That's IT | Сергей Фролов
На ночь глядя я понял, что недопонял, зачем вообще выпустили chat gpt 4.5 отдельным релизом, почему было не дождаться было заветного orion (5?) через 2-3 месяца - и решил разобраться чуть подробнее 😵💫😵💫 Посмотрел бенчмарки, поюзал через api gpt-4.5 (да…
Кстати, писал про галлюцинации, мол gpt-4.5 стала лучше в этом плане
Вот немного цифр в ту же степь: openai утверждает, что gpt-4o галлюцинирует в 61,8% случаев, o3-mini в 80,3% случаев, а gpt-4.5 в 37%
Получается, действительно стало в разы лучше, но все еще - ответы на львиную долю наших запросов - полностью или частично глюки, интересно. Субъективно - я думал, что процент сильно ниже
#простомысли
Вот немного цифр в ту же степь: openai утверждает, что gpt-4o галлюцинирует в 61,8% случаев, o3-mini в 80,3% случаев, а gpt-4.5 в 37%
Получается, действительно стало в разы лучше, но все еще - ответы на львиную долю наших запросов - полностью или частично глюки, интересно. Субъективно - я думал, что процент сильно ниже
#простомысли
2🤯6❤3💯3 1
Под утренний кофе:
1) Сколько времени нужно, чтобы выучить английский?
Наши любимые британские ученые (кембридж) прикинули, что с 0 до A1 нужно 100 часов английского (пополам с преподавателем и без), до B1 450 часов, до С1 1000 часов.
С2 - 1030-1450h
С1 - 730-1050h
B2 - 530-750h
B1 - 350-490h
A2 - 190-250h
A1 - 90-100h
Пишут, что, получается, с "достаточной мотивацией", что бы это ни значило - если заниматься по 4 часа в неделю - за полгода будет А1, примерно за год B1, чуть меньше двух лет C1.
Для меня изучения английского - вообще больная тема. Лень. И дается плохо. Но субъективно кажется, что похоже на правду - было интересно положить это на цифры и увидеть глазами
2) AI зависимость разработчиков
Исследования Microsoft и университета Карнеги показало, что чем больше люди полагаются на инструменты генеративного ИИ для выполнения своих задач - тем меньше у них наблюдается навыков критического мышления (кто бы мог подумать).
Там же пишут, что ИИ будет создавать дефицит senior-разработчиков. Сейчас никому джуны уже не нужны - вместо них делать совсем базовые вещи синьорам может помогать ИИ - и, кажется, что это прогресс? Но, если задуматься, то через 5-10 лет, если все будет идти примерно так, как сейчас - то появится большой дефицит синьор разработчиков, так как их просто неоткуда будет взять. Звучит радужно, да?
Но...
3) Илон Маск в очередной раз оценил вероятность уничтожения человечества искусственным интеллектом
И на этот раз, уже 20% шанс, что все будет плохо. Год назад он оценивал в такой шанс в 15%. Но, как он говорит, 80% - это достаточно много - "не переживайте".
Вот и не знаю, то ли радоваться, что я не джун, то ли переживать, что процентики наши уменьшаются😅
#подутреннийкофе #новости
1) Сколько времени нужно, чтобы выучить английский?
Наши любимые британские ученые (кембридж) прикинули, что с 0 до A1 нужно 100 часов английского (пополам с преподавателем и без), до B1 450 часов, до С1 1000 часов.
С2 - 1030-1450h
С1 - 730-1050h
B2 - 530-750h
B1 - 350-490h
A2 - 190-250h
A1 - 90-100h
Пишут, что, получается, с "достаточной мотивацией", что бы это ни значило - если заниматься по 4 часа в неделю - за полгода будет А1, примерно за год B1, чуть меньше двух лет C1.
Для меня изучения английского - вообще больная тема. Лень. И дается плохо. Но субъективно кажется, что похоже на правду - было интересно положить это на цифры и увидеть глазами
2) AI зависимость разработчиков
Исследования Microsoft и университета Карнеги показало, что чем больше люди полагаются на инструменты генеративного ИИ для выполнения своих задач - тем меньше у них наблюдается навыков критического мышления (кто бы мог подумать).
Там же пишут, что ИИ будет создавать дефицит senior-разработчиков. Сейчас никому джуны уже не нужны - вместо них делать совсем базовые вещи синьорам может помогать ИИ - и, кажется, что это прогресс? Но, если задуматься, то через 5-10 лет, если все будет идти примерно так, как сейчас - то появится большой дефицит синьор разработчиков, так как их просто неоткуда будет взять. Звучит радужно, да?
Но...
3) Илон Маск в очередной раз оценил вероятность уничтожения человечества искусственным интеллектом
И на этот раз, уже 20% шанс, что все будет плохо. Год назад он оценивал в такой шанс в 15%. Но, как он говорит, 80% - это достаточно много - "не переживайте".
Вот и не знаю, то ли радоваться, что я не джун, то ли переживать, что процентики наши уменьшаются
#подутреннийкофе #новости
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍6❤3🔥2⚡1😁1 1
Уровни искусственного интеллекта
Мы много всего вокруг слышим про ИИ. Пробежимся по уровням развития искусственного интеллекта, чтобы показать, где мы сейчас и что нас может ждать
1) Реактивные машины (Reactive Machines) - например, шахматная программа IBM Deep Blue, побеждавшая Гарри Каспарова
Самый базовый уровень ИИ, который реагирует на входные данные без запоминания прошлого опыта
Это действительно базовый уровень, где ИИ действует как чистая функция: входные данные → обработка → выходные данные. Deep Blue не "учился" в привычном нам смысле, а опирался на заранее заданные эвристики и огромную (на тот момент) вычислительную мощь для перебора ходов. Такие системы хороши в узких задачах, но их ограниченность очевидна: они не способны адаптироваться к новым ситуациям вне заданного контекста. Интересно, что даже сегодня многие приложения ИИ (например, всякие рекомендательные алгоритмы) остаются ближе к этому уровню, чем ко второму
2) Ограниченная память (Limited Memory) - системы машинного зрения, автономные автомобили, чат-боты с контекстной памятью
ИИ может использовать предыдущий опыт для принятия решений, но не обладает долгосрочной памятью (контекстом)
Здесь мы уже видим прогресс, связанный с развитием машинного обучения. Современные нейросети, такие как те, что используются в автономных автомобилях или чат-ботах (llm туда же), действительно опираются на временный контекст (например, последние несколько реплик/диалогов или данные с датчиков за последние секунды/минуты/часы). Долгосрочной памяти, сравнимой с человеческой, пока нет. Это ограничивает способность таких систем к глубокому пониманию или построению сложных моделей поведения
3) Теория разума (Theory of Mind AI) (Пока не достигнут) - виртуальные ассистенты с эмоциональным интеллектом, продвинутые роботы-компаньоны
ИИ способен понимать эмоции, намерения и социальные взаимодействия
Это уже качественно иной уровень, который требует не просто обработки данных, а понимания субъективных состояний других существ — их эмоций, намерений, убеждений. Пока мы (вроде как) далеки от этого. Хотя есть исследования в области аффективных вычислений (распознавание эмоций по лицу, голосу и т.д.), это всё ещё не то. Например, текущие системы могут "имитировать" чувства, но не понимают их по-настоящему. Честно говоря, мне кажется, что достижение этого уровня потребует не только новых алгоритмов, но и, возможно, новых подходов к моделированию сознания — если это вообще возможно в рамках вычислений.
4) Самосознание (Self-Aware AI) - пока не существует, но является финальной целью исследований в области сильного ИИ
ИИ обладает самосознанием, понимает свои цели и чувства, осознаёт своё существование
Это уже философская территория. Даже среди людей нет единого ответа на вопрос о природе сознания. Если ИИ сможет не просто имитировать саморефлексию, а реально её испытывать, это будет революция. Но пока это остаётся гипотезой, и я бы сказал, что мы даже не знаем, какие инструменты или теории нужны для достижения этого уровня
5) Суперинтеллект (Super AI) (Теоретический уровень) - технологическая сингулярность, самосовершенствующийся ИИ (тут нам уже капут)
Искусственный интеллект, превосходящий человеческий во всех аспектах: науке, искусстве, изобретениях, социальных навыках.
Концепция суперразума вообще, конечно, звучит пугающе. Если ИИ превзойдёт человека во всех областях, включая способность к самосовершенствованию, это может привести к экспоненциальному росту его возможностей — так называемой технологической сингулярности. Но есть нюанс: мы не знаем, будет ли такой ИИ "дружелюбным" или вообще заинтересованным в наших ценностях. Не думаю, что это вопрос ближайшего будущего
На данный момент реальные современные технологии находятся где-то между 2 и 3 уровнями, но абсолютное большинство применений (ллмки, ии в автомобилях и тд) ограничиваются 2 уровнем
AGI, про которые говорят CEO всех ИИ компаний - по идее, находится где-то между 3 и 4 уровнем - думаю, ближе к третьему
Как думаете, куда придем через 5 и 10 лет?)
#ии
Мы много всего вокруг слышим про ИИ. Пробежимся по уровням развития искусственного интеллекта, чтобы показать, где мы сейчас и что нас может ждать
1) Реактивные машины (Reactive Machines) - например, шахматная программа IBM Deep Blue, побеждавшая Гарри Каспарова
Самый базовый уровень ИИ, который реагирует на входные данные без запоминания прошлого опыта
Это действительно базовый уровень, где ИИ действует как чистая функция: входные данные → обработка → выходные данные. Deep Blue не "учился" в привычном нам смысле, а опирался на заранее заданные эвристики и огромную (на тот момент) вычислительную мощь для перебора ходов. Такие системы хороши в узких задачах, но их ограниченность очевидна: они не способны адаптироваться к новым ситуациям вне заданного контекста. Интересно, что даже сегодня многие приложения ИИ (например, всякие рекомендательные алгоритмы) остаются ближе к этому уровню, чем ко второму
2) Ограниченная память (Limited Memory) - системы машинного зрения, автономные автомобили, чат-боты с контекстной памятью
ИИ может использовать предыдущий опыт для принятия решений, но не обладает долгосрочной памятью (контекстом)
Здесь мы уже видим прогресс, связанный с развитием машинного обучения. Современные нейросети, такие как те, что используются в автономных автомобилях или чат-ботах (llm туда же), действительно опираются на временный контекст (например, последние несколько реплик/диалогов или данные с датчиков за последние секунды/минуты/часы). Долгосрочной памяти, сравнимой с человеческой, пока нет. Это ограничивает способность таких систем к глубокому пониманию или построению сложных моделей поведения
3) Теория разума (Theory of Mind AI) (Пока не достигнут) - виртуальные ассистенты с эмоциональным интеллектом, продвинутые роботы-компаньоны
ИИ способен понимать эмоции, намерения и социальные взаимодействия
Это уже качественно иной уровень, который требует не просто обработки данных, а понимания субъективных состояний других существ — их эмоций, намерений, убеждений. Пока мы (вроде как) далеки от этого. Хотя есть исследования в области аффективных вычислений (распознавание эмоций по лицу, голосу и т.д.), это всё ещё не то. Например, текущие системы могут "имитировать" чувства, но не понимают их по-настоящему. Честно говоря, мне кажется, что достижение этого уровня потребует не только новых алгоритмов, но и, возможно, новых подходов к моделированию сознания — если это вообще возможно в рамках вычислений.
4) Самосознание (Self-Aware AI) - пока не существует, но является финальной целью исследований в области сильного ИИ
ИИ обладает самосознанием, понимает свои цели и чувства, осознаёт своё существование
Это уже философская территория. Даже среди людей нет единого ответа на вопрос о природе сознания. Если ИИ сможет не просто имитировать саморефлексию, а реально её испытывать, это будет революция. Но пока это остаётся гипотезой, и я бы сказал, что мы даже не знаем, какие инструменты или теории нужны для достижения этого уровня
5) Суперинтеллект (Super AI) (Теоретический уровень) - технологическая сингулярность, самосовершенствующийся ИИ (тут нам уже капут)
Искусственный интеллект, превосходящий человеческий во всех аспектах: науке, искусстве, изобретениях, социальных навыках.
Концепция суперразума вообще, конечно, звучит пугающе. Если ИИ превзойдёт человека во всех областях, включая способность к самосовершенствованию, это может привести к экспоненциальному росту его возможностей — так называемой технологической сингулярности. Но есть нюанс: мы не знаем, будет ли такой ИИ "дружелюбным" или вообще заинтересованным в наших ценностях. Не думаю, что это вопрос ближайшего будущего
На данный момент реальные современные технологии находятся где-то между 2 и 3 уровнями, но абсолютное большинство применений (ллмки, ии в автомобилях и тд) ограничиваются 2 уровнем
AGI, про которые говорят CEO всех ИИ компаний - по идее, находится где-то между 3 и 4 уровнем - думаю, ближе к третьему
Как думаете, куда придем через 5 и 10 лет?)
#ии
2👍10💯3🤯2🆒2 1
Если вдруг кто сидит на сервисах знакомств - ловите +1 фобию. Возможно, ваш партнер по переписке - чат бот 🫥
#юмор
#юмор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2😁16👍2💯2🆒1 1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Под утренний кофе:
1) В австралии запустили Синтетический Биологический Интеллект - компьютер из живых человеческих клеток, соединенных с кремниевыми чипами
Занимается этим компания Cortical Labs
Даже не знаю, как реагировать. Интересно, но... куча этических вопросов на уме. А если оно думать научится?
Пока информации мало - знаю только, что система не очень мощная и не очень "длительноработоспособная". Буду следить за новостями оттуда - напишу, как увижу. Как долго живет, как обновляется, нужно ли ему кушать, и тд - вопросов больше, чем ответов
2) Какая ИИ круче всех? Знаете, как можно понять? Исследователи из Hao AI Lab в Калифорнии - точно знают)
Они создали ИИ-агентов и научили их играть в Марио. Дольше всех держалась - ожидаемо Claude Sonnet 3.7 - хуже всех - GPT-4o =) Позорище, даже Gemini 1.5 лучше справилась
3) Крутая база данных с возможностью посмотреть торговые отношения между странами, экспорт и импорт из каждой страны.
Обожаю позалипать в такие штуки. Вроде и не интересуешься, кто куда сколько нефти отправил - но начинаешь тыкать - и не остановиться
#подутреннийкофе #новости
1) В австралии запустили Синтетический Биологический Интеллект - компьютер из живых человеческих клеток, соединенных с кремниевыми чипами
Занимается этим компания Cortical Labs
Даже не знаю, как реагировать. Интересно, но... куча этических вопросов на уме. А если оно думать научится?
Пока информации мало - знаю только, что система не очень мощная и не очень "длительноработоспособная". Буду следить за новостями оттуда - напишу, как увижу. Как долго живет, как обновляется, нужно ли ему кушать, и тд - вопросов больше, чем ответов
2) Какая ИИ круче всех? Знаете, как можно понять? Исследователи из Hao AI Lab в Калифорнии - точно знают)
Они создали ИИ-агентов и научили их играть в Марио. Дольше всех держалась - ожидаемо Claude Sonnet 3.7 - хуже всех - GPT-4o =) Позорище, даже Gemini 1.5 лучше справилась
3) Крутая база данных с возможностью посмотреть торговые отношения между странами, экспорт и импорт из каждой страны.
Обожаю позалипать в такие штуки. Вроде и не интересуешься, кто куда сколько нефти отправил - но начинаешь тыкать - и не остановиться
#подутреннийкофе #новости
2👍6❤5🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Интересно - Meta научилась расшифровывать мысли в текст с точностью до 80% без имплантов в мозг
Они представили два исследования, показывающие, что могут расшифровывать мысли в текст с точностью до 80% в реальном времени.
Для этого используется интерфейс мозг-компьютер, который не требует хирургической имплантации чипа. То есть просто прикрепляют что-то (пока довольно громоздкое и большое) к голове
Проще говоря, они научились читать мысли, но пока с неидеальной точностью
Все равно, впечатляет😮
#простомысли
Они представили два исследования, показывающие, что могут расшифровывать мысли в текст с точностью до 80% в реальном времени.
Для этого используется интерфейс мозг-компьютер, который не требует хирургической имплантации чипа. То есть просто прикрепляют что-то (пока довольно громоздкое и большое) к голове
Проще говоря, они научились читать мысли, но пока с неидеальной точностью
Все равно, впечатляет
#простомысли
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍6❤5🤯4
BOMB💣
Plus подписчикам стали выдавать ChatGPT 4.5
У меня уже появилась
Проверить можно тут: https://chatgpt.com/?model=gpt-4-5 (если появится 4.5 - вам уже дали, если 4o mini - значит, пока не дали)
В течение пары дней у всех появится
#простомысли
Plus подписчикам стали выдавать ChatGPT 4.5
У меня уже появилась
Проверить можно тут: https://chatgpt.com/?model=gpt-4-5 (если появится 4.5 - вам уже дали, если 4o mini - значит, пока не дали)
В течение пары дней у всех появится
#простомысли
1🔥4👍3🤯1
Под утренний кофе:
1) Вышла игра для изучения SQL - называется SQL Noir
По сюжету вы возьмете на себя роль детектива и будете пытаться раскрыть несколько преступлений, анализируя разные улики в базе данных.
Задачки разбиты на 3 уровня - легко/средне/сложно.
На данный момент доступны 4 дела:
* Кража портфеля с важными документами
* Похищение дорогой виниловой пластинки
* Таинственное убийство в Майами
* Убийство аристократа во время светской вечеринки
Круто! Очень круто!
https://www.sqlnoir.com/
PS: я в свое время изучал тут https://sql-ex.ru/ - и всем советую до сих пор
2) РСХБ замаскировала свою аппку в AppStore под приложение с названием Учет Надоя🤡
Со слежкой за своими животными, управлением фермой, и, собственно, учетом, сколько молока уже надоено.
"Наши клиенты - это наша корова, мы ее доим" - прокомментировали в банке появление этого приложения. (шутка)
Если кто не знает - банки рф, чтобы их пользователи могли на ios устанавливать приложения - фейкают свои приложения - продвигают из в аппстор под видом игры/полезного приложения - а после того, как приложение проходит модерацию и выкладывается в стор - оно начинает работать как приложение банка. И все, профит: Пользователи, которые его уже скачали - спокойно его используют, даже после удаления из аппстора
3) OpenAI запустила консорциум NextGenai с ведущими исследовательскими институтами
Туда вошли:
Калифорнийский технологический институт
Карвардский университет
Оскфорд
Масачусетский технологический институт
и другие
OpenAI утверждает, что NextGenai может обеспечить прогресс быстрее, чем любое учреждение в одиночку. На исследовательские гранты выделено 50млн$. Они уже работают над несколькими проектами, например повышение точности и скорости диагностики в больницах, эксперименты с новыми видами обучения студентов и тд.
Звучит неплохо, посмотрим, что наисследуют
#подутреннийкофе #новости
1) Вышла игра для изучения SQL - называется SQL Noir
По сюжету вы возьмете на себя роль детектива и будете пытаться раскрыть несколько преступлений, анализируя разные улики в базе данных.
Задачки разбиты на 3 уровня - легко/средне/сложно.
На данный момент доступны 4 дела:
* Кража портфеля с важными документами
* Похищение дорогой виниловой пластинки
* Таинственное убийство в Майами
* Убийство аристократа во время светской вечеринки
Круто! Очень круто!
https://www.sqlnoir.com/
PS: я в свое время изучал тут https://sql-ex.ru/ - и всем советую до сих пор
2) РСХБ замаскировала свою аппку в AppStore под приложение с названием Учет Надоя
Со слежкой за своими животными, управлением фермой, и, собственно, учетом, сколько молока уже надоено.
Если кто не знает - банки рф, чтобы их пользователи могли на ios устанавливать приложения - фейкают свои приложения - продвигают из в аппстор под видом игры/полезного приложения - а после того, как приложение проходит модерацию и выкладывается в стор - оно начинает работать как приложение банка. И все, профит: Пользователи, которые его уже скачали - спокойно его используют, даже после удаления из аппстора
3) OpenAI запустила консорциум NextGenai с ведущими исследовательскими институтами
Туда вошли:
Калифорнийский технологический институт
Карвардский университет
Оскфорд
Масачусетский технологический институт
и другие
OpenAI утверждает, что NextGenai может обеспечить прогресс быстрее, чем любое учреждение в одиночку. На исследовательские гранты выделено 50млн$. Они уже работают над несколькими проектами, например повышение точности и скорости диагностики в больницах, эксперименты с новыми видами обучения студентов и тд.
Звучит неплохо, посмотрим, что наисследуют
#подутреннийкофе #новости
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2❤4🔥3👍2🆒1
Я недавно писал про "первый биологический компьютер".
Все-таки зудело, слишком интересно - решил изучить чуть глубже. Итак:
CL1 — первый коммерческий биологический компьютер, сочетающий живые человеческие клетки мозга с кремниевым оборудованием для создания гибких нейронных сетей.
Запущен 2 марта 2025 года в Барселоне австралийской компанией Cortical Labs.
Предназначен для науки и медицинских исследований (например, открытия лекарств, моделирования заболеваний), а так же создания "более естественного ИИ" (это значит, что он ближе к биологическим принципам работы человеческого мозга или других живых организмов, чем традиционные кремниевые системы ИИ).
Техническое устройство (тут сразу сорян, если где-то будет упущение, я не супер-профи в биологических организмах и их устройстве, как понял - так и пишу):
Устройство примерно такое: в лаборатории выращиваются человеческие нейроны (из индуцированных плюрипотентных стволовых клеток, hiPSCs), они размещаются на плоском электродном массиве из металла и стекла (59 электродов). Сам модуль CL1 — это, можно сказать, "тело в коробке". Коробка содержит разные системы жизнеобеспечения, фильтрации, насосы для циркуляции, и система контроля температуры для поддержания жизнеспособности клеток.
Мощность и энергоэффективность:
Один стеллаж из 30 модулей CL1 потребляет всего 850–1000 Вт энергии — значительно меньше, чем традиционные кремниевые системы для ИИ.
НО. Как сравнить производительность - я хз, стандартный ии и это - принципиально отличные друг от друга системы, никаких бенчмарков пока нет. И не понятно, когда будут.
Сотрудники стартапа говорят, что обучается оно быстрее и гибче, чем кремниевые аналоги, благодаря биологической природе нейронов и реагированию на стимулы (нейроны всегда стремятся к созданию предсказуемых, энергоэффективных соединений). Оно может эволюционировать и адаптироваться к задачам, оптимизировать нагрузки по мере работы и обучения.
Стоимость одного модуля — около 35 000 долларов США. Стартап планирует в ближайшем времени запустить доступ через облако (Wetware-as-a-Service, WaaS), чтобы позволить исследователям удаленно работать с системой без нужды покупать всю эту штуку. До конца 2025 года планируется запуск 4 стеков (120 модулей) для коммерческого использования через облако.
Как его планируется применять: тестирование лекарств с учетом нюансов мозга, потенциальная замена части экспериментов на животных, разработка робототехники.
Некоторые цитаты сотрудников:
"Мы рассматриваем это как совершенно новую форму жизни, отличную, скажем, от животных или человека"
"Мы используем субстрат интеллекта — биологические нейроны, — но собираем их новым способом."
Ну что, звучит очень интересно. Насколько оно примерно для массового пользователя - похоже, пока никак. Подождем, как проявит себя в исследованиях лекарств
Вот тут ссылочки, если не хватило инфы (но основное я расписал)
https://newatlas.com/brain/cortical-bioengineered-intelligence/
https://corticallabs.com/cl1.html
https://x.com/Scobleizer/status/1716312250422796590
#ии #обзорстатьи
Все-таки зудело, слишком интересно - решил изучить чуть глубже. Итак:
CL1 — первый коммерческий биологический компьютер, сочетающий живые человеческие клетки мозга с кремниевым оборудованием для создания гибких нейронных сетей.
Запущен 2 марта 2025 года в Барселоне австралийской компанией Cortical Labs.
Предназначен для науки и медицинских исследований (например, открытия лекарств, моделирования заболеваний), а так же создания "более естественного ИИ" (это значит, что он ближе к биологическим принципам работы человеческого мозга или других живых организмов, чем традиционные кремниевые системы ИИ).
Техническое устройство (тут сразу сорян, если где-то будет упущение, я не супер-профи в биологических организмах и их устройстве, как понял - так и пишу):
Устройство примерно такое: в лаборатории выращиваются человеческие нейроны (из индуцированных плюрипотентных стволовых клеток, hiPSCs), они размещаются на плоском электродном массиве из металла и стекла (59 электродов). Сам модуль CL1 — это, можно сказать, "тело в коробке". Коробка содержит разные системы жизнеобеспечения, фильтрации, насосы для циркуляции, и система контроля температуры для поддержания жизнеспособности клеток.
Мощность и энергоэффективность:
Один стеллаж из 30 модулей CL1 потребляет всего 850–1000 Вт энергии — значительно меньше, чем традиционные кремниевые системы для ИИ.
НО. Как сравнить производительность - я хз, стандартный ии и это - принципиально отличные друг от друга системы, никаких бенчмарков пока нет. И не понятно, когда будут.
Сотрудники стартапа говорят, что обучается оно быстрее и гибче, чем кремниевые аналоги, благодаря биологической природе нейронов и реагированию на стимулы (нейроны всегда стремятся к созданию предсказуемых, энергоэффективных соединений). Оно может эволюционировать и адаптироваться к задачам, оптимизировать нагрузки по мере работы и обучения.
Стоимость одного модуля — около 35 000 долларов США. Стартап планирует в ближайшем времени запустить доступ через облако (Wetware-as-a-Service, WaaS), чтобы позволить исследователям удаленно работать с системой без нужды покупать всю эту штуку. До конца 2025 года планируется запуск 4 стеков (120 модулей) для коммерческого использования через облако.
Как его планируется применять: тестирование лекарств с учетом нюансов мозга, потенциальная замена части экспериментов на животных, разработка робототехники.
Некоторые цитаты сотрудников:
"Мы рассматриваем это как совершенно новую форму жизни, отличную, скажем, от животных или человека"
"Мы используем субстрат интеллекта — биологические нейроны, — но собираем их новым способом."
Ну что, звучит очень интересно. Насколько оно примерно для массового пользователя - похоже, пока никак. Подождем, как проявит себя в исследованиях лекарств
Вот тут ссылочки, если не хватило инфы (но основное я расписал)
https://newatlas.com/brain/cortical-bioengineered-intelligence/
https://corticallabs.com/cl1.html
https://x.com/Scobleizer/status/1716312250422796590
#ии #обзорстатьи
1🤯5👍1🔥1💯1