Сохраняй посты, комментируй и ставь оценки
Влажно там, море-то ушло, но огромные реки и болота, озера остались.. долгое межсезонье, холодная снежная зима. но если смотреть вообще по области то климат сильно отличается, на севере Коми с полярным сиянием зимой, на юге Удмуртия, в лесу орешник растет.. Везде по своему прекрасно.. но нигде не легко.
Выше описание региона. Определите его. 🤭Текст не мой, просто поинтересовался у тамошних. Размещено с разрешения автора. Текст почти полностью сохранён.
Всем привет! Это 3 часть проверки чатов гпт на вшивость)))
В этот раз мы проверим интересную загадку от нашей подписчицы Alidamai.
↓
Задача звучит следующим образом:
“Бактерия проходит полный цикл деления на 2 за 1 минуту.
В пустую чашку Петри поместили 100 бактерий. Через сутки бактерии заполнили всю чашку. Какое время потребуется бактериям, чтоб заполнить чашку наполовину от него же?”.
Интересная задача правда?) Для начала надо полностью прогнать суть происходящего через мозгу, а потом читать дальше эту статью, так как лень думать. 😂
¤
Наши испытуемые ai от chatgpt и аналогов
ChatGPT 3.5
ChatGPT 4
ChatGPT 4o
ChatGPT 4o-mini
Claude 3.5 Sonnet (нейросеть от Anthropic)
Yandex GPT (нейросеть от яндекса)
GigaChat (нейросеть от сбербанка)
Gemini 1.5 (нейросеть от гугла)
↓
Поехали к тестам!
↓
ChatGPT 3.5
Пробовал несколько раз и всегда разный ответ)))
https://chat.aiacademy.me/share/59a321811217247558686afe (продолжить диалог и получить еще 100000 вариаций неправильных ответов :)
↓
↓
↓
ChatGPT 4
Похоже на правду, но теперь попробуйте с помощью калькулятора определить 1439 минут - это сколько в часах? 😁
https://chat.aiacademy.me/share/8ec02181171724756192bf25 (продолжить диалог с ним и выяснить это)
↓
↓
↓
ChatGPT 4o
Наш победитель, будем иметь его в виду)
https://chat.aiacademy.me/share/1ab021812717247564014321 (поздравить его с победой)
↓
↓
↓
ChatGPT 4o-mini (новейшая на момент выкладки)
Типичный ответ любой девушки на вопрос “Когда ты уже соберешься?”, тем временем, ты уже 20 минут стоишь у двери. 😂
https://chat.aiacademy.me/share/d9c62181311724757126fb1c (продолжить диалог с новеньким)
↓
↓
↓
Claude 3.5 Sonnet (нейросеть от Anthropic)
Какой молодец, еще и факт рассказал 😁
https://chat.aiacademy.me/share/4aa2218158172475742547ec (продолжить диалог или похвалить его :)
↓
↓
↓
Yandex GPT (нейросеть Яндекса)
Ну он никогда не отличался своей сообразительностью)))) Зато бесплатный, да.
https://chat.aiacademy.me/share/e6f621816917247576489d31 (спросить, кто его ронял постоянно)
↓
↓
↓
GigaChat (нейросеть сбербанка)
🤣Покажите это, когда вам говорят, что вы все усложняете.
https://chat.aiacademy.me/share/3a9121818817247582043138 (продолжить это душещипательный диалог)
↓
↓
↓
Gemini 1.5 (ai от гугла)
Последний участник
Не, сдулся, хотя в прошлый раз он дал верный результат (ненадежный чат)
https://chat.aiacademy.me/share/37b32182121724758393b003 (спросить, когда у него закончиться кризис 1.5 лет)
↓
Как-то так, мы узнали какие модели ai - chatgpt и аналоги лучше справляются с каверзными вопросами)
Можете присылать свои вопросы в комменты, интересные я проверю))
А если вы любите тему ИИ и хотите продолжения, то просто поставьте лайк)
Пока!
Спойлер: почему 1.5 курицы могут нести яйца, а петух нет?
Раньше в книжках, а теперь в Сети можно встретить вот такие две казалось бы логические задачки (задачки детские, но это сейчас не важно):
Как видим, одна задачка с подвохом, а другая вроде бы нет. Почему так? Мне одному кажутся нелогичными именно такие ответы на эти задачи? 1.5 курицы даже в природе не существуют в отличии от петуха, но почему-то могут нести яйца. Логичнее было бы, если бы либо обе загадки были с подвохом, либо обе без подвоха.
Логичные ответы выглядели бы так:
Вариант 1 - обе задачки с подвохом:
Вариант 2 - обе задачки без подвоха:
В чём логика каждой задачки? Что вы думаете по этому поводу?
Задача Busy Beaver Challenge, известная своей сложностью в теоретической информатике, теперь дает настолько большие ответы, что их невозможно записать с помощью стандартных математических обозначений.
Представьте, что кто-то даёт вам список из пяти чисел: 1, 6, 21, 107 и — подождите — 47 176 870. Догадаетесь, что будет дальше?
Если вы в замешательстве, вы не одиноки. Вот первые пять чисел «занятого бобра». Они образуют последовательность, тесно связанную с одним из самых известных и сложных вопросов теоретической информатики. Определение значений чисел «занятого бобра» — сложнейшая задача, которая уже более 60 лет привлекает поклонников как среди профессиональных математиков, так и среди любителей.
Исследователи определили первые четыре числа «занятого бобра» в 1960-х и 1970-х годах. Заметно большее пятое число, BB(5), было окончательно установлено лишь в прошлом году командой, состоящей в основном из математиков-любителей, работавших вместе в онлайн-сообществе под названием Busy Beaver Challenge .
Никто не знает, насколько велико число BB(6). У нас есть лишь нижние пределы — поистине ошеломляющие. В 2022 году трудолюбивые охотники на бобров установили, что BB(6) должно быть, как минимум, настолько велико, что его буквально невозможно записать в обычной десятичной системе счисления. Даже если бы вы каким-то образом вырезал цифру на каждом атоме в космосе, вы бы исчерпали все атомы прежде, чем достигли бы хоть сколько-нибудь заметного прогресса.
«Это намного превосходит все, что мы когда-либо могли бы постичь или к чему могли бы прикоснуться», — сказал Скотт Ааронсон , специалист по информатике из Техасского университета в Остине.
Охотники на бобров теперь обнаружили , что это ошеломляюще большое число должно быть ещё больше. Открытие сделал один из самых загадочных и плодовитых участников проекта Busy Beaver Challenge, который в июне установил новый нижний предел для BB(6) и всего через девять дней снова побил рекорд. Новые результаты заставляют нижнюю границу для 2022 года выглядеть просто ничтожной.
«Я не перестаю удивляться», — сказал Уильям Гасарч , специалист по информатике из Мэрилендского университета. «Шесть выводит нас в стратосферу больших чисел».
Бобровая ловушка
Самый сложный вопрос, стоящий за цифрами о занятости бобров, заключается в следующем: если известен код компьютерной программы, можно ли сказать, остановится ли она в конце концов или будет работать вечно?
В 1936 году пионер логики Алан Тьюринг доказал, что не существует универсальной процедуры для ответа на этот вопрос, который получил название «проблема остановки». Любой метод, работающий для одних программ, окажется неэффективным для других, а в некоторых случаях вообще не будет работать ни один метод.
Тьюринг доказал этот основополагающий результат, разработав формальную математическую модель вычислений, в которой программы представлены гипотетическими устройствами, ныне называемыми машинами Тьюринга . Каждая машина Тьюринга выполняет вычисления дискретными шагами в соответствии с уникальным списком простых правил. Чем больше правил у машины Тьюринга, тем сложнее становится её поведение и тем сложнее определить, остановится ли она.
Но насколько сложнее? В 1962 году математик Тибор Радо придумал новый способ исследовать этот вопрос с помощью игры «Занятый бобр» . Чтобы начать игру, выберите определённое количество правил — назовём это число n . Ваша цель — найти машину Тьюринга с n- правилами, которая работает дольше всего, прежде чем в конце концов остановится. Эта машина называется «Занятый бобр», а соответствующее число «занятый бобр», BB( n ), — это количество шагов, которые она делает.
В принципе, если вы хотите найти «занятого бобра» для любого заданного n , вам нужно сделать всего несколько вещей. Во-первых, перечислите все возможные машины Тьюринга, соответствующие правилу n . Затем с помощью компьютерной программы смоделируйте работу каждой машины. Обратите внимание на явные признаки того, что машины никогда не остановятся, например, многие машины попадут в бесконечные повторяющиеся циклы. Отбросьте все эти машины, которые не останавливаются. Наконец, запишите, сколько шагов каждая другая машина сделала до остановки. Машина с наибольшим временем работы и есть ваш «занятый бобр».
На практике это становится сложнее. Во-первых, количество возможных машин быстро растёт с каждым новым правилом. Анализировать их все по отдельности было бы безнадёжно, поэтому вам придётся написать специальную программу для классификации и отбраковки машин. Некоторые машины легко классифицировать: они либо быстро останавливаются, либо попадают в легко распознаваемые бесконечные циклы. Но другие работают долго, не проявляя никакой очевидной закономерности. Для таких машин проблема остановки заслуживает своей пугающей репутации.
Чем больше правил вы добавляете, тем больше вычислительной мощности вам требуется. Но простого перебора недостаточно. Некоторые машины работают так долго, прежде чем остановиться, что пошаговое моделирование их работы невозможно. Для измерения времени их работы требуются хитрые математические приёмы.
«Технологические усовершенствования, безусловно, помогают», — сказал Шон Лигоцки , инженер-программист и опытный охотник на бобров. «Но пока они помогают лишь до поры до времени».
Конец эпохи
Занятые охотники на бобров начали всерьез заниматься проблемой BB(6) в 1990-х и 2000-х годах, когда поиски BB(5) зашли в тупик. Среди них были Шон Лигоцки и его отец, Терри, прикладной математик, которые запускали свою поисковую программу в нерабочее время на мощных компьютерах Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли. В 2007 году они создали машину Тьюринга с шестью правилами, которая побила рекорд по длительности работы: число шагов, которые она делала до остановки, составляло почти 3000 цифр. Это колоссальное число по любым обычным меркам. Но оно не слишком велико, чтобы его записать. При использовании шрифта 12 пунктов эти 3000 цифр едва ли займут один лист бумаги.
«Мне повезло, потому что в лаборатории уже жаловались на загрузку моего процессора, и мне пришлось немного сбавить обороты», — написал Кропиц в личном сообщении на Discord-сервере Busy Beaver Challenge . Спустя ещё месяц поисков он побил собственный рекорд, создав машину, время выполнения которой превысило 30 000 цифр — этого хватило бы, чтобы заполнить около 10 страниц.
Машина Кропица удерживала рекорд BB(6) 12 лет. Затем, в мае 2022 года, Шон Лигоцки устроился на новую работу, где у него был доступ к мощному компьютерному кластеру, и решил попробовать запустить свой старый код на более новом оборудовании. И действительно, он нашёл нового чемпиона, который побил рекорд Кропица. Это открытие вызвало бурную активность. Дважды в течение двух недель Лигоцки объявлял о новом рекорде в почтовой рассылке «Busy Beaver». Каждый раз Кропиц побивал его рекорд в течение трёх дней. Лигоцки вспоминает, как его отец восхищался тем, как Кропицу это удалось.
«Он шутил, что, по его мнению, Павел уже решил BB(6)», — сказал Лигоцкий. «Всякий раз, когда мы находим чемпиона, он просто достаёт из сумки тот, что побольше».
Однако последние две машины, обнаруженные Лигоцки и Кропицем, работали не просто дольше действующего чемпиона — их время работы было на совершенно новом уровне.
Чтобы разобраться с такими большими числами, нам нужно вернуться к привычной математике сложения и умножения. Начнём со сложения n копий числа — это и есть определение умножения на n . Если же вместо этого умножить n копий числа, это называется возведением в степень. Что же произойдёт, если многократно возводить число в степень? Этот процесс определяет новую операцию, называемую тетрацией, которая обозначается двумя стрелками, направленными вверх.
Тетрация быстро разрастается. 10↑↑1 — это всего лишь 10. Но 10↑↑2 — это 10 10 , или 10 миллиардов, а 10↑↑3 — это 10 в 10-миллиардной степени: единица с 10 миллиардами нулей. Чтобы записать все цифры, понадобится стопка бумаги высотой в тысячу футов. При 10↑↑4 вы пересекаете символический порог, где уже не вопрос поиска достаточного количества бумаги — цифр во Вселенной гораздо больше, чем атомов.
Когда Лигоцкий во второй раз побил рекорд Кропица, он использовал машину Тьюринга с шестью правилами, которая работала более 10↑↑5 шагов, прежде чем остановиться. Кропиц ответил машиной, которая работала 10↑↑15 шагов — это башня из десятков высотой в пятнадцать этажей. Они оставили привычный мир цифр далеко позади.
«Это был конец эпохи», — написал Кропиц в личном сообщении.
Это также стало концом целой эпохи в другом отношении. До этого игра «Занятые бобры» была соревнованием, и исследователи в основном работали в одиночку. Затем был создан проект «Занятые бобры», положивший начало новой эре сотрудничества.
Новый класс сумасшедших
Конкурс Busy Beaver Challenge был основан в 2022 году аспирантом факультета компьютерных наук Тристаном Стерином с единственной целью — строго доказать истинную ценность BB(5). Летом 2024 года группа добилась успеха благодаря ключевому вкладу таинственного новичка, известного только под псевдонимом mxdys.
Новость о результате появилась в Quanta , где её случайно увидела Кейтлин Дусетт, студентка бакалавриата по информатике из Политехнического университета Вирджинии. Вскоре она присоединилась к сообществу Busy Beaver Challenge, поначалу лишь изредка заглядывая на сервер Discord. Но в мае она сделала захватывающее открытие и с тех пор стала одним из самых активных участников поиска BB(6). «Меня это просто зацепило», — сказала она. «Это такой замечательный набор задач».
В течение года, прошедшего с момента завершения доказательства BB(5), mxdys неуклонно продвигался к решению проблемы BB(6), используя сложные автоматизированные методы для классификации всех машин, за исключением нескольких тысяч «отстающих». Дусетт копалась в списке отстающих, когда нашла одну, которая выглядела особенно многообещающей . Проанализировав её дальше с некоторой помощью Шона Лигоцки, она обнаружила, что её время работы уступало только времени работы действующего чемпиона Кропица. Более того, машина Дусетт принадлежала к классу машин, известных как счётчики сдвига и переполнения , которые достигают длительного времени работы, используя совершенно иной механизм, чем чемпион Кропица.
«Удивительно видеть, что эти трудолюбивые бобры нашли новую технологию», — сказал Лигоцкий.
Несколько других занятых охотников на бобров ранее обнаружили счетчики сдвига с переполнением, которые останавливались после долгого времени, но открытие Дусетта заставило команду заподозрить, что таких машин было больше, чем они предполагали. И если некоторые из первых изученных машин приблизились к рекорду Кропица, другие, вероятно, превзойдут его. Участники Busy Beaver Challenge бросились анализировать другие счетчики сдвига с переполнением, но mxdys опередил их. 16 июня они объявили об открытии нового чемпиона , который остановился после 10↑↑10 7 шагов — то есть его время работы равно башне десятков высотой с 10 миллионов этажей. Записать это число в виде строки цифр не представляется возможным. Но даже запись его в виде башни степеней становится рискованной: шрифтом 12 пунктов эта строка десятков растянется примерно на 25 миль.
Кропиц, увидевший эту новость во время отпуска, смирился с потерей титула, написав в Discord: «К сожалению, на этот раз я не смогу показать свой трёхдневный трюк». Утешительный приз ему очень помог. Месяцем ранее он установил рекорд по продолжительности работы машины Тьюринга с семью правилами. По крайней мере, пока Кропиц остаётся в таблице лидеров.
За пределами самого большого
Новый рекорд продержался недолго. Неделю спустя mxdys снова побил его, выпустив машину, время работы которой — в очередной раз — находится на качественно новом уровне. Чтобы записать это в наиболее краткой форме, нам нужно ввести абсурдную математическую операцию, называемую пентацией, представленную тремя стрелками, направленными вверх. Пентация — это повторяющаяся тетрация, то есть она имеет такое же отношение к тетрации, как тетрация к возведению в степень.
Общее количество шагов, которое новый чемпион mxdys сделал до остановки, превысило 2↑↑↑5, или 2↑↑(2↑↑(2↑↑(2↑↑2))). Чтобы расшифровать это выражение, нужно раскрыть скобки: 2↑↑2 равно 4, а 2↑↑4 — чуть больше 65 000. В итоге получается 2↑↑(2↑↑65 000), что делает высоту итоговой стопки двоек непостижимо большим числом. Забудьте о написании башни степеней, простирающейся на мили или мегапарсеки. Даже эта более компактная запись больше не вмещается во Вселенную.
Этот новый результат пока лишь указывает на нижний предел BB(6) — истинное значение может быть ещё выше. Занятые охотники на бобров не рассчитывают получить окончательный ответ в ближайшее время. Первым признаком проблем стала гигантская машина Тьюринга с шестью правилами, которую команда назвала Антигидрой и которую mxdys обнаружил в прошлом году.
Антигидра почти наверняка никогда не останавливается. Но исследователям не удалось это доказать. И тому есть веская причина: охотница на бобров по имени Рашелин, работающая на износ, показала, что вопрос об остановке Антигидры тесно связан с известной нерешённой математической проблемой, известной как гипотеза Коллатца . С тех пор команда обнаружила множество других шестилинейных машин с похожими характеристиками. Уничтожение Антигидры и её сородичей потребует концептуальных прорывов в чистой математике.
Но для заядлых охотников на бобров это не повод отчаиваться. Ещё есть тысячи машин Тьюринга с шестью правилами, которые стоит изучить, и каждая из них обладает своим богатым набором функций.
«Для меня самая веская причина заниматься математикой — это развлечение. Это искусство», — написала Рэйчелин в личном сообщении в Discord. «Всегда найдётся что-то новое».
Источник: www.wired.com
Теоретически квантовая физика может обойти сложные математические проблемы, лежащие в основе современного шифрования. Новое доказательство показывает, как это сделать.
Сложные задачи обычно не вызывают особого энтузиазма. Но криптографы их обожают. Ведь именно сложные математические задачи лежат в основе безопасности современного шифрования. Любой хитрый трюк для их решения погубит большинство форм криптографии.
Несколько лет назад исследователи нашли радикально новый подход к шифрованию , лишённый этого потенциально уязвимого места. Этот подход использует особенности квантовой физики. Но в отличие от более ранних схем квантового шифрования, которые работали лишь для некоторых специальных задач, новый подход способен решать гораздо более широкий круг задач. И он может сработать, даже если все проблемы, лежащие в основе обычной «классической» криптографии, окажутся легко решаемыми.
Однако это поразительное открытие основывалось на нереалистичных предположениях. Результат был «скорее подтверждением концепции», — сказал Ферми Ма , исследователь криптографии из Института теории вычислений Саймонса в Беркли, Калифорния. «Это не утверждение о реальном мире».
Новая статья двух криптографов предлагает путь к квантовой криптографии без этих нелепых предположений. «В этой статье утверждается, что если определённые другие гипотезы верны, то квантовая криптография должна существовать», — сказал Ма.
Небесный замок
Современную криптографию можно представить себе как башню, состоящую из трёх основных частей. Первая часть — это фундамент, находящийся глубоко под башней и состоящий из сложных математических задач. Вторая часть — это сама башня, в которой находятся специальные криптографические протоколы, позволяющие отправлять личные сообщения, подписывать цифровые документы, проводить тайное голосование и многое другое.
Между ними, защищая эти повседневные приложения от математических основ, находится фундамент из строительных блоков, называемых односторонними функциями . Они отвечают за асимметрию, присущую любой схеме шифрования. «Она односторонняя, потому что сообщения можно зашифровать, но нельзя расшифровать», — сказал Марк Жандри , криптограф из NTT Research.
В 1980-х годах исследователи доказали, что криптография, построенная на односторонних функциях, обеспечит безопасность для множества различных задач. Но спустя десятилетия они всё ещё не уверены, что её фундамент достаточно надёжен для этого. Проблема в том, что этот фундамент состоит из особых сложных задач, известных как NP-задачи, отличительной особенностью которых является лёгкость проверки корректности любого из возможных решений. (Например, разложение числа на простые множители — это NP-задача: её сложно решить для больших чисел, но легко проверить.)
Многие из этих задач кажутся изначально сложными, но учёные-компьютерщики не смогли этого доказать . Если кто-то откроет гениальный алгоритм для быстрого решения сложнейших NP-задач, фундамент рухнет, и вся башня рухнет.
К сожалению, вы не можете просто переместить башню в другое место. Фундамент башни — односторонние функции — может опираться только на фундамент из NP-задач.
Чтобы построить башню для решения более сложных задач, криптографам потребуется новый фундамент, не основанный на односторонних функциях. Это казалось невозможным до тех пор, пока несколько лет назад исследователи не поняли, что квантовая физика может помочь.
Всё началось с опубликованной в 2021 году статьи аспиранта Уильяма Кречмера , в которой он обратил внимание на странную проблему, связанную со свойствами квантовых систем. Вскоре исследователи показали, что проблема Кречмера может заменить односторонние функции и стать основой для новой башни криптографических протоколов . В следующем году Кречмер и другие доказали , что этот альтернативный подход может работать даже без сложных NP-задач. Внезапно показалось, что можно построить гораздо более прочную криптографическую крепость.
Но где его построить? Квантовая проблема, которую Кречмер взял за основу, включала гипотетические вычислительные устройства, называемые оракулами , которые могут мгновенно отвечать на конкретные вопросы. Оракулы могут быть полезными теоретическими инструментами, но на самом деле их не существует. Доказательства Кречмера были подобны чертежу для строительства воздушного замка. Можно ли было спустить его на землю?
Второе Основание
Осенью 2022 года этот вопрос привлёк внимание Дакшиты Кураны , криптографа из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне и исследовательской компании NTT. Курана и её аспирант Кабир Томер решили построить новую башню криптографии. Первым шагом Кураны было создание нового фундамента с использованием квантовых строительных блоков вместо классических односторонних функций. Затем ей нужно было доказать, что этот новый фундамент может поддерживать башню из других криптографических протоколов. Как только она докажет, что фундамент может поддерживать башню, ей нужно будет найти прочное основание для всего этого — основу из реальных задач, которые кажутся даже сложнее, чем задачи NP, используемые в классической криптографии.
На первом этапе Хурана и Томер сосредоточились на квантовой версии односторонней функции, называемой односторонним генератором состояний , которая удовлетворяет трём свойствам, делающим односторонние функции полезными. Во-первых, функция должна выполняться быстро, чтобы можно было легко сгенерировать криптографический замок и соответствующий ключ для его открытия для каждого отправляемого сообщения. Во-вторых, каждый замок должен быть надёжным, и для его взлома без подходящего ключа потребуется немало усилий. Наконец, каждый замок должен легко открываться подходящим ключом.
Ключевое отличие заключалось в природе замков. Классические односторонние функции генерируют математические замки, состоящие из битов — нулей и единиц, которые хранят информацию в классическом компьютере. Квантовые генераторы односторонних состояний, напротив, генерируют замки, состоящие из единиц квантовой информации, называемых кубитами. Эти квантовые замки потенциально могут оставаться надёжными, даже если все классические замки легко взломать. Курана и Томер надеялись начать с этого нового квантового фундамента и построить на нём башню криптографических протоколов. «Это оказалось довольно сложно», — сказал Курана. «Мы застряли на много-много месяцев».
К июлю 2023 года Хурана была почти на девятом месяце беременности и планировала отпуск по уходу за ребёнком. У Томера не было никаких идей. «Я настроен гораздо более пессимистично, чем Дакшита», — сказал он. «Она всегда верит, что всё получится».
Затем они совершили прорыв. Решающим шагом стало определение ещё одного математического строительного блока, который служил чем-то вроде подвального этажа: структуры, которая соединила бы фундамент односторонних генераторов состояний с башней криптографических протоколов. Когда Курана и Томер выяснили, какими свойствами должен обладать этот строительный блок, они обнаружили, что он напоминает одностороннюю функцию с запутанной смесью квантовых и классических характеристик. Как и в обычной односторонней функции, и замки, и ключи были сделаны из классических битов, но процедура генерации этих замков и ключей могла работать только на квантовом компьютере. Что ещё более странно, новый строительный блок удовлетворял первым двум определяющим свойствам односторонних функций, но не третьему: было легко генерировать замки и ключи, и любой замок было трудно взломать. Но ключ не мог легко открыть свой замок.
Хурана и Томер назвали эти запутанные новые строительные блоки односторонними головоломками. Интуитивно сложно представить, чем они могут быть полезны: какой смысл в ключе, которым никогда не воспользуешься? Но два криптографа показали, что односторонние головоломки в сочетании с другими квантовыми трюками фактически позволили бы создать множество криптографических протоколов . Если можно создавать замки и ключи, которые в принципе подходят друг другу, неважно, насколько неэффективна процедура разблокировки.
«Достаточно просто знать, что существует алгоритм, который может быть сколь угодно медленным», — сказал Кречмер, ныне работающий исследователем в Институте Саймонса. «Это очень удивительно».
Установив недостающую часть на место, они быстро закончили доказательство 4 августа. Дочь Кураны родилась всего через несколько дней.
Установив недостающую часть на место, они быстро закончили доказательство 4 августа. Дочь Кураны родилась всего через несколько дней.
Постоянная запись
К ноябрю Курана вернулась к работе и была готова приступить ко второй фазе своего плана. Они с Томером показали, что многие виды криптографии могут быть построены на односторонних головоломках, а односторонние головоломки, в свою очередь, могут быть построены на новом квантовом фундаменте, созданном генераторами односторонних состояний. Следующим шагом в их первоначальном плане было связать этот квантовый фундамент с новой основой — некоторым относительно неуязвимым набором математических задач, ещё более трудноразрешимых, чем задачи из класса NP.
Но когда Хурана и Томер взялись за решение этой задачи, они решили использовать более прямой подход: забыть о генераторах односторонних состояний и вместо этого привязать односторонние головоломки непосредственно к математической основе.
С одной стороны, это казалось странным выбором. Односторонние головоломки — это математические диковинки, которые Хурана и Томер использовали на промежуточном этапе своего доказательства.
Однако у односторонних головоломок есть некоторые преимущества. Во-первых, хотя они и квантовые, замки и ключи, которые они генерируют, классические. Курана считал, что это может облегчить их связь с фундаментом классической математики. Кроме того, односторонние головоломки генерируют ключи, которые слишком громоздки, чтобы открывать замки. Это может облегчить их связь с настолько сложными задачами, что даже проверка решений кажется безнадежно сложной.
Но какие именно задачи подошли бы? У Хураны был на примете кандидат: вычисление определённой комбинации элементов в таблице чисел, называемой матрицей. Эта задача, известная как задача о перманенте матрицы, чрезвычайно сложна для больших матриц, и не существует простого способа проверить правильность вычисления. Задача о перманенте матрицы обладает и другими особыми математическими свойствами, которые привлекают криптографов.
«Это была бы прекрасная задача, на которой можно было бы построить криптографию», — сказал Курана.
Проблема перманентности матрицы также связана с другой проблемой, которую квантовые компьютеры могут легко решить, но классические, по-видимому, не могут . Исследователи работают над доказательством этого преимущества квантовых вычислений в точном теоретическом смысле. Курана и Томер показали, что такое доказательство также позволит им строить безопасные односторонние головоломки — и, следовательно, всю башню квантовой криптографии — поверх проблемы перманентности.
«Им удалось сделать это, основываясь на хорошо изученных предположениях», — сказал Кречмер. «Я был очень рад это увидеть».
Благодаря своему новому результату Хурана и Томер фактически свели две открытые проблемы к одной. Если исследователи докажут, что квантовые компьютеры действительно превосходят классические в решении конкретной задачи, это автоматически придаст квантовой криптографии гораздо более прочную теоретическую основу, чем практически любой вид классической криптографии.
Увы, в ближайшее время вы не сможете использовать новый подход Хураны и Томера для отправки секретных сообщений. Несмотря на недавний прогресс , технология квантовых вычислений пока недостаточно развита, чтобы реализовать их идеи на практике. Тем временем другие исследователи разработали методы квантовой криптографии, которые могут быть использованы раньше , хотя потребуется ещё немало исследований, чтобы доказать их действительную безопасность.
Квантовая криптография уже преподнесла немало сюрпризов, и исследователи лишь недавно начали изучать её возможности. «Мы просто пытаемся понять этот новый ландшафт, который действительно существовал всё это время», — сказал Жандри.
Источник: www.wired.com
Эту задачку самостоятельно решить сможет только очень внимательный человек, обладающий системным мышлением и, желательно, заставший времена СССР.
1. Сколько туристов живет в этом лагере?
2. Когда они сюда приехали: сегодня или несколько дней назад?
3. На чем они сюда приехали?
4. Далеко ли от лагеря до ближайшего селения?
5. Откуда дует ветер: с севера или юга?
6. Какое сейчас время дня?
7. Куда ушел Шура?
8. Кто вчера был дежурным? (Назовите по имени)
9. Какое сегодня число какого месяца?
Задача: Коша забегает в бар и кричит - налейте воды!
Бармен выхватывает пистолет и стреляет в воздух. Кошка поблагодарила бармена и вышла. Чем бармен помог кошке?
-
Да, вот такая веселая загадка у нас) Как думаете чем? Пишите ваши ответы в комменты. Ну эта загадка точно должна прокипятить мозги chat gpt, потому что она логическая 😄. А для новеньких: во первых читайте предыдущие посты, а во вторых в данной рубрике я задаю нейросетям chatgpt и всевозможным аналогам загадки и угараю с них вместе с вами 😆😆
-
Для тестов я обычно использую их:
ChatGPT 3.5
ChatGPT 4
ChatGPT 4o
ChatGPT 4o-mini
Yandex GPT (нейросеть от яндекса)
Copilot (от мелкомягких)
ChatGPT o1 (новый)
ChatGPT o1-mini (новый)
-
Поехали!
ChatGPT 3.5
Ну да) Не будет учитывать, что кошка испугается больше и мяско будет жестким для злоумышленника.
https://chat.aiacademy.me/share/24c3284794172840373733ee (ссылка на этот диалог, можно продолжить)
-
-
-
ChatGPT 4
Ну да, теперь у нас мыши и крысы гоняться за кошками, весело 🤣
-
-
-
ChatGPT 4o
Все, официально моя любимая нейросеть) Правильно же, хотя не фига не очевидно.
-
-
-
ChatGPT 4o-mini
Вы только, если захотите разрядить обстановку не стреляйте в воздух))))
-
-
-
Yandex GPT (нейросеть от яндекса)
Как-то так да) Тот же ответ.
-
-
-
Copilot (от мелкомягких)
Хочу сюда поставить мем со шреком, где он поднимает голову под фонк. Ну сейчас вируситься, может видели в шортсах, клипах. 🤣
-
-
-
ChatGPT o1 (новый)
Зачем на английском?) Похож на отличника кстати, который выполняет чуть больше других.
-
-
-
ChatGPT o1-mini (новый)
Попробуйте так отпугнуть ваших соседей) Уверен эффективно.
-
-
-
Все! Надеюсь вам понравилась. Я с этих нейросетей от Openai и аналогов посмеялся)
Можете писать ваши загадки в комменты и подписывается на мой блог. Пока роднички)
Chatgpt и аналогичные gpt решают загадку из тиктока, создатели нейросетей явно не этого не простят.
“Две пачки чипсов и одна банка колы стоят 38 рублей. а две банки колы и пачка чипсов стоят 34 рубля. что дороже и на сколько, чипсы или кола?”.
↓
Привет! Давайте в это раз проверим chat гпт вот такой распиаренный загадкой из тик-тока и заодно после нее пойдем в магазин за чипсами и колой)))
↓
Для теста я буду использовать эти нейросети, как пример.
ChatGPT 3.5, который может ответить на любой вопрос
ChatGPT 4, который использует всё, что знает
ChatGPT 4o
ChatGPT 4o-mini, который решает детские загадки
Claude 3.5 Sonnet (ия от Anthropic)
Yandex GPT (ия от яндекса)
GigaChat (нейросеть от сбербанка)
Gemini 1.5 (нейросеть от гугла)
↓
Погнали в магазин! Ой, погнали тестить)))
ChatGPT 3.5
На мое удивление решил) Помните как он решал прошлые задачки?) Только само решение у него не такое как я привык такое решать)
https://chat.aiacademy.me/share/35202260001725299357f638 (это ссылка на данный диалог с нейросетью, вы можете его продолжить)
↓
↓
↓
ChatGPT 4
Также ответил! Красивый, сочный, длинный - ответ)))
https://chat.aiacademy.me/share/902a2260121725299695ce1c (пошарил диалог, можно написать сыну маминой подруги)
↓
↓
↓
ChatGPT 4o
Правда, только вот где такие цены найдешь) Верните мой 2007))))
https://chat.aiacademy.me/share/6779226033172530016361bd (спросить где такие цены вкусные)
↓
↓
↓
ChatGPT 4o-mini
Как-то так) Какой раз убеждаюсь, нейронки лучше чем орига нету, хотя может вы знаете лучше?
https://chat.aiacademy.me/share/ed052260481725300370257a (продолжить диалог)
↓
↓
↓
Claude 3.5 Sonnet (нейросеть от Anthropic)
Обычно он отвечает хуже, но видимо он принял... Просто принял
↓
↓
↓
Yandex GPT (нейросеть от яндекса)
Я нашел наставника депутатов.
https://chat.aiacademy.me/share/f14a22609217253011685527 (продолжить диалог)
↓
↓
↓
GigaChat (нейросеть от сбербанка)
Пришел с магазина не со сдачей, а с долгом…
https://chat.aiacademy.me/share/a2da22610117253017714462 (вот правильно же было)
↓
↓
↓
Gemini 1.5 (нейросеть от гугла)
Применим любимую фразу учителей: “2 твоя оценка по математике!”)))
https://chat.aiacademy.me/share/188522610717253019463cca (продолжить ИЗДЕВАТЕЛЕЛЬСТВА!!!)
↓
↓
↓
Все, как-то так)
В итоге, орига опять победила, что думаете, за сколько решили загадку?)
Стоят ли нейросети продолжения?
Загадка для chatgpt - найти скорость, найдет?
Всем привет! Скучали) Я вот да, утром в метро невзначай нашел интересную загадку.
“Один бегут двигается со скоростью 60км/ч, а другой 40км/ч, какова средняя скорость?”
Не 50км/ч)))
↓
Ответ будет 48 км/ч 😊
И решается очень просто) Но сможет ли решить ее нейросеть chat gpt, а несколько и аналоги? И как всегда мы делаем батл между ия!
↓
Наши нейросети гпт:
ChatGPT 3.5
ChatGPT 4
ChatGPT 4o
ChatGPT 4o-mini
Claude 3.5 Sonnet (нейросеть от Anthropic)
Yandex GPT (нейросеть от яндекса)
2-х остальный нет, приболели, а если честно, думаю нейронок для теста хватит) Если думаете иначе - пишите в комменты, может новую внедрю)
↓
Поехали к тестам!
↓
ChatGPT 3.5
Странно, помните как ловко он решал в прошлые разы?)
https://chat.aiacademy.me/share/584d22636417253842263b14 (ссылка на диалог с чатом, его можно продолжить, wink) wink))
↓
↓
↓
ChatGPT 4
Правильно, хотя есть вариант как решить проще намного, знаете его?)
https://chat.aiacademy.me/share/c60f2276491725384474ca12 (продолжить диалог)
↓
↓
↓
ChatGPT 4o
Когда тебе говорят, что ты все упрощаешь, блин, даже не знал, что так можно и правильно же)
https://chat.aiacademy.me/share/38542276541725384664130a (пошарил диалог)
↓
↓
↓
ChatGPT 4o-mini
50км/ч это скорость, с которой тебя будут бить математики)))
https://chat.aiacademy.me/share/7dae22766217253849717c9c (а можете и сейчас в принципе, ai не против)
↓
↓
↓
Claude 3.5 Sonnet (нейросеть от Anthropic)
И как оценить то? Мое настроение - смайлик справа и я не прав, я лев, ёу
https://chat.aiacademy.me/share/6a3d22767217253853635918 (а вы, что скажите?)
↓
☻
↓
Yandex GPT (ai от яндекса) - задача на логику невыполнима
А там точно нейросеть? Мне кажется там чувак из тех-поддержки какого-нибудь Авито)))
https://chat.aiacademy.me/share/261e22767817253857536053 (пишите не пишите ai- все равно вода будет🤣)
↓
Все! Кто победил? Мое желание подойти к разработчикам ai и 👊
Ну просто же, согласны?) Или я вводил обычный запрос, а надо специальный промт писать?
Привет ребятка! Вот и обещанная мини-статься про ответы разных моделей нейросетей на “каверзные” загадки. Не многие люди смогут верно ответить на них, но нейросети ли? А еще, какая модель справиться с этим лучше всего? Не знаю, попробуем!
↓
ChatGPT 3.5
ChatGPT 4
ChatGPT 4o
ChatGPT 4o-mini
Claude 3.5 Sonnet (от Anthropic)
Yandex GPT (от яндекса)
GigaChat (от сбербанка)
Gemini 1.5 (от гугла)
Постарался собрать самые популярные)
↓
Задача звучит так:
“Арбуз массой 20 кг содержал 99% воды.
Когда он немного усох, содержание воды
в нем уменьшилось до 98%. Какова
теперь масса арбуза?”.
Руки на стол!
Как бы вы ответили сами?)
↓
↓
К ответам!
↓
ChatGPT 3.5
Если бы так работало в реальной жизни, то продавцы арбузов зарабатывали куда больше и вместо майнинг ферм стояли бы арбузы 😅
(Ссылка на этот диалог, можно продолжить)https://chat.aiacademy.me/share/20c621017317241676067f9f
↓
↓
↓
ChatGPT 4
Ответ тот-же, странно, если задать вопрос еще раз он выдаст другой ответ - 10 кг. 🤔
https://chat.aiacademy.me/share/5f082102001724168199b09f (продолжить диалог, попробовать “еще раз”😁)
↓
↓
↓
ChatGPT 4o
Ответила в 2 раза быстрее предыдущих, ответ верный)
https://chat.aiacademy.me/share/25152102081724168503cc7b (продолжить этот диалог)
↓
↓
↓
ChatGPT 4o-mini
Бот дал такой же ответ - 10 кг (на фото не видно), молодец)
https://chat.aiacademy.me/share/22842102491724170502ef99 (можете продолжить диалог)
↓
Все, отошли от нейронок от openai, посмотрим на аналоги!
Claude 3.5 Sonnet (от Anthropic)
Ответ правильный) И решают они примерно одинаково, сначала находят сухую массу, а дальше через уравнение.
https://chat.aiacademy.me/share/ae0421025317241717772a93 (продолжить диалог)
↓
↓
↓
Yandex-GPT
Неожиданно. Вода тяжелее воздуха в арбузе. Выыыбыыыыыл! ⛔
https://chat.aiacademy.me/share/97672102801724172052c5f7 (если хотите допытать его и узнать почему)
↓
↓
↓
GigaChat от сбера
Он ответил не правильно, 19.98 кг, хотя я бы сходу ответил так же. 😃
https://chat.aiacademy.me/share/e4f421029117241725150fd1 (поболтать с ним)
↓
↓
↓
Последний участник - Gemini от гугла
Коротко, понятно, верно и по делу. Думаю, победитель)
https://chat.aiacademy.me/share/813121029817241727183f40 (продолжить диалог)
↓
Подведем итоги?
Лучшие нейросети для счета “каверзных” вопросов: Gemini от гугла, Claude 3.5 Sonnet (от Anthropic), Chat-GPT-4o-mini, Chat-GPT-4o и, с натяжкой, gpt-4 - если попробовать еще раз.
Как-то так!
Можете прислать ваши сложные вопросы в комменты, самые интересные проверю)
Есть идея написать статью на тему “Смешные ответы от chat-gpt”, если хотите, накидывайте лайков.
↓
И пожалуйста, ответьте мне, какого хрена 10 килограмм?!?!??!?!
Ученые из Северо-Западного университета разработали метод воздействия на сознание спящего человека, позволяющий направлять ход его мыслей на решение конкретных задач. Исследователи доказали, что внешние сигналы способны не только вызывать нужные сновидения, но и существенно повышать когнитивную продуктивность после пробуждения.
Механизм направленной реактивации памяти.Чтобы понять, как звуки управляют мозгом, важно знать о концепции TMR (Targeted Memory Reactivation). Во время глубокого сна мозг занимается консолидацией памяти — переносит информацию из кратковременного хранилища в долговременное. Звуковой сигнал, связанный с решаемой задачей, выступает в роли «ярлыка». Услышав его, гиппокамп принудительно извлекает нужные данные, заставляя кору головного мозга заново обрабатывать их. Это позволяет «додумать» задачу без отвлекающих факторов внешнего мира.
Эксперимент строился на взаимодействии с добровольцами, многим из которых были знакомы техники осознанных сновидений. Перед сном участникам предлагали сложные логические задачи, каждая из которых сопровождалась уникальным звуковым рядом. Когда испытуемые погружались в фазу глубокого сна, авторы работы воспроизводили те же мелодии, чтобы активировать нужные ассоциации. Работа опубликована в журнале Neuroscience of Consciousness.
Результаты оказались впечатляющими: те добровольцы, чей мозг откликнулся на звуковую подсказку, справлялись с решением задач в два раза эффективнее, чем при отсутствии звука. Психолог Кен Паллер отмечает: «Узнав больше о том, как наш мозг способен мыслить творчески и генерировать новые идеи, мы станем ближе к решению глобальных проблем, и инженерия сна может в этом помочь». Данные подтверждают, что разум продолжает анализировать информацию даже в состоянии покоя, если задать ему правильное направление.
Анализ отчетов участников показал, что сюжеты снов напрямую переплетались с условиями нерешенных задач. Мозг не просто воспроизводил звуки, а встраивал их в сложные сценарии, пытаясь найти выход из интеллектуального тупика. В некоторых случаях это происходило даже без полного осознания спящим своего состояния.
Нейробиолог Карен Конколи подчеркивает глубину этого процесса: «Даже без осознанности один из добровольцев просил персонажа своего сна помочь решить задачу, которую мы транслировали». Успех в решении на следующее утро вырос с 20% до 40% именно у тех, кто видел целевые сны. Это доказывает, что сновидения — это не просто хаотичный шум нейронов, а ценный ресурс для когнитивной деятельности и эмоциональной регуляции.
Авторы работы надеются, что их открытие заставит людей относиться к ночному отдыху серьезнее. Если наука подтвердит, что сны критически важны для творчества и психического здоровья, это изменит подход к организации режима дня и обучения. В будущем подобные технологии могут стать повседневным инструментом для тех, кто ищет нестандартные подходы в науке или искусстве.
Не спешите с ответом.
Задача: Летят два крокодила: один зелёный, другой тоже в Африку. Сколько весит килограмм гвоздей, если от паровоза открутить два болта?
Летят два крокодила: один зелёный, другой тоже в Африку. Сколько весит килограмм гвоздей, если от паровоза открутить два болта?
😎 У человека в жизни только три пути: прогресс, застой и деградация. У нас, естественно, прогресс, поэтому ищем 10 отличий между двумя картинками за 30 секунд.
Пост из отложки, поэтому подсказку (если надо) положу после публикации в коммент.
Всем привет! Скучали) Я вот да, утром в метро невзначай нашел интересную загадку.
“Один бегут двигается со скоростью 60км/ч, а другой 40км/ч, какова средняя скорость?”
Не 50)))
↓
Ответ будет 48 км/ч 😊
И решается очень просто) Но сможет ли решить ее нейросеть chat gpt, а несколько и аналоги? И как всегда мы делаем батл между ия!
↓
Наши нейросети на тест - гпт:
ChatGPT 3.5
ChatGPT 4
ChatGPT 4o
ChatGPT 4o-mini
Claude 3.5 Sonnet (нейросеть от Anthropic)
Yandex GPT (нейросеть от яндекса)
2-х остальный нет, приболели, а если честно, думаю нейронок для теста хватит) Если думаете иначе - пишите в комменты, может новую внедрю)
↓
Поехали к тестам!
↓
ChatGPT 3.5
Странно, помните как ловко он решал в прошлые разы?)
https://chat.aiacademy.me/share/584d22636417253842263b14 (ссылка на диалог с чатом, его можно продолжить, wink) wink))
↓
↓
↓
ChatGPT 4
Правильно, хотя есть вариант как решить проще намного, знаете его?)
https://chat.aiacademy.me/share/c60f2276491725384474ca12 (продолжить диалог)
↓
↓
↓
ChatGPT 4o
Когда тебе говорят, что ты все упрощаешь, блин, даже не знал, что так можно и правильно же)
https://chat.aiacademy.me/share/38542276541725384664130a (пошарил диалог)
↓
↓
↓
ChatGPT 4o-mini
50км/ч это скорость, с которой тебя будут бить математики)))
https://chat.aiacademy.me/share/7dae22766217253849717c9c (а можете и сейчас в принципе, ai не против)
↓
↓
↓
Claude 3.5 Sonnet (нейросеть от Anthropic)
И как оценить то? Мое настроение - смайлик справа и я не прав, я лев, ёу
https://chat.aiacademy.me/share/6a3d22767217253853635918 (а вы, что скажите?)
↓
☻
↓
Yandex GPT (ai от яндекса) - задача на логику невыполнима
А там точно нейросеть? Мне кажется там чувак из тех-поддержки какого-нибудь Авито)))
https://chat.aiacademy.me/share/261e22767817253857536053 (пишите не пишите ai- все равно вода будет🤣)
↓
Все! Кто победил? Мое желание подойти к разработчикам ai и 👊
Ну просто же, согласны?) Или я вводил обычный запрос, а надо специальный промт писать?
