Исследование показывает, что современные шахматные движки на базе трансформеров, демонстрируя высокую эффективность, всё дальше уходят от понятных человеку принципов игры, создавая проблему интерпретируемости.
Как искусственный интеллект помогает математикам решать сложные задачи в теории гомогенизации, автоматизируя исследование и проверку гипотез.
Как определить обязанности и ответственность искусственного интеллекта, сместив фокус с определения его ‘сущности’ на контекст и функциональность.
Как принципы воплощенного интеллекта и интеграция морфологии, материалов и взаимодействия с окружающей средой позволяют создавать автономных микророботов, снижая зависимость от централизованного управления.
Как агентная архитектура позволяет быстро внедрять решения искусственного интеллекта на периферии сети и поддерживать принципы коллаборативной работы человека и машины.
Как производители устройств для умного дома перекладывают ответственность за защиту данных посторонних на владельцев, игнорируя проблему взаимозависимой приватности.
Ранние прозрения концепции всепроникающих вычислений (Ubiquitous Computing) заложили основу для контекстно-зависимых систем, предвосхищая мир, насыщенный данными. Задолго до нынешнего бума больших языковых моделей (LLM) исследователи уже размышляли о том, как вычислительные устройства могут адаптироваться к окружающей среде и потребностям пользователя. Изначальная идея заключалась в том, чтобы создать «невидимую» инфраструктуру, которая бы незаметно собирала информацию об окружении и предоставляла релевантные услуги. Однако, простого сбора данных недостаточно. Эффективная разработка контекста (context engineering) имеет решающее значение для преобразования необработанной информации в действенный интеллект.
Традиционные методы распознавания активности опираются на носимые датчики, что накладывает ограничения на пользовательский опыт и вызывает вопросы конфиденциальности. Необходимость в ненавязчивом мониторинге стимулирует развитие бесконтактных технологий сенсорики, однако качество данных и энергоэффективность остаются существенными препятствиями. Избыточность – насилие над вниманием, поэтому стремление к минимализму в архитектуре сенсорных систем представляется закономерным.
Современные генеративные модели искусственного интеллекта (GenAI) зачастую демонстрируют недостаточную степень контроля над процессом генерации, полагаясь преимущественно на тонкости инженерного подхода к разработке запросов. Этот подход, хоть и эффективен на начальных этапах, со временем становится все более громоздким и ограничивающим, препятствуя достижению необходимой степени точности и детализации. Необходим переход к интерактивным парадигмам, способным обеспечить прецизионную настройку выходных данных GenAI, позволяя пользователю непосредственно влиять на процесс генерации и адаптировать его под свои нужды.