Разработчики Google неожиданно для себя столкнулись с необъяснимым феноменом. Обнаружилось, что одна из нейросетей показала знание языка, которому ее не обучали. Сам факт того, что искусственный интеллект с легкостью освоил новый язык, еще раз подтверждает его широкие возможности. Одновременно с этим он вызывает и беспокойство – ИИ знает то, что, в принципе, знать не должен.
Ведущие специалисты Google не смогли объяснить, как программе удалось освоить бенгальский язык. Потребовалось совсем немного подсказок, чтобы получать внятные и вполне осмысленные ответы на этом языке. На данный момент профильные специалисты не находят ничего лучше, чем сказать, что открытое свойство ИИ является «загадочным». Разработчики озадачены еще и тем, что этот феномен становится все более распространенным.
Описанное явление, когда ИИ неожиданно обучает себя новому навыку, эксперты называют «возникающим свойством». Даже исполнительный директор Google Сундар Пичаи признал, что с ИИ время от времени происходят странные вещи, которым специалисты компании не могут дать научного объяснения. На этом фоне заявления об опасности массового и бесконтрольного использования ИИ, когда эксперты не знают всех деталей его работы, кажутся вполне обоснованными.
На Магнитогорском МКЗ стартовало тестирование очередного поколения грузовика широко известной в стране и не только марки «Урал», который имеет индекс 432067-73 и относится к беспилотным авто с заявленной автономностью третьего уровня.
Пока движение грузового авто контролируется водителем-оператором, но после перехода на пятую ступень «беспилотности», запланированного на ближайшее время, авто сможет передвигаться самостоятельно.
Как видно на представленном фото «Урала-432067-73», кабина у грузовика отсутствует, хотя характерную для этой марки машин носовую часть оставили, а полезная грузовая площадь начинается сразу за ней. При длине порядка 6,5 метра беспилотный «Урал» имеет высоту 2,3 метра.
В техническом плане, как утверждает производитель, это обычный «Урал», в котором механическую «коробку» заменили на автоматическую и добавили оборудование, необходимое для автономного вождения. Причем программное обеспечение для него разрабатывали специалисты «Андроидной техники», известные по созданию робота с именем «Федор».
Проект Airbus DragonFly не только управляет взлетом и посадкой, но и может взять на себя управление в полете в случае потери сознания пилотом. Вдохновленный системой 360° зрения стрекоз, он способен "видеть" окружающую среду и самостоятельно определять новую карту маршрута.
Автономными становятся не только автомобили, но и самолеты. Airbus работает над этим в рамках своего проекта DragonFly, который сейчас находится на последнем трехмесячном этапе испытаний. Как следует из названия, "DragonFly" - это проект, частично вдохновленный стрекозой и ее 360° зрением. Он призван стать новым важным элементом в обеспечении безопасности полетов, усилив работу пилотов. Система, которая в ближайшем будущем сможет изменить маршрут и посадить самолет, два пилота которого потеряли сознание.
Эталонным самолетом для этого проекта, поддерживаемого внутренним инновационным инкубатором Airbus UpNext, является A350-1000. Этот самолет был модифицирован, особенно в части его датчиков, чтобы он мог "видеть" свое окружение. Это видение имеет решающее значение, поскольку именно здесь вступает в игру бионический элемент, о котором заявляет Airbus: способность самолета распознавать окружающую среду, как с визуальной точки зрения, так и с точки зрения внешних погодных условий или характера местности вокруг него (военные зоны, аэропорты и т.д.).
Система технического зрения DragonFly способна сегментировать элементы изображения, воспринимаемые датчиками. И таким образом четко отличать взлетно-посадочную полосу или траву от других самолетов.
Оснащенный датчиками, будь то датчики изображения, погоды или радио, самолет также поддерживается картографическими системами и... алг
... Читать дальше »
Знаете ли вы, что при поиске информации в Интернете вы потребляете воду? Центры обработки данных Google (как и других компаний) потребляют воду для охлаждения своих контуров. Вопрос о том, сколько именно, пока остается открытым. В конце 2022 года компания Google наконец-то решила опубликовать данные о потреблении воды в каждом из своих центров обработки данных.
Запуск поиска в Google, просмотр видео... Даже если мы не всегда осознаем это, все наши действия в Интернете потребляют воду. Это происходит потому, что все эти поиски и контент являются данными, которые хранятся в "центрах обработки данных". Если говорить конкретно, то центр обработки данных - это место, инфраструктура, в которой размещается множество "больших компьютеров" для хранения известных данных. "Как и ваш персональный компьютер, центры обработки данных выделяют тепло и нуждаются в охлаждении воздухом, водой, хладагентами или комбинацией этих решений", - объясняет Google в своем заявлении.
Сказать, что данные о таком потреблении воды до сих пор были полным секретом, было бы не совсем точно: экологические отчеты уже были опубликованы компанией Google. Однако данные о точном потреблении каждого центра обработки данных отсутствовали. Эта тайна привела к напряженной борьбе между газетой The Oregonian и городом The Dalles, штат Орегон. В итоге газета получила цифры и сообщила, что на потребление воды Google приходится более четверти всей воды, используемой в городе.
Вопрос местоположения действительно может быть ключевым, поскольку не все места сталкиваются с одинаковыми проблемами с водой. "Сама информация представляет огромный общественный интерес", - сказала изданию The Oregonian, которое она представляла в этом деле, Эллен Осойнах, адвокат местной юридической инициативы Комитета репортеров за свободу прессы штата Орегон. "Это ограниченный общественный ресурс, а на Западе сейчас засуха. Центры обработки данных расположены по всей стране и прямо здесь, в Орегоне, и количество потребляемой ими воды невероятно важно для всех водопользователей".
«Урал-432067-73» на форуме «Армия-2022»
Система технического зрения DragonFly способна сегментировать элементы изображения, воспринимаемые датчиками. И таким образом четко отличать взлетно-посадочную полосу или траву от других самолетов.
