Пока The Boring Company со скрипом согласовывает и роет 50-километровый туннель между Балтимором и Вашингтоном, парламент Швейцарии одобряет закон о подземных перевозках и дает зеленый свет для прокладки 500 километров подземных туннелей.

Правда, швейцарская Cargo Sous Terrain планирует запускать на глубине 50 метров под землей не скоростные вакуумные поезда, а "всего лишь" сотни медленных (30 км/ч) автономных электрогрузовиков и быстрый (60 км/ч) монорельс для переброски небольших грузов. В конечном счете получится нечто вроде колоссальной конвейерной системы, соединяющей Цюрих с Люцерном и, в итоге, с Женевой. Этакий склад Amazon, но в масштабах страны. Не факт, что проект реализуют, но размах идеи впечатляет.

Spectrum пишет, что, этим летом начнется проектирование первой линии, которую собираются открыть в 2031 году. Будем наблюдать.

Знаменитая экстремистская соцсеть, которую нельзя называть без длинного бессмысленного дисклеймера продолжает злостную научную деятельность. Вчера она представила Make-A-Scene - нейронку для генерации изображений на базе комбинации текстового описания и эскиза произвольного вида.

A-Scene является частью более широкого исследовательского проекта, направленного на изучение того, как ИИ может расширить наши творческие возможности.

DALL·E 2 и подобные системы уже могут сделать клевую обложку для Cosmopolitan, но подходящую картинку придется выбрать из сотен вариантов. Скетч же позволяет задать некую основу для композиции, ограничить фантазию нейросети и снизить рандомность выдачи. Должен сказать, в таком исполнении это уже выглядит как вполне рабочий инструмент. Жду не дождусь, когда смогу целиком иллюстрировать одну из своих статей таким образом.

Пока я сижу и мечтаю об электроовцах личном нейросетевом иллюстраторе, один арт-проект уже генерирует картинки из заголовков новостей. Авторы не говорят, что используют — DALL·E 2, Midjourney или нечто другое. (А вы как думаете?) В любом случае, в целом выглядит очень даже неплохо. Видимо, за кулисами в отбор обложек вложено немало человеческих усилий.

Да, пока это новостной поток глазами укуренного сюрреалиста, но уже ясно, что в обозримом будущем появятся целые издания, где работают одни алгоритмы.

Ах да, картинка выше, - это Илон Маск приобретает Твиттер.

И еще немного о нейросетях. На днях вышла любопытная статья, в которой Spectrum анализирует ошибки DALL·E 2, например, характерную для алгоритма дислексию.

P.S. Приветствую всех недавно подписавшихся любителей машинного обучения и им сочувствующих. Как научный журналист я пишу обо всем, что меня интересует, и часто это неожиданные вещи. Имейте это в виду, полистайте ленту и не торопитесь уходить, если следующий пост будет о трансгуманизме, японской столярке или беговых дорожках для крабов. Если мы хотя бы немного похожи, то вы втянитесь ;)

Физика, как наука, построена вокруг предсказания результатов экспериментов при помощи сложных расчетов. Но что если вывернуть эту концепцию наизнанку и научиться использовать для проведения расчетов сами физические явления? И речь не о том, что физика отвечает за работу транзисторов в процессорах. Вообще никаких нулей и единиц.

Базовый пример: допустим, у вас есть реактивный двигатель, и вы хотите выяснить, какую тягу он выдает. Можно потратить часы процессорного времени на математическое моделирование и вычислить нужное значение. Или пойти в гараж, установить движок на весы, включить и сразу получить искомую цифру. В этот момент физическая система из двигателя и весов провела расчеты за вас. Не буквально, конечно, но результат тот же. И получен он куда быстрее и с меньшими затратами (Топливо и возможный пожар не считаем. Не придирайтесь, это мысленный эксперимент).

Теперь представьте, что вам нужно раз за разом решать некое сложнейшее уравнение, подставляя в него различные переменные, а компьютеры делают это недостаточно быстро. Выход — спроектировать такую физическую систему, поведение которой будет описываться этим вашим уравнением. Затем можно будет ставить эксперименты, наблюдать за ее поведением и в результате получать нужные числа.

Это может показаться бредом или занятной теорией, вот только мы уже давно делаем нечто подобное, когда необходимо получить большой массив настоящих случайных чисел. Математически эта задача неподъемная (по крайней мере, насколько я знаю), так что, например, в Cloudflare такие числа собирают, наблюдая за лава-лампами. А за последние несколько лет физики, следуя за этой идеей, пошли еще дальше, и это окончательно выносит мозг.

Сперва они заставили конструкцию из динамика, вибрирующей стальной пластины и микрофона классифицировать рукописные цифры. Затем — спроектировали способную к самомодификации нейросеть, где в роли нейронов выступают напряжения, измеренные между переменными резисторами, которые, в свою очередь, работают в качестве синаптических весов.

"Физики, создающие эти системы, подозревают, что цифровые нейронные сети — какими бы мощными они ни казались сегодня — в итоге покажутся медленными и неадекватными рядом со своими аналоговыми собратьями".

Похоже, нейросети могут работать на основе самого разного аппаратного обеспечения. Как здесь не поспекулировать и не вспомнить околофилософские рассуждения о том, что вся вселенная — это мозг, который то ли вычисляет, то ли осмысляет сам себя.

Смелая попытка обобщить и нанести на карту всевозможные футурологические тренды: от искусственного интеллекта, принимающего экзамены, до очков с блокировкой рекламы.

Вряд ли, глядя на эту схему, можно точно представить ландшафт будущего, но меня не покидает ощущение, что в переплетении разноцветных линий прячется пара-тройка новых компаний-единорогов.

Santry's blog

Группа маленьких роботов бесконечно пытается что-то построить, в то время как большой промышленный манипулятор в центре разрушает все снова и снова — это инсталляция Sisyphus робототехника Качи Чана из IALab.

По словам самого создателя: «Несмотря на несоответствие размеров, их борьба бесконечна. Гигантский робот не идет ни на какие уступки и продолжает крушить кирпичные своды. Однако маленькие роботы продолжают строить новые арки, тем самым проявляя коллективное сопротивление посредством индивидуальных автономных действий. Здесь статус-кво постоянно оспаривается мелкими разрозненными действиями, которые подрывают абсолютную власть гигантского робота. Настойчивость маленьких роботов и их способность распространять новые мелкие формы сопротивления делают их усилия стоящими, а не "бесполезными". Так что, Сизиф символизирует не только противостояние власти и сопротивления, но и надежду, которая приходит вместе с возможностью перемен».

Вы испытывали frisson? Этим красивым словом французы называют мурашки или легкую дрожь, возникающую при прослушивании музыки (а порой и от зрительных стимулов). По некоторым оценкам с ней знакома половина обычных людей и подавляющее большинство музыкантов. Если хотите узнать больше об этом эмоциональном состоянии, рекомендую эту статью о Big Think или русскоязычный материал Look At Me.

Я впервые почувствовал нечто подобное, когда услышал I See You из саундтрека к Аватару, но особо не задумывался о причинах явления. А вот нейробиологи живо интересуются этим ощущением и давно пытаются разобраться в чем дело, ведь такие странные штуки дают им подсказки о том, что же на самом деле творится в черепной коробке. Похоже, что в этом случае секрет в каскадном выделении дофамина в различных областях мозга, но как бы там ни было, ощущение чертовски приятное.

Возможно, поэтому одна команда нейробиологов решила поделиться плейлистом для Spotify из 715 песен, вызывающих frisson. А для тех, кто хочет еще глубже погрузиться в тему, существует сертифицированная и проверенная на 660 испытуемых база данных аудиовизуальных стимулов, вызывающих эстетический озноб: ChillsDB. В виде таблиц она не очень удобна, но разработчики могут поднять готовый интерфейс со встроенным поиском.

Только имейте в виду — эффект зависит от контекста, поэтому сядьте в мягкое кресло, закройте глаза, расслабьтесь и лишь затем — слушайте. В отличие от аудионаркотиков (LOL) это реально работает.

Кажется, никто не заметил, что на прошлой неделе Джон Кармак получил 20 миллионов инвестиций на создание сильного искусственного интеллекта " by way of Mad Science!"

Так и хочется спросить, а вы уверены, что стоит поручать эту задачу создателю самого адского из компьютерных шутеров?)

​​Считалось, что биомолекулы слишком малы, чтобы рассмотреть их в деталях, но 5 августа группа исследователей из Германии опубликовала методику съемки таких структур на световой микроскоп. На последней картинке иллюстрация из их работы.

Напоминает тот самый снимок черной дыры. Мы вновь своими глазами видим нечто ранее недоступное, и, чтобы это стало реальностью, снова потребовалась уйма труда и алгоритмической магии.