Blog

14 февраля 2046 года астероид диаметром 50 метров приближается к системе Земля-Луна на большой скорости. Объект, впервые обнаруженный астрономами в 2023 году, имеет обозначение 2023 DW. Он принадлежит к группе Атона, состоящей из тел с большой полуосью примерно 1,0 астрономической единицы (а.е.) или меньше, т.е. среднего расстояния от Земли до Солнца.

При первом обнаружении ученые Европейского космического агентства поставили 2023 DW на первое место в своем «списке рисков» потенциально опасных объектов из-за того, что его орбита пересекает Землю. НАСА рассчитало вероятность столкновения как 1 из 560, или около 0,18%.

Хотя столкновение маловероятно, его масса и скорость означают, что такое событие может нанести значительный ущерб. Двигаясь со скоростью 24,6 км/с или около 88 700 км/ч, попадание будет производить энергию, эквивалентную 4 мегатоннам в тротиловом эквиваленте, чего достаточно, чтобы разрушить город размером с Нью-Йорк. Для сравнения, на месте древнего метеоритного кратера в Аризоне был объект такого же размера, в результате чего образовался кратер размером 1,2 км.

Основываясь на 55 наблюдениях, астрономы определили «коридор риска», протянувшийся в основном через Тихий океан, но включающий юг Гавайских островов, а также ещё одну зону потенциальной опасности на севере Мексики и юге США.

Вскоре после этих исследований 2023 DW стало труднее наблюдать из-за его положения по отношению к Луне. Однако последующие наблюдения уточнили его траекторию и дали больше уверенности в его пути в 2046 году.

Больше…

Во время пандемии COVID-19 вакцины на основе мРНК стали перспективным и инновационным подходом к борьбе с вирусом SARS-CoV-2. Две компании, участвовавшие в исследованиях и разработках, — Pfizer-BioNTech и Moderna — произвели препараты, показавшие себя очень успешными, с заявленной эффективностью около 95% в предотвращении инфекций. Эти вакцины, являющиеся частью крупнейшей кампании вакцинации в истории, помогли глобальным усилиям по контролю за распространением вируса и смягчению последствий пандемии.

мРНК означает информационную РНК, тип генетического материала, который несет инструкции для клеток по производству белков. В отличие от двухцепочечной спирали ДНК, она имеет только одноцепочечную цепочку нуклеотидов. В мРНК-вакцинах против COVID-19 используется небольшой фрагмент генетического материала вируса, в частности шиповидный белок, который находится на поверхности вируса. Матричная РНК в вакцине инструктирует клетки организма вырабатывать безвредный фрагмент шиповидного белка, который затем запускает иммунный ответ, обучая иммунную систему распознавать вирус и бороться с ним, если человек заразится в будущем.

После успеха вакцин против COVID-19 в начале 2020-х годов продолжались исследования мРНК для потенциального использования в других областях здравоохранения. Ученые сообщили об огромном ускорении в этой области: 15-летний прогресс был «развернут» в течение 12–18 месяцев программы вакцинации против COVID-19.

Например, компания BioNTech разработала новую терапию на основе мРНК, вводимую в опухоли толстой кишки и меланому у мышей. Это лечение остановило рост опухоли и вызвало полную регрессию рака у 85% животных.  Позже BioNTech подписала соглашение с правительством Великобритании об ускорении клинических испытаний иммунотерапии мРНК на людях, направленных на улучшение результатов лечения рака за счет предоставления новых персонализированных методов лечения к 2030 году.

Другие компании придерживались таких же быстрых графиков, в том числе Moderna, которая в 2023 году обнародовала свой план борьбы с различными видами рака, сердечными заболеваниями и рядом редких заболеваний. Moderna намеревалась сделать ряд методов лечения на основе мРНК доступным в течение пяти лет, ожидая, что генетические причины многих заболеваний можно будет выявить и устранить «относительно просто» в течение 10 лет.

В этот период был достигнут ошеломляющий прогресс в лечении на основе мРНК, предлагая частичное или даже полное излечение от определенных заболеваний, включая несколько ранее неизлечимых.

В случае рака у пациента берут биопсию опухоли и отправляют в лабораторию, где ее генетический материал секвенируется для выявления мутаций, которых нет в здоровых клетках. Алгоритм определяет, какие мутации вызывают рост рака и могут вызвать срабатывание иммунной системы. Затем создается мРНК, содержащая инструкции по созданию антигенов, вызывающих иммунный ответ. После инъекции мРНК транслируется в белковые фрагменты, идентичные тем, которые находятся в опухолевых клетках. Иммунные клетки сталкиваются с ними и уничтожают раковые клетки, несущие те же белки.

К 2033 году эти персонализированные вакцины спасут миллионы жизней. В то время как рак в целом по-прежнему далек от полного излечения, терапия на основе мРНК является основным переломным моментом с точки зрения прогресса, при этом ряд подтипов в настоящее время относительно легко поддается лечению. РНК-мессенджер также дает надежду пациентам с сердечно-сосудистыми и аутоиммунными заболеваниями, а также с редкими состояниями, для которых не существует вариантов лечения.

Больше…

В июне 2018 года исследователи компании OpenAI, базирующейся в Калифорнии, опубликовали исследование о “Генеративном предварительно обученном трансформере” (GPT). До этого лучшие языковые модели искусственного интеллекта (ИИ) в основном использовали обучение с учителем на основе большого количества вручную размеченных данных. Эта зависимость от обучения с учителем ограничивала их использование на неразмеченных наборах данных, а также делала обучение крайне дорогостоящим и затратным по времени для обучения очень больших моделей.

В отличие от этого подход GPT включал в себя этап ненадзорного генеративного “предварительного” обучения, используемый для установки начальных параметров, а затем этап “настройки” для адаптации этих параметров к целевой задаче. GPT имел 117 миллионов параметров, которые можно было рассматривать как примерно эквивалентные отдельным соединениям в мозгу. Новая архитектура GPT обеспечивала более структурированную память, что приводило к “устойчивой переносимой производительности на различных задачах”.

Исследования OpenAI привели к более продвинутой версии с размером набора данных и количеством параметров в 10 раз больше. Как и ее предшественник, GPT-2 использовал ненадзорную модель трансформатора, обученную создавать текст, предсказывая наиболее вероятное следующее слово в последовательности токенов. Продолжая предсказывать дополнительные слова, он мог соединять полные предложения и абзацы с полностью понятными (и семантически значимыми) утверждениями на естественном языке, несколько похожим на очень продвинутую форму автокоррекции на смартфонах. Большой набор данных позволил GPT-2 выполнять задачи за пределами простого создания текста: такие как ответы на вопросы или краткое изложение и даже перевод между языками в различных конкретных областях без предварительной инструкции.

GPT-3, выпущенный в июне 2020 года, поднял исследования на новый уровень. Он имел количество параметров 175 миллиардов, более чем в 100 раз больше, чем у GPT-2, и требовал 800 ГБ хранилища. Около 60% взвешенного набора данных для предварительного обучения GPT-3 было получено из отфильтрованной версии Common Crawl – открытого хранилища данных веб-сайтов, состоящего из 410 миллиардов байт-парных закодированных токенов. Другие источники текста включали WebText2 – корпус веб-сайтов, связанных с сообщениями Reddit с тремя или более положительными отзывами, а также Википедию и цифровые книги.

The New York Times описала способность GPT-3 генерировать естественно звучащий язык, включая компьютерный код, наряду с поэзией и прозой, не только как «удивительный», «жуткий» и «унизительный», но и как «более чем ужасающий». В обзоре Wired говорится, что от GPT-3 «бегут мурашки по всей Силиконовой долине».

Однако некоторые остались настроены скептически, в том числе сам генеральный директор OpenAI Сэм Альтман, который раскритиковал то, что он назвал «ажиотажем вокруг GPT-3», признав, что он имеет «серьезную слабость и иногда делает очень глупые ошибки… ИИ собирается изменить мир, но GPT-3 — это всего лишь очень ранний проблеск».

Растущее использование технологий автоматической генерации текста, основанных на GPT-3 и других языковых генераторах, привело к спорам об академической честности и о том, как школы и университеты должны оценивать, что представляет собой академические проступки, такие как плагиат. Опасения также возникли из-за возможности распространения дезинформации, в том числе предвзятого, сексистского, расистского и другого вредоносного контента, создаваемого ботами. В одном случае французский медицинский стартап протестировал GPT-3 в качестве медицинского чат-бота, который посоветовал вымышленному пациенту покончить жизнь самоубийством.

Тем не менее, GPT-3 оказалась чрезвычайно впечатляющей технологией во многих областях. Продолжались исследования алгоритмов, что привело к созданию нового прототипа, который пытался уменьшить количество негативных или ложных ответов. ChatGPT, версии 3.5, был запущен в ноябре 2022 года и продемонстрировал улучшенное понимание этики и морали. Он мог предложить более вдумчивые ответы о том, что делать — с учетом законности, чувств и эмоций людей и безопасности всех участников — с четко сформулированными ответами во многих областях знаний. ChatGPT также обладал феноменальными навыками компьютерного кодирования, способного сгенерировать весь макет веб-сайта или подробный сценарий за считанные секунды всего по нескольким запросам пользователя. Однако его фактическая точность оказалась в ряде случаев неравномерной.

GPT-4 появляется в 2023 году, и эксперты по технологиям начали размышлять о том, какими могут быть его возможности. Оценки количества параметров сильно различались — от тех, кто считал, что оно будет таким же или лишь немного больше, чем 175 миллиардов GPT-3, до тех, кто предсказывал еще один огромный скачок, возможно, на сотни триллионов.

В конце концов, GPT-4 оказывается в нижней части этих прогнозов. Однако эффективное масштабирование значительно улучшилось в последние годы, а это означает, что количество параметров само по себе больше не является лучшим показателем производительности языковой модели — схлже с так называемым «мифом о мегагерцах» 2000-х годов, который применялся к скоростям персональных компьютеров. Вместо этого обучение на больших наборах данных теперь более важно.

GPT-4 представляет собой самую впечатляющую языковую модель из когда-либо созданных — она прошла несколько модифицированных версий теста Тьюринга и вызвала широкие общественные дебаты по поводу потенциала искусственного интеллекта в ближайшем будущем. Он имеет большую скорость, более длинное контекстное окно, лучшую точность фактов и улучшенную способность «запоминать» и ссылаться на информацию из предыдущих разговоров. В нем также дополнительно рассматриваются этические проблемы, связанные с более ранними версиями.

Благодаря постоянному повышению эффективности и снижению стоимости оборудования GPT-4 и его производные начинают распространяться в таких приложениях, как обслуживание клиентов и техническая поддержка. Пятое и шестое поколения языковых моделей будут разработаны во второй половине 2020-х годов, что приведёт к созданию действительно человекоподобного ИИ, способного имитировать реального человека почти в 100% случаев.

Больше…

Первый традиционный штрих-код был изобретен в 1940-х годах Норманом Джозефом Вудлендом и Бернардом Сильвером, двумя аспирантами из Филадельфии, США. Их первоначальный дизайн состоял из серии концентрических кругов, которые могли быть прочитаны сканером с использованием ультрафиолетового света. В 1960-х годах Вудленд и Сильвер усовершенствовали свой дизайн и разработали современный штрих-код, состоящий из серии линий и промежутков различной ширины. Они также разработали сканер, который мог читать штрих-код с помощью видимого света, и систему для присвоения уникальных идентификационных номеров продуктам. Позже это получило название Универсальный код продукта (UPC).

В 1972 году британская супермаркетная сеть Sainsbury’s ввела систему штрих-кода для более эффективного управления запасами, используя UPC. В 1974 году пачка жевательной резинки Wrigley’s стала первым продуктом, проданным с помощью штрих-кода, когда он был отсканирован в супермаркете в штате Огайо, США. Штрих-коды вскоре стали неотъемлемой частью розничной торговли, используемой для идентификации и отслеживания продуктов в магазинах и складах по всему миру.

В 1994 году дочерняя компания Toyota Denso Wave изобрела первый 2D штрих-код, встраивая данные на горизонтальных и вертикальных осях, как способ отслеживания запчастей для автомобилей в процессе производства. Разработанный компанией Quick Response (QR) код получил широкое распространение в Японии, наряду с многими другими типами 2D штрих-кодов (также известных как матричные коды).

В отличие от линейных (1D) штрих-кодов, этот новый формат мог представлять гораздо больше данных на единицу площади. В то время как стандартный штрих-код обычно имел только 12-20 цифр, QR-код имел возможность вмещать более 4 000 алфавитно-цифровых или 7 000 числовых символов.

Однако наиболее значительным стало то, что количество возможных комбинаций стало астрономически выше. UPC-A, наиболее распространенный из 1D штрих-кодов, имел около триллиона (10¹²) возможных комбинаций. Первая версия QR-кодов, выпущенная в 1994 году, содержала 21 x 21 модуль (черно-белый квадрат), который увеличился до 177 x 177 в версии 40 в 2015 году. Это позволило использовать 10⁹⁴⁰³ возможных комбинаций – больше, чем общее число атомов в известной Вселенной, обеспечив человечество неисчерпаемым количеством кодов.

После того, как QR-коды и другие форматы 2D штрих-кодов стали популярными в Японии, они начали распространяться в страны по всему миру. В 2010-х годах они стали ещё более широко используемыми из-за распространения смартфонов с камерами и возможностями сканирования кодов. Пандемия COVID-19 в 2020 году ещё больше увеличила их привлекательность как “бесконтактной” системы для отображения информации.

Поскольку 2D штрих-коды уже широко используются в производстве, складах, логистике, здравоохранении и других отраслях, внимание сейчас сосредоточено на розничном секторе, чтобы сделать его старую систему штрих-кода подходящей для 21 века. Эти усилия включают Sunrise 2027, предложенный GS1 US, некоммерческой организацией стандартов, а также инициативы в других странах, направленные на то, чтобы все магазины и терминалы продажи были настроены и готовы принимать 2D штрих-коды.

К 2027 году это обновление в основном завершено. Использование 2D штрих-кодов в розничной торговле предлагает большую ёмкость данных, интерактивные возможности, улучшенное отслеживание и трассировку и экономическую эффективность.

Например, о продукте может быть сохранено больше информации, такой как пищевая ценность, список ингредиентов и информация об аллергенах. Это может быть важно для клиентов с диетическими ограничениями или аллергиями и помогает продвигать прозрачность и доверие между клиентами и производителями пищевых продуктов. Коды могут использоваться для создания интерактивных возможностей для клиентов, таких как предоставление рецептов, игр или скидок, вознаграждений программы лояльности.

Они также помогают магазинам и производителям продуктов питания собирать ценные данные и понимать предпочтения и поведение клиентов. Отдельные продукты питания могут быть прослежены на всем пути производства, от фермы до стола. Это помогает улучшить безопасность и контроль качества продуктов питания, а также может помочь сократить потери, выявляя и устраняя неэффективности в цепочке поставок.

Больше…

В 2022 году в Европе появляются первые автомобили с автономностью 3-го уровня. Это следует после одобрения немецких властей в предыдущем году. В то время как транспортные средства с автономностью 2-го уровня управляются только частично без помощи рук и требуют постоянного контроля со стороны человека, системы 3-го уровня могут управлять автомобилем автономно в определенных условиях (например, на автомагистралях) и могут принимать решения, не требуя от водителя брать управление на себя.

Mercedes-Benz переработал свой седан S-класса, включив в него функцию Drive Pilot, и в 2021 году получил техническое одобрение Федерального управления автомобильного транспорта Германии на основе действующих на международном уровне Правил ООН 157 для автоматизированных систем удержания полосы движения. Новая технология использует множество камер, радаров и датчиков для мониторинга ситуации с транспортным средством, контролирует его скорость и расстояния до других участников дорожного движения, а также независимого выполнения маневров уклонения или торможения без вмешательства водителя. Собранная в режиме реального времени информация о геометрии дорог, профилях маршрутов, дорожных событиях и дорожных знаках в сочетании с высокоточным GPS и цифровой 3D-картой позволяет системе самостоятельно управлять автомобилем в течение длительного времени. Mercedes-Benz также может осуществлять экстренный вызов и открывать двери и окна, чтобы предоставить доступ службам экстренного реагирования в случае чрезвычайной ситуации.

Drive Pilot – это гораздо более продвинутая версия более раннего “Пакета помощи водителю” для S-класса. Добавлен новый лидар с рабочим углом 120°, камера на заднем стекле, а также микрофоны для обнаружения огней и сирен приближающихся автомобилей скорой помощи.

Первоначально система ограничена максимальной скоростью 60 км /ч на 13 200 км автодорог в Германии. Однако, позже он станет доступен и в других странах, таких как США и Китай, скоростные ограничения будут снижаться.

Больше…

В этом году Китай проводит миссию по возвращению образцов с околоземного астероида 469219 Камоалева. Это крошечное, быстро вращающееся тело имеет диаметр всего 41 м и является самым маленьким, ближайшим и наиболее постоянным (известным) квазиспутником Земли. Его орбита и содержащиеся в нем силикаты, похожие на лунные, делают его вероятным осколком Луны. Он максимально отдаляется от Земли на 100 расстояний между планетой и Луной, а минимально — на 38 расстояний. Астероид стал квазиспутником Земли всего около 100 лет назад, сначала считалось, что объект будет представлять собой квазиспутник Земли ещё несколько столетий, но позже стало известно, что предыдущие оценки оказались заниженными и он останется квазиспутником миллион лет или даже больше. Миссия предоставляет подтверждение этому, помимо дополнительных научных данных, после возвращения образца годом спустя.

Технические проблемы включают в себя выход на орбиту и удержание зонда вокруг небольшого тела с очень слабой гравитацией. Космический корабль требует двигатели с длительным сроком службы и высокоточной системой навигации, наведения и управления. Возвращаемая капсула также должна выдерживать сверхскоростное возвращение в атмосферу Земли.

Китай прорабатывает две стратегии миссии – “закрепление” и “касание и движение” – используя обе для максимального увеличения шансов на успех. Зонд приземляется на астероид с помощью четырех роботизированных манипуляторов, на конце каждого из которых имеется сверло для прикрепления.

После доставки образцов на Землю в возвратной капсуле зонд продолжит движение к комете главного пояса 311P/PANSTARRS. По прибытии в 2034 году он будет использовать различные камеры, спектрометр и другие приборы, чтобы исследовать вероятность доставки воды на Землю подобной кометой. Он также даёт представление о различиях между активными астероидами и классическими кометами.

Больше…

Дисплеи 8K (с разрешением 33 МП на глаз) являются довольно стандартной функцией виртуальной реальности (VR) в этом году. Они предлагают в четыре раза больше пикселей, чем лучшие потребительские VR-продукты десятилетней давности.

После длительного периода практически без активности, индустрия виртуальной реальности пережила значительное оживление примерно с 2015 года. Прототип Oculus Rift и его последующий коммерческий выпуск привели к появлению десятков конкурентов в течение нескольких лет, в том числе моделей с лучшим разрешением и полями обзора (FOV).

Изначально будучи несколько дорогой и нишевой формой развлечений, VR значительно снизилась в стоимости в течение 2020-х годов. Пандемия COVID-19 ускорила его повсеместное внедрение. В период с 2021 по 2028 год в отрасли наблюдался совокупный годовой темп роста в 18 %. Виртуальные, дополненные и смешанные реальности вместе принесли 1,5 трлн долларов чистой экономической прибыли к концу десятилетия.

К 2030 году качество виртуальной реальности улучшается в геометрической прогрессии. Новейшие экраны теперь обеспечивают захватывающую детализацию и реалистичность, сверхнизкую задержку и широкий диапазон обзора, в то время как множество новых функций объединяются для дальнейшего повышения уровня погружения и интерактивности. Например, большинство гарнитур теперь включают в стандартную комплектацию опцию интерфейса мозг-компьютер (brain-computer interface, BCI) для записи электрических сигналов пользователей, позволяя управлять действиями, просто думая о них. Такая технология уже начала появляться несколько лет назад, но теперь значительно улучшилась с точки зрения скорости, точности и повсеместности.

Неинвазивные датчики, размещенные на коже головы, на сегодняшний день являются предпочтительным выбором для основного использования BCI. Однако в настоящее время начали появляться более продвинутые варианты инвазивных интерфейсов, поскольку технология переходит от чисто клинических применений (таких как лечение паралича) к бизнесу, отдыху и развлечениям. Хотя они всё ещё находятся на нишевой и экспериментальной стадии развития, ранние последователи, желающие пройти хирургическое вмешательство и иметь электроды, соприкасающиеся с поверхностью их мозга, могут использовать двунаправленные связи как для чтения, так и для записи информации в неокортекс головного мозга.

В играх виртуальной реальности эти более агрессивные BCI могут повысить уровень погружения, обманывая чувства таким образом, чтобы приблизить игрока к действию. Новые зрительные, слуховые и тактильные ощущения становятся возможными благодаря стимуляции как моторной, так и зрительной области коры головного мозга. На данном этапе эти эффекты довольно ограничены и используются только самыми закоренелыми геймерами, но обеспечивают более реалистичные способы взаимодействия с моделируемыми людьми, объектами и окружающей средой.

В этом десятилетии наблюдается значительный прогресс в технологии BCI, поскольку количество электродов, используемых в имплантатах, растет не по дням, а по часам, позволяя записывать и декодировать более крупные и сложные паттерны мозга. В дополнение к играм, интерфейсы мозг-компьютер приобретают популярность благодаря улучшению оздоровительных функций, таких как управляемая медитация и улучшение качества сна. В то же время возникают этические проблемы, связанные с согласием, конфиденциальностью, идентификацией и управлением, особенно когда BCI сочетаются с ИИ.

Больше…

К этому времени искусственный интеллект (ИИ) достигает такого уровня развития, который начинает коренным образом изменять человеческое общество и культуру. В этом году отмечается дата так называемой технологической сингулярности, постулируемой футуристом Рэем Курцвейлом. Хотя Курцвейл был склонен к чрезмерному оптимизму в ряде конкретных прогнозов на будущее, его основная предпосылка экспоненциального роста технологий оказалась точной. Технологическое развитие начинает становиться в принципе неуправляемым и необратимым, что порождает радикальные изменения характера человеческой цивилизации.

Спекуляций в это время предостаточно, похожих на боязнь “ошибки 2000” в 1999 году или предсказаний о конце света из-за календаря майя в 2012 году и прочих подобных событий в другие даты. Интернет кишит слухами и мемами, связанными с сингулярностью. В то время как большая часть этих разговоров является необоснованной шумихой – при том, что жизнь для большинства людей протекает нормально, – “нормальный” один год меняется с такой скоростью, которая показалась бы пугающе быстрой наблюдателям из предыдущих десятилетий. Технологические скачки с 2020 по 2045 год были гораздо более заметными, чем за тот же промежуток времени с 1995 по 2020 год. Прогресс, который ожидается в следующие 15 лет, покажется ещё более значительным.

Роботы, например, в настоящее время широко распространены в повседневности, их число увеличилось на порядки за предыдущие десятилетия. Они встречаются на заводах, фермах и в промышленности, устраняя большую часть традиционной ручной работы людей. Кроме того, эти машины стали заметны в большем количестве в общественных местах, придавая футуристический вид многим городам, поселкам и пригородам. Подобно тому, как примерно 40 лет назад смартфоны с сенсорным экраном перешли из научной фантастики в реальность , эти роботы быстро становятся привычной частью жизни. Это включает в себя полностью автоматизированный сбор мусора на улицах и в парках, роботов-уборщиков в офисах и гостиницах, роботов-охранников, роботов для доставки продуктов и других товаров. Их прототипы начали появляться в 2010-х годах. После экспоненциального роста они станут обычным явлением к 2045 году. Кроме того, начинают появляться двуногие гуманоидо-подобные роботы, которые чаще встречаются в помещениях.

Благодаря увеличению вычислительной мощности в десять тысяч раз по сравнению с 25 годами ранее, роботы в 2045 году могут выполнять множество задач независимо и без надзора человека.

Много лет назад достижения в области глубокого обучения и обработки естественного языка позволили создавать фрагменты текста, неотличимые от текста, написанного человеком, что привело к тому, что чат-боты прошли тест Тьюринга, что стало важной вехой в этой области. Наряду с обработкой естественного языка, ИИ получил возможность осваивать среду реального мира и всё более разнообразный спектр 3D-объектов. Если раньше роботы ограничивались “фиксированными” движениями, то новое поколение обладает большей динамичностью и гибкостью – приспосабливается к новым ситуациям и решает всё больше и больше задач. Эти возможности получили поддержку благодаря беспроводной связи 5G, а затем 6G и экспоненциально растущему объёму данных, собираемых с датчиков, что позволяет роботам учиться на своем опыте и распространять знания друг другу.

В прошлом ограниченная вычислительная мощность означала, что роботы часто тратили минуты на идентификацию объекта или ситуации и необходимого взаимодействия. Однако к 2045 году эти вычисления возможно выполнять почти в режиме реального времени, что позволяет получить гораздо более похожий на человеческий ответ. Хотя остаётся несколько технологических препятствий, всё идёт к тому, что вскоре будет создан так называемый сильный искусственный интеллект (Artificial General Intelligence, AGI).

В дополнение к своим когнитивным способностям некоторые из новейших роботов приобретают чрезвычайно реалистичную внешность. Самые продвинутые модели сейчас пересекают эффект “зловещей долины”, с лицами и телами, которые выглядят почти – но не совсем – как настоящий человек. Это странное и тревожное явление подпитывает спрос на более естественные выражения лица и движения конечностей. Проблема решается с помощью обратной связи с пользователем (роботы могут автоматически определять эмоциональную реакцию человека – хорошую или плохую) в сочетании с такими методами, как захват движения, в процессе, который несколько похож на генеративные состязательные сети. Эти тонкие итерации данных используются для определения “наилучшего” внешнего вида и движения, позволяя постепенно оптимизировать последующие поколения машин. Напечатанные 3D кости, составляющие все 206 в анатомии человека, наряду с новыми материалами, разработанными для более гибкой кожи и мышц, а также более реалистичными глазами и зубами, помогают решить оставшиеся проблемы.

Эти передовые прототипы пока не попадаются обычным представителям общественности, в основном они ограничены государственными, корпоративными и исследовательскими учреждениями, семьями богатых и знаменитых, выступлениями TED и так далее. Однако, менее продвинутые модели в настоящее время относительно распространены в развитых странах. Они популярны среди людей с доходом выше среднего и сопоставимы по стоимости со вторым автомобилем или аналогичной крупной покупкой. В их обязанности входит выполнение домашних обязанностей, таких как уборка, приготовление пищи, а также уход за детьми и пожилыми членами семьи.

Хотя обычно эти андроиды находятся в ограниченной геозоне в пределах собственности владельца и/или местного района, их также можно увидеть и вне её. Они служат отличными партнерами для тренировок на спортивных площадках, беговых дорожках, в парках и других местах отдыха. Будучи способным воспроизводить движения, можно, например, сыграть против чемпиона по теннису или сразиться с известным боксером. При правильном захвате движения владелец может даже играть против собственной версии, если пожелает.

Андроиды появились в секс-индустрии несколькими десятилетиями ранее, хотя и в зачаточных формах с ограниченной функциональностью. Секс-роботы 2045 года несравнимо более сложные и привлекательные, вплоть до того, что многие клиенты (в основном мужчины) формируют долгосрочные отношения с машинами. Браки между людьми и роботами станут легализованы в некоторых юрисдикциях во второй половине этого десятилетия.

Существует множество моральных, этических, правовых, экономических и философских проблем, связанных с распространением роботов в обществе, – все они способствуют растущему ощущению “шока будущего” в это время.

Другие эффекты, подобные сингулярности, появляются до конца десятилетия. Всё более быстрый прогресс интерфейсов мозг-компьютер, обеспечивающий более глубокую интеграцию искусственного интеллекта и человеческого интеллекта, выходящую за рамки медицины и используемую потребителями, такими как игры и виртуальная реальность, а также образование. Индивидуальные технологии в целом становятся изысканно компактными и миниатюрными – например, бионические глаза приближаются к человеческому уровню остроты зрения, а однокристальные устройства теперь приближаются к размеру отдельных клеток крови. Между тем, возможность продлить свою жизнь представляется реалистичной перспективой благодаря недавним успехам в испытаниях по омоложению человека.

Быстрый рост искусственного интеллекта и робототехники, наряду со многими другими ошеломительными технологиями, происходит во время геополитических потрясений, когда мир сталкивается с конвергенцией социальных, экономических и экологических проблем, подобных которым никогда раньше не было. Эта нестабильность и сам темп изменений создают “размытость сознания” для многих людей в эти годы – ощущение, что человечество достигает поворотного момента в истории.

Больше…

«Межзвездный Зонд» (Interstellar Probe) – это очень долгосрочная и дальняя космическая миссия, разработанная Лабораторией прикладной физики Университета Джона Хопкинса (APL) и финансируемая НАСА, для исследования за пределами Солнечной системы. Это дальше, чем любой предыдущий космический аппарат. Запущенный в начале 2030-х годов, он движется к целевому назначению в 1000 астрономических единиц (а.е.), что означает в 1000 раз больше расстояния от Солнца до Земли.

Пять более ранних космических аппаратов уже прошли через гелиопаузу – невидимую границу, где солнечный ветер Солнца останавливается межзвездной средой, потому что солнечный ветер уже недостаточно силен, чтобы оттеснить звёздные ветры окружающих звезд. Это были “Вояджер I” (в 2012), “Вояджер II” (в 2018), “Пионер 11” (в 2027), “Новые горизонты” (в 2043) и “Пионер 10” (в 2057).

Однако, «Межзвездный Зонд» предназначен для того, чтобы пройти гораздо дальше, чем что-либо когда-либо прежде. Одной из его главных целей является получение обновленного изображения “бледно-голубой точки” (впервые получившего известность благодаря “Вояджеру I” в 1990 году), на этот раз с точки обзора, почти в 25 раз более удалённой. Другими словами, он нацелен на то, чтобы запечатлеть фотографию, на которой видна Земля и все содержимое гелиосферы, находясь на расстоянии 150 миллиардов километров от Солнца. Это 0,02 световых года, или около 5,8 световых дней, и примерно на полпути к внутреннему краю облака Оорта.

Миссия запускается новой мощной ракетой, “Системой космических запусков” (SLS) НАСА, которая помогает генерировать скорость, необходимую для пересечения Солнечной системы в рекордно короткие сроки. Зонд с ядерным двигателем пролетает мимо Юпитера для усиления гравитации и дальнейшего увеличения скорости. Он достигает гелиопаузы всего за 15 лет, покрывая 8 а.е. в год, что более чем в два раза быстрее, чем предыдущие зонды “Вояджер”. Затем он продолжает движение в глубокий космос, оставаясь в рабочем состоянии еще в течение 35 лет, при этом его окончательные передачи принимаются на ~1000 а.е. По пути ищутся объекты в поясе Койпера и за его пределами, включая планеты-изгои, а также распределение пыли, чтобы измерить общее количество тел в этом отдаленном регионе.

В дополнение к съёмке и изображений далекой Земли и других достопримечательностей, «Межзвездный Зонд» определяет размер и форму “пузыря” гелиосферы, окружающего нашу Солнечную систему, и подтверждает плотность атомов на кубический метр в постепенно удаляющихся местах. Эта крупномасштабная модель гелиосферы может быть экстраполирована на другие звёздные системы, раскрывая новые знания о звёздной динамике, показывая, как наша собственная гелиосфера вписывается в семейство других астросфер, и предоставляя новые подсказки о обитаемости экзопланет.

«Межзвездный Зонд» становится первой миссией НАСА, которая подробно характеризует местную межзвездную среду (LISM), лежащую за пределами гелиосферы. Более ранние исследования намекали не на одно, а, возможно, на четыре различных межзвездных облака, соприкасающихся с нашей гелиосферой. Более подробная картина нашего галактического соседства и того, как оно формирует нашу гелиосферу, формируется на основе данных «Межзвездного Зонда». Это определяет, входит ли наше Солнце в новую область межзвездного пространства с совершенно иными свойствами. Больше…

Новый железнодорожный подводный тоннель Хельсинки–Таллинн проходит через Финский залив и соединяет столицу Финляндии и Эстонии. При длине под водой более 50 км он становится самым длинным подводным тоннелем в мире, превышающим 37,9 километровый тоннель под Ла-Маншем между Англией и Францией.

Необходимость в таком тоннеле возникла из-за образования узкого горлышка при перемещении людей и грузов через залив. Путешествие на пароме занимает два часа, и всё большее количество людей нуждались в транспорте. Хельсинки уже носил звание самой загруженной пассажирской гавани в мире. Между тем, сухопутный проезд между Хельсинки и Таллином занимает 800 км пути на восток и проходит через Россию.

Планы по переправе впервые появились в конце 2000-х годов. Правительства обеих стран обратились в ЕС за финансированием и отчетами об обследованиях. Наряду с этим предприниматели и частные лица начали создавать свои собственные проекты тоннелей и переходов. После технических оценок, исследований долгосрочных объёмов пассажирских и грузовых перевозок и анализа затрат и выгод Эстония и Финляндия подписали Меморандум о взаимопонимании в 2021 году. Это способствует взаимному сотрудничеству в транспортном секторе, включая крупномасштабные стройки, такие как тоннель Хельсинки–Таллинн.