Разработчики из Массачусетского технологического института создали самоходную рыбку-робота, которая очень похожа на настоящую, поэтому не побеспокоит настоящих морских обитателей.

Обычные устройства, созданные для изучения подводного мира, довольно громко работают, а все эти пропеллеры и прочие двигатели наводят такого шороху, что после того, как весь ил осядет, уже и изучать-то становится особо нечего. Зато маленькая и автономная роборыбка не просто может плавать себе тихонечко, слившись с окружением, но и без проблем доберётся в те места, куда раньше было довольно сложно попасть.

Мягкотелую рыбку-робота назвали SoFi. В движение она приводится с помощью нескольких приводов, весьма точно имитирующих движения настоящих рыбок. SoFi управляется дистанционно и способна погружаться на глубину до 18 метров. Заряда батарей «рыбки» хватает на сорок минут. Главное достоинство SoFi — дружелюбность. Так как она очень похожа на настоящую рыбку, другие обитатели рифов и дна её совершенно не боялись, позволяя роботу всё исследовать и плавать рядом.

Она уже довольно неплохо справляется, но сейчас разработчики планируют повысить его скорость передвижения, после чего они немедленно собираются погрузиться в изучение морской жизни с головой, так как до них ещё никто не делал таких роботизированных, но правдоподобных рыбок.

Обсудить эту и другие новости можно в нашем телеграм-чате.

На днях мы рассказывали вам о том, что в результате ДТП на одной из дорог Аризоны беспилотный автомобиль, принадлежащий компании Uber, насмерть сбил пешехода, переходящего проезжую часть. Сбитая женщина спустя какое-то время скончалась в больнице, а инцидент вынудил руководство Uber приостановить испытания беспилотных такси не только в Темпе, где произошло ДТП, но также в Сан-Франциско, Торонто и Питсбурге. Сегодня в Сети были опубликованы записи с видеорегистратора, установленного в автомобиле, совершившем наезд на пешехода. Предлагаем вам с ними ознакомиться.

Наезд на 49-летнюю Элейн Херцберг произошёл в 22:00 по местному времени, когда на дороге уже было достаточно темно. Женщина переходила дорогу в неположенном месте и толкала свой велосипед, гружёный пакетами с покупками. Опубликованные видео демонстрируют момент наезда, при этом доказывая тот факт, что среагировать на столь непредсказуемое появление человека на пути движения автомобиля было крайне сложно. И неважно, идёт ли речь об автопилоте или же живом водителе.

Видео состоит из двух частей. Первая демонстрирует вид дороги перед автомобилем, а вторая запечатлела действия водителя, находившегося в салоне и не вмешивающегося в управление беспилотным авто. Полиция тщательно изучила записи и пришла к выводу, что автопилоту и водителю-испытателю было практически невозможно адекватно отреагировать на возникшую дорожную ситуацию.

Человечеству известно несколько тысяч разнообразных вирусов и регулярно обнаруживаются новые (в том числе и опасные для человека). Однако искусственный интеллект сумел найти целых 6000 ранее неизвестных вирусов. Причем обнаружил он их там, где человеку искать было бы крайне проблематично.

В последнее время ученые все чаще ищут вирусы при помощи секвенирования ДНК. Дело в том, что многие вирусы «практически намертво» слились с клеточными структурами, и выявить их в «чистом» виде крайне сложно. Для идентификации вирусов ученые используют генетические подписи известных вирусов и бактерий. При этом исследователи для наглядности сравнивают свой метод с функцией поиска внутри текстового документа, когда мы ищем отдельные слова и буквы. Но в таком способе существует одна проблема: ученые не могут искать то, что им неизвестно, и обнаруженные таким образом вирусы зачастую оказываются случайной находкой. Но искусственный интеллект помогает обойти эту проблему. Как отметил Цзе Рен, вычислительный биолог из Университета Южной Калифорнии в Лос-Анджелесе,

«Раньше у людей не было способа быстро и подробно изучать вирусы. Но теперь у нас есть инструменты, чтобы найти их. Мы обучили нейросеть идентифицировать генетическую последовательность вирусов из необычного семейства Inoviridae. Эти вирусы живут в бактериях и изменяют поведение хозяина».

Эксперты собрали обширный массив данных о геноме, а ИИ восстановил более 10 000 генов Inoviridae и сгруппировал их. Около 6000 обнаруженных фрагментов оказались ранее неизвестны науке. Более того, каждый подобный фрагмент может существовать обособленно от остальных. Как говорят эксперты, это открытие сможет стать новым инструментом для изучения разнообразия вирусов на нашей планете.

Цифровые актёры, периодически появляющиеся на больших экранах, а также в многочисленных видеоиграх, всё ещё оставляют желать много лучшего в плане визуальной правдоподобности. Разумеется, виной тому является несовершенство существующих графических и capture-технологий, а также особенности человеческой психики, которая безошибочно отличает живого человека от его «цифровой копии» (тот самый эффект «зловещей долины»). Компания Epic Games в рамках выставки Game Developers Conference представила новое поколение технологии оцифровки актёров, разработанное её специалистами.

Разумеется, оцифрованные 3D-модели актёров рендерятся в реальном времени силами графического движка Unreal Engine. Разработчики называют новую технологию не иначе как «цифровые люди следующего поколения». В создании данной методики оцифровки актёров также приняли участие компании 3Lateral, Cubic Motion, Tencent и Vicon. В качестве первой демонстрации зрителям показали видео под названием «Siren». Для него была оцифрована внешность китайской актрисы Бинь Дзянь (Bingjie Jiang), а вот все движения и мимику получившейся в итоге 3D-модели сыграла другая актриса в специальной motion capture студии. Предлагаем вам взглянуть на итоговое видео, а также посмотреть краткий фильм о создании ролика.

Вслед за «Siren» зрителям показали ещё пару видео. На этот раз на экране появилась цифровая копия знаменитого актёра Энди Серкиса, который исполнил множество ролей в голливудских фильмах. В основном актёр играет различных CGI-персонажей, даря им свой голос, мимику и движения. Например, именно он исполнил роль Голлума во «Властелине колец», затем он сыграл гигантскую обезьяну Кинг-Конга в современном ремейке знаменитого фильма. Энди настолько убедительно исполнил роль примата, что его пригласили сниматься в серию фильмов «Планета обезьян», где ему досталась главная роль. Из недавних ролей Серкиса можно отметить верховного лидера Сноука из «Звёздные войны» и персонажа Кло из серии блокбастеров про супергероев Marvel.

Чуть ниже вы можете видеть оцифрованную мимику Энди Сёркиса, которая была наложена на лицо вымышленного 3D-персонажа.

В завершении презентации представители Epic Games также продемонстрировали зрителям новую технологию рэйтрейсинга в реальном времени, созданную совместно с Microsoft и NVIDIA. Это означает, что отражения всех лучей света в кадре, их преломление и рассеивание обсчитываются графическим движком на ходу, без необходимости длительного рендеринга каждого отдельного изображения. Предлагаем вам взглянуть на эту демонстрацию на примере забавной сцены по мотивам вселенной Star Wars.

Известен один анекдот: ядерный синтез будет через двадцать лет. Всегда будет через двадцать лет. Эта шутка, ныне уже не смешная, выросла из оптимизма ученых, которые в 1950-х годах (да и в каждое последующее десятилетие) считали, что ядерный синтез был всего в 20 годах от них. Теперь за этот анекдот серьезно взялся стартап — выходец из MIT (Массачусетского технологического института), весьма уважаемого и известного института: Commonwealth Fusion Technologies. Стартап обещает запустить рабочий реактор ядерного синтеза за 15 лет. Обещает дешевую, чистую и неограниченную энергию, которая решит все кризисы с ископаемым топливом и изменением климата. Так и говорят: «потенциально неисчерпаемый и безуглеродный источник энергии».

Единственная проблема: мы это уже слышали много раз. Что в этот раз по-другому?

Другое известное клише касается энергии синтеза. Идея простая: вы помещаете солнце в бутылку. Осталось только построить бутылку. Энергия синтеза питает звезды, но требует невероятно горячих и плотных условий, чтобы плазма заработала.

Огромное количество энергии может быть выпущено, когда два легких ядра сливаются воедино: дейтерий-тритиевое слияние, которое осуществляется в рамках эксперимента ИТЭР, испускает 17,6 МэВ за реакцию, в миллион раз больше энергии на молекулу, чем вы получаете от взрыва тротилового снаряда. Но чтобы выпустить эту энергию, нужно преодолеть мощное электростатическое отталкивание между ядрами, которые оба заряжены положительно. Сильное взаимодействие на коротких расстояниях приводит к синтезу, который выпускает всю эту энергию, но ядра нужно подвести очень близко — на фемтометры. В звездах это получается само по себе из-за колоссального гравитационного давления на материал, но на Земле с этим сложнее.

Для начала нужно постараться найти материалы, которые останутся живы после воздействия температуры в сотни миллионов градусов Цельсия.

Плазма состоит из заряженных частиц; материя и электроны смываются прочь. Ее можно удерживать магнитным полем, которое сворачивает плазму в круг. Манипуляции с магнитным полем позволяют также эту плазму сжать. В 1950-х и 1960-х годах появилось целое поколение устройств с экзотическими названиями: Stellarator, Perhapsatron, Z-Pinch, разработанных для этого. Но плазма, которую они пытались удержать, была нестабильной. Плазма сама по себе вырабатывает электромагнитные поля, ее можно описать весьма сложной теорией магнитогидродинамики. Легкие отклонения или дефекты на поверхности плазмы быстро выходили из-под контроля. Короче, устройства не работали, как было задумано.

В Советском Союзе было разработано устройство «токамак», которое предлагало значительно улучшенную производительность. В то же время был изобретен лазер, позволяющий осуществить новый тип синтеза — синтез с инерциальным конфайнментом.

В данном случае уже не нужно удерживать плазму, горящую в магнитных полях, нужно сжать ее взрывом при помощи лазеров за короткое время. Но эксперименты с инерциальным конфайнментом тоже страдали от нестабильностей. Они проводились с 1970-х годов и, возможно, однажды добьются своего, но самый большой из них на сегодняшний день — Национальная лаборатория зажигания в Ливерморе, Калифорния, — так и не достиг точки безубыточности, когда будет произведено больше энергии, чем затрачено.

Большая часть надежд возлагается на ИТЭР, самый большой в мире токамак для синтеза с магнитным конфайнментом, который все еще в стадии строительства.

Разработчики проекта надеются зажигать плазму в течение 20 минут, чтобы произвести 500 МВт энергии с номинальным входом в 50 МВт. Полные эксперименты по синтезу запланированы на 2035 год, но проблемы с международным сотрудничеством США, СССР (тогда все еще), Японией и Европой привели к длительным задержкам и растягиванию бюджета. Проект опаздывает на 12 лет и стоит 13 миллиардов долларов. Это не редкость для проектов, которые требуют строительства огромных установок.

По плану ИТЭР первый термоядерный реактор синтеза, который будет работать как электростанция, зажигая и поддерживая синтез, DEMO, должен вступить в работу в 2040 или даже 2050 году. Другими словами, ядерный синтез… будет через двадцать лет. Складывается тенденция решения проблем с нестабильностями за счет строительства все больших установок. ИТЭР будет больше JET, а DEMO будет больше ИТЭР.

На протяжении многих лет многие команды бросали вызов международной коллаборации, предлагая конструкции поменьше. Вопрос ведь не в скорости, а в практичности. Если на строительство реактора синтеза действительно уйдут миллиарды долларов и десятки лет, будет ли он вообще окупаем? Кто заплатит за строительство? Возможно, к тому моменту, когда будет построен рабочий токамак, сочетание солнечных панелей и новых батарей обеспечат нас энергией, которая будет дешевле изготовленной на токамаке. Некоторые проекты — даже пресловутый «холодный синтез» — оказались лживыми или нерабочими.

Другие же заслуживают большего внимания. Стартапы с новыми конструкциями реактора термоядерного синтеза — или, в некоторых случаях, пересмотренными версиями более старых попыток.

Tri Alpha рассчитывает сталкивать облака плазмы в конструкции, напоминающей Большой адронный коллайдер, а затем удерживать синтезирующую плазму в магнитном поле достаточно долго, чтобы выйти на точку безубыточности и вырабатывать энергию. Им удалось добиться необходимых температур и конфайнмента плазмы на несколько миллисекунд, а также привлечь более 500 миллионов долларов венчурного капитала.

Команда Lockheed Martin Skunk Works, известная своими секретными проектами, наделала шума в 2013 году, объявив, что работает над компактным термоядерным реактором, вырабатывающим 100 МВт и имеющим размер реактивного двигателя. На тот момент они заявляли, что прототип будет готов через пять лет. Конечно, подробностей конструкции они не раскрывали. В 2016 году было подтверждено, что проект получает финансирование, но многие уже потеряли веру и обрели скепсис.

И вот на фоне всего этого безобразия ученые MIT врываются на ринг. Боб Мамгаард, CEO Commonwealth Fusion Energy, заявил: «Мы стремимся заполучить рабочую станцию вовремя, чтобы побороть изменения климата. Мы думаем, что наука, скорость и масштабирование проекта потребуют пятнадцати лет».

Новый проект MIT придерживается дизайна токамака, как это делали и в прошлом. Устройство SPARC должно производить 100 МВт энергии за 10-секундные импульсах конфайнмента. Получать энергию из импульсов уже удавалось прежде, но точка безубыточности — вот что на самом деле манит ученых.

Особый соус в данном случае — это новые высокотемпературные сверхпроводящие магниты из оксида иттрия-бария-меди. Учитывая, что ВТСМ могут создавать более мощные магнитные поля при той же температуре, что и обычные магниты, может получиться сжать плазму с меньшей входной мощностью, меньшим магнитным устройством и достичь условий синтеза в устройстве, которое в 65 раз меньше ИТЭР. Таков план, во всяком случае. Они надеются создать сверхпроводящие магниты за ближайшие три года.

Ученые настроены оптимистично: «Наша стратегия — использовать консервативную физику, основанную на десятилетиях работы в MIT и в других местах», говорит Мартин Гринвальд, замдиректора Центра науки о плазме и синтезе при Массачусетском технологическом институте. «Если SPARC достигнет ожидаемой производительности, мое чутье подсказывает, что его можно будет масштабировать до реальной энергостанции».

Есть много других проектов и стартапов, которые аналогичным образом обещают обойти всевозможные токамаки и бюджеты международных коллабораций. Трудно сказать, найдет ли кто-нибудь из них секретный ингредиент для синтеза или же ИТЭР, с его весом в научном сообществе и поддержкой стран, победит. И все равно сложно сказать, когда и если синтез станет лучшим источником энергии. Синтез — это сложно. Так показывает история.

Европейское космическое агентство официально заявило об одобрении строительства и запуска нового космического телескопа ARIEL, который будет заниматься изучением атмосфер экзопланет. Запуск телескопа должен будет состояться где-то в 2028 году.

«Главной задачей этой миссии станет поиск взаимосвязей между составом атмосферы планет и тем, в каких условиях они рождаются. Другие космические телескопы заточены только на поиск новых экзопланет и оценку их размеров и массы. ARIEL поможет нам понять, из чего они состоят, как они формируются и как они эволюционируют», — прокомментировала руководитель миссии Джованна Тинетти.

Поскольку «Кеплер» к данному моменту открыл уже более 4000 различных экзопланет, астрономы задумались над тем, не пора ли начать строить инструменты, которые позволят проводить анализ и оценку на вопрос пригодности жизни на этих мирах, а также помогли бы в поиске следов жизни в атмосферах этих планет.

Имеющиеся и даже запланированные наземные и космические телескопы не обладают достаточной чувствительностью и разрешающей способностью для того, чтобы изучать атмосферы даже у самых близких, горячих и крупных экзопланет. NASA и Европейское космическое агентство давно думают о создании новых космических телескопов, которые будут предназначаться специально для поисков следов жизни и оценки обитаемости иных миров. Одним из первых таких телескопов станет ARIEL. Об этом проекте стоимостью 450 миллионов евро стало известно еще два года назад, однако сейчас он получил официальное одобрение. К настоящему моменту над его реализацией работают ученые и инженеры из нескольких стран ЕС, а также других государств мира.

В ходе миссии, как надеются ученые, ARIEL изучит атмосферы более 500 экзопланет, похожих по своему климату не на Землю, а на Венеру. За годы работы «Кеплера» и наземных телескопов было открыто несколько сотен подобных планет, поэтому ученые уже давно хотят узнать, как аналоги Земли могут превращаться в подобные выжженные миры.

Главная особенность и в то же время преимущество ARIEL перед другими телескопами будет заключаться в том, что аппарат сможет получать все необходимые данные по составу атмосферы той или иной планеты всего за один ее проход по диску звезды. Это существенно ускорит как исследовательскую, так и аналитическую работу – некоторые экзопланеты, находящиеся на большом расстоянии от нас, совершают всего один оборот за несколько лет.

Ученые отмечают, что подобные миры вряд ли могут содержать жизнь, однако поясняют, что их изучение поможет нам более детально понять, что отличает Землю от других планет, и выяснить, какие условия необходимы для зарождения и поддержания жизни. Все это в конечном итоге ускорит поиски двойников Земли при помощи более новых телескопов, среди которых, например, будет тот же TESS.

В 2017 году искусственный интеллект привлек 12 миллиардов долларов инвестиций венчурных капиталистов. Мы только начинаем открывать полезные приложения ИИ. Недавно Amazon представил розничный, если можно так сказать, магазин, в котором кассиры и кассы были заменены компьютерным зрением, датчиками и глубоким обучением. Да и без инвестиций, освещения прессой и радикальных инноваций «искусственный интеллект» давно у всех на слуху. Но существует ли он вообще?

Выступая на Всемирном экономическом форуме, доктор Кай-Фу Ли, тайваньский венчурный капиталист и президент-основатель Google China, заметил: «Я думаю, что каждый предприниматель пытается выставить свою компанию как компанию с искусственным интеллектом, а каждый венчурный капиталист с удовольствием сказал бы, что он инвестирует в ИИ». Но некоторые пузыри ИИ могут лопнуть уже до конца 2018 года, а именно «стартапы, которые представили невыполнимую историю, и обманом привлекли венчурных капиталистов, поскольку те не разбираются».

Однако доктор Ли твердо уверен, что ИИ продолжит прогрессировать и отнимать рабочие места у людей. В чем же разница между ИИ, со всеми его плюсами и минусами, и раздутыми историями?

Если проанализировать несколько историй о якобы ИИ, вы быстро обнаружите существенные различия в том, как люди определяют искусственный интеллект: линия размывается между эмуляциями интеллекта и приложениями машинного обучения.

Эксперты в области ИИ с трудом пытаются найти консенсус, но этот вопрос порождает больше вопросов. Например, когда важно быть точным с первоначальным определением термина и когда нужно прекращать уточнять дефиницию? Непонятно. Шумиха зачастую мешает уточнению. Кроме того, шумиха подкреплена 12 миллиардами вложенных денег.

Эта беседа необходима отчасти и потому, что мировые лидеры начали публично обсуждать опасности, которые влечет за собой ИИ. CEO Facebook Марк Цукерберг предположил, что скептики, которые пытаются «придумать сценарий конца света», весьма безответственны и мрачны. Но создатель OpenAI и владелец многих других компаний Илон Маск парировал заявление Цукерберга, сказав, что тот не до конца разбирается в сути вопроса. В феврале Маск сказал то же самое и про Гарвардского профессора Стивена Пинкера. Он написал, что Пинкер не понимает разницу между функциональным, узким ИИ и ИИ общего назначения.

Учитывая то, какие страхи окружают искусственный интеллект, широкой публике важно четко осознать различия между разными уровнями ИИ, чтобы каждый мог реалистично оценивать потенциальные выгоды и угрозы.

Умнее человека?

Эрик Камбриа, эксперт в области обработки естественного языка, считает, что «сегодня никто не занимается искусственным интеллектом, но каждый говорит, что делает именно это, потому что звучит клево. Несколько лет назад такая же история была с big data».

Камбриа отмечает, что ИИ как термин изначально отсылал к эмуляции человеческого интеллекта. «Но сегодня нет ничего даже близко такого же умного, как самый тупой человек на Земле. Поэтому, строго говоря, никто не занимается искусственным интеллектом, не делает его, хотя бы потому, что мы не знаем, как работает человеческий мозг», говорит он.

Термин «ИИ» часто используется в отношении мощных инструментов классификации данных. Эти инструменты впечатляют, но они работают в совершенно ином спектре, нежели человеческое познание. Кроме того, как говорит Камбриа, люди утверждают, что нейронные сети стали частью новой волны ИИ. Это странно, потому что технология существует уже пятьдесят лет.

В первую очередь ИИ дает доступ к большой вычислительной мощи. Все эти достижения приветствуются, но было бы неправильно полагать, что машины научились эмулировать сложности наших когнитивных процессов.

«Компании просто используют трюки, чтобы создать поведение, которое будет походить на интеллект, но это не настоящий интеллект, а лишь его отражение. Такие экспертные системы могут быть весьма хороши в определенной области, но очень плохи в других», говорит он.

Эта мимикрия интеллекта вдохновила общественное воображение. Системы, работающие в определенных сферах, вдохнули жизнь в широкий спектр начал. Но помогло ли это избавить мир от замешательства? Скорее наоборот.

Вспомогательный, дополненный или автономный

Когда дело доходит до научной целостности, вопрос точных определений не остается в стороне. В 1974 году в Калифорнийском технологическом институте Ричард Фейнман сказал: «Первый принцип заключается в том, что вы не должны обманывать себя — а вас обмануть легче всего». И дальше: «Не нужно обманывать неспециалиста, когда вы говорите от лица ученого». Он предполагал, что ученые должны задумываться о том, что и они могут ошибаться, зреть в корень. «Если вы представляете себя ученым, вы должны объяснить неспециалисту, что делаете — и если он решит не поддерживать вас в данных обстоятельствах, значит таково его решение».

В случае с ИИ это может означать, что профессиональные ученые обязаны четко заявить, что разрабатывают чрезвычайно мощные, спорные, выгодные и даже опасные инструменты, которые не представляют собой интеллект в каком-либо знакомом или всеобъемлющем смысле.

Термин «искусственный интеллект», возможно, вводит в заблуждение, но попытки прояснить его уже предпринимаются. В одном из последних отчетов PwC было изложено различие между «вспомогательным интеллектом», «дополненным интеллектом» и «автономным интеллектом». Вспомогательный интеллект представляют программы GPS-навигации, которые работают в автомобилях. Дополненный интеллект «позволяет людям и организациям делать то, чего они не могли бы в противном случае». Автономный интеллект «позволяет машинам действовать самостоятельно», например, в случае с самоуправляемыми автомобилями.

Роман Ямпольский, исследователь безопасности интеллекта, считает, что «интеллект (искусственный или природный) продолжает развиваться, а вместе с ним и потенциальные проблемы данной технологии. Мы привыкли считать, что ИИ однажды овладеет полным спектром возможностей человека, станет общим искусственным интеллектом. Затем станет сверхинтеллектом. Но сегодня мы чаще всего используем узконаправленный ИИ. Проблема не в терминологии, а в сложности таких систем даже на нынешнем уровне».

Стоит ли людям бояться ИИ? «Поскольку возможности продолжают появляться, будут появляться и всевозможные связанные с ними проблемы», считает Ямпольский. Инцидентов с участием ИИ будет все больше.

По словам Брайана Деккера, основателя Encom Lab, алгоритмы машинного обучения в настоящее время работают исключительно для удовлетворения нужд программистов. «Маркетолог скажет, что контролируемый фотодиодом свет на крыльце обладает искусственным интеллектом, потому что «знает, когда снаружи темно», в то время как хороший инженер-технолог укажет, что ни один бит за всю историю вычислений никогда не был изменен, если только так не было задумано в соответствии с логикой предшествующего программирования».