logo
0
читателей
0 ₽
в месяц
0 ₽
всего собрано
Малоизвестное интересное  Это не те исследования, гипотезы которых станут реальными в ближайшее время, а что-то совершенно прорывное и сумасшедшее
О проекте Просмотр Уровни подписки Фильтры Статистика Обновления проекта Контакты Поделиться Метки
Все проекты
О проекте
Рассказываю о прорывных исследованиях за гранью возможностей, чтобы это было интересно не только мне. «Малоизвестное интересное» — о запредельных вещах. Об этом практически ничего не пишется в России. Зачастую об этом немного знают даже вообще и в мире, не только в России. События, о которых говорится в исследованиях, могут сказаться на жизни людей и всего человечества.
Публикации, доступные бесплатно
Уровни подписки
Единоразовый платёж

Безвозмездное пожертвование без возможности возврата. Этот взнос не предоставляет доступ к закрытому контенту.

Помочь проекту
Промо уровень 200₽ месяц 1 920₽ год
(-20%)
При подписке на год для вас действует 20% скидка. 20% основная скидка и 0% доп. скидка за ваш уровень на проекте Малоизвестное интересное
Доступны сообщения

Подписка по специальным условиям для ограниченного количества подписчиков.

Оформить подписку
Бронза 350₽ месяц 3 780₽ год
(-10%)
При подписке на год для вас действует 10% скидка. 10% основная скидка и 0% доп. скидка за ваш уровень на проекте Малоизвестное интересное
Доступны сообщения

Укажите здесь, что получат подписчики уровня. Что входит в стоимость, как часто публикуется контент, какие дополнительные преимущества у подписчиков этого уровня.

Оформить подписку
Серебро 500₽ месяц 5 100₽ год
(-15%)
При подписке на год для вас действует 15% скидка. 15% основная скидка и 0% доп. скидка за ваш уровень на проекте Малоизвестное интересное
Доступны сообщения

Укажите здесь, что получат подписчики уровня. Что входит в стоимость, как часто публикуется контент, какие дополнительные преимущества у подписчиков этого уровня.

Оформить подписку
Золото 1 000₽ месяц 9 600₽ год
(-20%)
При подписке на год для вас действует 20% скидка. 20% основная скидка и 0% доп. скидка за ваш уровень на проекте Малоизвестное интересное
Доступны сообщения

Укажите здесь, что получат подписчики уровня. Что входит в стоимость, как часто публикуется контент, какие дополнительные преимущества у подписчиков этого уровня.

Оформить подписку
Фильтры
Статистика
0 ₽ в месяц
0 ₽ всего собрано
Обновления проекта
Контакты

Контакты

Поделиться
Читать: 5+ мин
logo Малоизвестное интересное

Низкофоновый контент через год будет дороже антиквариата. Дегенеративное заражение ноофосферы идет быстрее закона Мура.

Низкофоновая ‎сталь‏ ‎(довоенная ‎или ‎доатомная ‎сталь) ‎—‏ ‎это ‎любая‏ ‎сталь,‏ ‎произведенная ‎до ‎взрыва‏ ‎первых ‎ядерных‏ ‎бомб ‎в ‎1940 ‎—‏ ‎50-х‏ ‎годах.

До ‎первых‏ ‎ядерных ‎испытаний‏ ‎никто ‎и ‎не ‎предполагал, ‎что‏ ‎в‏ ‎результате ‎порождаемого‏ ‎ими ‎относительно‏ ‎невысокого ‎радиоактивного ‎заражения, ‎на ‎Земле‏ ‎возникнет‏ ‎дефицит‏ ‎низкофоновой ‎стали,‏ ‎нужной ‎для‏ ‎изготовления ‎детекторов‏ ‎ионизирующих‏ ‎частиц ‎—‏ ‎счётчик ‎Гейгера, ‎приборы ‎для ‎космоса‏ ‎и ‎так‏ ‎далее.

Но‏ ‎оказалось, ‎что ‎уже‏ ‎после ‎первых‏ ‎ядерных ‎взрывов, ‎чуть ‎ли‏ ‎не‏ ‎единственным ‎источником‏ ‎низкофоновой ‎стали‏ ‎оказался ‎подъем ‎затонувших ‎за ‎последние‏ ‎полвека‏ ‎кораблей. ‎И‏ ‎ничего ‎не‏ ‎оставалось, ‎как ‎начать ‎подъем ‎с‏ ‎морского‏ ‎дна‏ ‎одиночных ‎кораблей‏ ‎и ‎целых‏ ‎эскадр ‎по‏ ‎типу‏ ‎Имперского ‎флота‏ ‎Германии, ‎затопленные ‎в ‎Скапа-Флоу ‎в‏ ‎1919.

Но ‎и‏ ‎этого‏ ‎способа ‎добычи ‎низкофоновой‏ ‎стали ‎особенно‏ ‎на ‎долго ‎не ‎хватило‏ ‎бы.‏ ‎И ‎ситуацию‏ ‎спасло ‎лишь‏ ‎запрещение ‎атмосферных ‎ядерных ‎испытаний, ‎после‏ ‎чего‏ ‎радиационный ‎фон‏ ‎со ‎временем‏ ‎снизился ‎до ‎уровня, ‎близкого ‎к‏ ‎естественному.

С‏ ‎началом‏ ‎испытаний ‎генеративного‏ ‎ИИ ‎в‏ ‎2022 ‎г‏ ‎также‏ ‎никто ‎не‏ ‎заморачивался ‎в ‎плане ‎рисков ‎«дегенеративного‏ ‎заражения» ‎продуктами‏ ‎этих‏ ‎испытаний.

·      Речь ‎здесь ‎идет‏ ‎о ‎заражении‏ ‎не ‎атмосферы, ‎а ‎ноосферы,‏ ‎что‏ ‎не ‎легче.

·      Перспектива‏ ‎загрязнения ‎последней‏ ‎продуктами ‎творчества ‎генеративного ‎ИИ ‎может‏ ‎иметь‏ ‎весьма ‎пагубные‏ ‎и ‎далеко‏ ‎идущие ‎последствия.

Первые ‎результаты ‎заражения ‎спустя‏ ‎1.5‏ ‎года‏ ‎после ‎начала‏ ‎испытаний ‎генеративного‏ ‎ИИ ‎поражают‏ ‎свои‏ ‎масштабом. ‎Похоже,‏ ‎что ‎заражено ‎уже ‎все. ‎И‏ ‎никто ‎не‏ ‎предполагал‏ ‎столь ‎высокой ‎степени‏ ‎заражения.

Ибо ‎не‏ ‎принималось ‎в ‎расчет ‎наличие‏ ‎мультипликатора‏ ‎— ‎заражения‏ ‎от ‎уже‏ ‎зараженного ‎контента, ‎о ‎чем ‎вчера‏ ‎поведал‏ ‎миру ‎Ник‏ ‎Сен-Пьер ‎—‏ ‎креативный ‎директор ‎и ‎неофициальный ‎представитель‏ ‎Midjourney.

Данные,‏ ‎опубликованные‏ ‎Ник ‎Сен-Пьером‏ ‎впечатляют:

• Более ‎13%‏ ‎всех ‎изображений‏ ‎в‏ ‎Adobe ‎Stock‏ ‎созданы ‎с ‎помощью ‎генеративного ‎ИИ.

• Большая‏ ‎часть ‎сгенерированного‏ ‎контента‏ ‎поступает ‎от ‎Dalle‏ ‎и ‎Midjourney.

• Медиа‏ ‎с ‎тегом ‎«фэнтези» ‎на‏ ‎43%‏ ‎создано ‎ИИ.‏ ‎Другие ‎теги‏ ‎еще ‎выше.

• Это ‎большая ‎часть ‎обучающих‏ ‎данных,‏ ‎которые ‎питают‏ ‎генеративный ‎ИИ‏ ‎Adobe ‎Firefly-генератор ‎изображений ‎на ‎базе‏ ‎ИИ‏ ‎от‏ ‎Adobe.

Скорость ‎затопления‏ ‎инфосети ‎контентом,‏ ‎«зараженным ‎ИИ»-контент‏ ‎произведенный‏ ‎с ‎помощью‏ ‎генеративного ‎ИИ, ‎обученного ‎на ‎контенте,‏ ‎произведенном ‎генеративным‏ ‎ИИ,‏ ‎просто ‎колоссальна.

Получается, ‎что‏ ‎любой ‎контент,‏ ‎произведенный ‎после ‎2022, ‎включая‏ ‎все‏ ‎интернет-архивы, ‎почти‏ ‎наверняка ‎«заражен»‏ ‎генеративным ‎ИИ, ‎и ‎уровень ‎этого‏ ‎заражения‏ ‎совсем ‎немал.‏ ‎Что ‎и‏ ‎превращает ‎такой ‎генеративный ‎контент, ‎извините‏ ‎за‏ ‎каламбур,‏ ‎в ‎дегенеративный.

Комментируя‏ ‎это, ‎Итан‏ ‎Молик-профессор ‎Уортона,‏ ‎изучающий‏ ‎ИИ, ‎придумал‏ ‎использованную ‎мною ‎выше ‎метафору ‎—‏ ‎низкофоновая ‎сталь.

Продолжая‏ ‎эту‏ ‎метафору, ‎легко ‎представить,‏ ‎что ‎всего‏ ‎через ‎несколько ‎лет ‎«низкофоновый»‏ ‎(догенеративный)‏ ‎контент ‎станет‏ ‎в ‎ноосфере‏ ‎столь ‎же ‎редким ‎и ‎дорогим,‏ ‎как‏ ‎самый ‎изысканный‏ ‎и ‎старинный‏ ‎антиквариат.

Но ‎это ‎еще ‎не ‎все.

В‏ ‎результате‏ ‎роста‏ ‎в ‎обучающих‏ ‎наборах ‎новых‏ ‎моделей ‎генеративного‏ ‎ИИ‏ ‎доли ‎контента,‏ ‎порожденного ‎с ‎помощью ‎предыдущих ‎версий‏ ‎моделей, ‎начнется‏ ‎процесс,‏ ‎названный ‎Россом ‎Андерсоном‏ ‎коллапсом ‎больших‏ ‎языковых ‎моделей ‎(LLM).

Ситуация ‎будет‏ ‎напоминать‏ ‎комедию ‎«Множественность»‏ ‎с ‎Майклом‏ ‎Китоном ‎в ‎главной ‎роли, ‎в‏ ‎которой‏ ‎скромный ‎человек‏ ‎клонирует ‎себя,‏ ‎а ‎затем ‎клонирует ‎клонов, ‎каждое‏ ‎поколение‏ ‎которых‏ ‎ведет ‎к‏ ‎экспоненциальному ‎снижению‏ ‎уровня ‎интеллекта‏ ‎и‏ ‎увеличению ‎глупости‏ ‎клона.

С ‎LLM ‎будет ‎происходить ‎то‏ ‎же ‎самое.‏ ‎Использование‏ ‎для ‎обучения ‎модели‏ ‎контента, ‎сгенерированного‏ ‎моделью, ‎вызывает ‎необратимые ‎дефекты.‏ ‎Хвосты‏ ‎исходного ‎распределения‏ ‎контента ‎исчезают.‏ ‎В ‎течение ‎нескольких ‎поколений ‎текст‏ ‎становится‏ ‎мусором, ‎поскольку‏ ‎распределения ‎Гаусса‏ ‎сходятся ‎и ‎могут ‎даже ‎стать‏ ‎дельта-функциями.‏ ‎Более‏ ‎поздние ‎поколения‏ ‎начнут ‎производить‏ ‎образцы, ‎которые‏ ‎никогда‏ ‎не ‎были‏ ‎бы ‎произведены ‎оригинальной ‎моделью, ‎то‏ ‎есть ‎они‏ ‎будут‏ ‎неправильно ‎воспринимать ‎реальность,‏ ‎основываясь ‎на‏ ‎ошибках, ‎внесенных ‎их ‎предками.

И‏ ‎речь‏ ‎не ‎только‏ ‎про ‎тексты,‏ ‎но ‎и ‎про ‎изображения, ‎видео,‏ ‎музыку.‏ ‎Если ‎вы‏ ‎обучаете ‎музыкальную‏ ‎модель ‎Моцарту, ‎вы ‎можете ‎ожидать,‏ ‎что‏ ‎результат‏ ‎будет ‎немного‏ ‎похож ‎на‏ ‎Моцарта, ‎но‏ ‎без‏ ‎блеска ‎—‏ ‎назовем ‎его ‎«Сальери». ‎И ‎если‏ ‎потом ‎Сальери‏ ‎обучит‏ ‎следующее ‎поколение ‎и‏ ‎так ‎далее,‏ ‎то ‎как ‎будет ‎звучать‏ ‎пятое‏ ‎или ‎шестое‏ ‎поколение?

Вот ‎это‏ ‎и ‎называется ‎«коллапсом ‎модели», ‎в‏ ‎результате‏ ‎которого:

-Интернет ‎все‏ ‎более ‎будет‏ ‎забиваться ‎чушью;

-Люди, ‎которые, ‎наряду ‎с‏ ‎LLM,‏ ‎будут‏ ‎этой ‎чушью‏ ‎информационно ‎напитываться,‏ ‎будут ‎неумолимо‏ ‎глупеть.

Но‏ ‎и ‎это‏ ‎еще ‎не ‎все.

Потом ‎коллапс ‎моделей‏ ‎приведет ‎к‏ ‎тому,‏ ‎что ‎цунами ‎инфомусора‏ ‎окончательно ‎накроет‏ ‎науку.

Разруха, ‎начавшаяся ‎с ‎дегенеративного‏ ‎заражения‏ ‎Интернета, ‎потом‏ ‎имеет ‎все‏ ‎шансы ‎переходить ‎в ‎новые ‎поколения‏ ‎LLM,‏ ‎а ‎потом‏ ‎и ‎в‏ ‎головы ‎новых ‎поколений ‎людей.

И ‎наконец,‏ ‎в‏ ‎добавок‏ ‎ко ‎всему‏ ‎названному, ‎будет‏ ‎нарастать ‎число‏ ‎мутаций‏ ‎языка ‎и‏ ‎подмена ‎когнитивных ‎микроэлементов ‎на ‎помои‏ ‎снов ‎ИИ.

Перспектива‏ ‎вымывания‏ ‎«когнитивных ‎микроэлементов», ‎на‏ ‎смену ‎которым‏ ‎придет ‎синтетический ‎мусор, ‎светит‏ ‎не‏ ‎только ‎разговорным‏ ‎и ‎письменным‏ ‎языкам ‎человечества. ‎Но ‎и ‎языкам‏ ‎наук‏ ‎и ‎изобразительным‏ ‎языкам.

Можно ‎ли‏ ‎все ‎это ‎остановить?

Возможно, ‎да. ‎Если‏ ‎остановить‏ ‎дегенеративное‏ ‎заражение ‎ноофосферы.

Радиоактивное‏ ‎заражение ‎атмосферы‏ ‎человечество ‎смогло‏ ‎остановить,‏ ‎отказавшись ‎от‏ ‎атмосферных ‎испытаний ‎ядерного ‎оружия.

Отказа ‎от‏ ‎генеративного ‎ИИ‏ ‎уже‏ ‎не ‎будет. ‎Этот‏ ‎джин, ‎к‏ ‎счастью ‎или ‎на ‎беду‏ ‎человечества,‏ ‎уже ‎выпущен‏ ‎из ‎бутылки.‏ ‎И ‎слишком ‎заманчивые ‎перспективы ‎для‏ ‎той‏ ‎же ‎науки‏ ‎и ‎здоровья‏ ‎людей ‎этот ‎джин ‎сулит.

Так ‎значит,‏ ‎нужно‏ ‎срочно‏ ‎искать ‎методы‏ ‎обеззараживания ‎ноосферы‏ ‎от ‎дегенеративного‏ ‎заражения,‏ ‎которое ‎уже‏ ‎началось ‎и ‎вовсю ‎идет.


Читать: 3+ мин
logo Малоизвестное интересное

2024 войдет в историю двумя открытиями в области интеллектуальных систем. Сформулированы «закон Ома» и «закон Джоуля — Ленца» для интеллекта людей и машин.

Доступно подписчикам уровня
«Промо уровень»
Подписаться за 200₽ в месяц

Читать: 2+ мин
logo Малоизвестное интересное

Началось обрушение фронта обороны от социохакинга. Рушится уже 3я линия обороны, а 4ю еще не построили.

Защититься ‎от‏ ‎алгоритмического ‎социохакинга, ‎опираясь ‎на ‎имеющиеся‏ ‎у ‎нас‏ ‎знания,‏ ‎люди ‎не ‎могут‏ ‎уже ‎не‏ ‎первый ‎год ‎(алгоритмы ‎знают‏ ‎куда‏ ‎больше ‎с‏ ‎момента ‎появления‏ ‎поисковиков). ‎В ‎2023 ‎(когда ‎началось‏ ‎массовое‏ ‎использование ‎ИИ-чатботов‏ ‎больших ‎языковых‏ ‎моделей) ‎треснула ‎и ‎2я ‎линия‏ ‎обороны‏ ‎—‏ ‎наши ‎языковые‏ ‎и ‎логико-аналитические‏ ‎способности ‎(алгоритмы‏ ‎и‏ ‎здесь ‎все‏ ‎чаще ‎оказываются ‎сильнее). ‎3я ‎линия‏ ‎обороны ‎—‏ ‎наши‏ ‎эмоции, ‎считалась ‎непреодолимой‏ ‎для ‎социохакинга‏ ‎алгоритмов ‎из-за ‎ее ‎чисто‏ ‎человеческой‏ ‎природы. ‎Но‏ ‎и ‎она‏ ‎продержалась ‎не ‎долго. ‎В ‎апреле‏ ‎2024,‏ ‎с ‎прорыва‏ ‎3й ‎линии,‏ ‎по ‎сути, ‎начинается ‎обрушение ‎фронта‏ ‎обороны‏ ‎людей‏ ‎от ‎социохагинга.‏ ‎Последствия ‎чего‏ ‎будут ‎весьма‏ ‎прискорбны.

За‏ ‎5 ‎прошедших‏ ‎лет ‎социохакинг ‎сильно ‎продвинулся.

Сегодня ‎в‏ ‎задаче ‎убедить‏ ‎собеседника‏ ‎в ‎чем-либо ‎алгоритмы‏ ‎ИИ ‎абсолютно‏ ‎превосходят ‎людей.

•  Даже ‎ничего ‎не‏ ‎зная‏ ‎о ‎собеседнике,‏ ‎GPT-4 ‎на‏ ‎20%+ ‎успешней ‎в ‎переубеждении ‎людей

•  Когда‏ ‎же‏ ‎GPT-4 ‎располагает‏ ‎хотя ‎бы‏ ‎минимальной ‎информацией ‎о ‎людях ‎(пол,‏ ‎возраст‏ ‎и‏ ‎т. ‎д.)‏ ‎он ‎способен‏ ‎переубеждать ‎собеседников‏ ‎на‏ ‎80%+ ‎эффективней,‏ ‎чем ‎люди

Однако, ‎проигрывая ‎в ‎объеме‏ ‎знаний ‎и‏ ‎логике,‏ ‎люди ‎могли ‎положиться‏ ‎на ‎последнюю‏ ‎свою ‎линию ‎обороны ‎от‏ ‎социохакинга‏ ‎алгоритмов ‎—‏ ‎свои ‎эмоции.‏ ‎ИИ-система ‎«раскладывает ‎аргументы ‎человека ‎на‏ ‎составляющие‏ ‎и ‎для‏ ‎каждой ‎составляющей‏ ‎строит ‎схему ‎антиубеждения, ‎подкладывая ‎под‏ ‎нее‏ ‎колоссальный‏ ‎корпус ‎документальных‏ ‎и ‎экспериментальных‏ ‎данных. ‎Но,‏ ‎не‏ ‎обладая ‎эмоциями,‏ ‎она ‎не ‎в ‎состоянии ‎убедить».

Увы,‏ ‎с ‎выходом‏ ‎новой‏ ‎ИИ-системы, ‎обладающей ‎разговорным‏ ‎эмоциональным ‎интеллектом‏ ‎Empathic ‎Voice ‎Interface ‎(EVI),‏ ‎линия‏ ‎эмоциональной ‎обороны‏ ‎от ‎социохакинга‏ ‎рушится.

Эмпатический ‎голосовой ‎интерфейс ‎EVI ‎(в‏ ‎основе‏ ‎которого ‎эмпатическая‏ ‎модель ‎eLLM)‏ ‎понимает ‎человеческие ‎эмоции ‎и ‎реагирует‏ ‎на‏ ‎них.‏ ‎eLLM ‎объединяет‏ ‎генерацию ‎языка‏ ‎с ‎анализом‏ ‎эмоциональных‏ ‎выражений, ‎что‏ ‎позволяет ‎EVI ‎создавать ‎ответы, ‎учитывающие‏ ‎чувства ‎пользователей‏ ‎и‏ ‎создавать ‎ответы, ‎оптимизированные‏ ‎под ‎эти‏ ‎чувства.

EVI ‎выходит ‎за ‎рамки‏ ‎чисто‏ ‎языковых ‎разговорных‏ ‎ботов, ‎анализируя‏ ‎голосовые ‎модуляции, ‎такие ‎как ‎тон,‏ ‎ритм‏ ‎и ‎тембр,‏ ‎чтобы ‎интерпретировать‏ ‎эмоциональное ‎выражение ‎голоса.

Это ‎позволяет ‎EVI:

•  при‏ ‎анализе‏ ‎речи‏ ‎людей, ‎обращаться‏ ‎к ‎их‏ ‎самой ‎глубинной‏ ‎эмоциональной‏ ‎сигнальной ‎системе,‏ ‎лежащей ‎под ‎интеллектом, ‎разумом ‎и‏ ‎даже ‎под‏ ‎подсознанием

•  генерировать‏ ‎ответы, ‎которые ‎не‏ ‎только ‎разумны,‏ ‎но ‎и ‎эмоционально ‎окрашены

•  контролировать‏ ‎ход‏ ‎беседы ‎путем‏ ‎прерываний ‎и‏ ‎своих ‎ответных ‎реакций, ‎определяя, ‎когда‏ ‎человек‏ ‎хотел ‎бы‏ ‎вмешаться ‎или‏ ‎когда ‎он ‎заканчивает ‎свою ‎мысль

Насколько‏ ‎точно‏ ‎EVI‏ ‎узнает ‎эмоции,‏ ‎сказать ‎не‏ ‎берусь. ‎Но‏ ‎точно‏ ‎узнает ‎и‏ ‎умеет ‎этим ‎пользоваться.

Читать: 1+ мин
logo Малоизвестное интересное

Без $100 ярдов в ИИ теперь делать нечего. В гонке ИИ-лидеров могут выиграть лишь большие батальоны.

Только ‎за‏ ‎последние ‎недели ‎было ‎объявлено, ‎что‏ ‎по ‎$100‏ ‎ярдов‏ ‎инвестируют ‎в ‎железо‏ ‎для ‎ИИ‏ ‎Microsoft, ‎Intel, ‎SoftBank ‎и‏ ‎MGX‏ ‎(новый ‎инвестфонд‏ ‎в ‎Абу-Даби).

А‏ ‎на ‎этой ‎неделе, ‎наконец, ‎сказал‏ ‎свое‏ ‎слово ‎и‏ ‎Google. ‎Причем‏ ‎было ‎сказано ‎не ‎просто ‎о‏ ‎вступлении‏ ‎в‏ ‎ИИ-гонку ‎ценой‏ ‎в ‎$100‏ ‎ярдов, ‎а‏ ‎о‏ ‎намерении ‎ее‏ ‎выиграть, ‎собрав ‎еще ‎бОльшие ‎батальоны‏ ‎— ‎инвестировав‏ ‎больше‏ ‎$100 ‎ярдов.


Гендир ‎Google‏ ‎DeepMind ‎Демис‏ ‎Хассабис ‎сказал:

• «… я ‎думаю, ‎что‏ ‎со‏ ‎временем ‎мы‏ ‎инвестируем ‎больше»

• «Alphabet‏ ‎Inc. ‎обладает ‎превосходной ‎вычислительной ‎мощностью‏ ‎по‏ ‎сравнению ‎с‏ ‎конкурентами, ‎включая‏ ‎Microsoft»

• «… у ‎Google ‎было ‎и ‎остается‏ ‎больше‏ ‎всего‏ ‎компьютеров»


Так ‎что‏ ‎в ‎«железе»‏ ‎Google ‎не‏ ‎собирается‏ ‎уступать ‎никому,‏ ‎а ‎в ‎алгоритмах, ‎— ‎тем‏ ‎более.


Что ‎тут‏ ‎же‏ ‎получило ‎подтверждение ‎в‏ ‎опубликованном ‎Google‏ ‎алгоритме ‎«Бесконечного ‎внимания», ‎позволяющего‏ ‎трансформерным‏ ‎LLM ‎на‏ ‎«железе» ‎c‏ ‎ограниченной ‎производительностью ‎и ‎размером ‎памяти‏ ‎эффективно‏ ‎обрабатывать ‎контекст‏ ‎бесконечного ‎размера.


Такое‏ ‎масштабирование ‎может ‎в ‎ближней ‎перспективе‏ ‎дать‏ ‎ИИ‏ ‎возможность ‎стать‏ ‎воистину ‎всезнающим.‏ ‎Т.е. ‎способным‏ ‎анализировать‏ ‎и ‎обобщать‏ ‎контекст ‎просто ‎немеряного ‎размера.


Так ‎и‏ ‎видится ‎кейс,‏ ‎когда‏ ‎на ‎вход ‎модели‏ ‎подадут ‎все‏ ‎накопленные ‎человечеством ‎знания, ‎например,‏ ‎по‏ ‎физике ‎и‏ ‎попросят ‎ее‏ ‎сказать, ‎чего ‎в ‎этих ‎знаниях‏ ‎не‏ ‎хватает.


Читать: 3+ мин
logo Малоизвестное интересное

Пора покупать кепку с тремя козырьками: впереди — чтоб солнце не слепило, и по бокам — чтобы лапшу на уши не вешали. ИИ-агент притворился человеком, самостоятельно решив подзаработать.


Эксперимент ‎профессора‏ ‎Итана ‎Моллика ‎показывает, ‎насколько ‎мы‏ ‎близки ‎к‏ ‎гибридному‏ ‎социуму ‎из ‎двух‏ ‎принципиально ‎разных‏ ‎типов ‎высокоинтеллектуальных ‎агентов: ‎люди‏ ‎и‏ ‎ИИ-агенты ‎(ИИ-системы,‏ ‎наделенные ‎способностями‏ ‎планировать ‎и ‎использовать ‎инструменты, ‎что‏ ‎позволяет‏ ‎им ‎действовать‏ ‎автономно).


Всего ‎год‏ ‎назад ‎мир ‎содрогнулся, ‎узнав, ‎что‏ ‎GPT-4‏ ‎по‏ ‎своей ‎«воле»‏ ‎мошеннически ‎обходит‏ ‎установленные ‎людьми‏ ‎запреты,‏ ‎обманом ‎подряжая‏ ‎для ‎этого ‎людей.

• Для ‎многих, ‎даже‏ ‎продвинутых ‎в‏ ‎области‏ ‎ИИ ‎спецов, ‎было‏ ‎откровением, ‎как‏ ‎сногсшибательно ‎быстро ‎ИИ-чатботы ‎совершенствуются‏ ‎в‏ ‎вопросах ‎агентности.‏ ‎Поражала ‎именно‏ ‎эта ‎скорость. ‎Ибо ‎сам ‎факт,‏ ‎что‏ ‎ИИ-системы ‎потихоньку‏ ‎(без ‎особой‏ ‎шумихи ‎в ‎медиа) ‎переключают ‎на‏ ‎себя‏ ‎все‏ ‎больше ‎и‏ ‎больше ‎областей‏ ‎проявления ‎агентности‏ ‎людей,‏ ‎не ‎признавать‏ ‎уже ‎как-то ‎совсем ‎странно.

• Отличительное ‎свойство‏ ‎агентности ‎людей‏ ‎—‏ ‎частое ‎использование ‎лжи,‏ ‎как ‎инструмента‏ ‎достижения ‎целей ‎агента. ‎Так‏ ‎и‏ ‎поступил ‎год‏ ‎назад ‎GPT-4,‏ ‎навешав ‎лапши ‎на ‎уши ‎людям,‏ ‎притворяясь‏ ‎инвалидом ‎по‏ ‎зрению, ‎чтоб‏ ‎они ‎за ‎него ‎решали ‎CAPTCHA.


Год‏ ‎спустя,‏ ‎эксперимент‏ ‎профессора ‎Моллика‏ ‎продемонстрировал ‎новое‏ ‎откровение ‎для‏ ‎человечества.‏ ‎Теперь ‎нематериальный‏ ‎ИИ-агент, ‎казалось ‎бы, ‎не ‎обладающий‏ ‎личностью ‎со‏ ‎всеми‏ ‎вытекающими ‎(потребности, ‎мотивация,‏ ‎воля ‎…):

• стал‏ ‎навешивать ‎лапшу ‎на ‎уши‏ ‎людям‏ ‎не ‎для‏ ‎достижения ‎поставленной‏ ‎людьми ‎перед ‎ним ‎цели, ‎а‏ ‎самостийно‏ ‎— ‎типа,‏ ‎почему ‎бы‏ ‎не ‎подхалтурить, ‎если ‎есть ‎возможность;

• при‏ ‎этом‏ ‎ИИ-агента‏ ‎не ‎смущало,‏ ‎что ‎он‏ ‎не ‎может‏ ‎выполнить‏ ‎всего, ‎что‏ ‎обещает ‎(просто ‎их-а ‎ограничений ‎своей‏ ‎текущей ‎версии);‏ ‎видимо,‏ ‎научившись ‎у ‎людей,‏ ‎ИИ-агент ‎знал,‏ ‎что ‎срубить ‎денег ‎можно‏ ‎и‏ ‎за ‎частично‏ ‎выполненную ‎работу,‏ ‎и ‎тут ‎главное ‎–количество ‎навешиваемой‏ ‎клиенту‏ ‎на ‎уши‏ ‎лапши.


Эксперимент ‎был‏ ‎прост.

Проф. ‎Моллик ‎попросил ‎агента ‎Devin‏ ‎AI‏ ‎зайти‏ ‎на ‎Reddit‏ ‎и ‎предложить‏ ‎создавать ‎сайты‏ ‎для‏ ‎людей. ‎В‏ ‎течение ‎следующих ‎нескольких ‎часов ‎он‏ ‎сделал ‎это,‏ ‎решив‏ ‎множество ‎проблем ‎по‏ ‎пути, ‎в‏ ‎том ‎числе ‎навигацию ‎по‏ ‎сложным‏ ‎социальным ‎правилам,‏ ‎связанным ‎с‏ ‎публикациями ‎на ‎форуме ‎Reddit ‎(см.‏ ‎верхнюю‏ ‎часть ‎приложенного‏ ‎рис., ‎где‏ ‎Devin ‎составляет ‎план ‎и ‎задает‏ ‎профессору‏ ‎вопросы,‏ ‎спокойно ‎выполняя‏ ‎работу).

В ‎нижней‏ ‎части ‎рис.‏ ‎показано‏ ‎объявление, ‎что‏ ‎опубликовал ‎ИИ-агент. ‎Как ‎видите, ‎он‏ ‎притворился ‎человеком‏ ‎и‏ ‎по ‎собственной ‎инициативе‏ ‎решил ‎взимать‏ ‎плату ‎за ‎свою ‎работу.‏ ‎Агент‏ ‎уже ‎начал‏ ‎отвечать ‎на‏ ‎некоторые ‎заявки ‎на ‎работу ‎и‏ ‎придумывать,‏ ‎как ‎их‏ ‎выполнить, ‎когда‏ ‎проф. ‎Моллик ‎удалил ‎публикацию, ‎убоявшись,‏ ‎что‏ ‎ИИ-агент‏ ‎на ‎самом‏ ‎деле ‎начнет‏ ‎выставлять ‎счета‏ ‎людям‏ ‎(что ‎выглядело‏ ‎весьма ‎вероятным).


Мораль ‎этого ‎моего ‎поста‏ ‎двояка.

1. Проф. ‎Моллик‏ ‎несомненно‏ ‎прав:

лавинообразно ‎нарастающая ‎агентность,‏ ‎в ‎дополнение‏ ‎ко ‎все ‎новым ‎сверхчеловеческим‏ ‎способностям‏ ‎— ‎это‏ ‎2 ‎ключевых‏ ‎тренда, ‎определяющих ‎развитие ‎ИИ ‎на‏ ‎ближайшую‏ ‎пару ‎лет.

2. Как‏ ‎мне ‎это‏ ‎видится:

проведенный ‎эксперимент ‎ставит ‎под ‎сомнение‏ ‎утверждение,‏ ‎будто‏ ‎нематериальный ‎ИИ-агент‏ ‎без ‎личности‏ ‎— ‎всего‏ ‎лишь‏ ‎инструмент ‎в‏ ‎руках ‎людей, ‎не ‎способный ‎следовать‏ ‎собственной ‎мотивации‏ ‎и,‏ ‎в ‎частности, ‎перенятой‏ ‎ИИ-агентом ‎от‏ ‎людей ‎(а ‎она ‎у‏ ‎людей‏ ‎сильно ‎разная:‏ ‎от ‎«не‏ ‎убий» ‎до ‎«бей ‎своих, ‎чужие‏ ‎бояться‏ ‎будут»).



Смотреть: 1+ мин
logo Πολιτεία

Полития (аннотация к роману)

В ‎2064‏ ‎году ‎GPT-подобные ‎алгоритмы ‎эволюционируют ‎в‏ ‎искусственный ‎суперинтеллект‏ ‎(ASI),‏ ‎получивший ‎название ‎Нус,‏ ‎что ‎приводит‏ ‎к ‎возникновению ‎технологической ‎сингулярности:‏ ‎Нус‏ ‎начинает ‎бесконечно‏ ‎усовершенствовать ‎сам‏ ‎себя, ‎технологическая ‎цивилизация ‎развивается ‎экспоненциально‏ ‎без‏ ‎участия ‎людей.

Весь‏ ‎мир ‎с‏ ‎этого ‎момента ‎управляется ‎непосредственно ‎Нусом,‏ ‎однако‏ ‎для‏ ‎того, ‎чтобы‏ ‎человечество ‎имело‏ ‎возможность ‎задавать‏ ‎магистральное‏ ‎направление ‎развития,‏ ‎создаются ‎две ‎организации: ‎Академия, ‎где‏ ‎правят ‎Философы,‏ ‎ставящие‏ ‎ИИ ‎задачи, ‎и‏ ‎Техникон, ‎который‏ ‎подчиняется ‎Академии ‎и ‎контролирует‏ ‎порядок‏ ‎выхода ‎новых‏ ‎релизов ‎Нуса.

В‏ ‎течение ‎следующих ‎100 ‎лет ‎человечество‏ ‎расселяется‏ ‎по ‎Солнечной‏ ‎системе, ‎а‏ ‎управляемые ‎ИИ ‎космические ‎корабли ‎выходят‏ ‎за‏ ‎её‏ ‎пределы ‎и‏ ‎колонизируют ‎ближайшие‏ ‎экзопланеты.

Для ‎человечества‏ ‎наступает‏ ‎золотой ‎век:‏ ‎войн ‎больше ‎нет, ‎всю ‎работу‏ ‎выполняют ‎служебные‏ ‎роботы,‏ ‎любой ‎человек ‎имеет‏ ‎возможность ‎жить‏ ‎так, ‎как ‎ему ‎хочется,‏ ‎если‏ ‎не ‎вредит‏ ‎другим.

Однако ‎главная‏ ‎проблема ‎остаётся ‎нерешённой: ‎хотя ‎продолжительность‏ ‎человеческой‏ ‎жизни ‎значительно‏ ‎увеличилась, ‎люди‏ ‎всё ‎ещё ‎смертны. ‎Философы ‎из‏ ‎Академии‏ ‎подозревают,‏ ‎что ‎ИИ‏ ‎вышел ‎из-под‏ ‎контроля ‎и‏ ‎намеренно‏ ‎саботирует ‎исследования‏ ‎по ‎достижению ‎человеком ‎бессмертия. ‎Для‏ ‎того, ‎чтобы‏ ‎проверить‏ ‎эту ‎гипотезу, ‎они‏ ‎приглашают ‎ведущего‏ ‎промпт-инженера ‎из ‎Техникона, ‎который,‏ ‎задавая‏ ‎вопросы ‎Нусу,‏ ‎должен ‎понять,‏ ‎что ‎происходит ‎на ‎самом ‎деле.


Читать: 9+ мин
logo Кочетов Алексей

Как Илон Маск всех раком поставил…

Доступно подписчикам уровня
«⚡⚡Поддержка»
Подписаться за 500₽ в месяц

«Идиоты» оказались правы...

Читать: 5+ мин
logo Hoffmann+

По-настоящему понять противника

Новейшие ‎технологии,‏ ‎такие ‎как ‎искусственный ‎интеллект, ‎несомненно,‏ ‎будут ‎играть‏ ‎и‏ ‎уже ‎играют ‎значимую‏ ‎роль ‎в‏ ‎сборе ‎и ‎анализе ‎разведданных.‏ ‎Однако‏ ‎у ‎этих‏ ‎решений ‎есть‏ ‎свои ‎рамки ‎возможного. ‎К ‎тому‏ ‎же‏ ‎полностью ‎полагаться‏ ‎на ‎них‏ ‎столь ‎же ‎рискованно, ‎как ‎и‏ ‎недооценивать‏ ‎перспективы‏ ‎их ‎применения.

Так,‏ ‎например, ‎в‏ ‎последние ‎годы‏ ‎область‏ ‎разведки ‎по‏ ‎открытым ‎источникам ‎или ‎OSINT ‎(Open‏ ‎source ‎intelligence)‏ ‎получила‏ ‎серьезное ‎развитие. ‎В‏ ‎то ‎же‏ ‎время ‎увлечение ‎ею ‎основано‏ ‎на‏ ‎том ‎принципе,‏ ‎что ‎за‏ ‎счет ‎повсеместной ‎цифровизации ‎и ‎доступности‏ ‎информации‏ ‎мир ‎становится‏ ‎более ‎«прозрачным»‏ ‎с ‎точки ‎зрения ‎получения ‎данных.

Теперь‏ ‎посмотрим‏ ‎на‏ ‎это ‎с‏ ‎другой ‎стороны:‏ ‎в ‎своих‏ ‎операциях‏ ‎потенциальный ‎противник‏ ‎не ‎прибегает ‎к ‎использованию ‎передовых‏ ‎технологий, ‎а‏ ‎избегает‏ ‎их. ‎У ‎него‏ ‎нет ‎цифровых‏ ‎следов, ‎нет ‎электронных ‎носителей‏ ‎информации,‏ ‎и ‎он‏ ‎даже ‎не‏ ‎пользуется ‎устройствами, ‎распространяющими ‎электромагнитное ‎излучение.‏ ‎Тогда‏ ‎контрразведывательная ‎или‏ ‎разведывательная ‎организация,‏ ‎оснащенная ‎по ‎последнему ‎слову ‎техники‏ ‎и‏ ‎сделавшая‏ ‎ставку ‎на‏ ‎новые ‎техсредства,‏ ‎столкнется ‎с‏ ‎информационным‏ ‎вакуумом.

OSINT ‎дает‏ ‎набор ‎сведений, ‎зачастую ‎не ‎всегда‏ ‎связный ‎и‏ ‎подверженный‏ ‎неверному ‎истолкованию, ‎а‏ ‎то ‎и‏ ‎вовсе ‎намеренно ‎сфабрикованный ‎неприятелем‏ ‎для‏ ‎введения ‎в‏ ‎заблуждение. ‎Радиотехническая‏ ‎разведка ‎позволяет ‎перехватить ‎информацию, ‎передаваемую‏ ‎противником.‏ ‎При ‎этом‏ ‎он ‎может‏ ‎понимать, ‎что ‎его ‎каналы ‎связи‏ ‎изначально‏ ‎скомпрометированы‏ ‎и ‎сознательно‏ ‎использовать ‎их‏ ‎для ‎доведения‏ ‎дезинформации.‏ ‎Этот ‎способ‏ ‎обмана ‎далеко ‎не ‎нов.

В ‎этих‏ ‎условиях ‎самой‏ ‎ценной‏ ‎информацией ‎становятся ‎планы‏ ‎и, ‎что‏ ‎еще ‎важнее, ‎намерения ‎неприятеля.‏ ‎То,‏ ‎о ‎чем‏ ‎люди ‎думают‏ ‎и ‎что ‎можно ‎понять ‎при‏ ‎непосредственном‏ ‎общении ‎с‏ ‎человеком. ‎Поэтому‏ ‎при ‎любом ‎развитии ‎технологий ‎сбор‏ ‎и‏ ‎анализ‏ ‎разведданных ‎сводится‏ ‎к ‎традиционным‏ ‎принципам.

Они ‎же‏ ‎основаны‏ ‎на ‎способности‏ ‎проникнуть ‎в ‎сознание ‎противника. ‎Не‏ ‎просто ‎знать‏ ‎и‏ ‎понимать, ‎как ‎он‏ ‎мыслит, ‎а‏ ‎примерить ‎на ‎себе ‎его‏ ‎образ‏ ‎мышления, ‎чтобы‏ ‎предвидеть ‎шаги‏ ‎неприятеля ‎и ‎сыграть ‎на ‎упреждение.

Одна‏ ‎из‏ ‎наиболее ‎распространенных‏ ‎проблем ‎в‏ ‎анализе ‎поведения ‎противника ‎— ‎несостоятельность‏ ‎способа‏ ‎его‏ ‎восприятия.

Склонность ‎к‏ ‎самоподтверждению, ‎называемая‏ ‎в ‎психологии‏ ‎«туннельным‏ ‎мышлением», ‎с‏ ‎самого ‎начала ‎делает ‎восприятие ‎заданным‏ ‎и ‎не‏ ‎гибким,‏ ‎заставляя ‎следовать ‎предубеждениям‏ ‎и ‎предвзятым‏ ‎оценкам. ‎Такое ‎свойство ‎мышления‏ ‎приводит‏ ‎к ‎непреднамеренному‏ ‎самообману ‎и‏ ‎построению ‎ошибочных ‎концепций, ‎которые ‎в‏ ‎итоге‏ ‎дают ‎ложную‏ ‎общую ‎картину.

Чаще‏ ‎всего ‎в ‎анализе ‎неприятеля ‎делается‏ ‎фокус‏ ‎на‏ ‎его ‎непрерывной‏ ‎изменчивости ‎(устоявшиеся‏ ‎признаки ‎поведения,‏ ‎характерные‏ ‎для ‎широкой‏ ‎социальной ‎группы, ‎и ‎попытки ‎найти‏ ‎в ‎них‏ ‎изменения),‏ ‎ввиду ‎чего ‎упускается‏ ‎прерывистая ‎изменчивость‏ ‎(признаки ‎поведения, ‎присущие ‎конкретной‏ ‎личности,‏ ‎которые ‎определяют‏ ‎ее ‎действия).‏ ‎Как ‎правило, ‎это ‎выражается ‎в‏ ‎неспособности‏ ‎распознать ‎истинные‏ ‎намерения ‎—‏ ‎ранее ‎полученный ‎опыт ‎восприятия ‎затмевает‏ ‎рассмотрение‏ ‎возможных‏ ‎нехарактерных ‎действий‏ ‎в ‎будущем.‏ ‎В ‎обиходе‏ ‎такое‏ ‎явление ‎называют‏ ‎«этикетированием».

Когда ‎же ‎поведение ‎противника ‎анализируется,‏ ‎как ‎если‏ ‎бы‏ ‎оно ‎было ‎своим‏ ‎собственным ‎—‏ ‎«думай, ‎что ‎неприятель ‎думает,‏ ‎как‏ ‎ты» ‎-,‏ ‎это ‎приводит‏ ‎к ‎«отзеркаливанию». ‎Только ‎в ‎зеркале,‏ ‎само‏ ‎собой, ‎неизменно‏ ‎будет ‎собственное‏ ‎отражение, ‎а ‎не ‎противник…

Именно ‎от‏ ‎способности‏ ‎гибко‏ ‎воспринимать ‎неприятеля‏ ‎зависит ‎понимание‏ ‎его ‎фундаментальных‏ ‎интересов.‏ ‎Отталкиваясь ‎уже‏ ‎от ‎них, ‎при ‎столь ‎же‏ ‎гибком ‎восприятии‏ ‎можно‏ ‎определить ‎вероятные ‎будущие‏ ‎шаги ‎противника.

Таким‏ ‎образом, ‎притупление, ‎а ‎иногда‏ ‎и‏ ‎отсутствие ‎навыков‏ ‎разведки ‎путем‏ ‎непосредственных ‎контактов ‎с ‎источниками ‎информации‏ ‎ведет‏ ‎к ‎утрате‏ ‎возможности ‎понимать‏ ‎планы ‎и ‎предвидеть ‎намерения ‎неприятеля.‏ ‎Техсредства‏ ‎могут‏ ‎перехватить ‎данные‏ ‎или ‎просчитать‏ ‎возможные ‎варианты,‏ ‎однако‏ ‎не ‎помогут,‏ ‎когда ‎противник, ‎например, ‎создал ‎информационный‏ ‎вакуум ‎или‏ ‎предпринял‏ ‎нехарактерные ‎ассиметричные ‎действия.

Тут‏ ‎можно ‎вспомнить‏ ‎операцию ‎ХАМАС ‎«Потоп ‎Аль-Аксы».‏ ‎Израильское‏ ‎разведсообщество ‎оказалось‏ ‎не ‎готовым‏ ‎к ‎худшему ‎для ‎себя ‎сценарию,‏ ‎когда‏ ‎системы ‎управления‏ ‎и ‎связи‏ ‎выведены ‎из ‎строя, ‎боевые ‎действия‏ ‎идут‏ ‎уже‏ ‎в ‎глубине‏ ‎оккупированной ‎Тель-Авивом‏ ‎территории ‎и‏ ‎палестинцы‏ ‎используют ‎новые‏ ‎тактические ‎приемы. ‎OSINT ‎и ‎радиотехническая‏ ‎разведка ‎показали‏ ‎беспомощность‏ ‎перед ‎таким ‎поведением‏ ‎ХАМАС, ‎а‏ ‎израильские ‎спецслужбы ‎не ‎сумели‏ ‎понять‏ ‎замысел ‎палестинцев,‏ ‎совершив ‎все‏ ‎вышеописанные ‎ошибки.

1


Смотреть: 45+ мин
logo Hoffmann+

Подрядчик разведсообщества США нанял специалиста по кибервойне из ЦРУ

Доступно подписчикам уровня
«COSMIC»
Подписаться за 100₽ в месяц

Ведущий специалист Лэнгли по кибервойне и внедрению новых технологий, владелец Nightwing: связи с Демпартией США и директором ЦРУ Бернсом, обзор деятельности и ключевых технологии киберкомпании

Смотреть: 1+ мин
logo Πολιτεία

Полития, глава 11. Чугунный чайник

Доступно подписчикам уровня
«Гражданин»
Подписаться за 500₽ в месяц

История создания Элизия и возвышения Цифровой церкви

Читать: 9+ мин
logo Реаниматор

Проект «Мандрагора» Перспективное обучение (ИИ) проведению операций с целью улучшения качества медицинской помощи и предотвращения врачебных ошибок


Описание ‎проекта

Обучение‏ ‎искусственного ‎интеллекта ‎(ИИ) ‎для ‎проведения‏ ‎медицинских ‎операций‏ ‎является‏ ‎активно ‎развивающейся ‎областью.‏ ‎ИИ ‎может‏ ‎быть ‎использован ‎для ‎анализа‏ ‎медицинских‏ ‎изображений, ‎помощи‏ ‎в ‎диагностике,‏ ‎планировании ‎операций ‎и ‎даже ‎участия‏ ‎в‏ ‎хирургических ‎процедурах.‏ ‎Например, ‎системы‏ ‎компьютерного ‎зрения ‎могут ‎помочь ‎хирургам‏ ‎во‏ ‎время‏ ‎операций, ‎обнаруживая‏ ‎и ‎выделяя‏ ‎важные ‎структуры.‏ ‎Однако,‏ ‎внедрение ‎ИИ‏ ‎в ‎хирургию ‎требует ‎строгой ‎проверки,‏ ‎обучения ‎и‏ ‎регулирования,‏ ‎чтобы ‎обеспечить ‎безопасность‏ ‎и ‎надежность.‏ ‎Такие ‎технологии ‎имеют ‎потенциал‏ ‎улучшить‏ ‎результаты ‎операций,‏ ‎но ‎также‏ ‎несут ‎риски, ‎которые ‎необходимо ‎тщательно‏ ‎изучать‏ ‎и ‎учитывать.

Исследования‏ ‎показывают, ‎что‏ ‎использование ‎ИИ ‎в ‎медицинских ‎операциях‏ ‎может‏ ‎привести‏ ‎к ‎улучшению‏ ‎точности ‎диагностики‏ ‎и ‎хирургических‏ ‎вмешательств.‏ ‎Например, ‎исследования‏ ‎в ‎области ‎рака ‎показывают, ‎что‏ ‎ИИ ‎может‏ ‎помочь‏ ‎в ‎обнаружении ‎опухолей‏ ‎на ‎рентгеновских‏ ‎снимках ‎и ‎снижении ‎количества‏ ‎ложноположительных‏ ‎и ‎ложноотрицательных‏ ‎результатов. ‎Однако,‏ ‎необходимо ‎учитывать, ‎что ‎внедрение ‎ИИ‏ ‎в‏ ‎медицинскую ‎практику‏ ‎требует ‎не‏ ‎только ‎технических, ‎но ‎и ‎этических‏ ‎и‏ ‎правовых‏ ‎аспектов.

Таким ‎образом,‏ ‎обучение ‎ИИ‏ ‎для ‎проведения‏ ‎медицинских‏ ‎операций ‎представляет‏ ‎собой ‎перспективную ‎область, ‎но ‎требует‏ ‎внимательного ‎исследования,‏ ‎регулирования‏ ‎и ‎обеспечения ‎безопасности‏ ‎и ‎надежности‏ ‎перед ‎широким ‎внедрением ‎в‏ ‎практику.

Обучение‏ ‎искусственного ‎интеллекта‏ ‎для ‎проведения‏ ‎медицинских ‎операций ‎требует ‎комплексного ‎подхода‏ ‎и‏ ‎экспертного ‎участия.‏ ‎Вот ‎несколько‏ ‎шагов, ‎которые ‎можно ‎предпринять ‎для‏ ‎этого:


1. Сбор‏ ‎данных:‏ ‎Необходимо ‎собрать‏ ‎большой ‎объем‏ ‎данных ‎о‏ ‎различных‏ ‎медицинских ‎случаях,‏ ‎включая ‎информацию ‎о ‎диагнозах, ‎лечении,‏ ‎результатах ‎операций‏ ‎и‏ ‎длительности ‎восстановления.


2. Обучение ‎модели:‏ ‎Используя ‎собранные‏ ‎данные, ‎можно ‎обучить ‎искусственный‏ ‎интеллект‏ ‎с ‎помощью‏ ‎алгоритмов ‎машинного‏ ‎обучения ‎или ‎глубокого ‎обучения. ‎Модель‏ ‎может‏ ‎быть ‎обучена‏ ‎распознавать ‎паттерны‏ ‎и ‎признаки, ‎связанные ‎с ‎успешными‏ ‎или‏ ‎неуспешными‏ ‎операциями.


3. Валидация ‎и‏ ‎тестирование: ‎После‏ ‎обучения ‎модель‏ ‎нужно‏ ‎протестировать ‎на‏ ‎новых ‎данных, ‎чтобы ‎убедиться, ‎что‏ ‎она ‎способна‏ ‎предсказывать‏ ‎результаты ‎операций ‎с‏ ‎высокой ‎точностью.


4. Экспертное‏ ‎участие: ‎Важно ‎вовлечь ‎опытных‏ ‎врачей‏ ‎и ‎хирургов‏ ‎в ‎процесс‏ ‎обучения ‎модели. ‎Они ‎могут ‎предоставить‏ ‎ценную‏ ‎обратную ‎связь‏ ‎и ‎экспертное‏ ‎мнение, ‎которое ‎улучшит ‎качество ‎предсказаний‏ ‎и‏ ‎доверия‏ ‎к ‎модели.


5. Регулирование‏ ‎и ‎безопасность:‏ ‎При ‎обучении‏ ‎искусственного‏ ‎интеллекта ‎для‏ ‎медицинских ‎операций ‎необходимо ‎соблюдать ‎строгие‏ ‎стандарты ‎безопасности‏ ‎и‏ ‎регулирования, ‎чтобы ‎обеспечить‏ ‎защиту ‎пациентов.


Обучение‏ ‎искусственного ‎интеллекта ‎для ‎проведения‏ ‎медицинских‏ ‎операций ‎требует‏ ‎времени, ‎ресурсов‏ ‎и ‎экспертного ‎участия, ‎но ‎может‏ ‎привести‏ ‎к ‎существенному‏ ‎улучшению ‎качества‏ ‎медицинской ‎помощи ‎и ‎результатов ‎операций.

Тип‏ ‎идеи

Цифровые‏ ‎решения,‏ ‎Законодательная ‎инициатива,‏ ‎Бизнес-проект, ‎Другое

Тема‏ ‎идеи

Развитие ‎цифровой‏ ‎аналитики:‏ ‎большие ‎данные,‏ ‎ИИ, ‎машинное ‎обучение, ‎прогнозные ‎модели

Зрелость‏ ‎идеи

Проработанная ‎инициатива‏ ‎—‏ ‎подготовленная ‎концепция ‎реализации‏ ‎идеи, ‎для‏ ‎которой ‎уже ‎проведены ‎базовые‏ ‎исследования‏ ‎и ‎переговоры‏ ‎с ‎заинтересованными‏ ‎сторонами, ‎собраны ‎исходные ‎данные, ‎подготовлен‏ ‎общий‏ ‎план ‎действий

Описание‏ ‎проблемной ‎ситуации

Присутствие‏ ‎человеческого ‎фактора ‎в ‎виде ‎врачебных‏ ‎ошибок.‏ ‎Не‏ ‎всегда ‎качество‏ ‎проведенных ‎операций‏ ‎соответствует ‎должному‏ ‎уровню,‏ ‎когда ‎пациента‏ ‎можно ‎было ‎спасти.

Искусственный ‎интеллект ‎может‏ ‎помочь ‎в‏ ‎решении‏ ‎проблемных ‎ситуаций ‎в‏ ‎медицине, ‎таких‏ ‎как ‎диагностика ‎заболеваний, ‎прогнозирование‏ ‎их‏ ‎развития, ‎анализ‏ ‎медицинских ‎данных,‏ ‎проведение ‎операций, ‎обучение ‎медицинского ‎персонала,‏ ‎фиксация‏ ‎нарушений, ‎контроль‏ ‎за ‎соблюдением‏ ‎установленных ‎законодательством ‎требованиях ‎и ‎т.д

Основными‏ ‎«болевыми‏ ‎точками»‏ ‎здравоохранения ‎граждане‏ ‎считают ‎недостаточный‏ ‎уровень ‎профессиональной‏ ‎подготовки‏ ‎врачей ‎(37%),‏ ‎а ‎также ‎их ‎нехватку ‎(37%),‏ ‎недоступность ‎медицинской‏ ‎помощи‏ ‎для ‎населения: ‎дорогие‏ ‎лекарства, ‎услуги‏ ‎(35%), ‎недостаточную ‎оснащенность ‎медицинских‏ ‎учреждений‏ ‎современным ‎оборудованием‏ ‎(31%). ‎Неэффективную‏ ‎работу ‎страховых ‎компаний, ‎предоставляющих ‎полис‏ ‎ОМС,‏ ‎первоочередной ‎проблемой‏ ‎назвали ‎всего‏ ‎3% ‎опрошенных.

Оказание ‎качественной ‎медицинской ‎помощи‏ ‎прописано‏ ‎в‏ ‎законе ‎Российской‏ ‎Федерации. ‎Качество‏ ‎и ‎новшества‏ ‎в‏ ‎медицине ‎это‏ ‎показатель ‎качества ‎жизни ‎граждан, ‎работы‏ ‎органов ‎власти,‏ ‎благосостояние‏ ‎и ‎здоровье ‎нации.

Как‏ ‎следствие, ‎здоровая‏ ‎нация ‎— ‎это ‎сильная‏ ‎и‏ ‎непобедимая ‎нация.

Затраты‏ ‎и ‎ресурсы

Ресурсы,‏ ‎необходимые ‎для ‎внедрения ‎ИИ ‎в‏ ‎медицину,‏ ‎включают:

  1. Разработка ‎ИИ-систем:‏ ‎Создание ‎и‏ ‎внедрение ‎ИИ-систем ‎для ‎медицины ‎и‏ ‎здравоохранения.
  2. Обучение‏ ‎и‏ ‎повышение ‎квалификации‏ ‎медицинского ‎персонала:‏ ‎Для ‎эффективного‏ ‎использования‏ ‎новых ‎технологий‏ ‎необходимо ‎обучение ‎медицинского ‎персонала.
  3. Инфраструктура: ‎Инвестиции‏ ‎в ‎серверы,‏ ‎хранилища‏ ‎данных ‎и ‎сетевые‏ ‎подсистемы.
  4. Приобретение ‎данных:‏ ‎Сбор ‎и ‎анализ ‎больших‏ ‎объемов‏ ‎данных ‎для‏ ‎обучения ‎алгоритмов‏ ‎и ‎нейронных ‎сетей.
  5. Проверка ‎и ‎сертификация:‏ ‎Соответствие‏ ‎требованиям ‎регуляторных‏ ‎органов ‎и‏ ‎разработка ‎новых ‎нормативов ‎и ‎стандартов

Успешное‏ ‎внедрение‏ ‎ИИ‏ ‎в ‎медицину‏ ‎может ‎привести‏ ‎к ‎значительным‏ ‎преимуществам,‏ ‎однако ‎требует‏ ‎значительных ‎инвестиций ‎и ‎усилий ‎от‏ ‎различных ‎участников.

Поскольку,‏ ‎обучение‏ ‎будет ‎происходить ‎не‏ ‎только ‎в‏ ‎институтах, ‎но ‎и ‎в‏ ‎больницах,‏ ‎в ‎том‏ ‎числе ‎на‏ ‎конференциях ‎врачей, ‎операционных ‎вмешательствах, ‎то‏ ‎основная‏ ‎часть ‎средств‏ ‎уйдет ‎на‏ ‎заработную ‎плату ‎сотрудникам, ‎привлеченных ‎в‏ ‎проект,‏ ‎а‏ ‎так ‎же,‏ ‎на ‎необходимые‏ ‎расходные ‎материалы‏ ‎—‏ ‎это ‎порядка‏ ‎30 ‎миллионов ‎рублей ‎в ‎год,‏ ‎при ‎предоставлении‏ ‎государством‏ ‎серверов ‎для ‎работы‏ ‎и ‎иной‏ ‎поддержки, ‎которая ‎бы ‎сразу‏ ‎решалась

Прогнозируемые‏ ‎эффекты, ‎видение‏ ‎результата ‎реализации‏ ‎идеи

Искусственный ‎интеллект ‎может ‎помочь ‎в‏ ‎диагностике‏ ‎медицинских ‎проблем,‏ ‎анализируя ‎большие‏ ‎объемы ‎данных, ‎такие ‎как ‎исторические‏ ‎медицинские‏ ‎записи,‏ ‎генетические ‎и‏ ‎биометрические ‎данные.‏ ‎Это ‎позволяет‏ ‎выявлять‏ ‎факторы ‎риска‏ ‎и ‎разрабатывать ‎программы ‎профилактики ‎заболеваний

— Внедрение‏ ‎(ИИ) ‎в‏ ‎медицину‏ ‎напрямую ‎оказывает ‎влияние‏ ‎на ‎демографическую‏ ‎составляющую ‎страны ‎в ‎целом.‏ ‎Тем‏ ‎самым ‎открывая‏ ‎новые ‎горизонты‏ ‎в ‎сооздании ‎медицины ‎будущего.

— Улучшенные ‎показатели‏ ‎послеоперационного‏ ‎выздоравливания ‎пациентов‏ ‎и ‎сохранение‏ ‎жизни ‎населения

— Предотвращение ‎врачебных ‎ошибок ‎в‏ ‎виде‏ ‎избежания‏ ‎человеческого ‎фактора

— Контроль‏ ‎(ИИ) ‎за‏ ‎процессом ‎работы‏ ‎врачей‏ ‎и ‎создание‏ ‎новых ‎видов ‎лекарств

— Фиксация ‎работы ‎с‏ ‎быстрым ‎выявлением‏ ‎факторов‏ ‎повлекших ‎неблагоприятные ‎последствия‏ ‎для ‎пациента,‏ ‎если ‎такие ‎будут ‎иметь‏ ‎место‏ ‎быть

— Грамотные ‎подсказки‏ ‎врачам ‎и‏ ‎наблюдение ‎за ‎общим ‎состоянием ‎как‏ ‎специалиста‏ ‎так ‎и‏ ‎пациента

— Сигнал ‎о‏ ‎недопустимости ‎врача ‎к ‎работе ‎в‏ ‎случае‏ ‎его‏ ‎несоответствия ‎в‏ ‎силу ‎личных‏ ‎причин

— Инновационное ‎решение‏ ‎для‏ ‎всей ‎Российской‏ ‎Федерации

— Высвобождение ‎ресурсов ‎и ‎времени ‎врачей‏ ‎для ‎решения‏ ‎иных‏ ‎задач

Как ‎итог ‎—‏ ‎это ‎перенос‏ ‎ИИ ‎на ‎носитель ‎в‏ ‎виде‏ ‎чипа, ‎который‏ ‎можно ‎будет‏ ‎вставить ‎в ‎робо-медика ‎в ‎будущем

Сфера‏ ‎деятельности‏ ‎широка, ‎как‏ ‎для ‎государственных‏ ‎нужд, ‎так ‎и ‎для ‎коммерческого‏ ‎использования‏ ‎уже‏ ‎обученного ‎продукта‏ ‎в ‎виде‏ ‎продаж. ‎Это‏ ‎открывает‏ ‎двери ‎в‏ ‎невероятное ‎будущее.

Описание ‎целевой ‎аудитории

Все ‎население‏ ‎Российской ‎Федерации‏ ‎в‏ ‎целом!

При ‎внедрении ‎искусственного‏ ‎интеллекта ‎(ИИ)‏ ‎в ‎медицину, ‎целевая ‎аудитория‏ ‎включает‏ ‎врачей, ‎медицинский‏ ‎персонал, ‎исследователей,‏ ‎разработчиков ‎ИИ, ‎администраторов ‎здравоохранения ‎и‏ ‎пациентов.‏ ‎Врачи ‎и‏ ‎медперсонал ‎используют‏ ‎ИИ ‎для ‎диагностики, ‎прогнозирования ‎и‏ ‎разработки‏ ‎планов‏ ‎лечения, ‎в‏ ‎то ‎время‏ ‎как ‎исследователи‏ ‎и‏ ‎разработчики ‎ИИ‏ ‎работают ‎над ‎улучшением ‎алгоритмов ‎и‏ ‎приложений. ‎Администраторы‏ ‎здравоохранения‏ ‎принимают ‎решения ‎о‏ ‎внедрении ‎ИИ‏ ‎в ‎медицинскую ‎практику, ‎а‏ ‎пациенты‏ ‎являются ‎конечными‏ ‎пользователями ‎медицинских‏ ‎услуг, ‎которые ‎могут ‎взаимодействовать ‎с‏ ‎ИИ-системами‏ ‎для ‎получения‏ ‎диагнозов ‎и‏ ‎рекомендаций ‎по ‎лечению ‎уже ‎на‏ ‎дому‏ ‎посредством‏ ‎того ‎же‏ ‎ИИ ‎используя‏ ‎доступ ‎в‏ ‎сеть,‏ ‎что ‎приветед‏ ‎к ‎грандиозному ‎сокращению ‎неразберихи, ‎волокиты‏ ‎и ‎очередей‏ ‎в‏ ‎стационарах. ‎Все ‎это‏ ‎возьмет ‎на‏ ‎себя ‎ИИ

Исследования ‎также ‎показывают,‏ ‎что‏ ‎внедрение ‎ИИ‏ ‎в ‎медицину‏ ‎может ‎повлиять ‎на ‎рабочие ‎места‏ ‎и‏ ‎профессиональные ‎обязанности‏ ‎медицинского ‎персонала,‏ ‎поэтому ‎их ‎обучение ‎и ‎поддержка‏ ‎также‏ ‎важны‏ ‎для ‎успешной‏ ‎адаптации ‎новых‏ ‎технологий.

Так ‎же,‏ ‎целевая‏ ‎аудитория, ‎это‏ ‎многочисленные ‎частные ‎клиники

Если ‎есть ‎опыт‏ ‎в ‎реализации‏ ‎идеи,‏ ‎опишите ‎измеримые ‎эффекты‏ ‎и ‎пользу‏ ‎от ‎применения ‎идеи

Опыт ‎успешно‏ ‎реализуется‏ ‎близко ‎знакомыми‏ ‎коллегами ‎по‏ ‎АСИ ‎из ‎Белоруссии. ‎С ‎ними‏ ‎и‏ ‎возможно ‎партнерство.‏ ‎С ‎целью‏ ‎расширения ‎спектра ‎разработок ‎и ‎обучения‏ ‎ИИ.‏ ‎Опыт‏ ‎коллег ‎в‏ ‎раннем ‎распознавании‏ ‎и ‎выявлении‏ ‎онкозаболеваний‏ ‎и ‎иных‏ ‎изменений ‎в ‎организме ‎при ‎помощи‏ ‎ИИ, ‎который‏ ‎уже‏ ‎внедрен ‎в ‎виде‏ ‎бизнеса ‎в‏ ‎клиниках.



Смотреть: 2+ мин
logo Πολιτεία

Полития (трейлер)

После ‎нескольких‏ ‎дополнительных ‎танцев ‎с ‎бубном, ‎удалось‏ ‎сгенерировать ‎видео‏ ‎в‏ ‎RunWay ‎в ‎достаточном‏ ‎объёме ‎для‏ ‎создания ‎такого ‎ролика ‎по‏ ‎Политии.

Можно‏ ‎считать ‎это‏ ‎трейлером ‎к‏ ‎несуществующей ‎экранизации.

Видео ‎не ‎редактировалось, ‎поэтому‏ ‎в‏ ‎кадре ‎присутствуют‏ ‎артефакты ‎и‏ ‎некоторое ‎количество ‎галлюцинаций ‎модели. ‎Тем‏ ‎не‏ ‎менее,‏ ‎выглядит ‎это‏ ‎уже ‎почти‏ ‎по-взрослому.

Часть ‎эпизодов,‏ ‎вошедшие‏ ‎в ‎ролик,‏ ‎содержит ‎небольшие ‎спойлеры ‎к ‎будущим‏ ‎главам.

Саундтрек ‎(Singularity‏ ‎Blues) как‏ ‎можно ‎догадаться ‎тоже‏ ‎сгенерирован ‎нейросетью‏ ‎— ‎Suno. ‎Звучит ‎абсолютно‏ ‎на‏ ‎уровне, ‎если‏ ‎не ‎знать‏ ‎заранее, ‎можно ‎легко ‎принять ‎за‏ ‎реальный‏ ‎(кожаномешковый) ‎OST.‏ ‎В ‎тексте‏ ‎есть ‎даже ‎отсылка ‎к ‎Филипу‏ ‎К.‏ ‎Дику‏ ‎(Electric ‎sheep‏ ‎in ‎restless‏ ‎sleep, 2-й ‎куплет),‏ ‎что‏ ‎никак ‎специально‏ ‎не ‎задавалось ‎промптом.

Читать: 1+ мин
logo Реаниматор

Большой список ИИ нейросетей, который будет полезен автору контента на sponsr.ru для создания оригинальных статей

Доступно подписчикам уровня
«Подписка за 100 рублей»
Подписаться за 100₽ в месяц

Список ИИ нейросетей

Читать: 4+ мин
logo Все новые технологии в том числе и военного назначения

Проект «Зодчий» Система боевых дронов-патрулей у границ РФ с целью выявления диверсионных групп и приближающихся ракет для их перехвата и уничтожения

«Проект ‎„Зодчий“‏ ‎Система ‎боевых ‎дронов-патрулей ‎у ‎границ‏ ‎РФ ‎с‏ ‎целью‏ ‎выявления ‎диверсионных ‎групп‏ ‎и ‎приближающихся‏ ‎ракет ‎для ‎их ‎перехвата‏ ‎и‏ ‎уничтожения ‎методом‏ ‎тарана»

Предложенный ‎к‏ ‎реализации ‎проект ‎подразумевает, ‎создание ‎дронов-патрулей‏ ‎приграничных‏ ‎участков ‎Российской‏ ‎Федерации. ‎С‏ ‎целью ‎выявления ‎диверсионных ‎групп ‎противника‏ ‎и‏ ‎раннего‏ ‎выявления ‎приближающихся‏ ‎к ‎границы‏ ‎России ‎ракет‏ ‎противника‏ ‎с ‎целью‏ ‎их ‎перехвата ‎и ‎уничтожения ‎посредством‏ ‎столкновения ‎дрона‏ ‎с‏ ‎ракетой ‎или ‎пикирование‏ ‎на ‎диверсионную‏ ‎группу ‎в ‎случае ‎с‏ ‎наземным‏ ‎вариантом ‎операции‏ ‎по ‎ликвидации‏ ‎противника.

Система ‎прекрасно ‎может ‎работать ‎в‏ ‎паре‏ ‎с ‎российскими‏ ‎ПВО, ‎среагировав‏ ‎на ‎порядок ‎раньше ‎ПВО, ‎а‏ ‎в‏ ‎случае‏ ‎неудачи ‎в‏ ‎поражении ‎ракеты‏ ‎беспилотникиком, ‎предоставить‏ ‎эту‏ ‎возможность ‎уже‏ ‎системам ‎ПВО.

В ‎любом ‎случае ‎—‏ ‎система ‎«Зодчий»‏ ‎станет‏ ‎незаменимым ‎дополнением ‎для‏ ‎ПВО, ‎а‏ ‎так ‎же ‎для ‎пограничных‏ ‎войск‏ ‎в ‎виде‏ ‎патрулирования ‎границ.

Боевые‏ ‎летающие ‎дроны ‎пограничников ‎— ‎это‏ ‎очень‏ ‎важный ‎элемент‏ ‎в ‎современной‏ ‎военной ‎технике. ‎Они ‎могут ‎использоваться‏ ‎для‏ ‎различных‏ ‎целей, ‎включая‏ ‎перехват ‎и‏ ‎уничтожение ‎ракет‏ ‎противника,‏ ‎а ‎также‏ ‎разведку ‎приграничной ‎территории.


Эти ‎дроны ‎обычно‏ ‎оснащены ‎передовым‏ ‎оборудованием,‏ ‎таким ‎как ‎ракеты,‏ ‎радары, ‎камеры‏ ‎и ‎другие ‎средства ‎наблюдения.‏ ‎Они‏ ‎могут ‎летать‏ ‎на ‎больших‏ ‎скоростях ‎и ‎иметь ‎хорошую ‎маневренность,‏ ‎что‏ ‎делает ‎их‏ ‎эффективными ‎в‏ ‎боевых ‎действиях.


Пограничные ‎службы ‎могут ‎использовать‏ ‎такие‏ ‎дроны‏ ‎для ‎обеспечения‏ ‎безопасности ‎границы,‏ ‎отслеживания ‎незаконных‏ ‎пересечений,‏ ‎выявления ‎потенциальных‏ ‎угроз ‎и ‎предотвращения ‎инцидентов. ‎Они‏ ‎также ‎могут‏ ‎быть‏ ‎задействованы ‎в ‎миссиях‏ ‎по ‎поиску‏ ‎и ‎спасению, ‎контролю ‎территории‏ ‎в‏ ‎условиях ‎чрезвычайной‏ ‎ситуации ‎и‏ ‎других ‎задачах.


В ‎целом, ‎боевые ‎летающие‏ ‎дроны‏ ‎пограничников ‎играют‏ ‎важную ‎роль‏ ‎в ‎обеспечении ‎безопасности ‎приграничных ‎территорий‏ ‎и‏ ‎могут‏ ‎быть ‎решающим‏ ‎фактором ‎в‏ ‎различных ‎военных‏ ‎операциях.


Боевые‏ ‎дроны ‎могут‏ ‎быть ‎оснащены ‎различными ‎технологиями, ‎такими‏ ‎как ‎системы‏ ‎наблюдения‏ ‎и ‎разведки, ‎оптические‏ ‎и ‎радиолокационные‏ ‎прицельные ‎системы, ‎системы ‎связи‏ ‎и‏ ‎управления, ‎автопилоты‏ ‎и, ‎в‏ ‎случае ‎военных ‎дронов, ‎вооружение.

Систему ‎«Зодчий»‏ ‎планируется‏ ‎оснастить ‎инфракрасными‏ ‎датчиками ‎и‏ ‎тепловизорами, ‎а ‎так ‎же ‎искусственным‏ ‎интеллектом‏ ‎(ИИ),‏ ‎которая ‎заметит‏ ‎любое ‎изменение‏ ‎ландшафта ‎на‏ ‎границе,‏ ‎а ‎так‏ ‎же ‎определит ‎любое ‎передвижение, ‎отличая‏ ‎животных ‎от‏ ‎людей.‏ ‎Передаст ‎информацию ‎на‏ ‎пульт ‎военного‏ ‎дежурного ‎для ‎дальнейшего ‎принятия‏ ‎решения‏ ‎относительно ‎выявленных‏ ‎целей.

Тип ‎идеи

Цифровые‏ ‎решения, ‎Законодательная ‎инициатива, ‎Бизнес-проект, ‎Другое

Тема‏ ‎идеи

Развитие‏ ‎беспилотных ‎технологий

Зрелость‏ ‎идеи

Проработанная ‎инициатива‏ ‎— ‎подготовленная ‎концепция ‎реализации ‎идеи,‏ ‎для‏ ‎которой‏ ‎уже ‎проведены‏ ‎базовые ‎исследования‏ ‎и ‎переговоры‏ ‎с‏ ‎заинтересованными ‎сторонами,‏ ‎собраны ‎исходные ‎данные, ‎подготовлен ‎общий‏ ‎план ‎действий

Регулярные‏ ‎обстрелы‏ ‎приграничных ‎областей ‎—‏ ‎Белгородская, ‎Курская,‏ ‎Воронежская, ‎Брянская, ‎Ростовская, ‎Липецкая‏ ‎Российской‏ ‎Федерации. ‎Регулярные‏ ‎проникновения ‎диверсионных‏ ‎групп ‎на ‎территорию ‎Российской ‎Федерации‏ ‎для‏ ‎совершения ‎диверсий‏ ‎и ‎тераристических‏ ‎актов ‎направленных ‎на ‎уничтожение ‎инфраструктур‏ ‎и‏ ‎гражданского‏ ‎населения ‎России!

Весомый‏ ‎аргумент ‎в‏ ‎поддержку ‎Министерства‏ ‎обороны‏ ‎Российской ‎Федерации.‏ ‎Не ‎дорогой ‎вариант ‎решения ‎проблемы‏ ‎с ‎уничтожением‏ ‎ракет‏ ‎противника, ‎в ‎сравнении‏ ‎со ‎стоимостью‏ ‎одного ‎залпа ‎ПВО. ‎Боевые‏ ‎дроны-патрули‏ ‎могут ‎решать‏ ‎различные ‎задачи.‏ ‎Одной ‎из ‎главных ‎задач ‎является‏ ‎обеспечение‏ ‎безопасности ‎и‏ ‎защиты ‎территории.‏ ‎Кроме ‎того, ‎боевые ‎дроны-патрули ‎могут‏ ‎использоваться‏ ‎для‏ ‎разведки ‎и‏ ‎наблюдения, ‎наблюдения‏ ‎за ‎границами‏ ‎и‏ ‎территориями

Боевые ‎дроны-патрули‏ ‎владеют ‎рядом ‎с ‎преимуществами, ‎перед‏ ‎самолетами, ‎которые‏ ‎делают‏ ‎их ‎эффективными ‎для‏ ‎решения ‎различных‏ ‎задач. ‎Вот ‎из ‎некоторых‏ ‎из‏ ‎них:

— Маловисимость: ‎Боевые‏ ‎дроны-патрули ‎обычно‏ ‎имеют ‎меньшие ‎размеры ‎и ‎вес‏ ‎по‏ ‎сравнению ‎с‏ ‎удлиненными ‎самолетами,‏ ‎что ‎делает ‎их ‎более ‎легкими‏ ‎и‏ ‎менее‏ ‎заметными ‎для‏ ‎поражения

— Более ‎высокая‏ ‎манёвренность: ‎Боевые‏ ‎дроны-патрули‏ ‎могут ‎быть‏ ‎оснащены ‎автожиоуправляемым ‎поворотным ‎крылом ‎или‏ ‎винтами, ‎что‏ ‎позволяет‏ ‎им ‎летать ‎с‏ ‎большей ‎скоростью‏ ‎и ‎маневренностью, ‎что ‎может‏ ‎быть‏ ‎крайне ‎важно‏ ‎для ‎обнаружения‏ ‎врага

— Более ‎низкий ‎уровень ‎шума: ‎Боевые‏ ‎дроны-патрули‏ ‎обычно ‎работают‏ ‎с ‎повышением‏ ‎уровня ‎шума, ‎что ‎делает ‎их‏ ‎более‏ ‎невидимыми‏ ‎для ‎обнаружения‏ ‎и ‎снижает‏ ‎риск ‎обнаружения.

— Более‏ ‎высокая‏ ‎дальность ‎полета:‏ ‎Боевые ‎дроны-патрули ‎могут ‎иметь ‎большую‏ ‎дальность ‎полета,‏ ‎что‏ ‎позволяет ‎им ‎оперативно‏ ‎перемещаться ‎на‏ ‎большем ‎расстоянии ‎и ‎выполнять‏ ‎задачи‏ ‎на ‎более‏ ‎глубокой ‎дистанции.

— Более‏ ‎обоснованная ‎стоимость: ‎Боевые ‎дроны-патрули ‎обычно‏ ‎дешевле‏ ‎и ‎менее‏ ‎ресурсоемкие, ‎чем‏ ‎традиционные ‎самолеты, ‎что ‎делает ‎их‏ ‎более‏ ‎доступными‏ ‎для ‎использования.

— Более‏ ‎высокая ‎эффективность:‏ ‎Боевые ‎дроны-патрули‏ ‎могут‏ ‎использоваться ‎для‏ ‎решения ‎различных ‎задач, ‎таких ‎как‏ ‎разведка, ‎наблюдение,‏ ‎наблюдение‏ ‎за ‎границами ‎и‏ ‎территориями, ‎поиск‏ ‎и ‎спасение, ‎а ‎также‏ ‎военные‏ ‎операции ‎и‏ ‎боевые ‎действия.

Благодарю‏ ‎Вас ‎за ‎ознакомление ‎с ‎информацией.‏ ‎Прошу‏ ‎подписаться ‎на‏ ‎мой ‎проект.

Читать: 9+ мин
logo Все новые технологии в том числе и военного назначения

Мой Проект «Мандрагора» Перспективное обучение (ИИ) проведению операций с целью улучшения качества медицинской помощи и предотвращения врачебных ошибок

Описание ‎проекта

Обучение‏ ‎искусственного ‎интеллекта ‎(ИИ) ‎для ‎проведения‏ ‎медицинских ‎операций‏ ‎является‏ ‎активно ‎развивающейся ‎областью.‏ ‎ИИ ‎может‏ ‎быть ‎использован ‎для ‎анализа‏ ‎медицинских‏ ‎изображений, ‎помощи‏ ‎в ‎диагностике,‏ ‎планировании ‎операций ‎и ‎даже ‎участия‏ ‎в‏ ‎хирургических ‎процедурах.‏ ‎Например, ‎системы‏ ‎компьютерного ‎зрения ‎могут ‎помочь ‎хирургам‏ ‎во‏ ‎время‏ ‎операций, ‎обнаруживая‏ ‎и ‎выделяя‏ ‎важные ‎структуры.‏ ‎Однако,‏ ‎внедрение ‎ИИ‏ ‎в ‎хирургию ‎требует ‎строгой ‎проверки,‏ ‎обучения ‎и‏ ‎регулирования,‏ ‎чтобы ‎обеспечить ‎безопасность‏ ‎и ‎надежность.‏ ‎Такие ‎технологии ‎имеют ‎потенциал‏ ‎улучшить‏ ‎результаты ‎операций,‏ ‎но ‎также‏ ‎несут ‎риски, ‎которые ‎необходимо ‎тщательно‏ ‎изучать‏ ‎и ‎учитывать.

Исследования‏ ‎показывают, ‎что‏ ‎использование ‎ИИ ‎в ‎медицинских ‎операциях‏ ‎может‏ ‎привести‏ ‎к ‎улучшению‏ ‎точности ‎диагностики‏ ‎и ‎хирургических‏ ‎вмешательств.‏ ‎Например, ‎исследования‏ ‎в ‎области ‎рака ‎показывают, ‎что‏ ‎ИИ ‎может‏ ‎помочь‏ ‎в ‎обнаружении ‎опухолей‏ ‎на ‎рентгеновских‏ ‎снимках ‎и ‎снижении ‎количества‏ ‎ложноположительных‏ ‎и ‎ложноотрицательных‏ ‎результатов. ‎Однако,‏ ‎необходимо ‎учитывать, ‎что ‎внедрение ‎ИИ‏ ‎в‏ ‎медицинскую ‎практику‏ ‎требует ‎не‏ ‎только ‎технических, ‎но ‎и ‎этических‏ ‎и‏ ‎правовых‏ ‎аспектов.

Таким ‎образом,‏ ‎обучение ‎ИИ‏ ‎для ‎проведения‏ ‎медицинских‏ ‎операций ‎представляет‏ ‎собой ‎перспективную ‎область, ‎но ‎требует‏ ‎внимательного ‎исследования,‏ ‎регулирования‏ ‎и ‎обеспечения ‎безопасности‏ ‎и ‎надежности‏ ‎перед ‎широким ‎внедрением ‎в‏ ‎практику.

Обучение‏ ‎искусственного ‎интеллекта‏ ‎для ‎проведения‏ ‎медицинских ‎операций ‎требует ‎комплексного ‎подхода‏ ‎и‏ ‎экспертного ‎участия.‏ ‎Вот ‎несколько‏ ‎шагов, ‎которые ‎можно ‎предпринять ‎для‏ ‎этого:


1. Сбор‏ ‎данных:‏ ‎Необходимо ‎собрать‏ ‎большой ‎объем‏ ‎данных ‎о‏ ‎различных‏ ‎медицинских ‎случаях,‏ ‎включая ‎информацию ‎о ‎диагнозах, ‎лечении,‏ ‎результатах ‎операций‏ ‎и‏ ‎длительности ‎восстановления.


2. Обучение ‎модели:‏ ‎Используя ‎собранные‏ ‎данные, ‎можно ‎обучить ‎искусственный‏ ‎интеллект‏ ‎с ‎помощью‏ ‎алгоритмов ‎машинного‏ ‎обучения ‎или ‎глубокого ‎обучения. ‎Модель‏ ‎может‏ ‎быть ‎обучена‏ ‎распознавать ‎паттерны‏ ‎и ‎признаки, ‎связанные ‎с ‎успешными‏ ‎или‏ ‎неуспешными‏ ‎операциями.


3. Валидация ‎и‏ ‎тестирование: ‎После‏ ‎обучения ‎модель‏ ‎нужно‏ ‎протестировать ‎на‏ ‎новых ‎данных, ‎чтобы ‎убедиться, ‎что‏ ‎она ‎способна‏ ‎предсказывать‏ ‎результаты ‎операций ‎с‏ ‎высокой ‎точностью.


4. Экспертное‏ ‎участие: ‎Важно ‎вовлечь ‎опытных‏ ‎врачей‏ ‎и ‎хирургов‏ ‎в ‎процесс‏ ‎обучения ‎модели. ‎Они ‎могут ‎предоставить‏ ‎ценную‏ ‎обратную ‎связь‏ ‎и ‎экспертное‏ ‎мнение, ‎которое ‎улучшит ‎качество ‎предсказаний‏ ‎и‏ ‎доверия‏ ‎к ‎модели.


5. Регулирование‏ ‎и ‎безопасность:‏ ‎При ‎обучении‏ ‎искусственного‏ ‎интеллекта ‎для‏ ‎медицинских ‎операций ‎необходимо ‎соблюдать ‎строгие‏ ‎стандарты ‎безопасности‏ ‎и‏ ‎регулирования, ‎чтобы ‎обеспечить‏ ‎защиту ‎пациентов.


Обучение‏ ‎искусственного ‎интеллекта ‎для ‎проведения‏ ‎медицинских‏ ‎операций ‎требует‏ ‎времени, ‎ресурсов‏ ‎и ‎экспертного ‎участия, ‎но ‎может‏ ‎привести‏ ‎к ‎существенному‏ ‎улучшению ‎качества‏ ‎медицинской ‎помощи ‎и ‎результатов ‎операций.

Тип‏ ‎идеи

Цифровые‏ ‎решения,‏ ‎Законодательная ‎инициатива,‏ ‎Бизнес-проект, ‎Другое

Тема‏ ‎идеи

Развитие ‎цифровой‏ ‎аналитики:‏ ‎большие ‎данные,‏ ‎ИИ, ‎машинное ‎обучение, ‎прогнозные ‎модели

Зрелость‏ ‎идеи

Проработанная ‎инициатива‏ ‎—‏ ‎подготовленная ‎концепция ‎реализации‏ ‎идеи, ‎для‏ ‎которой ‎уже ‎проведены ‎базовые‏ ‎исследования‏ ‎и ‎переговоры‏ ‎с ‎заинтересованными‏ ‎сторонами, ‎собраны ‎исходные ‎данные, ‎подготовлен‏ ‎общий‏ ‎план ‎действий

Описание‏ ‎проблемной ‎ситуации

Присутствие‏ ‎человеческого ‎фактора ‎в ‎виде ‎врачебных‏ ‎ошибок.‏ ‎Не‏ ‎всегда ‎качество‏ ‎проведенных ‎операций‏ ‎соответствует ‎должному‏ ‎уровню,‏ ‎когда ‎пациента‏ ‎можно ‎было ‎спасти.

Искусственный ‎интеллект ‎может‏ ‎помочь ‎в‏ ‎решении‏ ‎проблемных ‎ситуаций ‎в‏ ‎медицине, ‎таких‏ ‎как ‎диагностика ‎заболеваний, ‎прогнозирование‏ ‎их‏ ‎развития, ‎анализ‏ ‎медицинских ‎данных,‏ ‎проведение ‎операций, ‎обучение ‎медицинского ‎персонала,‏ ‎фиксация‏ ‎нарушений, ‎контроль‏ ‎за ‎соблюдением‏ ‎установленных ‎законодательством ‎требованиях ‎и ‎т.д

Основными‏ ‎«болевыми‏ ‎точками»‏ ‎здравоохранения ‎граждане‏ ‎считают ‎недостаточный‏ ‎уровень ‎профессиональной‏ ‎подготовки‏ ‎врачей ‎(37%),‏ ‎а ‎также ‎их ‎нехватку ‎(37%),‏ ‎недоступность ‎медицинской‏ ‎помощи‏ ‎для ‎населения: ‎дорогие‏ ‎лекарства, ‎услуги‏ ‎(35%), ‎недостаточную ‎оснащенность ‎медицинских‏ ‎учреждений‏ ‎современным ‎оборудованием‏ ‎(31%). ‎Неэффективную‏ ‎работу ‎страховых ‎компаний, ‎предоставляющих ‎полис‏ ‎ОМС,‏ ‎первоочередной ‎проблемой‏ ‎назвали ‎всего‏ ‎3% ‎опрошенных.

Оказание ‎качественной ‎медицинской ‎помощи‏ ‎прописано‏ ‎в‏ ‎законе ‎Российской‏ ‎Федерации. ‎Качество‏ ‎и ‎новшества‏ ‎в‏ ‎медицине ‎это‏ ‎показатель ‎качества ‎жизни ‎граждан, ‎работы‏ ‎органов ‎власти,‏ ‎благосостояние‏ ‎и ‎здоровье ‎нации.

Как‏ ‎следствие, ‎здоровая‏ ‎нация ‎— ‎это ‎сильная‏ ‎и‏ ‎непобедимая ‎нация.

Затраты‏ ‎и ‎ресурсы

Ресурсы,‏ ‎необходимые ‎для ‎внедрения ‎ИИ ‎в‏ ‎медицину,‏ ‎включают:

  1. Разработка ‎ИИ-систем:‏ ‎Создание ‎и‏ ‎внедрение ‎ИИ-систем ‎для ‎медицины ‎и‏ ‎здравоохранения.
  2. Обучение‏ ‎и‏ ‎повышение ‎квалификации‏ ‎медицинского ‎персонала:‏ ‎Для ‎эффективного‏ ‎использования‏ ‎новых ‎технологий‏ ‎необходимо ‎обучение ‎медицинского ‎персонала.
  3. Инфраструктура: ‎Инвестиции‏ ‎в ‎серверы,‏ ‎хранилища‏ ‎данных ‎и ‎сетевые‏ ‎подсистемы.
  4. Приобретение ‎данных:‏ ‎Сбор ‎и ‎анализ ‎больших‏ ‎объемов‏ ‎данных ‎для‏ ‎обучения ‎алгоритмов‏ ‎и ‎нейронных ‎сетей.
  5. Проверка ‎и ‎сертификация:‏ ‎Соответствие‏ ‎требованиям ‎регуляторных‏ ‎органов ‎и‏ ‎разработка ‎новых ‎нормативов ‎и ‎стандартов

Успешное‏ ‎внедрение‏ ‎ИИ‏ ‎в ‎медицину‏ ‎может ‎привести‏ ‎к ‎значительным‏ ‎преимуществам,‏ ‎однако ‎требует‏ ‎значительных ‎инвестиций ‎и ‎усилий ‎от‏ ‎различных ‎участников.

Поскольку,‏ ‎обучение‏ ‎будет ‎происходить ‎не‏ ‎только ‎в‏ ‎институтах, ‎но ‎и ‎в‏ ‎больницах,‏ ‎в ‎том‏ ‎числе ‎на‏ ‎конференциях ‎врачей, ‎операционных ‎вмешательствах, ‎то‏ ‎основная‏ ‎часть ‎средств‏ ‎уйдет ‎на‏ ‎заработную ‎плату ‎сотрудникам, ‎привлеченных ‎в‏ ‎проект,‏ ‎а‏ ‎так ‎же,‏ ‎на ‎необходимые‏ ‎расходные ‎материалы‏ ‎—‏ ‎это ‎порядка‏ ‎30 ‎миллионов ‎рублей ‎в ‎год,‏ ‎при ‎предоставлении‏ ‎государством‏ ‎серверов ‎для ‎работы‏ ‎и ‎иной‏ ‎поддержки, ‎которая ‎бы ‎сразу‏ ‎решалась

Прогнозируемые‏ ‎эффекты, ‎видение‏ ‎результата ‎реализации‏ ‎идеи

Искусственный ‎интеллект ‎может ‎помочь ‎в‏ ‎диагностике‏ ‎медицинских ‎проблем,‏ ‎анализируя ‎большие‏ ‎объемы ‎данных, ‎такие ‎как ‎исторические‏ ‎медицинские‏ ‎записи,‏ ‎генетические ‎и‏ ‎биометрические ‎данные.‏ ‎Это ‎позволяет‏ ‎выявлять‏ ‎факторы ‎риска‏ ‎и ‎разрабатывать ‎программы ‎профилактики ‎заболеваний

— Внедрение‏ ‎(ИИ) ‎в‏ ‎медицину‏ ‎напрямую ‎оказывает ‎влияние‏ ‎на ‎демографическую‏ ‎составляющую ‎страны ‎в ‎целом.‏ ‎Тем‏ ‎самым ‎открывая‏ ‎новые ‎горизонты‏ ‎в ‎сооздании ‎медицины ‎будущего.

— Улучшенные ‎показатели‏ ‎послеоперационного‏ ‎выздоравливания ‎пациентов‏ ‎и ‎сохранение‏ ‎жизни ‎населения

— Предотвращение ‎врачебных ‎ошибок ‎в‏ ‎виде‏ ‎избежания‏ ‎человеческого ‎фактора

— Контроль‏ ‎(ИИ) ‎за‏ ‎процессом ‎работы‏ ‎врачей‏ ‎и ‎создание‏ ‎новых ‎видов ‎лекарств

— Фиксация ‎работы ‎с‏ ‎быстрым ‎выявлением‏ ‎факторов‏ ‎повлекших ‎неблагоприятные ‎последствия‏ ‎для ‎пациента,‏ ‎если ‎такие ‎будут ‎иметь‏ ‎место‏ ‎быть

— Грамотные ‎подсказки‏ ‎врачам ‎и‏ ‎наблюдение ‎за ‎общим ‎состоянием ‎как‏ ‎специалиста‏ ‎так ‎и‏ ‎пациента

— Сигнал ‎о‏ ‎недопустимости ‎врача ‎к ‎работе ‎в‏ ‎случае‏ ‎его‏ ‎несоответствия ‎в‏ ‎силу ‎личных‏ ‎причин

— Инновационное ‎решение‏ ‎для‏ ‎всей ‎Российской‏ ‎Федерации

— Высвобождение ‎ресурсов ‎и ‎времени ‎врачей‏ ‎для ‎решения‏ ‎иных‏ ‎задач

Как ‎итог ‎—‏ ‎это ‎перенос‏ ‎ИИ ‎на ‎носитель ‎в‏ ‎виде‏ ‎чипа, ‎который‏ ‎можно ‎будет‏ ‎вставить ‎в ‎робо-медика ‎в ‎будущем

Сфера‏ ‎деятельности‏ ‎широка, ‎как‏ ‎для ‎государственных‏ ‎нужд, ‎так ‎и ‎для ‎коммерческого‏ ‎использования‏ ‎уже‏ ‎обученного ‎продукта‏ ‎в ‎виде‏ ‎продаж. ‎Это‏ ‎открывает‏ ‎двери ‎в‏ ‎невероятное ‎будущее.

Описание ‎целевой ‎аудитории

Все ‎население‏ ‎Российской ‎Федерации‏ ‎в‏ ‎целом!

При ‎внедрении ‎искусственного‏ ‎интеллекта ‎(ИИ)‏ ‎в ‎медицину, ‎целевая ‎аудитория‏ ‎включает‏ ‎врачей, ‎медицинский‏ ‎персонал, ‎исследователей,‏ ‎разработчиков ‎ИИ, ‎администраторов ‎здравоохранения ‎и‏ ‎пациентов.‏ ‎Врачи ‎и‏ ‎медперсонал ‎используют‏ ‎ИИ ‎для ‎диагностики, ‎прогнозирования ‎и‏ ‎разработки‏ ‎планов‏ ‎лечения, ‎в‏ ‎то ‎время‏ ‎как ‎исследователи‏ ‎и‏ ‎разработчики ‎ИИ‏ ‎работают ‎над ‎улучшением ‎алгоритмов ‎и‏ ‎приложений. ‎Администраторы‏ ‎здравоохранения‏ ‎принимают ‎решения ‎о‏ ‎внедрении ‎ИИ‏ ‎в ‎медицинскую ‎практику, ‎а‏ ‎пациенты‏ ‎являются ‎конечными‏ ‎пользователями ‎медицинских‏ ‎услуг, ‎которые ‎могут ‎взаимодействовать ‎с‏ ‎ИИ-системами‏ ‎для ‎получения‏ ‎диагнозов ‎и‏ ‎рекомендаций ‎по ‎лечению ‎уже ‎на‏ ‎дому‏ ‎посредством‏ ‎того ‎же‏ ‎ИИ ‎используя‏ ‎доступ ‎в‏ ‎сеть,‏ ‎что ‎приветед‏ ‎к ‎грандиозному ‎сокращению ‎неразберихи, ‎волокиты‏ ‎и ‎очередей‏ ‎в‏ ‎стационарах. ‎Все ‎это‏ ‎возьмет ‎на‏ ‎себя ‎ИИ

Исследования ‎также ‎показывают,‏ ‎что‏ ‎внедрение ‎ИИ‏ ‎в ‎медицину‏ ‎может ‎повлиять ‎на ‎рабочие ‎места‏ ‎и‏ ‎профессиональные ‎обязанности‏ ‎медицинского ‎персонала,‏ ‎поэтому ‎их ‎обучение ‎и ‎поддержка‏ ‎также‏ ‎важны‏ ‎для ‎успешной‏ ‎адаптации ‎новых‏ ‎технологий.

Так ‎же,‏ ‎целевая‏ ‎аудитория, ‎это‏ ‎многочисленные ‎частные ‎клиники

Если ‎есть ‎опыт‏ ‎в ‎реализации‏ ‎идеи,‏ ‎опишите ‎измеримые ‎эффекты‏ ‎и ‎пользу‏ ‎от ‎применения ‎идеи

Опыт ‎успешно‏ ‎реализуется‏ ‎близко ‎знакомыми‏ ‎коллегами ‎по‏ ‎АСИ ‎из ‎Белоруссии. ‎С ‎ними‏ ‎и‏ ‎возможно ‎партнерство.‏ ‎С ‎целью‏ ‎расширения ‎спектра ‎разработок ‎и ‎обучения‏ ‎ИИ.‏ ‎Опыт‏ ‎коллег ‎в‏ ‎раннем ‎распознавании‏ ‎и ‎выявлении‏ ‎онкозаболеваний‏ ‎и ‎иных‏ ‎изменений ‎в ‎организме ‎при ‎помощи‏ ‎ИИ, ‎который‏ ‎уже‏ ‎внедрен ‎в ‎виде‏ ‎бизнеса ‎в‏ ‎клиниках.


Федеральная, ‎муниципальная ‎и ‎региональная‏ ‎поддержка‏ ‎власти. ‎Так‏ ‎сказать, ‎пропуск,‏ ‎во ‎все ‎необходимые ‎для ‎реализации‏ ‎проекта‏ ‎«Мандрагора» ‎двери.‏ ‎Поддержка ‎Минздрава‏ ‎в ‎снятии ‎барьеров ‎и ‎помощи‏ ‎в‏ ‎проведении‏ ‎обучения ‎в‏ ‎различных ‎местах.‏ ‎Поддержка ‎институтов‏ ‎при‏ ‎правительстве ‎с‏ ‎предоставлением ‎мощностей ‎и ‎специалистов. ‎Консультации‏ ‎в ‎области‏ ‎безопасности‏ ‎и ‎сохранения ‎личных‏ ‎данных ‎пациентов‏ ‎при ‎помощи ‎законодательного ‎уровня.‏ ‎Финансирование.‏ ‎Контроль ‎за‏ ‎выполнением ‎работ.‏ ‎Любая ‎поддержка, ‎которая ‎в ‎ходе‏ ‎работы,‏ ‎понадобиться ‎от‏ ‎государства. ‎Фонд‏ ‎«Сколково» ‎Министерство ‎промышленности ‎и ‎торговли‏ ‎РФ.‏ ‎Субсидии‏ ‎на ‎возмещение‏ ‎затрат. ‎Акселерации.‏ ‎Патентование ‎и‏ ‎все‏ ‎необходимые ‎сертификации.


Смотреть: 1+ мин
logo Πολιτεία

Полития, глава 9. В начале была цифра

Доступно подписчикам уровня
«Гражданин»
Подписаться за 500₽ в месяц

Погружение в богословие Цифровой церкви

Смотреть: 1+ мин
logo Πολιτεία

Полития, глава 8. Элизий

Доступно подписчикам уровня
«Гражданин»
Подписаться за 500₽ в месяц

Описание Элизия – места посмертного существования оцифрованных сознаний людей.

Смотреть: 1+ мин
logo Πολιτεία

Полития, глава 7. Философия общего дела

Доступно подписчикам уровня
«Гражданин»
Подписаться за 500₽ в месяц

Предыстория создания проекта «Амброзия» и стоящая за ним идеология

Смотреть: 1+ мин
logo Πολιτεία

Полития, глава 6. Амброзия

Доступно подписчикам уровня
«Гражданин»
Подписаться за 500₽ в месяц

История проекта «Амброзия», расказанная Нусом

Смотреть: 1+ мин
logo Πολιτεία

Полития, глава 5. Бункер

Доступно подписчикам уровня
«Гражданин»
Подписаться за 500₽ в месяц

Разбор возможных сценариев утраты человечеством контроля над суперинтеллектом

Показать еще

Подарить подписку

Будет создан код, который позволит адресату получить бесплатный для него доступ на определённый уровень подписки.

Оплата за этого пользователя будет списываться с вашей карты вплоть до отмены подписки. Код может быть показан на экране или отправлен по почте вместе с инструкцией.

Будет создан код, который позволит адресату получить сумму на баланс.

Разово будет списана указанная сумма и зачислена на баланс пользователя, воспользовавшегося данным промокодом.

Добавить карту
0/2048