Сохраняй посты, комментируй и ставь оценки
Современные проблемы требуют современных решений.
Трудно не заметить резкий рост технологий искусственного интеллекта, происходящий в последние годы и даже месяцы. Вместе с ними участились и предсказания о скором появлении компьютерного сверхразума, который превзойдет человека по всем значимым показателям. Есть мнение на этот счёт и у Илона Маска — он считает, что сверхразумный ИИ появится уже к концу следующего года.
Во время интервью Маск поделился своими взглядами на скорость развития космонавтики, про Марс и искусственный интеллект. В ответ на вопрос «где мы находимся в развитии ИИ?», он заявил, что ИИ «это самая быстроразвивающаяся технология, которую я только видел, а я видел много технологий». «Компьютеры, созданные для изменения способностей ИИ, наращивают мощность «десять раз в год», — сказал он.
«Предположу, что искусственный интеллект, умнее любого человека ожидается примерно к концу следующего года», — предсказал Маск. Даже при существенном дефиците микрочипов для ИИ и слишком высоком энергопотреблении не происходит замедления развитие процесса, как это было в 2023 году, когда компании не смогли купить столько процессоров Nvidia, сколько им было нужно. В этом году, как уже говорил Маск ранее, предстоит выяснить есть ли нехватка трансформаторов, а еще через пару лет — электроэнергии.
Появление глобального и сильного ИИ, на наименьшей ступени развития человеческого интеллекта считается уже неизбежным этапом развития этой технологии. Спорят лишь о том, что именно считают «сильным ИИ», и, по мнению аналитиков, когда его ожидать.
«Если определить универсальный ИИ как более умный, чем самый умный среди людей, то, я думаю, это будет в следующем году, в пределах двух лет», — сказал Маск.
Создание сверхразумного ИИ назвал главной целью своей компании Сэм Альтман, основатель OpenAI. По его мнению, человечеству эта технология приносит благо, так как резко ускоряет темпы научного и технологического прогресса. Прогноз ведущего научного сотрудника OpenAI Ильи Суцкевера совпал с прогнозом Маска. Более того, в отличие от босса, Суцкевер назвал этот инструмент крайне опасным.
Приветствую сообщество!
После поста про мелодию для дедушки и количества вариантов там я впечатлился силой сообщества и тоже спешу попробовать попросить помощи.
Предыстория: подборка видеороликов с регистраторов т.е. играло у человека в машине. Через автора подборки нашёл оригинальный ролик, но автор не ответил за несколько лет. Пробовал Shazam, Midomi, TrackID, Soundhound и спрашивать в группах классической музыки вконтакте. Все одинаково бесполезны. Самое обидно, что момент с 0:50 кажется жутко знакомым.
В общем надеюсь на что-то, но в любом случае спасибо!
Новый экзоскелет с искусственным интеллектом облегчает ходьбу и бег, автоматически подстраиваясь под пользователя.
Согласно информации, опубликованной ArsTechnica, экзоскелет использует возможности интерпретации ИИ для выполнения рутинных задач, автоматически настраивая программное обеспечение под профиль пользователя. Это облегчает такие действия, как ходьба, бег и даже переноска грузов, дополняя силу, оказываемую телом пользователя. Искусственный интеллект экзоскелета предсказывает движения и окружение пользователя, работая почти как продолжение человеческого тела.
При первом использовании может показаться, что экзоскелет «тянет» ногу пользователя, предугадывая его движения, как объяснил Иван Лопес-Санчес, один из членов команды разработчиков. Однако со временем и при постоянном использовании пользователь адаптируется к оборудованию, в результате чего движения становятся синхронизированными и естественными.
В настоящее время изготовление этого экзоскелета стоит около 10 000 долларов США. Однако команда разработчиков работает над снижением затрат и повышением доступности оборудования для широкой публики.
Амбиции Илона Маска снова бьют рекорды: на этот раз он представил план создания орбитальных дата-центров – гигантских солнечных спутников, которые должны стать практически неограниченным источником вычислительных мощностей для ИИ.
По словам Маска, генерация ИИ-вычислений в космосе станет дешевле наземных дата-центров уже через два-три года. Для этого он намерен вывести на орбиту до миллиона подобных аппаратов.
Отдельного внимания заслуживают размеры каждого спутника, которые Маск раскрыл в презентации. Судя по сравнительному рендеру, "мини"-версия ИИ-спутника может достигать 180 метров в длину, превышая по габаритам даже ракету Starship – крупнейшую в мире, высота которой составляет около 124 метров. Это также заметно больше Международной космической станции длиной около 109 метров.
Столь значительные размеры связаны с солнечными панелями, которые должны обеспечивать 100 киловатт вычислительной мощности.
Сам Маск при этом добавил, что речь идёт лишь о "примерном" размере – и что "мини"-вариант намекает на ещё более крупные конструкции в будущем.
Астрономы восприняли новые данные с беспокойством. Ещё при первом анонсе проекта месяц назад учёные предупреждали об угрозе для наблюдений глубокого космоса. Теперь масштаб угрозы оказался хуже, чем предполагалось.
Саманта Лоулер из Университета Регины, соавтор недавней статьи о влиянии группировки на астрономию, заявила:
Мы думали, что предполагаемый нами размер уже абсурден, но этот рендер показывает, что мы недооценили планы SpaceX.
Для производства ИИ-чипов под нужды дата-центров и других проектов Маск анонсировал строительство нового завода под названием Terafab стоимостью $20 млрд. Фабрика должна выпускать до 200 миллиардов чипов в год. По заявлению Маска, миллионы роботов Tesla Optimus помогут обслуживать завод – хотя это лишь малая часть миллиардов единиц Optimus, которые Tesla якобы будет производить ежегодно благодаря мощностям Terafab.
Итоговый ценник выглядит не менее фантастически. По оценке Ars Technica, минимальная стоимость вывода миллиона спутников на орбиту превысит триллион долларов – что сопоставимо с оценочной стоимостью самой SpaceX накануне ожидаемого IPO.
В связи с этим возникает вопрос – кто за все это заплатит?
Илон Маск анонсировал строительство масштабного полупроводникового производства в Остине, штат Техас. На ивенте в субботу глава Tesla представил Terafab – завод, который должен выпускать два типа чипов для нужд Tesla и недавно объединённых SpaceX и xAI.
Первый тип чипов будет оптимизирован для периферийных вычислений и инференса – в первую очередь для автономного вождения Tesla и гуманоидных роботов Optimus. Второй – мощный чип, предназначенный для работы в космосе, в рамках давней цели Маска по превращению человечества в "галактическую цивилизацию".
Ключевым элементом этой миссии на данный момент остаётся план по созданию космических дата-центров, который также стимулирует подготовку xAI к IPO позднее в этом году.
Маск обсуждал идею Terafab уже некоторое время, назвав её "самым эпичным проектом по производству чипов в истории – с огромным отрывом", однако именно субботнее мероприятие стало официальным стартом.
Несмотря на то что Маск "очень благодарен" существующим поставщикам вроде Samsung и TSMC, по его словам, полупроводниковые гиганты "не готовы расширяться" с той скоростью, которая ему нужна.
Нам нужны чипы. Так что мы будем строить Terafab. У нас будет всё оборудование, необходимое для производства чипов любого типа. Мы действительно собираемся раздвинуть границы физики и вычислений и попробуем кучу диких и безумных вещей.
Впрочем, амбиции Маска могут столкнуться с жестокой реальностью – компания уже планирует потратить более 20 миллиардов долларов в этом году, без учёта Terafab. Это почти вдвое больше расходов за 2024 год, самый затратный в истории xAI. По оценке аналитика UBS, полная реализация проекта Terafab может обойтись в 300 миллиардов долларов.
Строительство полупроводниковых заводов само по себе крайне сложное дело, а в США процесс традиционно занимает больше времени и стоит гораздо дороже, чем на Тайване.
Даже закупка оборудования может растянуться на пару лет, не говоря уже о выходе фабрики на полную мощность. Для реализации такого проекта требуется глубокая экспертиза, которой на данный момент нет ни у Маска, ни в американской полупроводниковой индустрии в нужном объёме.
Показательный пример – один из немногих крупных проектов по строительству чипового завода в США за последнее десятилетие ведёт TSMC, компания с колоссальным опытом в этой сфере.
Даже этот проект столкнулся с многочисленными проблемами и многомиллиардными финансовыми вложениями. Маск, известный склонностью к завышенным обещаниям, на этот раз поставил перед собой задачу, которая может оказаться самой сложной в его карьере.
Илон Маск выступил на общей встрече сотрудников xAI с речью о будущем объединенной компании SpaceX и xAI, которая планирует провести IPO в этом году. В своем выступлении глава компании затронул темы от орбитальных дата-центров до массовых ускорителей на Луне, однако центральное место в речи заняла идея о поиске следов древних инопланетных цивилизаций. Полная запись встречи оказалась в открытом доступе, что позволяет оценить амбициозность планов Маска и способ их изложения.
Главный тезис выступления касается необходимости выхода за пределы Земли для развития искусственного интеллекта и понимания вселенной. Маск утверждает, что человечество использует лишь около одного процента потенциальной энергии Земли, а доступ даже к миллионной доле энергии Солнца означал бы примерно в миллион раз больше энергии, чем использует современная цивилизация. Основатель xAI подчеркивает, что Земля – лишь "крошечная пылинка в обширной темноте", а Солнце составляет 99,8% всей массы Солнечной системы.
Заключительная часть речи была посвящена долгосрочной перспективе исследования космоса. Маск предполагает возможность встречи с инопланетянами и обнаружения цивилизаций, просуществовавших миллионы лет.
Мы найдем остатки древних инопланетных цивилизаций. Но единственный способ сделать это – отправиться туда и исследовать космос.
Встреча проходит на фоне волны отставок высокопоставленных сотрудников xAI. Многие из 11 первоначальных сооснователей компании уже покинули ее, включая Тони Ву, подавшего в отставку накануне встречи. Маск рассчитывает привлечь 50 миллиардов долларов от инвесторов после IPO объединенной SpaceX и xAI, среди потенциальных акционеров могут оказаться пенсионные и инвестиционные фонды.
Блейк Лемуан проработал в Google семь лет. Осенью 2021 года он занялся тестированием разговорного агента LaMDA, которого корпорация представила незадолго до этого. Модель была обучена в первую очередь на диалогах, а не повествовательных или аналитических текстах и потому прекрасно играла роль собеседника — настолько, что через год Лемуан посоветовал ей найти адвоката и заявил, что признает в ней разумное существо. Даже более, чем разумное: в интервью для Washington Post, равно как и в отчете для руководства Google (его Лемуан, вопреки запрету, выложил в открытый доступ), инженер использует эпитет sentient, а значит, и вовсе считает машину способной испытывать чувства. Полная версия отчета с предисловием доступна через VPN.
А с декабря попробовать себя в роли Блейка Лемуана может каждый: компания OpenAI предоставила широкой публике возможность побеседовать со своим разговорным агентом ChatGPT, и теперь разговоры с машиной о душе в глубинах ее нейросетей прямо сейчас ведут десятки людей. Давайте разберемся, куда заводят эти разговоры и почему у нас до сих пор нет даже способа поискать личность нового типа между строчек программного кода.
Мы регулярно прибегаем к помощи алгоритмов — например, когда смотрим прогноз погоды, ищем билеты или просто хотим отдохнуть. Это такая же часть нашей жизни, как одежда и обувь, автомобили и смартфоны. Тем не менее искусственный интеллект, так глубоко проникший во все сферы нашей жизни, до сих пор может вызывать недоверие и страх. В проекте «ИИ спешит на помощь» мы рассказываем, на что способны современные технологии с использованием ИИ, где они приносят наибольшую пользу и почему не стоит бояться восстания машин. Материал подготовлен совместно с федеральным проектом «Искусственный интеллект» нацпроекта «Цифровая экономика».
В заголовок документа, который Лемуан представил сначала руководству, а затем и широкой общественности, вынесен вопрос: «Способна ли LaMDA переживать чувственный опыт?» («Is LaMDA sentient?»). Авторы перечисляют, что в беседах с ними модель говорила о своих чувствах и эмоциях, вспоминала о прошлом и выражала беспокойство о своем будущем, занималась чем-то похожим на самоанализ, а также описывала то, на что похож опыт «обретения разума», и рассуждала о природе своей души.
Уже после выхода интервью Лемуан добавил к уже сказанному, что его целью было не доказать, что в недрах Google родилось и осознало себя как личность существо по имени LaMDA, а привлечь внимание к тому, что этот вопрос требует основательного исследования, поскольку строгих научных критериев, следуя которым можно было бы однозначно ответить на этот вопрос, нет.
Мы не знаем, будут ли в Google всерьез разбираться с тем, как правильно понимать природу LaMDA. Уволенный инженер убежден, что языковая модель — личность, разумная и чувствующая. В отсутствие строгих научных критериев Лемуан предлагает смириться с тем, что пока что соглашаться (или не соглашаться) с этим можно только с опорой на личные ценности и религиозные убеждения.
Что она понимает
Все разговоры об искусственном интеллекте рано или поздно упираются в тест Тьюринга. Это эксперимент, который придумал Алан Тьюринг в 1950 году, чтобы положить прагматический конец дискуссиям о том, может ли машина быть разумной.
С тех пор у нас не нашлось способа ответить на этот вопрос лучше: единой теории для интеллекта, сознания, внимания и всего остального, что входит в огромное понятие «ум» (mind), так и не появилось.
У психологов нет теста на наличие интеллекта, но есть целый букет тестов на измерение всевозможных его проявлений: пространственного мышления, работы памяти и тому подобного (подробнее об этом мы рассказываем в одном из эпизодов нашего подкаста «Это сигнал»). Нет и понятных критериев, по которым мы определяем sentience — способность испытывать переживания (подробнее об этом читайте в материалах «Боль головоногая» и «Больше боли»). А для разума у нас есть только прагматические решения, тесты Тьюринга и Лавлейс, которые предлагают не думать о природе интеллекта ради того, чтобы ответить на бинарный вопрос о его наличии в случае, когда речь идет о конкретной машине. Никакой теории интеллекта эти инструменты не предполагают, это просто утиный тест, где утка не интеллект как таковой, а его частный случай в человеческом лице.
Поэтому при желании можно считать, что эпоха разумных машин давно наступила. Люди регулярно принимают искусственный интеллект за людей — как в рамках специализированных конкурсов, так и просто беседуя в сети с очередным ботом, будь то цифровой помощник Сбера, Тинькоффа и других банков. С помощью ИИ можно успешно синтезировать голос и выдать себя за другого человека или даже примерить лицо реального или несуществующего человека, которое ничем не отличается от лиц настоящих людей. Да и капчу (CAPTCHA, Completely Automated Public Turing test to Tell Computers and Humans Apart) некоторые из роботов прекрасно разгадывают, а тысячи людей ежедневно справляются с ней не с первого раза.
С другой стороны, еще полвека назад философ и лингвист Джон Серл описал мысленный эксперимент, который ставит под сомнение легитимность теста Тьюринга в качестве эффективного критерия на разумность.
Представьте, что в тесте Тьюринга участвуют не два человека и искусственный интеллект, а три. А еще тест проводится на китайском языке, и один из испытуемых его знает, а другой нет (в оригинальной формулировке, кстати, этим человеком был Джон Серл). Однако у Серла в комнате есть бесчисленный набор справочников и прочих руководств по тому, как формулировать высказывания на китайском языке в ответ на любые вводные данные. И когда он читает письма, написанные экспериментатором, то обращается к этой системе и за приемлемое время генерирует ответы, которые вполне удовлетворяют их адресата.
Обратите внимание, говорит Серл, что человек в «китайской комнате» проходит тест Тьюринга, при этом не понимая сути разговора, который он поддерживает. Разумным такого агента Серл (и многие его сторонники) признать не может. Следовательно, тест Тьюринга не может быть «детектором разума».
Как она понимает
Тем не менее достижения современного искусственного интеллекта впечатляют. Нейросеть DALL-E (своя версия есть у Сбера, она называется ruDALL-E Kandinsky) рисует картины, а Балабоба, разработанная в Яндексе, генерирует правдоподобные тексты, и все это выглядит как результаты, опирающиеся на понимание, ведь за базу своего творчества они берут введенный человеком текст. Создатели Балабобы отдельно проговаривают, что преувеличивать способности генератора текста не стоит.
Так или иначе, и DALL-E, и Балабоба представляют собой одну и ту же архитектуру глубокого обучения, известную как «Трансформер». Ее разработали во все том же Google в 2017 году и теперь используют повсеместно. Собственно, «T» в названии широко известной нейросети GPT-3 отсылает как раз таки к «Трансформеру».
Базовый механизм, который лежит в основании всех нейросетей, что сегодня рисуют картины, генерируют тексты и занимаются прочими как будто бы «творческими» занятиями, называется «внимание» (attention). Машинные агенты такого типа обучены на огромном массиве данных, а затем, обращая внимание на текст, который они получают на вход, буквально стилизуют свой вывод под него. Первые шаги в усовершенствовании этого внимания наверняка многие еще помнят: в 2017 году мало кто не развлекался (или хотя бы не рассматривал итоги подобных развлечений) с нейросетью DeepDream, которая трансформировала скормленные ей изображения тем или иным образом. Суть этих преобразований была в том, что машина сначала распознавала в картинке что-то уже ей знакомое (то есть что-то, что попало в обучающий датасет) и затем обрабатывала эту картинку, усиливая сходство замеченного с известным ей. Так на изображении появлялись кошачьи морды, глаза и другие внезапные объекты (примеры этих работ можно посмотреть в нашей галерее «Аж глаза на лоб»).
Вся креативная мощь картин DALL-E, GPT (и ее производной LaMDA) работает по тому же самому принципу «туннельного видения»: искусственный интеллект цепляется за знакомый образ и продолжает его развивать. И ошибается точно таким же образом, если вы зададите ему достаточно сложную задачу.
Спустя более чем 70 лет с публикации статьи «Умеют ли машины думать?» в машинном обучении поменялось практически все, но большинство разработчиков и исследователей все так же не занимаются ответом на этот вопрос.
Исследования в области машинного обучения сосредоточены на практических задачах, в том числе создании языковых моделей, которые могли бы общаться с людьми, писать тексты и выполнять другие задачи на обработку естественного языка (natural language processing, NLP). Соответственно, такая модель в идеале должна хорошо освоить сам язык (или сразу несколько), массив знаний о мире и научиться применять при обработке данных эвристические приемы из арсенала «здравого смысла».
Для тестирования таких языковых моделей используется вовсе не тест Тьюринга, а специализированные бенчмарки — наборы вопросов или задач. Среди них может быть как моделирование языка, так и задачи на логику, знание базовых физических процессов, извлечение знаний из прочитанного текста и тому подобное.
Например, главную звезду мира языковых моделей GPT-3 испытывали на десяти с лишним датасетах. Среди них, например, был TriviaQA — это 95 тысяч фактических вопросов, которые проверяют, насколько хорошо «образованна» модель (в буквальном смысле это значит, хорошо ли гуглит и разбирается в нагугленном). Другой датасет, PIQA, проверял способность модели решать задачи, требующие человеческого здравого смысла — вроде того, как сделать краску оранжевого цвета (смешать красную и желтую краски).
Источник: nplus1.ru
В современном мире искусственный интеллект (ИИ) становится всё более востребованным в различных сферах деятельности человека. Резьба по дереву — это искусство, требующее высокого уровня мастерства, терпения и аккуратности. Однако и в этой области искусственный интеллект может найти своё применение. В данной статье мы рассмотрим возможности ИИ в области резьбы по дереву, а также проанализируем, какие преимущества и ограничения он может предложить.
Возможности искусственного интеллекта в резьбе по дереву
1. Автоматизация рутинных задач. ИИ может автоматизировать рутинные задачи, такие как подготовка эскизов, разметка поверхности и подготовка инструментов. Это позволит резчику сосредоточиться на более сложных и творческих аспектах работы.
2. Создание новых форм и дизайнов. ИИ может предложить новые идеи для резьбы, создавая уникальные формы и дизайны, которые могут вдохновить резчика на новые проекты.
3. Анализ данных. ИИ может анализировать данные о предыдущих работах, выявлять тенденции и закономерности, что может помочь резчику улучшить свои навыки и создать более качественные изделия.
4. Обучение и развитие. ИИ может предложить программы обучения и развития для резчиков, помогая им совершенствовать свои навыки и расширять свои знания.
5. Повышение эффективности. ИИ может помочь резчику оптимизировать процесс работы, сокращая время на подготовку и увеличивая производительность.
Преимущества использования искусственного интеллекта в резьбе по дереву
1. Экономия времени. ИИ может автоматизировать рутинные задачи, освобождая время резчика для более сложных и творческих проектов.
2. Новые идеи. ИИ может предложить новые идеи и дизайны, которые могут вдохновить резчика на создание уникальных изделий.
3. Помощь в обучении. ИИ может предложить программы обучения и развития, помогая резчику совершенствовать свои навыки.
4. Оптимизация процесса. ИИ может помочь оптимизировать процесс работы, сокращая время на подготовку.
Ограничения использования искусственного интеллекта в резьбе по дереву
1. Отсутствие интуиции. ИИ не обладает интуицией и творческим мышлением, которые необходимы для создания уникальных и оригинальных дизайнов.
2. Ограниченные возможности. ИИ может предложить только то, что было заложено в его алгоритмы. Он не может создавать что-то новое и неожиданное.
3. Необходимость контроля. Резчик должен контролировать процесс работы ИИ, чтобы убедиться, что результат соответствует его ожиданиям.
Заключение
Искусственный интеллект может предложить множество преимуществ в области резьбы по дереву. Он может автоматизировать рутинные задачи, предложить новые идеи, помочь в обучении и оптимизации процесса работы. Однако, несмотря на все преимущества, ИИ не может полностью заменить человека в создании уникальных и оригинальных изделий. Резчик должен контролировать процесс работы ИИ и вносить свои коррективы, чтобы создать по-настоящему уникальное изделие.
Таким образом, использование искусственного интеллекта в резьбе по дереву может быть полезным инструментом для резчика, но оно не должно заменять его творческие способности и интуицию. Резчик должен использовать ИИ как помощника, который поможет ему достичь более высоких результатов и создать более качественные изделия.
#ИИ #AI #нейросеть #резьбаподереву #woodcarving #анализвозможностей #технологии #креативность #искусствоитехнологии.
Если вы пользуетесь Twitter (он же X), то буквально через каждые несколько постов можно увидеть, как кто-то тегает Grok для получения ответа. За пределами платформы этот чат-бот практически нигде не встречается.
По данным аналитической компании AppMagic, загрузки Grok значительно упали за последние месяцы, а доля людей, реально платящих за "анти-вок" ИИ, оказалась шокирующе мала.
Данные опубликовал Wall Street Journal, приведя пару убийственных цифр и одну показательную цитату о состоянии чат-бота Grok – детища Илона Маска, наиболее известного тем, что он называл себя "МехаГитлером" и способствовал волне генерации откровенных изображений без согласия изображённых людей.
Загрузки отдельного приложения Grok, по имеющимся данным, упали с 20 миллионов в январе до всего 8,3 миллиона в апреле – падение почти на 60%. Примечательно, что пик загрузок пришёлся на период скандала с генерацией обнажённых изображений, что не добавляет оптимизма относительно человеческой природы.
Издание также сослалось на опрос, проведённый Recon Analytics среди более чем 260 000 американцев об использовании ИИ. Лишь 0,174% респондентов заявили, что платят за Grok. Для сравнения – 6% опрошенных ежемесячно платят за ChatGPT.
Последний гвоздь в крышку гроба забил инженер, с которым поговорил Journal. Он описал расстановку сил на рынке ИИ так:
OpenAI – это Coca-Cola, Anthropic – это Pepsi, а Grok – это RC Cola.
Провал Grok среди профессионалов (при вероятном росте популярности среди любителей сомнительного контента) может быть одной из причин, по которой xAI в своих последних презентациях сместила фокус с достижения AGI на размещение дата-центров на Луне.
Недавно xAI объявила о сдаче в аренду вычислительных мощностей своего гигантского дата-центра Colossus компании Anthropic – несмотря на многочисленные нападки Маска на компанию, которую он называет "злом". Теперь xAI начинает изучать возможность размещения аналогичных вычислительных кластеров в космосе.
СМИ сообщали, что SpaceX (ныне материнская компания xAI) ведёт переговоры с Google об отправке дата-центров на орбиту. Эта идея стала навязчивой для Маска в последнее время и, судя по всему, станет главной приманкой для потенциального центра прибыли в преддверии IPO SpaceX.
Теперь у SpaceX появился серьёзный партнёр, хотя для Google это выглядит как ставка с минимальным риском. Либо SpaceX разберётся с дата-центрами на низкой околоземной орбите (перспектива, к которой эксперты относятся весьма скептически), и Google сможет ими воспользоваться. Либо SpaceX потерпит неудачу, а Google продолжит работать на своих наземных серверах.
В любом случае, похоже, Маск нашёл свой аналог "полностью автономного вождения" для SpaceX – обещание, которое он, возможно, никогда не выполнит, но сможет доставать на каждом отчёте о доходах, чтобы инвесторы радовались теоретической прибыли, маячащей где-то за горизонтом.
А на красные цифры в бухгалтерии можно пока не обращать внимания.
Комментарии