И вновь всем доброго времени суток?

Ещё одно движение к «страшной, но интересной» техносингулярности, возможно, пройдена. Пока вы спали, разные ученые и ИИ совершили немало достижений. Вот самые значимые из них.

1. Claude Fable 5.2 за 28,7 часов воспроизвела доказательство Великой теоремы Ферма, которая утверждает, что для любого целого n > 2 не существует натуральных чисел x, y и z таких, что x? + y? = z?. Впервые ее доказательство сформулировал англичанин Эндрю Уайлс и его коллеги в 1994 году, заполнив вычислениями сотни страниц.

Зачем она нужна? Она может позволить ускорить расчеты а также создавать надёжные криптографические алгоритмы. И хотя ИИ, по сути, тут нового не сделал, эксперимент нужен был для того, чтобы научить нейросети достигать амбициозных целей, требующих длительной и автономной работы, — при условии соблюдения тщательно продуманных мер безопасности, разумеется.

https://claude.dev/blog/safely-scaling-multi-agent-teams-with-fable-5-2/

2. Также Fable 5.2 создала свою операционную систему. Создатели предоставили "цифровому духу" только командную строку и пустую папку проекта. В итоге система смогла загрузиться на ноутбуке. Она получила собственное ядро, драйверы для диска, файловое хранилище, оконный интерфейс, экран входа, установщик и встроенные функции Claude.

https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2

3. Google DeepMind с помощью ИИ AlphaProof Code. случайно нашли способ ускорить взлом криптографии в 1600 раз

В одном из сценариев AlphaProof Code сильно ускорила подделку цифровых подписей. Другая разработка позволяет уменьшить расчётную стоимость массового разложения ключей на простые множители в 30 раз.

Работа выполнена совместно с исследователями Калифорнийского университета в Сан-Диего и французского исследовательского центра Inria. Результаты были подтверждены воспроизведением ранее решённого бенчмарка RSA-1024 в песочнице, что продемонстрировало стабильность методов и их способность обходить ручные ограничения. Объявление о находке сделал вице-президент и старший учёный Google DeepMind Пушмит Коули.

Полученные данные подчёркивают необходимость регулярной переоценки криптографических предположений по мере роста возможностей искусственного интеллекта в решении сложных математических задач. Авторы исследования отмечают, что методы автоматизированного криптоанализа станут обязательным инструментом для стресс-тестирования будущих стандартов шифрования, позволяя специалистам выявлять потенциальные риски задолго до появления реальных угроз.

4. Китайские исследователи создали лабораторию, в которой искусственный интеллект самостоятельно планирует эксперименты, управляет роботами и работает с ДНК.

Во время самого продолжительного испытания система AutoDNA за восемь с половиной суток выполнила 11 382 операции, записала текст в молекулы ДНК и прочитала его обратно. Людям оставалось пополнять запасы реактивов, выносить отходы и помогать, когда оборудование выходило из строя.

Главная особенность AutoDNA в том, что учёным не нужно заранее расписывать каждое действие. Достаточно сформулировать задачу обычным языком, а дальше за работу берётся команда ИИ-агентов. Один изучает научные публикации и составляет план, другой переводит инструкции в команды для приборов, остальные следят за экспериментом, управляют роботами и проверяют результаты. Если возникает проблема, система пытается найти решение самостоятельно.

https://www.nature.com/articles/d41586-026-03552-8

Однако пока AutoDNA умеет выполнять ограниченный набор лабораторных процедур. Сложные исследования с живыми клетками и животными системе ещё недоступны, а самостоятельное управление дорогостоящими приборами требует дополнительных мер безопасности. Авторы рассматривают возможность предварительно проверять команды нейросетей в виртуальной копии лаборатории, чтобы обнаруживать ошибки до запуска настоящего оборудования. Отдельная задача касается биобезопасности, поскольку автоматический синтез ДНК потребует строгого контроля за тем, какие молекулы разрешено создавать.

Разработчики рассчитывают, что со временем автономные лаборатории смогут брать на себя большую часть повторяющейся работы, освобождая учёных для поиска новых идей и анализа результатов. Пока искусственный интеллект не способен полностью заменить специалистов, но AutoDNA уже показала, что нейросетям можно поручить многодневный биологический эксперимент с тысячами физических операций. Человек задаёт научную задачу, а роботы самостоятельно проходят путь от плана до готового результата, обращаясь за помощью лишь тогда, когда собственных возможностей не хватает.

#eofru #искусственныйинтеллект #ии #онтологическаясингулярность #технологическаясингулярность #киберпанк #посткиберпанк #биопанк #постбиопанк

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: www.nature.com

Комментарии: