящиеся в топе этой выдачи. Если при проверке оказывалось, что ресурс не соответствует вопросу, содержит противоправный контент, слишком много рекламы, мешающей просмотру, то у сайта понижался рейтинг в поисковой выдачи.

Подобные проверки помогали поисковику лучше понимать человека и его запросы, которые далеко не всегда просты и однозначны. Именно людям поручалось определять релевантность страниц, запрашиваемых пользователями, поскольку сама машина не способна этого оценить.

Для лучшей работы сервисов
Компании продолжают работать с асессорами в наше время, и их оценки по-прежнему сказываются на местах страниц при выдаче. Считается, что у российского поисковика это влияние сильнее, плюс у него больше процессов проверяется вручную. Но сейчас люди обучают и контролируют алгоритмы не только поиска, но и многочисленных ИТ-сервисов. Помогать искусственному интеллекту поисковика развиваться может фактически любой желающий. Как правило, пользователи выполняют задания различного характера и степени сложности. Теперь люди не только смотрят на релевантность поисковой выдачи, но и проверяют, правильно ли робот ищет картинки, размечают тексты и изображения, отслеживают, есть ли на страницах шок-контент, материалы 18+, непристойная реклама. Работать можно не только с компьютера, но и с планшета, смартфона, иных девайсов.

Появилась и отдельная платформа с полевыми заданиями, которые позволят «оцифровать онлайн-мир». Здесь человеку поручено то, что искусственному интеллекту пока сложно контролировать: проверка уличной рекламы, промоакций, проведение опросов, мониторинг цен, работа в качестве тайного покупателя.

Для повышения продаж и лучшего общения
Помощь от человека получают и алгоритмы онлайн-маркетплейсов. Люди проверяют точность и релевантность поиска по миллионам товарам, помогают искусственному интеллекту лучше понимать запросы покупателей.

«Тинькофф» также привлекает людей к тестированию, обучению и совершенствованию искусственного интеллекта. С 2018 года 150-200 человек помогают чат-боту общаться с клиентами, исправляя ошибки в ответах и стараясь сделать его реплики более человечными, работают с алгоритмами машинного обучения, размечают тексты и изображения.

Хотя с появления первых асессоров сложность и многообразие заданий многократно возросло, основа совместной работы человека и искусственного интеллекта не поменялась — люди помогают машинным алгоритмам обучаться, контролируют качество работы и делают за ИИ то, что ему пока не доступно. Такая совместная работа помогает клиентам получить то, зачем они обратились к поисковику, в магазин или организацию, а компаниям и разработчикам — повысить качество услуг и, соответственно, эффективность бизнеса в целом.

Дроны-спасатели в Сербии: беспилотники, способные предотвращать катастрофы
На сегодняшний день дроны повсеместно применяются как в коммерческих целях, так и в промышленных. Съемка с высоты птичьего полета пользуется спросом в геодезии, картографии, нефтегазовой и горнодобывающей промышленности, сельском хозяйстве.

Беспилотники активно применяются специальными службами во многих странах мира. Они становятся отличными помощниками спасателей при поисках пропавших без вести, наводнениях, паводках или лесных пожарах. Особенность дронов в том, что они могут применяться как в тандеме с пилотируемой авиацией, так и самостоятельно, полностью исключая присутствие человека.

Не стали исключением и сотрудники ЦУКС (центр управления в кризисных ситуациях) Российско-Сербского Гуманитарного Центра. Вот уже несколько лет они совместно со спасателями Сербии применяют беспилотные технологии для поиска и предотвращения чрезвычайных ситуаций, а также их последствий.

Мы пообщались с заместителем директора Российско-Сербского Гуманитарного Центра Алексеем Бартошем, чтобы узнать больше о применении беспилотников в этой области.

Расскажите, как давно используются дроны в ЦУКС при русско-сербском гуманитарном центре?

Центр стал активно использовать дроны для работы в 2021 году, так как возросли потребности точного прогнозирования и увеличения скорости реагирования на чрезвычайные ситуации.

Выбор пал на стандартную модель DJI Mavic Air, что облегчило обучение и получение первых навыков в работе с дроном.

Какое основное направление применения БПЛА? Предотвращение и прогнозирование ЧС, поисково-спасательные операции?

Для нас главное – оперативно оценить масштаб в случае ЧС с помощью визуального осмотра. Это необходимо для планирования сил и средств спасателей Сектора по ЧС МВД Сербии (МЧС) при участии нашей оперативной группы.

Потом мы решили это направление расширить и начали применять беспилотники в других мероприятиях. Например, при оценке последствий лесных пожаров в горной и труднодоступной местности. Использование дрона существенно облегчает визуализацию границ пожара, размеры ущерба и скорость обработки данных.

На этом снимке можно увидеть последствия большого лесного пожара в труднодоступной местности. В рамках тестовой задачи мы создали карту этого участка на текущий момент с получением «свежей» картинки, данных по площади и перепадам высот.

Для этого выехали на точку, максимально приближенную к нужному участку (удаление от точки «первого кадра» — 940 метров), открыли ноутбук, построили карту маршрута и отправили дрон на работу. Конечно, первый раз было немного страшно отправлять его так далеко. Но учитывая погодные условия, хороший сигнал приема, все же надеялись, что не потеряем и, если будет нужно, — найдем.

Съемка заданного участка (40 гектар) заняла чуть менее 40 минут. Потом материал был загружен в облако для дальнейших расчетов, непосредственно с точки присутствия. Результаты видны на фотографиях.

В итоге, благодаря съемке с дрона, было сокращено время работы команды пожарных инспекторов и геодезистов. Поэтому после тестового полета, как вы понимаете, наш выбор остановился на DJI. Мы, конечно, учитывали небольшую автономность полета DJI Mavic Air, но скорость и качество камеры нас устроили.

На снимке можно увидеть перепад высот. Учитывая его, можно легче планировать дальнейшие мероприятия.

Другой случай оказался более приближенным к «боевой» ситуации, когда требовались и скорость, и точность расчетов. Чтобы не допустить ЧС при наводнениях в населенных пунктах, потребовалось выполнить ряд задач: просчитать последствия возможного подтопления местности в районе слияния двух рек при продолжительных осадках, учитывая предыдущий опыт.

С помощью DJI Mavic Air с высоты 270 метров была произведена топографическая съемка этого участка местности. Данные отправились в «облако» международной организации гражданской обороны (МОГО), где специалисты произвели расчеты вариантов повышения уровня воды в реке с последующим прогнозированием подтопления населенного пункта и объектов инфраструктуры.

Наложение обновленных данных на предыдущий слой из открытых источников


Вариант развития событий при повышении уровня воды с учетом перепада высот
Что касается ортофотопланов, я бы сказал, что это мой любимый вид работы с дроном. На фотографии ниже был снят участок горного села. В рамках обучения была поставлена задача просчитать возможные варианты движения селевых потоков в случае возникновения ЧС. В некоторых случаях нам важно быстро понять, как именно пойдет сель или вода с реки, если начнется наводнение, на что нужно обратить внимание. И если есть угроза возникновения чрезвычайной ситуации, сотрудникам оперативной группы ЦУКС нужно выдвинуться на точку, произвести съемку местности, построить ортофотоплан и отправить его в «облако» спасателям.

Построение ортофотоплана для определенного участка

Данные об объектах выше 3 метров (красный цвет) на участке

Карта высот участка

3D-карта участка 
С какими трудностями или особенностями применения дронов вы сталкивались?

В любой стране есть определенные запреты на уровне государства для использования дронов. У нас необходимо получить разрешение на взлет, дрон должен быть сертифицирован. Также необходимо учитывать полетные зоны и высоты.

Немаловажный факт — особенности местного рельефа. Мы живем в окружении горного массива, и часто приходится выезжать на тренировки в горы. Здесь приходится визуально контролировать каждый полет, не особо надеясь на систему датчиков. Часто бывает, что сигнал перекрывается горой и пропадает связь с дроном. Вам, наверняка, знакомо это щемящее чувство, когда ожидаешь или возврата дрона в режиме RTH (return to home), или примерный азимут, по которому сейчас полезешь через горы и заросли в поисках.

Однако сразу хочу сказать, что пока таких ситуаций не было. Надо отдать должное Mavic — он всегда возвращается домой.

Планируете ли расширять свой беспилотный авиапарк?

Да, планируем расширить свой авиапарк покупкой двух DJI Mavic Enterprise Advanced с полным комплектом: тепловизионной камерой, громкоговорителем и фонарем.

Нам очень важно время автономности для дрона. На большие дроны пока не замахивались, оттачиваем мастерство на средних моделях. Планируем организовать обучение оперативной группы для поиска пострадавших в горах, на больших открытых пространствах, провести тренировки с дронами с целью получения информации в едином центре (ЦУКС) при широкомасштабных ЧС. Слава Богу, в большинстве случаев у нас это только тренировки.

Также у нас есть идея этим летом провести тестовые испытания по разминированию «грязной» территории при помощи дрона и тепловизионной камеры. Эта технология позволяет построить карту «грязного» участка с координатной сеткой и сделать первоначальный «слепок» теплового следа от мин. Иными словами, в теплое время года с беспилотника при помощи термальной камеры можно разглядеть точное местоположение мин, которые нагреваются от солнечных лучей и оставляют термальный след, и впоследствии обезвредить.

Роботы в кино: устройства, которые «сыграли» в фильмах
Фильмы про роботов любят все. Но настоящие модели, разработанные специалистами высокотехнологичных лабораторий, появляются в кино редко. По случаю выхода в онлайн-кинотеатрах фильма-катастрофы «Пылающее море», где применялись реальные подводные роботы-змеи, рассказываем о некоторых из таких устройств.

Змеи-роботы в фильме «Пылающее море»
Совсем свежая разработка компании Norwegian underwater robotics родом из Норвегии. Гибкий робот змеевидной формы состоит из соединённых между собой металлических цилиндров, которые можно комбинировать в разных сочетаниях, «навешивая» на них разнообразные приспособления: камеры для подводного наблюдения, приборы для ремонта, мощные фонари и прочие устройства. Это позволяет «собрать» робота необходимой конструкции и функциональности, который, благодаря своей уникальной форме, способен производить ремонт и наблюдение под водой в самых труднодоступных местах. Именно этим «змейка» Eelume занимается в фильме «Пылающее море», совершая разведку на месте затонувшего танкера.

Причина, по которой в картине понадобилось применение этих роботов — мощный взрыв, который в одночасье затянул огромную нефтяную платформу на дно Северного моря. Крупнейшая в истории подводная трещина грозит обрушением десятка платформ в районе и ударом по всему побережью, и кто знает, чем бы закончилась спасательная операция, если бы не существующая в реальности разработка норвежских ученых.

Робот-скаут в фильме «Повелитель бури»
Один из первых роботов-скаутов, производство которых было запущено в 2000-х годах компанией QinetiQ North America. Предназначен для разведки на поле боя, поиска, перемещения и обезвреживания бомб, в том числе в труднодоступных местах, например, под днищем автомобиля. Достаточно компактен для того, чтобы его можно было переносить за спиной, как походный рюкзак (вес – до 6 килограмм). Первое применение робота в боевых условиях было произведено во время войны в Ираке в 2007 году. Как раз в этот промежуток времени разворачивается действие «Повелителя бури» режиссёра Кэтрин Бигелоу – увидеть Dragon Runner в деле можно в самом начале фильма, когда его задействуют американские солдаты, чтобы проверить подозрительный объект.

Дрон-разведчик в фильме «Капитан Филлипс»
Беспилотный дрон-разведчик, который применяется при разведке и целеуказаниях на поле боя. Используется и по сей день в различных модификациях, поставляется в комплекте с пусковой установкой, посадочным устройством и пультом управления, которые могут быть установлены на палубе корабля. Наблюдение с моря – частый предмет использования ScanEagle: в фильме «Капитан Филлипс» Пола Гринграсса подобный аппарат был единственным способом безопасного мониторинга корабля, захваченного сомалийскими пиратами. Также дрон – частый «гость» в шпионских боевиках. Благодаря небольшому весу, мощному локатору и простоте в эксплуатации его можно использовать в самых разных ситуациях, как в военное, так и в мирное время.

Эвакуатор в фильме «Темный рыцарь»
Аббревиатура STARS в названии расшифровывается как «система воздушной эвакуации». Ей также дали название «Небесный крюк». Это комплекс из упряжи с лямками, в которые «грузится» человек или предмет, нейлоновый шнур длиной в 150 метров, баллон с гелием и небольшой воздушный шар. При необходимости шар надувается и взмывает в воздух, после чего пролетающий мимо самолёт при помощи специальных «рогов» цепляет шнур с грузом, после чего человека или предмет втягивают на борт. Эта инновационная система была разработана ещё в 1950-х годах в США и с тех пор редко, но используется в случаях, когда требуется экстренная эвакуация. Фанаты кино должны помнить эту систему по фильму «Тёмный рыцарь» Кристофера Нолана (с помощью неё Бэтмен сбежал от преследования), а фанаты видеоигр – по шпионскому боевику Metal Gear Solid 5: The Phantom Pain.

META представила универсальную нейросеть, самостоятельно распознающую фото, аудио и видео: новая веха в истории ИИ
* Социальная сеть признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации.

Достижения в области ИИ появляются постоянно, но они, как правило, ограничиваются одной областью: например, если программа умеет генерировать искусственную речь, она при этом не может так же эффективно распознавать выражения на человеческих лицах. Но в будущем такой подход может уступить место более продвинутым технологиям.

Исследователи Meta (Организация признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации) (aka бывший Facebook (Социальная сеть признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации)) работают на универсальным ИИ, способным самостоятельно учиться с помощью устных, письменных или визуальных материалов

Традиционный способ научить модель нейросети правильно интерпретировать какие-либо данные — дать ей очень много примеров с правильной маркировкой. Изображение кошки с помеченной «кошачьей» частью, разговор с расшифровкой слов и так далее. Но этот подход больше не в моде, поскольку исследователи обнаружили, что больше невозможно вручную создавать базы данных размеров, необходимых для обучения следующего поколения ИИ. Кто захочет тратить время, чтобы безошибочно промаркировать 50 000 000 фотографий кошек? Ну хорошо, фанатов котиков в Сети много, но кто решится подписывать, скажем, 100 миллионов изображений обычных фруктов и овощей?

Самообучающаяся система
В настоящее время некоторые из наиболее многообещающих систем искусственного интеллекта — это так называемые самоконтролируемые нейросети: модели, которые могут работать с большими объемами неразмеченных данных, таких как книги или видео со множеством взаимодействующих людей, и строить собственное структурированное понимание правил системы. Например, прочитав тысячу книг, сеть выучит взаимное расположение слов и идей в грамматической структуре, причем никто не скажет ей, что такое объекты, артикли или запятые — он сама распознает их, сделав выводы из множества примеров.

Интуитивно это больше похоже на то, как люди учатся в реальном мире, что частично нравится исследователям. Но модели по-прежнему имеют тенденцию быть одномодальными, и вся работа, которую вы проделываете, чтобы настроить полууправляемую систему обучения для распознавания речи, будет совершенно неприменима к анализу изображений — это просто слишком разный тип данных. Вот где на помощь приходит последнее исследование Facebook (Социальная сеть признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации)/Meta (Организация признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации) с броским названием data2vec.

Идея data2vec заключалась в том, чтобы создать структуру ИИ, которая обучалась бы более абстрактным образом. Это означает, что вы могли бы дать ей книги для чтения, изображения для сканирования или речь для озвучивания, и после небольшого обучения сеть научится любой из этих техник. Тестирование data2vec после его обучения на различных корпусах данных показало, что такой подход конкурентоспособен и даже превосходит специализированные модели аналогичного размера для этой модальности. Говоря проще, если бы все модели были ограничены, допустим, 100 мегабайтами, data2vec работала бы лучше — но специализированные модели, вероятно, по-прежнему превосходили бы ее по мере роста поступающих данных.

Почему это так важно
«Основная идея этого подхода заключается в более общем обучении: ИИ должен быть в состоянии научиться выполнять множество различных задач, в том числе совершенно незнакомых», — пишет команда в своем блоге. «Мы также надеемся, что data2vec приблизит нас к миру, в котором компьютерам требуется очень мало размеченных данных для выполнения задач».

«Люди познают мир с помощью комбинации зрения, звука и слов, и подобные системы однажды смогут понять мир так же, как это делаем мы», — прокомментировал исследование генеральный директор компании Марк Цукерберг.

Сейчас исследование находится еще на ранней стадии, поэтому не стоит ждать, что легендарный «общий ИИ» внезапно войдет в нашу жизнь в ближайшее время — но наличие ИИ с обобщенной структурой обучения, которая работает с различными предметными областями и типами данных, кажется более элегантным решением, чем разрозненный набор «микроразумов», с которым мы сегодня обходимся.

В Китае разработают робощенка с эмоциями: питомец для аллергиков
Краудсорсинговая платформа Kickstarter продолжает сбор средств на оригинальный проект робособаки Mini Pupper.

Внешне весьма похожий на знаменитого Spot от Boston Dynamics, этот «песик» заметно отличается от него размерами: в длину он всего 209 мм, а весит немногим более 500 г. Робот, созданный гонконгским стартапом MangDang, может оснащаться камерами и лидарами для ориентации в пространстве, а конечности с двенадцатью степенями свободы позволяют запрограммировать разные виды движений для разных условий перемещения.

При желании можно выбрать даже разные выражения на морде – они будут отображаться на небольшом экране в передней части робощенка.

Меньше муравья: как выглядит самый крохотный беспилотник в истории
Устройство, разработанное в Северо-западном университете, можно с уверенностью назвать самым миниатюрным летательным аппаратом в истории.

Фактически это крошечная микросхема с собственным миниатюрным источником питания, набором датчиков и системой беспроводной связи. Размещенная на вращающемся крыле, она переносится ветром, словно семечко клена.

Идея такого полета действительно была позаимствована у растений, однако инженеры уверены, что им удалось превзойти первоисточник, оптимизировав аэродинамику крыла с помощью компьютерного моделирования. В будущем такие аппараты могут найти применение в сфере мониторинга окружающей среды.