Технологии

Ну, за метаверс? Слева находится то, на что Цукерберг потратил около 80 миллиардов, чтобы достичь результата. Справа вы видите работу Opus 5.5 в Блендоре, на что он потратил немножко токенов. Качество Опусянского и Астрачки подтянется, а вот 80 миллиардов уже не вернуть. Меня до сих пор бомбит от прогнозов Маккинзи в июне 2022: “By 2030 the metaverse could generate $4 trillion to $5 trillion across consumer and enterprise use cases.” Позже, в январе 2023 года, McKinsey повторила оценку в A CEO’s guide to the metaverse(путеводитель руководителя по метаверсу, блэт): размер активности метаверса оценивался в $200-300 млрд в 2022 году и мог вырасти примерно до $4-5 трлн к 2030 году. Я, кстати, кинул в ChatGPT запрос, типа ты аналитик и твои знания ограничены июнем 22 года. И он нарисовал мне 700 миллиардов вместо 5 триллионов и робко спросил о том, что вообще-то говоря определения метаверса не было и до сих пор нет. За что МакКинзи берут деньги? За что, скажите мне, за что им платят? @cgevent

Почему ИИ не угадывает ярость урагана 21 сентября у тихоокеанского побережья Мексики Поло был ещё тропическим штормом. Через сутки он превратился в ураган пятой категории с ветром до 290 км/ч — один из сильнейших тихоокеанских штормов за десятилетия. Так же внезапно в 2018-м дорос до пятой категории Майкл — прямо перед ударом по Флориде. Когда стихия застаёт врасплох, на эвакуацию почти не остаётся времени. ИИ-модели погоды за считанные годы стали соперничать с лучшими физическими прогнозами, но с силой ураганов у них беда. Почему — объясняет исследователь ураганов Чань Кьеу в The Conversation. Первая причина — данные. Глобальные модели учились на десятилетиях наблюдений со всей Земли. А сила урагана — задача региональная: шторм меняется быстро, и данные нужны куда подробнее. Станции, радары и буи дают детали, но в основном у побережья, а ключевые стадии урагана проходят над открытым океаном. Спутники видят лишь часть картины и не могут разом просканировать объёмную структуру каждого шторма. Итог: полноценного трёхмерного датасета для обучения ИИ просто нет. Вторая причина — хаос. Даже если измерять тысячи штормов целиком каждую секунду, крошечные различия в начальном состоянии со временем разрастаются. У урагана есть потолок силы — «потенциальная интенсивность», которую задаёт окружение: тёплая вода подпитывает шторм, сдвиг ветра тормозит. Под этим потолком сила колеблется, и чем теплее океан, тем сильнее колебания. Отсюда ловушка. ИИ учат ошибаться как можно меньше, но если хаос реален, ошибку не свести к нулю. Модель выучивает самый вероятный сценарий и сглаживает всплески — по сути, усредняет характер урагана. А раз данные всегда неточны, правила модели остаются приближением, и прогноз силы портится уже через несколько дней. @vselennayaplus

Пишу этот пост на своём уже не очень новом iPhone. Да, я тоже в этой секте 🙂 Но не из-за понтов или каких то наворотов, а из за привычки донашивать за супругой яблочные телефоны. И вот недавно я наткнулся на статью в The Wall Street Journal под названием The Hidden Debt That Apple Owes to the CIA (Скрытый долг Apple перед ЦРУ) Даже если у вас никогда не было ни MacBook, ни iPhone, вы наверняка знаете, кто такой Стив Джобс. И, скорее всего, знаете его историю - как он основал Apple, затем ушёл из компании, разругавшись с менеджментом, а спустя годы триумфально вернулся и в итоге вознёс Apple на вершину мирового IT-бизнеса. Но есть в биографии Джобса один гораздо менее известный период. Как раз между уходом из Apple и возвращением туда. В 1986 году он купил графическое подразделение Lucasfilm, из которого впоследствии вырос Pixar, а также основал компьютерную компанию NeXT. Поначалу дела шли неважно. Компьютеры NeXT продавались хреново слабо, заказов почти не было. И тут в один прекрасный день в офис Джобса приехали представители ЦРУ. В результате NeXT получила заказ на 20 000 компьютеров, связанный с обработкой и анализом разведывательной информации. В тот момент деньги от ЦРУ стали серьёзной поддержкой для бизнеса Джобса. NeXT выжила. А вместе с ней выжила и её операционная система NeXTSTEP (это Unix-подобная система на базе Mach с очень продвинутой для своего времени объектно-ориентированной средой разработки) В 1997 году Apple купила NeXT, Джобс вернулся в компанию, а технологии NeXT легли в основу будущей Mac OS X и в конечном счёте технологической платформы, из которой выросла iOS. Мысль автора статьи - без государственных денег NeXT не дожила бы до возвращения Джобса в Apple, и тогда вся история компании сложилась бы по другому. Но Apple, это не единственный пример. Другой американский IT-гигант стал мировым лидером благодаря сотрудничеству уже с другой гос. структурой - Министерством обороны США. В 1950-х IBM получила огромный контракт на участие в создании SAGE (компьютерная система противовоздушной обороны США) Этот проект принес компании не только огромные деньги, но и колоссальную инженерную школу - опыт разработки сложнейших вычислительных систем, работающих в реальном времени, и статус одного из ключевых поставщиков вычислительной техники для государства. И всё это в дальнейшем помогло IBM стать лидером эпохи мейнфреймов. А примерно в то же самое время по другую сторону Атлантики разворачивалась совсем другая история. В Великобритании существовала компания, которая пошла по пути создания компьютеров прежде всего для бизнеса. Причём компьютеров очень передовых для своего времени. Но крупных государственных контрактов у неё не было. Она развивала это направление в основном на собственные деньги, и в итоге проиграла гонку. Сейчас об этих компьютерах почти никто не помнит даже в самой 🇬🇧 Эта история заслуживает отдельного поста, потому что она о том, как происходит прогресс в развитии технологий. А ещё потому, что тот замечательный компьютер (он действительно был реальным конкурентом компьютеру IBM) создала не технологическая корпорация, а компания которая просто пекла вкусные булочки 🙂 Не переключайтесь Незаметный бизнес