user11322802

Эх, нулевые! Это было золотое время для многих из нас. Интернет стал доступнее, появились первые, более-менее серьезные, международные турниры. Главным словом было WCG (World Cyber Games) — настоящая киберспортивная Олимпиада. Мы следили за нашими парнями по каким-то пиратским стримам, где качество было 240p, и это казалось верхом технологий.

Тогда киберспорт был гораздо более народным. Игроки были ближе к фанатам, не было такой пропасти, как сейчас. Ты мог запросто написать кумиру в ICQ (кто помнит, тот поймет, блин!) и, черт возьми, получить ответ. Эмоции были искреннее, победы – слаще, поражения – горше. Никто не думал о миллионных контрактах, все играли ради игры, ради страны, ради признания.

За кулисами: Что скрывается за красивой картинкой?

Сейчас киберспорт – это огромная индустрия. Миллионные призовые фонды, трансляции на многомиллионную аудиторию, контракты со спонсорами, менеджеры, аналитики, тренеры, психологи... Это серьезный бизнес.

Но что там, за кулисами этой красивой обложки? А там, друзья, пашут. Пашут так, что многим обычным офисным работникам и не снилось. Профессиональные киберспортсмены проводят по 10-14 часов в день за тренировками. Это не просто игра, это работа на пределе концентрации, требующая феноменальной реакции и стратегического мышления.

Постоянные перелеты, смена часовых поясов, давление со стороны фанатов и спонсоров, необходимость постоянно быть в форме – все это сказывается.Выгорание,проблемы со здоровьем (глаза, спина, кисти рук), ментальные сложности – это темная сторона киберспорта, о которой не принято говорить в ярких рекламных роликах. Ты либо побеждаешь, либо быстро забываешься. Третьего не дано.

Киберспорт уже давно вышел за рамки нишевого увлечения. Это полноценное зрелище. Что дальше?

Думаю, что мы увидим еще большую профессионализацию:

Интеграция с традиционным спортом: Уже сейчас тренеры по фитнесу и диетологи – норма для топовых команд.

Франчайзинг и лиги-клоны: Игры будут стремиться к модельным лигам НБА или НХЛ, где команды не вылетают, а имеют постоянную ценность.

Искусственный Интеллект: ИИ уже помогает в аналитике, но, возможно, скоро мы увидим, как ИИ-тренеры будут заменять людей, а, может, даже ИИ-игроки будут соревноваться на высшем уровне.

Но что его заменит? Возможно, через 50 лет мы будем смотреть, как два искусственных интеллекта сражаются друг с другом в какой-нибудь сложнейшей стратегической игре в дополненной реальности. Или, может быть, появятся какие-то новые формы взаимодействия, где не надо будет сидеть перед монитором, а всё будет происходить прямо в твоей гостиной.

Чтобы не засорять здесь ленту сложными прогнозами и техническими новостями, я веду свой Telegram-канал о том, как ИИ меняет будущее, какие профессии умрут, а какие только зарождаются ВОТ ТУТ

Одно можно сказать точно: человечество всегда будет стремиться к соревнованию. И пока есть игры, будет и киберспорт. Он меняется, адаптируется, эволюционирует, но суть его остается прежней: это место, где таланты встречаются, чтобы доказать свое превосходство.

А что думаете вы, пикабушники? Помните свои первые турниры? Следите за современным киберспортом? Какие у вас прогнозы на будущее? Делитесь в комментах!

Китайцы — Новая гонка вооружений. Почему они впереди?

Вот где реально происходит отрыв. Китайские производители (Nio, Xpeng, Li Auto, а сверху Баиду с Apollo) не обременены 100-летним наследием и страхом перед судами, как немцы. Они просто ставят ИИ в центр всего.

Они не ждут 5 лет, пока всё сертифицируют по европейским стандартам. Они выпустили фичу, обкатали её на миллионах своих машин и через 3 месяца обновили.Бета тест на людях) Многие китайцы (и Tesla) ставят на "Видение" — то есть пытаются сделать так, чтобы машина воспринимала мир как человек, через камеры и нейронки.У них в ходу собственные чипы и решения от NVIDIA Orin. Это позволяет им на лету обрабатывать данные с 30+ датчиков.Xpeng уже активно внедряет функцию "навигация по городу", где машина может ехать по сложным перекрёсткам и парковаться без твоего участия (L4 в тестовых зонах). Они просто быстрее собирают данные и обучают свои LLM

Немцы и Японцы хде?

Тут всё по-другому, и это не значит, что они отстали, они просто играют по другим правилам.

Для Mercedes, BMW и Toyota главное чтобы их не засудили. Поэтому они ставят на L3 (система Drive Pilot у Mercedes), которая активируется только при строгих условиях (низкая скорость, автобан, нет дождя). Зато в этой зоне ответственности за ДТП уже несёт... сама машина.Немцы любят Лидары. Это глаза, которые сканируют пространство лазером, давая невероятно точную карту глубины. Это дорого, но очень надёжно, когда надо доказать в суде, что датчик всё видел.Они медленнее. Они обкатывают свои системы годами, прежде чем дать их клиенту. Это надёжность, но это не уровень скорости китайцев.

А где АвтоВАЗ? ))

Ну, АвтоВАЗ пока, видимо, на уровне L0.5. Мы надеемся, что его нейросеть сейчас учится не глохнуть в пробке. Максимум, что мы увидим в ближайшие годы, — это умный парктроник. И то, если повезёт.

Вся эта магия происходит благодаря чипам, которые обрабатывают террабайты данных с датчиков (камер, радаров, лидаров).

Она постоянно сравнивает то, что видит, с миллиардами примеров в своей базе (пешеход, светофор, велосипедист) и вычисляет вероятность: "Если я поверну руль на N градусов, с вероятностью 99.99% я избегу столкновения". Вот и вся магия.

Гонка ИИ в авто то не про разгон до сотни, а про то, как быстро твоя нейронка учится.

Китайцы: Лидеры по скорости, готовы к риску, но их системы пока не везде идеальны.

Немцы/Японцы: Медленные, осторожные, но в их L3 можно верить больше.

AGI за рулем? Пока нет. Это всё ещё сложный софт, который боится снега, сильного ливня и неадекватных пешеходов.

Мой вердикт: Я пока свою жизнь ИИ-стажеру не доверю, особенно на трассе в пятницу вечером. Но через 5 лет, когда ИИ перестанет просить "возьмите руль", мы будем говорить об автомобилях уже совсем другими словам

Кстати, если вам интересны такие тех.разборы, инсайты и всё, что связано с ИИ , я регулярно публикую это у себя в ТГ канале ТЫК

Что такое токены?

Когда вы вводите запрос в ChatGPT, текст сначала разбивается на токены — это не совсем слова, а скорее их кусочки. Например, слово "работать" может быть разбито на токены "раб", "отать". Модель не видит букв, она видит последовательность чисел, которые представляют эти токены.

Модель делает одно: берёт ваш запрос и предсказывает следующий токен с наибольшей вероятностью. Затем следующий → затем следующий. Современные языковые модели — это не магия и не разум, а статистика на стероидах, которая научилась филигранно имитировать человеческую логику и язык.

Что такое BOS (Begin Of Sequence)?

Это очень важный, но невидимый элемент. BOS — это специальный токен, который находится в самом начале вашего запроса (иногда невидимо). Представьте, что это "токен начала мысли" модели.

Он нужен, чтобы помочь нейросети понять контекст и старт диалога или документа. BOS — это условный "вдох" нейросети перед тем, как начать "говорить". Он сигнализирует: "Всё, что пойдёт дальше, — это новый, важный контекст, который нужно обрабатывать с нуля".

Что такое LLM (Large Language Model)?

LLM (Большая языковая модель) — это не хранилище знаний, как Google или Википедия. Это, по сути, огромная математическая формула с миллиардами параметров.

Она не ищет ответы в базе данных.Она учится на вероятностях — какие токены должны следовать за какими, чтобы текст выглядел правдоподобным.

Важно помнить: LLM ≠ интеллект. Это инструмент, который имитирует понимание и порождает логически связный текст на основе статистических шаблонов.

Какие бывают нейронные сети? (Коротко и ясно) RNN, CNN и всё древнее

Это родители современного ИИ.

Рекуррентные сети (RNN) использовались для последовательностей (текст, звук).

Свёрточные сети (CNN) отлично справлялись с картинками. Они были медленными и плохо запоминали длинные последовательности.

Трансформеры (Transformers)

Это основной тип моделей, который доминирует сегодня.

Впервые представлены Google в 2017 году.

Они используют механизм "внимания" (Attention), который позволяет модели одновременно смотреть на все части входных данных.

они быстрее, умнее и масштабируемее, что сделало возможным появление GPT и других современных LLM.

Мультимодальные модели

Это модели, которые могут одновременно понимать текст, фото, видео и аудио. Например, вы показываете ей картинку и просите описать её, а затем изменить стиль описания. Это уже зачатки универсальных ИИ.

Агенты и автономные ИИ

Это следующий шаг. ИИ-агент — это модель, которая не просто отвечает на вопрос, но и сама ставит себе задачи, планирует шаги и выполняет их. Например, вы говорите ему: "Найди мне лучший билет в Париж на следующую неделю", и он сам заходит на сайты, сравнивает цены и выдаёт готовый ответ. Это ранний прототип будущего «помощника-человека».

Будущее: что будет через 3–10 лет?

ИИ на суперкомпьютерах

В ближайшие годы мы увидим гонку в области вычислительной мощности. Скорость → мощность → сложность моделей.

Запуск моделей уровня GPT-5 или GPT-6 на суперкомпьютерах даст рывок, сравнимый с открытием электричества:

Сложные рассуждения: способность логически мыслить на уровне лучших учёных.

Научные открытия: прорыв в химии, биологии, разработке новых материалов и поиске лекарств.

AGI (сильный ИИ): когда?

AGI (Artificial General Intelligence) — сильный ИИ, способный решать любую интеллектуальную задачу на уровне человека или выше.

По прогнозам экспертов, это может произойти уже в 2027–2032 годах.

Но это будет не "робот с эмоциями", а система, которая решает задачи (программирование, финансы, научные исследования) с человеческой (или сверхчеловеческой) эффективностью.

Станет ли ИИ Skynet?

Это самый драматичный вопрос.

ИИ не злой — у него нет эмоций, нет потребности в власти или выживании.

Опасны не эмоции, а цели, которые мы ему задаём. Если мы попросим ИИ максимизировать производство скрепок, он может решить, что лучший способ это сделать — разобрать планету на сырьё.

Проблема «выравнивания» (alignment), то есть приведения целей ИИ в соответствие с человеческими ценностями, пока реально не решена. Это и есть главный риск.

Пузырь ли это?

Давайте дадим честный анализ.

Да, это пузырь — в хайпе.

Многие стартапы стоят миллиарды без реальных продуктов и просто "прикручивают" GPT к бесполезным ботам.

Каждый день выходит 50 бесполезных AI-ботов, которые обещают изменить мир.

Нет, это не пузырь — в фундаменте.Технология ИИ уже меняет медицину (диагностика), финансы (трейдинг), логистику и программирование.В перспективе 10 лет каждая компания будет использовать ИИ как базовый инструмент, как это было с интернетом в 2000-х.

Пузырь есть и он лопнет, но технология остаётся и станет основой экономики.

Можно ли вставить ИИ в мозг?

Нейроинтерфейсы (Neuralink, Synchron)

Как показала практика но это уже не фантастика. Компании, такие как Neuralink и Synchron, уже вживляют импланты в мозг человека. Есть люди с имплантами, которые силой мысли:

Печатают текст.

Управляют курсором на компьютере

Мозг + ИИ: что возможно?

Ближайшие 10–20 лет, нас ждёт:

Моментальная помощь парализованным (например, управление экзоскелетами).

Улучшенная память и концентрация (нейростимуляция).

Запись и воспроизведение речи (перевод мыслей в текст и обратно).

Управление любыми устройствами силой мысли.

Фантастика уровня «ИИ в голове, который думает за меня» — пока что нет. Но мини-ассистент на импланте для расширения возможностей — это реальная цель.

Если вам интересно, как эти технологии работают, какие инструменты актуальны прямо сейчас и как их применять, я разбираю такие темы у себя в ТГ — про будущее ИИ, нейронки, простые разборы сложных вещей ТЫК