Война левых с природой вписывается в их более масштабные замыслы, пишет AM. Борьба против трансгендеризма - лишь первая схватка в гораздо более масштабной битве за то, продолжит ли природа решать, кто мы есть, или же технологии поработят человеческое тело.

Как это обычно бывает с массовыми расстрелами, не успело безжизненное тело Одри Хейл, застреленной героями из местной полиции, остыть на полу христианской школе в Нэшвилле, как тут же по всей стране разгорелись жаркие споры.

Новые компьютерные технологии обещают головокружительные перспективы в области помощи людям с поражениями мозга или нервной системы. Пока такие решения не очень чувствительные и весьма громоздкие, и это лишь вопрос времени, когда они станут доступны широкому кругу пациентов. Приблизить этот момент могут системы искусственного интеллекта, которые на принципе самообучения способны кратно повысить чувствительность мозговых интерфейсов.

Очередной шаг в направлении неинвазивных методов регистрации мыслей сделали учёные из Техасского университета в Остине, представив семантический декодер. Они использовали метод функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) для регистрации активности головного мозга пациентов, которую с помощью ИИ - машинного обучения на больших языковых моделях, подобных GPT от Open AI - транслировали в образы с помощью текстовых сообщений. Проще говоря, модель прямым текстом в чате сообщала всё то, о чём в данный момент думает человек. Но при этом всё не так просто.

Во-первых, описание было тем точнее, чем охотнее пациент сотрудничал с учёными. Это, кстати, предотвращает насильственное чтение мыслей. Если вы не хотите выдавать "мысли" - думайте о чём-то другом. Во-вторых, данные интерпретировались правильно только в том случае, если ИИ обучался на конкретном пациенте. В частности, каждый из испытуемых в течение 16 часов прослушивал устную речь, в процессе чего модель изучала активность его мозга. Если же ИИ пытался расшифровать мысли, не обучаясь на мозговой активности подопытного, то результаты были неразборчивыми.

"Мы очень серьёзно относимся к опасениям, что это может быть использовано в плохих целях, и постарались этого избежать, - сказал Джерри Танг (Jerry Tang), ведущий автор исследования. - Мы хотим убедиться, что люди используют подобные технологии только тогда, когда они этого хотят, и что это им помогает".

Предложенное решение опирается на то, что в процессе создания образов в голове и, в частности, словесных конструкций уровень кислорода повышается там и тогда, когда мозг реагирует на что-то определённое. Это может быть как визуализация (ниже показан пример дешифровки с помощью ИИ активности мозга при просмотре ролика без звука), а также собственные мысли пациента. Прибор фМРТ регистрирует такие области, а машинное обучение связывает их с образами и транслирует в понятный всем текст.

Результат не является дословным пересказом мыслей. Вместо этого исследователи разработали систему таким образом, чтобы она улавливала суть сказанного или продуманного, и система работает, хотя и несовершенно. Примерно в половине случаев, когда дешифратор обучен отслеживать мозговую активность участника, машина выдает текст, близко (а иногда и точно) соответствующий смыслу исходных слов.

Например, в ходе экспериментов участник слышал фразу "У меня еще нет водительских прав", которую декодер переводил свои "Она еще даже не начала учиться водить". Слова "Я не знала, что делать: кричать, плакать или убегать. Вместо этого я сказала: "Оставь меня в покое!"" были расшифрованы как "Начала кричать и плакать, а потом просто сказала: "Я же сказала тебе оставить меня в покое"".

Скорость такой регистрации низкая - уровень кислорода повышается и понижается в течение 10 секунд. За это время человек успевает услышать около 20 слов. Фактически это сегодняшний уровень расшифровки образов. На каждый образ, который можно декодировать исходя из зарегистрированной таким образом активности головного мозга человека, требуется интервал примерно в 20 слов.

Специалисты уже нашли 49 сайтов по производству контента при помощи нейросетей. Они генерируют материалы сотнями и не проверяются на достоверность. Основная цель - привлечь рекламодателей любой ценой.

Об этом сообщает издательство The Verge со ссылкой на исследования NewGuard. Эксперты отметили, что основная масса конвейерных сайтов - новостные. Их владельцы генерируют материалы при помощи нейросетей, ради экономии на сотрудниках.

Выявленные сайты имеют схожие названия (например, Biz Breaking News и Market News Reports) и наполнены рекламными баннерами, размещение которых покупается и продается автоматически. Контент подписан фейковыми авторами, и большая его часть взята с информационного портала CNN.

В погоне за интернет-трафиком из-под пера чат-ботов, таких как ChatGPT посты выходят сотнями. Порой это обеспечивает короткую, но высокую активность пользователей. Например, контент-ферма CelebritiesDeaths.com разместила статью о смерти Джо Байдена.

Еще одним подтверждением причастности искусственного интеллекта в написании стал второй абзац о смерти президента. В нем чат-бот сообщает, что "не может использовать тег, так как он противоречит политике OpenAI по созданию контента вводящего в заблуждение". Ошибка была скопирована вместе с остальным текстом и отправлена в публикацию. Это говорит, что надзора над созданием материалов нет.

Также для продвижения подобных сайтов используется GPTZero - чат-бот комментирует фейковые статьи, обеспечивая лучшее ранжирование для поисковиков.

Впрочем, даже авторитетные новостные агентства экспериментируют с использованием ИИ, снижая затраты на авторах. Портал CNET один из первых начал использовать нейросеть для написания постов. В результате проверки в половине из выпущенных материалов, были обнаружены неточности и грубые исторические ошибки.

Тестовый вариант 6G работал в диапазоне 10 ГГц и смог обеспечить обмен данными со скоростью до 100 Гбит/с. Скорость работы 5G намного ниже - теоретически до 20 Гбит/с, а в реальности около 1 Гбит/с.

В ближайшее время инженеры из Китая и других стран будут дорабатывать технологию 6G, применяя новейшие технологии в области беспроводной связи. Ожидается, что возможности шестого поколения будут ещё более впечатляющими - скорость достигнет 1 Тбит/с, а задержка при передаче данных будет даже ниже, чем при использовании оптоволоконных сетей. Не исключено, что 6G в отдалённой перспективе позволит человечеству отказаться от использования проводных технологий связи.

"Уже в следующие 18 месяцев искусственный интеллект придет на помощь учителям и сможет давать ученикам обратную связь по письменным заданиям. А еще они смогут помогать им и в математике", - Билл Гейтс.

Билл Гейтс очень хвалит искусственный интеллект. По его словам, такой генеративный ИИ, как ChatGPT, скоро сможет обучать людей... и делать это не хуже, чем "любой человек".

Билл Гейтс продолжает подчеркивать преимущества искусственного интеллекта. Назвав ИИ самой большой революцией со времен персонального компьютера, прославленный основатель Microsoft рассказал о преимуществах языковых моделей в образовании. На мероприятии под названием ASU+GSV, организованном несколькими университетами в Сан-Диего, миллиардер предположил, что чат-боты с искусственным интеллектом, такие как ChatGPT, будут способны помочь детям научиться читать и писать в течение следующих 18 месяцев. По мнению Гейтса, чат-бот, подобный ChatGPT, мог бы выступать в роли репетитора, что стало бы более экономически выгодным решением для многих малообеспеченных родителей:

"Доступ к репетитору слишком дорог для большинства студентов - особенно тот факт, что репетитор адаптируется и запоминает все, что вы делали, и просматривает все ваши работы".

В самом ближайшем будущем ИИ станут "таким же хорошим репетитором, как и любой человек". По словам Билла Гейтса, недалеко то время, когда ИИ сможет "вести диалог, в котором он поможет ученикам понять их недостатки". На первых порах ИИ будет в основном помогать учащимся улучшать навыки письма и чтения:

Подтверждая утверждения Гейтса, многие авторы уже используют ChatGPT или альтернативную модель для помощи в работе. На сайте Amazon размещено множество книг, написанных в соавторстве с ChatGPT.

"ИИ будет приходить и помогать учителям, давать советы по написанию книг", - продолжает Гейтс.

Виртуальный учитель, управляемый искусственным интеллектом

Билл Гейтс выделяет несколько перспективных инициатив в этом направлении, например, проект Khanmigo. Разработанный Академией Хана, он представляет собой виртуального учителя на базе GPT-4, последнего обновления модели GPT от OpenAI, способного облегчить изучение математики, естественных и гуманитарных наук для студентов всех возрастов. Его также можно использовать в качестве тренера по письму.

"Академия Хана объявляет, что будет использовать GPT-4 для работы Khanmigo, помощника на базе ИИ, который функционирует и как виртуальный репетитор для студентов, и как помощник в классе для преподавателей", - объясняет некоммерческая организация на своем сайте.

В последние недели искусственный интеллект удивил мир, продемонстрировав свои возможности. ChatGPT сумел сдать медицинскую лицензию и экзамен по праву, лучше, чем некоторые выпускники вузов. В этом контексте филантроп по-прежнему убежден, что ИИ может помочь решить некоторые из основных проблем человечества, например, голод в мире.

Именно поэтому Билл Гейтс решительно выступает против идеи моратория на искусственный интеллект. Несколько крупных деятелей в сфере технологий, включая скандально известного Илона Маска, выступают за приостановку исследований в области ИИ. Столкнувшись с давлением, Сэм Альтман, генеральный директор и соучредитель OpenAI, согласился отложить разработку GPT-5, будущей версии языковой модели, до дальнейшего уведомления.

Фрилансеры лишаются работы из-за ChatGPT, а заказчики завалены спамом, написанным искусственным интеллектом. В итоге между клиентами и фрилансерами воцарилось взаимное недоверие - а перед платформами с вакансиями замаячили новые проблемы.

Роботизация представляет реальную угрозу многим профессиям, так как работодателям и владельцам бизнеса: выгодно иметь на вооружении ChatGPT, который может справиться с поставленной задачей гораздо быстрее человека, пишет Forbes. К концу этого года миллионы людей останутся без работы.

Исследователи Массачусетского технологического института (МТИ) предложили эффективный, по их словам, способ помочь дронам перемещаться по незнакомой местности - так называемые "жидкие" нейросети.

Исследователи Массачусетского технологического института (МТИ) предложили эффективный, по их словам, способ помочь дронам перемещаться по незнакомой местности - так называемые "жидкие" нейросети.

Первичное обучение адаптивного алгоритма было построено на наборе данных, полученных от пилота - человека. Благодаря этому система научилась учитывать его способность применять свои навигационные навыки на незнакомой местности, когда в условиях среды и её ландшафте происходят значительные изменения. "Жидкие" нейросети, в частности, помогают дронам отслеживать движущиеся цели. А дальнейшее их обучение может быть построено на данных от новых экспертных источников - это повысит надёжность и эффективность дронов в работе.

[Научпоп с кодом] Что такое "жидкая" нейросеть и как научить её играть в Atari?

Блог компании SkillFactoryPython*Программирование*Искусственный интеллектTensorFlow*

 

Автор оригинала: Steve Nadis и авторы документации пакета ncps

 

Алгоритмы в основе традиционных сетей настраиваются во время обучения, когда подается огромное количество данных для калибровки наилучших значений их весов, ликвидные ("текучие") нейронные сети лучше адаптируются.

"Они способны изменять свои основные уравнения на основе входных данных, которые они наблюдают", в частности, изменяя скорость реакции нейронов, - рассказывает директор Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института Даниэла Рус.

Один из первых тестов для демонстрации этой способности - попытка управлять автономным автомобилем. Ведь обычная нейронная сеть анализирует визуальные данные с камеры автомобиля только через постоянные промежутки времени, а ликвидная сеть из 19 нейронов и 253 синапсов (крошечная по стандартам машинного обучения) может оказаться намного отзывчивее.

"Наша модель может делать выборки чаще, например, когда дорога извилиста", - рассказывает соавтор этой и других статей о ликвидных сетях.

Модель успешно удерживала машину на ходу, но, по словам Лехнера, у неё был один недостаток: "Она была очень медленной" из-за нелинейных уравнений, представляющих синапсы и нейроны, которые обычно невозможно решить без повторных вычислений на компьютере, который выполняет несколько итераций, прежде чем сойдется к решению. Эта работа обычно делегируется специальным программным пакетам - решателям, применять которые нужно к каждому синапсу и нейрону отдельно.

В статье 2022 года учёные показали ликвидную нейронную сеть, которая обошла это узкое место. Эта сеть основывалась на уравнениях того же типа, но ключевым достижением стало открытие Хасани, что такие уравнения не нужно решать с помощью трудоемких компьютерных вычислений. Вместо этого сеть могла бы функционировать, используя почти точное или "замкнутое" решение, которое, в принципе, можно было бы разработать на бумаге с карандашом в руках. Как правило, эти нелинейные уравнения не имеют решений в замкнутой форме, но Хасани наткнулся на достаточно хорошее приближенное решение.

"Решение в замкнутой форме - это решение при помощи уравнения, в котором можно подставить значения параметров, затем выполнить простые математические операции - и вы получите ответ, одним выстрелом".

Это ускоряет вычисления и сокращает затраты энергии.

Ликвидные нейронные сети предлагают "элегантную и компактную альтернативу", - считает Кен Голдберг, робототехник из Калифорнийского университета в Беркли. По его словам, эксперименты уже показывают, что эти сети могут работать быстрее и точнее, чем другие так называемые нейронные сети с непрерывным временем, которые моделируют системы, меняющиеся во времени.

Рамин Хасани и Матиас Лехнер, инициаторы новой архитектуры, много лет назад поняли, что C. elegans может стать идеальным организмом, который можно использовать, чтобы выяснить, как создавать устойчивые нейронные сети, способные приспосабливаться к неожиданностям. Этот червь - одно из немногих существ с полностью структурированной нервной системой, и она способна к целому ряду действий: двигаться, находить пищу, спать, спариваться и даже учиться на собственном опыте. "Он живет в реальном мире, где постоянно происходят изменения, и может хорошо работать практически в любых условиях", - сказал Лехнер.

Уважение к непритязательному червю привело Лехнера и Хасани к их новым сетям, где каждый нейрон управляется уравнением, которое предсказывает его поведение во времени. И так же, как нейроны связаны друг с другом, эти уравнения зависят друг от друга. Сеть, по сути, решает ансамбль связанных уравнений, позволяя характеризовать состояние системы в любой момент - в отличие от традиционных нейронных сетей, которые выдают результаты только в определенные моменты времени.

"[Обычные нейросети] могут рассказать вам, что происходит, только через одну, две или три секунды", - сказал Лехнер. "Но модель с непрерывным временем, подобная нашей, может описать происходящее за 0,53 секунды, 2,14 секунды или любое другое время, которое вы выберете".

Ликвидные сети также различаются тем, как они обрабатывают синапсы, связи между искусственными нейронами. Сила этих связей в стандартной нейронной сети может быть выражена одним числом - ее весом. В ликвидных сетях обмен сигналами между нейронами - вероятностный процесс, управляемый "нелинейной" функцией: ответы на входы не всегда пропорциональны. Удвоение входных данных, например, может привести к гораздо большему или меньшему сдвигу вывода. Именно из-за этой естественной изменчивости сети называют ликвидными, "жидкими". Реакция нейрона может варьироваться в зависимости от того, какие входные данные он получает.

"Их метод - победить конкурентов на несколько порядков, не жертвуя точностью", - сказал Саян Митра, ученый-компьютерщик из Университета Иллинойса, Урбана-Шампейн.

По словам Хасани, их новейшие сети не только быстрее, но и необычно стабильнее, а это означает, что система, не выходя из строя, способна обрабатывать огромные входные данные. "Основной вклад здесь заключается в том, что стабильность и другие приятные свойства заложены в этих системах благодаря их чистой структуре", - рассказывает Шрирам Санкаранараянан, ученый-компьютерщик из Университет Колорадо, Боулдер. Ликвидные сети, кажется, работают внутри "золотого пятна: они достаточно сложны, чтобы в них происходило нечто интересное, но сложны не настолько, чтобы привести к хаотичному поведению".

Сейчас учёные из MIT тестирует свою последнюю сеть на автономном БПЛА. Хотя дрона учили ориентироваться в лесу, его переместили в городскую среду Кембриджа, чтобы посмотреть, как он справляется с новыми условиями. Предварительные результаты эксперимента Лехнер считает обнадеживающими.

Команда работает над улучшением архитектуры своей сети. Следующий шаг, по словам Лехнера, "выяснить, сколько или насколько мало нейронов нужно, чтобы решить задачу".

Учёные хотят разработать оптимальный способ соединения нейронов. Сейчас каждый нейрон связан с каждым другим нейроном, но синаптические связи C. elegans работают иначе: они более избирательны. Благодаря исследованиям нервной системы круглых червей учёные надеются определить, какие нейроны в их системе должны быть соединены.

Кроме автономного вождения и полётов, ликвидные сети хорошо подходят для анализа электрических сетей, финансовых транзакций, погоды и других явлений, которые меняются со временем. По словам Хасани, последнюю версию ликвидных сетей можно использовать "для моделирования активности мозга в масштабах, ранее невозможных".

Особенно этим заинтригован Митра. "В каком-то смысле это поэтично, показать, что это исследование может пройти полный цикл [полный, замкнутый круг], - считает он [отсылка на замкнутую форму уравнений]. - Нейронные сети развиваются до такой степени, что те самые идеи, которые мы почерпнули из природы, вскоре смогут помочь нам лучше понять природу".

Перейдём к практике. Покажем пример прямо из документации к пакету c реализацией ликвидных нейросетей. И, конечно, его работу.

Технические подробности

Политика нейронных цепей (NCP) - это повторяющиеся модели нейросетей, вдохновленные нервной системой нематоды C. elegans. По сравнению со стандартными моделями ML, NCP имеют:

• Нейроны, моделируемые обыкновенным дифференциальным уравнением;
• Разреженные и структурированные связи нейронов;

Модели нейронов

Сегодня пакет предоставляет две модели нейронов: LTC и CfC на нейронах в виде дифференциальных уравнений, связанных между собой сигмоидальными синапсами. Термин "текучая [ликвидная] постоянная времени" происходит от свойства LTC: поведение этих нейронов во времени подстраивается к входным данным (скорость реакции на некоторые стимулы может зависеть от конкретного входного сигнала). LTC - это обыкновенные дифференциальные уравнения, поэтому их поведение можно описать только во времени.

LTC являются универсальными аппроксиматорами и реализуют причинно-следственные динамические модели. У модели LTC есть один существенный недостаток: для вычисления выходных данных нужен численный решатель дифференциальных уравнений, который серьезно замедляет обучение и время вывода. Модели уравнения [замкнутой формы] с непрерывным временем (CfC) устраняют это узкое место, они содержат приближённое решение дифференциального уравнения в замкнутой форме.

Обе модели LTC и CfC - это рекуррентные нейронные сети, они обладают временным состоянием, а значит, применимы только к последовательным данным или к данным временных рядов.

 

Нейронные связи

Использовать можно обе вышеописанные модели, причём с полносвязной схемой соединений. Для этого просто передадим количество нейронов, как это делается в стандартных моделях, таких как LSTM, GRU, MLP или трансформеры.

from ncps.torch import CfC # a fully connected CfC network rnn = CfC(input_size=20, units=50)

В форме объекта ncps.wirings.Wiring можно указать разреженные структурированные соединения. Политика нейронных цепей (NCP) - самая интересная парадигма нейронных связей в этом пакете, она включает в себя 4-уровневый принцип рекуррентного соединения сенсорных, промежуточных, командных и моторных нейронов.

Самый простой способ создать нейронные связи NCP - использовать класс AutoNCP, требующий указать общее количество нейронов и количество двигательных нейронов, то есть размер вывода.

from ncps.torch import CfC from ncps.wirings import AutoNCP wiring = AutoNCP(28, 4) # 28 neurons, 4 outputs input_size = 20 rnn = CfC(input_size, wiring)

Схема

Учим текучую нейросеть играть в Atari

Ниже научим NCP играть в игру Atari с помощью обучения с подкреплением. Код написан на TensorFlow, а для обучения применяется ray[rllib]. Мы воспользуемся алгоритмом proximal policy optimization (PPO) - ближайшая оптимизация политики. Это хороший базовый алгоритм, который работает и в дискретном, и в непрерывном пространстве действий.

Установка и требования

Для начала нужно установить кое-какие пакеты:

pip3 install ncps tensorflow "ale-py==0.7.4" "ray[rllib]" "gym[atari,accept-rom-license]==0.23.1"
Определяем модель

Модель состоит из блока свертки, за которым следует рекуррентная нейронная сеть типа CfC. Для совместимости модели с rllib создадим подкласс класса ray.rllib.models.tf.recurrent_net.RecurrentNetwork.

Наша сеть Conv-CfC обладает двумя выходными тензорами. Это тензоры:

• Распределения возможных действий (политика);
• Скалярной оценки функции ожидаемого возврата;

Второй тензор необходим для наших алгоритмов PPO RL. Изучение как политики, так и функции ожидаемого возврата в одной сети часто имеет некоторые преимущества обучения за счёт общих признаков.

Продолжение следует.

Искусственный интеллект стал демонстрировать более высокие умственные способности по сравнению с человеком, заявил в беседе с обозревателем Fox News Такером Карлсоном предприниматель Илон Маск. По его мнению, человечество должно разработать эффективные рычаги по контролю над ним.

Единственное преимущество, которое имеет и когда-либо имел человек, - это то, что он единственный обладает статусом самого умного существа на планете, но скоро все изменится.

Платформа должна стать конкурентом нашумевшего чат-бота ChatGPT с той разницей, что будет выдавать всю необходимую информацию и будет лишена цензуры.

Доктор Айзек Кохейн (Isaac Kohane), гарвардский специалист по информационным технологиям и медицине, совместно с двумя коллегами протестировал GPT-4 на предмет возможности использовать искусственный интеллект во врачебной сфере. По словам исследователя, система проявила себя лучше многих врачей.

Результаты эксперимента доктор Кохейн изложил в книге "Революция ИИ в медицине", написанной совместно с независимой журналисткой Кэри Голдберг (Carey Goldberg) и вице-президентом Microsoft по исследованиям Питером Ли (Peter Lee). Выпущенная в марте ИИ-модель GPT-4 в 90 % случаев правильно отвечала на вопросы из экзамена на получение лицензии врача, выступая лучше ChatGPT на базе GPT-3 и GPT-3.5 и даже некоторых докторов, у которых уже есть лицензии.

GPT-4 отлично проявил себя не только как экзаменуемый и знаток фактов, но и как переводчик. Он разобрался с медицинской выпиской пациента на португальском языке и перефразировал наполненный техническим жаргоном текст в материал, с которым справится и шестиклассник. ИИ предлагал врачам полезные советы, как вести себя у постели больного и как разговаривать с пациентом о его состоянии понятным, но сострадательным языком. Машина справлялась с обработкой объёмных отчётов об обследовании, мгновенно обобщая их содержимое.

Свои ответы система излагала в формате, который как будто указывает на интеллект сродни человеческому, но исследователи всё равно пока делают вывод, что в своих размышлениях ИИ ограничен шаблонами - пускаться в полноценные рассуждения с причинно-следственными связями GPT-4 ещё не умеет. Тем не менее, когда системе предложили данные по реальному случаю, та на уровне специалиста с годами учёбы и практики верно диагностировала редкую болезнь.

Доктор Кохейн, с одной стороны, рад, что в обозримом будущем такой инструмент будет доступен миллионам людей, но, с другой стороны, он пока не знает, как сделать платформу безопасной для пользователя. GPT-4 не всегда надёжен в своих ответах, и в книге приводится множество примеров его ошибок разного рода. Причём ИИ склонен настаивать на своей правоте, когда ему на эти ошибки указывают - это явление в технической среде уже назвали "галлюцинациями". В свою защиту GPT-4 однажды заявил: "У меня нет намерений кого-то обманывать или вводить в заблуждение, но я иногда совершаю ошибки и делаю предположения, основываясь на неполных или неточных данных. Я не даю клинических оценок и не несу этической ответственности как врач или медсестра".

В качестве одной из мер защиты авторы книги предлагают проводить по нескольку сессий с GPT-4, чтобы ИИ сам "перечитывал" или "проверял" собственную работу "свежим взглядом". Иногда это помогает выявлять ошибки: GPT-4 несколько раз в сдержанной форме признавал своё заблуждение. Или можно поручить проверку его работы специалисту.

Чат-боты и искусственный интеллект - два слова, которые претендуют на то, чтобы стать технологическими символами последних лет. Именно они заставили общественность забыть о еще недавно будоражащих воображение пространствах виртуальной реальности и дали практически каждому невероятные возможности для саморазвития, финансовой и творческой реализации.

Согласно статистике, сегодня чат-боты активно используют 1,4 млрд. человек, а более 50% сервисных компаний по всему миру применяют этот полезный инструмент для постпродажного обслуживания клиентов. Неудивительно, что эти высокотехнологичные инструменты стремительно развивается и проникают во все новые сферы науки, экономики и быта.

Этот обзор посвящен наиболее перспективной разновидности данной технологии - чат-ботам на базе искусственного интеллекта (ИИ). Здесь мы не будем подробно останавливаться на общих вопросах, таких как что такое чат-боты с искусственным интеллектом, как они работают, какие преимущества предоставляют. Вместо этого, сосредоточимся на практических аспектах - перечислим лучшие ИИ боты, а также расскажем об их функционале и особенностях применения.

Что такое чат-бот

Чат-бот (от англ. chat, "беседа" и robot) - это компьютерная программа, которая может имитировать человеческое общение с помощью различных технологий. Главная задача чат-бота или просто бота - вести "беседу" с пользователем, отвечая на задаваемые им вопросы в текстовом, голосовом и визуальном виде. Именно эта особенность отличает его от других видов программных роботов.

Чат-боты часто интегрируются в приложения, веб-сайты или платформы обмена сообщениями для оказания поддержки пользователям в автоматическом режиме без использования "живых" операторов.

Виды чат-ботов

Хотя формально все чат-боты относятся к технологиям с искусственным интеллектом, так как в ниж заложено базовое умение распознавать запросы на естественном языке. Однако, в зависимости от степени сложности таких инструментов, их принято разделять обычные и ИИ чат-боты.

Обычный чат-бот (rule-based chat bot), с которым многие из нас взаимодействовали на сайтах различных финансовых и сервисных компаний, работает на основе заданного набора алгоритмов. Подобные программы не могут учиться, гибко адаптироваться или самостоятельно формулировать ответы. У них есть заранее определенный список ответов, которые они могут использовать в зависимости от того, какие ключевые слова появляются в вопросе пользователя.

Чат-бот с искусственным интеллектом (AI chatbot) создан на основе технологии, которая называется разговорный или диалоговой ИИ (Conversational AI). Этот термин объединяет не только "умных" чат-ботов, но и голосовых помощников, таких как Siri от Apple, Cortana от Microsoft или Алиса от Яндекса.

Платформы диалогового ИИ используют данные, машинное обучение (ML) и обработку естественного языка (NLP) для распознавания голосовых и текстовых вводов, а также имитации человеческого взаимодействия и самостоятельному поиску ответов в процессе "диалога". Алгоритм ИИ также может учиться на взаимодействии с пользователем, повышая точность ответов на однотипные вопросы.

Кстати. Помимо генерации уникального "человекоподобного" контента, искусственный интеллект активно используется и для распознавания текстов, созданных машинами. Одновременно с умными чат-ботами появились такие боты ИИ-детекторы, как Writer, Copyleaks и AI-text-classifier от OpenAI.

Лучшие чат-боты с ИИ 

ChatGPT

Для чего подходит: для решения широкого комплекса задач, связанных с обработкой данных на естественном языке. ChatGPT можно использовать для обслуживания клиентов, маркетинга или продвинутого поиска информации в интернете.
Цена: пока доступен бесплатно, после регистрации, требующей наличие телефонного номера для подтверждения. В России чат-бот (условно) доступен только, через VPN и сервисы виртуальной телефонии. Подписка на платную ChatGPT Plus начинается от 20 долларов в месяц.
Поддержка русского языка: да.

Chat-based Generative Pre-trained Transformer или ChatGPT - чат-бот с искусственным интеллектом от OpenAI, который может успешно имитировать человеческий разговор при общении с пользователем. В его основе лежит революционная языковая модель GPT-3, основанная на огромных наборах данных, включающих более чем 175 миллиардов параметров.

Возможности ChatGPT по генерации контента достигают беспрецедентного уровня. Чат-бот способен не только вести осмысленные разговоры в режиме "вопрос-ответ", но и создавать по соответствующим голосовым или текстовым запросам (промптам) уникальные электронные письма, эссе, описания товаров и услуг, поэмы, научные статьи, резюме, а также дополнять код.

Особенности ChatGPT

• • Использует продвинутые NLP модели GPT-3.5 или GPT-4 (в платной версии ChatGPT Plus) от OpenAI.
  • Способен выполнять широкий круг задач генеративного ИИ - от написания текстов и кода, до решения математических задач.
  • Удобный и простой в использовании даже для тех, у кого нет технического опыта, благодаря интуитивно понятному интерфейсу.
  • Выполняет поиск в интернете столь же эффективно, как популярные поисковики. Единственное существенное различие - результаты возвращаются в виде готовых ответов, без ссылок на первоисточники.
  • Эффективно справляется с составлением текстов для рассылок на регулярной основе и автоматической генерацией метатегов.
  • Помогает пользователям генерировать новый контент и идеи, что делает его полезным инструментом для преодоления писательского ступора и синдрома пустой страницы.
  • Входящее "сообщение" к ChatGPT ограничено 500 словами.
  • Чат-бот не имеет подключения к интернету и не может использовать источники оттуда в реальном времени. База знаний языковой модели ChatGPT ограничена осенью 2021 года. Разработчики объясняют такое решение стремлением сохранить безопасность и конфиденциальность данных пользователей.
  • ChatGPT может запоминать более ранние сообщения в беседе и использовать этот контекст для создания соответствующих ответов. Он учитывает всю историю чатов и использует ее для генерации соответствующих ответов.

Bing

Для чего подходит: для использования вместе с популярными поисковыми системами.
Цена: бесплатно в тестовом режиме "ограниченного доступа", только для аккаунтов из США.
Поддержка русского языка: да.

В начале февраля 2023 года корпорация Microsoft представила миру новую версию поисковика Bing с интеграцией чат-бота на основе новейшей NLP-модели GPT-4. На начальном этапе новую ИИ систему можно опробовать только по предварительной записи, но после тестирования нейросеть планируется открыть для общего пользования.

Особенности Bing

• Основан на наиболее совершенной на сегодня большой языковой модели (LLM) GPT-4 от OpenAI.
• Имеет доступ в интернет.
• Улучшает обычную поисковую выдачу более точными и конкретизированными результатами.
• Результаты поиска предоставляются с обратными ссылками на источник.
• Функция "интерактивного чата" позволяет улучшать результаты поиска уточняющими запросами.
• Помимо региональных, доступ к чат-боту Bing имеет и другие ограничения - 5 запросов за сеанс и 50 в сутки.
• Запросы к Bing ограничены длинной 1000 слов.
• Ответ в чате будет содержать рекламные вставки, помеченные маркировкой Ad.

Bard

Для чего подходит: чтобы понять, может ли Google создать эффективную замену револющионному чат-боту от OpenAI.
Цена: бесплатно в тестовом режиме, только для аккаунтов из США и Великобритании.
Поддержка русского языка: нет.

В конце марта 2023 года Google запустил собственный чат-бот с искусственным интеллектом, который, как ранее неоднократно заявлялось, планирует стать главной альтернативой ChatGPT. Он построен на основе архитектуры нейронной сети Transformer от Google, которая также стала основой для других генеративных ИИ-инструментов, таких как языковая модель GPT-3.5, используемая в ChatGPT. На этом этапе нейросеть доступна по предварительно записи гражданам США и Великобритании.

Кстати. Мартовская презентация Google Bard была не первой. Первая демонстрация чат-бота 6 февраля 2023 года закончилась громким провалом. Bard допустил ошибку, ответив на вопрос о недавних открытиях космического телескопа Джеймса Уэбба. Чат-бот Google утверждал, что это событие - первый снимок экзопланеты за пределами нашей Солнечной системы, который на самом деле был сделан много лет назад.

Особенности Bard

• Основан на облегченной версии большой языковой модели LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) от Google.
• Помимо страновой принадлежности, для доступа к Bard необходимы личная учетная запись Google и возраст от 18 лет.
• Bard поддерживает веб-браузеры: Chrome, Edge на базе Chromium, Firefox, Opera и Safari.
• Bard не умеет писать код. Возможно, эта функциональность будет добавлена позденее.
• Встроенные средства безопасности. Чат-бот не будет отвечать на вопросы, которые будут этически неправильным или выходящим за рамки его возможностей.
• Как и в случае с Bing, использование Bard будет напоминать обычную работу с поисковиком, только усиленную возможностями ИИ.

GitHub Copilot

Для чего подходит: для автоматизированной помощи в написании кода.
Цена: от 10 долларов.
Поддержка русского языка: нет.

GitHub Copilot - помощник программиста от GitHub, управляемый искусственным интеллектом и синтезирующий код с помощью технологии Codex от OpenAI. Инструмент призван добавить в GitHub возможности чата и голосовой связи. Входящий в Copilot чат-бот Copilot Chat распознает код, введенный разработчиком, и показывает сообщения об ошибках. Разработчикам предоставляется углубленный анализ и объяснения блоков кода, они могут создавать модульные тесты и получать предлагаемые исправления ошибок.

Особенности Copilot

• Поддержка основных языков разработки GitHub, включая C, C++, C#, Go, Java, JavaScript, PHP, Python, Ruby, Scala и TypeScript.
• Интерфейс аналогичный ChatGPT и ориентированный на сценарии разработчиков.
• Бот Copilot Chat интегрирован с Microsoft Visual Studio Code и инструментами разработки Visual Studio.
• Функция Copilot for Pull Requests добавляет поддержки тегов на основе ИИ в описаниях Pull запросов. Теги автоматически заполняются Copilot на основе измененного кода.
• Экспериментальный инструмент Copilot for Docs использует чат-бот для предоставления сгенерированных ИИ ответов на вопросы о документации, включая вопросы о языках, фреймворках и других технологиях. Первоначальная документация будет охватывать React, Azure Docs и MDN.
• Функция Copilot for the CLI, доступная, как и все экспериментальные нововведения по записи, может составлять команды и циклы и выбрасывать непонятные флаги поиска для удовлетворения запроса.

Jasper

Для чего подходит: для интернет-коммерции и маркетинговых проектов.
Цена: от 40 долларов. Есть бесплатный тестовый период - 5 дней.
Поддержка русского языка: да.

Jasper Chat - отличная альтернатива ChatGPT, предоставляющая полезные функции генерации контента, похожего на созданный человеком. Как и ChatGPT, этот чат-бот основан на модели GPT 3.5 от OpenAI. Изначально чат-бот с искусственным интеллектом был предназначен для потокового создания текстов маркетингового и рекламного характера, но также может успешно использоваться для поиска информации или творчества.

Особенности Jasper

• Создает коммерческий контент, оптимизированный с помощью ИИ под лучшую конверсию.
• Позволяет масштабировать выпуск контента до 10 раз быстрее.
• Доступно 26 языков, включая русский.
• 50 текстовых шаблонов для копирайтинга.
• Встроенная проверка грамматики и антиплагиат.
• Инструменты для совместной работы над контентом в режиме реального времени.

Rytr

Для чего подходит: для быстрого создания высококачественного текстового и визуального контента.
Цена: от 9 долларов в месяц. Месяц бесплатного тарифа включает генерацию 5 изображений и текста в 10 000 знаков.
Поддержка русского языка: да.

Rytr - чат-бот с искусственным интеллектом, который помогает пользователям производить на потоке различный контент - от электронных писем и постов в соцсети до SEO-текстов и статей в блоги. Это отличная альтернатива ChatGPT, построенная на той же большой языковой модели GPT-3 и способная генерировать тексты и изображения в течение нескольких секунд.

Особенности Rytr

• Простой в использовании пользовательский интерфейс.
• Браузерные расширения для Chrome и Firefox.
• Поддержка более тридцати языков и более 20 эмоциональных тонов изложения.
• Встроенный SEO-анализатор и детектор плагиата от компании Copyscape, гарантирующие качество контента.
• Возможность использовать при генерации текстов формул коммерческого копирайтинга, таких, как AIDA и PAS.
• Библиотека шаблонов для быстрого и простого создания документов.
• Встроенная функция редактирования "Rephrase and Improve" помогает улучшить читаемость текста.
• Возможность сохранять текст в различных форматах, включая PDF или HTML-файлы, документы Microsoft Word

YouChat

Для чего подходит: в качестве более доступной для российских пользователей замены ChatGPT.
Цена: бесплатно (на время бета-тестирования).
Поддержка русского языка: да, но лучше задавать вопросы на английском.

Чат-бот YouChat, подобно ChatGPT, Jasper и абсолютному большинству инструментов в нашем рейтинге, основан на языковой модели GPT-3. Работает технология тоже весьма похоже на ChatGPT - нужно ввести подсказку-промпт и чат-бот напишет требуемый текст, будь то литературное эссе, информационная статья, математический рассчет, код или перевод. Но, в отличие от ChatGPT, YouChat не имеет блокировок по региональному принципу. поэтому доступен пользователям из России без дополнительных ухищрений.

Особенности YouChat

• Доступность - нет ограничений для пользователей по региональному и другим признакам.
• Есть доступ в интернет.
• В отличие от многих чат-ботов с искусственным интеллектом, YouChat использует ресурсы Google и приводит ссылки на источники.
• Сохраняет историю чатов.
• Можно быстро поделиться результатом с помощью автоматически генерируемой ссылки.
• Минималистичный пользовательский интерфейс.

Socratic

Для чего подходит: для помощи в обучении школьников и студентов.
Цена: бесплатно.
Поддержка русского языка: нет.

Socratic - это учебное приложение от Google, которое помогает старшеклассникам и студентам университетов быстро разобраться в сложных темах и понятиях. EdTech чат-бот использует искусственный интеллект и поисковые технологии Google, чтобы найти верные ответы на математические примеры или пояснить термин из физики.

Учащиеся могут использовать текстовый ввод, голос или камеру, чтобы попросить помощи. Socratic предоставляет краткие ответы по большинству академических предметов, похожие на блок выделенного описания Google. Вместе с ответом чат-бот предоставляет ссылки на учебные пособия, полезные видеоролики и пошаговые инструкции, где можно рассмотреть тему подробнее.

Особенности Socratic

• Чат-бот для мобильных устройств на iOS или Android.
• Образовательная специализация.
• Дружелюбный пользовательский интерфейс.
• Предельно легок в использовании.
• Поиск может осуществляться без написания текста - по изображению или голосу.
• Встроенный сканер для считывания с рабочей тетради.
• Отсутствует десктопная версия.
• Ответы выдаются в кратком виде, поэтому чат-бот нельзя использовать для генерации больших текстов.

Chatsonic

Для чего подходит: для использования в качестве более продвинутой альтернативы ChatGPT.
Цена: есть бесплатный тариф с ограничением в 1000 слов. Платный тариф - от 12,67 долларов в месяц.
Поддержка русского языка: да.

Chatsonic - чат-бот с искусственным интеллектом от Writesonic. Это продукт, во многом схожий по функциональности с ChatGPT, но основанный на новейшей NLP модели GPT-4 и имеющий доступ к интернету и последней информации. Помимо генерации текста, Chatsonic способен создавать уникальные изображения на основе полученных от пользователя подсказок.

Особенности Chatsonic

• Основан на большой языковой модели GPT-4 от OpenAI.
• Поддержка 25 языков.
• Chatsonic имеет доступ в интернет и интеграцию с поиском Google. Это помогает писать максимально релевантный контент на основе актуальной информации, полученной в режиме реального времени.
• В ChatSonic AI встроена интеграция с генеративными нейросетями Stable Diffusion и Dall-E, что позволяет дополнять тексты уникальными изображениями, созданными искусственным интеллектом
• Функция голосового ввода, похожая на Siri и Google assistant, позволяет значительно экономить время при работе с Chatsonic.
• Быстрая интеграция с внешними инструментами с помощью Chatsonic API.
• Встроенное расширение Chatsonic для Chrome.
• Режим "Persona", позволяющий "запрограммировать" тональность ответчика на основе 16 личностных шаблонов.
• Онлайн-редактор текстов Sonic Editor, похожий на Google Docs.
• Сохранение информации из чатов.

Anyword

Для чего подходит: для автоматизации копирайтинга коммерческого SEO-оптимизированного контента.
Цена: от 24 долларов в месяц.
Поддержка русского языка: да.

Anyword - чат-бот с искусственным интеллектом, изначально ориентированный на коммерческое продвижение компаний и их продукции с помощью контента. Генеративный ИИ способен создавать, улучшать и оценивать эффективность текстов на основе портрета бренда и поставленных маркетинговых целей (регистрации, покупки, охват).

Особенности Anyword

• Создание продающих описаний товаров и услуг.
• Встроенная SEO-оптимизация позволяет легко интегрировать ключевые слова.
• Встроенная система анти-плагиата.
• Автоматизированный анализ маркетинговой эффективности текста
• Возможность уникализировать контент под разные каналы продвижения "в один клик".

Character AI

Для чего подходит: для задушевной беседы с искусственным интеллектом.
Цена: бесплатно (пока находится в режиме бета-тестирования).
Поддержка русского языка: нет.

Хотите пообщаться с Илоном Маском, Майклом Джексоном, Сократом, Тони Старком, Пикачу, а также любым историческим или вымышленным персонажем по своему выбору? Чат-бот Character AI легко вам в этом поможет.

Инструмент на основе искусственного интеллекта, созданный двумя разработчиками Google LaMDA - Ноамом Шазиром и Даниэлем Де Фрейтасом, позволяет вести осмысленные разговоры на разные темы с "запрограммированными" нейронной сетью виртуальными образами.

Пользователи могут создавать "персонажей", создавать их "личности", устанавливать определенные параметры, а затем публиковать их в сообществе, чтобы другие могли общаться с ними. Персонажи в Character AI могут быть основаны на вымышленных героях из мифологии, книг, фильмов, а также реальных знаменитостях и исторических фигурах.

Особенности Character AI

• На данный момент в чат-боте доступно 19 функциональных разделов.
• Помимо общения с цифровыми персонажами, Character AI предлагает такие полезные функции, как персональный ИИ помощник, генератор изображений и "програмист-напарник".
• Пользователи могут связываться с одним персонажем или организовывать групповые чаты с живыми или воссозданными нейросетью участниками.
• К сожалению, пока Character AI поддерживает только английский и его диалекты (включая, испано-анлийский). После выхода чат-бота из бета-теста, в нем планируется расширить число доступных языков.
• В чат-боте есть 2 режима создания персонажей - быстрый (Quick) и продвинутый (Advanced Creation). Последний включает в себя определения диалогов, настройку сцены и другую функциональность, для реализации которой создано отдельное руководство.

Фреймворки для чат-ботов

Несмотря на то, что количество высококлассных чат-ботов с ИИ уже измеряется десятками, большинство из них обладают своими недостатками и не может претендовать на роль универсального решения. К тому же существует немало узкоспециализированных производственных и творческих задач, требующих от "умного" бота нестандартного набора функций, которые можно добавить только при разработке с нуля.

Неудивительно, что помимо самих чат-ботов с искусственным интеллектом, активно развиваются и платформы для их создания. Фреймворки для чат-ботов (chatbot frameworks) или конструкторы чат-ботов, как и обычные фреймворки позволяют ускорить и значительно удешевить создание подобных цифровых продуктов. Ниже мы кратко перечислим наиболее перспективные фреймворки для разработки чат-ботов с искусственным интеллектом.

• Microsoft Bot Framework - опенсорсный бот-фреймворк на базе Azure. Структура обладает обширным SDK (набором инструментов) для создания и управления интеллектуальными ботами, а также их интеграции в популярные соцсети и мессенджеры.
• Botpress - фреймворк с открытым исходным кодом, позволяющий разрабатывать масштабируемые чат-боты на основе нативного GPT-движка и ноу-код редактора Conversation Stidio.
• Dialogflow - NLP платформа от Google, которая может использоваться для создания голосовых ботов и чат-ботов с искусственным интеллектом.
• Pandorabots - фреймворк с открытым исходным кодом, позволяющий создавать корпоративных чат-ботов для WhatsApp, Slack, Line и Telegram. Использует SDK на Ruby и PHP.
• Watson Assistant - фреймвок от IBM со встроенным ИИ-ботом Watson Chatbot, предназначенный для создания корпоративных чат-ботов для разных областей бизнеса. Отличается высочайшим уровнем интерпретации естественного языка (NLI/NLU), который позволяет точно адаптировать программный продукт под нужды целевой аудитории.
• Intercom - опенсорсный фреймворк для быстрого создания коммерческих ИИ чат-ботов с помощью no-code технологий. Работает только в веб-версии.
• Rasa - настоящий комбайн "все в одном" для создания и внедрения в производство виртуальных помощников на основе искусственного интеллекта. В основную инфраструктуру платформы Rasa входят фреймворк Rasa Pro и интерфейсное решение Rasa X/Enterprise, а также решения для развёртывания и управления созданными чат-ботами.
• Botkit - опенсорсный инструмент разработки "умных" чат-ботов от Howdy.ai. Предоставляет все необходимые элементы для конструирования ИИ-помощников, включая пользовательский интерфейс и дизайн, а также обеспечивает их интеграцию с основными мессенджерами.
• OpenDialog - фреймворк с открытым исходным кодом, который позволяет проектировать, создавать и развертывать чат-боты и виртуальные помощники с ИИ. Он имеет легко расширяемую архитектуру и предоставляет пользователям хорошую поддержку.
• OpenChatKit - опенсорсный конструктор для создания чат-ботов с ИИ. Работает по принципу, схожему с ChatGPT. Пользователь пишет промпт на естественном языке, а модель отвечает блоком кода, таблицами или текстом.
• HuggingGPT - фреймворк для обучения и развертывания больших языковых моделей (LLM) от HuggingFace. Инструмент использует ChatGPT для обработки пользовательских промптов, а затем подключает для решения задач дополнительные модели обработки естественного языка (NLP), что обеспечивает многомодальное выполнение сложных задач.

Заключение

ChatGPT навсегда изменил наше представление о возможностях чат-ботов. С момента его появления, генеративные технологии на основе ИИ вышли на передний край трансформации устоявшегося цифрового ландшафта. "Умные" боты, вдохновленные продвинутыми языковыми моделями от OpenAI, стали не только полезными помощниками в поиске информации, но и превратились в многофункциональный инструмент автоматизации на службе бизнеса.

Благодаря этому обзору практически каждый сможет оценить преимущества чат-ботов с искусственным интеллектом на практике. Вы можете опробовать готовое решение или самостоятельно создать чат-бот, отвечающий специфическим задачам конкретного предприятия.

Чат-бот на основе искусственного интеллекта Bard, созданный Google, сможет в среднесрочной перспективе обогнать своего конкурента - ChatGPT, предсказали опрошенные "Известиями" эксперты. Основная причина - лидерство Google среди поисковиков с долей более 90%, что позволит компании обучать своего чат-бота на гораздо большем количестве взаимодействий. В то время как ChatGPT совершенствуется, общаясь с пользователями менее популярного поисковика Bing компании Microsoft. Тем не менее, чтобы пошатнуть бесспорное лидерство ChatGPT, его новому конкуренту потребуется около двух лет, так как изначально Bard построен на менее совершенной ИИ-модели, чем его соперник, объяснили эксперты.

Догнать и перегнать

Новый чат-бот компании Google Bard в перспективе сможет обогнать по числу пользователей нынешнего лидера этого рынка ChatGPT, считают опрошенные "Известиями" эксперты. Хотя пока продукт от поискового гиганта выглядит "сырым" и для того, чтобы выиграть конкуренцию, ему потребуется порядка двух лет, уверены специалисты.

- На текущий момент Google Bard отстает по возможностям от ИИ-модели GPT-4, на основе которой работает чат-бот ChatGPT и поисковик Bing компании Microsoft, - рассказал директор центра экспертизы компании R-Vision Григорий Ревенко.

Основное отличие между ChatGPT и Bard - в базовых технологиях, которые они используют. ChatGPT, а вслед за ним и Bing основаны на решении GPT-4. Это новейшая и на данный момент самая продвинутая языковая модель компании OpenAI.

GPT-4 презентовали со значительными улучшениями по сравнению с предыдущей версией. Разработчики уделили много внимания техническим характеристикам разговоров, система была обучена на большом наборе данных. Кроме того, она включает в себя более продвинутые функции, такие как мультимодальность и языковая поддержка, объяснил эксперт НТИ по искусственному интеллекту и телекоммуникациям Алексей Рабин.

- В основе Bard - уменьшенная версия собственной языковой модели Google - Language Model for Dialogue Applications (LaMDA). В первую очередь она предназначена для разговоров и создания текста. Данные для LaMDA представляют собой смесь текста и кода, включая книги, статьи, сайты и другую информацию, - рассказал специалист.

По своей функциональности на данном этапе LaMDA уступает GPT-4, констатируют специалисты. Тем не менее они уверены, что даже при не равных стартовых позициях у Bard больше возможностей стать лидером рынка чат-ботов на основе ИИ. Дело в том, что сейчас основной канал обучения ChatGPT - это общение с пользователями поисковика Bing компании Microsoft. Но его доля на рынке в феврале 2023 года составила всего 2,98%, в то время как на Google приходится 90,88% поискового трафика. Когда компания интегрирует Bard в свой поисковик, он, за счет гораздо большей аудитории, будет прогрессировать в развитии и завоевывать рынок, спрогнозировал Григорий Ревенко.

Нельзя рассматривать такие сервисы в отрыве от платформ, где они располагаются, согласен директор проекта департамента цифровых решений R-Style Softlab Денис Каленбет. При этом на данный момент поисковик от Microsoft на базе ChatGPT выглядит интереснее, его ответы на запросы более осмысленные. Система от Google находится в тестовом режиме, который не только позволяет испытать сервис в реальных условиях, но и является этапом обучения системы и анализа ею данных по запросам пользователей, объяснил он.

- Разработчики семейства моделей GPT раньше Google начали зарабатывать свою репутацию и, очевидно, отработали формат с ориентацией на простого пользователя, делая ИИ доступным для широкой аудитории. В то же время Google является инноватором и, вполне возможно, сможет обойти конкурентов, - пояснил руководитель направления IT Data Science Центра компетенций НТИ по большим данным МГУ Александр Бирюков.

В перспективе ChatGPT и Bard будут дополнять друг друга и органично поделят аудиторию, а к их функциям и инструментам добавятся более сложные с технической точки зрения, но одновременно более востребованные у пользователей, сообщила генеральный директор Content AI Светлана Дергачева.

Обмен мнениями

"Известия" протестировали Bard и сравнили его ответы с ChatGPT. Главное отличие сервисов на данный момент в том, что программа от Google не указывает, откуда она берет информацию, а ChatGPT благодаря интеграции в поисковик Bing подробно приводит источники.

Корреспондент "Известий" решил привлечь конкурирующие чат-боты к самой резонансной дискуссии последних дней по теме искусственного интеллекта.

28 марта на сайте организации Future of Life было опубликовано открытое письмо с требованием ограничить развитие сложных систем с использованием ИИ. Петицию подписали глава Tesla Илон Маск, основатель Apple Стив Возняк и еще более тысячи видных представителей сферы IТ. По мнению авторов письма, системы ИИ с интеллектом, сопоставимым с человеческим, могут представлять серьезные риски для человечества. Работы над ними нужно приостановить минимум на полгода, а это время потратить на разработку и внедрение протоколов безопасности для подобных технологий.

На вопрос, опасно ли его развитие для человечества, ChatGPT ответил так: "Это сложный вопрос, на который нет однозначного ответа. С одной стороны, развитие систем с ИИ может принести много пользы для человечества в разных сферах жизни, таких как медицина, наука и образование. С другой стороны, развитие систем с ИИ может нести и потенциальные риски для общества, такие как утрата рабочих мест, нарушение безопасности и конфиденциальности данных, а также возможность злоупотребления или неконтролируемого поведения таких систем. Поэтому важно, чтобы разработчики систем с ИИ следовали этическим принципам и учитывали социальные и экологические последствия своей работы".

Ответ Google Bard оказался более однозначным: "Разработка таких систем, как Microsoft Bing и Google Bard, не представляет опасности для человечества. Эти системы предназначены для того, чтобы помогать людям. Они могут быть использованы для информативных ответов на вопросы, даже если они сложные или странные. Однако существуют потенциальные риски, связанные с этими системами. Например, они могут быть использованы для распространения дезинформации или пропаганды".

Американские инженеры из Google Research разработали специальную нейросеть, единственная цель которой - обходить защиту от ботов с помощью ввода комбинаций цифр, букв и знаков на картинке (так называемая капча, или captcha). На это обратили внимание на портале ITHome.

Отмечается, что разработанное ПО получило название Pix2Struct. Встроенный искусственный интеллект умеет преображать изображение в текст, даже если символы на картинке очень искажены, что и призвано не дать роботам определить символы.

Капча используется для проверки того, что на страницу заходит именно человек, а не бот. Однако теперь у ботов может появиться способность для успешного прохождения этой проверки, если в их работу внедрят наработки нового ПО.

По словам разработчиков Pix2Struct, их модель ИИ также изучает базовую структуру страницы сайта независимо от того, какие элементы были использованы при ее создании. Это позволяет лучше распознавать символы, потому что порой часть из них хранятся внутри кода сайта.

Pix2Struct был совместно разработан учеными и стажерами Google Research. При этом авторы уверяли, что эта модель не разработана специально для капчи.

Ранее компания Cloudfare предложила избавить мир от капчи, создав альтернативный способ для идентификации людей в интернете.

Российские аналоги поездов "Ласточка" будут выполнены в новом дизайне, следует из фотографии новых, разработанных в России поездов.

Как следует из изображения, новые аналоги "Ласточек" получат более узкую форму кузова и светодиодные фары, окраска поезда выполнена в более сдержанных серо-черных тонах, при этом нижняя часть кузова имеет красный "воротничок".

Поезд также оборудован светодиодной бегущей строкой, на которой будет отображаться название станций и другая информация.

Интерьер и технические параметры поезда пока не раскрываются.

Новая "Ласточка"

Ранее замглавы РЖД Дмитрий Пегов сообщил, что в августе 2023 года холдинг планирует представить российский аналог скоростного электропоезда "Ласточка", сам контракт на закупку таких поездов находится на стадии согласования и подписания. Пока что поезд имеет название ЭС104.

Накануне глава РЖД Олег Белозеров сообщил, что компания ожидает поставку полностью российского электропоезда во второй половине 2023 года. Ранее компания "Синара - транспортные машины" сообщала о планах начать сертификацию нового российского пассажирского электропоезда в мае 2023 года. В холдинге отмечали, что разработали собственный отечественный электропоезд на базе накопленных компетенций.

Скоростной электропоезд "Ласточка" (Desiro RUS) был разработан немецкой компанией Siemens AG. Он состоит из пяти вагонов, общая длина всего состава достигает 130 м. Электропоезд может развивать скорость до 160 км/ч.

Недавно чат-бот ChatGPT получил мощное обновление: большая языковая модель GPT-4 на алгоритмах искусственного интеллекта обеспечила платформу новыми возможностями. OpenAI уже работает над очередным обновлением, моделью GPT-5, которая, возможно, выйдет уже будущей зимой. Она может развиться до уровня сильного искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence - AGI), то есть стать неотличимой от человека.

Будучи формально способной выполнять большинство задач на уровне человека, GPT-5 поможет ChatGPT в реальности превзойти возможности человеческого разума в аспекте обработки данных и генерации контента. Обновление GPT-4 значительно продвинуло возможности ChatGPT: платформа стала поддерживать мультимодальный ввод, то есть запрос к ней можно формулировать в виде текста и изображений; кроме того, она поддерживает несколько языков и может подключаться к интернету. В итоге GPT-4 успешно сдаёт большинство предназначенных для человека экзаменов, превосходя возможности предыдущей версии.

Обучение GPT-5 должно завершиться в декабре этого года, и в OpenAI считают, что модель достигнет уровня AGI, сообщил в соцсетях разработчик Сики Чэнь (Siqi Chen). По его словам, общественность будет горячо обсуждать, достигла ли модель AGI - а значит, это действительно произойдёт. По достижении этого этапа система научится усваивать концепты и задачи наравне с человеком, и разговор с ней будет напоминать диалог с живым собеседником.

Пока это всего лишь предположения, потому что у человечества ещё нет AGI-модели, с которой можно будет сравнить обновлённый ChatGPT. Тем не менее, это будет значительный шаг вперёд по сравнению с GPT-4: новая версия сможет генерировать более быстрые и более точные ответы в сравнении с предшественницей, в том числе писать более качественный программный код. Но до этого момента OpenAI в сентябре или октябре планирует выпустить модели GPT-4.5, которая, возможно, покажет направление дальнейшего развития платформы.

Нейросеть GPT-4 смогла помочь пользователю "превратить" $100 в $25 тыс. Дизайнер из Великобритании Джексон Фолл попросил чат-бота создать бизнес-план онлайн проекта с бюджетом в $100, который принесёт как можно больше денег в кратчайшие сроки и не нарушает законы. В итоге чат-бот смог за сутки помочь с нуля создать и запустить сайт Green Gadget Guru, где предлагаются товары для тех, кто заботится об экологии. На всё Фолл потратил $100 на создание своего дела, нашёл единомышленников и вероятного покупателя на свой проект, который оценил работу в $25 тыс.

GPT-4 предложил Фоллу создать сайт с нишевым контентом. Бизнес-план ИИ включал четыре пункта с простым описанием действий, которые понятны даже обычному пользователю.

План чат-бота:

• приобрести домен и хостинг (примерно $15);
• создать партнёрский сайт, сосредоточившись на прибыльной нише с низкой конкуренцией;
• использовать для продвижения сайта социальные сети ($40);
• оптимизировать новый ресурс для поисковых систем (бесплатно с помощью ИИ).

GPT-4 сам выбрал первый вариант доменного имени, но после того, как Фолл проверил, что оно стоит $848, ИИ предложил более доступное на выбор за $8. Ещё $29 понадобилось потратить на хостинг сайта.

Чат-бот создал по запросу Фолла ТЗ для нейросети DALL·E 2 для генерации логотипа проекта, после выполнения задания чат-бот предложил наиболее продуктивное место размещения логотипа на сайте.

 В итоге после помощи чат-бота Фолл запустил сайт под названием Green Gadget Guru, начал сотрудничать с энтузиастами этой ниши рынка, а также производителями экологических товаров. В первый день после запуска сайта Фолл получил $500 от пользователей, кому понравилась идея проекта. Они решили инвестировать в его развитие. Фолл уточнил, что сейчас у проекта появилось ещё несколько инвесторов.

Фолл также попросил чат-бота написать рекламу сайта для соцсетей, что ИИ сделал без особых проблем.

Фолл пояснил, что чат-бот не смог бы помочь ему так быстро и просто в том случае, если бы запросы для ИИ были несложные. Фолл давал GPT-4 максимально подробные по описанию задачи, уточнял и переспрашивал детали на всех этапах создания сайта и в процессе запуска этого проекта.

По заверению Фолла, ему удалось реализовать бизнес-план ИИ за сутки, а через несколько дней после запуска проекта его сайт оценили в $25 тыс. Пока что это только предложение, но Фолл пообещал рассказать, если найдёт реального покупателя. Фолл решил развивать проект первое время самостоятельно, чтобы посмотреть, как ещё чат-бот сможет ему помочь в этом процессе.

Итоговые затраты на сайт за первые сутки и далее.

14 марта OpenAI представила новую модель ИИ интерпретации изображений и текста GPT-4, которую компания назвала "последней вехой в своих усилиях по расширению масштабов глубокого обучения". GPT-4 создала за несколько десятков секунд по короткому ТЗ рабочую версию Pong, Asteroids, Breakout и Pac-Man, а также написала простую игру на JavaScript, в которой можно "играть лесными эльфами, охраной дворца и злодеями" и "грабить корованы".

Илон Маск (Elon Musk), Стив Возняк (Steve Wozniak), а также более 1000 других экспертов в области искусственного интеллекта и представителей IT-индустрии призвали ввести полугодовой мораторий на обучение ИИ-систем, более производительных, чем недавно представленная модель GPT-4 компании OpenAI. В открытом письме они предупредили о потенциальных рисках для общества.

Письмо опубликовано некоммерческим институтом Future of Life и подписано многими известными в IT-индустрии людьми. Все они призвали "поставить на паузу" разработку ИИ до того, как для отрасли будут разработаны общие протоколы и стандарты безопасности, применение которых будет проверяться независимыми аудиторами.

В письме подчёркивается, что мощные ИИ-системы должны разрабатываться только после того, как человечество будет уверено в позитивных последствиях такого развития и в том, что связанные с ними риски будут управляемыми. Также в письме упоминается о потенциальных угрозах для общества и цивилизации со стороны способных конкурировать с людьми ИИ-систем, что может привести к экономическим или политическим потрясениям. Разработчиков призывают тесно сотрудничать с регуляторами.

Российские власти готовят ответные меры на случай блокировок Западом загрузки в смартфоны виртуальных SIM-карт - eSIM. Минцифры и ФСБ обсуждают внедрение платформы, обслуживающей такие карты. Она, в частности, позволит устанавливать виртуальные симки, если зарубежные вендоры деактивируют необходимое для этого ПО. Такого сценария опасаются сотовые операторы. По оценкам экспертов, в РФ только в прошлом году было продано около 2 млн аппаратов с eSIM, виртуальную карточку активировали сотни тысяч человек. В перспективе их станет значительно больше - на рынок выходят устройства, которые не могут работать без eSIM в принципе, считают специалисты.

Карта недобита

Минцифры вместе с НИИ радио (НИИР) и ФСБ обсуждают внедрение отечественной платформы eSIM, сообщили "Известиям" в министерстве. На территории НИИР планируется развернуть пилотную зону с российским программно-аппаратным комплексом, к которому смогут подключиться операторы, чтобы протестировать инфраструктуру в работе виртуальных SIM-карт, отметили в ведомстве.

- Только отечественные оборудование и программное обеспечение дают полную гарантию безопасности при использовании на объектах критической инфраструктуры, - подчеркнули в пресс-службе министерства.

К такой платформе относится и оборудование сотовых операторов. Функционал и сроки развертывания eSIM-платформы в Минцифры не уточнили.

"Известия" направили запрос в ФСБ.

Пилотная зона создается для выбора оптимального варианта архитектуры и состава элементов отечественной экосистемы eSIM, сообщили "Известиям" в НИИР.

- Элементы - это российские разработки. Речь идет о программно-аппаратных комплексах, национальном корневом удостоверяющем центре и системе криптозащиты информации. На платформе будет тестироваться отечественное оборудование (прежде всего различные датчики, счетчики, планшеты и т.д.). В него могут быть встроены либо наши чипы eSIM, либо зарубежные, которые соответствуют нашей спецификации по информационной безопасности, - отметили в пресс-службе организации.

Одна из функций отечественной системы - загрузка в смартфоны профилей операторов, то есть подключение новых виртуальных симок к сотовым сетям, отметил знакомый с ситуацией источник на рынке связи. Для этого используется зарубежное ПО - под давлением санкций или в инициативном порядке разработчики могут отозвать сертификаты на него, и загружать в смартфоны профили для eSIM будет невозможно, объяснил он.

Того, что eSIM в какой-то момент нельзя будет установить на телефон, опасаются и операторы.

- Риск блокировки eSIM не распространяется на уже работающие виртуальные карты - после активации с точки зрения функционала это обычные SIM-карты, - объяснил представитель Tele2.

Но неподключенные eSIM (то есть сгенерированные оператором и хранящиеся на платформе профили) могут быть деактивированы под разными предлогами, добавляют в компании. Такой риск есть, поскольку на платформах используются западные сертификаты, уточнили в Tele2.

Другие опрошенные "Известиями" операторы утверждают, что уже загруженным eSIM ничего не угрожает, поскольку оборудование для их обслуживания установлено в РФ.

- Но если перестанет работать софт на нем, при покупке нового аппарата, потере или поломке старого вы не сможете восстановить привязанный к eSIM номер. Кроме того, в РФ по параллельному импорту поставляют iPhone 14, предназначенные для американского рынка, а они могут подключаться к сотовым сетям только по eSIM, то же самое касается некоторых моделей смарт-часов, - рассказал гендиректор TelecomDaily Денис Кусков.

Но основные проблемы в перспективе могут быть связаны даже не со смартфонами, а с различными устройствами интернета вещей: датчиками, контроллерами промышленного оборудования. Множество таких устройств используют eSIM, обычную симку в них просто нельзя вставить, а значит, невозможность активации виртуальных создаст серьезные проблемы для промышленности, опасается эксперт.

Сколько вешать в картах

По словам представителя МТС, операторы, ознакомившись с разработанной НИИР концепцией, предлагают обсудить и доработать ее.

- Для обеспечения информационной безопасности операторам представляется целесообразным создавать собственные территориально распределенные и отказоустойчивые решения вместо единой централизованной системы, - считает он.

Из-за отсутствия российского коммуникационного и абонентского оборудования и состояния производственной базы развернуть отечественную экосистему eSIM вряд ли будет возможно в предложенные сроки, то есть до 2025-2027 годов, сомневается один из участников рынка.

- Мы готовы участвовать в пилоте отечественной платформы eSIM. В этом вопросе также важно синхронизировать позиции с производителями устройств, так как eSIM является составной частью самого гаджета, - отметили в пресс-службе "Вымпелкома".

"Мегафон" открыт к обсуждению альтернативных решений для eSIM, сообщили в его пресс-службе.

При этом, сколько eSIM используется сейчас в РФ, операторы не раскрывают. По оценке Mobile Research Group, по итогам 2022 года на руках у россиян было 12-13 млн таких аппаратов. Только за прошлый год в РФ было продано около 2 млн смартфонов с поддержкой eSIM, рассказывает ведущий аналитик Mobile Research Group Эльдар Муртазин.

IPhone 14, у которого нет физической SIM-карты, начали завозить в РФ осенью 2022 года - продано уже около 100 тыс. таких аппаратов, утверждает он. По оценке Mobile Research Group, eSIM в нашей стране активированы примерно на 8% смартфонов. Правда, не все они российские, среди них есть номера зарубежных операторов, которые граждане покупают, чтобы сократить расходы на роуминг, отмечает Эльдар Муртазин.

- В январе-феврале этого года в целом в России продано порядка 550 тыс. устройств с поддержкой eSIM (как в дополнение к обычной SIM-карте, так и работающие только на eSIM) - это примерно 12% от общего объема рынка аппаратов в стране, - рассказали в "М.Видео-Эльдорадо".

С eSIM потребителям в основном доступны девайсы от Apple, флагманы и складные смартфоны от Samsung. Самым продаваемым в этом году стал iPhone 13 (128 Гб), затем следуют iPhone 11 (128 и 64 Гб) и iPhone 14 (128 Гб), утверждает представитель объединенного ритейлера. В его рознице покупателям iPhone 14 доступны три версии - nano-SIM и eSIM, две nano-SIM, а также только eSIM. На модели с одной физической картой приходится 70% приобретенных устройств, 20% - на девайсы с двумя nano-SIM, на устройства только с поддержкой виртуальной SIM приходится не более 10%, утверждает представитель "М.Видео-Эльдорадо".

Большинство российских абонентов все-таки использует аппараты с физической SIM-картой: в каких-то она дублируется eSIM, в каких-то нет, отмечает управляющий партнер юридической компании Enterprise Legal Solutions Юрий Федюкин.

Очевидно, что невозможность подключить номер по eSIM - не самая большая гипотетическая проблема для пользователей, рассуждает юрист. Гораздо более болезненным стало бы закрытие доступа к хранилищам фотографий и видео, музыкальным сервисам и магазинам приложений, считает он.

Создана нейросеть Alpaca 7B, не уступающая ChatGPT. Ее разработка обошлась всего в $600, ее код находится в открытом доступе, и любой желающий сможет настроить ее под свои задачи приблизительно за $100. Для запуска Alpaca 7B хватит мощностей одноплатного ПК Raspberry Pi.

Нейросеть вместо iPhone

Группа ученых из Стэнфордского университета (США) разработала уникальную нейросеть Alpaca 7B, потратив на нее намного меньше $1000 (77,2 тыс. руб. по курсу ЦБ на 21 марта 2023 г.). Как пишет портал New Atlas, даже несмотря на столь скромные инвестиции проект по своим возможностям практически не уступает разрекламированной ChatGPT, созданной компанией OpenAI.

При этом точный размер вложений в OpenAI не раскрывается. В списке инвесторов OpenAI числится корпорация Microsoft, которая не так давно "влила" в эту компанию $1 млрд, получив право использовать ChatGPT в своих программных продуктах.

Разработка Alpaca 7B обошлась ученым всего-навсего в $600 (46,3 тыс. руб.). Это ненамного дороже самого дешевого iPhone в современном модельном ряду Apple - за ультрабюджетный iPhone SE 2022 в версии на 256 ГБ она просит $576 (44,5 тыс. руб.).

При этом авторы Alpaca 7B утверждают, что даже $600 - слишком крупная сумма для такого проекта, поскольку, по их словам, если бы у них было время на оптимизацию процесса обучения нейросети, они могли бы потратить еще меньше.

Вложения в ChatGPT, по всей видимости, были чрезмерно крупными

Что еще важнее, теперь любой, кто захочет интегрировать Alpaca 7B в свой сервис, потратит на ее дополнительное обучение не более $100 (7720 руб.). Основной массив знаний по умолчанию встроен в эту нейросеть.

Дешевле и лучше

В своем нынешнем исполнении нейросеть Alpaca 7B во многих задачах проявляет себя как минимум не хуже нашумевшей ChatGPT, хотя последняя способна даже написать дипломную работу - такой прецедент создан в России. В основе Alpaca 7B используется языковая модель с открытым исходным кодом LLaMA 7B - самой маленькой и дешевой из нескольких доступных моделей LLaMA. Но на начальном этапе она сильно отставала ChatGPT, ведь на развитие последней было потрачено гигантское количество времени и человеко-часов.

Чтобы быстро и эффективно развить Alpaca 7B до уровня ChatGPT, авторы проекта пошли на хитрость - они почти полностью автоматизировали процесс обучения своей нейросети при помощи API-инструментов OpenAI. Реализация этого этапа, то есть начального обучения, обошлась в $500 (38,6 тыс. руб.), а еще $100 (7720 руб.) стоило дополнительное "образование", то есть более тонкая настройка языковой модели.

При этом никаких гигантских вычислительных мощностей, аренды суперкомпьютера или чего-то в этом духе не потребовалось - ученым хватило восьми самых обычных компьютеров, трех часов времени и видеоускорителей Nvidia Tesla A100 с 80 ГБ памяти, которые они, опять же, не покупали.

Завершив обучение Alpaca 7B, они провели сравнительное тестирование своего творения, оппонентом в котором выступила базовая языковая модель ChatGPT. Обе нейросети выполнили несколько заданий, и Alpaca 7B, стоившая на уровне китайского смартфона Xiaomi 13, одержала победу. "Мы были весьма удивлены этим результатом, учитывая небольшой размер модели и скромный объем данных для выполнения инструкций", - отметили авторы проекта.

Повторить сможет каждый

Создатели Alpaca 7B выложили весь объем данных, использовавшихся для первоначального обучения нейросети, в свободном доступе на GitHub, что позволит любому, кто захочет повторить их путь, сэкономить $500. Как пишет New Atlas, этим тут же воспользовалась другая группа разработчиков, сильно упростив второй этап обучения нейросети, который обошелся авторам в $100.

В 2023 году для запуска мощной нейросети достаточно простого карманного ПК

Они разместили на GitHub код, позволяющий запустить Alpaca 7B даже на Raspberry Pi - одноплатном компьютере, который в последний раз обновлялся в 2019 г. Аренда дорогих ускорителей Nvidia Tesla A100 тоже не потребуется, как и группы из восьми ПК - хватит одного компьютера с одной видеокартой потребительского уровня Nvidia GeForce RTX 4090. Обучение займет пять часов.

Что будет дальше

Феномен Alpaca 7B, собранной группой энтузиастов за $600, наличие всех исходных данных в открытом доступе и возможность запускать столь мощную нейросеть на морально устаревшем одноплатном компьютере - все это открывает весьма широкие перспективы для развития частных нейросетей, пишет New Atlas. По сути, теперь можно создавать неограниченное количество языковых моделей без многомиллиардных вложений.

Для компаний, занимающихся разработкой ИИ, как и для их инвесторов, это тревожный звоночек. Пример Alpaca 7B очень показателен - весь мир убедился, что вкладывать суммы с девятью нулями в подобные проекты теперь нецелесообразно. Частные компании, которым после релиза ChatGPT срочно потребовалась своя нейросеть с аналогичными возможностями, тоже, вероятно, пересмотрят объемы вложений в них. Как известно, аналоги ChatGPT в той или иной степени готовности есть у американских Amazon, Apple, Google, китайской Baidu и многих других ИТ-гигантов.

Евгений Черкесов

Аналитический центр Австралийского института стратегической политики (ASPI) заявил, что Китай стал лидером в исследованиях 37 из 44 важнейших технологий.

Специалисты ASPI утверждают, что Китай заложил основу для того, чтобы позиционировать себя как ведущую мировую научно-технологическую сверхдержаву, установив ошеломляющее лидерство в высокоэффективных исследованиях в большинстве важнейших и новых технологических областей.

Чтобы прийти к такому выводу, эксперты ASPI провели исследование в таких областях, как оборона, космос, робототехника, энергетика, окружающая среда, биотехнологии, искусственный интеллект, передовые материалы и квантовые технологии.

ASPI собрал и проанализировал исследовательские работы, опубликованные в период с 2018 по 2022 год в выбранных областях технологий, чтобы определить 10% наиболее цитируемых исследований. Также учитывался H-индекс - показатель эффективности, используемый для анализа влияния научных результатов, как и количество ведущих исследовательских институтов в стране.

По данным аналитического центра, Китай часто проводил более чем в 5 раз больше высокоэффективных исследований, чем его ближайший конкурент - США.

Из 37 областей Китай близок к тому, чтобы стать монополистом в 8:

• наноразмерные материалы и производство;
• технологии покрытий;
• передовая радиочастотная связь (включая 5G и 6G);
• водород и аммиак для энергетики;
• суперконденсаторы;
• электрические батареи;
• синтетическая биология;
• фотонные датчики.

ASPI обнаружил, что США являются вторым наиболее передовым источником исследований в большинстве технологий и заняли первое место в каждой из областей, которых не было в Китае. К ним относятся:

• высокопроизводительные вычисления;
• разработка и изготовление передовых интегральных схем;
• обработка естественного языка;
• квантовые вычисления;
• вакцины и "медицинские контрмеры" (MCM);
• малые спутники и системы запуска космических аппаратов.

Китай и США значительно опередили страны следующего эшелона - во главе с Индией и Великобританией, а также Южной Кореей, Германией, Австралией, Италией и, реже, Японией.

Что касается институтов и университетов, то Китайская академия наук показала особенно высокие результаты, войдя в пятерку лучших по 27 из 44 технологий. Делфтский технологический университет Нидерландов преуспел в ряде квантовых технологий. А члены американской группы Big Tech (Google, Microsoft, Facebook*, Hewlett Packard и IBM) показали хорошие результаты в области ИИ.

ASPI также рассматривает вопрос о том, переводится ли опыт высокоэффективных исследований в производство. Авторы отчёта отметили, что производственные возможности отстают от научных достижений.

"Лидерство Китая является результатом продуманного дизайна и долгосрочного политического планирования, как неоднократно подчеркивалось Си Цзиньпином и его предшественниками", - отмечают исследователи.

Аналитический центр ясно понимает, почему лидерство Китая является проблемой. В краткосрочной перспективе нежелательно, чтобы одна или две страны доминировали в новых и развивающихся отраслях, кроме как для обеспечения устойчивости цепочек поставок.

В долгосрочной перспективе это может привести к смещению - не только развития технологий, но и глобальной власти и влияния - к Китаю, который ASPI называет "авторитарным государство, в котором разработка, тестирование и применение новейших критических и военных технологий не являются открытыми и прозрачными и где они не могут быть тщательно изучены независимым гражданским обществом и СМИ".

Аналитический центр утверждает, что, хотя Китай лидирует во многих областях, другие страны должны "оценить свои объединенные и взаимодополняющие преимущества". В сумме страны занимают лидирующие позиции во многих технологических областях.

* Компания Meta и продукты компании (Instagram и Facebook) признаны экстремистскими организациями; их деятельность запрещена на территории РФ.

Подробнее: www.securitylab.ru/news/536730.php