Штучний інтелект: від котиків до космосу та відкриттів, що змінюють світ
Привіт, друзі! Починаємо день із чашкою кави та гарячою темою – штучний інтелект. Саме так, той самий ШІ, про який говорить кожен – від вашого сусіда до найавторитетніших вчених. Не хвилюйтеся, складної термінології та нудьги не буде. Поговоримо так, ніби зібралися з друзями на кухні, обговорюючи неймовірні новини світу технологій за минулий тиждень.
Останній місяць видався справжнім штормом новин про ШІ. Тримайтеся міцніше, бо розберемо все найцікавіше: від нових моделей Google, що обіцяють революцію в програмуванні, до квантових комп’ютерів, здатних вирішувати задачі, які б зайняли вічність. А ще – робот-компаньйон, який може стати частиною вашої родини, потенційний IPO OpenAI на трильйон доларів і навіть ірландська програма базового доходу для митців. Звучить як фантастика? Ні! Це наша реальність, що стрімко змінюється.
Не буду засипати вас сухими фактами. Пройдемо цей захопливий шлях разом, розглядаючи кожну новину як маленьку історію. Хто знає, можливо, після цієї розмови ви подивитеся на світ технологій зовсім іншими очима. Готові? Поїхали!
1. Gemini 3: Коли ШІ стає майстром коду (і не тільки!)
Почнемо з грандіозних планів Google. Вони готують Gemini 3 – третю версію своїх амбітних AI-моделей. І, судячи з усього, це буде не просто “ще одна модель”. Обіцяють надзвичайну продуктивність, зокрема в кодуванні та роботі з мультимодальними можливостями.
Уявіть собі: вже за два роки, у 2026-му, ми зможемо побачити AI, здатний на такі дива, що зараз здаються фантастикою. Головний продукт-менеджер Google AI Studio, Логан Кілпатрік, сказав, що Gemini 3 “легко відкриє двері для наступних 100 мільйонів розробників”. Це звучить як: “Ми дамо інструменти, які дозволять кожному створити власну цифрову імперію!”
Цікаво знати: Раніше багатьох захоплювало створення ігор, але труднощі з C++ чи іншими складними мовами програмування відбивали бажання. Gemini 3 може змінити це, зробивши процес створення програм настільки простим (“vibe coding”, як його називають), що навіть новачок відчує себе справжнім майстром.
Google, схоже, має на меті обійти навіть таких конкурентів, як Anthropic, у сфері кодування. Якщо їм це вдасться, вони матимуть неймовірний козир. Адже більшість користувачів вибирають те, що найдешевше і найякісніше. Якщо Google запропонує можливість створювати складні речі миттєво і за помірну ціну, конкурентам буде несолодко.
Особисто я оптимістично дивлюся на майбутнє Google в контексті AI. Вони вже неодноразово доводили, що здатні на неймовірні прориви. Поява “vibe coding” – безперечно, наступний великий крок. Ілон Маск теж говорить про “vibe coded” гру до кінця 2025 року. Звісно, поки не бачу жодних тизерів, але цей напрямок точно виглядає як наступна велика річ.
2. Квантовий комп’ютер Willow: Коли біт стає кубітом, а час – не лінією
Перенесемося в царство квантової магії. Google знову вражає, цього разу своїм новим квантовим комп’ютером – Willow. Це не просто “швидший” комп’ютер. Це машина, яка здатна вирішувати задачі, на які звичайному суперкомп’ютеру знадобилося б… тримайтеся… 10 септильйонів років! А Willow робить це за 5 хвилин. Так, ви не ослухалися. П’ять. Хвилин.
Чим особливий Willow? Вся справа в “кубітах” (quantum bits), які, на відміну від звичайних “бітів”, використовують дивовижні властивості квантової фізики: суперпозицію та заплутаність. Це дозволяє обробляти інформацію експоненційно швидше.
Найголовніше – Willow – перша така машина, яка стає точнішою з ростом кількості кубітів. Раніше це було проблемою, але Google знайшов рішення для корекції помилок у реальному часі. Це справжній прорив, який наближає нас до практичних, великомасштабних квантових комп’ютерів.
Уявіть, що це означає? Революція в AI, розробці ліків, криптографії, моделюванні клімату… Тобто, майже в усіх сферах, де потрібна надзвичайна обчислювальна потужність.
Для розуміння: Уявіть, що ваш комп’ютер – це людина, яка йде стежкою. Вона може йти лише по одній. А квантовий комп’ютер – це людина, яка одночасно йде всіма стежками в лісі, і лише в кінці обирає найкоротшу. Ось такі “паралельні обчислення”.
3. Gamma Agent: презентації без головного болю (і з глибокою аналітикою!)
Перейдемо до чогось більш приземленого, але не менш вражаючого – до презентацій. Якщо ви досі створюєте слайди “по-старому” у 2025-му, вам точно потрібно знати про Gamma. Я сам нещодавно почав користуватися Gamma Agent, і це просто неймовірно!
Це не просто ще один інструмент для створення гарних слайдів. Ні. Він інтелектуальний, як ШІ. Можете дати йому задачу – перевірити весь документ на факти, і він автоматично додасть цитати та гіперпосилання. Можете вкинути URL конкурента, і він зробить дослідження та збудує слайди, не змушуючи вас шукати в Google. А найкрутіше – я зміг стиснути 20-сторінковий пітч-дек до двох сторінок резюме, буквально за кілька секунд, без жодного ручного редагування!
Знаєте що? Цим вже користуються понад 50 мільйонів людей. Щодня створюється 700 000 презентацій та документів. Чи потрібне вам веб-дослідження, інтегроване в презентацію, чи переписати її для іншої аудиторії, чи просто звучати професійніше – Gamma Agent робить це як ваш надійний колега.
Лайфхак: Заходьте на gamma.app і переконайтеся самі, як це змінює підхід до роботи розумних команд.
4. Grok 5 та AGI: коли Ілон Маск пророкує майбутнє
Тепер перейдемо до трохи менш “приземленої” теми – до Штучного Загального Інтелекту (AGI). Ілон Маск нещодавно написав у Twitter, що ймовірність досягнення AGI моделлю Grok 5 зростає і вже становить 10%. І це не просто слова. Це базується на новому дослідженні від Meta.
Meta опублікувала статтю про “безперервне навчання через розріджене тонке налаштування пам’яті”. Звучить складно, але суть така: дослідники вирішили одну з найбільших проблем сучасних LLM (великих мовних моделей) – проблему пам’яті. Раніше, коли модель вчилася чогось нового, вона часто “забувала” стару інформацію. Це був один з головних блокерів на шляху до AGI.
Тепер, завдяки цьому дослідженню, ми можемо отримати моделі, які справді навчаються та еволюціонують, як люди. Це – важливий крок до AGI. Звідси й слова Маска про Grok 5.
Зрештою, що таке AGI? Сем Альтман, голова OpenAI, сказав, що цей термін зараз дуже перевантажений. Замість того, щоб намагатися задовольнити всіх визначенням AGI, він пропонує ставити конкретні цілі. Наприклад, до березня 2028 року створити справжнього автоматизованого AI-дослідника. І мені подобається такий підхід – крок за кроком, а не балачки.
5. Ян Лекун: чи ми втрачаємо щось велике, дивлячись тільки на трансформери?
Але чи всі йдуть тим самим шляхом? Не зовсім. Ян Лекун, один з найвидатніших вчених у сфері AI, має іншу точку зору. Він вважає, що ми, можливо, чогось не помічаємо.
Його головна теза: людський мозок вчиться з набагато меншою кількістю даних, ніж сучасні LLM, які “ковтають” трильйони терабайтів інформації. І при цьому, навіть з такою кількістю даних, LLM часто зазнають невдач у сферах, де людині легко – наприклад, у розумінні фізичного світу.
Аналогія з життя: Уявіть, як кішка, маючи значно менше “оперативної пам’яті” (нейронів), ніж суперкомп’ютер, має дивовижне розуміння фізичного світу, здатна до складного планування. А ми, “заштовхуючи” мільярди даних в моделі, все ще не можемо досягти такого рівня.
Лекун вважає, що для досягнення справжнього AGI потрібні нові архітектури, які б дозволили AI вчитися з природних, високочастотних сенсорних даних (відео, звук), а не лише з тексту. І він сам не працює над генеративними моделями, чим дивує своїх колег.
6. Трансформери: революція чи тупик?
І тут ми підходимо до, можливо, найцікавішого питання. Леонард Джонс, один з авторів знаменитої статті “Attention Is All You Need”, яка поклала початок епосі трансформерів (архітектури, що лежить в основі майже всіх сучасних AI-моделей), заявив, що він “втомився” від трансформерів.
Він порівнює ситуацію з дилемою “exploration vs. exploitation” (дослідження проти експлуатації). Зараз вся індустрія AI, здається, надмірно “експлуатує” трансформери, пермутуючи їх, змінюючи, але не шукаючи справді нових шляхів. Це як весь ліс зосередився на одному велетенському дереві, забувши про інші.
Якби дослідники знали, що трансформери стануть таким проривом, чи витрачали б вони стільки часу на інші архітектури, як-от рекурентні нейронні мережі? Джонс вважає, що ми можемо проґавити наступний великий прорив, будучи занадто зосередженими на одному підході.
Френсіс Олей, творець бенчмарку ARC AGI, підтверджує цю думку. Він вважає, що LLM (які базуються на трансформерах) – це лише компонент AGI, можливо, “компонент пам’яті”. Але визначальна риса загального інтелекту – ефективність здобуття нових знань та навичок, а LLM тут набагато менш ефективні, ніж люди.
7. Alpha Arena: коли AI грає на біржі (і не тільки!)
А що, якби ми дали AI реальні гроші та попросили його заробити на трейдингу криптовалют? Саме це відбувається в експерименті Alpha Arena. Моделям дають 10 000 доларів реального капіталу, і вони торгують на децентралізованій біржі. Все прозоро – угоди записуються в блокчейн.
Поки найкраще себе показують китайські моделі Deepseek та Quwen. Деякі припускають, що це тому, що Deepseek був розроблений командою кількісних аналітиків, які добре розуміються на математиці. Але, звісно, це лише один експеримент. Потрібно більше даних, щоб стверджувати, чи справді ці моделі хороші трейдери, чи це просто випадковість.
Важливо пам’ятати: Не варто робити поспішних висновків. Це як вибирати наступну страву у ресторані – можна спробувати щось нове і отримати чудовий смак, а можна отримати не дуже вдалий. Результати Alpha Arena показують потенціал, але для справжньої оцінки потрібен час.
8. Музичні авторські права та відео зі Соррою: як AI тикає палицею в очі галузям
А тепер про “бекслеш”, про який багато говорять. Здавалося б, AI-музика – це круто. Але платформа Udio Music змушена була припинити відкриту генерацію музики через претензії великих музичних лейблів, зокрема Universal Music Group. Це відображає ширшу тенденцію: AI-музика стикається з серйозними юридичними проблемами через використання авторських робіт без дозволу.
Udio обіцяють змінити підхід, співпрацювати з авторами, дозволяти створювати музику в стилі певних виконавців (звісно, з компенсацією). Але це створює величезні проблеми для незалежних стартапів. Ця історія – справжній прецедент для майбутнього музичної індустрії.
Це не єдиний випадок. OpenAI теж “схопили” за використання образів з Голлівуду в своїй новій моделі Sora 2. Вони то пропонували компаніям “відмовитися” від своїх персонажів, то навпаки. Це викликало обурення, адже використання схожості без згоди – це порушення авторських прав.
Раніше Sora 2 дозволяла легко генерувати цілі епізоди відомих серіалів, що, очевидно, є серйозним порушенням. Тепер правила стають жорсткішими. Ніхто не знає, як зміниться індустрія: чи будуть компанії співпрацювати з OpenAI, чи телешоу будуть повністю генеруватися AI. Але одне зрозуміло: AI-інструменти стануть невід’ємною частиною виробництва контенту.
9. 1X Neo: робот-компаньйон, який може ввійти у ваш дім
І ось ми наближаємося до найближчого до нашого повсякдення – роботів. 1X Neo – це не просто ще один “заводський” робот, як ті, що робить Figure чи Tesla. Це соціальний продукт, орієнтований на дім.
Уявіть собі робота, який може стати вашим компаньйоном: принести посилку, полити квіти, допомогти старшим людям або тим, хто має інвалідність. Це не просто інструмент, це – помічник, напарник. Дизайн м’який, адаптивний, щоб бути зручним для всіх – від дітей до літніх людей.
Я вірю, що це продукт з величезним потенціалом. Уявіть, як він може допомогти незрячим людям орієнтуватися в будинку, або дістати щось з верхньої полиці для людей з обмеженими можливостями. Це справді змінює життя.
Але є одне “але”. Багато хто вважав, що демонстрації 1X Neo були повністю автономними. Насправді, деякі дії були телекерованими. Це викликає занепокоєння щодо приватності (адже хтось може дистанційно керувати роботом у вашому домі) та реальної автономності.
На замітку: Інфлюенсери, як MKBHD, висловлюють скептицизм, наголошуючи, що багато домашніх завдань дійсно вимагають телеоперації. Хоча компанія запевняє, що питання приватності вирішені, історія знає багато випадків, коли вражаючі техно-демо виявлялися не такими вже й вражаючими в реальності. Але я сподіваюся, що 1X Neo підтвердить свої обіцянки.
10. Російський робот-силач: коли фізична праця входить в нову еру
І на завершення теми роботів – дещо, що мене буквально приголомшило. Робот з Пекінської академії штучного інтелекту (BAAI) – цей робот може тягнути автомобіль! Чесно, я ніколи б не повірив, якби не побачив це на власні очі. І це, скоріш за все, результат роботи з reinforce learning.
Це демонструє, як швидко розвивається робототехніка, коли з’являються доступні, потужні роботи, і дослідники можуть “розкачати” їх до межі. Якщо зараз це так вражає, то уявити, що буде через 10 років – це просто неможливо!
11. OpenAI IPO: трильйон доларів за “некомерційну” компанію?
Ось ми підходимо до, мабуть, найсуперечливішої новини: OpenAI планує вийти на IPO. На оцінку до $1 трильйона! Це потенційно одна з найбільших IPO в історії.
Але ж OpenAI починали як некомерційна організація, яка прагнула зробити AI доступним для всіх. Тепер вони перетворюються на public benefit corporation. Це викликає багато запитань. Навіщо їм такий крок?
Якщо чесно, для реалізації таких амбіцій, як створення AGI, потрібні просто астрономічні суми. Приватні інвестиції рано чи пізно вичерпуються. Тож, можливо, вихід на біржу – це необхідність.
Звісно, це викликає дискусії. Ілон Маск подав на OpenAI позов, звинувачуючи їх у зраді місії. Це буде дуже цікаво спостерігати.
12. Ірландія, базовий дохід та майбутнє праці
Тепер трохи про “соціальний AI”. В Ірландії планують зробити постійною програму базового доходу в розмірі 1500 доларів на місяць для митців. Це велика новина, особливо на тлі того, що ми бачимо: звільнення, постійна автоматизація.
Не хочу бути пророком, але, на мою думку, значна частина звільнень вже є і буде спричинена AI. З кожним роком компаніям легше обходитися меншою кількістю працівників.
Ірландська програма – це спроба забезпечити фінансову стабільність та підтримку творчості. Дослідження показали, що виплати знижують стрес, покращують ментальне здоров’я та сприяють професійному зростанню.
Це свідчить про те, що уряди починають усвідомлювати: майбутнє праці змінюється. Universal Basic Income (UBI) може стати необхідністю під час цього перехідного періоду. Якщо зараз багато хто стикається з труднощами у пошуку роботи, то в майбутньому це може стати ще більш поширеним явищем.
13. Pomelli: Google допомагає малому бізнесу (а графічним дизайнерам – страшно?)
На завершення – ще про один AI-інструмент від Google, який викликає змішані почуття. Pomelli – платформа від Google Labs та DeepMind, яка допомагає малим та середнім бізнесам створювати професійні маркетингові кампанії, особливо для соціальних мереж.
Як це працює? Ви вкидаєте URL свого сайту, і Pomelli “зчитує” ваші кольори, шрифти, стиль. Потім генерує ідеї для кампаній, дозволяє додати власний текст і створює брендовані візуальні матеріали, які, на відміну від звичайних генеративних зображень, можна редагувати.
І от тут стає трохи страшно. Скільки графічних дизайнерів та малих агенцій раніше робили саме це? Цей інструмент, безумовно, чудовий для малого бізнесу, але він також означає, що попит на певних фахівців може впасти. Це сумна, але неминуча правда: зі зростанням можливостей AI, попит на людей, які виконують цю роботу вручну, знижується. Звісно, для великих брендів, де ціна помилки висока, людський фактор залишиться.
14. Meta: скорочення, мільярди доларів та надія на майбутнє
Наостанок – новини від Meta. Вони нещодавно скоротили 600 співробітників зі свого “роздутого” AI-підрозділу. Це робиться для централізації влади та забезпечення більш тісного контролю над напрямом AI.
Meta витратила мільярди на найм людей, але, схоже, результат поки не такий вражаючий, як очікувалося. Особливо після “холодного” прийому Llama 4.
Попри скорочення, Meta продовжує інвестувати в AI-інфраструктуру, зокрема, партнерство на 27 мільярдів доларів для будівництва одного з найбільших дата-центрів у світі.
Мені здається, Meta варто зосередитися на апаратному забезпеченні. Їхні AI-окуляри, наприклад, досить непогані.
Висновок: куди ми рухаємось?
Друзі, ось такий насичений тиждень у світі AI. Від революційних моделей, що обіцяють змінити програмування, до квантових комп’ютерів, які розширюють межі можливого. Ми побачили, як AI може стати частиною нашого будинку, як він впливає на юридичні та етичні норми, і як він ставить під питання саме поняття праці.
Що далі?
- Слідкуйте за Gemini 3: Чи справді “vibe coding” стане реальністю, доступною кожному?
- Квантові комп’ютери: Коли ми побачимо їхній вплив на реальний світ?
- AGI: Чи готові ми до інтелекту, що перевищує людський? І коли це станеться?
- Роботизація: Як роботи-компаньйони змінять наше життя?
- AI та авторські права: Який баланс буде знайдено між інноваціями та правами творців?
Підсумовуючи: Ми стоїмо на порозі епохальних змін. AI – це не просто технологія, це сила, яка переформатовує наш світ. Важливо бути обізнаним, адаптуватися, і, найголовніше, критично осмислювати інформацію, яку ми отримуємо.
Заклик до дії: Не бійтеся експериментувати! Спробуйте нові AI-інструменти. Читайте, дивіться, дізнавайтеся. Думайте, як ці технології можуть допомогти вам особисто, вашому бізнесу, або суспільству загалом. І пам’ятайте: майбутнє створюється сьогодні. Його створюємо ми.
Залишайтеся на зв’язку, обговорюйте, діліться думками. До наступної кави!
