А не помните, было такое стихотворение, кажется, у Лемтыбожа, но могу путать. Там ещё были такие слова «...пули били по лицу», «Отче лошадь дай нам смерти...» и «Не забудьте о Лаэрте и о Гамлете с людьми».
Чот не гуглится

А, вот. Лемтыбож, действительно

#подкаст

В этом выпуске обсуждаем влияние технологий на творческие профессии, включая перевод, кинематограф, литературу и искусство с Сергеем Марковым, автором книг об ИИ и директором по развитию технологий искусственного интеллекта в «Сбербанке».

Может ли нейросеть заменить человека? Как ChatGPT и другие модели создают тексты, изображения и музыку? Нарушает ли ИИ права создателей контента? Какие законы нужны для регуляции ИИ и какие подходы используют разные страны? Почему ИИ иногда «галлюцинирует» и как избежать ошибок? Обо всём этом в нашем подкасте!

Доступно на VK Видео
Доступно на RUTUBE
Доступно на YouTube
Доступно на Одноклассниках
Доступно на Яндекс Музыке
Доступно на Литрес
Доступно на Podster

Как создать подкаст под ключ? Расскажет @AndPolina

В целом нашу Вселенную можно рассматривать как большую машину, в памяти которой и существует весь физический мир. Мысль это очень старая, четко ее проартикулировал первым, кажется, Конрад Цузе в своем Rechnender Raum, но не удивлюсь, если схожие мысли были и у Лейбница.
Машина эта умеет выполнять определенный набор операций, мы их называем законами физики. Один шаг вычислений это операция вычисления нового состояния физического мира через 1 квант времени: S → S'. Решение вычислительной задачи нами в нашем физическом мире предполагает необходимость перевода этой задачи на язык вселенской машины. По сути эту задачу и решают вычислительные устройства. Нужно организовать такой физический процесс, результатом которого будет нужное нам решение. Существующие вычислительные устройства, конечно, жутко неэффективны. По сути мы используем некие аналоги псевдокода, которые, конечно, дико роняют нам производительность по сравнению с возможностями "железки". Производительность железки, причем, в целом известна, она следует из теоремы Марголуса — Левитина. Это то, куда нам надо стремиться.
Теоретически можно построить дифференцируемую модель физики (пусть и с некоторыми ограничениями), тогда поиск архитектуры физических устройств под конкретные задачи можно будет осуществлять градиентными методами. Причем технологические ограничения в таком случае становятся просто набором границ для стартового (и конечного для его распознаваемости) состояния

В свежем IEEE Spectrum статья про термодинамические вычисления и компанию Normal Computing (писали про них тут и ранее).

Интересная цитата:

This results in the Normal Computing cofounders having a slightly different vision. They imagine a world where different kinds of physics are utilized for their own computing hardware, and every problem that needs solving is matched with the most optimal hardware implementation.

“We coined this term physics-based ASICs,” Normal Computing’s Belateche says, referring to application-specific integrated circuits. In their vision, a future computer will have access to conventional CPUs and GPUs, but also a quantum computing chip, a thermodynamic computing chip, and any other paradigm people might dream up. And each computation will be sent to an ASIC that uses the physics that’s most appropriate for the problem at hand.

«Вселенная вычисляет свою собственную судьбу» (Джеймс Глейк)

old but gold