gghhhhh пппп
вторник, 15 сентября 2026 г.
понедельник, 14 сентября 2026 г.
Ukraine’s Future Vision and Current Capabilities for Waging AI-Enabled Autonomous Warfare
Ukraine’s Future Vision and Current Capabilities for Waging AI-Enabled Autonomous Warfare
На поле боя я не видел ни одного украинского солдата. Только дроны. Я видел их [украинских солдат] только когда сдался. Только дроны, и их было очень много. Ребята, не подходите. Это война дронов.
— Сдавшийся российский солдат
Краткое содержание
В данной статье рассматривается, как Украина продвигает беспилотные системы с искусственным интеллектом для сокращения прямого участия военнослужащих в боевых действиях и повышения боевой эффективности. Хотя полностью автономная война остается лишь мечтой, уже достигнут значительный прогресс в частичной автономии — особенно в отношении воздушных систем — в то время как человеческий контроль остается критически важным при принятии решений о боевых действиях.
Ключевые выводы
Цель украинских военных — вывести военнослужащих из прямого участия в боевых действиях и заменить их автономными беспилотными системами. Эта цель отражает необходимость сохранения ограниченного человеческого потенциала и преодоления таких уязвимостей, как усталость, стресс и ограниченная способность обрабатывать и объединять большие объемы данных из различных источников и датчиков. Хотя эта стратегия еще не оформлена в письменном виде, она объединяет украинских военных и оборонную промышленность вокруг внедрения, приобретения и быстрого развертывания передовых технологий, включая возможности с использованием ИИ, а также расширения использования беспилотных систем.
Автономия, определяемая американскими военными как способность системы самостоятельно или с минимальным контролем выполнять поставленные задачи в сложных и непредсказуемых условиях, пока отсутствует на поле боя в ходе войны на Украине. Основная причина этого заключается в том, что необходимые технологии, в частности ИИ, не достигли требуемого уровня развития. Кроме того, в Украине нет формального законодательного или политического определения «автономии» или «автономных систем вооружения». В результате украинские военные используют термин «автономные системы» как синоним «беспилотных систем» или платформ, оснащенных базовыми автономными функциями, такими как навигация или целеуказание.
Нынешнее развертывание ИИ носит частичный характер, расширяя определенные функции и решая некоторые оперативные задачи, а не обеспечивая полную автономность системы. Искусственный интеллект (ИИ) — это фундаментальная технология для перехода от автоматизированных к автономным системам, то есть системам, которые могут сами решать, как достичь цели, а не просто выполнять алгоритмы, запрограммированные человеком. ИИ значительно улучшает определенные функции, такие как анализ видеоматериалов с дронов и распознавание целей, отслеживание целей и автономная навигация, включая навигацию на последнем участке пути и анализ звука и текста для извлечения разведывательной информации, где ИИ заменяет 99 процентов человеческого труда. Хотя такие системы могут работать без прямого управления человека, они, как правило, не выполняют весь процесс поиска, выбора и поражения целей самостоятельно.
Украинские вооруженные силы широко используют малые и средние дроны с видом от первого лица (FPV) в качестве платформ, которые могут быть быстро адаптированы для различных задач благодаря модульной конструкции и взаимозаменяемому оборудованию. В отличие от Соединенных Штатов, Украина классифицирует дроны на основе конструктивной конфигурации, грузоподъемности и диаметра пропеллера. Первоначально были распространены 7-дюймовые FPV-дроны из-за простоты их сборки, но растущие оперативные потребности сместили предпочтения в сторону 9–10-дюймовых квадрокоптеров, способных нести более тяжелые грузы и достигать больших дальностей. Добавление самодельного взрывного устройства (СВУ), механизма сброса СВУ, различных датчиков или оборудования для ретрансляции сигналов к одной и той же платформе FPV может превратить ее в дрон-камикадзе; бомбардировщик; систему разведки, наблюдения и рекогносцировки (ISR); или ретрансляционный узел. Такой модульный подход, позволяющий быстро адаптироваться к различным задачам путем замены компонентов, делает дроны FPV гибким и масштабируемым средством на передовой.
Украинская оборонная промышленность разрабатывает автономное программное обеспечение на основе ИИ, которое может быть интегрировано в различные платформы для расширения автономности на поле боя. Это программное обеспечение обеспечивает ключевые автономные функции, такие как восприятие окружающей среды, распознавание целей и навигация, включая приближение к цели на последнем этапе. Оно поставляется в виде автономных модулей, состоящих из компактных чипов со встроенным программным обеспечением и иногда камерами. Эти модули могут быть интегрированы в целый ряд платформ, от небольших дронов FPV и ударных дронов дальнего действия до турелей, установленных на беспилотных наземных транспортных средствах. В результате компании сосредотачиваются на разработке отдельных автономных функций, обеспечивая при этом их совместимость с различными платформами и беспилотными системами.
Украинская оборонная промышленность придерживается подхода, при котором небольшие модели ИИ обучаются на небольших наборах данных, а не разрабатываются большие, всеобъемлющие модели. Такой подход позволяет быстро и эффективно обрабатывать данные на борту, используя ограниченные вычислительные мощности небольших и недорогих чипов, которые можно быстро обновлять, переобучать и модернизировать для адаптации к меняющимся условиям поля боя. Эти наборы данных могут быть собраны в ходе боевых действий компании или получены из открытых источников в социальных сетях. Военные власти могут отфильтровывать данные высокого уровня.
взять фильм/ролик с YouTube
взять фильм/ролик с YouTube
ChatGPT said:
Да, могу помочь добавить этот эпизод, но мне нужен сам видеофайл фильма (или его фрагмент), а не только ссылка на YouTube. По этой ссылке мне не удалось получить содержимое видео.
(Website Name Not Provided)
Если загрузите сюда фильм/нужный фрагмент, я смогу подготовить эпизод, где двое подростков, которых запирают в квартире на 3-м этаже, выбираются наружу по водосточной трубе, и подсказать, как органично вставить его в нужное место фильма.
Если хотите, могу также сделать эпизод в стиле исходного фильма — с соответствующим освещением, одеждой, цветокоррекцией и монтажным переходом.
воскресенье, 6 сентября 2026 г.
когда задачи решаются на айфончике самостоятельно, а когда отправлябтся на обработку в датацентры
когда задачи решаются на айфончике самостоятельно, а когда отправлябтся на обработку в датацентры
ChatGPT said:
Здесь есть важное уточнение: iPhone 17 Pro не обрабатывает абсолютно всё самостоятельно. Apple построила систему по принципу «сначала устройство, при необходимости — облако».
У iPhone 17 Pro с A19 Pro действительно есть мощный Neural Engine, но 45 TOPS — это не означает, что любая задача Apple Intelligence выполняется локально. Более того, по состоянию на 2026 год Apple прямо описывает архитектуру как сочетание on-device моделей и серверных моделей Private Cloud Compute (PCC).
Как это работает
Упрощённо:
Ваш запрос │ ▼ ┌───────────────┐ │ iPhone 17 Pro│ │ │ │ A19 Pro │ │ NPU │ │ 45 TOPS* │ └───────┬───────┘ │ ┌────────┴────────┐ │ │ хватает мощности нужна большая │ модель ▼ ▼ Обработка PCC на iPhone Apple servers │ │ └────────┬────────┘ ▼ РезультатApple сама описывает механизм именно так: устройство сначала определяет, может ли выполнить запрос локальной моделью. Если нет, оно отправляет необходимые данные в Private Cloud Compute.
Почему Apple вообще старается делать это на телефоне?
Потому что у локальной обработки есть несколько очень серьёзных преимуществ.
1. Данные не покидают телефон.
Например, если система делает сводку ваших сообщений, уведомлений или другой личной информации, Apple может выполнить это непосредственно на устройстве. Apple приводит такие примеры как типичные случаи on-device обработки.
2. Работает без интернета.
Локальная модель может работать даже без соединения с сервером. Apple прямо указывает это как преимущество on-device модели.
3. Очень маленькая задержка.
Нет маршрута:
телефон → интернет → ЦОД → интернет → телефон.
Для голосовой обработки, фотографии, клавиатуры и других быстрых операций это существенно.
4. Экономия инфраструктуры.
Если миллиард устройств выполняет хотя бы часть AI-задач самостоятельно, огромному количеству запросов вообще не требуется серверная мощность.
Но самое интересное — что происходит с тяжёлыми задачами
Представьте два запроса.
Запрос №1
«Убери шум с фотографии».
iPhone может выполнить это локально:
камера → память → GPU/NPU → готовая фотография.
Сервер вообще не нужен.
Запрос №2
«Проанализируй 200 страниц документов, сравни их, рассуждай над противоречиями и подготовь подробный ответ».
Здесь локальная модель может оказаться недостаточной.
Тогда:
iPhone → зашифрованный запрос → Private Cloud Compute → результат → iPhone.
Apple прямо говорит, что для более сложных запросов используются более крупные серверные модели.
А что особенно интересно в 2026 году
Здесь произошли изменения по сравнению с первоначальной концепцией Apple Intelligence.
Изначально Apple представляла Private Cloud Compute как инфраструктуру Apple на собственном Apple Silicon.
Но в июне 2026 года Apple объявила о расширении PCC за пределы собственных дата-центров. Apple сообщила, что для новых нагрузок сотрудничает с Google и NVIDIA и использует Google Cloud для части Apple Intelligence. При этом Apple заявляет, что сохраняет архитектуру конфиденциальности PCC.
То есть сегодня уже нельзя говорить:
«iPhone вообще ничего не отправляет во внешние дата-центры».
Правильнее:
обычные и достаточно лёгкие AI-задачи стараются выполнять на iPhone; более тяжёлые задачи могут передаваться в Private Cloud Compute.
И Apple утверждает, что при такой передаче отправляется только информация, необходимая для выполнения конкретного запроса, а данные после выполнения не сохраняются.
И вот здесь возвращаемся к вашим 45 TOPS
45 TOPS — не означает, что iPhone мощнее или сопоставим с ЦОД.
Это означает примерно:
«В телефоне есть специализированный вычислительный блок, способный выполнять огромное количество определённых AI-операций при очень маленьком энергопотреблении».
Телефон использует эти 45 TOPS для локальной части AI.
А когда задача слишком большая, используется сервер.
Причём Apple описывает серверную инфраструктуру PCC как распределённую систему: для некоторых запросов inference может распределяться между несколькими SoC, вплоть до восьми узлов в одном ensemble.
Поэтому правильная концепция выглядит не как:
45 TOPS против ЦОД 80 МВт
а как:
45 TOPS на каждом iPhone + огромный вычислительный кластер в облаке.
И именно поэтому Apple может одновременно добиться быстрой локальной обработки, большей автономности и доступа к гораздо более крупным моделям, когда это необходимо.
* И здесь я бы отдельно проверил конкретно цифру 45 TOPS для A19 Pro: Apple в своих официальных технических материалах обычно не раскрывает TOPS так же прямо, как некоторые производители Android-чипов. Если вы видели именно утверждение «A19 Pro = 45 TOPS», пришлите источник/ссылку — я могу разобрать, что именно производитель или источник включил в эти 45 TOPS и насколько корректно сравнивать эту цифру с NPU Snapdragon/MediaTek.
Подписаться на:
Сообщения (Atom)