На последней презентации Google I/O Лиз Рид, руководитель отдела развития поисковой системы, объявила о запуске нового механизма. Привычный для миллионов сервис "Google Search" постепенно будет замещаться интеллектуальным агентом на основе ИИ под названием "Gemini".
Этот шаг полностью изменяет подход к поиску информации в Интернете от Google. С одной стороны, процесс постановки задач становится более простым, так как ИИ способен понимать разнообразные типы запросов. Кроме того, он может использовать информацию с различных устройств, если ему предоставить к ним доступ. То есть, он может шаг за шагом подсказать, как приготовить пельмени, используя веб-камеру, микрофон и динамики.
С другой стороны, пользователи больше не будут видеть привычный список ссылок на сайты, за исключением рекламных блоков. ИИ принимает решение за них и отображает только то, что он считает наиболее подходящим, а не всю доступную информацию по запросу. Это значительно ускоряет процесс поиска, но пользователи лишаются контроля над процессом. Они просто не увидят информацию, которую Gemini решит скрыть от них в соответствии с его внутренними настройками – будь то политические, экономические, военные или с целью борьбы с конкурентами.
В Google считают замену классического поиска работой интеллектуального агента преимуществом. По мнению руководства компании, ИИ должен стать персональным помощником, которому можно полностью доверять во всех аспектах жизни. Однако нет никакой гарантии, что эта информация и полученная власть не будут использованы в ущерб интересам пользователей.
Google исходит из предположения, что более половины населения планеты, то есть 3,5 миллиарда пользователей, регулярно пользуются ее сервисами. Большинство из них приветствует новшество и не вникает в детали. Однако важно учесть, что и другие IT-корпорации следуют тому же пути.
Пекинская компания 01.AI разработала приложение на базе искусственного интеллекта, которое сможет конкурировать с ChatGPT.
Нейросеть назвали Wanzhi, она является бесплатной и предназначена для помощи в работе в электронных таблицах, документах и презентациях. Также ИИ-модель будет помогать разбираться в финансовых отчетах и делать выжимки из книг и роликов.
В involta.media добавили, что сейчас приложение доступно на китайском и английском языках.
Истории о том что загуленные симптомы усталости и простуды показывали чуть ли не рак и инфаркт это уже баян. Я по своей работе на пивоварне периодически использую кизельгур и от нефиг делать решил погуглить о нем поподробнее,ну и комментарии под видосами о фильтрации,где некоторые вопят о смертельной опасности кизельгура тоже улыбнули
В общем одна статья показывает как он опасен
мне стало интересно что же за 4 класс опасности отходов, который чтобы утилизировать прям соответствующее разрешение нужно)) Как же я посмеялся когда загуглил
В общем если вы нагуглили что-то страшное ,то не поленитесь дальше погуглить.Вдруг страшное станет смешным
Группа исследователей из Гарвардского университета и Google Research вместе создали самую подробную трехмерную карту человеческого мозга, которая существует на данный момент. Эта реконструкция, собравшая в себе огромный объем цифровых данных в 1 400 терабайт, включает более 57 000 нейронов, 230 миллиметров кровеносных сосудов и 150 миллионов синапсов - все это представлено на одном кубическом миллиметре мозговой ткани. Полученные изображения выделяют сложность структуры человеческого мозга и раскрывают детали, которые ранее оставались незамеченными.
Микроструктура мозга играет ключевую роль в наших когнитивных способностях. Однако наше понимание этой структуры ограничено из-за недостатка доступа к высококачественным образцам мозговой ткани. Например, биопсия может предоставить ценные сведения о функционировании органа и его патологических состояниях, но такие исследования на человеческом мозге проводятся редко.
Возбуждающие нейроны окрашены в соответствии с размером (самые крупные — красные, самые мелкие — синие). Их диаметр составляет от 15 до 30 микрометров
С другой стороны, сегодня можно воссоздать патологии на клеточных культурах или органоидах. Тем не менее, моделей, точно отражающих заболевания мозга, недостаточно. Более того, хотя животные служат неплохими моделями для изучения некоторых заболеваний, их мозг, включая мозг других приматов, существенно отличается от человеческого.
Для заполнения этих пробелов было создано множество атласов, отображающих связи между нейронами человеческого мозга, но большинство из них обладает ограниченным разрешением. Этот новый тип атласа, известный как "коннектом", позволяет отслеживать сложные взаимосвязи на уровне отдельных нейронов. По мнению исследователей из Гарварда и Google, такое наномасштабное картирование необходимо для расширения наших знаний о функционировании мозга и механизмах заболеваний, которые его поражают.
Этот одиночный нейрон (белый) соединен с более чем 5000 аксонов (синий) от других нейронов
"Чтобы исследовать, как работает человеческий мозг, как он обрабатывает информацию, как хранит воспоминания, нам нужна карта с таким высоким разрешением", - отмечает Вирен Джайн, ведущий исследователь из Google, в интервью MIT Technology Review. Новая карта коннектома, созданная Джайном и его коллегами, представляет собой наиболее четкое и подробное изображение на сегодняшний день.
Стимулирующие нейроны окрашены в соответствии с их размером, от самых крупных (красных) до самых мелких (синих). Их диаметр варьируется от 15 до 30 микрометров.
Для создания новой карты, описанной в журнале Science, исследователям пришлось преодолеть несколько трудностей, включая сложность отслеживания связей между нейронами. Внешний слой мозга содержит около 16 миллиардов нейронов, связанных между собой сотнями миллиардов синапсов. Это делает создание коннектома чрезвычайно сложным, даже для очень малой области мозга.
Еще одной проблемой было получение высококачественного образца ткани мозга, достаточно хорошо сохранившегося. Однако, учитывая быстрое разрушение мозга после смерти, трупные образцы не подходили. Для преодоления этой проблемы команде удалось получить свежий образец размером один кубический миллиметр из передней височной доли пациента с эпилепсией. Образец был удален во время операции для снижения приступов. Затем его обработали смолой и разрезали на несколько слоев, которые исследовали с помощью высокоскоростного электронного микроскопа, специально разработанного для этого проекта.
Еще одной сложностью является то, что аксоны ориентированы во всех направлениях, образуя различные связи. Однако любая ошибка в соединениях аксонов может привести к неверным результатам. Для предотвращения этого риска исследователи использовали модель машинного обучения, чтобы точно связать участки мозговой ткани с соединениями нейронов в цифровом формате. Затем искусственный интеллект окрасил каждую связь и идентифицировал их индивидуально.
Новый коннетом показал, что в кубическом миллиметре мозговой ткани содержится 57 000 нейронов, 230 миллиметров кровеносных сосудов и 150 миллионов синапсов. Несмотря на то что это лишь малая часть мозга, картирование потребовало огромного объема данных: 1,4 петабайта (1400 терабайт). Это самый большой объем данных о структуре человеческого мозга с таким высоким разрешением, когда-либо собранный.
"Слово 'фрагмент' может показаться ироничным", - объясняет Джефф Лихтман, руководитель проекта, в интервью The Harvard Gazette. "Для многих людей терабайт - это огромный объем, но фрагмент человеческого мозга все равно представляет собой тысячи терабайт", - добавляет он. Таким образом, для картирования всего человеческого мозга потребуется около 1 эксабайта (EB) данных, что соответствует емкости центров данных ЦЕРН для Большого адронного коллайдера (БАК).
Удивительно, но исследователи обнаружили, что некоторые пары нейронов имеют многочисленные связи друг с другом через аксоны - до 50 связей. Некоторые аксоны образуют сложные узлы, которые назвали "аксонными витками". Такие витки встречаются редко и иногда встраиваются в структуру других нейронов.
Более того, некоторые кластеры нейронов ориентированы "зеркально" по отношению к другим. На данный момент эксперты не могут сказать, связаны ли такие структуры с патологическими состояниями или они являются лишь редкими кластерами, собранными случайным образом. "Мы столкнулись с таким количеством неожиданных результатов, которые не укладываются в рамки существующих теорий", - отмечает Лихтман.
В качестве следующего шага команда планирует составить карту гиппокампа мыши - области, играющей важную роль в неврологии из-за ее участия в формировании памяти и различных неврологических заболеваниях. Пока же коннектом доступен бесплатно на платформе Neuroglancer.