Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Un nou mod de a antrena roboți să învețe singuri din demonstrații umane ar putea accelera folosirea lor în gospodării și la locul de muncă, dar mută discuția spre reguli de siguranță și responsabilitate. Într-un material publicat de NPR, o echipă de cercetători din Elveția descrie un progres care permite roboților să execute sarcini mai complexe după ce „privesc” oameni, fără a fi programați pas cu pas pentru fiecare situație.
Cercetarea este realizată la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) și a fost publicată în revista Science Robotics. Ideea centrală: roboții pot folosi „învățarea automată” (o ramură a inteligenței artificiale) împreună cu ceea ce autorii numesc „inteligență cinematică” – adică o „înțelegere” internă a modului în care propriul corp se poate mișca în siguranță în spațiu – pentru a adapta o acțiune văzută la un om la propriile constrângeri fizice.
Într-o demonstrație video descrisă în material, roboți cu un singur braț, fixați pe o bază, urmăresc un instructor uman care aruncă o minge într-un recipient. Apoi, roboții repetă sarcina, ajustându-se la poziția lor și la faptul că nu au „corp” uman. Mai mult, abilitățile învățate pot fi transferate către alți roboți.
Miza practică este depășirea unei limite vechi în robotică: multe sisteme pot repeta impecabil o mișcare în condiții identice, dar eșuează când se schimbă contextul (poziția obiectelor, lumina, mediul). Cercetătorul Sthithpragya Gupta explică problema printr-un exemplu din tenis: robotul poate învăța un backhand, dar dacă se schimbă condițiile, performanța „se prăbușește”.
Materialul folosește termenul „self-aware” („conștient de sine”) într-un sens tehnic, legat de capacitatea robotului de a se auto-corecta și de a-și folosi modelul intern al mișcării pentru a învăța. Susan Schneider, cercetătoare în inteligență artificială la Florida Atlantic University, atrage însă atenția că asta nu înseamnă conștiință în sens uman.
Diferența, spune ea, este „simțirea” – experiența subiectivă. Cu alte cuvinte, un robot poate învăța și ajusta comportamente fără să aibă trăiri interioare.
Tocmai această capacitate de învățare mai autonomă ridică întrebări de siguranță. Schneider spune că astfel de evoluții „ridică imediat semnale de alarmă” pentru cercetătorii din zona de siguranță a AI, inclusiv prin posibilitatea ca versiuni viitoare să fie folosite ca arme împotriva oamenilor.
Cercetătorii afirmă că au inclus protocoale de siguranță pentru a se asigura că roboții nu pot răni oameni, dar recunosc că dezvoltarea ulterioară va avea nevoie de „garduri de protecție”. Gupta indică explicit necesitatea unor cadre de reglementare privind cine operează un robot și în ce condiții.
Robert Platt, profesor care studiază ingineria și robotica la Northeastern University, numește rezultatul un posibil „punct de cotitură” și un „progres major”, dar evită să avanseze un calendar pentru adoptarea pe scară largă a roboților în gospodării. Argumentul lui: ritmul schimbării este foarte rapid, iar exemplul modelelor lingvistice mari (chatboți de tip ChatGPT sau Claude) arată cât de repede se poate comprima distanța dintre „suntem departe” și „deja se întâmplă”.
În esență, progresul descris sugerează o accelerare a capabilităților operaționale ale roboților în medii variabile – iar asta mută presiunea spre standarde de siguranță, reguli de utilizare și responsabilitate pentru cei care îi pun în funcțiune.
Recomandate
Un leak de cod pentru DLSS 5 riscă să împingă „neural rendering” în jocuri fără controlul Nvidia , cu efecte vizuale aplicate prin moduri neoficiale și cu penalizări vizibile de performanță, potrivit The Verge . Conform publicației, modderi testează o versiune neoficială a DLSS 5 (tehnologia Nvidia de upscaling și randare asistată de inteligență artificială) în titluri precum Skyrim , Cyberpunk 2077 , GTA V și altele, după ce cod asociat funcției a apărut într-un build de acces timpuriu al NBA 2K27 . Membri ai canalului de modding RenoDX de pe Discord ar fi extras fișierul de „Neural Rendering” și l-au aplicat inițial în Control , înainte ca experimentul să se extindă. Ce se schimbă în imagine și de ce e controversat În demonstrații video descrise de The Verge, ajustarea setărilor DLSS 5 poate modifica vizibil trăsăturile feței personajelor și iluminarea, cu rezultate care variază de la „mai multă definiție” la un aspect perceput de unii jucători ca un filtru artificial. În GTA: San Andreas , de exemplu, efectul pare să aplice un fel de „filtru” pe fața personajului CJ, să accentueze texturile și umbrele și să schimbe tonul iluminării pe măsură ce sunt mișcate anumite glisoare. Reacțiile sunt împărțite: unii consideră că filtrele îmbunătățesc imaginea, alții le critică drept „AI slop” și spun că rezultatul seamănă cu un filtru de „îmbunătățire” aplicat peste imagini, nu cu direcția artistică originală. Impact operațional: cost de performanță și consum de memorie video Dincolo de aspect, modderii spun că efectele au un cost. Un utilizator care a încercat mod-ul în Final Fantasy VII Rebirth susține că numărul de cadre pe secundă (FPS) i s-a înjumătățit și că schimbarea presetărilor consumă „o tonă” de memorie video (VRAM). Într-un alt exemplu, într-un clip din GTA V , FPS-ul ar scădea de la 90 la 29 în timpul ajustării setărilor. În plus, deși varianta neoficială ar fi rulat inițial pe plăci RTX din seria 50, ulterior ar fi fost pusă în funcțiune și pe RTX 4090 și RTX 4080, potrivit VideoCardz (citat de The Verge). Context: DLSS 5 urmează să fie lansat oficial în toamnă Nvidia a anunțat DLSS 5 în martie, ca tehnologie care folosește inteligență artificială pentru „iluminare și materiale fotorealiste” în timp real. Demonstrațiile inițiale au generat reacții negative, inclusiv critici că personajele capătă un aspect generic; CEO-ul Nvidia, Jensen Huang , a răspuns atunci că instrumentul „nu schimbă controlul artistic”. Lansarea oficială a DLSS 5 este programată pentru această toamnă. Pentru Nvidia, apariția unei versiuni neoficiale în mâinile comunității de modding ridică o problemă practică: tehnologia ajunge să fie judecată în public pe baza unor implementări necontrolate, cu rezultate vizuale și de performanță care pot varia puternic de la un joc la altul și de la un sistem la altul. [...]
Anthropic a luat în calcul o achiziție de circa 7 miliarde de dolari (aprox. 31,5 mld. lei) a startupului de cipuri MatX, dar discuțiile s-au reorientat către un parteneriat , potrivit IT Home , care citează un material Reuters datat 27 august (ora SUA). Mutarea contează pentru că indică o accelerare a strategiei Anthropic de a-și securiza accesul la hardware specializat pentru inteligență artificială, într-o piață în care capacitatea de calcul a devenit un factor critic de cost și de scalare. În paralel, MatX ar încerca să atragă finanțare nouă la o evaluare de aproximativ 4 miliarde de dolari (aprox. 18 mld. lei), conform aceleiași relatări. Diferența dintre nivelul de evaluare vizat la rundă și prețul discutat pentru o potențială preluare sugerează că, cel puțin în etapa de negociere, Anthropic ar fi fost dispusă să plătească o primă semnificativă pentru controlul tehnologiei și al direcției de dezvoltare. Ce aduce MatX și de ce e relevant pentru Anthropic MatX susține că cipul său MatX One depășește, la nivel de performanță anunțată public, concurenții deja prezentați, atât la capitolele „throughput” (volum de procesare), cât și „latență” (timp de răspuns). Compania afirmă rezultate puternice în: antrenare și „prefill” la inferență (etapa de pregătire a contextului înainte de generarea efectivă); „decoding” la inferență și sarcini de învățare prin întărire, cu accent pe latență, putere de calcul și lungimea contextului. Pentru Anthropic, o colaborare cu un furnizor de cipuri dedicat ar putea reduce dependența de oferta standard de acceleratoare și ar putea optimiza costurile și performanța pentru propriile modele, în funcție de tipul de sarcini (antrenare vs. inferență). Indicii că Anthropic își construiește opțiuni pe hardware Publicația notează că Anthropic își împinge înainte proiectul de dezvoltare de cipuri și că, recent, l-a recrutat pe Amir Salek , fost responsabil al programului TPU (Tensor Processing Unit) la Google. În plus, Reuters arată că Anthropic a avut discuții și cu alte startupuri de cipuri pentru inteligență artificială. Direcția exactă rămâne deschisă: compania ar putea urmări fie cipuri pentru antrenare, fie cipuri pentru inferență. În ambele scenarii, mesajul operațional este același: Anthropic încearcă să-și asigure capacitate de calcul și control tehnologic într-un segment unde blocajele de aprovizionare și costurile pot influența direct ritmul de lansare și costul serviciilor bazate pe modele mari de inteligență artificială. [...]
AWS își extinde masiv capacitatea de calcul pentru AI printr-un plan de a adăuga 2 milioane de GPU-uri NVIDIA în 2027–2028 , într-o mișcare care vizează direct blocajul de infrastructură pe fondul trecerii accelerate a clienților de la proiecte-pilot la producție, potrivit NVIDIA News . Extinderea face parte dintr-o colaborare mai amplă AWS–NVIDIA, care acoperă nu doar GPU-uri, ci și procesoare, rețelistică, modele deschise și tehnologii pentru robotică. Planul vine după ce AWS a anunțat la NVIDIA GTC 2026 intenția de a adăuga peste 1 milion de GPU-uri începând din 2026, însă cererea ar fi depășit estimările inițiale. Conform sursei, noile livrări ar include GPU-uri din generațiile NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin și Rubin Ultra, integrate în infrastructura globală AWS, inclusiv în „fabrici de AI” (centre de date optimizate pentru antrenarea și rularea modelelor). Ce se schimbă operațional: mai multă capacitate și integrare pe „întregul stack” AI Dincolo de volum, colaborarea urmărește să reducă fricțiunile de implementare pentru clienți, prin integrarea mai strânsă între componentele NVIDIA și serviciile AWS. În lista de inițiative menționate se regăsesc: implementarea a 2 milioane de GPU-uri NVIDIA suplimentare în infrastructura AWS în 2027–2028 ; aducerea pe AWS a infrastructurii bazate pe NVIDIA Vera (CPU), ca opțiune pentru sarcini de tip „agentic AI” (sisteme care pot planifica și executa acțiuni în lanț, nu doar genera răspunsuri); extinderea NVLink Fusion și colaborarea pe o memorie cu lățime mare de bandă, NVHBM (high-bandwidth memory personalizată), în contextul interoperabilității cu cipurile Trainium ale AWS; integrarea platformei NVIDIA cu AWS Nitro System și Elastic Fabric Adapter (EFA) , pentru securitate, fiabilitate și conectivitate în clustere mari; continuarea suportului pentru modelele deschise NVIDIA Nemotron în Amazon Bedrock și Amazon SageMaker; accelerarea procesării de date și a indexării vectoriale (operațiuni-cheie pentru căutare semantică și aplicații cu baze de date vectoriale) pe Amazon EMR și Amazon OpenSearch, cu biblioteci NVIDIA. Performanță și cost: ce cifre invocă AWS și NVIDIA Sursa indică mai multe repere de performanță, relevante pentru companiile care urmăresc costul de rulare (inferență) și viteza de procesare: pentru instanțele Amazon EC2 G7 , AWS menționează 4,6 ori performanță mai mare la inferență AI și 2,1 ori performanță grafică față de generația G6; AWS afirmă că este primul furnizor major de cloud care oferă instanțe accelerate de RTX PRO 4500 Blackwell ; pentru procesarea de date pe Amazon EMR cu instanțe G7 și biblioteca NVIDIA cuDF , colaborarea ar livra până la 3,7 ori procesare mai rapidă și o îmbunătățire de 30% a raportului preț/performanță față de configurații bazate pe CPU; pentru indexarea vectorială accelerată pe GPU în Amazon OpenSearch Service, este menționată o viteză de până la 9 ori mai mare, la un sfert din cost , prin mutarea construcției indexului pe GPU-uri dedicate. Componenta guvernamentală: „fabrici de AI” pentru SUA și 100.000 de GPU-uri Un element distinct al planului este orientarea către sectorul public american: AWS și NVIDIA spun că vor construi „fabrici de AI” pentru guvernul SUA și au în plan livrarea a 100.000 de GPU-uri pe infrastructură AWS securizată, pentru sarcini federale și de securitate națională. Sursa menționează rularea de sarcini clasificate la Impact Level 6 (IL6) și peste . De ce contează În termeni de piață, anunțul semnalează că AWS mizează pe extinderea agresivă a ofertei de calcul accelerat pentru a susține valul de cerere pentru AI „agentic” și „fizic” (robotică), într-un moment în care capacitatea de GPU a devenit un factor limitativ pentru multe organizații. În același timp, accentul pe integrare (Nitro/EFA, modele, pipeline-uri de date, rețelistică) sugerează o competiție care nu se mai poartă doar la nivel de „câte GPU-uri ai”, ci și la cât de repede pot clienții să treacă în producție și să opereze la scară, cu costuri controlabile. [...]
Gemini Live primește funcții „agentice” care pot rula sarcini în fundal, pe zile sau săptămâni , ceea ce mută aplicația de la conversație la execuție efectivă de taskuri — cu impact direct asupra modului în care utilizatorii își gestionează munca și timpul, potrivit Google Blog . Actualizarea vizează un set de funcții de productivitate care folosesc comenzi vocale pentru a declanșa acțiuni în aplicațiile Google, într-un flux „hands-free” (fără atingerea ecranului). Google notează că 63% dintre utilizatori vorbesc cu Gemini cu voce tare, motiv pentru care a prioritizat acest tip de interacțiune. Spark : sarcini complexe, multi-pas, rulate autonom Gemini Live se integrează cu Spark , un mecanism prin care utilizatorul poate seta, prin voce, sarcini mai elaborate care „rulează singure”. Conform descrierii, Spark funcționează în Google Docs, Sheets, Drive și pe web și poate gestiona joburi programate pe termen mai lung, inclusiv când utilizatorul nu folosește activ aplicația. Exemplele date includ transformarea unor idei spuse „în treacăt” într-o structură de document în Google Docs sau menținerea unui plan săptămânal de mese și generarea unei liste de cumpărături pe baza rețetelor salvate în Docs. Daily Brief: rezumat vocal al zilei din Gmail și Calendar O altă funcție introdusă este Daily Brief , care oferă un rezumat vorbit al elementelor importante din zi. Utilizatorul poate cere „care este briefingul meu zilnic?”, iar Gemini combină actualizări relevante din Gmail și Calendar într-un „digest” concis, fără a fi nevoie de ecran. Gestionarea inboxului din voce: căutare, sumarizare, arhivare Google introduce și o funcție de administrare a inboxului „hands-free”, în care Gemini devine un partener conversațional pentru sortarea rapidă a e-mailurilor din Gmail. Din comenzi vocale, utilizatorul poate căuta, sumariza, marca (star), arhiva sau șterge mesaje, inclusiv pe criterii de urgență. „Personal Intelligence”: memorie și context din conversații și aplicații conectate Prin Personal Intelligence , Gemini Live „ține minte” ce a fost discutat anterior și conectează informații din conversații cu aplicații Google precum Gmail, Photos, Search și YouTube, pentru a răspunde mai precis la întrebări recurente sau legate de context (de exemplu, numele unui restaurant menționat anterior sau o rețetă discutată recent). Pentru a folosi aceste capabilități, utilizatorii trebuie să aleagă conectarea aplicațiilor în setările Gemini Personal Intelligence și să pornească modul Live din aplicația Gemini. Google indică și trimiterea la politica de confidențialitate , fără a detalia în acest material cum sunt procesate datele pentru noile funcții. [...]
China accelerează automatizarea industrială, iar ritmul ar putea redesena piața muncii potrivit Digi24 , care citează o analiză BBC despre extinderea rapidă a roboților în fabrici și despre riscul ca milioane de angajați din manufactură să fie înlocuiți, pe fondul îmbătrânirii populației și al presiunii de a menține competitivitatea. China are deja peste două milioane de roboți în unitățile de producție, cel mai mare număr la nivel global, iar peste jumătate dintre roboții industriali din lume sunt produși în prezent în China, conform materialului. Beijingul investește 20 de miliarde de dolari (aprox. 92 miliarde lei) pentru a ajunge în fruntea cursei tehnologice, într-un plan asociat cu strategia lui Xi Jinping privind „noile forțe productive”. De ce contează: automatizarea poate acoperi deficitul de forță de muncă, dar lovește direct în salariile din industrie Miza este una de echilibru economic și social. Pe de o parte, autoritățile vor să compenseze scăderea populației active: până în 2035, peste o treime dintre locuitorii Chinei ar urma să aibă peste 60 de ani, potrivit estimărilor oficiale citate. Pe de altă parte, aproximativ 120 de milioane de oameni lucrează încă în sectorul manufacturier, iar o automatizare prea rapidă ar putea genera pierderi masive de locuri de muncă. În paralel, materialul plasează această tranziție într-un context economic dificil pentru China, cu probleme precum criza prelungită din imobiliare, datoriile administrațiilor locale și un consum intern slab. Cum arată „revoluția tăcută” în fabrici: roboți 24/7 și linii aproape complet automatizate În fabrici, accentul nu este pe roboți umanoizi „de spectacol”, ci pe roboți industriali care sudează, vopsesc, ridică, asamblează și pot lucra fără pauze. Un exemplu este compania CRP Technology, care produce brațe robotice adaptabile pentru sarcini din auto, electronice sau turbine eoliene și susține că un singur braț poate fi programat să execute peste 90% dintre sarcinile repetitive. În industria auto, vicepreședintele producătorului de vehicule electrice Leapmotor , Cao Li, explică faptul că mașinile pot lucra 24 de ore pe zi, dar necesită întreținere și verificări periodice. Totuși, el spune că în secțiile de presare, sudare și vopsire compania a ajuns „practic, la o automatizare de 100%” și admite că eliminarea unor roluri umane de pe linie este „absolut posibilă” și ar putea veni „relativ repede”. „Este absolut posibil. Și s-ar putea întâmpla relativ repede. În secțiile de presare, sudare și vopsire am ajuns deja, practic, la o automatizare de 100%.” Avantaj competitiv și următoarea etapă: integrarea inteligenței artificiale în milioane de mașini Un avantaj major al Chinei, în competiția cu SUA, este baza industrială internă: componentele necesare pentru construirea roboților pot fi găsite rapid în țară. Dr. Susanne Bieller, secretar general al Federației Internaționale de Robotică, descrie această capacitate ca pe un ecosistem care scurtează drastic timpii de aprovizionare. Materialul notează și o diferență de poziționare: China ar excela la „corpul” robotului, în timp ce SUA ar conduce la „creier” — sistemele de inteligență artificială care programează mașinile. Totuși, sunt menționate companii chineze precum DeepSeek și Moonshot, care susțin că pot concura cu firmele americane, iar abordarea „open-source” (cod pus la dispoziția altora) ar fi accelerat recuperarea decalajului, în pofida restricțiilor SUA la exporturile de cipuri avansate. Ce urmează: presiune pe recalificare și pe tranziția din școli către industrie Pe lângă fabrici, China investește în școli tehnice pentru a pregăti o nouă generație de ingineri familiarizați cu inteligența artificială și robotica, inclusiv în zone sensibile precum procesarea pământurilor rare. În același timp, investițiile sunt prezentate și ca o posibilă supapă pentru șomajul în rândul tinerilor, unde „unul din cinci” întâmpină dificultăți în găsirea unui loc de muncă, potrivit articolului. Concluzia implicită a materialului: succesul economic al automatizării depinde de ritm — suficient de rapid pentru a acoperi deficitul de forță de muncă, dar nu atât de abrupt încât să destabilizeze piața muncii din manufactură, unde dependența de salarii rămâne masivă. [...]
Google mută transcrierea vocală spre „text editat” , odată cu lansarea modelului Gemini 3.5 Transcribe, care nu doar transformă vocea în text, ci și elimină automat ticuri verbale și autocorecții — o schimbare cu impact direct asupra modului în care utilizatorii și companiile pot folosi dictarea, potrivit IT Home . Modelul este prezentat ca o optimizare a experienței de introducere vocală: poate șterge „ăă”, „îî” și alte interjecții, dar și ajusta în timp real textul atunci când vorbitorul se corectează imediat după o greșeală. Publicația notează că Gemini 3.5 Transcribe este deja folosit pentru funcția „Rambler” din tastatura Gboard de pe Pixel 11 și urmează să fie extins treptat în mai multe produse și servicii Google. Ce câștigă utilizatorii: viteză mai mare și mai puține erori Google compară noul model cu motorul anterior de transcriere, Chirp 3. Conform datelor citate, Gemini 3.5 Transcribe ar aduce: o creștere estimată a vitezei cu aproximativ 70% de la vorbire la textul final; o reducere a ratei de eroare în scenarii de vorbire în timp real la 5,5%, față de 7,32% la Chirp 3. Deși îmbunătățirea de acuratețe nu este descrisă ca „foarte mare”, efectul practic invocat este reducerea volumului de corecturi manuale, relevant pentru cei care folosesc frecvent dictarea. De ce contează: transcrierea devine și „curățare” de conținut, cu riscuri Dincolo de recunoașterea cuvintelor, modelul „încearcă să înțeleagă” intenția utilizatorului, inclusiv prin eliminarea automată a fragmentelor care fac propozițiile mai puțin fluente. Utilizatorii pot încărca și un glosar personalizat, pentru recunoașterea mai bună a termenilor de specialitate. Modelul suportă 85 de limbi și poate procesa înregistrări cu până la trei vorbitori. Totuși, aceeași logică de „ordonare” a textului ridică o limitare importantă: în procesul de „curățare”, AI poate modifica formularea originală. Sursa avertizează că, în contexte unde este necesară redarea fidelă a declarațiilor (de exemplu, situații în care „nu se poate schimba exprimarea”), această „lustruire inteligentă” poate fi nepotrivită. [...]
