Искусственный интеллект, роботы - применение

[samsony1]

какие профессии освоили гуманоиды

Монахи, дирижеры, космонавты, учителя и даже боксеры

В начале мая 2026 г. в сеульском храме Чогеса гуманоид Габи (имя на корейском означает «милосердие») прошел обряд посвящения в буддийский орден и стал первым в истории роботом, официально принявшим монашеский обет. Церемония состоялась накануне празднования дня рождения Будды. Андроид от китайской компании Unitree Robotics, облаченный в традиционные коричневые одеяния, участвовал в ритуале «суге»: сложил «руки» в молитвенном жесте и поклонился статуе Будды. Некоторые обряды адаптировали под природу машины: вместо прижигания благовониями на него наклеили стикер, а на шею надели четки из 108 бусин. Пять буддийских заповедей для Габи переработали с помощью нейросетей ChatGPT и Gemini. Они призывают уважать жизнь, не повреждать объекты, подчиняться людям, избегать обмана и экономить энергию.

Одним из первых в мире специализированных роботов-актеров стал RoboThespian, созданный британской компанией Engineered Arts. Работа над проектом стартовала в 2005 г., первый прототип представили в 2007-м, а в 2014-м он стал первым коммерческим устройством, способным подменить ведущего мероприятий. Устройство отличается выразительной мимикой и широкой амплитудой движений: оно умеет имитировать человеческие жесты, поворачивать голову, менять интонацию голоса, поддерживать зрительный контакт, распознавать речь и реагировать на действия людей в реальном времени, а также говорит на нескольких языках и может, к примеру, исполнить песню Singin’ in the Rain или угадать возраст собеседника. В 2015 г. «железный актер» исполнил роль в спектакле Spillikin в лондонском театре Pipeline.

В 2008 г. андроид ASIMO от Honda, созданный в 2000-м, дирижировал Детройтским симфоническим оркестром, исполнив композицию The Impossible Dream. Спустя годы, в 2023-м, эстафету принял человекоподобный робот-дирижер EveR‑6, разработанный Корейским институтом промышленных технологий. Он выступил с Национальным оркестром Южной Кореи в сеульском Haeoreum Grand Theater, поприветствовав публику поклоном и продирижировал тремя произведениями. Контролировал процесс реальный дирижер Чхве Су Ёль. При этом, несмотря на безупречный ритм и детализированные движения, машина не могла анализировать музыку на слух и корректировать темп.

Robonaut 2, разработанный в 2010 г. совместно NASA и General Motors, в 2011-м был доставлен на МКС на борту шаттла «Дискавери» (миссия STS‑133) и стал первым андроидом, работавшим в космосе. Изначально он представлял собой торс без ног – с двумя руками, имеющими по семь степеней свободы, что позволяло использовать инструменты, рассчитанные на человека. Робот выполнял несложные задачи: поднимал грузы весом до 9 кг, подавал предметы, помогал астронавтам в повседневной работе внутри станции. В 2014 г. Robonaut 2 модернизировали, добавив мобильную платформу с «ногами».

В апреле 2016 г. подводный робот OceanOne, созданный специалистами Стэнфордского университета (признан нежелательной организацией в РФ), совершил первое погружение к останкам корабля La Lune, затонувшего в XII в. у берегов Франции. Оснащенный стереоскопическим зрением, тактильной обратной связью и манипуляторами с семью степенями свободы, аппарат позволил исследователям детально изучить затонувшее судно на глубине, опасной для дайверов. Управляемый оператором в режиме реального времени, «железный водолаз» передал высококачественные изображения и смог аккуратно взять образцы артефактов.

источник - здесь

[samsony1]

Роботы впервые обошли людей по численности в штате компании Figure AI

Figure AI стала первым предприятием, где количество человекоподобных роботов превысило число сотрудников-людей. Генеральный директор Бретт Адкок (Brett Adcock) опубликовал в социальной сети X график, подтверждающий рост парка роботов в компании.

График под соответствующим названием «Численность персонала против количества роботов» (Headcount vs Robots) отражает динамику изменений с 2022 по 2026 год, демонстрируя высокий рост производства после начала серийного выпуска устройств. Если до первого квартала 2025 года количество роботов оставалось близким к нулю, то к концу того же года их число превысило сотню, а ко второму кварталу 2026 года достигло отметки примерно в 740 единиц.

Численность штата сотрудников-людей росла более плавно, достигнув 400 человек к концу 2025 года и около 660 человек в 2026 году. Такая разница в темпах указывает на то, что интеграция роботов происходит значительно быстрее расширения команды разработчиков и инженеров, причём текущая траектория не предполагает замедления процесса.

источник - здесь

[samsony1]

Взял и взломал: ИИ проник в секретные системы Агентства национальной безопасности США

Глава Агентства национальной безопасности (АНБ) и Киберкомандования США генерал Джошуа Радд сообщил заместителю председателя Комитета по разведке Сената Марку Уорнеру, что модель искусственного интеллекта Mythos компании Anthropic взломала почти все их секретные системы всего за несколько часов во время тестирования, что привело к введению экстренного экспортного контроля и отключению модели правительством США.

Хотя полный контекст инцидента остается неясным, последствия, описанные экспертами по безопасности, могут представлять собой одно из самых тревожных предупреждений относительно потенциального использования передового искусственного интеллекта в качестве оружия. Аналитики в области кибербезопасности говорят, что возможность проникновения систем ИИ в секретные сети с беспрецедентной скоростью станет драматическим поворотным моментом в глобальной кибербезопасности

источник - здесь

[samsony1]

В TikTok в 3 раза больше созданных ИИ видео, чем в YouTube Всего почти 60% видео созданы искусственным интеллектом

Исследование Kapwing показало переполненность ленты рекомендаций TikTok сделанными ИИ видео. При этом YouTube Shorts на этом фоне выглядят лучше.

Эксперты создали новые аккаунты в TikTok и YouTube и проверили первые 500 роликов, которые показала каждая платформа.

Так, в TikTok 294 видео из 500 (то есть 59%) были сгенерированы ИИ. В YouTube среди Shorts таких оказалось только 104 — всего 21%.

Больше всего таких видео в категории «Детский контент» — там 57% роликов оказались ненастоящими. Особенно много их по хештегу #cartoonkids: 97 из 100 видео были созданы нейросетями.

Также много ИИ-роликов в темах «Наука и образование», «Здоровье» и «История» — от 33 до 35%. А вот в категориях «Мода», «Музыка» и «Фитнес» доля такого контента меньше 2%.

источник - здесь

[samsony1]

Гуманоидный робот готовится к восхождению на Эверест

Модифицированная версия человекоподобного робота Unitree G1 под названием Pemba готовится к восхождению на самую гору в мире — Эверест (Джомолунгма). Ранее этот робот уже совершил восхождение на вершину эквадорского вулкана Чимборасо высотой 6254 м.

При покорении этого вулкана G1 не всё сделал самостоятельно. Робот автономно передвигался по участкам во время 16-часового восхождения на вершину с уклоном 30°, но остальную часть пути его несли на руках. Результатом этих усилий стали фотографии G1 одетого в специальные ботинки и согревающую куртку на заснеженной вершине Чимборасо.

Эта модификация G1 основана на предыдущих испытаниях в условиях низких температур, проведённых в китайском районе Алтай. Робот функционировал при температурах до -47,4 °C.

источник - здесь

[samsony1]

Представлен «умный» защитный жилет для бега — с радаром, GPS и системой оповещения

Бег часто считают одним из самых простых видов спорта: достаточно надеть кроссовки и удобную одежду. Однако на деле он связан с определёнными рисками, особенно если тренироваться в городской черте. Чтобы сделать пробежки безопаснее, инженеры из Нидерландов создали «умный» жилет RunSafePro.

Главной особенностью устройства стал радар, способный обнаруживать приближающиеся объекты — автомобили, велосипедистов или пешеходов. Уведомления об опасности можно получать через вибрацию на смартфоне или в умных часах, звуковые сигналы в наушниках или световые индикаторы на самом жилете. Система не определяет, с какой стороны движется объект, но разработчики утверждают, что 30 метров, на которых жилет способен засечь угрозу, достаточно для своевременной реакции.

На случай экстренной ситуации есть кнопка вызова помощи, которая отправляет ваше местоположение по GPS выбранным контактам. Одно нажатие — тихое уведомление для близких, двойное — громкая сигнализация и оповещение всех контактов.

Всё настраивается в мобильном приложении, где можно добавить до 50 доверенных лиц. Кажется, что это много, но чем больше людей в списке, тем выше шанс, что кто-то точно отреагирует.

Ещё одна важная функция — датчик внезапной остановки. Если вы резко замерли, система отправит вам уведомление на телефон или умные часы. Если ответа не последует в течение заданного времени, автоматически сработает вызов помощи. Для работы экстренных опций требуется подключение к смартфону или умным часам с поддержкой eSIM.

RunSafePro надевается поверх одежды, в том числе лёгких слоёв, но не рекомендуется использовать с гидратационным жилетом, поскольку он может снизить точность радара. Для видимости в темноте он оснащён светоотражающими элементами и 360-градусной адаптивной подсветкой. Это помогает водителям и велосипедистам замечать вас издалека.

источник - здесь

[samsony1]

Orion soft: спецпроект закрывает большой пробел на рынке инфраструктуры для ИИ-проектов

Компания Orion soft запустила спецпроект «Сезон ИИ-инфры», посвященный вопросам построения инфраструктуры для искусственного интеллекта: от первичной оценки готовности к внедрению до конкретных решений и рекомендаций экспертов, которые внедряют ИИ в продакшн.

Мы постоянно видим статистику о том, какой процент российских компаний уже внедрил ИИ, кто тестирует технологии, кто планирует запуск проектов. Но здесь возникает закономерный вопрос: что именно считается внедрением? Это может быть ситуация, когда один сотрудник из десяти тысяч использует внешний ИИ-сервис по собственной инициативе. А может быть полноценная production-система, встроенная в корпоративные процессы, с владельцем продукта, бюджетом, инфраструктурой и понятными метриками эффективности. Проблема в том, что без такого разделения компаниям сложно объективно оценивать собственную зрелость. Они не понимают, насколько отстают или, наоборот, опережают рынок.

И проблема здесь шире, чем просто ответ на вопрос, сколько компаний уже внедрили искусственный интеллект. Главный вопрос в другом: как правильно внедрять ИИ и в какие именно процессы. Ответ сильно зависит от того, зачем компания вообще идет в эту тему. Это может быть регуляторика, давление конкурентов, желание сохранить конкурентоспособность, внутренняя продуктовая инициатива или амбиции конкретной команды. От мотивации зависит и выбор прикладного сценария, и бюджет, и архитектура, и то, как компания будет оценивать результат.

Лидером по уровню зрелости остается финансовый сектор. Следом идут ритейл, промышленность и государственный сектор. Причина проста: ИИ, как и любая новая технология, быстрее всего развивается на наиболее конкурентных и технологически зрелых рынках. Если говорить о крупнейших игроках в финансах и ритейле, многие из них используют ИИ в production уже несколько лет. Среди middle tech-компании сейчас идет активный переход от пилотов к промышленной эксплуатации. В промышленности ситуация менее однородна. Есть несколько крупных лидеров, которые уже реализуют масштабные production-проекты, однако большая часть рынка только переходит от экспериментов к промышленному использованию.

Чаще всего компании используют ИИ там, где есть большой объем данных и повторяемые процессы. Наиболее распространенные сценарии — транскрибация, корпоративные чат-ассистенты, автоматизация первой линии поддержки, заполнение типовых документов и интеллектуальный поиск по корпоративным данным. Речь идет прежде всего о внутренних операционных процессах, где эффект относительно легко измерить и обосновать.

Следующая большая тема — агенты. Но рынок пока не до конца осознал, как именно извлекать из них эффект. Мы, как и наши заказчики, пока не видим от агентских сценариев такого же понятного и стабильного результата, как от более прикладных кейсов.

Новые модели появляются практически ежедневно. Для бизнеса ценность представляет не факт использования конкретной LLM, а способность сервиса, созданного на ее основе, стабильно решать задачу и приносить результат. Поэтому на первый план выходят вопросы инфраструктуры: где запускать ИИ-сервисы, как управлять GPU-ресурсами, как обеспечить безопасность данных, отказоустойчивость и масштабирование, как контролировать стоимость эксплуатации. Когда компании начинают переходить от экспериментов к промышленному использованию, именно эти вопросы становятся определяющими.

Когда мы исследовали рынок и работали над развитием Nova AI, то увидели одну и ту же проблему: интерес к ИИ у компаний уже есть, пилоты запускаются, GPU-серверы закупаются, но целостного понимания того, как строить AI-инфраструктуру, зачастую нет. Поэтому мы создали образовательную траекторию для компаний с разным уровнем зрелости. Мы хотим показать, как компании начинают путь внедрения искусственного интеллекта, какие ошибки совершают на разных этапах, какие решения выбирают и что необходимо предусмотреть, чтобы двигаться быстрее конкурентов.

источник - tadviser.ru

[samsony1]

Во Франции 77% компаний внедрили ИИ, но выигрыш только у 17% — данные Bpifrance

Генеративный ИИ стремительно набирает популярность по французском среднему бизнесу, но измеримой пользы пока почти не приносит. По свежему исследованию государственного инвестбанка Bpifrance, 77% руководителей средних компаний заявили, что ИИ в работе используют они сами или их сотрудники. При этом экономию времени на задачах отметили лишь 17% компаний — внедрение явно обгоняет отдачу.

Речь идет о 16-м ежегодном опросе компаний категории ETI (entreprises de taille intermediaire) — это французское определение среднего бизнеса: до 5000 сотрудников и выручка до 1,5 млрд евро. В выборку вошли 534 ответа. За год доля компаний, где используют генеративный ИИ, выросла сразу на 19 пунктов, причем весь прирост дали те, кто работает с ним регулярно — таких теперь 31%.

Цифра в 17% требует уточнения: это доля среди тех, кто ИИ уже применяет, а в пересчете на всех опрошенных экономию времени видят лишь 13% компаний. Отдача при этом растет с интенсивностью использования: среди регулярных пользователей прирост производительности фиксируют 23%, среди эпизодических — только 12%. По секторам ИИ популярнее всего в услугах и в промышленности со строительством (83% и 82%), реже всего — в торговле, на транспорте и в туризме (68%).

источник - здесь

[samsony1]

Россияне все чаще сталкиваются с ИИ-блогерами, не замечая этого

Согласно данным исследования инфлюенс-агентства Go Influence, российский рынок блогинга стоит на пороге значительных изменений. Аналитики прогнозируют, что к 2030 году до 30% авторов, на которых подписаны пользователи, могут быть представлены виртуальными персонажами, созданными с помощью искусственного интеллекта.

Опрос показал, что 59% жителей крупных городов России осведомлены о существовании ИИ-блогеров, а 33% респондентов хотя бы однажды встречали таких персонажей в социальных сетях. Тем не менее, фактическое присутствие виртуальных инфлюенсеров в личных подписках остается невысоким: лишь 7% опрошенных уверены, что следят за подобными аккаунтами, тогда как 73% полагают, что таких авторов у них нет.

Только 28% участников уверены, что могут отличить ИИ-блогера от человека. Каждый четвертый (26%) признает, что испытывает в этом затруднения, а 34% ранее вообще не задумывались над этим вопросом. Положительное или скорее положительное отношение к ИИ-блогерам выразили 34% респондентов, негативное — 33%, нейтральную позицию занимают 24%, а 9% затруднились с ответом.

Среди молодежи от 18 до 35 лет позитивный взгляд преобладает (39%), тогда как в группе старше 35 лет этот показатель ниже (28%), а доля негативных оценок заметно выше (41% против 27% в младшей группе).

Среди тех, кто положительно относится к ИИ-контенту, почти половина (46%) рассматривают его как естественный этап развития социальных сетей. Четверть респондентов отмечают креативный потенциал формата, 20% выделяют меньшую токсичность и отсутствие вовлеченности виртуальных персонажей в публичные скандалы, а 19% считают, что качество такого контента может не уступать человеческому.

источник - здесь

[samsony1]

Аналитики назвали отрасль, в которой больше всего работников без ИИ-компетенций

Аналитики НИУ ВШЭ изучили спрос и предложение ИИ-компетенций в РФ. Массового дефицита нет, заключили они, однако существует разрыв при переходе к от базового к профессиональному использованию ИИ. Кроме того, наблюдается значительный дефицит ИИ-навыков сразу в нескольких отраслях.

По мнению аналитиков, 37,5% занятых россиян уже обладают навыками взаимодействия с ИИ. При этом реальная потребность в них на текущих рабочих местах зафиксирована лишь у 4,9% сотрудников. Интересно, что сейчас ИИ автоматизирует главным образом вспомогательные, а не основные бизнес-функции, говорят в НИУ ВШЭ, поэтому соответствующие компетенции работники могут воспринимать как желательные, но не обязательные. Еще одна примета времени - применение ИИ в «серой зоне», то есть через личные устройства сотрудников и отсутствие формализации в должностных инструкциях.

Основной вызов для рынка заключается не в отсутствии базовых знаний, а в сложности перехода от использования общедоступных сервисов к глубокой профессиональной интеграции технологий в рабочие процессы.

Согласно расчётам аналитиков, в 73% случаев уровень подготовки сотрудников полностью соответствует требованиям работодателей.  В трети случаев наблюдается «избыточность» компетенций: работники осваивают инструменты ИИ, даже если это не предусмотрено их должностными обязанностями. Однако в сегментах, где владение технологиями необходимо, каждый шестой специалист испытывает дефицит навыков. Наиболее остро проблема стоит при переходе от базового уровня владения ИИ к среднему, который требует понимания логики алгоритмов и работы со специализированными корпоративными данными.

Больше всего ИИ-компетенций не хватает работникам сферы образования (15,5%) и специалистам в области бизнеса и администрирования (12,2%), считают аналитики. Хотя представители ИТ-отрасли лидируют по интенсивности нехватки навыков, их доля в общем объеме дефицита ограничена из-за сравнительно небольшого количества таких специалистов. По численности работников, испытывающих дефицит ИИ-навыков, на первом месте вновь оказывается сфера образования: на нее приходится 17,1% всех занятых с дефицитом ИИ-компетенций, подсчитали в НИУ ВШЭ.   

источник - здесь

[samsony1]

«Яндекс» обновил «Алису AI»: нейросеть стала лучше решать задачи, запоминать контекст и подстраиваться под пользователя

«Яндекс» обновил модели, лежащие в основе чата с «Алисой AI»: языковую, поисковую и мультимодальную. После обновления нейросеть стала не только отвечать на вопросы, но и помогать пользователям приходить к конкретному результату — выполнять расчёты, сравнивать варианты и объяснять сложные темы.

Главное изменение — переход от простых справочных ответов к решению задач. Например, вместо выдачи общего норматива по запросу о стоимости отопления для квартиры нейросеть сможет объяснить, как самостоятельно рассчитать сумму платежа.

«Алиса AI» стала лучше адаптироваться под стиль общения пользователя. Нейросеть теперь учитывает формат запроса: отвечает коротко на простые вопросы, разворачивает объяснение для сложных тем и может поддержать шутливый тон беседы. Если пользователь обращается на «ты», ассистент также может перейти на неформальное общение.

Кроме того, нейросеть научилась учитывать разговорные выражения и сленг. Например, вместо технического названия инструмента может использовать привычное пользователю слово.

Обновлённая «Алиса AI» получила возможность запоминать факты из предыдущих бесед и использовать их в новых диалогах. Например, она может учитывать интересы пользователя или информацию о его проектах, чтобы давать более релевантные ответы.

Пользователь может попросить нейросеть запомнить определённый факт или узнать, какие сведения она уже сохранила. При необходимости функцию персонализации можно отключить в настройках.

Нейросеть стала лучше анализировать изображения, таблицы, графики и технические схемы. Теперь она может переводить текст с картинок, объяснять формулы, разбирать устройства и помогать понимать сложные визуальные материалы. Например, пользователь может загрузить схему двигателя, а «Алиса AI» объяснит назначение элементов или подскажет, где находится нужная часть.

источник - здесь

[samsony1]

В России впервые застраховали ответственность антропоморфных роботов

«СберСтрахование» впервые застраховала ответственность владельца антропоморфных роботов «Грин». Договор заключили на год. Полис покрывает ущерб, который робот может нанести имуществу третьих лиц — например, если он что‑то повредит. В этом случае страховая выплатит компенсацию.

Антропоморфные роботы — следующий шаг в эволюции, ведь они не просто выполняют поставленные задачи, но „учатся“ взаимодействовать с людьми так, как мы делаем это друг с другом. Использование таких технологий открывает новые возможности для развития бизнеса и общества. Однако важно, чтобы этот процесс сопровождался адекватной защитой. Поэтому предоставление страховых программ владельцам антропоморфных роботов — это не просто формальность, а естественный шаг в развитии рынка.

Страхование помогает бизнесу увереннее заходить в пилотные проекты с роботами, заранее понимая, как будут закрываться возможные операционные риски. Для рынка это важный сигнал: антропоморфная робототехника становится не только технологически зрелой, но и готовой к практическому применению.

источник - здесь

[samsony1]

ИИ на стройке может приносить до 900 млрд ₽ в год — аналитики оценили эффект цифровизации

По оценке аналитиков «Яков и Партнеры», около 64% строительных компаний тестируют ИИ-решения, 27% уже развивают их на практике, и лишь 9% перешли к масштабированию.

При этом почти 90% девелоперов фиксируют положительный эффект от пилотных проектов, но только каждая пятая компания может точно измерить финансовую отдачу от внедрения технологий.

[samsony1]

Нейросеть нашла нарушения за минуты: строителям открыли готовый промпт для анализа фото с объекта

Инженеры и прорабы могут использовать искусственный интеллект для проверки качества работ по фотографиям со стройплощадки. Эксперты подготовили готовый промпт, который помогает определить стадию строительства, выявить нарушения технологии, оценить качество монтажа и получить структурированный отчет по объекту.

Нейросети все активнее применяются в строительстве для анализа визуальной информации. С их помощью можно выявлять нарушения охраны труда, контролировать качество работ, фиксировать дефекты и отслеживать выполнение графика строительства. Вместо ручного просмотра сотен фотографий инженер получает готовый отчет с перечнем замечаний и потенциальных рисков.

На практике ИИ способен анализировать фотографии армирования, опалубки, бетонирования и других этапов работ. Сервис определяет стадию строительства, оценивает качество выполнения работ и указывает на возможные отклонения от проекта или технологии. Также нейросеть может сравнить фактическую готовность объекта с календарным графиком и выявить участки, которые отстают от плана.

Источник: здесь

[samsony1]

Впервые в истории ботов в интернете стало больше, чем живых людей

С 29 мая по 4 июня 2026 года боты сформировали 57,4 процента HTTP-запросов к HTML-контенту, в то время как реальные пользователи — 42,6 процента. Предполагали, что автоматизированные системы превзойдут людей по объему трафика только в 2027 году, но развитие сервисов с искусственным интеллектом значительно ускорило этот процесс.

Агентный ИИ, боты, действующие от имени пользователей, а не собирающие обучающие данные, составляли всего 1,7 процента автоматизированного трафика в начале прошлого года. К концу 2025 года эта категория выросла на восемь тысяч процентов.

источник - здесь