Страхи перед искусственным интеллектом оказались ближе к реальности, чем к голливудским сценариям. Исследование Университета Цюриха, в котором участвовали более 10 000 человек из США и Великобритании, показало: людей тревожат не гипотетические «восстания машин», а уже существующие проблемы — например, автоматизация рабочих мест или алгоритмическая предвзятость при приёме на работу. Это отличает общественное восприятие от популярного в медиа образа ИИ как неконтролируемой силы, угрожающей человечеству.

Учёные провели три масштабных эксперимента, предлагая респондентам оценить разные типы рисков — от катастрофических сценариев до повседневных вызовов, таких как распространение фейков через нейросети или ошибки в медицинских диагностических системах. Оказалось, что даже после знакомства с апокалиптическими прогнозами участники сохраняли повышенное внимание к актуальным угрозам. «Люди не теряют бдительность, — объясняет политолог Фабрицио Жиларди, один из авторов исследования. — Они понимают разницу между тем, что может произойти через 50 лет, и тем, что влияет на их жизнь уже сейчас».

Парадокс в том, что публичные дебаты часто сосредоточены на далёких рисках, словно игнорируя проблемы, с которыми общество сталкивается ежедневно. Например, алгоритмы, управляющие кредитными рейтингами или подбором контента в соцсетях, могут усиливать социальное неравенство — но об этом говорят реже, чем о гипотетическом «бунте ИИ». Однако, как показало исследование, такой дисбаланс в медиа не мешает людям самостоятельно расставлять приоритеты. «Обеспокоенность текущими рисками остаётся стабильной, даже если на первый план выходят футуристические прогнозы», — подчёркивает соавтор работы Эмма Хоэс.

Исследователи считают, что эти данные помогут перестроить диалог вокруг ИИ. Вместо противопоставления «близких» и «далёких» угроз учёные предлагают рассматривать их комплексно — как части одной системы. Например, разработка этических стандартов для «умных очков», распознающих эмоции, требует не только защиты приватности сегодня, но и прогнозирования долгосрочных последствий для общества.

Прогнозируя будущее, авторы отмечают: рост осознанности в отношении текущих рисков может ускорить внедрение регуляторных мер — например, обязательную проверку ИИ-систем на предвзятость перед их запуском. При этом дискуссия о будущем искусственного интеллекта, вероятно, станет более предметной, сместившись от спекуляций к анализу конкретных сценариев — от автоматизации до кибербезопасности. Как заключает Жиларди, «технологии развиваются быстрее страхов — и это шанс направить их развитие в интересах человека».

Ресурс Videocardz сообщил о том, что продажи самой доступной видеокарты Nvidia нового поколения из уже представленных — GeForce RTX 5060 — стартуют 19 мая. Эта дата была подтверждена самой Nvidia, компания сейчас работает над запуском новинки со своими партнерами.

Исследователи из Университета Буффало совершили прорыв в области медицинского искусственного интеллекта: их метод Semantic Clinical Artificial Intelligence (SCAI) позволил языковым моделям значительно улучшить результаты на экзамене USMLE — тесте для получения медицинской лицензии в США. Ключевой компонент технологии, механизм RAG, обогащает модель структурированными клиническими данными, что особенно помогло компактным версиям ИИ. Например, модель с 13 миллиардами параметров смогла преодолеть проходной порог на Step 3 USMLE только после интеграции SCAI, тогда как более мощные версии (70 и 405 миллиардов параметров) достигли точности выше 90% на отдельных этапах. Это открытие задаёт вектор для разработки инструментов, способных работать в партнёрстве с врачами.

Принцип работы SCAI напоминает создание цифрового медицинского справочника. Алгоритм анализирует учебные материалы, клинические руководства и базы данных (например, MedlinePlus и DrugBank), выделяя связи между симптомами, анализами и диагнозами в виде троек «объект-отношение-субъект». Эти структурированные данные преобразуются в числовые шаблоны, которые модель использует для дополнения контекста при ответе на вопрос. Например, при запросе о пациенте с кашлем и температурой система автоматически подключает информацию о типичных возбудителях пневмонии или рекомендует исключить COVID-19. Такой подход снижает риск «галлюцинаций» — генерации непроверенных фактов.

Эффективность метода подтверждают конкретные кейсы. В одном из вопросов USMLE описывалась 24-летняя пациентка с учащённым мочеиспусканием на фоне авиафобии. Базовая модель Llama 13B без SCAI предложила успокоительные, но после добавления структурированных данных (связь между приёмом оральных контрацептивов и аменореей, роль анализа мочи в диагностике кристаллурии) ИИ рекомендовал поведенческую терапию — корректный ответ, соответствующий стресс-индуцированной дисфункции мочевого пузыря.

Главное преимущество SCAI RAG — возможность «дообучения» моделей без их полной перестройки. Это критически важно для медицины, где данные постоянно обновляются. Например, при появлении новых клинических рекомендаций по лечению диабета система может оперативно интегрировать их в свою базу, не требуя месяцев на переобучение. При этом уровень ошибочных ответов у самой крупной модели (405B) с SCAI составил всего 4,9% на этапе Step 3 против типичных 10-15% у базовых ИИ.

Авторы подчёркивают: цель технологии — не замена врачей, а создание инструментов для снижения диагностических ошибок и ускорения принятия решений. Уже сегодня SCAI можно применять в образовании — например, для симуляции сложных клинических случаев в обучении студентов. В перспективе подобные системы могут стать частью электронных медкарт, анализируя историю пациента и предлагая врачу актуальные рекомендации.

Однако внедрение таких решений потребует тщательной валидации. Следующий шаг учёных — тестирование SCAI в реальной клинической практике, где важно не только качество ответов, но и скорость работы, интеграция с медоборудованием, а также этические аспекты.

Исследователи из Корнеллского университета представили систему RHyME, которая позволяет роботам осваивать сложные задачи после просмотра всего одного видео — как если бы человек научился водить машину, один раз посмотрев ролик на YouTube. Технология не только ускоряет обучение, но и решает ключевую проблему современной робототехники: неспособность роботов адаптироваться к изменениям в окружении. Разработка открывает путь к созданию универсальных помощников для дома, заводов и больниц.

До сих пор роботам требовались сотни повторений и идеальные условия для обучения. Если в демонстрационном видео чашка стояла слева, а в реальности её переместили вправо — робот терялся. RHyME действует иначе: анализируя видео-пример, система ищет в своей базе данных фрагменты похожих действий. Алгоритм сопоставляет движения человека и робота даже при различии в амплитуде или скорости, используя математический метод «оптимального транспорта» — он находит схожие паттерны в, казалось бы, разных последовательностях.

Перспективы системы выходят за рамки лабораторий. В ближайшие годы RHyME может ускорить внедрение роботов-медсестёр, способных адаптироваться к планировке больниц, или логистических дронов, подстраивающихся под изменяющуюся обстановку на складе. Пока ограничение остаётся одно: технология эффективна только для задач, где робот уже имеет опыт схожих переходов между действиями. Однако разработчики работают над расширением «памяти» системы и планируют научить её осваивать многоэтапные операции, вроде сборки мебели по видеоинструкции с учётом отсутствующих деталей.

Если автономные автомобили распознают пешеходов в любой одежде, то RHyME-совместимые машины смогут перенимать навыки в режиме реального времени — например, научиться ремонтировать дорожное покрытие, посмотрев всего один мастер-класс от дорожных рабочих.

В России снизились цены на кроссоверы Toyota Raize с привычным левым расположением руля. Сегодня в продаже есть несколько леворульных Toyota Raize, которые предлагаются по цене 2 390 000 - 2 400 000 рублей. В декабре прошлого года цена стартовала с 2 500 000 рублей.

Стиот добавить, что «Москвич 3» с вариатором стоит от 1 770 000 рублей, седан Lada Vesta в комплектации Enjoy с вариатором продается от 1 795 000 рублей.

Столичные дилеры начали продавать «заряженные» седаны Mercedes-Benz E53 AMG 2025 года выпуска. Правда, машин в наличии пока не много — всего две, цены — 16,9 и 18,6 млн рублей соответственно.

Оснащение машин богатое: панорамная крыша, кожаный салон, система кругового обзора, топовая акустика Burmester и адаптивный свет. Как отмечает «Российская газета», машины русифицированы, имеют документы для регистрации.

Европейское космическое агентство (ESA) опубликовало самый детализированный снимок Солнца за всю историю наблюдений за светилом. Изображение с разрешением 12544 x 12544 пикселей было составлено из 200 отдельных снимков, полученных инструментом Extreme Ultraviolet Imager (EUI) зонда Solar Orbiter с расстояния 77,8 миллионов километров. На снимке, сделанном в ультрафиолетовом диапазоне, видны различные особенности солнечной атмосферы, включая корону с температурой в миллион градусов Цельсия, протуберанцы, солнечные волокна и активные области — источники вспышек и корональных выбросов.

Solar Orbiter, совместный проект NASA и ESA, был запущен в 2020 году. Зонд предназначен для детального изучения Солнца и его влияния на окружающее пространство.

Автомобили линейки Toyota Corolla Cross в Россию завозили и раньше, однако издание speedme.ru сообщает о появлении в продаже Toyota Corolla Cross 2025 модельного года.

Стоимость версии Premium Edition составляет 3 700 000 рублей, что делает автомобиль одним из самых доступных среди новых кроссоверов Toyota на российском рынке.

Установлены светодиодные фары, мультифункциональный руль, стеклоподъёмники с электроприводом,  а также датчики дождя и света.

Фирма «Евраком» из Подмосковья представила бронированную версию фургона Lada Largus — машина создана для инкассаторских служб и защищена по классу Бр2. То есть кузов и стекла защищены от пистолетных пуль калибра 9×18 мм (пистолет Макарова, ПМ) с обычной стальной пулей и патронов 7,62×25 мм (пистолет ТТ) с пулей ПС (стальной сердечник, масса 5,5 г, скорость 420–445 м/с).

Ранее «Евраком» осуществила бронирование внедорожника Tank 500.

Китай препятствует планам Apple по расширению производства iPhone в Индии, создавая трудности с поставками необходимого оборудования. Китайские власти задерживают или блокируют поставки оборудования, предназначенного для индийских заводов Foxconn, одного из ключевых партнеров Apple. В одном из случаев поставщик Apple был вынужден создать фиктивную компанию в Юго-Восточной Азии, чтобы обойти ограничения и доставить оборудование для тестового производства iPhone 17.