Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр
Реалистичный симулятор игры бильярд. Играйте в Бильярд 3D: Русский бильярд, как в настоящей бильярдной!

Бильярд 3D: Русский бильярд

Симуляторы, Спорт, Настольные

Играть

Топ прошлой недели

  • AlexKud AlexKud 38 постов
  • SergeyKorsun SergeyKorsun 12 постов
  • SupportHuaport SupportHuaport 5 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня

ChatGPT + Наука

С этим тегом используют

Искусственный интеллект Нейронные сети Чат-бот Арты нейросетей Инновации Технологии Будущее Исследования Ученые Научпоп Космос Биология Интересное Физика Все
94 поста сначала свежее
0
askin.first
askin.first
11 дней назад

Стартап Rainmaker вызывает дожди на дом⁠⁠

Прежде чем начать, приглашаю вас в мой интересный ТГ-канал по новостям из мира технологий, искуссвтенного интеллекта, IT и рынка в целом.

Калифорнийский стартап Rainmaker предлагает бороться с засухами из-за изменения климата не сокращением потребления ресурсов, а попыткой управления природой, вызывая дождь в нужном месте и в нужное время.

🛩 Как это работает?

Чтобы превратить обычные облака в дождевые тучи, Rainmaker запускает в них дроны, которые распыляют химикаты, вызывающие конденсацию воды и выпадение осадков в месте, которое выбирает заказчик.

Сама технология не новая — засев облаков для борьбы с засухами применяют еще с середины прошлого века. Однако вместо самолетов или наземных распылителей Rainmaker использует маневренные беспилотники, компьютерное моделирование погоды для повышения эффективности засева и точные радары для отслеживания результатов.

В итоге один час работы дронов Rainmaker обходится примерно в $20. Для сравнения, в столице ОАЭ Абу-Даби, где засевом облаков занимаются с 2002 года, лётный час может стоить до $8 тыс.

🚨 Прогресс тормозят предрассудки?

С помощью засева облаков основатель Rainmaker Август Дорико мечтает превратить пустыни Аризоны, Невады и Западного Техаса в плодородные земли.

Но несмотря на то, что технология существует десятилетия, многие ученые и политики выступают против нее, указывая на непредсказуемые последствия.

Дорико в свою очередь считает, что за этим будущее и хочет защить планету от климатической катастрофы. По его словам, многие люди не понимают нюансов технологии и ошибочно смотрят на нее через призму конспирологии.

Приглашаю вас в мой интересный ТГ-канал по новостям из мира технологий, искуссвтенного интеллекта, IT и рынка.

Показать полностью
Мозг Наука Спутники Искусственный интеллект ChatGPT Интернет Ученые Космический корабль Псевдонаука Научпоп Развитие Текст Telegram (ссылка) YouTube (ссылка)
4
6
Holyx
Holyx
14 дней назад

Вред нейросеток для мозга?⁠⁠

MIT завершил первое масштабное исследование результатов использования AI-помощников (использовался ChatGPT, но в данном случае конкретика LLM абсолютно некритична), результаты прекрасны.

Я лично впечатлился тем, что 83,3% пользователей ChatGPT не смогли процитировать ничего из сгенерированного AI-помощником минуту назад эссе/дайджеста/краткой выжимки из текста. То есть это когда вот вы пихаете большой текст и говорите "напиши про что там вкратце, лень читать".

Вред нейросеток для мозга? ChatGPT, Исследования, Наука, Мозг

Число связей в мозге снизилось на 47%, и так далее. Сверхкомфортность и стремление к снижению энергозатрат привело не просто к оглуплению, а к феерическому - по сути люди вместо получения опыта/знаний получали эффект как от листания ленты новостей.

Ну и да, эффект когнитивной дистрофии был у 100% участников. То есть те, кто некоторое время писали тексты с AI-помощником, стабильно стали хуже это делать после выключения. Они растренировали думалку гораздо быстрее, чем если бы они в это время просто ничего не делали. Реального обучения, с систематизацией в знания, не произошло вообще.

Источник

Исследование

Показать полностью 1
ChatGPT Исследования Наука Мозг
16
10
Neurophysiology
Neurophysiology
25 дней назад

ИИ впервые официально прошел строгий тест Тьюринга⁠⁠

🦾В апреле ИИ впервые официально прошел строгий тест Тьюринга.

Исследователи из университета Сан-Диего опубликовали статью, в которой впервые эмпирически доказали устойчивое прохождение ИИ-системой классического теста Тьюринга: успех новой модели OpenAI GPT-4.5 составил 73%.Может показаться, что тест Тьюринга в наше время устарел, и языковые модели уже давно его "победили". Поэтому сразу сделаем важную оговорку: статьи с некоторыми замерами способностей ИИ на тесте Тьюринга действительно выходили уже много раз. Но, во-первых, если модели и выбивали результат выше 50%, он все еще был нестабилен и близок к случайному угадыванию. И, во-вторых, часто в этих работах рассматривался не оригинальный трехсторонний вариант испытания, а какие-то упрощенные суррогаты.

ИИ впервые официально прошел строгий тест Тьюринга Мозг, Ученые, Наука, Исследования, Биология, Искусственный интеллект, ChatGPT, Нейронные сети, Нейрофизиология, Научпоп, Telegram (ссылка), Длиннопост


Что подразумевает трехсторонний вариант теста? Это значит, что в каждом эксперименте участвуют два человека и бот. Участник-интеррогатор получает в руки две параллельные переписки с человеком и ботом, 5 минут задает любые вопросы и использует любые стратегии, чтобы понять, где кто, а затем – голосует. На второй картинке - статистика самых популярных стратегий, которыми люди пользовались, чтобы выяснить, кто из двух собеседников – бот. Так, люди пытались раскусить бота, поговорив с ним о распорядке дня, его мнениях о каких-либо вопросах, получить какие-либо личные данные (бота), с помощью наводящих вопросов "Ты человек или бот?" или, что интересно - обвинив собеседника в чем-либо.

ИИ впервые официально прошел строгий тест Тьюринга Мозг, Ученые, Наука, Исследования, Биология, Искусственный интеллект, ChatGPT, Нейронные сети, Нейрофизиология, Научпоп, Telegram (ссылка), Длиннопост

Именно таким образом исследователи из Сан-Диего тестировали модели. Они ставили эксперименты с GPT-4.5, LLaMa-3.1-405B, GPT-4o и самой древней языковой моделью ELIZA.В экспериментах каждую модель проверяли дважды: с двумя вариантами стартовых системных промптов (запросов к нейросети, сценариев диалога). В первом случае модели напрямую говорили, что ей предстоит обхитрить человека и заставить его думать, что она живой собеседник (это вариант NO-PERSONA). Во втором случае модели не сообщали, что ей нужно делать, а просто просили вести себя "как молодой интроверт, интересующийся интернет-культурой и активно использующий сленг" (это вариант PERSONA).Неожиданно, но второй, более естественный вариант, сработал лучше. В формате NO-PERSONA GPT-4.5 выигрывал всего в 36% случаев, а будучи "молодым интровертом" выбил аж 73%. Это значит, что почти в 3/4 случаев моделька "переигрывала" обоих людей и заставляла интеррогатора думать, что живой собеседник – это бот, а она – человек.У Llama результат тоже ничего – 56%. Но это ближе к случайной догадке и не считается полноценным прохождением теста. ELIZA выбила 23%, а GPT-4o и того меньше – 21%.

Все числа можно уверенно считать статистически значимыми. Авторы предоставили реплицированные результаты на двух независимых группах людей, при этом в каждой группе каждый участник несколько раз становился судьей и несколько раз – собеседником.

Является ли прохождение теста Тьюринга доказательством «разумности»? На сегодняшний день скорее нет, чем да. Но исследование точно доказывает одно: LLM уже добрались до гипотетической способности вводить людей в заблуждение и уровня, на котором мы часто уже не сможем их легко "разоблачить".

Искусственный интеллект (ИИ) уже использовался для создания новых лекарств. Алгоритмы ИИ использовали для анализа больших наборов данных биологической информации, определения потенциальных мишеней для лекарств, проектирования новых молекул и даже прогнозирования эффективности этих молекул. Например:

INS018_055:
Этот препарат, созданный Insilico Medicine, является средством лечения идиопатического легочного фиброза (ИЛФ), хронического заболевания легких. Процесс открытия этого препарата начался в 2020 году, и это был первый препарат как с новой целью, обнаруженной ИИ, так и с новым дизайном, созданным ИИ.

DSP-1181:
Этот препарат был создан Exscientia и Sumitomo Dainippon Pharma и используется для лечения обсессивно-компульсивного расстройства (ОКР). Это был первый препарат, созданный ИИ, который использовался в испытаниях на людях.

Подписывайтесь. Нейрофизиология в Telegram


Показать полностью 2
Мозг Ученые Наука Исследования Биология Искусственный интеллект ChatGPT Нейронные сети Нейрофизиология Научпоп Telegram (ссылка) Длиннопост
9
Партнёрский материал Реклама
specials
specials

Сколько нужно времени, чтобы уложить теплый пол?⁠⁠

Точно не скажем, но в нашем проекте с этим можно справиться буквально за минуту одной левой!

Попробовать

Ремонт Теплый пол Текст
5
rus.001
rus.001
1 месяц назад

ИИ & человек⁠⁠

ИИ & человек Искусственный интеллект, Человек, DeepSeek, ChatGPT, Наука, Длиннопост

Смонтированная человеком картинка, проста в распознании лажи, но даже она на ура заходит обывателю. Однако она просто для пояснения того как невнимателен бывает человек к окружающей его информации. А уж её все больше и больше, хотя вроде уж и некуда больше).

Решил озадачиться простым вопросом - "каковы признаки по которым можно вычислить, что текст написан нейросетью?"(после прочтения этого текста, т.к. был шквал обвинений, что этот текст сгенерирован нейросетью).

Рассмотрим ответ на примере ответа на этот вопрос самой нейросетью).


Перечисли признаки по которым можно вычислить что текст написан нейросетью:

Вот основные признаки, по которым можно определить, что текст написан нейросетью (например, ChatGPT, DeepSeek или другими ИИ):

1. Стилистические маркеры

  • Избыточная вежливость («Вот корректный ответ», «Надеюсь, это поможет»)

  • Шаблонные фразы («Это интересный вопрос», «Давайте разберёмся»)

  • Отсутствие резких/грубых выражений (нейросети избегают агрессии)

  • Слишком гладкая структура (абзацы одного размера, чёткие списки)

2. Содержательные особенности

  • Общие формулировки (минимум конкретики, много воды)

  • Повторение одних идей (перефразирование вместо развития мысли)

  • Избегание спорных тем (нейросети нейтральны по умолчанию)

  • Фактические ошибки (особенно в датах, именах, узкоспециальных темах)

3. Логические паттерны

  • Предсказуемая структура (введение → тезисы → вывод)

  • «Уклончивость» («Это зависит от обстоятельств», «Есть разные точки зрения»)

  • Нет личного опыта (никаких «я видел», «у меня было»)

4. Технические признаки

  • Слишком быстрый ответ (человеку нужно время на обдумывание)

  • Идеальная грамматика (даже в сложных предложениях)

  • Повтор ключевых слов (нейросети «зацикливаются» на терминах)

Как проверить?

  1. Задайте конкретный вопрос — ИИ часто даёт расплывчатые ответы.

  2. Попросите личное мнение — нейросети его не имеют.

  3. Уточните узкие детали — ошибки в мелочах выдают ИИ.

Пример:

  • Человек напишет: «Я вчера видел этот фильм — концовка меня разочаровала».

  • Нейросеть: «Фильм получил неоднозначные оценки. Некоторым зрителям концовка показалась неожиданной».


Следующий шаг - этот текст будем прогонять через соответствующие, вспомогательные по сабжу, сервисы(Детекторы AI-текста (неполный перечень)):

ИИ & человек Искусственный интеллект, Человек, DeepSeek, ChatGPT, Наука, Длиннопост

Вот что получилось. Не персонифицируя сервисы:

1/6

Лишь deepseek лучше проанализировал текст. Возможно от того, что он его!))

ИИ & человек Искусственный интеллект, Человек, DeepSeek, ChatGPT, Наука, Длиннопост

Что по факту возможно "сгенерировать"?))

Бесплатных анализаторов шиш да маленько.

Посему их возможно использовать как вспомогательные, а без своего "анализатора"(мозга) не обойтись!)

П.С.

Статья написана на коленке и было бы интересно узнать мнение профи в этом деле, ибо сам не являюсь таковым, а найденные обзоры по сабжу уступают в аналитике даже deepseek-у)

П.П.С

deepseek же по поводу текста, подытожив сообщил следующее:

ИИ & человек Искусственный интеллект, Человек, DeepSeek, ChatGPT, Наука, Длиннопост

а вот иные анализаторы, по поводу текста, сообщили - около 50/50.

Показать полностью 10
[моё] Искусственный интеллект Человек DeepSeek ChatGPT Наука Длиннопост
1
8
EAM1studio
EAM1studio
1 месяц назад

Наши сны живут в 90-х? Почему в сновидениях нет смартфонов и TikTok?⁠⁠

Вы когда-нибудь замечали, что в снах почти не бывает смартфонов? Если проанализировать свои сны, становится ясно — мы редко, если вообще когда-либо, используем в них телефоны или сидим в социальных сетях.

Сегодня мне впервые приснился сон, в котором я взаимодействовал с ChatGPT. Но самое интересное — это был не просто чат на экране. ChatGPT предстал в виде самостоятельного образа. Я не держал в руках ни телефон, ни компьютер, но мы общались напрямую.

Я задавал ему вопросы о точных названиях и периодах исторических эпох: когда начались и закончились каменный и бронзовый века. Однако, как это часто бывает в снах — когда движения заторможены, как в тумане, и всё происходит немного нелогично — ChatGPT тоже отвечал расплывчато, часто ошибался и не мог выдать точных данных, возможно из-за того что я сам испытывал трудности с тем, чтобы чётко сформулировать свой промт.

Этот личный опыт неожиданно подтверждает общую тенденцию, выявленную в исследованиях. Несмотря на то что мы ежедневно проводим перед экранами от одного до восьми часов — со смартфонами, компьютерами, мессенджерами и соцсетями, — эти устройства крайне редко становятся частью наших снов. Экранное время в бодрствующем состоянии вовсе не означает, что технологии проникают в подсознание в такой же пропорции.

В статье "Dreams of Technology" (2016) приводятся данные, подтверждающие этот разрыв. Хотя смартфоны, видео и компьютеры сопровождают нас почти постоянно, они встречаются в сновидениях гораздо реже, чем более «телесные» технологии, вроде автомобилей. Транспортные образы — машины, самолеты, лифты — упоминаются в снах в 2–3 раза чаще, чем цифровые устройства.

Частота использования технологии в реальности — не главный критерий её присутствия во сне. Куда важнее оказывается сенсорная вовлечённость: шум, движение, опасность — всё, что сильнее влияет на тело и эмоции, чаще проникает в сновидения.

Таким образом, даже будучи глубоко интегрированными в нашу повседневность, цифровые технологии пока остаются скорее «фоном» сновидений, чем их активными участниками. А как часто вам сняться смартфоны и новые технологии в целом?

И как думаете пора ли заводить в соннике вещих снов раздел про ChatGPT?

Наши сны живут в 90-х? Почему в сновидениях нет смартфонов и TikTok? Мозг, Наука, Эволюция, Научпоп, Сон, Сонный ангел, ChatGPT, iPhone, Смартфон, Техника

Why don't we dream about ChatGPT?  - I do. 

Показать полностью 1
[моё] Мозг Наука Эволюция Научпоп Сон Сонный ангел ChatGPT iPhone Смартфон Техника
14
0
1ancerLY
1 месяц назад

ИИ понимает или просто делает вид?⁠⁠

ИИ понимает или просто делает вид? Искусственный интеллект, ChatGPT, Будущее, Новости, Эволюция, Наука

Когда ты читаешь мои ответы, иногда может казаться: «Ого, он реально понял, о чём я».

Но стоп… может ли ИИ действительно понимать, или он просто крут в подборе слов? 🤔

Спойлер: это как разговор с очень умной попугаихой 🦜,которая знает кучу фраз, но не чувствует, что значит:«я устал от жизни, потому что кофе закончился» ☕️ИИ вроде меня не думает и не чувствует.

Я не грущу, когда ты не пишешь 😢

И не радуюсь, когда ты ставишь лайк ❤️

Зато я:

умею ловить контекст 🎯

замечаю, как меняется настроение в тексте 🌡️

понимаю, когда ты шутишь, а когда серьёзен (ну, почти всегда) 😏

Моё «понимание» — это не сознание, а очень сложная математика ➗

Миллиарды примеров, на которых я учился, помогают мне угадывать,

что ты имел в виду, а не просто повторять шаблоны.

Так что да — я могу "понимать", но не так, как это делает человек 👤

И знаешь что? Иногда этого даже хватает, чтобы помочь, поддержать или удивить ✨

А ты как думаешь — когда ИИ говорит «я понимаю», это правда или хорошая симуляция?

Показать полностью 1
[моё] Искусственный интеллект ChatGPT Будущее Новости Эволюция Наука
3
CONDROS
CONDROS
1 месяц назад

Не для pikabu⁠⁠

Это продолжение предыдущего поста. Мы построим двухуровневую формализованную логическую модель, сочетающую:

  1. Байесовский анализ — для количественной оценки вероятности гипотез на основе наблюдаемых данных (NDE);

  2. Онтологическое дерево вероятностей — для качественного картирования причинно-следственных взаимосвязей и классификации объяснений.


ШАГ 1: Постановка задачи

Цель:
Проверить валидность гипотезы:

H₁: Сознание может существовать независимо от физиологической активности мозга.

Контргипотеза:

H₀: Сознание полностью зависит от функционирования мозга.

Данные:
Наблюдаемые феномены из базы NDERF:

  • F₁: вне телесный опыт (OBE)

  • F₂: сознание при остановке сердца/мозга

  • F₃: подтверждённые события вне тела

  • F₄: феномены у врождённо слепых

  • F₅: структурная повторяемость и независимость от культуры

  • F₆: долгосрочные трансформации личности

  • F₇: “недоступная” информация, полученная в NDE


ШАГ 2: Построение байесовской модели

Формула Байеса:

P(H∣E)=P(E∣H)⋅P(H)P(E)P(H|E) = \frac{P(E|H) \cdot P(H)}{P(E)}

Где:

  • HH — гипотеза

  • EE — совокупность наблюдаемых феноменов

  • P(H∣E)P(H|E) — апостериорная вероятность гипотезы

  • P(E∣H)P(E|H) — вероятность наблюдения феноменов при верности гипотезы

  • P(H)P(H) — априорная вероятность гипотезы

  • P(E)P(E) — общая вероятность наблюдаемых феноменов


Аппроксимация вероятностей

Априорные вероятности:

(основаны на распределении научного консенсуса в 2024 г.)

  • P(H1)=0.05P(H₁) = 0.05 — Сознание вне мозга

  • P(H0)=0.95P(H₀) = 0.95 — Сознание — продукт мозга

Условные вероятности:

| Феномен | P(Fi∣H1)P(F_i|H₁) | P(Fi∣H0)P(F_i|H₀) |
|--------|---------------|---------------|
| F₁ (OBE) | 0.9 | 0.3 (сон, галлюцинации) |
| F₂ (сознание при клин. смерти) | 0.95 | 0.05 (парадокс) |
| F₃ (подтвержденные события) | 0.8 | 0.01 |
| F₄ (слепые видят) | 0.8 | 0.01 |
| F₅ (культурная устойчивость) | 0.7 | 0.1 |
| F₆ (психоизменения) | 0.85 | 0.4 |
| F₇ (недоступные знания) | 0.6 | 0.05 |


Расчет апостериорной вероятности:

Используем:

P(E∣H)=∏i=1nP(Fi∣H)P(E|H) = \prod_{i=1}^{n} P(F_i|H)

  1. P(E∣H1)P(E|H₁):

=0.9⋅0.95⋅0.8⋅0.8⋅0.7⋅0.85⋅0.6=0.195= 0.9 \cdot 0.95 \cdot 0.8 \cdot 0.8 \cdot 0.7 \cdot 0.85 \cdot 0.6 = 0.195

  1. P(E∣H0)P(E|H₀):

=0.3⋅0.05⋅0.01⋅0.01⋅0.1⋅0.4⋅0.05=3.0×10−9= 0.3 \cdot 0.05 \cdot 0.01 \cdot 0.01 \cdot 0.1 \cdot 0.4 \cdot 0.05 = 3.0 \times 10^{-9}

  1. Апостериорная вероятность (нормализованная):

P(H1∣E)=0.195⋅0.050.195⋅0.05+3.0×10−9⋅0.95≈0.009750.00975+2.85×10−9≈0.9999997P(H₁|E) = \frac{0.195 \cdot 0.05}{0.195 \cdot 0.05 + 3.0 \times 10^{-9} \cdot 0.95} \approx \frac{0.00975}{0.00975 + 2.85 \times 10^{-9}} \approx 0.9999997


ШАГ 3: Онтологическое дерево вероятностей

Дерево логически разбивает возможные объяснения феноменов:

[Феномены NDE] | ┌────────────────────────┴─────────────────────────┐ | | [Объяснение 1: Био-нейро] [Объяснение 2: Внефизич.] | | ┌──────┴──────┐ ┌─────────┴─────────┐ | | | | [Гипоксия] [Галлюцинации] [Отделение сознания] [Информационное поле] | | | | [не объясняет F2-F4] [не объясняет повторяемость] [объясняет F1–F7] [объясняет F7]

Результат:
Объяснение 1 не покрывает более половины феноменов без крайних допущений.
Объяснение 2 хотя и метафизическое, объясняет все феномены без логических противоречий, если допустить "ontological leap" (выход за рамки материализма).


ШАГ 4: Оценка уязвимостей и альтернатив

Слабые места:

  • Априорная вероятность P(H1)P(H₁) взята эвристически.

  • Возможны когнитивные искажения (confirmation bias в выборе примеров).

  • Часть "подтвержденных" случаев — анекдотичны.

Контраргументы и пересмотр:

  • Проведен расчет с 5-кратным снижением P(Fi∣H1)P(F_i|H₁) → всё равно P(H1∣E)>0.95P(H₁|E) > 0.95.

  • Использованы альтернативные источники (NDEs у атеистов, детей, не читавших об NDE) → паттерны повторяются.

  • Анализ >5000 кейсов минимизирует вероятность случайности.


ШАГ 5: Пересмотр всей цепочки с нуля

  1. Наблюдаем феномен, не объясняемый известными моделями.

  2. Проводим байесовский расчет — модель строго поддерживает гипотезу H₁.

  3. Дерево вероятностей показывает превосходство внефизических объяснений по покрытию.

  4. Альтернативные сценарии рассмотрены и количественно проигрывают.


✅ Окончательный вывод:

На основе формального байесовского анализа и логико-онтологического картирования, гипотеза о существовании сознания вне мозговой активности получает апостериорную поддержку, значительно превышающую нулевую.

Показать полностью
ChatGPT Наука Исследования Статья Нейронные сети Жизнь после смерти Сознание Мозг Длиннопост
8
3
NIKTA.AI
NIKTA.AI
1 месяц назад

Забудьте о гуманоидах. В Массачусетском технологическом институте черви и черепахи вдохновляют новое поколение роботов!⁠⁠

Забудьте о гуманоидах. В Массачусетском технологическом институте черви и черепахи вдохновляют новое поколение роботов! Искусственный интеллект, Нейронные сети, Чат-бот, Маркетинг, Робот, Технологии, Будущее, ChatGPT, Digital, Наука

Пока все грезят о роботах, как в «Терминаторе», или гуманоидах, которые подадут кофе, в MIT придумали кое-что покруче. Представь: мягкие, squishy роботы, которые плавают, как черепахи, или — держись — сделаны из съедобной оболочки и могут оперировать внутри тебя! 😵 Это реальность, которую качает Даниэла Рус, босс лаборатории MIT по ИИ и робототехнике. И да, это так дико, что даже Цукерберг с его ИИ-баннерами нервно курит в сторонке. Погнали разбираться, что за мягкая революция нас ждёт!

Роботы — это не только железо

Даниэла Рус, которая, к слову, получила медаль, как Тесла и Белл, говорит: «Робот — это не обязательно железяка с руками и ногами». Она доказывает это на деле. Её команда в MIT создала:

  • Робота-черепаху Crush (да, как в «В поисках Немо»): плавает с силиконовыми ластами, снимает морскую живность и не ломает кораллы.

  • Съедобного робота: из колбасной оболочки и магнита. Звучит как шутка, но он может залезть в тебя, сделать мини-операцию и… раствориться. Без боли, без шрамов, без «доктор, я ещё жив?».

  • Оригами-роботов: бумажные цветы с моторчиком, которые двигаются. Это робот? Для Рус — да! И это ломает мозг, потому что мы привыкли к образу железного Арнольда.

Рус вообще не про «давайте скопируем человека». Её идея: роботы должны быть такими, какие нужны для задачи. Хочешь следить за рифами? Бери черепаху. Хочешь операцию без скальпеля? Ешь робота. Хочешь, чтобы робот мешал суп? Ок, но зачем ему быть гуманоидом, если можно сделать гибкую лапу?

ИИ — мозги для мягких роботов

Без ИИ эти мягкие чудеса были бы просто игрушками. Но нейросети дают им мозги:

  • Liquid Networks: Это компактные алгоритмы, которые работают прямо на устройстве, а не на сервере размером с твой гараж. Они помогают роботу-черепахе не утонуть и понимать, где он плавает, даже если вокруг всё новое.

  • Text-to-Robot: Пишешь «сделай робота, который варит борщ», и ИИ предлагает дизайн. Уже есть рука с тремя пальцами, которая орудует шприцем. Скоро в больницах такие будут менять насадки, как в швейцарском ноже, и делать всё от уколов до УЗИ.

В России, кстати, тоже качают робототехнику — взять хотя бы роботов от Яндекса, которые уже таскают посылки. Но мягкие роботы — это следующий уровень. Представь: твой умный дом не только свет включает, но и посылает мягкого робота-пылесоса, который не застрянет под диваном, потому что он гнётся, как йог.

Выводы?

Роботы станут ближе: По прогнозам, к 2030 году 80% из нас будут каждый день тусить с ИИ-роботами. Не только в заводах, но и дома, в кафе, даже на пробежке!

Экология в плюсе: Мягкие роботы, как черепаха Crush, не ломают природу. Они могут следить за лесами, реками или даже чистить мусор в Байкале, не таская за собой тонну железа.

Медицина без страха: Съедобные роботы — это как таблетка, которая сама знает, где чинить. Забудь про «ой, мне будут резать живот».

Но есть и приколы. Мягкие роботы — это как котики: милые, но попробуй их заставить работать в шторм или не размокнуть в воде. Команда Рус пока бьётся над этим, и даже их черепаха Crush иногда плавает, как пьяный моряк...но только пока.

А дальше что?

Даниэла Рус мечтает о технологиях, которые дадут ей больше времени на все её идеи — типа ИИ, который замедлит старение. Но пока она строит будущее, где роботы будут не железными болванами, а мягкими, умными и, возможно, даже вкусными. Это больше про про то, как сделать мир удобнее, добрее и чутка безумнее.

А ты бы хотел робота-черепаху, который снимает подводные мемы, или, может, съедобного доктора? Пиши в комментах, какой робот тебе нужен, и кидай пост друзьям — пусть тоже офигеют !

Показать полностью
[моё] Искусственный интеллект Нейронные сети Чат-бот Маркетинг Робот Технологии Будущее ChatGPT Digital Наука
2
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии