Future Weekend: Нүд сэргээх төхөөрөмж, кино хийдэг AI, тэнгэрийн салют

Нүд биеэс салмагц эдүүд хурдан доройтдог нь бүтэн нүд шилжүүлэн суулгах хамгийн том саадын нэг. Хэрэв төхөөрөмж нүдний эдийг илүү удаан, тогтвортой хадгалж чадвал эмч нар зөвхөн эвэрлэг биш, илүү нарийн мэдрэл, судас, торлог бүрхэвчийн түвшинд турших боломжтой болно. Дараагийн том асуулт нь “нүдийг хадгалах” биш, “тархитай дахин холбож хараа сэргээх” хэвээр. Гэхдээ амралтын өдрийн шинжлэх ухааны хамгийн сонирхолтой санаа энэ: ирээдүйн эрхтэн шилжүүлэн суулгалт заримдаа робот мэс заслын хутганаас биш, жижигхэн амьдруулах хайрцгаас эхэлж магадгүй.

A24 бол туршилттай, өвөрмөц өнгө аястай кинонуудаараа танигдсан студи. DeepMind-ийн хувьд энэ хамтрал нь AI-г зүгээр нэг клип үүсгэгч биш, зохиол, previsualization, эвлүүлэг, дуу дүрсний туршилт зэрэг бүтээлч үйл явцын туслах болгон судлах боломж юм. Анхаарах зүйл нь технологийн чадлаас гадна зөвшөөрөл, уран бүтээлчийн оролцоо, өгөгдлийн гарал, кредитийн дүрэм байх болно. Хэрэв AI кинонд орж ирэх бол “prompt бичээд кино гаргах” биш, найруулагчийн ширээн дээрх шинэ багаж болох чиглэл нь илүү бодитой харагдаж байна.

Hubble 30 гаруй жилийн турш зөвхөн шинжлэх ухааны өгөгдөл бус, сансар огторгуйг олон нийтэд “ойр” мэдрүүлэх зургуудыг бүтээж ирсэн. Ийм зургууд нь оддын өнгө, нас, температурын тухай энгийн ойлголтыг ч гоё хэлбэрээр өгдөг. James Webb шинэ үеийн супер од болсон ч Hubble-ийн харааны хэл одоо ч өөрийн гэсэн хүчтэй. Дараагийн удаа сансрын зураг харахдаа зүгээр гоё эсэхээс гадна өнгө бүрийн ард физик байгаа гэдгийг санаарай.

Сансрын салбар хөөргөлтийн үнэ буурч, жижиг хиймэл дагуул олширсон ч төрийн батлан хамгаалах системүүд илүү төвөгтэй, өндөр шаардлагатай хэвээр. Зардал, хугацаа, инженерийн хүчин чадал зэрэг хуучин асуудлууд “шинэ сансар”-ын уур амьсгалд ч алга болоогүй байна. Дараагийн ажиглах зүйл нь Space Force програмуудаа хэрхэн хурдлуулах, хувийн хөөргөлтийн компаниудаас хэр их хамаарах, мөн дижитал инженерчлэл үнэхээр хугацаа хэмнэх эсэх. Сансрын өрсөлдөөн гоё зурагтай ч Excel хүснэгт дээр нэлээд ширүүн өрнөдөг.

Хиймэл дагуулын интернэт, дэлхийн ажиглалт, батлан хамгаалах хэрэглээ өсөхийн хэрээр “хэн хөөргөх вэ?” гэдэгтэй зэрэгцээд “хэн хурдан, олноор үйлдвэрлэх вэ?” гэсэн асуулт томорч байна. Hongqing-ийн санхүүжилт энэ үйлдвэрлэлийн давхаргад мөнгө орж байгааг илтгэнэ. АНУ, Европ, Хятад бүгд өөрийн constellation, sovereign communication, зураглалын дэд бүтэцтэй болохыг хүсэж байна. Дараагийн жилүүдэд хиймэл дагуулын зах зээл пуужингийн шоунаас илүү нийлүүлэлтийн сүлжээ, компонент, үйлдвэрлэлийн хүчин чадлын уралдаан болж магадгүй.

High-level synthesis нь програмын кодоос hardware design гаргахыг зорьдог ч бодит код ихэвчлэн шууд тохирдоггүй. LLM агентууд ийм кодыг уншиж, хэсэгчлэн өөрчилж, дахин туршиж, өөрийн алдаанаас сурах маягаар ажиллавал чип дизайн дахь давтагддаг инженерийн ажлыг багасгаж магадгүй. Гэхдээ энэ нь “AI чип зохион бүтээчихлээ” гэсэн үг биш. Баталгаажуулалт, timing, power, safety зэрэг хатуу шалгалтууд хэвээр. Харин AI агентууд developer-ийн IDE-ээс цааш гарч, silicon workflow руу орох эхний бодит жишээнүүд нэмэгдэж байгааг анзаарах хэрэгтэй.

Дэлхий цахилгаан тээвэр рүү явж байгаа ч дизель хөдөлгүүрүүд ачаа тээвэр, хөдөө аж ахуй, уул уурхай, генератор зэрэг олон салбарт удаан үлдэнэ. Тиймээс одоо байгаа хөдөлгүүрийн ялгарлыг бууруулах энгийн арга нь шилжилтийн үеийн бодит ач холбогдолтой. Мэдээж түлшинд ус холих нь гэрийн туршилт биш: эмульсийн тогтвортой байдал, хөдөлгүүрийн эдэлгээ, стандарт, өртөг гээд олон шалгалт хэрэгтэй. Гэхдээ утааг багасгах зарим санаа сансрын лазер шиг сүртэй биш, гал тогооны логик шиг энгийн байж болдог нь сонирхолтой.