Santry's Singularity blog
1.8K subscribers
209 photos
17 videos
3 files
348 links
Авторский блог техноредактора. Научная журналистика, инсайды и нерегулярные записки о приближении сингулярности.

По всем вопросам (кроме рекламы):
@santry

#наука #технологии #будущее #футурология #сингулярность
Download Telegram
Сравнил восемь image-to-3d нейронок на картинках, сгенерированных в Dall-E.

1. 3d.csm
2. TripoSR
3. CRM
4. GRM
5. mvedit
6. InstantMesh
7. tripo3d
8. dreamgaussian

Условно, эти решения делятся на три группы.
Самые слабые - GRM и dreamgaussian не справляются реконструкцией невидимых на картинке деталей и оставляют сквозные отверстия. Они создают деформированные, непригодные для дальнейшей обработки модели.

У второй категории решений: TripoSR, CRM, mvedit, InstantMesh - наблюдаются сложности с созданием симметричных моделей, мелкие артефакты, например, каверны и искаженные текстуры. Под ними - грязные сетки и сглаженные болванки-обмылки.

3d.csm, tripo3d - лучше создают текстуры, додумывают детали на невидимых частях объекта. Хотя tripo3d умеет в ретопологию, генерациям все еще недостает выраженного рельефа. Большая часть деталей остается на текстуре.

Все модели сгенерированы при настройках по умолчанию. Картинки в высоком разрешении ищите в комментариях. Выводы - в следующем посте.
​​Пока что технология image-to-3d находится в зачаточном состоянии и напоминает результаты, которые выдавали первые версии stable diffusion. Реконструкции поддаются только сравнительно простые изображения монолитных предметов.

Да, сравнивать 3d.csm, tripo3d с демо на huggingface нечестно, так как это демонстрационные версии коммерческих сервисов, которые используют более сложные пайплайны и генерируют в несколько этапов. Однако сейчас именно они юзабельнее. Более детальные текстуры - заметное преимущество, так как их можно преобразовать в карту высот и перенести часть деталей в меш.

Вряд ли результаты их работы подойдут для нужд 3D-художников, однако уже сейчас они могут быть основой для скульптинга и годятся для распечатки на FDM-принтере.

P.S. Бюст штурмовика создан при помощи Dall-E и tripo3d.

#нейронки #image-to-3D #DIY
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Микеланджело 21 века

Генерация трехмерных моделей хорошо впишется в производственный процесс Monumental Labs. Этот стартап строит роботизированные фабрики по резьбе по камню, чтобы снизить стоимость скульптур и наполнить ими современные города. Эта красивая PR-миссия, которая скрывает интересную подоплеку.

Камень мог бы быть дешевле бетона. Судите сами: изготовление бетона требует энергоемкого нагрева известняка до высоких температур (около 1400-1500°C) для получения цемента, который затем смешивается с водой, песком, гравием и другими компонентами. А камень, камень просто лежит в земле, но есть одно НО.
Обработка камня очень трудоемка: 70-80% стоимости составляет рабочая сила, а не сам материал. Monumental делает ставку на то, что, используя роботов-резчиков, она превратит операционные расходы в капитальные затраты и значительно снизит стоимость обработанного камня. В многочисленных интервью ее основатель, Мика Спрингут (Micah Springut) говорит, что в перспективе они будут строить полноценные здания. Он считает, что это позволит строить красивее, дешевле и без траты материалов на отделку типа сайдинга.

Это грозит переделом строительной отрасли. Хотелось бы верить в скорый успех, но верится с трудом, и не потому, что идея плоха. Подобные стартапы сталкиваются с жестким сопротивлением со стороны компаний, которые уже поделили рынок. Об этом давно говорят те, кто пытается сделать бизнес на 3D-печати домов. В этой сфере победа новых технологий откладывается.

#робототехника #строительство #будущее #технологии #футурология
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Бактериальный мотор

"Мой дедушка создавал двигатели, которые приводили в движение большие машины. В лаборатории, мало чем отличающейся от его мастерской, мы с коллегами открыли устройство бактериального мотора", - пишет структурный биолог Прашант Сингх в Twitter. Статья Сингха и его коллег объясняет, как бактериальный жгутик вращается, меняет скорость и направление движения. Вращение против часовой стрелки позволяет бактериям, например, Escherichia coli, плыть прямо. Вращение по часовой стрелке отвечает за крен.

С одной стороны, напоминает шагающий по микротрубочкам кинезин, с другой - шестеренки в коленках одного из подвидов иссид (отдаленные родственники цикад). Сингх рассчитывает, что понимание того, как движутся бактерии, поможет снизить их патогенность. Я смотрю на эту миниатюрную коробку передач и вспоминаю Фейнмана.

#наука #нанотехнологии #открытия
Так много ссылок и так мало времени… импровизированный дайджест на выходные

Видео
- Путешествие Ingenuity на карте Марса - маленький вертолет поднялся в небо красной планеты 19 апреля 2021 года и за три года совершил 72 полета, вместо одного запланированного. Памятник человеческой изобретательности.

- В продолжение моей серии постов, репортаж из лабораторий Extropic, где разрабатывают оборудование для физических термодинамических вычислений.

Лонгриды
- История людей, которые ремонтируют самую важную инфраструктуру мира - ремонт подводных кабелей.

- Чему наука может научиться у автомехаников - Тайити Оно, японский инженер, который помог создать производственную систему Toyota, однажды описал пятиэтапную систему определения основной причины проблемы.

- Как я перестал беспокоиться и полюбил ожоги - создание ракетного двигателя с нуля.

- Ученые распыляют соль над океаном, чтобы замедлить глобальное потепление. Продолжение спорного эксперимента. Солнечная геоинженерия для охлаждения планеты: стоит ли рисковать?

- Самодельный ЧПУ-плоттер для бутылок.

Разное
- Как это звучит, когда машина разговаривает сама с собой? - бесконечные диалоги между двумя версиями Clode 3 Opus. Так легко попасть в ловушку антропоморфизма, когда наблюдаешь, как LLM беседуют о природе сознания.

- Опенсорсная версия Conway's Game of Life в трехмерном исполнении.

- Piet — язык программирования, в котором программы выглядят как абстрактные картины.

- Наконец-то экзоскелет для туристов - чуть не заказал его в прошлом году на kickstarter.

#дайджест
Блуждающее пламя

Несколько недель назад один из подписчиков рассказал Стиву Молду, о том, как он делал плотную крышку для банки, в которой он выращивает какие-то растения. Он напечатал подходящий кругляш с желобом для края банки, а затем решил отформовать его по месту, хорошенько нагрев. Подписчик налил в желоб немного бензина для зажигалок, поджег его и увидел, как маленький огонек побежал по кругу. Стив тщательно изучил эффект.

В этом ролике он объясняет, что дело в том, что пары бензина представляют собой Excitable medium, возбудимую среду, которая может поддерживать горение только короткое время, но после постепенно восстанавливается. Проще говоря, если получится поджечь испарения, так, что огонь начнет распространяться, например, влево, то он мгновенно уничтожит себе пути к отступлению. Однако к моменту, когда огонек опишет полный круг, испарится достаточно бензина, чтобы горение продолжилось.

В итоге с помощью друга Стив спроектировал несколько завораживающих физических игрушек. Если бы на уроках физики в школе показывали нечто подобное, то я бы сейчас не писал о науке, а делал ее. Слава интернету, теперь опыт можно повторить, просто скачав и распечатав файлы с Thingiverse.

#физика #эксперимент #наука
— Ты всего лишь машина. Только имитация жизни. Робот сочинит симфонию? Робот превратит кусок холста в шедевр искусства?
— А ты?

Многие фантастические произведения строятся вокруг одного конфликта: люди считают, что роботы - не люди, а машины желают, чтобы к ним относились по человечески.

Скоро эти сюжеты устареют, подобно футурологический прогнозам из начала 20 века. Диалог из "Я - робот" с Уиллом Смитом, да и сам фильм иллюстрируют этот тезис. Картины и музыка оказались первым, что освоило новое поколение нейронных сетей, но ключевое заблуждение сценаристов лежит глубже.

Мы примем машины в наше общество гораздо быстрее, чем можно предположить. Просто вспомните, как вы общаетесь с LLM. Здороваетесь, благодарите, просите? Весьма вероятно.

Люди склонны приписывать человеческие качества нечеловеческому: одушевлять предметы и стихии, видеть лица в облаках, разговаривать с животными.

Поэтому неудивительно, что мы испытываем искушение антропоморфизировать искусственный интеллект. Даже разработчики и исследователи, проектирующие эти системы, попадают в эту ловушку, начиная с таких ярлыков, как "машинное обучение".

Как писал Станислав Лем в Солярисе: "Не ищем мы никого, кроме людей. Не нужно нам других миров. Нам нужно зеркало..." Это оно. LLM похожи на людей, больше всего с чем мы сталкивались.

Антропоморфизм – это будущее, хорошее или плохое. Мы очень быстро станем обращаться с ИИ, как с людьми. Так проще.

Значит ли это, что роботы не столкнутся с дискриминацией? Скорее наоборот. Антропоморфизация - причина, по которой люди будут чаще обращаться с интеллектуальными машинами, как с себе подобными - гастарбайтерами, а то и рабами. К сожалению, это тоже в нашей природе.

Вместо того, чтобы спорить, каким голосом и тоном должен разговаривать голосовой помощник, стоит задуматься о том, как безопасно и продуктивно интегрировать ИИ в наше общество. Ведь практики общения и обращения с машинами неизбежно повлияют на нравы, культуру и мораль.

#нейросеть #футурология #будущее #фантастика #гуманизм
​​Bluetooth от смартфона до орбиты

Типичные беспроводные наушники теряют соединение со смартфоном на расстоянии 10-15 метров. Максимальная дальность протокола Bluetooth, при помощи которого они работают, достигает 150 метров.

29 апреля инженеры из американского стартапа Hubble Network заявили, что установили Bluetooth-соединение с космическим спутником на расстоянии в 500 с лишним километров. Хитрость заключается в высокочувствительных антеннах на борту аппарата. Связь получилась односторонней: спутник только принимает сигналы от устройств на Земле, но не может послать пинг обратно. Однако генеральный директор утверждает, что эта технология работает со стандартными чипами Bluetooth. Чтобы достучаться до орбиты, им нужна только перепрошивка. Похоже, что первым коммерческим продуктом компании станут радиометки типа Apple AirTag, работающие в любой точке планеты.

Пару недель спустя Hubble Network объявила о сотрудничестве с Life360 и намерении создать глобальную спутниковую систему отслеживания IoT-устройств. Пока у компании два спутника, однако к началу 2026 года планируется вывести на орбиту 32 космических аппарата. Взлетит или нет эта идея — открытый вопрос, зато видно, как дешевый батут от SpaceX делает космос доступнее для стартапов. Каждый из них хочет частную спутниковую группировку, но не каждый доживет до окупаемости. Интересно, как эта суета в итоге скажется на ситуации с космическим мусором… Впрочем, тут я не специалист, спросите лучше Зеленого кота.

На фото один из спутников Hubble Network в испытательной камере
#наука #технологии #космос #SpaceX #стартапы #новости
Forwarded from TechSparks
Эксперимент, который несколько лет назад привлек мое внимание, сейчас повторили в более строгих условиях и на большей выборке.
Суть дела: дать человеку механический шестой палец на руке с управлением от датчиков, скажем, где-то под пяткой ноги. Никаких ИИ и инвазивных операций.
Смысл: изучить, насколько быстро и насколько массово мозг людей справится с изменением телесной архитектуры и начнет использовать новые расширенные возможности тела на рефлекторном уровне.
Выборка: 596 людей разного возраста, образования и т.д.
Результат: лишь 13 из 596 не сумели освоиться с новой телесной возможностью. Исследователи очередной раз подтвердили, что мозг легко справляется; так что технологические расширения наших тел (например, экзоскелеты всех сортов) могут быть вполне массовыми и легко осваиваемыми. Хотя, следуя моде, авторы в основном обсуждают, что во всех таких устройствах инклюзивность должна быть заложена by design, а не то, насколько легко и просто стать киборгом:)
https://www.inverse.com/health/third-thumb-study
​​Камень-навигатор, кулон-диктофон и другие AI-гаджеты

Хотелось бы завести робота-помощника на базе языковой модели как можно скорее, но инженеры пока что скептичны. По их словам, "люди просто не понимают, насколько сложно развертывать роботов этого типа". Даже робототехники-оптимисты считают, что это потребует много денег и времени. Да что там роботы… Похожая на тамагочи говорилка Rabbit R1 с искусственным интеллектом оказалась Android-приложением в красивом корпусе. AI Pin критикуют все кому не лень.

Можно подумать, что первое поколение гаджетов с LLM провалилось, но это не так. В заголовки новостей в основном попадают громкие MVP. Это проекты стартапов, которые в первую очередь хотят продать себя подороже. В то же время в DIY-сегменте тысячи энтузиастов также работают над применением языковых моделей, только эти усилия пока незаметны.

Вот, скажем, OpenGlass — дешевые самодельные умные очки, к которым подключаются Groq, Chat GPT или Ollama. Другой пример - Friend - миниатюрный носимый диктофон-суммаризатор, который анализирует все записанное. Или TERRA - похожий на камень AI-компас с занятной философией. Он самостоятельно составляет закольцованный маршрут для прогулки и подсказывает, куда идти. В результате пользователь не залипает в навигатор, а смотрит по сторонам и исследует окружающий мир.

Итак, новые перспективные форм-факторы AI-гаджетов могут родиться на GitHub. И хотя у таких проектов нет серьезного финансирования, на их стороне подход Open Source. Например, я трижды подумаю, прежде чем покупать носимый диктофон с подключением к серверам техногиганта, но с интересом испытаю гаджет, работающий на базе локальной языковой модели. Проекты, которые вызывают опасения по части конфиденциальности в Open Source-исполнении выглядят уже не так страшно.

А вы как думаете?

#AI #LLM #ИИ #гаджеты #DIY #OpenSource #будущее #технологии
​​Астрологи объявили вторую волну роста объемов 3D-контента. За конец май опубликовано еще 12 статей про генерацию трехмерных объектов с помощью нейросетей.

Text-Mesh-Refinement — новая методика добавления деталей к простой трехмерной сетке с помощью текстовых подсказок.
Diff3DS генерирует трехмерные "эскизы" из текста или изображений.
MultiPly — реконструкция трехмерных моделей нескольких людей по видео, снятому с одного ракурса. Метод способен обрабатывать окклюзии и взаимодействия между людьми.
PuzzleFusion++ — новый метод сборки трехмерных моделей из отдельных фрагментов. Автоматически выравнивает их и собирает в единый объект.
ID-to-3D — позволяет создавать готовые к рендерингу аватары по одной фотографии, причем речь идет не только о лице, но и о волосах и аксессуарах.
SuperGaussian апскейлер для 3D-моделей, добавляющий геометрические детали и повышающий разрешение.
Unique3D — еще один метод преобразования картинок в 3D. Скоро надо будет обновлять сравнение.
DIRECT-3D — генерирует 3D-объекты с точными геометрическими деталями и текстурами из текстовых подсказок за 12 секунд на одном V100. Осталось только арендовать сервер.
Ouroboros3D — еще один метод преобразования изображения в 3D, ждем-с демо.
GECO — может создавать 3D-объекты из одного изображения менее чем за секунду.
EASI-Tex — решение для текстурирования 3D-объектов по картинке-образцу.
Part123 — однопроекционная 3D-реконструкция.

Тем временем совершенствую пайплайн на базе доступных решений. На смену лягушкам пришла нейроТортилла-кашпо. В хозяйстве пригодится.

#эксклюзив #3D_печать #DIY #image_to_3D #нейросети #дайджест
​​ИИволюция в биотехе случилась шесть лет назад

В 2018 году DeepMind показала AlphaFold — алгоритм машинного обучения, берущий последовательность аминокислот и реконструирующий белок, который из них получится. К 2022 году эта компания смоделировала 200 миллионов всевозможных белков для открытой базы. Некоторые из них я даже использовал в опытах с молекулярной визуализацией.

Несмотря на громкие заголовки, in silico и in vivo не одно и то же. Предсказания AlphaFold приходится тщательно проверять, но тогда машинное обучение начало серьезно менять биологию. Теперь оно, вероятно, спасет человечество как минимум от одного экзистенциального риска — бактерий, устойчивых к антибиотикам.

От таких бактерий умирает больше миллиона человек в год, к 2050 году эта цифра может достигнуть 10 миллионов. В то время как на открытие одного нового антибиотика уходит около десяти лет. Точнее, уходило.

В начале месяца биофизики рассказали, как при помощи машинного обучения проанализировали десятки тысяч микробных геномов из еще одной открытой базы данных. В результате алгоритм нашел более 800 тысяч фрагментов ДНК, которые кодируют потенциальные антимикробные соединения. Более 90% из них не были описаны прежде. Три из 100 соединений, синтезированных исследователями, действительно вылечили лабораторных мышей. Осталось проверить еще 799 900 — работы хватит на всю жизнь.

Машинное обучение позволило буквально перетряхнуть все известное микробное разнообразие в поисках нужных соединений, но самое удивительное, что мы не ограничены живущими сейчас организмами. Похожим образом антибиотики ищут, например, в иммунной системе неандертальцев.

Синтезом найденных соединений пока что занимаются люди, но Science уже пишет о создании шести автоматизированных лабораторий. Такие системы будут оперативно проверять результаты работы нейросетей. Этот подход уже используют для создания светоизлучающих материалов. Биотех и фармацевтика на очереди.

К тому же, согласно первым исследованиям, препараты, открытые ИИ, показывают 80-90% успешности на первой фазе испытаний, по сравнению с обычными 40-60%. Вероятно, по крайней мере в среднесрочной перспективе, будет открыто больше успешных терапевтических препаратов, чем во всей истории биотехнологий.

На фото: метициллинрезистентный золотистый стафилококк, от которого точно стоит избавиться.

#футурология #биотех #машинное_обучение #будущее #ИИ #технологии #антибиотики
Астронавт NASA Кейт Рубинс (Kate Rubins) в макете лунного скафандра выбирает инструмент для геологических исследований. Снимок сделан во время генеральной репетиции новой лунной высадки на вулканическом поле в Аризоне.

Если все пойдет по плану, Рубинс с коллегами ступят на настоящую Луну чуть более чем через два года, а пока они учатся ориентироваться и работать в условиях резкого освещения, которое ждет на южном полюсе.

#nasa #космос #технологии #фото
Forwarded from ENGINEERSAROUND (Max)
На полигоне Airborne Engineering (Великобритания) успешно с первого раза прошел тест ракетного двигателя полностью спроектированного нейросетью Noyron от компании LEAP 71 (ОАЕ).

Настройка нейросети заняла две недели, после чего нейросеть выдавала новые проекты двигателей под любую мощность каждые 15 минут на обычном, не суперкомпьютере.

Компоненты двигателя изготавливались в Германии компанией AMCM из медного сплава CuCrZr методом аддитивной печати на принтере EOS M290, после чего были обработаны вручную сотрудниками британского Университета Шеффилда.

Двигатель с тягой 20 тыс. лошадиных сил работает на паре керосина и жидкого кислорода. Причем чтобы медь не расплавилась охлажденный керосин подавался в камеру через систему каналов, в итоге двигатель нагрелся только до 250°С при температуре в камере сгорания 3000 °C.

Вот так. Работа конструкторского бюро за целый год теперь будет укладываться за 15 минут, а кожаным остаётся только исправлять огрехи 3d принтера напильником, пока он не увеличит точность.
​​Вавилонская башня XXI века: скрытое разнообразие человеческого мышления

В 2017 году нейробиолог Крис Де Мейер (Kris De Meyer) проводил вступительную сессию на конференции по вопросам принятия решений в условиях неопределенности для аудитории, состоящей из ученых, экономистов и политиков. Он разделил их на группы по шесть человек и дал им задания, связанные с личным и профессиональным опытом работы с рисками. Через некоторое время несколько человек подняли руки. Они сказали: "Мы только что поняли, что не можем согласовать определения риска и неопределенности", - рассказывает Де Мейер. "Даже в этих небольших группах они столкнулись с непримиримыми разногласиями".

Профессионалы в разных областях оперируют разными значениями одного и того же слова. "Риск" для исследователей климата - это одно, "риск" для экономистов - совершенно другое. Теперь объедините их с простыми гражданами, политиками, активистами, журналистами, социальными предпринимателями и пропагандистами, и вы получите то, что мы имеем. Витгенштейн удивился бы. Поэтому перед серьезным обсуждением чего-либо так важно договориться об определениях.

Несмотря на все наши зеркальные нейроны и ментальные модели, людям сложно понимать друг друга, но почему так происходит? Причин много. Например, у разных людей не только разные когнитивные миры и разные языки, но и, по-видимому, довольно широкий набор вариантов того, как мы воспринимаем и осмысляем действительность.

Если синестезию изучают порядка 200 лет (историю исследований можно проследить по статье Ричарда Цитовича (Richard Cytowic)), то недавно ученые подметили различия в том, как разные люди оперируют мысленными образами. Способности представлять что-то варьируются от афантазии - полного отсутствия мысленных образов, до способности воображать фотореалистичные картины.

Вспоминается "Мир в лицах" Александра Химушина, который фотографирует людей разных национальностей в традиционной одежде. Это яркое культурное разнообразие - удачная метафора и отражение разнообразия внутреннего мира. Сложно представить, но распространение аугментаций еще больше расширит этот диапазон. Это показывает проект In My Nature с подзаголовком "Мультимедийная прогулка с киборгами". Вы, вероятно, узнаете, по крайней мере, одного из трех его участников - Нила Харбиссона (Neil Harbisson), воспринимающего цвета при помощи антенны, вживленной в череп. Однако каждый из них рассказывает интересную историю о том, как аугментации меняют отношение к окружающему миру.

Полезное чтение. Эмпатия - то, что сейчас очень нужно.

#нейробиология #футурология #сингулярность #мозг #мышление #киборги
​​Подход, придуманный для поиска гравитационных волн, помог лучше понять функции Антикитерского механизма

Дайверы подняли этот аналоговый компьютер с морского дна не в идеальном состоянии. Поэтому исследователи уже долго спорят, сколько отверстий было в одном из его колец. А от этого во многом зависит понимание функциональности механизма.
Так вот, профессор Грэм Воан (Graham Woan) из Школы физики и астрономии Университета Глазго решил использовать методы статистического анализа, разработанные для интерпретации сигналов детекторов гравитационных волн LIGO, для анализа рентгеновских снимков злополучной детали.

Воан провел расчеты во время рождественских каникул и насчитал 354 отверстия. Это значит, что Антикитерский механизм работал с лунным календарем, а не, например, египетским. Сам профессор говорит, что "адаптировал методы, которые мы используем для изучения вселенной сегодня, чтобы лучше понять механизм, который помогал людям наблюдать за небесами почти две тысячи лет назад" - получается красивая симметрия.

А еще эта история показывает, как фундаментальная наука всегда находит практические (и порой внезапные) применения и доказывает важность открытых коммуникаций, как катализатора прогресса. Ведь Грэм Воан случайно узнал о задаче подсчета отверстий из серии видео на YouTube.

Фотография Антикитерского механизма из национального археологического музея, Афины, Греция.
#наука #технологии #история
Calculating empires — генеалогическое древо технологий и власти с 1500 года — головокружительная инфографика, изображающая эволюцию мышления в 30 областях.

Составители пишут, что это способ увидеть наше технологическое настоящее в историческом контексте. Эта схема иллюстрирует изменения в устройствах связи, инфраструктурах и вычислительных архитектурах, а также то, как они переплетены с механизмами социального контроля.

Вертикальная ось представляет время начиная с 16 века. Горизонтальная ось включает в себя коллекцию систем: от связи и медицины до политики и войны. Навигация гибкая: можно исследовать отдельно взятую тему, временной срез или набор идей.

#наука #инфографика #технологии
Мор обратила мое внимание на статью New York Times про судьбу Ли Седоля (Lee Saedol). Он был одним из лучших игроков в Го, проиграл компьютеру и, кажется, окончательно разочаровался в этой игре.

"Я рано столкнулся с проблемами ИИ, но это произойдет и с другими", — сказал г-н Ли недавно на ярмарке общественного образования в Сеуле перед толпой студентов и родителей. "И, вполне возможно, это не завершится для них счастливой концовкой".

Невольно сопереживаешь гению, потерявшему смысл жизни, но не уверен, что стоит проецировать личную драму на всех. Правда в том, что победа над ИИ возможна, но требует радикального переосмысления стратегии.

С появлением ИИ Го превратилась в метаигру, где нужно создать на доске такую ситуацию, которая вызовет сбой в работе алгоритма, а уже затем победить его по старинке. Исследователи доказали, что лучший на данный момент алгоритм - KataGo уязвим к состязательным атакам. Чтобы быстрее найти его слабые места, они использовали ботов, которые проиграют большинству игроков-людей. Однако после смены приоритетов на поиск уязвимостей, такие слабые противники обыгрывали KataGo в 81-91% случаев, в зависимости от версии. Более того, люди могут понять уловки ботов и использовать их, чтобы победить.

Кстати, существуют и шахматные позиции, которые люди понимают, а шахматные движки - нет. Так что, когда окажетесь на пороге технологической сингулярности, не опускайте руки. Помните, что ИИ - не всесильная черная коробка, а компьютерный алгоритм со своими ограничениями.
#шахматы #сингулярность #будущее