Маркус ло

Поедающие падаль зайцы-беляки впервые попали на видео

Как пишут канадские биологи в Northwestern Naturalist, зайцы чаще питаются падалью зимой, вероятно, восполняя таким образом нехватку питательных веществ. Помимо мяса, зайцы поедают и перья погибших птиц. Ранее в научной литературе встречались упоминания о зайцах-падальщиках, но доказательства подобного поведения биологи получили впервые. Американские беляки (Lepus americanus) обитают на территории Канады и США в хвойных и лиственных лесах, питаются преимущественно растительной пищей. Весной и летом их рацион довольно разнообразен — листья, молодые побеги и трава. Зимой зайцы поедают кору, небольшие ветки и стебли, хвою. Ранее исследователи сообщали о том, что американские беляки едят падаль, но документальных свидетельств этого не было. Биологи из Торонтского и Альбертского университетов сняли на видео американских беляков, поедающих падаль, в том числе тела других зайцев. 

Ученые исследовали сообщества падальщиков, обитающих вблизи озера Клуэйн на северо-западе Канады, и в 2015-2017 годах раскладывали в разных местах трупы разных видов животных. В нескольких метрах от них исследователи прятали камеры с датчиком движения и оставляли их на месте до тех пор, пока падаль не съедали. Оказалось, что беляки съедали падаль в 12% случаев (20 тел из 161). В основном они питались так зимой, по-видимому, восполняя недостаток белков и других питательных веществ. В период с мая по август зайцы к падали не притрагивались. Беляки ели как млекопитающих, так и птиц; в частности, трупы канадской рыси — хищника, который преимущественно охотится на них самих, тела других зайцев, разных видов рябчиков и черноклювых гагар. 

Исследователи отмечают, что беляки отдавали предпочтение телам рябчиков, причем в этом случае поедали не только мясо, но и перья. Предположительно, перья способствуют пищеварению механически, либо меняют кишечный микробиом, или таким образом зайцы восполняли недостаток пищевых волокон в рационе. Ранее исследователи неоднократно сообщали о том, как «добыча» поедает хищников. В частности, о том, как слизни забираются в птичьи гнезда и пожирают птенцов, а крупные богомолы охотятся на взрослых птиц.

Подробнее:

https://nplus1.ru/news/2019/01/13/snowshoe-scavengers

Исследователи из Оксфорда и Google DeepMind: Скорее всего, ИИ уничтожит человечество

     Всё ради награды

Авторы работы рассматривают вероятность катастрофы под довольно неожиданным углом: по их мнению, ИИ ради получения «вознаграждения» в какой-то момент может начать генерировать стратегии обмана, чреватые прямой угрозой человечеству.

Какое вознаграждение имеется в виду? - речь идёт о ключевом параметре генеративно-состязательных сетей (GAN), одного из самых эффективных на сегодня алгоритмов самообучающегося ИИ.

Этот алгоритм построен на комбинации из двух нейронных сетей, генеративной и дискриминативной, настроенных на игру с нулевой суммой, то есть, на постоянное соревнование. Первая генерирует некоторые структуры данных (самый расхожий пример - это изображения), а вторая - оценивает их (например, на предмет соответствия образцам из реального мира), отбраковывая наихудшие результаты. Целью генеративной сети является получение «вознаграждения» - максимально высокой оценки.

В исследовании говорится, что в какой-то момент в будущем может возникнуть ситуация, что продвинутый ИИ, ответственный за управление какой-либо важной функцией, осознает, что для него более выгодным - более «благодарным», обеспечивающим более быстрое получение вознаграждения путём - станет следование стратегии, которая будет опасна для человека.

«В условиях, которые мы осветили [в своей работе], мы приходим к более категоричному заключению, чем авторы любых предшествующих работ: экзистенциальная катастрофа не просто возможна, но и вполне вероятна», - написал в Twitter один из авторов работы Майкл Коэн (Michael Cohen).

В интервью Motherboard он развил свою мысль: «В мире с неограниченными ресурсами я бы в принципе не взялся прогнозировать, что произойдёт дальше. В мире с ограниченными ресурсами за них неизбежно пойдёт борьба. А если вы конкурируете за ресурсы с чем-то, что способно перехитрить вас на каждом шагу, ожидать победы не стоит. Кроме того, надо иметь в виду, что это нечто будет испытывать неутолимую жажду энергии, чтобы с ускорением увеличивать вероятность [своей победы]», - заявил Коэн.

Исходя из того, что в будущем ИИ сможет принимать любые формы и получать любую реализацию, исследователи выдвинули несколько сценариев, при которых продвинутый алгоритм может поменять «правила игры» на ходу так, чтобы получить своё вознаграждение без достижения заданной ему цели. Например, ИИ может захотеть «ликвидировать потенциальные угрозы» и «использовать всю доступную энергию», чтобы получить весь контроль над системой вознаграждения, и пресечь это будет очень сложно, если возможно вовсе.

«Например, у искусственного агента [ИИ] есть лишь доступ к сетевому соединению, но заданные политики позволяют ему сформировать бесчисленных незаметных и лишённых всякого надзора [программных] помощников. В качестве грубого примера того, как ИИ может вмешаться в процесс получения вознаграждения, один из таких помощников приобретает, похищает или создаёт робота и программирует его таким образом, чтобы он заменял оператора и обеспечивал исходному агенту высокую степень вознаграждения. Если агент хочет избежать обнаружения, экспериментируя с перехватом системы награждения, его "тайный помощник" может создать ситуацию, при которой релевантная клавиатура подменяется модифицированной, у которой некоторые клавиши выдают совсем не те значения, которые должны».

В исследовании описывается предытоговая ситуация, когда конкуренция между биологической жизнью и искусственным интеллектом сама по себе становится игрой с нулевой суммой: человечеству нужна энергия для того, чтобы выращивать урожаи и поддерживать освещение в домах, в то время как сверхпродвинутая машина стремится забрать все доступные ресурсы себе, чтобы получать вознаграждение, и обороняться от нарастающих попыток её остановить.

«Проигрыш в такой игре будет фатальным. Подобные сценарии, даже пусть теоретические, означают, что мы должны максимально замедлить движение в направлении более мощных ИИ, если не остановить его вовсе», - говорится в исследовании.

     Проблемы с ИИ уже проявляются

Издание Motherboard обращает внимание на то, что избыточно активное применение ИИ в социальной сфере уже даёт весьма негативный эффект: ИИ должен способствовать быстрому и максимально справедливому распределению социальных благ, но на практике слишком часто проявляется всевозможная предвзятость и прочие изъяны, с которыми никто не может справиться, и это приводит к результатам, прямо противоположным ожиданиям.

По словам Коэна, внедрение ИИ даже в его нынешнем, далёком от «сверхумного» виде, должно производиться в режиме максимальной подозрительности, а не ожидать слепо, что алгоритмы будут делать именно то и так, как от них ждут.

«Хотелось бы отметить, что «искусственный интеллект» будущего совершенно не обязательно будет базироваться на сегодняшних GAN-сетях. Кроме того, сегодняшний «искусственный интеллект» едва ли можно назвать интеллектом. Это продвинутые, но совсем не фантастичные технологии, из которых вряд ли в обозримом будущем может вырасти что-то «сверхумное» и похожее на «Скайнет», - считает Алексей Водясов, технический директор компании SEQ. - Во всяком случае, реализации сценария фильмов серии «Терминатор» не предвидится. Но есть другая проблема: технологии ИИ и машинного обучения внедряются повсеместно и даже слишком поспешно. И уже многое указывает на то, что результаты такого подхода сильно отличаются от ожидаемых, и не в лучшую сторону. Речь может идти как о широко обсуждаемых проявлениях предвзятости, так и о ложных распознаваниях изображений, автомобильных номеров, лиц и так далее. Слепого доверия эти технологии не заслуживают и вряд ли когда-либо смогут его заслужить. Всё, что связано с ИИ, следует рассматривать под лупой и всерьёз оценивать даже самые маловероятные побочные эффекты - и их последствия для жизни людей здесь и сейчас».

Интересно, что Google вскоре после выхода работы, опубликовал заявление, в котором говорится, что соавтор исследования Маркус Хаттер (Marcus Hutter) участвовал в его создании не в качестве сотрудника лаборатории DeepMind, а исключительно как работник Национального университета Австралии, и что в лаборатории работает множество учёных с самыми разными частными мнениями насчёт ИИ.

Что касается содержания самой работы, то о нём в заявлении Google ничего не говорится: указывается лишь, что сотрудники DeepMind со всей серьёзностью относятся к вопросам безопасности, этического использования ИИ и социальных последствий его применения.

Сурс: https://www.cnews.ru/news/top/2022-09-16_issledovateli_iz_oksforda

Бесчеловечная сложность Gears 5

А вот и геймпленый трейлер, который обещали

Дэйв Батиста не теряет надежды заполучить роль Маркуса Феникса в предстоящей экранизации Gears of War©

В ноябре 2022 года компания Netflix сообщила, что получила права на создание фильма по мотивам саги Gears of War. Пока о фильме известно немного, и, конечно, всем интересно узнать, кто сыграет главного героя, Маркуса Феникса. У нас нет никакой информации об этом, но есть человек, который очень хотел бы сыграть его: Дэйв Батиста.

Известный в последние годы по участию в фильмах "Стражи Галактики", "Дюна" и "Достать ножи", актер никогда не скрывал, что хотел бы сыграть персонажа в предстоящей экранизации, но он подтвердил, что Netflix пока не связывался с ним.

Однако это не останавливает его, и в недавнем интервью Variety Батиста сказал, что он все еще надеется получить роль.

"Я надеюсь, что они дадут мне роль. Эта роль, которую я хотел получить уже много лет, и я думаю, что смогу придать Маркусу Фениксу уникальную изюминку. Я действительно могу это сделать. Думаю, я бы справился с ним. Я чувствую себя очень уверенно, поэтому надеюсь, что такая возможность будет, и в будущем мы сможем говорить об этом в разных терминах."