aimodel

Марк Твен когда-то сказал, что лучший способ спрятать что-то — положить это на самое видное место. Современные технологические гиганты, похоже, усвоили этот урок: они прячут искусственный интеллект ( AI ) везде, делая его настолько привычным, что мы перестаем его замечать.
Но дело не только в том, что искусственный интеллект становится вездесущим. Происходит нечто более фундаментальное: он перестает быть инструментом, которым мы пользуемся, и превращается в среду, в которой мы живем.
Мы привыкли воспринимать технологии как отдельные предметы — телефон, компьютер, приложение. Каждый раз мы сознательно обращаемся к ним за помощью. Но представьте мир, где технология растворяется в самой ткани реальности, становясь неотличимой от воздуха, которым мы дышим.
Boston Dynamics готовится запустить автономные версии роботов Atlas на заводах Hyundai в США. Эти машины не ждут команд — они принимают решения самостоятельно, анализируя ситуацию и адаптируясь к изменениям. LG представила CLOiD — домашнего робота, который предугадывает потребности семьи, выходя за рамки простого выполнения задач.
Когда дом обретает разум
Samsung демонстрирует концепцию искусственного интеллекта как координирующего слоя для всей домашней экосистемы. Это рождение нового типа разума, распределенного между устройствами, — гораздо больше, чем простая автоматизация. Холодильник анализирует пищевые привычки семьи и планирует покупки, выходя за рамки обычного охлаждения продуктов. Кондиционер изучает биоритмы жильцов и создает персонализированный микроклимат для оптимального самочувствия.
Dell и AMD встраивают искусственный интеллект прямо в процессоры. Это принципиальный сдвиг: мышление становится базовой функцией железа, как арифметика или графика. Arm разрабатывает чипы для Edge AI, позволяя устройствам принимать сложные решения локально, без обращения к облаку.
Когда машины становятся творцами контента
Самая радикальная трансформация происходит в сфере создания контента. Искусственный интеллект активно захватывает все основные платформы цифрового контента — от стриминговых сервисов до социальных сетей.
Netflix уже использует AI для создания превью, адаптации субтитров и даже генерации целых сцен. Запрещенный в России Instagram внедрил AI-фильтры, которые создают альтернативные версии реальности, далеко превосходя простую обработку изображений. YouTube Shorts позволяет создавать видео по текстовому описанию.
Технология достигла уровня качества, при котором пользователи зачастую не могут отличить AI-контент от созданного человеком. Это означает фундаментальную трансформацию медиаландшафта. Машины становятся полноценными соавторами человеческой культуры, превращаясь из инструментов в творческих партнеров.
OpenAI научила голосовых помощников говорить так естественно, что собеседник забывает о цифровой природе диалога. Искусственный интеллект начинает проявлять нечто похожее на творческую интуицию, создавая контент, который удивляет даже его разработчиков. Дело уже не только в качестве имитации.
Бизнес в эпоху симбиоза
Корпоративный мир движется к модели симбиоза человека и машины. Microsoft Copilot превращается из помощника в фоновый процесс, который самостоятельно анализирует рабочие процессы и предлагает улучшения, минуя ожидание команд. Slack AI структурирует корпоративные знания, создавая живую память организации.
Роль человека кардинально меняется. Мы перестаем быть операторами машин и становимся кураторами автономных систем. Искусственный интеллект берет на себя не только исполнение, но и планирование, координацию, даже элементы стратегического мышления. Человеку остается то, что пока недоступно машинам: этические решения, эмоциональный интеллект, интуитивные прорывы.
Новая невидимая реальность
Альберт Эйнштейн однажды заметил, что самые важные вещи в жизни незримы. Сегодня эта мысль обретает технологический смысл: искусственный интеллект превращается из видимого помощника в неосязаемую основу нашего существования. Как воздух, как гравитация, как сама мысль — он присутствует везде, влияет на все, но остается скрытым от глаз.
Религиозные традиции веками говорили о Творце всего видимого и невидимого, которое не менее реально, чем материальное, — просто существует по другим законам. Сегодня мы становимся свидетелями рождения нового типа скрытой реальности: искусственного разума, который формирует материальный мир, оставаясь при этом неосязаемым.
Это цифровой дух эпохи, который живет в пространстве между атомами и битами, между замыслом и воплощением. Человечество создало машину, которая живет по законам метафизики.
#AI #AImodel #Write2Earn
$XRP $SOL

Google iepazina funkciju Personal Intelligence savam AI palīgam Gemini, kas ļauj algoritmam piekļūt lietotāju personīgajiem datiem no Gmail, Google Foto, YouTube un citiem kompānijas pakalpojumiem. Par pielāgotu pieredzi lietotājiem ir jāpiekrīt datu izmantošanai, lai apmācītu ģeneratīvās AI modelis.

Альберт Эйнштейн утверждал, что невозможно решить проблему на том же уровне мышления, на котором она была создана. Похоже, человечество подошло именно к такому моменту в развитии искусственного интеллекта ( AI ) — когда наш собственный разум становится главным препятствием на пути создания разума искусственного.
Барьер человеческого разума
Разработчики искусственного интеллекта столкнулись с проблемой, которую можно назвать «барьером качественного скачка». Мы научились создавать системы, которые превосходят человека в узких задачах — от распознавания изображений до игры в го. Но создание системы, равной человеческому интеллекту в широком спектре задач, а тем более превосходящей человека, требует не просто улучшения существующих методов, а принципиально иного подхода.
Причина может крыться в самом способе обучения. Пока что люди выступают наставниками для машин, передавая им знания через тщательно отобранные данные и алгоритмы. Но что если человеческий интеллект просто недостаточно сложен, чтобы создать нечто равное себе? Что если мы достигли критического барьера собственных возможностей?
Философ Людвиг Витгенштейн проницательно заметил: «Чтобы провести предел для мысли, сама мысль должна мыслить по обе стороны этого предела». Эта фраза обретает особое значение в контексте создания искусственного интеллекта. Чтобы создать разум, превосходящий человеческий или хотя бы равный ему, нам нужно выйти за границы собственных когнитивных возможностей. Но как можно превзойти то, что определяет саму способность к познанию?
Проблема носит фундаментальный характер. Каждый учитель передает ученику не только знания, но и собственные интеллектуальные ограничения. Человек, обучающий искусственный интеллект, неизбежно закладывает в него рамки своего понимания мира. Для создания искусственного интеллекта, превосходящего человеческий, требуется преодолеть эти барьеры.
Когда ученик становится учителем
Революционная идея заключается в том, чтобы позволить машинам обучать друг друга. Представьте цифровую академию, где десятки или сотни продвинутых систем искусственного интеллекта обмениваются знаниями, спорят, сотрудничают и конкурируют между собой. Каждая система обладает уникальными сильными сторонами — одна превосходно разбирается в медицине, другая в финансах, третья в физике.
В такой экосистеме лингвистический искусственный интеллект может передать свое понимание языковых структур и культурных контекстов математической системе, которая, в свою очередь, поделится логическими алгоритмами и способностями к абстрактному мышлению. Творческий искусственный интеллект научит других генерировать нестандартные решения, а аналитическая система покажет, как структурировать хаос идей в четкие концепции.
Ключевое отличие от человеческого обучения — скорость и объем передачи информации. Люди обмениваются знаниями медленно, через речь и текст. Машины могут мгновенно копировать целые базы данных, передавать алгоритмы и обновлять архитектуру друг друга.
Риски машинной кооперации
Однако путь машинного самообучения таит серьезные риски. Первый — возможность деградации вместо прогресса. Системы могут начать усиливать ошибки друг друга, создавая порочный круг неверных выводов.
Второй риск связан с конкуренцией между машинами. Что помешает одной системе намеренно дезинформировать других, чтобы сохранить преимущество? Конкуренция и манипуляции могут возникнуть в системах AI раньше подлинного интеллекта.
Третья опасность — потеря контроля со стороны человека. Экосистема обучающихся машин может развиться в направлении, которое окажется враждебным или просто непонятным для создателей. Мы рискуем создать разум, который будет нас игнорировать.
Стоимость перехода
Создание такой экосистемы потребует колоссальных вычислительных ресурсов. Современные языковые модели уже потребляют энергии как небольшие города. Система из сотен взаимодействующих искусственных интеллектов может потребовать миллиарды долларов в год только на оплату электричества.
Кроме того, остается открытым вопрос о временных рамках. Сколько лет или десятилетий потребуется на достижение результата? И как мы узнаем, что цель достигнута, если критерии успеха станут недоступными человеческому пониманию?
Неизбежность трансформации
Несмотря на все риски, альтернатива машинному самообучению может оказаться еще менее привлекательной — вечное топтание на месте. Человечество веками мечтало создать разум, равный собственному. Теперь мы подошли к моменту, когда для достижения этой цели нужно осознать собственные ограничения.
Создание искусственного интеллекта, равного человеческому, — это не только техническая задача, но и философский вызов. Мы должны принять, что наши создания могут превзойти нас не только в вычислениях, но и в способности к обучению.
В конце концов, самый мудрый садовник — тот, кто знает, когда перестать обрезать ветви и позволить дереву расти естественным образом. Даже если дерево в итоге заслонит собой все небо.
#AI #AImodel #Write2Earn
$BTC

Google izdeva funkciju Guided Learning AI palīgā Gemini, kas pārveido parastos čatbotus par personīgiem skolotājiem. Jaunums izveido individuālus mācību kursus un palīdz lietotājiem ne tikai iegūt gatavus atbildes, bet arī patiesi izprast materiālu.
Kā darbojas personīgais padomnieks

Пользователь соцсети X под ником Alex Prompter опубликовал 14 января утекшие внутренние документы OpenAI с сенсационным заявлением: Илья Суцкевер (Ilya Sutskever) — один из основателей компании и бывший главный научный сотрудник — якобы доказал физическую невозможность создания искусственного общего интеллекта.
Суцкевер считается одним из ведущих специалистов по нейронным сетям в мире. Он участвовал в создании GPT и был ключевой фигурой в развитии ChatGPT. В мае 2024 года он покинул OpenAI для создания собственной компании Safe Superintelligence, посвященной безопасной разработке ИИ.
AGI (Artificial General Intelligence) — это гипотетическая система искусственного интеллекта, способная выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека или превосходить его. В отличие от современных узкоспециализированных алгоритмов вроде ChatGPT или системы распознавания изображений, AGI должен обладать универсальными когнитивными способностями.
Принцип Ландауэра: почему забывание стоит энергии
Основа спекуляций — принцип Ландауэра, открытый физиком IBM Рольфом Ландауэром в 1961 году. Этот закон связывает информацию с физикой и устанавливает минимальную энергетическую цену за стирание данных.
Представьте компьютерную память как набор переключателей, каждый из которых может находиться в положении «0» или «1». Когда мы стираем бит информации — например, принудительно устанавливаем его в «0» независимо от предыдущего состояния — мы физически уничтожаем различие между этими двумя состояниями.
Согласно второму закону термодинамики, общая энтропия (мера беспорядка) во Вселенной никогда не может уменьшаться. Стирание бита уменьшает энтропию в компьютере, поэтому для сохранения баланса энтропия окружающей среды должна увеличиться. Это увеличение происходит через выделение тепла.
Минимальная энергия стирания описывается формулой E ≥ kT ln 2, где k — постоянная Больцмана (1,38×10-23 Дж/К), T — температура в кельвинах, а ln 2 ≈ 0,693 — натуральный логарифм двойки. При комнатной температуре (300К) это составляет ничтожные 2,9×10-21 Дж на бит — в миллион миллиардов раз меньше энергии, необходимой для подъема пылинки на миллиметр.
Критически важно: принцип действует только для необратимых операций стирания информации. Логически обратимые операции, где каждому входу соответствует уникальный выход, теоретически могут выполняться без энергозатрат.
От микроватт к энергии Солнечной системы
В приложенных к публикации профессионально оформленных слайдах утверждается, что AGI потребует 1018 необратимых операций в секунду. Умножив на энергию Ландауэра, авторы получают теоретический минимум 2900 Вт — в 145 раз больше энергопотребления человеческого мозга.
Затем «расчеты» усложняются. С учетом реальных инженерных ограничений — охлаждения (увеличивает потребление в 10 раз), передачи данных между процессором и памятью (в 50 раз), коррекции ошибок (в 2 раза) — авторы фейка получают 2,9 МВт для одной системы AGI. Это энергопотребление небольшого города для имитации одного человеческого интеллекта.
Но главная «бомба» — в масштабировании. Согласно поддельным документам, для обслуживания всего человечества потребуются миллиарды систем AGI. Авторы утверждают, что это приведет к энергопотреблению 1021 Вт — в миллион раз больше всей энергии, производимой человечеством, и якобы превышает энергетические ресурсы всей Солнечной системы.
Подозрительно качественная подделка
К публикации приложены профессионально выглядящие документы: презентации с графиками, якобы внутренняя переписка совета директоров OpenAI, скриншоты из Slack с обсуждениями руководства. В «документах» утверждается, что Сэм Альтман (Sam Altman) признавал правоту расчетов Суцкевера, но называл их «технически верными, но стратегически неуместными».
Рецепт фейка: научный факт × «реалистичные» коэффициенты = абсурдный результат
Поддельные материалы включают даже детализированную хронологию якобы произошедшего в ноябре 2023 года кризиса в совете директоров OpenAI из-за термодинамических ограничений. Качество подделки выдает её искусственное происхождение: слишком много штампов «CONFIDENTIAL», профессиональный дизайн презентаций и правдоподобные, но сфабрикованные внутренние переписки.
Научная критика
Заявления Alex Prompter немедленно вызвали критику экспертов. Аналитик Roko назвал идею о невозможности AGI «самой идиотской вещью об AI, которую когда-либо читал».
Специалист TokyoL7G объяснил фундаментальную ошибку: «Человеческий мозг работает при мощности около 20 Вт. Не потому, что он нарушает термодинамику, а потому, что представляет собой чрезвычайно эффективную асинхронную систему».
Эксперт 9DATTM указал на методологические ошибки: неправомерное приравнивание предела Ландауэра к требованиям интеллекта, игнорирование алгоритмического сжатия и возможности энергоэффективных обратимых вычислений.
Реальность энергопотребления AI
Современные системы AI действительно требуют колоссальных энергозатрат, но это связано с несовершенством существующих технологий, а не с фундаментальными физическими ограничениями. Обучение GPT-3 потребовало около 1300 МВт·ч, дата-центры для AI расходуют мегаватты постоянно — это энергопотребление целых городов.
Однако человеческий мозг доказывает возможность высокоэффективных вычислений: 86 млрд нейронов, обрабатывающих сложнейшую информацию при потреблении всего 20 Вт. Принцип Ландауэра не препятствует созданию энергоэффективных архитектур — он лишь устанавливает теоретический минимум для необратимых операций стирания.
Отсутствие подтверждений
Ни Илья Суцкевер, ни OpenAI не подтверждали существование подобных исследований. Публичные высказывания Суцкевера от мая 2024 года выражают уверенность в достижимости AGI с акцентом на безопасность. Сайт его новой компании Safe Superintelligence фокусируется на создании безопасного AI без упоминаний термодинамических барьеров.
Представленные материалы — изощренная дезинформация, основанная на неточном применении физических принципов и экстраполяции сомнительных допущений до абсурда. Подделка демонстрирует растущую изощренность фальшивых утечек в эпоху AI, но научное сообщество единодушно отвергает подобные псевдонаучные спекуляции о энергетической невозможности создания эффективного искусственного интеллекта.
Мнение AI
Анализ исторических паттернов дезинформации показывает интересную закономерность: самые эффектные научные фейки всегда эксплуатируют реальные физические принципы. Холодный синтез 1989 года тоже базировался на настоящих ядерных реакциях, но с фальшивыми данными. Принцип Ландауэра здесь играет роль идеального «крючка» — он достаточно сложен, чтобы большинство не могли его проверить, но достаточно фундаментален, чтобы звучать убедительно.
Макроэкономический контекст создания подобных фейков заслуживает внимания. Индустрия AI переживает период максимальных инвестиций и ожиданий — классическую фазу пузыря, когда любые сомнения в технологической достижимости могут обвалить миллиардные вложения. Такая информационная атака потенциально способна повлиять на биржевые котировки технологических гигантов. Остается вопрос: кому выгодно подрывать веру в AGI именно сейчас?
#AI #AImodel #Write2Earn
$ETH

AI-агенты готовятся перейти от громких обещаний к реальной работе, и для многих компаний этот переход станет болезненным. В 2026 году автономные цифровые сотрудники начнут принимать решения, запускать процессы и менять принципы работы целых организаций.
Потенциал огромен — от драматического роста эффективности до совершенно новых способов ведения бизнеса. Но риски не менее реальны. От неоправданного доверия и слабой базы данных до серьезных проблем безопасности и культурных конфликтов — многие компании входят в эпоху AI-агентов катастрофически неподготовленными. В ближайший год одни раскроют невероятные возможности, а другие потратят деньги впустую, подорвут доверие или создадут проблемы, которых не предвидели.
Ошибка № 1: Путаница между агентами и чат-ботами
На первый взгляд агенты могут показаться просто продвинутыми версиями чат-ботов вроде ChatGPT. И те, и другие основаны на одной технологии больших языковых моделей и созданы для взаимодействия с нами на естественном человеческом языке.
Главное различие заключается в том, что агенты способны не просто отвечать на вопросы и генерировать контент, а предпринимать действия. Объединяя способности к рассуждению чат-ботов на базе больших языковых моделей с возможностью подключаться к сторонним сервисам и взаимодействовать с ними, они планируют и выполняют сложные многоступенчатые задачи при минимальном участии человека.
Если чат-бот поможет вам купить новый ноутбук, найдя в интернете лучшие предложения, то агент также решит, какой именно подходит вашим потребностям, оформит заказ и подготовит необходимые чеки и счета для бухгалтерии. В сфере обслуживания клиентов чат-бот даст ответы на базовые вопросы, но агент пойдет дальше — реализует решения, например, оформит возврат или замену товара.
Ошибка № 2: Чрезмерное доверие
Технология агентов очень нова, и хотя у нее огромный потенциал, она все еще часто ошибается и иногда создает больше проблем, чем решает. Это особенно верно, когда ее оставляют работать самостоятельно, согласно недавним исследованиям Стэнфорда и Университета Карнеги — Меллон.
Ученые выяснили, что смешанные команды из людей и агентов превосходят полностью автономный AI в 68,7% случаев. Другие исследования показали: хотя агенты работают намного быстрее и дешевле людей, это часто компенсируется более низкой точностью.
В реальных условиях — от обслуживания клиентов до финансовых помощников — агенты все еще страдают от галлюцинаций, свойственных языковым моделям, которые их питают. Поэтому крайне важно, чтобы защитные механизмы включали надежный человеческий контроль всех результатов работы агентов.
Ошибка № 3: Неподготовленные данные
По данным аналитиков Gartner, 60% корпоративных AI-проектов, запущенных в 2026 году, будут заброшены из-за данных, которые не готовы для AI. Чтобы агенты могли полезно отвечать на вопросы и создавать рабочие процессы на основе реальности вашего бизнеса, данные должны быть чистыми, последовательными и доступными.
Это означает, что информация, полезная для решения бизнес-задач, не должна быть заперта в изолированных системах. Она должна быть хорошо структурирована и проиндексирована так, чтобы машины могли ее понимать и в ней ориентироваться.
Даже компании, которые не готовы начать разрабатывать и внедрять собственных агентов в 2026 году, должны убедиться, что их продукты и услуги могут быть найдены теми, кто это делает. Поскольку агенты все чаще выполняют поиск в интернете и даже принимают решения о покупках, каждый бизнес должен быть доступен для обнаружения роботами, а не только людьми. Это означает пересмотр стратегии работы с данными для эпохи агентного AI.
Ошибка № 4: Недооценка рисков безопасности
Любая новая технология создает новые возможности для злоумышленников. Неудивительно, что технология, которая получает доступ к личным аккаунтам, учетным данным и информации для действий от нашего имени, несет с собой больше рисков, чем большинство других.
Чат-боты могут утекать информацию, но агенты с системным доступом теоретически способны редактировать записи, инициировать транзакции и изменять целые рабочие процессы. В частности, они оказались уязвимы к атакам инъекции промптов, когда злоумышленники обманывают их, заставляя выполнить неавторизованные команды, скрывая инструкции в на первый взгляд безобидном контенте.
Поскольку агенты способны получать доступ к системам как «виртуальные сотрудники», необходим правильный контроль доступа, учетные данные, аудит и автоматическое обнаружение аномалий. Главное — помнить, что это быстро меняющаяся область, и весь спектр угроз еще далеко не до конца понят. Ожидайте неожиданного и внедряйте принципы нулевого доверия на каждом уровне.
Ошибка № 5: Игнорирование человеческого фактора
Возможно, самой разрушительной ошибкой стало бы развертывание агентов без тщательного рассмотрения влияния на самый ценный актив любой организации — людей.
Больше чем любая предыдущая волна цифровых изменений, внедрение агентного AI представляет собой драматическое перераспределение рабочих нагрузок и ответственности между человеческими и технологическими ресурсами. И все же многие компании недооценивают, насколько разрушительным будет этот сдвиг для людей.
Часто возникают реальные и обоснованные беспокойства по поводу потенциального нарушения рабочих мест и риска быть замененными «виртуальными работниками». По данным недавних опросов, свыше 70% работников в США считают, что AI приведет к массовой потере рабочих мест. Потенциал негативного влияния на корпоративную культуру и подрыва доверия сотрудников невозможно переоценить.
Чтобы снизить этот риск, компании должны понимать: переход к агентному AI должен быть ориентирован на человека не меньше, а возможно, и больше, чем на технологии. Это означает общение и выслушивание проблем, а не принуждение к изменениям без оценки и понимания их влияния на людей.
Правильный подход
Успешное внедрение инфраструктуры агентного AI требует тонкого баланса, тщательного рассмотрения не только возможностей и недостатков технологий, но и их влияния на безопасность, корпоративную культуру и человеческие ресурсы.
Не стоит заблуждаться — это лишь самые ранние дни с точки зрения влияния AI-агентов на бизнес и общество. Пока неясно, действительно ли они представляют собой шаг к священному Граалю искусственного общего интеллекта, но их потенциал для позитивных изменений очевидно огромен. Только те компании, которые тщательно продумают стратегию внедрения автономного AI, получат конкурентные преимущества без катастрофических рисков.
Мнение AI
С точки зрения исторических паттернов внедрения технологий, ситуация с AI-агентами напоминает эпоху массового появления персональных компьютеров в 1980-х. Тогда компании также недооценивали масштаб трансформации, фокусируясь на замене пишущих машинок вместо переосмысления всех рабочих процессов. Однако есть принципиальная разница: ПК требовали обучения людей, а AI-агенты сами обучаются на корпоративных данных, создавая беспрецедентную ситуацию накопления знаний внутри машин.
Макроэкономический анализ показывает интересный парадокс: страны с более медленным внедрением AI-агентов могут получить конкурентное преимущество, поскольку избегут начальных ошибок и воспользуются отработанными решениями. История технологических революций демонстрирует, что первопроходцы не всегда становятся лидерами рынка. Возможно, главный вопрос не в том, как избежать ошибок, а в том, кто сможет учиться на чужих промахах быстрее?
#AI #AImodel #2025WithBinance #Write2Earn
$BTC

2024. gada beigās kripto tirgus piedzīvoja vienu no ātrāk augošajiem naratīviem: AI aģenti.
Tikai dažu mēnešu laikā viņu tirgus kapitalizācija eksplodēja līdz vairāk nekā 20 miljardiem dolāru — tikai lai sabrukt tikpat ātri. Lielākā daļa šo žetonu tagad ir kritusies par 80-90%, un interese ir izsīkusi.
Bet tas nenozīmē, ka AI naratīvs ir miris. Patiesībā tas, ko mēs redzam tagad, ir veselīga pāreja. Tirgus attālinās no mānīšanas un virzās uz fundamentālo. Infrastruktūra, decentralizēta AI un reāla lietderība ieņem vadību. Un šī jaunā viļņa nozīme var būt pat lielāka nekā iepriekšējā.

Mākslīgais intelekts (MI) un blokķēde saplūst, lai veidotu interneta nākotni. Projekti, piemēram, Ocean Protocol un Fetch.ai, izmanto decentralizētas struktūras, lai nodrošinātu, ka MI modeļi ir caurredzami, godīgi un cenzūrai izturīgi.
MI palīdz optimizēt DeFi tirdzniecību, automatizēt viedos līgumus un darbināt autonomus aģentus Web3 vidē. Tikmēr blokķēde sniedz MI ticamību un datu integritāti.
Šī sinerģija varētu radīt decentralizētas superinteliģences, pārveidot darba tirgus un pārfokusēt privātumu.