Разработчики нейросети TONQAI создают игру
«Уровень 1»
Vkontakte
Twitter
Одноклассники
Казахстанские ученые создали нейросеть TONQAI
«Уровень 1»
Ко дню рождения президента Токаева казахстанские ученые объявили о создании новой нейросети
AI for the Chronically Lazy: Mastering the Art of Doing Nothing with Gemini
The updates to Gemini and Gemma models significantly enhance their technical capabilities and broaden their impact across various industries, driving innovation and efficiency while promoting responsible AI development.
Key Points
Gemini 1.5 Pro and 1.5 Flash Models:
📌Gemini 1.5 Pro: Enhanced for general performance across tasks like translation, coding, reasoning, and more. It now supports a 2 million token context window, multimodal inputs (text, images, audio, video), and improved control over responses for specific use cases.
📌Gemini 1.5 Flash: A smaller, faster model optimized for high-frequency tasks, available with a 1 million token context window.
Gemma Models:
📌Gemma 2: Built for industry-leading performance with a 27B parameter instance, optimized for GPUs or a single TPU host. It includes new architecture for breakthrough performance and efficiency.
📌PaliGemma: A vision-language model optimized for image captioning and visual Q& A tasks.
New API Features:
📌Video Frame Extraction: Allows developers to extract frames from videos for analysis.
📌Parallel Function Calling: Enables returning more than one function call at a time.
📌Context Caching: Reduces the need to resend large files, making long contexts more affordable.
Developer Tools and Integration:
📌Google AI Studio and Vertex AI: Enhanced with new features like context caching and higher rate limits for pay-as-you-go services.
📌Integration with Popular Frameworks: Support for JAX, PyTorch, TensorFlow, and tools like Hugging Face, NVIDIA NeMo, and TensorRT-LLM.
Impact on Industries
Software Development:
📌Enhanced Productivity: Integration of Gemini models in tools like Android Studio, Firebase, and VSCode helps developers build high-quality apps with AI assistance, improving productivity and efficiency.
📌AI-Powered Features: New features like parallel function calling and video frame extraction streamline workflows and optimize AI-powered applications.
Enterprise and Business Applications:
📌AI Integration in Workspace: Gemini models are embedded in Google Workspace apps (Gmail, Docs, Drive, Slides, Sheets), enhancing functionalities like email summarization, Q& A, and smart replies.
📌Custom AI Solutions: Businesses can leverage Gemma models for tailored AI solutions, driving efficiency and innovation across various sectors.
Research and Development:
📌Open-Source Innovation: Gemma’s open-source nature democratizes access to advanced AI technologies, fostering collaboration and rapid advancements in AI research.
📌Responsible AI Development: Tools like the Responsible Generative AI Toolkit ensure safe and reliable AI applications, promoting ethical AI development.
Multimodal Applications:
📌Vision-Language Tasks: PaliGemma’s capabilities in image captioning and visual Q& A open new possibilities for applications in fields like healthcare, education, and media.
📌Multimodal Reasoning: Gemini models' ability to handle text, images, audio, and video inputs enhances their applicability in diverse scenarios, from content creation to data analysis.
Человекоподобные роботы
Ещё один захватывающий документ, который обещает произвести революцию в мире, каким мы его знаем, — на этот раз с человекоподобными роботами, улучшенными искусственным интеллектом, почти людьми, ведь, что может пойти не так с заменой людей роботами на опасных работах? Не то чтобы мы видели сюжет этого фильма дюжину раз.
Прежде всего, отметим технологические чудеса, которыми оснащены эти роботы, — о комплексном ИИ и мультимодальных алгоритмах ИИ. Эти роботы могут принимать решения, например, закручивать гайки или быть эффективным менеджером над вами, строго следящим за выполнением вашим KPI (привет, Amazon).
Не будем забывать об экономических последствиях. Прогнозируемый рост рынка и значительное снижение стоимости комплектующих, с точки зрения непрофессионала, означает, что они будут дешевле и повсеместно. Отличная новость для всех владельцев роботов!
Теперь о последствиях для рынка труда. Роботы призваны заменить людей во всех надоедливых, опасных и рутинных работах. Зачем повышать безопасность на рабочем месте, если можно использовать роботов? Это беспроигрышный вариант: на роботов не подают в суд за халатность, и они определённо не нуждаются в медицинской помощи — если не считать периодической замены масла и обновления ПО.
Если вы профессионал в области ИБ или специалист в отрасли, этот документ не просто для ознакомления; это взгляд в будущее, где роботы потенциально могут заменить вашу работу. Кому нужны люди, когда у есть роботы, которые могут читать отчёты и саркастически закатывать глаза одновременно?
----------
Документ предоставляет анализ развития глобальной автоматизации и человекоподобных роботов, уделяя особое внимание различным критическим аспектам, технологическим достижениям в области человекоподобных роботов, в частности интеграции комплексного искусственного интеллекта и мультимодальных алгоритмов искусственного интеллекта, которые значительно расширяют возможности роботов в решении сложных задач и процессах принятия решений. В документе также рассматриваются экономические последствия, подчёркивая потенциал человекоподобных роботов в замене человеческих ролей, тем самым не только повышая безопасность, но и решая проблему нехватки рабочей силы в важнейших секторах, и стратегические последствия этих технологических достижений для глобальных рынков труда и конкурентоспособности промышленности.
Материал полезен для специалистов в области безопасности, которые заинтересованы в понимании влияния роботизированной автоматизации на меры безопасности и защиту инфраструктуры. Кроме того, этот анализ служит ценным ресурсом для отраслевых специалистов из различных секторов, предоставляя представление о том, как человекоподобные роботы могут быть интегрированы в их деятельность для повышения эффективности, безопасности и инноваций.
Гуманоидные роботы — это усовершенствованные машины, разработанные для имитации человеческой формы и поведения, оснащённые сочленёнными конечностями, усовершенствованными датчиками и часто способностью к социальному взаимодействию. Эти роботы все чаще используются в различных секторах, включая здравоохранение, образование, промышленность и сферу услуг, благодаря их адаптируемости к среде обитания человека и способности выполнять задачи, требующие человеческой ловкости и взаимодействия.
В здравоохранении человекоподобные роботы помогают выполнять клинические задачи, оказывают эмоциональную поддержку и помогают в реабилитации пациентов. В сфере образования они служат интерактивными компаньонами и персональными наставниками, улучшая опыт обучения и способствуя социальной интеграции детей с особыми потребностями. Промышленный сектор извлекает выгоду из человекоподобных роботов за счёт автоматизации повторяющихся и опасных задач, повышения эффективности и безопасности. Кроме того, в сфере услуг эти роботы оказывают помощь клиентам, направляют посетителей и выполняют задачи технического обслуживания, демонстрируя свою универсальность и потенциал для преобразования различных аспектов повседневной жизни. Рынок человекоподобных роботов находится на пороге существенного роста, и прогнозы указывают на многомиллиардный объём рынка к 2035 году. Ключевые факторы включают достижения в области искусственного интеллекта, снижение затрат и растущий спрос на автоматизацию в опасных отраслях и на производстве.
Подробный разбор
Humanoid Robot
Another riveting document that promises to revolutionize the world as we know it—this time with humanoid robots that are not just robots, but super-duper, AI-enhanced, almost-human robots, because, of course, what could possibly go wrong with replacing humans with robots in hazardous jobs? It’s not like we’ve seen this movie plot a dozen times.
First off, let’s talk about the technological marvels these robots are equipped with—end-to-end AI and multi-modal AI algorithms. These aren’t your grandma’s robots that just weld car doors; these robots can make decisions! Because when we think of what we want in a robot, it’s the ability to make complex decisions, like whether to screw in a bolt or take over the world.
And let’s not forget the economic implications. A forecasted increase in the Total Addressable Market (TAM) and a delightful reduction in the Bill of Materials (BOM) cost, in layman’s terms, they’re going to be cheaper and everywhere. Great news for all you aspiring robot overlords out there!
Now, onto the labor market implications. These robots are set to replace humans in all those pesky hazardous and repetitive tasks. Because why improve workplace safety when you can just send in the robots? It’s a win-win: robots don’t sue for negligence, and they definitely don’t need healthcare—unless you count the occasional oil change and software update.
In conclusion, if you’re a security professional or an industry specialist, this document is not just a read; it’s a glimpse into a future where robots could potentially replace your job. So, embrace the innovation, but maybe keep your human security guard on speed dial, just in case the robots decide they’re not too thrilled with their job description. After all, who needs humans when you have robots that can read reports and roll their eyes sarcastically at the same time?
--------
this document provides a comprehensive analysis of the humanoid robot challenges, focusing on various critical aspects that are pivotal for security professionals and other industry specialists. The analysis delves into the technological advancements in humanoid robots, particularly the integration of end-to-end AI and multi-modal AI algorithms, which significantly enhance the robots' capabilities in handling complex tasks and decision-making processes. The document also examines the economic implications, emphasizing the potential of humanoid robots in substituting human roles, thereby not only increasing safety but also addressing labor shortages in critical sectors and strategic implications of these technological advancements on global labor markets and industrial competitiveness.
This document is beneficial for security professionals who are interested in understanding the implications of robotic automation on cybersecurity measures and infrastructure protection. Additionally, the analysis serves as a valuable resource for industry specialists across various sectors, providing insights into how humanoid robots can be integrated into their operations to enhance efficiency, safety, and innovation.
Humanoid robots are advanced machines designed to mimic the human form and behavior, equipped with articulated limbs, advanced sensors, and often the ability to interact socially. These robots are increasingly being utilized across various sectors, including healthcare, education, industry, and services, due to their adaptability to human environments and their ability to perform tasks that require human-like dexterity and interaction.
In healthcare, humanoid robots assist with clinical tasks, provide emotional support, and aid in patient rehabilitation. In education, they serve as interactive companions and personal tutors, enhancing learning experiences and promoting social integration for children with special needs. The industrial sector benefits from humanoid robots through automation of repetitive and hazardous tasks, improving efficiency and safety. Additionally, in service industries, these robots handle customer assistance, guide visitors, and perform maintenance tasks, showcasing their versatility and potential to transform various aspects of daily life. The humanoid robot market is poised for substantial growth, with projections indicating a multi-billion-dollar market by 2035. Key drivers include advancements in AI, cost reductions, and increasing demand for automation in hazardous and manufacturing roles.
Unpacking in more detail
Why Spies Need AI: Because Guesswork is Overrated
Microsoft has developed a generative AI model specifically for U.S. intelligence agencies to analyze top-secret information.
Key Points
📌Development and Purpose: Microsoft has developed a generative AI model based on GPT-4 technology specifically for U.S. intelligence agencies to analyze top-secret information. The AI model operates in an «air-gapped» environment, completely isolated from the internet, ensuring secure processing of classified data.
📌Security and Isolation: This is the first instance of a large language model functioning independently of the internet, addressing major security concerns associated with generative AI. The model is accessible only through a special network exclusive to the U.S. government, preventing any external data breaches or hacking attempts.
📌Development Timeline and Effort: The project took 18 months to develop, involving the modification of an AI supercomputer in Iowa. The model is currently undergoing testing and accreditation by the intelligence community.
📌Operational Status: The AI model has been operational for less than a week and is being used to answer queries from approximately 10,000 members of the U.S. intelligence community.
📌Strategic Importance: The development is seen as a significant advantage for the U.S. intelligence community, potentially giving the U.S. a lead in the race to integrate generative AI into intelligence operations.
Potential Impacts
Intelligence and National Security
📌Enhanced Analysis: Provides U.S. intelligence agencies with a powerful tool to process and analyze classified data more efficiently and comprehensively, potentially improving national security and decision-making.
📌Competitive Edge: Positions the U.S. ahead of other countries in the use of generative AI for intelligence purposes, as highlighted by CIA officials.
Cybersecurity and Data Protection
📌Security Assurance: The air-gapped environment ensures that classified information remains secure, setting a new standard for handling sensitive data with AI.
📌Precedent for Secure AI: Demonstrates the feasibility of developing secure, isolated AI systems, which could influence future AI deployments in other sensitive sectors.
Technology and Innovation
📌Groundbreaking Achievement: Marks a significant milestone in AI development, showcasing the ability to create large language models that operate independently of the internet.
📌Future Developments: Encourages further advancements in secure AI technologies, potentially leading to new applications in various industries such as healthcare, finance, and critical infrastructure.
Government and Public Sector
📌Government Commitment: Reflects the U.S. government’s dedication to leveraging advanced AI technology for national security and intelligence.
📌Broader Adoption: May spur increased investment and adoption of AI technologies within the public sector, particularly for applications involving sensitive or classified data.
Databricks AI Security Framework (DASF)
The Databricks AI Security Framework (DASF), oh what a treasure trove of wisdom it is, bestows upon us the grand illusion of control in the wild west of AI systems. It’s a veritable checklist of 53 security risks that could totally happen, but you know, only if you’re unlucky or something.
Let’s dive into the riveting aspects this analysis will cover, shall we?
📌Security Risks Identification: Here, we’ll pretend to be shocked at the discovery of vulnerabilities in AI systems. It’s not like we ever thought these systems were bulletproof, right?
📌Control Measures: This is where we get to play hero by implementing those 53 magical steps that promise to keep the AI boogeyman at bay.
📌Deployment Models: We’ll explore the various ways AI can be unleashed upon the world, because why not make things more complicated?
📌Integration with Existing Security Frameworks: Because reinventing the wheel is so last millennium, we’ll see how DASF plays nice with other frameworks.
📌Practical Implementation: This is where we roll up our sleeves and get to work, applying the framework with the same enthusiasm as a kid doing chores.
And why, you ask, is this analysis a godsend for security professionals and other specialists? Well, it’s not like they have anything better to do than read through another set of guidelines, right? Plus, it’s always fun to align with regulatory requirements—it’s like playing a game of legal Twister.
In all seriousness, this analysis will be as beneficial as a screen door on a submarine for those looking to safeguard their AI assets. By following the DASF, organizations can pretend to have a handle on the future, secure in the knowledge that they’ve done the bare minimum to protect their AI systems from the big, bad world out there.
-----
This document provides an in-depth analysis of the DASF, exploring its structure, recommendations, and the practical applications it offers to organizations implementing AI solutions. This analysis not only serves as a quality examination but also highlights its significance and practical benefits for security experts and professionals across different sectors. By implementing the guidelines and controls recommended by the DASF, organizations can safeguard their AI assets against emerging threats and vulnerabilities.
Unpacking in more detail
Databricks AI Security Framework (DASF)
Фреймворк Databricks AI Security (DASF) дарит нам грандиозную иллюзию контроля над системами искусственного интеллекта на диком западе. Это настоящий контрольный список из 53 угроз безопасности, которые вполне могут возникнуть, но только в том случае, если вам не повезёт очень сильно.
Давайте углубимся в интересные аспекты, которые будут рассмотрены в этом анализе:
📌Выявление угроз безопасности: Здесь мы сделаем вид, что шокированы обнаружением уязвимостей в системах искусственного интеллекта. Мы же никогда не думали, что эти системы пуленепробиваемые, верно?
📌 Меры контроля: Здесь мы начинаем играть в героя, реализуя те волшебные шаги, которые обещают держать ИИ-бугимена в страхе.
📌 Модели развёртывания: Мы рассмотрим различные способы, с помощью которых ИИ может распространиться по миру, просто чтобы не усложнить ситуацию, не зря ж авторы делали этот фреймворк.
📌Интеграция с существующими платформами безопасности: Поскольку изобретать велосипед стало модным только в прошлом тысячелетии, мы посмотрим, как DASF будет сочетаться с другими платформами.
📌Практическая реализация: Именно здесь мы засучиваем рукава и приступаем к работе, применяя платформу с таким же энтузиазмом, с каким ребёнок выполняет домашнюю работу.
-----
В этом документе представлен анализ DASF, изучается его структура, рекомендации и практические приложения, которые он предлагает организациям, внедряющим решения в области искусственного интеллекта. Этот анализ не только служит качественной экспертизой, но также подчёркивает его важность и практическую пользу для экспертов по безопасности и профессионалов из различных секторов. Внедряя руководящие принципы и средства контроля, рекомендованные DASF, организации могут защитить свои активы искусственного интеллекта от возникающих угроз и уязвимостей.
Подробный разбор
AI in Military Aviation
The recent advancements in artificial intelligence (AI) have led to significant developments in the field of military aviation, particularly in the integration of AI with fighter jet operations.
📌AI Advancements in Military Aviation: The Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) and the US Air Force have been at the forefront of integrating AI into fighter jets. This integration has reached a pivotal stage where AI-controlled jets, such as the X-62A VISTA, are now capable of engaging in dogfights with human-piloted jets
📌First Successful AI vs. Human Dogfight: In September 2023, a landmark event occurred when an AI-controlled X-62A VISTA engaged in a mock dogfight against a human-piloted F-16. This test, conducted at Edwards Air Force Base in California, marked the first successful in-air dogfight between an AI-controlled jet and a human pilot. The AI demonstrated the ability to perform complex combat maneuvers safely and effectively
📌Safety and Control: Despite the autonomous capabilities of the AI, human pilots were present on board the X-62A with controls to deactivate the AI system if necessary. However, during the tests, there was no need for human intervention, indicating a high level of reliability and safety in the AI’s operational capabilities
📌Implications for Future Combat: The successful integration of AI into fighter jets is seen as a transformational moment in military aviation. It suggests a future where AI could potentially handle dynamic combat scenarios, allowing human pilots to focus on strategy and oversight rather than direct engagement
📌Continued Development and Testing: The ongoing development of AI in military aviation is focused on enhancing the capabilities of AI pilots, including their ability to make autonomous decisions in complex and rapidly changing combat environments. Future tests will likely explore more advanced scenarios and further refine the AI’s decision-making processes
Overview of the AI-Powered Chatbot for the U.S. Air Force
The U.S. Air Force has invested in an AI-powered chatbot designed to assist with intelligence and surveillance tasks. This initiative is part of a broader trend within military agencies to explore and integrate AI technologies for various applications. The chatbot is a product of a $1.2 million contract with Midstream LLC, also known as Spectrum, and is focused on enhancing the capabilities of intelligence, surveillance, and reconnaissance (ISR) operations
Key Features and Capabilities
📌Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance (ISR) Support — The chatbot is designed to support ISR tasks by processing data such as images and videos and providing insights in response to plain English queries. This capability aims to streamline the analysis of surveillance data, reducing the cognitive load on analysts and decision-makers
📌Data Ingestion and Visualization Tools — The contract includes the development of tools for data ingestion and visualization, which are essential for handling the vast amounts of data generated during ISR operations. These tools will likely facilitate the organization and interpretation of data, making it more accessible and actionable
📌Machine Learning Model for SAR Ship Imagery Analytics — A specific application mentioned in the documents is a machine learning model for Synthetic Aperture Radar (SAR) ship imagery analytics. This model can detect and analyze maritime activities, providing summaries and confidence ratings for identified objects
📌User Interaction with the Chatbot — The chatbot interface allows users to interact with the system by typing questions and receiving visual data representations, such as line graphs and cropped images, in response. This interaction is designed to be intuitive and user-friendly, catering to the needs of operators who require quick and accurate information
Development and Ethical Considerations
📌Early Stages of Development — The AI-powered chatbot is currently in the early stages of development. The Air Force has stated that the program is not being used for targeting decisions and is being evaluated to determine its potential use cases within the Department of the Air Force
📌Ethical Use of AI - The Air Force has emphasized its commitment to the ethical and responsible use of AI technology. This commitment is crucial given the potential risks associated with AI, such as unpredictable behavior or misuse in military operations
Broader Implications and Future Prospects
📌Military Interest in AI — The investment in the AI-powered chatbot reflects the military’s growing interest in leveraging AI to enhance mission readiness and operational efficiency. AI technologies are being considered for a range of military applications, from logistics and maintenance prediction to battlefield analysis
📌AI Readiness and Competitiveness — The Chief Data Artificial Intelligence Office (CDAO) has outlined a plan to make the Department of the Air Force AI-ready by 2025 and AI-competitive by 2027. The development of AI-enabled applications like the chatbot is aligned with these strategic goals
📌Potential for Civilian Applications — Spectronn’s technology also suggests civilian applications, such as retail crime detection and cybersecurity attack monitoring. The versatility of the AI platform indicates that the technology developed for military purposes could have broader implications for various industries
BehaviourTree - простая реализация деревьев поведений
В блоге выложена новая статья https://leopotam.com/43/
В 2035-м году Гвардиолу заменит ИИ. Большая дискуссия о будущем мира
Сможет ли искусственный интеллект (AI) тренировать футболистов и выигрывать матчи? Как собираются и обрабатываются данные в футболе? Совместный выпуск C&C и Яндекс Практикума, где обсуждается ближайшее будущее футбола.
В гостях: аналитики футбольных клубов Василий Галямин («Зенит») и Евгений Шевелев (ЦСКА), исследователь данных в футболе Кирилл Серых (Sportec Solutions, Немецкая футбольная лига), технический директор Яндекс Практикума Давид Роганов и аналитик из банковской сферы Сергей Заякин.
Поддержать C&C на Sponsr: https://sponsr.ru/capcat/
Патреон (если вы не из РФ): https://www.patreon.com/user?u=12871481
Канал в телеграме: https://t.me/capcattenaccio
Наша группа ВК: https://vk.com/ccpodcasts
Тг-канал Кирилла Серых Laptop Coach: https://t.me/laptopcoach
По вопросам рекламы и сотрудничества пишите Маше: gonchukova.m@yandex.ru
Таймкоды:
00:00 Футурология и датаизм. Представление гостей.
06:06 Стартовые позиции. Вытеснит ли AI профессию футбольного тренера?
16:52 Дороговизна искусственного интеллекта для трудящихся. При чём тут Саудовская Аравия?
21:24 Как собирают данные в «Зените». Творческие задачи аналитика в футболе и банковской сфере.
37:48 Рост детализации данных: от точек на поле к точкам на теле.
42:58 Ограничения и возможности существующих проектов, связанных с AI.
55:10 Что ограничивает использование AI: проблема неудачных решений. Человеческий фактор и недостаток данных.
1:04:20 Какие данные могут стать предметом изучения в футболе? Всё происходит до игры.
1:11:07 Чтение мыслей как высшая точка развития. «Пеп перемудрил» и роль суеверий. Сначала на выход журналисты, и только потом – тренеры.
1:18:01 Как изменится профессия тренера. Тайные общества программистов: враги прогресса, трепещите! Внутренний компьютер Гвардиолы.
1:28:42 Технологии лишают человека навыков. AI научит тренеров лениться?
1:35:15 Искусственный интеллект – друг человека. Могут ли AI запретить, как допинг?
1:49:36 Эпилог.
