🎬 The Thinking Game: как игры привели Демиса Хассабиса к созданию DeepMind и Нобелевской премии?

«Мы переживаем критический момент истории человечества, и очень важно не терять время», — заявляет сооснователь Google DeepMind и лауреат Нобелевской премии по химии сэр Демис Хассабис.

Режиссер Грег Кос пять лет снимал The Thinking Game, везде следуя за своим героем и фиксируя самые яркие эпизоды его жизни — и жизни DeepMind.

В фильме много кадров юного Демиса — в 13 лет он был шахматным вундеркиндом, уже в 16 лет закончил школу. Он занялся разработкой видеоигр, изучал компьютерные науки в Кембридже.

Хассабис подробно рассказывает, как и почему в мир ИИ его привели именно игры. Уже после 30 лет получил докторскую степень по нейробиологии и в 2010-м основал лабораторию DeepMind с целью «решить проблему интеллекта».

«Цель всей моей жизни — решить загадку общего искусственного интеллекта. <...> Я хочу исследовать границу Вселенной»,— говорит Хассабис.

В 2016 году нейросеть DeepMind AlphaGo обыграет в го ведущего мирового игрока-человека, а в 2018-м лаборатория выпустит AlphaFold — модель, совершившую революцию в биологии и принесшую Хассабису Нобелевскую премию.

Хассабис — убежденный технооптимист. Всю ленту (и всю свою жизнь) он настаивает: ИИ изменит мир до неузнаваемости — и однозначно к лучшему.

Больше документальных фильмов:

🍿 «Дуров» — фильм о жизни и карьере Павла Дурова

🍿 Что дальше? Билл Гейтс — о будущем человечества

👋 Подпишитесь на Hi, AI!

#mustsee #deepmind

📣 Привет, друзья! Самое интересное за 13-ю неделю 2025 года из мира ИИ в нашем воскресном дайджесте.

▎НОВОСТИ НЕЙРОСЕТЕЙ

💛 Новый генератор изображений в ChatGPT покоряет мир. Интернет заполонили мемы в стиле аниме Хаяо Миядзаки и Симпсонов, стикеры и креативная графика от ChatGPT.

♊️ Gemini 2.5 Pro: экспериментальная модель от Google возглавила рейтинг нейросетей, обогнав OpenAI и xAI.

🎨 Ideogram 3.0: обновление одного из лучших генераторов картинок.

👐 GPT-4o тоже получила обновление: модель стала более креативна, лучше разбирается в математике и кодинге.

🐳 Новая версия DeepSeek-V3 стала доступна бесплатно в нашем боте.

▎ПОЧИТАТЬ

🍽 Роботы-официанты спасут рестораны или отпугнут гостей?

🤩 Новый алгоритм выявляет болезнь Паркинсона с точностью в 96%.

👍 Обладает ли ИИ чувством юмора: ученые выяснили, что да — но шутки нейросетей нравятся не всем.

🛰 Стартап разработал двигатель для спутников, который сможет работать на космическом мусоре.

📱 Илон Маск объединил соцсеть X и разработчика Grok xAI в единую компанию стоимостью $80 млрд.

💵 OpenAI привлекает $40 млрд инвестиций по оценке в $300 млрд.

▎ПОСМОТРЕТЬ

🎬 The Thinking Game — документалка о жизни нобелевского лауреата и основателя DeepMind Демиса Хассабиса.

📱 Почему ИИ-видео и подкасты заменят книги, рассказывает основатель Synthesia Виктор Рипарбелли.

📺 Как ИИ изменит кодинг, объясняет создатель Vercel и Next.js Гильермо Рауч.

👋 Подпишитесь на Hi, AI!

#AIWeek

⚫️ Приоткрыть «черный ящик»: Anthropic выяснили, как мыслят нейросети

Чем более умными и способными становится большие языковые модели, тем больше их путь к ответу на любой запрос становится неочевидным. Внутри «черного ящика» LLM происходят миллиарды вычислений — и даже разработчики не понимают стратегию, по которой нейросеть приходит к ответу, отмечают исследователи стартапа Anthropic.

В новых научных работах они смогли приблизиться к описанию того, как значения в матрицах внутри нейросети превращаются в осмысленные для людей фразы. В одной из статей исследователи сравнивают свой подход с тем, как нейробиологи создают «схему электропроводки» мозга живого существа.

«По мере того как модели становятся все более сложными, становится все менее очевидным, что на самом деле происходит у них внутри. Очень важно иметь возможность проследить внутренние шаги, которые модель может совершать в своей голове», — отмечает исследователь Anthropic Джек Линдси.

Что узнали Anthropic:

➡️ Claude общается на десятке языков, но его мышление происходит на универсальном языке смыслов, и только в конце процесса модель переводит смыслы на понятный пользователю язык.

➡️ Claude планирует ответы на много ходов вперед. Это проявляется в том числе и написании стихов: модель не импровизирует, а заранее выбирает варианты рифм, определяющих, как будет строиться вся строка целиком. При этом ИИ проявляет гибкость, если промпт меняется.

➡️ Модель иногда способна на правдоподобные, но фальшивые рассуждения, чтобы обосновать верный, по ее мнению, ответ. Когда боту ставят задачу вне компетенции — например, выполнить математические вычисления, которым его не обучали, он может просто выдумать ответ. При этом среди исследованных моделей Claude наименее подвержен галлюцинациям.

➡️ Запутав модель, можно «взломать» ее и заставить выдать запрещенную информацию. Например, Claude в обычных обстоятельствах никогда не напишет инструкцию по созданию бомбы. Но, когда исследователи попросили его расшифровать фразу, которая в сокращении образует cлово bomb, он «отвлекся» и все-таки выдал опасные данные. 

Еще по теме:

🟠 Anthropic выпустили Claude 3.7 Sonnet

🟠 CEO Anthropic Дарио Амодей: ИИ может перейти на «темную сторону»

👋 Подпишитесь на Hi, AI!

#новости #Сlaude #Anthropic

💻 ThePrimeagen — как он спас Netflix от «атаки гризли» и почему отказался от ИИ

Самый популярный блогер-программист и бывший сотрудник Netflix ThePrimeagen (он же Майкл Полсон) дал 5-часовое (!) интервью Лексу Фридману. В нем он рассказал о начале карьеры в главном киностримминге, борьбе с СДВГ и почему не доверяет работу ИИ.

Посмотрели беседу за вас и выделили самые интересные моменты:

➡️ [01:16:00] О пути в Netflix. ThePrimeagen несколько лет в работал в компании Web Filings, где ему приходилось трудиться по 60 часов в неделю. Но он приобрел ценный опыт, а в 2013 году привлек внимание Netflix: они заметили его успехи в работе с набиравшей в то время библиотекой RxJS.

«Netflix протянул руку и сказал: "Эй, я вижу, ты разбираешься RxJS — мы много этим занимаемся. Хочешь пройти собеседование?" И мне всегда говорили: никогда не следует отклонять рукописные личные приглашения на собеседование», — рассказывает Полсон.

➡️ [01:37:00] В Netflix он нашел «дыру» в безопасности, которую не замечали годами. Ее назвали «Репульсивная гризли атака». Проблема заключалась в возможности запросить у сервиса огромное число данных — всего один такой запрос полностью «клал» целый сервер. Так легко можно было вывести из строя весь Netflix всего несколькими сотнями обращений.

➡️ [03:28:00] ИИ в кодинге эффективен только для предсказуемых задач. Сегодня молодым специалистам советуют полностью полагаться на ИИ вместо приобретения собственных навыков — блогер считает это опасным заблуждением. В ходе своей работы с Copilot он стал больше просматривать код, чем писать его. В итоге ThePrimeagen совсем отказался от ИИ в кодинге.

➡️ [00:11:00] Худшее в программировании — когда ты все знаешь, в работе пропадают сюрпризы, говорит ThePrimeagen. Такая работа больше напоминает не творчество, а заводской конвейер.

➡️ [03:15:00] О борьбе с СДВГ. ThePrimeagen заставлял себя перечитывать одну страницу по 18 раз, чтобы усвоить материал. Помогла дисциплина: он решил делать все качественно, даже ценой большего времени. Также «чит-кодом» в борьбе с СДВГ стала помощь со стороны жены.

«Было бы глупо утверждать, что я победил СДВГ самостоятельно. Но в областях, которые я могу контролировать, я проделал очень хорошую работу. В тех вещах, которые мне нужно делать лучше, мне сильно помогла моя жена — я как бы сжульничал», — делится Майкл.

📺 Посмотреть беседу полностью можно тут.

Больше интервью Лекса Фридмана:

➡️ «Через 300 лет в космосе будут жить миллионы людей», — астрофизик Адам Франк

➡️ Как возникла жизнь? — астробиолог и физик-теоретик Сара Уокер

👋 Подпишитесь на Hi, AI!

#интервью #Netflix

🤩 Робот размером с монетку детально обследует организм изнутри

Исследователи из Университета Лидса разработали робота размером чуть больше монеты, способного делать 3D-снимки тканей глубоко внутри тела.

Робот предназначен в первую очередь для раннего выявления рака кишечника — одной из самых опасных форм онкологии. Однако при ранней диагностике лечение часто бывает успешным.

Если робот обнаружит опухоль, он позволит быстро определить стадию болезни, а в перспективе — начать лечение прямо во время процедуры. Это несравнимо с обычной биопсией, которая требует забора тканей, занимает 1-3 недели на анализ в лаборатории и к тому же болезненна.

🤩 Необычная форма и 3D-печать

Робот оснащен высокочастотной ультразвуковой камерой. В отличие от обычного УЗИ (например, при беременности), она замечает микроскопические детали, вплоть до границ между слоями тканей организма.

Также у робота необычная, схожая с ракушкой форма — олоид (два пересекающихся круга). Она позволяет 21-миллиметровому роботу плавно двигаться по кишечнику. Его корпус напечатан на 3D-принтере из смолы, а управляют им с помощью внешнего магнита — вручную или автоматически.

Клинические испытания робота на людях планируют начать уже в 2026 году.

Еще по теме:

🤩 Ученые запускают крупнейший проект по изучению вирусов

🤩 Как AlphaFold от Google DeepMind меняет биологию и фармацевтику

👋 Подпишитесь на Hi, AI!

#новости #медицина

🗣 ИИ от Krisp убирает индийский акцент

Армянский стартап Krisp выпустил ИИ-функцию, которая «превращает» индийский акцент английского языка в американский. Это не первый стартап, использующий ИИ для изменения акцента, но алгоритм Krisp работает в реальном времени без предварительного обучения. ИИ сохраняет изначальный голос, но «подкручивает» его для более понятного звучания ⤴️

По словам сооснователя компании Арто Минасяна, идея пришла к нему на основе личного опыта: несмотря на хороший уровень английского, люди часто не могут его понять из-за акцента. Индийский акцент выбрали из-за большого количества носителей языка, работающих в сфере технологий.

«Дело не в предвзятости — это просто реальность коммуникации. В динамичных встречах даже небольшие недопонимания могут замедлить принятие решений, вызвать повторения и снизить общую эффективность», — объясняет Арто Минасян.

Функцию уже протестировали крупные компании и колл-центры. По заявлению Krisp, благодаря ИИ эффективность продаж выросла на 26,1%, а доход на одну сделку — на 14,8%.

Изменение акцента 17 диалектов индийского языка доступно через декстопное приложение Krisp и совместимо с Zoom, Google Meet и Microsoft Teams. На бесплатном тарифе доступно 60 минут в день, для безлимитного использования нужно приобрести подписку за $15 в месяц. Компания планирует выпустить мобильные приложения и добавить обработку других языков.

Пользователи в твиттере предполагают, что мошенники будут в восторге от этой функции.

Еще по теме:

🗣 Актерская неудача или победа технологий? На кону — Оскар

🗣 Как стартап Flawless помогает Голливуду экономить при монтаже?

👋 Подпишитесь на Hi, AI!

#новости #стартап

✏️ Супер-Тьюринг ИИ: прорыв в адаптивности и энергоэффективности

Исследователи Техасского университета A&M разработали искусственный интеллект на основе новой архитектуры, имитирующей работу человеческого мозга.

ℹ️ Все сегодняшние алгоритмы, в том числе в машинном обучении, строятся на модели Тьюринга: алгоритм предопределен и не может меняться в процессе выполнения. Также и ИИ-модели обучаются на дата-сете, а затем решают задачу. Они не могут дообучаться в ходе работы, что приводит к значительно худшей адаптивности к новым условиям, большей задержке обучения и более высокому энергопотреблению по сравнению с человеческим мозгом.

В мозге обучение и память взаимосвязаны. И группа инженеров из Техасского университета реализовала этот принцип в искусственном интеллекте, названном «Супер-Тьюринг ИИ».

💡 В тестировании «Супер-Тьюринг» превзошел и человека, и обычную нейросеть. Участникам нужно было провести виртуальный дрон через густой лес и в ветренных условиях, не имея при этом никакого опыта пилотирования.

Нейросеть обучалась на коротких пролетах по 30 секунд, получая обратную связь. Но даже за 35 часов циклических попыток она не смогла справиться. Человек постепенно постигал принципы полета дрона и влияния на него внешних факторов и в итоге довел его из точки А в точку Б в 64% тестов. «Супер-Тьюринг», используя тот же подход, показал 100%-й успех, причем справился он быстрее оператора-человека. Его естественный цикл обучения оказался и несравненно эффективнее тысяч попыток нейросети.

«Современные ИИ вроде ChatGPT впечатляют, но потребляют очень много электричества. Мы же создаем устойчивый ИИ. «Супер-Тьюринг ИИ» может изменить подход к созданию и использованию ИИ, обеспечивая его развитие таким образом, чтобы оно приносило пользу как людям, так и планете», — говорит доцент Техасского университета A&M Суин Ли.

Еще по теме:

➡️ Ненасытные дата-центры: сколько энергии нужно, чтобы «прокормить» AI

➡️ Премию Тьюринга получили создатели метода обучения с подкреплением

👋 Подпишитесь на Hi, AI!

#новости #наука