Поиск Google перестанет быть бесплатным для пользователей, по крайней мере, частично. До этого Google не брал с пользователей денег напрямую, зарабатывая на сборе и продаже данных о пользователях и рекламе. Однако Google хочет, чтобы пользователи непосредственно ему платили за использование поиска с функцией искусственного интеллекта.

Об этом говорится в новом отчете Financial Times со ссылкой на «трех людей, знающих о планах [Google]».

Взимание платы за любую часть поисковой системы, являющейся основой ее бизнеса, было бы первым случаем для Google, с 2000 года финансирующего свой поисковый продукт исключительно за счет рекламы. Но это далеко не первый случай, когда Google вообще берет плату за усовершенствование искусственного интеллекта (ИИ). Тариф AI Premium подписки на Google One с искусственным интеллектом стоит на 10 долларов США дороже, например, чем стандартный план Premium, а ИИ Gemini Business добавляет 20 долларов в месяц в стандартную подписку на Google Workspace.

Хотя эти платные продукты предлагают доступ к высококачественной модели искусственного интеллекта Gemini Advanced от Google, Google также предлагает бесплатный доступ к своей менее производительной простой модели Gemini без какой-либо платной подписки.

Согласно предложенному тарифу, стандартный поиск Google (без искусственного интеллекта) будет оставаться бесплатным, а подписчики платного тарифа поиска по ИИ все равно будут видеть рекламу наряду с результатами поиска на основе Gemini.

Но поисковой рекламы, в прошлом году принесшей Google 175 миллиардов долларов, может быть недостаточно, чтобы полностью покрыть увеличенные затраты, связанные с поиском на основе искусственного интеллекта. В прошлогоднем отчете Reuters, что выполнение поискового запроса через передовую нейронную сеть, такую ??как Gemini, вероятно, стоит в 10 раз больше, чем стандартный поиск по ключевым словам, что потенциально составляет несколько миллиардов долларов дополнительных затрат для Google.

Кроме стоимости, неизвестно, есть ли критическая масса рыночного спроса на такой поиск, расширенный ИИ. Масштабные инвестиции Microsoft в генеративные функции искусственного интеллекта для поисковика Bing не повлияли на рыночную долю Google за последний год. Сообщается, что экспериментальная поддержка Google Search Generative Experience (SGE), придающая ответы чат-бота над обычным набором ссылок в ответ на поисковый запрос, была ограничена.

Несмотря на это, текущая мания технологической индустрии вокруг всего и вся связанного с генеративным искусственным интеллектом может заставить Google почувствовать, что ей придется быстрее интегрировать эту технологию в какой-то премиальный поисковый продукт.

FT сообщает, что Google не приняла окончательного решения о внедрении платного тарифа для поиска, даже если инженеры Google работают над серверной технологией, необходимой для запуска такой службы.

Google также сталкивается с трудностями, связанными с искусственным интеллектом, по другую сторону поиска. В прошлом месяце компания объявила, что удвоила свои усилия, чтобы ограничить появление в результатах поиска спама, низкокачественного контента, большая часть которого создана чат-ботами искусственного интеллекта.

Несмотря на огромную вычислительную мощность и насыщенность всевозможными интеллектуальными алгоритмами, современные автомобили оказались беспомощными перед кенгуру. Системы избегания столкновений не могут надежно распознавать этих животных впереди. Причиной является способ передвижения кенгуру в виде скачков.

Австралийская национальная ассоциация дорог и автомобилистов подсчитала, что более 12 000 ее страховых претензий с 2018 года касаются столкновений с кенгуру. Стоимость таких аварий в среднем превышает 5000 австралийских долларов.

За последние 20 лет автомобильные компании перешли от старых стратегий структурного усиления автомобилей к разработке технологий профилактики, полностью избегающих аварий. Автомобильные компании и исследователи потратили годы, пытаясь создать системы для обнаружения или сдерживания животных.

Но пока сумчатые представляют собой почти невозможную технологическую задачу по созданию системы избегания столкновения с ними.

Одна проблема состоит в том, что системы предотвращения столкновений с большой дикой природой изначально были разработаны с учетом совсем другого животного: лося. Технология столкновения с дикими животными началась всерьез из-за все более распространенных аварий с лосями в скандинавских странах. Эти аварии серьезны, и если такая случится, сам вес животного, которое иногда превышает 600 кг, нанесет значительный ущерб транспортному средству, лосям и людям.

Пионером в разработке систем противодействия столкновению с животными был Магнус Генс, студент магистратуры транспортных средств в Королевском технологическом институте. Он сотрудничал со шведской автомобильной компанией Saab. Он имитировал аварии со смертельным исходом лося, которые особенно опасны, когда масса тела млекопитающего катится прямо в (и через) лобовое стекло автомобиля. Генс получил Нобелевскую премию за свои исследования. Участие Saab в проекте и продолжение протоколов тестирования на дикой природе дало ему репутацию производителя автомобилей, защищенных от лосей.

Однако компания Volvo первой выпустила на рынок систему обнаружения крупных животных, дебютировавшую в 2016 году. Она уникальна, поскольку точно выявляет млекопитающих и тормозит, когда водитель не успевает среагировать вручную. Система оснащена камерой и радаром, отслеживающим, насколько далеко находится животное, используя землю как ориентир. Программа может обнаруживать лосей, лошадей, оленей.

Но программа не может понять кенгуру. «Это потому, что кенгуру – абсолютно иррациональные животные», – сказал Дэвид Пикетт, технический руководитель Volvo Australia. В 2015 году Пикетт был частью команды Volvo, пытавшейся разработать первую в мире систему обнаружения и избегания кенгуру.

Быстро стало ясно, что наземное обнаружение не сработает для животных с столь веселым характером. В полном полете кенгуру смотрятся совсем по другому, чем во время отдыха, и они резвые. Они прыгают непредсказуемыми способами, маневрируя в воздухе, чтобы запутать хищников и убежать.

Команда Volvo потратила следующие два года, ища способ заставить автомобили Volvo тормозить перед кенгуру. Но компания признала СМИ в 2017 году, что ее беспилотные автомобили не могут распознать сумчатых животных. Новинки писали такие заголовки, как «Кенгуру путают беспилотные автомобили» и «Беспилотные автомобили справятся с чем угодно, кроме кенгуру».

Audi, BMW и Cadillac имеют собственные системы обнаружения дикой природы, но ни одна не претендует на защиту от сумчатых.

Apple, возможно, планирует решить одну из проблем iPhone – плохой прием сотового сигнала. Согласно отчету о цепочке поставок, UMC заключила контракт на производство ключевых микросхем для будущих iPhone. Эти чипы будут интегрированы в дизайн новых антенных модулей iPhone и производство постепенно наращивается.

Микросхемы, о которых идет речь, поступают от Anokiwave, производителя чипов для беспроводной связи, недавно приобретенного компанией Qorvo, поставщиком усилителей мощности для Apple. Qorvo разрабатывает новые компоненты антенны iPhone и использует технологию Anokiwave. Примечательно, что новые микросхемы используют технологию UMC 3DIC, что делает UMC ключевым игроком в этом обновлении антенны iPhone.

Отраслевые источники предполагают, что Apple принимает эту новую стратегию дизайна для повышения эффективности и улучшения возможностей приёма в своих iPhone следующего поколения. Этот шаг совпадает с растущей интеграцией функциональных возможностей искусственного интеллекта в смартфоны, где прочные и надежные соединения имеют решающее значение.

Это не первое родео UMC из Apple. Раньше они производили микросхемы драйверов для Apple через NovaTek. Благодаря этому новому контракту UMC обеспечила еще один заказ критических компонентов для iPhone, свидетельствующий о важности ее роли в цепочке поставок Apple.

Закон ЕС о цифровых рынках оказывается кошмаром для Apple. Компания вынуждена была разрешить постороннюю загрузку приложений и альтернативные магазины для скачивания приложений. Apple обязали дать пользователям возможность выбирать любимый браузер. Но это еще не все: Apple должна предоставить не только выбор программ установки и использования, но и программы для удаления.

Это следует из комментария Вестагер, возглавляющего инициативу ЕК «Европа, пригодная для цифровой эры».

Вестагер особо выделила программу «Фотографии», но есть несколько других таких программ, которые сейчас глубоко интегрированы в iOS. Может быть, слишком глубоко. Конечно, Photos – это программа для создания галереи, но она также работает как средство выбора файлов, когда вы пытаетесь поделиться фотографией или видео.

Как вы, вероятно, знаете, iOS позволяет делиться с программой как целой галереей, так и отдельными фотографиями и видео (это включает как локально хранящиеся файлы, так и файлы, загруженные в iCloud). Извлечь это из iOS и позволить сторонним программам заменить функциональность может быть достаточно сложной задачей.

С другой стороны, DMA требует, чтобы Apple предоставила полный доступ к API и функциям iOS – ко всему, включая мобильные платежи, установку приложений и (очевидно) ко всему, к чему имеет доступ Photos.

Это почти та же ситуация, в которой оказалась Microsoft в начале 2000-х годов. Internet Explorer являлся основным компонентом Windows, поэтому пользователи не могли его удалить. Министерство юстиции не согласилось с этим и подало иск против компании. Корпорация Майкрософт согласилась и сделала Windows более открытой для стороннего программного обеспечения. Экраны выбора браузера появились позже (и были выдвинуты ЕС).

Вот что сказала Вестагер: «Третье связано с целью DMA открыть закрытые экосистемы для обеспечения конкуренции на всех уровнях. Согласно статье 6(3) DMA , гейткиперы обязаны обеспечить легкое удаление программ и легкое изменение настроек по умолчанию. Они также должны отображать экран выбора. Кажется, модель соответствия Apple не отвечает целям этого обязательства. В частности, мы озабочены тем, что текущий дизайн экрана выбора веб-браузера лишает конечных пользователей возможности принять полностью обоснованное решение. Пример: они не повышают привлечение пользователей с помощью доступных опций. Apple также не смогла сделать несколько приложений невозможными для установки (одним из них были фотографии) и не позволила конечным пользователям изменять их статус по умолчанию (например, Cloud), как того требует DMA.»

С текущей версией iOS вы не можете удалить следующие приложения: App Store, Камера, Сообщения, Телефон, Фотографии, Safari, Настройки. Apple уже открывает доступ к сторонним магазинам приложений и должен принять RCS позже в этом году, а также позволит сторонним браузерам. Однако это не означает, что эти приложения можно легко полностью отделить от iOS (например, другим браузерам может понадобиться выполнять функции WebView).

К сожалению, у большинства украинцев не будет возможности вживую увидеть одно из самых грандиозных космических событий. Хотя это лишь лунная тень покрывает определенный участок земли на несколько минут, но во время этого события день внезапно превращается в ночь, что пробуждает первоначальные страхи у каждого, кто попадает в тень. Эмоциональный эффект полных солнечных затмений так значителен, что древние лидийцы, оккупировавшие регионы современной Турции, и мидийцы, древний иранский народ, прекратили шестилетнюю войну и заключили мир, писал в 430 году до нашей эры греческий историк Геродот. А в 1806 году индейцы остановили солнце, перехитрив губернатора США, но, к сожалению, их знание о солнечном затмении лишь отсрочило войну. Солнечное затмение в 1919 году доказало правоту Альберта Эйнштейна относительно общей теории относительности и сделало его одним из самых известных ученых в мире.

Итак, 8 апреля 2024, когда в Украине поздний вечер, жители некоторых городов Мексики, США и Канады смогут наблюдать полное солнечное затмение.

За этим редким зрелищем можно будет наблюдать онлайн благодаря нескольким прямым трансляциям, созданным для того, чтобы поделиться затмением со зрителями по всему миру.

Сначала посмотрите собственную прямую трансляцию Scientific American. Издание предлагает вид на затмение, которое вы не сможете увидеть с какой-либо точки земли, даже имея «идеальное место» и чистое небо. Команда исследователей будет использовать два реактивных самолета NASA WB-57 High Altitude Research, которые были превращены в высоколетающие телескопы для наблюдения за затемнением для науки.

Когда команда совершила свой первый полет с затемнением во время похожего зрелища от побережья до побережья в 2017 году, ученые создали изображение внешней атмосферы Солнца или короны с высоким разрешением на такой длине волны света, на которой ее никогда раньше не фиксировали. Пролетая по траектории полного затмения, исследователи также расширили свой взгляд на это полное солнечное затмение примерно до семи с половиной минут, несмотря на то, что ни одно место на Земле не подвергалось полному затмению дольше двух минут и 42 секунд.

Затемнение этой весной еще более перспективно, поскольку оно будет длиться до четырех минут и 28 секунд на земле. В ходе наблюдений на реактивном самолете исследователи надеются растянуть его в течение восьми минут. И при полете в этом затмении самолеты будут нести модернизированные приборы. Реактивные самолеты также будут оснащены новыми экспериментами, в том числе для изучения оставляющих солнце материалов, таких как сгустки плазмы и магнитное поле, называемые корональными выбросами массы, и постоянный поток заряженных частиц, известный как солнечный ветер.

Имейте в виду, что частичное затмение начнется над Тихим океаном в 12:27 по восточному времени и достигнет Синалоа, Мексика, примерно через полчаса. Totality начнется там в 14:07 EDT и достигнет Техаса через 20 минут. Он закончится над канадским островом Ньюфаундленд в 15.46 по восточному времени. Частичное затемнение также закончится над Ньюфаундлендом в 16.48 по восточному времени.

NASA предлагает несколько веб-трансляций затмения 2024 года , включая версии с комментариями на английском и испанском языках и телескопических каналах со всей Северной Америки. Агентство также представит трансляцию трех зондирующих ракет, которые стартуют из Виргинии во время затемнения, чтобы изучить, как атмосфера реагирует на это явление.

Национальный научный фонд (NSF) также будет транслировать затмение, начиная с 13:55 по восточному времени 8 апреля. Во время мероприятия исследователи NSF будут рассказывать о науке о солнце и солнечном телескопе агентства Daniel K. Inouye на Гавайях, который является самым большим солнечным телескопом на Земле.

Все большее количество заведений быстрого питания вводят цифровые киоски для самостоятельного заказа. Казалось бы, это для вашего удобства, чтобы вы не стояли в очереди к кассиру. Но именно очередь к кассиру сэкономит вам деньги, тогда как цифровые киоски подтолкнут вас потратить больше.

Для заведения питания цифровой киоск является отличным решением. Во-первых, установка киоска позволяет уволить нескольких человек и положить их зарплату в карманы топ-менеджеров и инвесторов.

Во-вторых, заказы в киосках обычно перекашиваются до того, чтобы поесть в заведении, и потому используют меньше упаковки, чем другие цифровые заказы, сказала Шерон Закфия, аналитик William Blair

В-третьих, киоски можно установить в разных проходных местах, чтобы потенциальный клиент точно не прошел мимо предложения. Киоски позволяют ресторанам легко корректировать пункты меню и цены. Когда киоски не используются, рестораны могут использовать их для продвижения акционных предложений.

Наконец, киоски генерируют больше прибыли, чем живой кассир, потому что киоски могут побуждать клиентов прибавлять напитки или гарниры, переходить на большие порции или добавлять дорогие сопутствующие закуски. Энди Бариш, аналитик компании Jefferies, говорит, что киоски «в 100% случаев пытаются предложить вам больший товар или спрашивают, хотите ли вы добавить картошку фри».

Люди-кассиры напряженно работают, поскольку ресторану нужно, чтобы куча людей прошла через очередь как можно скорее. Поэтому кассир не будет настойчиво предлагать вам купить вот это или то, или взять большую порцию. Это сэкономит деньги.

Когда посетители заказывают в киосках, они чувствуют себя менее поспешными, то есть, они «просматривают меню и заказывают больше», — сказала Шэрон Закфия.

Компании, стремящиеся разработать более мощный искусственный интеллект, стремительно приближаются к новой проблеме: интернет может быть слишком мал для их планов. Все более мощные системы, разработанные OpenAI, Google и другими, требуют больших океанов информации для обучения.

Некоторые руководители и исследователи говорят, что потребность в высококачественных текстовых данных может превысить предложение в течение двух лет, что потенциально замедлит развитие искусственного интеллекта (ИИ).

Компании с искусственным интеллектом ищут неиспользованные источники информации и переосмысливают, как они учат эти системы. OpenAI, производитель ChatGPT, обсудил обучение своей следующей модели, GPT-5, на транскрипции общедоступных видео YouTube.

Компании также экспериментируют с использованием данных, сгенерированных искусственным интеллектом, или синтетических данных в качестве учебного материала — этот подход, по мнению многих исследователей, может привести к серьезным сбоям в работе.

Дефицит данных «является передовой проблемой исследования», сказал Ари Моркос, исследователь ИИ, работавший в Meta.

Данные относятся к нескольким важным ресурсам недостающих ИИ. Чипов, необходимых для запуска так называемых крупных языковых моделей, стоящих за ChatGPT, Gemini от Google и других ботов ИИ, также не хватает. А лидеры отрасли озабочены нехваткой центров обработки данных и электроэнергии, необходимой для их питания.

Языковые модели искусственного интеллекта строятся с использованием текста, полученного из Интернета, включая научные исследования, новостные статьи и записи в Википедии. Этот материал разбивается на токены — слова и части слов, которые используют модели, чтобы научиться формулировать человеческие выражения.

Как правило, модели искусственного интеллекта становятся более эффективными, чем больше данных они используют. Пабло Уильялобос, изучающий искусственный интеллект для исследовательского института Epoch, подсчитал, что GPT-4 был обучен на 12 триллионов токенов. По оценкам Виллалобоса и других исследователей, основанная на принципе компьютерной науки, который называется законами масштабирования Шиншиллы, системе ИИ, как GPT-5, потребуется от 60 до 100 триллионов токенов данных, если исследователи будут продолжать следовать текущей траектории роста.

По словам Виллалобоса, использование всех доступных качественных данных языка и изображений все еще может привести к дефициту от 10 до 20 триллионов токенов. И непонятно, как преодолеть этот разрыв.

Два года назад Виллалобос и его коллеги писали, что существует 50% вероятность того, что спрос на высококачественные данные превысит предложение к середине 2024 года и 90% вероятность того, что это произойдет к 2026 году. С тех пор они стали немного оптимистичнее и планируют обновить свою оценку до 2028 года.

Большинство данных, доступных в интернете, не подходят для обучения искусственному интеллекту, поскольку содержат недостатки, например фрагменты предложений, или не дополняют знание модели. Виллалобос подсчитал, что для обучения полезна только часть интернета — возможно, всего одна десятая информация, собранная некоммерческой организацией Common Crawl, чей веб-архив широко используется разработчиками ИИ.

В то же время платформы социальных медиа, издатели новостей и другие ограничивали доступ к своим данным для обучения искусственному интеллекту из-за беспокойства по вопросам, включая справедливое вознаграждение. И они не имеют большого желания передавать частные разговорные данные, такие как чат через iMessage, чтобы помочь научить модели ИИ.

Недавно Марк Цукерберг назвал доступ Meta к данным на своих платформах значительным преимуществом в ее усилиях с искусственным интеллектом. По его словам, Meta может добывать сотни миллиардов публичных изображений и видео в своих сетях, включая Facebook и Instagram, в совокупности превышающие наиболее часто используемые наборы данных. Непонятно, какой процент данных будет считаться высококачественным.

Многие изучающие проблему данных в конце концов верят, что решения появятся. Виллалобос сравнивает это с «пиком нефти», страхом, что добыча нефти может достигнуть максимума и начнется экономически болезненный крах. Это беспокойство оказалось несправедливым благодаря новым технологиям, таким как фрекинг в начале 2000-х годов.

Вполне возможно, что мир ИИ увидит подобное развитие, говорит он. «Самая большая неопределенность состоит в том, какие прорывы вы увидите».