Что-то мне подсказывает, что через 4-5 лет эти ребята от Boston Dynamics будут совсем не брейк-данс танцевать. 🔫

А пока, конечно, кроме восторга — никаких комментариев.

Китайцы предложили в порядке освоения Луны построить на ее обратной стороне большой радиотелескоп. Предлагается создать массив из 7200 антенн сверхдлинноволнового диапазона, в котором не может работать аппаратура на Земле: велико поглощение в атмосфере и куча неустранимых помех от нашей шумной в эфире цивилизации. Но именно излучение в этом диапазоне может рассказать о совсем ранней Вселенной, о той ее стадии, когда еще не было звезд. Даже великий JWST здесь бессилен.
Идеи такого устройства были и раньше, но китайцы предложили реалистичный план, позволяющий создать радиотелескоп за 10 лет, используя уже существующие технологии.
Интересно, возникнет ли вокруг этой идеи международный проект, такого масштаба задачки лучше решать в кооперации.
https://www.scmp.com/news/china/science/article/3302926/chinese-scientists-propose-giant-telescope-far-side-moon-understand-early-cosmos?module=inline&pgtype=article

Очередной любопытный лонгрид на выходные. Не то чтоб прямо про технологии, но в наше время сплошного ИИ невредно почитать, что люди нынче думают про интеллект. Там, как легко догадаться, все непросто.
Интеллект приятно определять прагматично, как средство решать задачи — IQ тесты тому яркий пример, но и в более серьезных местах все крутится вокруг “the ability to acquire and apply knowledge and skills.”
И вот пестрая группа интеллектуалов (простите за каламбур) собралась поговорить и подумать про интеллект, если можно так выразиться, с чистого листа, без привычных шаблонов. Например, рассматривая многообразие видов интеллекта: растительный, животный, человеческий, инопланетный, просто планетный и до кучи эмоциональный.
Любопытно, что собравшиеся активно использовали ChatGPT — как зеркало культурных стандартов, сложившихся в обществе. Задача же группы состояла в попытке отойти от человекоцентричного определения интеллекта, опираясь на наблюдаемые в разных науках эффекты — например, индуцированный целенаправленный фототропизм растений, сильно смахивающий на условные рефлексы животных. Неудивительно, что рабочая группа пришла к выводу: Intelligence is how life, in all its manifestations, strives to perpetuate itself.
Впрочем, это было только начало:) Дальше предстояло пройтись по масштабам — от клетки до цивилизации в целом.
В общем, я давно ждал, когда научная мысль которая движет, скажем, убежденными вегетарианцами, дойдет до осознания, что и веганы в некотором смысле каннибалы, а технологии — всегда зло, если пытаются управлять природными процессами. Но обидно, что про интеллект искусственный даже не поговорили.
Чтение там несложное и относительно недолгое, хорошее переключение головы на выходные
https://bigthink.com/13-8/the-case-for-expanding-the-definition-of-intelligence/

Если внимательно присмотреться, ох как многое в технологическом вокруг можно отнести к технологиям двойного назначения. Вот, например, устройство для резки различных прочных предметов под водой на глубинах до 4 000 метров. Люди осваивают океаны все активней, возможность резать различные тросы полезна.
Но еще — и совершенно оправданно — можно напомнить, что вся глобальная инфраструктура интернета расположена на дне мирового океана не глубинах не больше 2 000 метро — так уж работают кабелеукладчики. И созданное устройство легко способно эти кабели (и становящиеся все более популярными силовые кабели для транспортировки возобновляемого электричества) перерезать, несмотря на их укрепленные оболочки; заголовок статьи — это, конечно, кликбейт -- но по существу верен
https://www.scmp.com/news/china/science/article/3303246/china-unveils-powerful-deep-sea-cable-cutter-could-reset-world-order

Очень полезная, хотя и непростая для чтения как любой научный текст, статья в Nature посвящена, на первый взгляд, довольно узкой задаче: использованию больших языковых моделей в процессах поиска и открытия новых в чем-либо полезных материалов.
В начальных разделах статьи указывается, что технологии обработки естественного языка, позволили, наконец, содержательно обрабатывать весь массив когда-либо опубликованных работ по теме, извлекая из них данные, которые формируют большие обучающие выборки.
В разделе про LLM содержится важное замечание: Recently, LLMs have shown their ability in learning universal language representations, text understanding and generation. В итоге в конкретном исследуемом случае оказывается, что Leveraging semantic textual similarity, new materials with similar properties can be identified without human labeling or supervision.
Познавательно выглядит сравнение уже давно использовавшихся пайплайнов открытия новых материалов с использованием методов обработки естественного языка и новых возможностей, появившихся благодаря LLM. Описано, как и почему необходим файнтюнинг готовых моделей.
Речь и здесь уже идет о создании автономных агентов, способных целиком самостоятельно планировать и проводить исследования, причем — снова как люди — эти агенты по ходу дела обучаются и самосовершентвуются: In-context learning allows an AI agent to accumulate experience and evolve so that its actions become increasingly consistent, logical, and effective over time.
При внимательном чтении статья позволяет заглянуть в будущее научных исследований и понять логику, по которой это будущее создается. А еще — почувствовать объем нерешенных проблем, гарантирующих, что в обозримом будущем тем людям, кто создает автономный пайплайн научных открытий, безработица не грозит:)
А для особо любознательных открывается, насколько же наивна, безосновательна и слаба критика ИИ в научных исследованиях со стороны якобы экспертов. Им следует поизучать матчасть. Можно с этой статьи и начать.
https://www.nature.com/articles/s41524-025-01554-0

Кай-Фу Ли, автор бестселлера “Сверхдержавы искусственного интеллекта” (который рекомендовал прочитать с момента перевода книги на русский язык и продолжаю рекомендовать), в настоящий момент — основатель стартапа 01.ai, дал интервью Рейтерсу, и теперь все его комментируют. Хотя вроде бы ничего нового не сказал, но он весьма авторитетная в мире фигура, и к его мнению сильно прислушиваются.
А утверждения его следующие: DeepSeek показал всему миру, что в разработках инфраструктурного софта для ИИ китайцы вырвались вперед. Но еще он сообщил свою оценку, которая очень наглядна, и потому нравится журналистам: “Раньше мне казалось, что мы всюду отстаем на примерно полгода от США, а теперь полагаю, что местами в ключевых технологиях разрыв сократился до трех месяцев, а кое-где мы вырвались и вперед” Ли добавил, что санкции и ограничения на поставку процессоров в Китай оказались палкой о двух концах -- ощутив дефицит, разработчики вынуждены были обратить внимание на зоны, куда никто раньше не смотрел. Такие вынужденные инновации в условиях прессинга оказались очень успешны. “The fact that DeepSeek are able to figure out the chain of thought with a new way to do reinforcement learning is either catching up with the US, learning quickly, or maybe even more innovative now”
Обратите внимание: скорость развития такая, что сокращение разрыва на три месяца -- это крутое достижение.

https://www.businesstimes.com.sg/startups-tech/deepseek-narrows-china-us-ai-gap-three-months-01-ai-founder-lee-kai-fu-says

Про европейских человекоподобных роботов пишут куда меньше, чем про китайских или американских. Но вот норвежская компания 1X Robotics, создавшая робота Neo Gamma, уже в текущем году собирается начать масштабные тесты в домохозяйствах (обещают сотни и тысячи семей). Стартап использует разработки и OpenAI, и Nvidia; в начале тестирования предполагается режим телеоператора с последующим переходом к автономному. Роботы, как утверждается, достаточно тихие (не громче холодильника), достаточно ловкие и для начала ориентированы на простейшие задачи вроде поливки цветов и уборки пылесосом. Предполагается, что в дальнейшем фокус будет на помощи по хозяйству маломобильным и пожилым людям. Это, по сути, главный дифференциатор: основные конкуренты не устают говорить про роботов на производстве.
https://opentools.ai/news/openai-backed-1x-embarks-on-in-home-trials-of-humanoid-robot-neo-gamma

Рецензируемые журналы, peer-reviewed journals, традиционно гордятся своим эпитетом: считается, что такая система рецензирования материалов перед публикацией гарантирует их высокий уровень, достоверность и научную ценность. Но еще в 2023-24 было выявлено, что при всех своих несовершенствах, системы детектирования ИИ-контента выявили от 7% до 17% рецензий, содержащих признаки ИИ-генерации; такие цифры заметно выше уровней false positive для детекторов. И, кроме всего прочего, false negative там немал:)
Сами издатели демонстрируют разные подходы: некоторые напрочь запрещают рецензентам использовать ИИ, другие — регламентируют и ограничивают использование (например, использовать можно только локальные инструменты, исключающие утечки еще не опубликованной информации).
Опрос авторов статей показывает (см. картинку прямо здесь в посте), что сами они отнюдь не единодушны в отрицании LLM: около 40% считают генеративные рецензии не менее, а подчас и более полезными в сравнении с рецензиями белковых коллег. Спрос рождает предложение — и рынок начинает наполняться ИИ-предложениями для рецензентов и издательств. Например, не каждый рецензент в состоянии проверить адекватность и точность использования многочисленных процитированных в статье источников; для ИИ-ассистента задача уже тривиальна.
Хотя часть авторов настроены консервативно, другая часть авторов и издатели полагают, что “Within the next two years, I believe automated reviewing of manuscripts through AI will be at a level better than the majority of current human reviews — and crucially, much faster”. Видимо, на том же горизонте сами работы все чаще будут написаны в соавторстве с co-scientist’ами, а потом и ими самими. Логично, чтоб публикации одних ИИ-систем рецензировали другие ИИ-системы:)
https://www.nature.com/articles/d41586-025-00894-7

Несколько неожиданный, чтоб не сказать обескураживающий, результат взрывного роста ИИ в Китае: там имеется большой избыток вычислительных мощностей для нужд ИИ. Дело в том, что там экономика очень подвижна и привыкла бежать быстро туда, где деньги, чтобы опередить конкурентов. Особенно, если государство подключает свои административные рычаги и свои финансы.
В конце 2022 строительство датацентров было признано национальным приоритетом. Все побежали, включая организации, требуемой экспертизой не обладающие, и в итоге за два года (2023 и 2024) построили аж больше 500 (!) новых датацентров. State-owned enterprises, publicly traded firms, and state-affiliated funds lined up to invest in them, hoping to position themselves as AI front-runners. И вот это прекрасно про инвесторов в недвижимость: “AI felt like a shot of adrenaline. A lot of money that used to flow into real estate is now going into AI data centers.” Дата-центры тоже, конечно, недвижимость, но есть нюанс…
Целых 144 компании зарегистрировались в 2024 как разработчики собственных LLM, но лишь 10% из них к концу года продолжали инвестировать в разработку.
Прямо сейчас это звучит дико: GPU leasing prices are extraordinarily low. There’s an oversupply of computational power — но, с другой стороны, как же хорошо оказаться в такой ситуации в начале стадии взрывного роста и массовых внедрений.
https://www.technologyreview.com/2025/03/26/1113802/china-ai-data-centers-unused/

Пришло время очередной колонки в «Форбсе» — там я который уж раз пишу про роботов. И вот почему.
Стимулированный ИИ прогресс цифровых технологий часто сравнивают с появлением интернета. Это довольно любопытное сравнение. Поскольку мне повезло становление и возмужание интернета наблюдать изнутри, у меня есть стойкое убеждение, что важнейшим этапом его развития было «прорастание в офлайн». Информационная супермагистраль добавила к информационным сервисам операционные в материальном мире — и вот тут-то стала по-настоящему могучей. Материальным воплощением интернета как физического фактора стал смартфон, превратившийся в пульт управления окружающими вполне материальными процессами.
У ИИ, я уверен, начинается похожий период. Массовой материализацией ИИ собираются стать роботы, прежде всего — человекоподобные. Даже интересно, скоро ли они станут привычны как смартфоны:))
https://www.forbes.ru/tekhnologii/533214-na-poroge-novoj-ery-robotov-pocemu-to-cto-bylo-fantastikoj-stalo-biznes-strategiej

Как же все это знакомо выглядит: появление структурированных ответов, появление тематических вертикалей: путешествия, работа, видео… Вот только многолетний прогресс традиционных поисковиков здесь спрессован в месяцы. Интересно, будет ли так же ускорен рост аудитории :))
https://www.benzinga.com/markets/equities/25/03/44487771/googles-ad-dominance-faces-challenge-as-perplexity-introduces-answer-modes-aravind-srinivas-advocates-native-transactions

На недавно прошедшей конференции Zoom Enterprise Connect ожидаемо были представлены агенты — куда ж без них в 2025. CPO Zoom произнес фазу, которую уже можно и будет можно применить много к чему в текущем году: AI Companion is evolving from a personal assistant to being truly agentic, which signals a major leap forward in how AI can enhance productivity and collaboration at work
Еще одна компания покинула лигу вторых пилотов, пополнила лигу автономных агентов. И активно лезет в область, которая, строго говоря, не совсем про интеллект: For customer self-service, Zoom Virtual Agent leverages memory and reasoning skills to deliver empathetic and contextual conversations and task action to resolve complex issues from start to finish. Эмпатичный отклик ИИ-сотрудника поддержки — это некоторых триггернет, но по сути это становится на глазах базовой реальностью: Zoom вполне передовая компания, но отнюдь не ушедший в недосягаемый отрыв лидер.
Там еще и с чисто технической точки зрения масса улучшизмов Zoom, показывающих, что на самом деле такое «сервис телеконференций» в 2025 — почитайте
https://news.zoom.com/enterprise-connect-2025/

В Китае пройдет первый в истории полумарафон человекоподобных роботов

Пекин готовится стать эпицентром беспрецедентного технологического события мирового масштаба. 13 апреля 2025 года в столице Китая состоится первый в истории человечества полумарафон антропоморфных роботов — соревнование, которое обещает навсегда изменить наше представление о возможностях искусственного интеллекта и робототехники.

На старт уникальной 21-километровой дистанции выйдут десятки человекоподобных роботов от ведущих технологических компаний и исследовательских лабораторий со всего мира. Участникам предстоит не просто преодолеть впечатляющее расстояние, но и справиться с многочисленными препятствиями, демонстрируя свои способности поддерживать баланс, принимать решения в реальном времени и адаптироваться к изменяющимся условиям трассы.

https://mltimes.ai/v-kitae-projdet-pervyj-v-istorii-polumarafon-chelovekopodobnyh-robotov/

Любопытно наблюдать, как постепенно вычислительные мощности начинают измеряться не столько в отражающих их производительность пета- или эксафлопсах, а в прожорливости (потребляемой электрической мощности). Производство компьюта становится очень энергоемким производством, не все заводы традиционной материальной промышленности смогут потягаться.
Но еще сильнее впечатляет плотность потребляемой мощности: Nvidia обещает в 2027 отдельно взятую стойку NVL576, требующую 600 кВт подведенной мощности (раз в пять больше теперешних), а в дальнейшем речь пойдет о «стойках мегаваттного класса». Инженерные системы питания (и, соответственно, отвода тепла) при такой плотности мощности становятся не меньшим чудом конструкторской мысли чем сами процессоры и сверхбыстрые сетевые средства…
https://www.techradar.com/pro/megawatt-class-ai-server-racks-may-well-become-the-norm-before-2030-as-nvidia-displays-600kw-kyber-rack-design

Билл Гейтс давно может себе позволить говорить то, что хочет: корпоративный пиар над душой не стоит, личный бренд пестовать не надо, мнения сколь угодно яростных комментаторов давно не волнуют и ни на что в его жизни не влияют. Поэтому даже на фоне других переставших избегать табуированных тем ИТ-топов он выглядит свежо :)
Сеть полнится комментариями на тему недавнего его большого интервью , где Гейтс заметил, что AI will revolutionize medicine and education, making expert guidance universally accessible while significantly reducing the need for human professionals. Новация в том, что даже довольно смело обсуждающие передел рынка труда люди предпочитают не трогать образование и быть очень деликатными с медициной. Действующий глава ИИ в Майкрософт, Мустафа Сулейман, тоже предупреждает, что AI will fundamentally reshape the workforce, replacing rather than merely assisting human labor — но не очень лезет в подробности профессий. Интересно, какие еще запретные мнения станет можно почитать в открытых источниках:)
https://www.windowscentral.com/software-apps/work-productivity/bill-gates-says-ai-will-replace-humans-for-most-things-rendering-doctors-and-tutors-obsolete-within-a-decade

Робототехника в США — хороший пример тезиса, гласящего, что first mover advantage работает далеко не всегда. В 60-е годы прошлого века Штаты были первопроходцами в автоматизации производства и сопутствующей разработке роботов, но потом эта область там вышла из моды, инициативу перехватила Япония, а нынче, когда дело дошло до массового внедрения и производства человекоподобных роботов, за лидерство сражается Китай.
Американскому роботостроению обидно. Массово заинтересовать инвесторов, похоже, не получается. Поэтому отраслевая ассоциация А3 выступила с инициативой привлечь государство: надо создать правительственный офис и комиссию поо робототехнике — новые федеральные органы с полномочиями и бюджетом. А еще надо снизить налоги и потребовать от государственных агентств планов по роботизации себя — создать управляемый и прогнозируемый спрос.
Мне интересно: Маск со своими роботами Optimus послушается и создаст новые госструктуры вопреки собственной борьбе с бюрократами или предпочтет не растить конкурентов за госсчет :)
https://www.roboticstomorrow.com/story/2025/03/a3-releases-vision-for-a-us-national-robotics-strategy/24514/