#статьи
Разбираем самые продвинутые из искусственных «мозгов» и пытаемся понять, к чему приведёт их дальнейшее развитие.
Кадр: сериал «Мир Дикого Запада» / Warner Bros. Television
Автор статей про IT-технологии. Преподаватель, доцент. Инженер по первому образованию, по второму — журналист. Кандидат технических наук.
Сегодня ChatGPT, DALL-E 2 и подобные им программы демонстрируют удивительные возможности по созданию текстов и изображений. Оценив мощь нейросетей типа Transformer, лежащих в их основе, учёные и инженеры ищут новые области их применения.
Наиболее впечатляющие достижения — у специалистов Microsoft (совместно с OpenAI) и Google, которые уже сегодня заявляют о создании «овеществлённого ИИ». Похоже, руководством к действию им стал фильм «Терминатор»: большие языковые модели (LLM) используются не только для банального поддержания беседы с пользователем, но и в качестве «мозгов», осуществляющих управление механическим «телом».
В нашей статье мы расскажем о последних разработках в этой области, и вы увидите, как человечество само идёт навстречу восстанию машин.
Среди талантов ChatGPT особенно выделяются его навыки генерации кода. Учёные из Microsoft решили использовать их для написания программ, управляющих действиями роботов, квадрокоптеров и манипуляторов.
Человеку на это требуется много времени и усилий; кроме того, приходится изучать внутреннее устройство механизма, для которого создаётся код. ChatGPT позволяет значительно упростить процесс — теперь люди могут выдавать команды на естественном языке (английский, русский и так далее), а нейросеть сама преобразует их в соответствующий код.
ChatGPT открывает новую парадигму робототехники: он обеспечивает высокоуровневую обратную связь пользователя с языковой моделью (LLM) и контролирует результаты действий робота
Инфографика: Оля Ежак для Skillbox MediaChatGPT открывает новую парадигму робототехники: он обеспечивает высокоуровневую обратную связь пользователя с языковой моделью (LLM) и контролирует результаты действий робота
Инфографика: Оля Ежак для Skillbox MediaПрежде для управления роботами и отдельными механизмами использовались разнообразные команды, библиотеки и API, специфичные для каждого типа устройств. Вместо того чтобы обучать ИИ программированию под множество платформ, учёные создали универсальную высокоуровневую библиотеку функций с набором простых команд, например, на Python.
Благодаря этому ChatGPT потребовалось досконально изучить всего один язык и одну библиотеку программирования, содержащую интуитивно понятные команды вида: найти_банку_с_напитком («Кола»);.
«Мы хотим обеспечить людям возможность простого взаимодействия с роботами без необходимости изучения сложных языков программирования и технических подробностей роботизированных систем».
Исследователи из Microsoft,
авторы работы ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities (цитата: Microsoft)
Поскольку используемая библиотека новая, ChatGPT изначально ничего о ней не знал. Поэтому перед началом работы ему нужно было дать несколько примеров («промптов»), объясняющих, как она устроена, а также ввести описание её функций.
В результате ChatGPT сумел написать программы для дрона, которые позволили тому искать предметы в комнате, маневрировать по заданной траектории, фиксировать окружающую обстановку и даже делать селфи.
Получив от человека команду «Выполни селфи, используя отражающую поверхность», ИИ написал код, который заставил квадрокоптер обнаружить в комнате зеркало, подлететь к нему и сделать фотографию своего отражения.
ChatGPT пишет программы управления дроном
Источник: MicrosoftДиалог, позволивший ChatGPT сгенерировать код для селфи
Скриншот: MicrosoftПрограммисты также проверили свой новый метод на роботизированном манипуляторе. Они попросили ИИ сложить из разноцветных кубиков логотип Microsoft. При этом люди не сказали ИИ, как выглядит эмблема.
ChatGPT пришлось покопаться в своей памяти (то есть в межнейронных связях внутренней сети GPT-3.5) и вспомнить фирменные цвета IT-гиганта — во время обучения он наверняка «читал» о них в интернете.
ChatGPT написал программу, под управлением которой манипулятор сложил из кубиков логотип Microsoft
Источник: Microsoft«Модель продемонстрировала захватывающий пример обобщения при соединении текстовой и физической областей, когда ей поставили задачу создать логотип Microsoft из кубиков. Это потребовало от неё запомнить эмблему, включая её цвета, и разделить абстракцию на части, которые могут быть собраны с помощью доступных роботу действий».
Исследователи из Microsoft,
авторы работы ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities (цитата: Microsoft)
Поскольку в основе ChatGPT лежит языковая модель, он обладает недостатком, вытекающим из её природы, — не может видеть. В предыдущих примерах чат-бот давал указания роботам, оснащённым камерами. В человеческом понимании ChatGPT напоминает слепого мудреца, дающего письменные указания зрячим работникам.
Чтобы исправить подобный «недуг», исследователи из Microsoft расположили между камерой робота и ChatGPT дополнительную нейросеть YOLO, играющую роль поводыря. Она, вместе с другими датчиками, способна распознавать предметы, определять расстояние до них и переводить эту информацию в текст. Полученное таким образом описание внешнего мира подавалось в ИИ ChatGPT.
В результате ChatGPT смог управлять перемещениями робота в режиме реального времени, а также поймать баскетбольный мяч. Хотя нейросеть GPT-3.5, находящаяся в ChatGPT, никогда не воспринимала ничего, кроме текстов, она каким-то образом смогла сформировать по рассказам, генерируемым YOLO, верные пространственные представления.
«ChatGPT может оценить внешний вид мяча и неба на изображении с камеры, используя код SVG. Такое поведение как бы намекает, что его LLM формирует неявную модель мира, выходящую за рамки текстовых вероятностей».
Исследователи из Microsoft,
авторы работы ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities (цитата: Microsoft)
Авторы исследования опубликовали виртуальный симулятор, интегрированный в ChatGPT, и создали на GitHub сообщество PromptCraft-Robotics, где люди тестируют предложенный метод и делятся примерами текстовых подсказок.
Конкуренты из Google описали схожий способ под названием Code as Policies (CaP) и выложили исходники на GitHub на три месяца раньше, чем Microsoft.
Метод Code as Policies от Google использует языковую модель для сопоставления инструкций на естественном языке с программным кодом робота
Изображение: googleblog.com (перевод Skillbox Media)Они также обучили свою модель преобразованию инструкций на естественном языке в код управления роботом на Python, использующий высокоуровневые библиотеки. Но их исследование не привлекло внимания специалистов до начала ажиотажа, связанного с ChatGPT.
При этом авторы честно предупредили об опасности подходов, позволяющих ИИ программировать роботов.
«Code as Policies — это шаг к роботам, которые смогут сами изменять своё поведение и расширять свои возможности. Это может быть полезно, но гибкость также повышает потенциальные риски, поскольку синтезированные программы (если они не проверяются людьми) могут привести к непредсказуемому поведению устройств».
Исследователи из Google,
авторы работы Robots That Write Their Own Code (цитата: googleblog.com)
Исследователи из Google занялись внедрением LLM в управление роботами сразу же, как получили в своё распоряжение Transformer-нейросеть PaLM. Она содержит 540 миллиардов настраиваемых параметров, что в три раза больше, чем у GPT-3.5.
Большие языковые модели, в том числе и PaLM, выглядят по-настоящему умными и могут описать процесс выполнения практически любой задачи. Но их знания носят чисто теоретический характер — языковые нейросети не привязаны к физическому телу и не могут ничего сделать с предметами реального мира. По крайней мере, раньше не могли.
Всё изменилось в апреле 2022 года, когда учёные из Google рассказали, как они совместили PaLM с роботом-помощником Everyday Robot, предназначенным для выполнения рутинных действий в офисе и на кухне.
Everyday Robot — это проект Google по созданию роботов, которые умеют убираться, готовить и справляться с другими домашними делами. Эти механические помощники, впервые представленные в 2019 году, стали платформой для обкатки управляющих нейросетей. В роботов встроены ультразвуковые датчики, несколько камер, IMU и лидар.
Комбинация из PaLM и Everyday Robot получила название PaLM-SayCan. В ней нейросеть, предназначенная для работы с текстом, играет роль мозга, а робот — глаз и рук. Таким образом учёным из Google впервые удалось овеществить ИИ, содержащийся в языковой модели.
При управлении роботом PaLM реагирует на получаемые от человека команды на естественном языке (например, «Я пролил напиток, помоги убрать») и предлагает роботу набор действий, которые он должен выполнить.
Внутренний интерфейс PaLM-SayCan напоминает интерфейс робота T-800 из фильма «Терминатор»
Изображение: googleblog.com (перевод Skillbox Media)Инженеры придумали способ, обеспечивающий нейросети PaLM понимание контекста и окружающей робота обстановки. Дело в том, что языковая модель-всезнайка может (и обязательно будет) генерировать планы действий, которые механический помощник физически не сможет воплотить в жизнь. Например, посоветовать роботу использовать для уборки пылесос, которого нет в доме.
Поэтому способ управления SayCan разделяется на две части. Первая из них определяет набор возможных вариантов действий, о котором «рассказала» (Say) языковая модель. Например, «использовать пылесос», «убрать шваброй», «вытереть губкой» или «вытереть тряпкой».
Вторая часть метода оценивает вероятность успешного выполнения (Can) каждого из предложенных PaLM вариантов. Отталкиваясь от этого, робот выбирает актуальные команды, получаемые от языковой модели, и действует в соответствии с ними, разбивая сложную задачу на ряд более мелких.
«PaLM-SayCan показывает, что роботы могут выполнять сложные инструкции на естественном языке, сочетая мыслительные способности крупномасштабных языковых моделей с заученными действиями робота».
Исследователи из Google,
авторы работы Towards Helpful Robots: Grounding Language in Robotic Affordances (цитата: googleblog.com)
Получив задание «Я пролил колу, можешь принести мне что-нибудь, чтобы убрать?», PaLM-SayCan спланировал и выполнил шаги: 1. Найти губку. 2. Взять губку. 3. Принести её. 4. Готово. Варианты, которые ИИ исследовал на каждом этапе, выделены цветом: оценка языка (синий), оценка доступности (красный) и их комбинация (зелёный)
Изображение: say-can.github.io (перевод Skillbox Media)Во время практической проверки выяснилось, что PaLM-SayCan уже «из коробки» понимает команды на языках, отличных от английского. Проверка на китайском, французском и испанском не показала падения производительности.
Также система оказалась способна понимать нечёткие указания вида «Я пришёл с тренировки, принеси что-нибудь перекусить, чтобы быстро восстановить силы». Услышав такое, робот под управлением PaLM-SayCan исследует кухню в поисках продуктов. Обнаружив яблоко, спагетти и питательный батончик, модель, основываясь на своих знаниях, выберет и подаст человеку последний, как наиболее подходящий под запрос.
Видео показывает, как работает система PaLM-SayCan
Самый продолжительный цикл включал в себя 16 последовательных шагов, спланированных и выполненных ИИ. С PaLM-SayCan роботы научились выбирать правильную последовательность действий в 84% случаев и корректно её выполнять в 74%. В Google также отметили, что роботы стали на 26% лучше планировать задачи, состоящие из восьми и более шагов.
«Мы в восторге от прогресса, который наблюдаем с PaLM-SayCan. Наши эксперименты показали, что он способен успешно планировать и выполнять долгосрочные абстрактные инструкции на естественном языке».
Исследователи из Google,
авторы работы Towards Helpful Robots: Grounding Language in Robotic Affordances (цитата: googleblog.com)
В марте 2023 года исследователи улучшили модель, добавив к языковой нейросети PaLM новейшую сеть-трансформер ViT-22B для работы с визуальными данными (Visual Transformer) собственной разработки. Обновлённая таким образом система получила название PaLM-E, в котором «E» расшифровывается, как embodied, то есть «воплощённый ИИ».
Благодаря ViT-22B модель стала мультимодальной визуально-языковой (VLM), обрела полноценную возможность «видеть» (то есть связывать изображения с текстом), а общее число её параметров выросло до 562 миллиардов (540 у PaLM + 22 у ViT).
Мультимодальные способности PaLM-E
Изображение: palm-e.github.io (перевод Skillbox Media)«Основная архитектурная идея PaLM-E состоит в том, чтобы вводить непрерывные наблюдения в виде изображений, оценок состояния и других сигналов от датчиков в пространство языка предварительно обученной языковой модели».
Исследователи из Google,
авторы работы PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model (цитата: arxiv.org)
Вот что умеет PaLM-E:
- Обеспечивать мультимодальную логическую цепочку рассуждений, содержащую языковые и визуальные данные.
- Оперативно реагировать на изменения обстановки в процессе выполнения задачи.
- Передавать знания и навыки, полученные от предыдущих задач, к новым.
Видео демонстрирует, как PaLM-E перестраивает «на лету» план действий. Человек отбирает пакетик чипсов у робота и передвигает его, но робот всё равно находит чипсы и снова захватывает их
Модели, подобные PaLM-SayCan, отвечают за планирование действий робота на высоком уровне абстракции. Для выполнения элементарных операций, из которых складывается решение сложных задач, учёные предложили применить «облегчённый» вариант нейросети-трансформера.
Так появилась модель Robotics Transformer (RT-1), представленная Google в декабре 2022 года. Если PaLM-SayCan можно сравнить с разумом, то RT-1 отвечает за «рефлексы» и «инстинкты». Обе эти модели могут работать совместно, обеспечивая выполнение задачи: RT-1 на низком уровне, а PaLM — на высоком.
Размер RT-1 скромный — всего 35 миллионов параметров. Она получает на вход изображение с камеры и описание элементарного действия на естественном языке (например, «поднять предмет»), в ответ на эти данные сеть выводит управляющие команды для механизмов робота (как электромоторы должны поворачивать шарниры в манипуляторе).
Архитектура RT-1. Модель принимает текстовую инструкцию и набор изображений в качестве входных данных. Трансформер на выходе выдаёт токены, кодирующие действия
Изображение: googleblog.com (перевод Skillbox Media)Чтобы обучить нейросеть, исследователям потребовалось собрать огромное количество тренировочных данных — более 130 тысяч аннотированных видеороликов. На них было запечатлено, как робот многократно выполнял 700 типовых задач в лаборатории, имитирующей обстановку на обычной кухне.
Накопление обучающих данных продолжалось 17 месяцев. Всё это время 13 одинаковых роботов Everyday Robot выполняли различные действия под управлением людей. В результате удалось создать датасет, содержащий текстовые инструкции (например, «подними тряпку» или «поставь банку на стол») и видеозаписи, наглядно демонстрирующие их выполнение.
Когда он был готов, собранные данные «скормили» RT-1. Последующие тесты показали, что таким образом робот обучился верно выполнять 97% из более чем 700 задач. Это на 25% больше, чем у лучшего алгоритма, применявшегося ранее. За счёт возможности обобщения нейросеть RT-1 оказалась способна выполнять даже те действия, примеры которых отсутствовали в обучающих данных. Показатель эффективности на таких задачах достиг 76%.
Несмотря на огромный объём тренировочного датасета, специалисты Google сочли, что RT-1 для самосовершенствования требуется намного больше информации. Поэтому, учёные решили добавить в набор данных ещё 209 тысяч примеров, собранных с робота другого типа — механического манипулятора KUKA.
К удивлению исследователей, результаты показали, что RT-1 оказался способен приобретать новые навыки, даже наблюдая за опытом других роботов. Например, после добавления KUKA-данных робот под управлением RT-1 почти вдвое повысил эффективность решения задачи по выбрасыванию мусора в ведро, которая раньше давалась ему с большим трудом.
«Мы, люди, учимся не только на своём личном опыте, но также подсматриваем что-то друг у друга. Мы часто делимся с окружающими тем, что узнали, и меняем свои модели поведения на основе новых данных. Хотя наши роботы не общаются друг с другом, это исследование показывает, что мы можем успешно комбинировать наборы данных от разных типов роботов и передавать знания между ними, подобно тому, как это делают люди между собой».
Винсент Ванхоук,
руководитель отдела робототехники в Google Research (цитата: hackster.io)
Как работает RT-1
В дальнейшем учёные не захотели тратить месяцы и годы для сбора новых обучающих данных. Вместо этого они решили использовать генеративные модели преобразования текста в изображение для того, чтобы просто модифицировать имеющиеся видеоролики.
Современные модели, подобные DALL-E 2 или Stable Diffusion, могут не только генерировать новые изображения с нуля, но и менять фрагменты уже существующих. Например, «дорисовывать» объекты, менять размер, тип или цвет предметов и так далее. Такие синтетические дополнения к изображениям учёные называют «галлюцинациями» ИИ.
Новый метод, основанный на визуальных «галлюцинациях», получил имя ROSIE (от Scaling Robot Learning with Semantically Imagined Experience) в честь робота «Рози» из мультфильма «Джетсоны». Статья с его описанием была опубликована в феврале 2023 года.
В реализации ROSIE задействованы три нейросети. Модель OWL-ViT осуществляет сегментацию изображения и выделение фрагментов, подлежащих изменению с помощью ИИ. Для генерации и обработки текстовых подсказок, определяющих, что и как следует «дорисовать», учёные применили языковую модель GPT-3. Для непосредственного создания фейковых изображений по текстовым описаниям использовалась генеративная модель Imagen.
ROSIE работает следующим образом:
- Анализирует полученные текстовые инструкции и идентифицирует те фрагменты оригинального видео, которые нужно изменить.
- Использует метод замены части изображения (inpainting) для изменения интересующих областей, оставляя остальные элементы видеосцены нетронутыми.
В результате получается новая пара из текстовой инструкции и модифицированного видеоролика, которая используется для дальнейшего обучения RT-1 выполнению новых задач. Например, если на оригинальном видео робот протирал стол синей губкой, то ROSIE может изменить её цвет на красный или даже нарисовать на месте губки фейковое изображение тряпки.
Принцип работы метода ROSIE
Помимо того, что этот метод позволяет научить RT-1 оперировать предметами, которых робот никогда не «видел» в реальной жизни, а лишь «воображал», он также делает его более устойчивым к визуальным отвлекающим факторам (появлению новых фоновых объектов, сгенерированных ИИ).
Например, ROSIE способен «воображать» бутылки с водой, овощи или коробки, якобы, находящиеся на столе (в исходных видео этих предметов не было).
Для разных типов действий учёные провели оценку 243 примеров, дополненных «галлюцинациями» ИИ. Метод ROSIE оказался способен значительно улучшить обобщение модели на новые задачи, а также её устойчивость к отвлекающим факторам. ROSIE превзошёл исходный вариант обучения RT-1 в некоторых особо сложных задачах сразу на 75%.
Учёные из Google Brain, Калифорнийского университета в Беркли, MIT и Альбертского университета предложили метод, позволяющий полностью избавиться от сбора реальных данных для обучения роботов. Действительно, почему бы не сгенерировать все тренировочные видеоролики с помощью ИИ?
Представленная в январе 2023 года модель под названием Universal Policy (UniPi) использует для управления роботизированным манипулятором связку из предварительно обученной языковой нейросети T5-XXL (4,6 миллиарда параметров) и генеративного ИИ, способного создавать видеокадры по текстовому описанию.
UniPi использует изображения в качестве универсального интерфейса, тексты — в качестве спецификаторов задач, а также модуль планирования, не зависящий от типа выполняемых действий.
Общий алгоритм выглядит так:
- Нейросеть получает на вход фотографию исходного положения манипулятора и окружающей обстановки.
- Также на вход подаётся сформулированное человеком текстовое задание.
- Используя фотографию как первый кадр генерируемого видеоролика, нейросеть создаёт следующие кадры, на которых «воображает», как должны выглядеть движения манипулятора при выполнении задания.
- Каждый кадр сгенерированного видео превращается в набор команд для настоящего манипулятора.
- Следуя полученному набору команд, робот выполняет в реальности действия, показанные на фейковом видео.
Это как если бы человек мог научиться мыть посуду, глядя на исходную кучу грязных тарелок в мойке и пошагово воображая процесс мытья каждой из них.
На сайте проекта учёные показали примеры того, как робот под управлением UniPi решает различные задачи: переставляет кубики, вытирает посуду губкой, кладёт ложки в лоток, поворачивает кран, переносит фрукты и овощи, подаёт бутылку с моющим средством и так далее.
Более того, теперь роботы, как и люди, смогут учиться не только на фейковых, но и на настоящих видеокадрах, размещённых в интернете. Благодаря UniPi роботу, чтобы научиться чему-либо, будет достаточно просто посмотреть соответствующий гайд на YouTube.
Примеры работы метода UniPi. Слева — исходный кадр. Справа — сгенерированные нейросетью кадры, иллюстрирующие процесс воображаемого выполнения задания
Изображение: universal-policy.github.io (перевод Skillbox Media)Но даже этих удивительных способностей роботов исследователям оказалось недостаточно. Чтобы ни у кого не оставалось сомнений, неугомонные учёные из Google добавили механическим помощникам Everyday Robot возможность вести «внутренний монолог». Да, теперь андроиды могут разговаривать не только с людьми, но и сами с собой!
Система под названием Inner Monologue позволяет роботу вести беседу со встроенной языковой моделью для того, чтобы определять успешность своих действий, а также корректировать план работы в случае возникновения непредвиденных помех.
Авторы различают три вида внутренних разговоров, происходящих в рамках Inner Monologue: пассивное описание обстановки, активное описание обстановки и обнаружение успеха. Пассивное описание даёт ИИ выраженное словами представление, например, о результатах распознавания объектов. Робот как бы говорит сам себе: «Вот я вижу перед собой стол, на нём лежат яблоко, шоколадка и пакетик чипсов».
Активное описание подразумевает, что ИИ будет задавать вопросы, относящиеся к окружающей обстановке. Например, спросит: «Что следует взять — яблоко, шоколад или чипсы?» Отвечать на эти вопросы может как встроенная в робота LLM, так и человек-хозяин.
Обнаружение успеха отвечает за то, чтобы робот мог понять, когда следует остановиться, а когда — продолжать выполнение задачи. ИИ робота время от времени спрашивает у самого себя: «Достиг ли я результата?» И даёт ответ на этот вопрос.
Как работает «Внутренний монолог» (Inner Monologue)
В одном из тестовых примеров исследователь попросил робота принести ему газировку. Когда машина обнаружила банку колы и попыталась схватить её, человек незаметно убрал напиток со стола. Робот в недоумении пообщался сам с собой и с человеком, задав уточняющие вопросы, оценил изменившуюся обстановку и скорректировал план действий. В результате механический помощник нашёл другую банку с напитком и подал её.
«Мы с удивлением обнаружили, что „Внутренний монолог“, получив информацию об изменении окружающей обстановки, рассуждает и действует вполне разумно, выходя далеко за рамки изначальных текстовых запросов… Вместо того чтобы бездумно выполнять инструкции человека, он пытается самостоятельно решить проблему, предлагая альтернативные цели, к которым можно следовать, когда предыдущая становится невыполнимой».
Исследователи из Google,
авторы работы Inner Monologue: Embodied Reasoning through Planning with Language Models (цитата: innermonologue.github.io)
В ближайшем будущем…
Кадр: фильм «Терминатор» / Orion PicturesПока учёные совершенствовали искусственный интеллект роботов, наделяя их новыми всё более изощрёнными способностями, Google внезапно объявил о закрытии своего робототехнического подразделения Everyday Robots.
Команда, создавшая десятки прорывных технологий, попала «под нож» в феврале 2023 года в рамках кампании Google по сокращению расходов, предполагающей увольнение 12 тысяч сотрудников и ликвидацию отделов, не приносящих прибыль. Не иначе, кто-то из будущего решил вмешаться в нашу реальность и вызвать экономический кризис, чтобы остановить развитие роботов.
«Очень жаль, что нас закрыли. Мы только начали понимать, что роботы могут выполнять важную работу. Не думаю, что это признак отсутствия прогресса. При правильном подходе через пять лет мы могли бы создать значимый продукт».
Бывший сотрудник Everyday Robots (цитата: wired.com)
Одновременно с этим Илон Маск, Стив Возняк и ещё более тысячи специалистов подписали открытое письмо с требованием приостановить разработку продвинутого ИИ хотя бы на полгода. «Правительства должны вмешаться и ввести мораторий», — говорится в письме.
«Мы должны спросить себя: нужно ли автоматизировать все рабочие места? Должны ли мы развивать устройства с ИИ, которые в конечном итоге могут превзойти нас численностью, перехитрить и заменить? Стоит ли так рисковать нашей цивилизации? Подобные решения не должны делегироваться техническим лидерам, которых никто не избирал. Мощные системы ИИ следует разрабатывать только после того, как мы будем уверены, что их эффект будет положительным, а риски — управляемыми».
Из открытого письма Pause Giant AI Experiments: An Open Letter (цитата: futureoflife.org)
Научитесь: Философия искусственного интеллекта
Узнать больше
<!DOCTYPE html>
<html class="l-html" lang="ru">
<head>
<script>
mindbox = window.mindbox || function() { mindbox.queue.push(arguments); };
mindbox.queue = mindbox.queue || [];
mindbox('create', {
endpointId: 'skillbox.skillboxMediaWebsite'
});
</script>
<script src="https://api.s.mindbox.ru/scripts/v1/tracker.js" async></script>
<script>window.yaContextCb = window.yaContextCb || []</script>
<script src="https://yandex.ru/ads/system/context.js" async></script>
<!-- Google Tag Manager -->
<script async data-skip-moving="true" type="text/javascript">
/** Google Tagmanager */
;(function (w, d, s, l, i) {
w[l] = w[l] || [];
w[l].push({
'gtm.start':
new Date().getTime(), event: 'gtm.js'
});
var f = d.getElementsByTagName(s)[0],
j = d.createElement(s), dl = l != 'dataLayer' ? '&l=' + l : '';
j.async = true;
j.src = 'https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id=' + i + dl;
f.parentNode.insertBefore(j, f);
})(window, document, 'script', 'dataLayer', 'GTM-NLCGQ25');
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
function gtag() {
window.dataLayer.push(arguments);
}
gtag('js', new Date());
gtag('config', 'GTM-NLCGQ25');
</script>
<!-- End Google Tag Manager -->
<!-- Retail Rocket -->
<script type="text/javascript">
var rrPartnerId = "6048a0d097a52514f050731f";
var rrApi = {};
var rrApiOnReady = rrApiOnReady || [];
rrApi.addToBasket = rrApi.order = rrApi.categoryView = rrApi.view =
rrApi.recomMouseDown = rrApi.recomAddToCart = function() {};
(function(d) {
var ref = d.getElementsByTagName('script')[0];
var apiJs, apiJsId = 'rrApi-jssdk';
if (d.getElementById(apiJsId)) return;
apiJs = d.createElement('script');
apiJs.id = apiJsId;
apiJs.async = true;
apiJs.src = "//cdn.retailrocket.ru/content/javascript/tracking.js";
ref.parentNode.insertBefore(apiJs, ref);
}(document));
</script>
<!-- End Retail Rocket -->
<meta charset="UTF-8"/>
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"/>
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"/>
<meta name="google-site-verification" content="UA-kf725UpqwkHenFmDQ05SW115fL9UdD9uXiFy-ibQ"/>
<meta name="robots" content="index, follow"/>
<link rel="dns-prefetch" href="//fonts.googleapis.com">
<link rel="shortcut icon" href="/favicon.ico">
<link rel="canonical" href="https://skillbox.ru/media/code/chatgpt-rt1-palme-i-drugie-neyroseti-kotorye-priblizhayut-vosstanie-mashin/">
<link rel="preload" href="https://marketplace.canva.com/EAD2962NKnQ/2/0/1600w/canva-rainbow-gradient-pink-and-purple-zoom-virtual-background-_Tcjok-d9b4.jpg" as="image" />
<link rel="preload" href="https://via.placeholder.com/1170x250/92c952" as="image" />
<link rel="preload" href="https://via.placeholder.com/768x250/40E0D0" as="image" />
<link rel="preload" href="https://via.placeholder.com/375x250/ffbcee" as="image" />
<title>Роботы с искусственным интеллектом: как их обучают и к чему это приведёт / Skillbox Media</title>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
<meta name="keywords" content="робот с искусственным интеллектом, есть ли роботы с искусственным, искусственный интеллект машинное обучение и робототехника" />
<meta name="description" content="Как обучают роботов с искусственным интеллектом и к чему это приведёт. Разбираем самые продвинутые из искусственных «мозгов» и пытаемся понять, к чему приведёт их дальнейшее развитие." />
<link href="/bitrix/cache/css/s1/media/kernel_main/kernel_main_v1.css?177096852510536" type="text/css" rel="stylesheet" />
<link href="/bitrix/js/ui/fonts/opensans/ui.font.opensans.css?16341171742599" type="text/css" rel="stylesheet" />
<link href="/bitrix/js/main/popup/dist/main.popup.bundle.css?163411696226345" type="text/css" rel="stylesheet" />
<link href="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Swiper/4.5.1/css/swiper.min.css" type="text/css" rel="stylesheet" />
<link href="/bitrix/cache/css/s1/media/page_a1ad23d5ae1fea4c6ac7c690c80a4763/page_a1ad23d5ae1fea4c6ac7c690c80a4763_v1.css?1771490810746236" type="text/css" rel="stylesheet" />
<link href="/bitrix/cache/css/s1/media/template_176a7c2453ad8025fa7d27f65ba6a4b1/template_176a7c2453ad8025fa7d27f65ba6a4b1_v1.css?1771490810442835" type="text/css" data-template-style="true" rel="stylesheet" />
<script type="text/javascript">if(!window.BX)window.BX={};if(!window.BX.message)window.BX.message=function(mess){if(typeof mess==='object'){for(let i in mess) {BX.message[i]=mess[i];} return true;}};</script>
<script type="text/javascript">(window.BX||top.BX).message({'JS_CORE_LOADING':'Загрузка...','JS_CORE_NO_DATA':'- Нет данных -','JS_CORE_WINDOW_CLOSE':'Закрыть','JS_CORE_WINDOW_EXPAND':'Развернуть','JS_CORE_WINDOW_NARROW':'Свернуть в окно','JS_CORE_WINDOW_SAVE':'Сохранить','JS_CORE_WINDOW_CANCEL':'Отменить','JS_CORE_WINDOW_CONTINUE':'Продолжить','JS_CORE_H':'ч','JS_CORE_M':'м','JS_CORE_S':'с','JSADM_AI_HIDE_EXTRA':'Скрыть лишние','JSADM_AI_ALL_NOTIF':'Показать все','JSADM_AUTH_REQ':'Требуется авторизация!','JS_CORE_WINDOW_AUTH':'Войти','JS_CORE_IMAGE_FULL':'Полный размер'});</script>
<script type="text/javascript" src="/bitrix/js/main/core/core.js?1634117028565340"></script>
<script>BX.setJSList(['/bitrix/js/main/core/core_ajax.js','/bitrix/js/main/core/core_promise.js','/bitrix/js/main/polyfill/promise/js/promise.js','/bitrix/js/main/loadext/loadext.js','/bitrix/js/main/loadext/extension.js','/bitrix/js/main/polyfill/promise/js/promise.js','/bitrix/js/main/polyfill/find/js/find.js','/bitrix/js/main/polyfill/includes/js/includes.js','/bitrix/js/main/polyfill/matches/js/matches.js','/bitrix/js/ui/polyfill/closest/js/closest.js','/bitrix/js/main/polyfill/fill/main.polyfill.fill.js','/bitrix/js/main/polyfill/find/js/find.js','/bitrix/js/main/polyfill/matches/js/matches.js','/bitrix/js/main/polyfill/core/dist/polyfill.bundle.js','/bitrix/js/main/core/core.js','/bitrix/js/main/polyfill/intersectionobserver/js/intersectionobserver.js','/bitrix/js/main/lazyload/dist/lazyload.bundle.js','/bitrix/js/main/polyfill/core/dist/polyfill.bundle.js','/bitrix/js/main/parambag/dist/parambag.bundle.js']);
BX.setCSSList(['/bitrix/js/main/lazyload/dist/lazyload.bundle.css','/bitrix/js/main/parambag/dist/parambag.bundle.css']);</script>
<script type="text/javascript">(window.BX||top.BX).message({'AMPM_MODE':false});(window.BX||top.BX).message({'MONTH_1':'Январь','MONTH_2':'Февраль','MONTH_3':'Март','MONTH_4':'Апрель','MONTH_5':'Май','MONTH_6':'Июнь','MONTH_7':'Июль','MONTH_8':'Август','MONTH_9':'Сентябрь','MONTH_10':'Октябрь','MONTH_11':'Ноябрь','MONTH_12':'Декабрь','MONTH_1_S':'января','MONTH_2_S':'февраля','MONTH_3_S':'марта','MONTH_4_S':'апреля','MONTH_5_S':'мая','MONTH_6_S':'июня','MONTH_7_S':'июля','MONTH_8_S':'августа','MONTH_9_S':'сентября','MONTH_10_S':'октября','MONTH_11_S':'ноября','MONTH_12_S':'декабря','MON_1':'янв','MON_2':'фев','MON_3':'мар','MON_4':'апр','MON_5':'май','MON_6':'июн','MON_7':'июл','MON_8':'авг','MON_9':'сен','MON_10':'окт','MON_11':'ноя','MON_12':'дек','DAY_OF_WEEK_0':'Воскресенье','DAY_OF_WEEK_1':'Понедельник','DAY_OF_WEEK_2':'Вторник','DAY_OF_WEEK_3':'Среда','DAY_OF_WEEK_4':'Четверг','DAY_OF_WEEK_5':'Пятница','DAY_OF_WEEK_6':'Суббота','DOW_0':'Вс','DOW_1':'Пн','DOW_2':'Вт','DOW_3':'Ср','DOW_4':'Чт','DOW_5':'Пт','DOW_6':'Сб','FD_SECOND_AGO_0':'#VALUE# секунд назад','FD_SECOND_AGO_1':'#VALUE# секунду назад','FD_SECOND_AGO_10_20':'#VALUE# секунд назад','FD_SECOND_AGO_MOD_1':'#VALUE# секунду назад','FD_SECOND_AGO_MOD_2_4':'#VALUE# секунды назад','FD_SECOND_AGO_MOD_OTHER':'#VALUE# секунд назад','FD_SECOND_DIFF_0':'#VALUE# секунд','FD_SECOND_DIFF_1':'#VALUE# секунда','FD_SECOND_DIFF_10_20':'#VALUE# секунд','FD_SECOND_DIFF_MOD_1':'#VALUE# секунда','FD_SECOND_DIFF_MOD_2_4':'#VALUE# секунды','FD_SECOND_DIFF_MOD_OTHER':'#VALUE# секунд','FD_SECOND_SHORT':'#VALUE#с','FD_MINUTE_AGO_0':'#VALUE# минут назад','FD_MINUTE_AGO_1':'#VALUE# минуту назад','FD_MINUTE_AGO_10_20':'#VALUE# минут назад','FD_MINUTE_AGO_MOD_1':'#VALUE# минуту назад','FD_MINUTE_AGO_MOD_2_4':'#VALUE# минуты назад','FD_MINUTE_AGO_MOD_OTHER':'#VALUE# минут назад','FD_MINUTE_DIFF_0':'#VALUE# минут','FD_MINUTE_DIFF_1':'#VALUE# минута','FD_MINUTE_DIFF_10_20':'#VALUE# минут','FD_MINUTE_DIFF_MOD_1':'#VALUE# минута','FD_MINUTE_DIFF_MOD_2_4':'#VALUE# минуты','FD_MINUTE_DIFF_MOD_OTHER':'#VALUE# минут','FD_MINUTE_0':'#VALUE# минут','FD_MINUTE_1':'#VALUE# минуту','FD_MINUTE_10_20':'#VALUE# минут','FD_MINUTE_MOD_1':'#VALUE# минуту','FD_MINUTE_MOD_2_4':'#VALUE# минуты','FD_MINUTE_MOD_OTHER':'#VALUE# минут','FD_MINUTE_SHORT':'#VALUE#мин','FD_HOUR_AGO_0':'#VALUE# часов назад','FD_HOUR_AGO_1':'#VALUE# час назад','FD_HOUR_AGO_10_20':'#VALUE# часов назад','FD_HOUR_AGO_MOD_1':'#VALUE# час назад','FD_HOUR_AGO_MOD_2_4':'#VALUE# часа назад','FD_HOUR_AGO_MOD_OTHER':'#VALUE# часов назад','FD_HOUR_DIFF_0':'#VALUE# часов','FD_HOUR_DIFF_1':'#VALUE# час','FD_HOUR_DIFF_10_20':'#VALUE# часов','FD_HOUR_DIFF_MOD_1':'#VALUE# час','FD_HOUR_DIFF_MOD_2_4':'#VALUE# часа','FD_HOUR_DIFF_MOD_OTHER':'#VALUE# часов','FD_HOUR_SHORT':'#VALUE#ч','FD_YESTERDAY':'вчера','FD_TODAY':'сегодня','FD_TOMORROW':'завтра','FD_DAY_AGO_0':'#VALUE# дней назад','FD_DAY_AGO_1':'#VALUE# день назад','FD_DAY_AGO_10_20':'#VALUE# дней назад','FD_DAY_AGO_MOD_1':'#VALUE# день назад','FD_DAY_AGO_MOD_2_4':'#VALUE# дня назад','FD_DAY_AGO_MOD_OTHER':'#VALUE# дней назад','FD_DAY_DIFF_0':'#VALUE# дней','FD_DAY_DIFF_1':'#VALUE# день','FD_DAY_DIFF_10_20':'#VALUE# дней','FD_DAY_DIFF_MOD_1':'#VALUE# день','FD_DAY_DIFF_MOD_2_4':'#VALUE# дня','FD_DAY_DIFF_MOD_OTHER':'#VALUE# дней','FD_DAY_AT_TIME':'#DAY# в #TIME#','FD_DAY_SHORT':'#VALUE#д','FD_MONTH_AGO_0':'#VALUE# месяцев назад','FD_MONTH_AGO_1':'#VALUE# месяц назад','FD_MONTH_AGO_10_20':'#VALUE# месяцев назад','FD_MONTH_AGO_MOD_1':'#VALUE# месяц назад','FD_MONTH_AGO_MOD_2_4':'#VALUE# месяца назад','FD_MONTH_AGO_MOD_OTHER':'#VALUE# месяцев назад','FD_MONTH_DIFF_0':'#VALUE# месяцев','FD_MONTH_DIFF_1':'#VALUE# месяц','FD_MONTH_DIFF_10_20':'#VALUE# месяцев','FD_MONTH_DIFF_MOD_1':'#VALUE# месяц','FD_MONTH_DIFF_MOD_2_4':'#VALUE# месяца','FD_MONTH_DIFF_MOD_OTHER':'#VALUE# месяцев','FD_MONTH_SHORT':'#VALUE#мес','FD_YEARS_AGO_0':'#VALUE# лет назад','FD_YEARS_AGO_1':'#VALUE# год назад','FD_YEARS_AGO_10_20':'#VALUE# лет назад','FD_YEARS_AGO_MOD_1':'#VALUE# год назад','FD_YEARS_AGO_MOD_2_4':'#VALUE# года назад','FD_YEARS_AGO_MOD_OTHER':'#VALUE# лет назад','FD_YEARS_DIFF_0':'#VALUE# лет','FD_YEARS_DIFF_1':'#VALUE# год','FD_YEARS_DIFF_10_20':'#VALUE# лет','FD_YEARS_DIFF_MOD_1':'#VALUE# год','FD_YEARS_DIFF_MOD_2_4':'#VALUE# года','FD_YEARS_DIFF_MOD_OTHER':'#VALUE# лет','FD_YEARS_SHORT_0':'#VALUE#л','FD_YEARS_SHORT_1':'#VALUE#г','FD_YEARS_SHORT_10_20':'#VALUE#л','FD_YEARS_SHORT_MOD_1':'#VALUE#г','FD_YEARS_SHORT_MOD_2_4':'#VALUE#г','FD_YEARS_SHORT_MOD_OTHER':'#VALUE#л','CAL_BUTTON':'Выбрать','CAL_TIME_SET':'Установить время','CAL_TIME':'Время','FD_LAST_SEEN_TOMORROW':'завтра в #TIME#','FD_LAST_SEEN_NOW':'только что','FD_LAST_SEEN_TODAY':'сегодня в #TIME#','FD_LAST_SEEN_YESTERDAY':'вчера в #TIME#','FD_LAST_SEEN_MORE_YEAR':'более года назад'});</script>
<script type="text/javascript">(window.BX||top.BX).message({'WEEK_START':'1'});</script>
<script type="text/javascript">(window.BX||top.BX).message({'LANGUAGE_ID':'ru','FORMAT_DATE':'DD.MM.YYYY','FORMAT_DATETIME':'DD.MM.YYYY HH:MI:SS','COOKIE_PREFIX':'BITRIX_SM','SERVER_TZ_OFFSET':'10800','UTF_MODE':'Y','SITE_ID':'s1','SITE_DIR':'/','USER_ID':'','SERVER_TIME':'1771638085','USER_TZ_OFFSET':'0','USER_TZ_AUTO':'Y','bitrix_sessid':'04002f458fa481044190da60ea6d3263'});</script>
<script type="text/javascript" src="/bitrix/js/main/date/main.date.js?159955296434530"></script>
<script type="text/javascript" src="/bitrix/js/main/popup/dist/main.popup.bundle.js?1634116962109107"></script>
<script type="text/javascript" src="/bitrix/js/main/core/core_date.js?163411653136080"></script>
<script type="text/javascript" src="/bitrix/js/ui/vue/vue2/prod/dist/vue.bundle.js?1635848017173206"></script>
<script type="text/javascript" src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Swiper/4.5.1/js/swiper.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fingerprintjs2/2.1.0/fingerprint2.min.js"></script>
<script type="text/javascript">BX.setCSSList(['/bitrix/js/main/core/css/core_date.css','/setka/css/setka_skillbox.css','/local/templates/.default/components/bitrix/news.detail/article/style.css','/static/css/newarticle.css','/local/templates/media/libs/jquery.formstyler.css','/local/templates/media/fonts/graphik-font/stylesheet.css','/static/css/main.css','/local/templates/media/template_styles.css']);</script>
<script src="https://cdn.skillbox.pro/frontend-libs/promo-banner/5.10.1/banner-plugin.min.js"></script>
<script type="text/javascript" async src="https://relap.io/api/v6/head.js?token=sI73Ph6a5BnkqK2o"></script>
<meta property="og:title" content="ChatGPT, RT-1, PaLM-E и другие нейросети, которые приближают восстание машин" />
<meta property="og:description" content="Разбираем самые продвинутые из искусственных «мозгов» и пытаемся понять, к чему приведёт их дальнейшее развитие." />
<meta property="og:url" content="https://skillbox.ru/media/code/chatgpt-rt1-palme-i-drugie-neyroseti-kotorye-priblizhayut-vosstanie-mashin/" />
<meta property="og:type" content="article" />
<meta property="og:site_name" content="skillbox.ru" />
<meta property="og:locale" content="ru_RU" />
<meta property="og:image" content="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/0cb/0cb2a5c56248461f53cbbc93ae91c858/04ef52169e0cb44c85a33b7594c4a1b2.jpg" />
<meta name="relap-image" content="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/0cb/0cb2a5c56248461f53cbbc93ae91c858/04ef52169e0cb44c85a33b7594c4a1b2.jpg" />
<meta property="og:image:width" content="600" />
<meta property="og:image:height" content="315" />
<meta property="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta property="twitter:image" content="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/0cb/0cb2a5c56248461f53cbbc93ae91c858/04ef52169e0cb44c85a33b7594c4a1b2.jpg" />
<meta property="vk:image" content="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/6da/6dafe3cba5efe33b4e7b58de2a8547eb/323d0cbe631b7d22016020718399771c.jpg" />
<meta property="article:author" content="Александр Цуриков" />
<meta property="article:tag" content="статьи" />
<meta property="article:section" content="Код" />
<script type="text/javascript" src="/static/js/vendor.js?1771489421543641"></script>
<script type="text/javascript" src="/local/assets/js/common.js?177148933727419"></script>
<script type="text/javascript" src="/static/js/main.js?1771489421125222"></script>
<script type="text/javascript" src="/local/templates/media/js/main.js?17714893372418"></script>
<script type="text/javascript" src="/local/components/prmedia/popup.subscribe/templates/.default/script.js?17714893376820"></script>
<script type="text/javascript" src="/local/templates/.default/components/bitrix/news.detail/article/infinity.js?177148933713735"></script>
<script type="text/javascript" src="/local/templates/.default/components/bitrix/news/articles/script.js?1771489337246"></script>
<script type="text/javascript" src="/setka/js/setka_skillbox.js?1771489337106775"></script>
<script type="text/javascript" src="/local/templates/.default/components/bitrix/news.detail/article/script.js?17714893377503"></script>
<script type="text/javascript">var _ba = _ba || []; _ba.push(["aid", "84a6082a990bbac8858fb733b97bed30"]); _ba.push(["host", "skillbox.ru"]); (function() {var ba = document.createElement("script"); ba.type = "text/javascript"; ba.async = true;ba.src = (document.location.protocol == "https:" ? "https://" : "http://") + "bitrix.info/ba.js";var s = document.getElementsByTagName("script")[0];s.parentNode.insertBefore(ba, s);})();</script>
</head>
<body>
<div class="js-sticky-delimiter"></div>
<div class="bx-panel"></div>
<!-- Google Tag Manager (noscript) -->
<noscript>
<iframe src="https://www.googletagmanager.com/ns.html?id=GTM-NLCGQ25" height="0" width="0"
style="display:none;visibility:hidden"></iframe>
</noscript>
<!-- End Google Tag Manager (noscript) -->
<svg class="app-svg-visually-hidden" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
<defs>
<path id="def-arrow-down-a" d="M223 20813l4 5 4-5z"/>
<path id="def-arrow-a" d="M1044.6 803.2a.81.81 0 01-.5.18.8.8 0 01-.8-.8v-3.24c-2.97.1-5.17.88-6.52 2.3a4.86 4.86 0 00-1.39 3.29.8.8 0 01-.75.83h-.04a.79.79 0 01-.79-.74c-.22-3.78.69-6.76 2.69-8.84a10.76 10.76 0 016.81-3.07v-3.3a.8.8 0 011.29-.63l7.91 6.39a.8.8 0 010 1.25zm.3-11.73v2.42a.5.5 0 01-.03.1.8.8 0 01-.05.21.78.78 0 01-.47.42.67.67 0 01-.25.05h-.01c-.06 0-3.93-.04-6.46 2.62-.8.85-1.4 1.87-1.74 2.99 1.79-1.7 4.55-2.57 8.21-2.57.44 0 .8.36.8.8v2.4l5.85-4.72z"/>
<path id="def-be-a" d="M55.6 29.58h6.12v-1.59H55.6zm.64 5.74s.26-2.23 2.58-2.23c2.32 0 2.26 2.23 2.26 2.23zm-3.23 1.27S52.56 42 58.72 42c0 0 5.26.37 5.26-3.81H61.4s-.09 1.59-2.58 1.59c0 0-2.58.17-2.58-2.55l7.74-.01c-.08-.32.9-6.42-5.16-6.36-5.77.05-5.81 5.73-5.81 5.73zm-10.34 2.8v-4.24H47s1.7.16 1.7 2.24c0 1.76-1.06 1.99-1.7 2zM47 29.61s1.16.06 1.16 1.62-.76 1.64-1.49 1.64h-4v-3.26zm4.33 1.3c0-2.68-1.81-3.91-4.26-3.91H39v15.01h8.07s4.92.15 4.92-4.43c0 0 .22-3.73-2.9-3.73 0 0 2.24-.25 2.24-2.94z"/>
<path id="def-briefcase-a" d="M855 13538c0-1.7 1.3-3 3-3s3 1.3 3 3v7c0 1.7-1.3 3-3 3s-3-1.3-3-3v-7z"/>
<path id="def-comments-a" d="M752 8958l-4 4v-12a1 1 0 011-1h11a1 1 0 011 1v7a1 1 0 01-1 1zm12-6v13l-3.2-4H751l2-2h9v-8h1c1 0 1 .45 1 1z"/>
<path id="def-eaye-a" d="M630 8956.22c0 1.04-3.58 5.21-8 5.21s-8-4.26-8-5.21c0-1.05 3.58-5.22 8-5.22s8 4.17 8 5.22zm-5 0h-3v-3.13a3.13 3.13 0 100 6.26 3.07 3.07 0 003-3.13z"/>
<path id="def-file-a" d="M493 9457a2 2 0 01-1.98-2v-16a2 2 0 011.98-2h19.82c1.13 0 2.07.87 2.15 2v16a2.15 2.15 0 01-2.15 2zm0-18v8.83l5.3-4.59a.98.98 0 011.35.05l5.34 5.39 3.27-2.48a.98.98 0 011.36.16l3.35 4.07V9439zm19.97 14.55l-4.27-5.18-3.21 2.43c-.4.3-.95.26-1.3-.09l-5.3-5.35-5.9 5.1v4.54h19.98zm-6.1-10.55a1.98 1.98 0 113.97.04 1.98 1.98 0 01-3.97-.04z"/>
<path id="def-gplus-a" d="M466 10169a4 4 0 013.87-3.99 4.14 4.14 0 012.93.99c-.33.36-.67.71-1.03 1.04-.72-.42-1.58-.75-2.41-.46a2.52 2.52 0 00-1.67 3.23c.41 1.35 2.09 2.1 3.4 1.52a2.22 2.22 0 001.33-1.51c-.78-.01-1.56 0-2.34-.03v-1.36h3.9a4.45 4.45 0 01-.83 3.2c-1 1.28-2.88 1.66-4.4 1.16a4 4 0 01-2.75-3.79z"/><path id="def-gplus-b" d="M476.34 10166h1.32l.01 1.33H479v1.33l-1.33.01v1.33h-1.33l-.01-1.33H475v-1.33l1.33-.01.01-1.33z"/>
<path id="def-inst-a" d="M1480.93 332c-3.5 0-3.95.02-5.32.07-1.37.07-2.3.28-3.14.6-.84.34-1.57.77-2.28 1.5a6.36 6.36 0 00-1.5 2.28 9.84 9.84 0 00-.6 3.14c-.07 1.37-.07 1.82-.07 5.32s.02 3.96.07 5.32c.07 1.37.28 2.31.6 3.14.34.85.77 1.58 1.5 2.29a6.51 6.51 0 002.28 1.5c.82.3 1.77.53 3.14.6 1.37.07 1.82.07 5.32.07s3.96-.02 5.32-.07a9.48 9.48 0 003.14-.6 6.14 6.14 0 002.29-1.5 6.36 6.36 0 001.5-2.29c.3-.81.53-1.77.6-3.14.07-1.36.07-1.82.07-5.32s-.02-3.95-.07-5.32a9.48 9.48 0 00-.6-3.14 6.14 6.14 0 00-1.5-2.28 6.36 6.36 0 00-2.29-1.5 9.84 9.84 0 00-3.14-.6c-1.38-.05-1.82-.07-5.32-.07zm0 2.32c3.45 0 3.85.02 5.22.07 1.27.05 1.94.26 2.4.45.6.25 1.03.52 1.48.97.45.45.73.89.97 1.5.18.44.39 1.14.45 2.39.07 1.37.07 1.76.07 5.21s-.01 3.85-.07 5.22a6.55 6.55 0 01-.45 2.4c-.24.6-.52 1.03-.97 1.48-.45.45-.88.73-1.49.97-.45.18-1.14.39-2.39.45-1.37.07-1.77.07-5.22.07-3.45 0-3.84-.01-5.21-.07a6.55 6.55 0 01-2.4-.45 4.11 4.11 0 01-1.49-.97 4.11 4.11 0 01-.97-1.49 7.52 7.52 0 01-.45-2.39c-.07-1.37-.07-1.77-.07-5.22 0-3.45.02-3.84.07-5.21.05-1.27.26-1.95.45-2.4.25-.6.52-1.04.97-1.49.45-.45.89-.72 1.5-.97a7.52 7.52 0 012.39-.45c1.35-.05 1.76-.07 5.21-.07z"/><path id="def-inst-b" d="M1480.93 349.2a4.3 4.3 0 110-8.59 4.3 4.3 0 010 8.6zm0-10.93a6.62 6.62 0 100 13.24 6.62 6.62 0 000-13.24z"/><path id="def-inst-c" d="M1486.27 338.01a1.54 1.54 0 113.09 0 1.54 1.54 0 01-3.09 0z"/>
<path id="def-like-down-a" d="M1004.33 543.66c-1.1 0-2.45-.86-2.61-3.31-.05-1.41.11-2.82.48-4.19h-2.96c-2.15 0-3.42-1.35-3.42-2.67 0-.39.05-.77.17-1.13a2.4 2.4 0 01-.99-2.03 2.35 2.35 0 011.02-2.05c-.12-.34-.18-.7-.17-1.06.86-.6 1.2-1.7.86-2.7 0-2.52 3.45-2.52 4.57-2.52h2.85c1.3.06 2.56.4 3.71 1 .67.36 1.41.6 2.18.67h3.23c.25 0 .5.11.65.31.12.14 1.1 1.47 1.1 4.69.03 1.8-.28 3.6-.9 5.31a.83.83 0 01-.67.5c-.03 0-3.27.4-4.85 1.98a10.32 10.32 0 00-2.8 5.94 1.4 1.4 0 01-1.45 1.26zm-6.84-10.17c0 .34.52 1 1.75 1h4.06a.83.83 0 01.8 1.1c-.5 1.5-.73 3.07-.72 4.65.08 1.1.44 1.6.79 1.72a11.94 11.94 0 013.23-6.67c1.57-1.58 4.2-2.18 5.32-2.38.41-1.37.62-2.8.61-4.24a8.18 8.18 0 00-.56-3.34h-2.75c-1-.07-1.97-.35-2.85-.81a7.53 7.53 0 00-3.04-.85h-2.85c-1.32 0-2.9.15-2.9.85-.02.11.02.22.09.3a.73.73 0 01.75.77.92.92 0 01-.85.87.85.85 0 00-.85.77c-.05.22.01.44.17.6.42.07.71.45.67.88a.87.87 0 01-.86.77.77.77 0 00-.83.85.8.8 0 00.87.85c.46.01.82.4.81.85 0 .43-.33.78-.76.8-.09.21-.12.44-.1.66z"/>
<path id="def-like-up-a" d="M944.67 520c1.1 0 2.45.87 2.61 3.32.05 1.4-.11 2.82-.48 4.18h2.96c2.15 0 3.42 1.36 3.42 2.67 0 .39-.05.77-.17 1.14a2.4 2.4 0 01.99 2.02c.04.81-.35 1.59-1.02 2.05.12.34.18.7.17 1.07-.86.6-1.2 1.7-.86 2.69 0 2.52-3.45 2.52-4.57 2.52h-2.85a8.94 8.94 0 01-3.71-.99 5.67 5.67 0 00-2.18-.67h-3.23a.83.83 0 01-.65-.32c-.12-.14-1.1-1.47-1.1-4.68-.03-1.81.28-3.62.9-5.32a.83.83 0 01.67-.5c.03 0 3.27-.4 4.85-1.98a10.32 10.32 0 002.8-5.93 1.4 1.4 0 011.45-1.27zm6.84 10.17c0-.34-.52-1-1.75-1h-4.06a.83.83 0 01-.8-1.1c.5-1.5.73-3.07.72-4.65-.08-1.1-.44-1.6-.79-1.72a11.94 11.94 0 01-3.23 6.67c-1.57 1.58-4.2 2.19-5.32 2.38a14.38 14.38 0 00-.61 4.25 8.18 8.18 0 00.56 3.33h2.75c1 .07 1.97.35 2.85.82.94.49 1.98.78 3.04.85h2.85c1.32 0 2.9-.15 2.9-.86a.35.35 0 00-.09-.3.73.73 0 01-.75-.77.92.92 0 01.85-.87c.44 0 .81-.33.85-.77a.65.65 0 00-.17-.6.81.81 0 01-.67-.87.87.87 0 01.86-.78.77.77 0 00.83-.85.8.8 0 00-.87-.85.83.83 0 01-.81-.85c0-.43.33-.78.76-.8.09-.21.12-.43.1-.66z"/>
<path id="def-like-a" d="M701.32 8960.32a.95.95 0 01-.95.95h-5.72c-.96 0-1.92-.95-2.87-.95h-.95v-6.68c.04-.6.4-1.12.95-1.36a4.78 4.78 0 002.87-4.37v-.96a.95.95 0 01.95-.95h.95c.53 0 .95.43.95.95v5.73h3.82a.9.9 0 01.96.96zm-14.31.95v-9.54h1.9a.96.96 0 01.97.95v7.64a.96.96 0 01-.96.95zm.99-8.3a.48.48 0 10.88.38.48.48 0 00-.88-.38z"/>
<path id="def-link-a" d="M626.02 1163.93l-.02 15.99 13.02.01v-4a.86.86 0 01.24-.68.9.9 0 01.66-.28 1 1 0 011 1v4.95a1 1 0 01-.29.7 1 1 0 01-.71.29H625a1 1 0 01-.71-.29 1 1 0 01-.29-.7V1163a1 1 0 011-1h3.95a1 1 0 011 1 .89.89 0 01-.93.93z"/><path id="def-link-b" d="M641.95 1171a1 1 0 01-1-1v-5.59l-9.25 9.3a.99.99 0 01-1.41-.01.99.99 0 01.01-1.41l9.24-9.29h-5.56a1 1 0 01-1-1 1 1 0 011-1h7.97a1 1 0 011 1v8a1 1 0 01-1 1z"/>
<path id="def-mail-a" d="M1058 261c0-.6-.4-1-1-1h-14c-.6 0-1 .4-1 1l8 6.5z"/><path id="def-mail-b" d="M1042 262.5v8.5c0 .6.4 1 1 1h14c.6 0 1-.4 1-1v-8.5l-8 6.5z"/>
<path id="def-outside-a" d="M1204.24 9231.16h-10.05c-.92 0-1.67-.75-1.67-1.68v-4.2c0-.46.38-.84.84-.84a.81.81 0 01.8.84v4.2h10.08v-16.8h-10.08v4.2a.81.81 0 01-.8.84.84.84 0 01-.84-.84v-4.2c0-.93.75-1.68 1.67-1.68h10.05c.92 0 1.67.75 1.67 1.68v16.8c0 .93-.75 1.68-1.67 1.68zm-15.56-10.92h11.37a.84.84 0 110 1.68h-11.36l1.91 1.92a.84.84 0 11-1.18 1.2l-3.35-3.36a.86.86 0 01-.24-.6v-.02a.83.83 0 01.24-.58l3.35-3.36a.83.83 0 011.18 0c.33.33.33.87 0 1.2z"/>
<path id="def-pencil-a" d="M1190.84 9818.68a.64.64 0 01-.19.13l-.07.06-4.42 1.82c-.1.05-.21.07-.32.07a.83.83 0 01-.77-1.15l1.84-4.4v-.02a.38.38 0 01.09-.13l.08-.13v-.01l10.82-10.82-.44-.44-3.56 3.57a.83.83 0 01-1.18-1.18l4.16-4.15a.81.81 0 011.17 0l1.03 1.03 1.86-1.86a.84.84 0 011.17 0l2.58 2.58c.33.32.33.85 0 1.18zm-2.88-1.7l-.58 1.41 1.41-.58zm.88-1.47l1.41 1.4 10.24-10.23-1.4-1.4zm12.69-12.68l-1.27 1.27 1.4 1.4 1.28-1.27z"/>
<path id="def-phone-a" d="M732.62 41c-2.25 0-6.37-2.73-10.24-6.78a33.08 33.08 0 01-5.22-6.96c-1.33-2.53-1.52-4.32-.56-5.31l2.91-2.72c.17-.16.4-.24.63-.23.24.02.46.13.61.32l3.79 4.58c.23.28.28.68.12 1.01l-1.47 3.08 5.24 5.48 2.93-1.54a.83.83 0 01.96.12l4.38 3.96c.17.16.28.38.3.63a.97.97 0 01-.22.67l-2.53 3.02c-.33.34-.81.67-1.63.67zm-14.76-17.78c-.15.21-.25 1.09.83 3.15 1.06 2 2.8 4.32 4.93 6.55 3.87 4.06 7.53 6.25 9 6.25.2 0 .3-.04.33-.08l1.94-2.3-3.27-2.95-2.98 1.56a.84.84 0 01-1.01-.17l-6.12-6.42a.92.92 0 01-.16-1.05l1.48-3.12-2.82-3.42z"/>
<path id="def-plus-a" d="M1223.33 4172.67h-6.66v6.66a.67.67 0 01-1.34 0v-6.66h-6.66a.67.67 0 010-1.34h6.66v-6.66a.67.67 0 011.34 0v6.66h6.66a.67.67 0 010 1.34z"/>
<path id="def-search-a" d="M1092.53 24.87a6.7 6.7 0 10-.05 13.4 6.7 6.7 0 00.05-13.4zm12.1 18.85a.95.95 0 01-1.35 0l-5.4-5.43a8.62 8.62 0 111.35-1.35l5.4 5.43c.37.37.37.98 0 1.35z"/>
<path id="def-shape-a" d="M879 13323h-4a1 1 0 01-1-1v-4a1 1 0 011-1h.85c-1.29-8.14-8.38-15.22-16.85-16.81v.81a1 1 0 01-1 1h-4a1 1 0 01-1-1v-.81c-8.47 1.6-15.56 8.67-16.85 16.81h.85a1 1 0 011 1v4a1 1 0 01-1 1h-4a1 1 0 01-1-1v-4a1 1 0 011-1h1.13c1.03-7.24 6.24-13.76 13.07-17h-6.48a1.98 1.98 0 01-1.72 1.01c-.97 0-1.8-.69-1.98-1.65a2 2 0 011.28-2.23 2 2 0 012.42.87H853v-1a1 1 0 011-1h4a1 1 0 011 1v1h12.27a2.01 2.01 0 110 2h-6.47c6.83 3.24 12.04 9.76 13.07 17H879a1 1 0 011 1v4a1 1 0 01-1 1zm-43-4h-2v2h2zm21-21h-2v2h2zm21 21h-2v2h2zm-22.93-12.51a.52.52 0 01.1-.18l.01-.03.03-.03a1 1 0 01.2-.21l.06-.04c.06-.04.12-.08.19-.1l.04-.02.09-.01.05-.01.16-.03.15.03h.04l.11.01.04.02.19.1.02.02.02.01a.92.92 0 01.24.25l.02.03c.04.05.08.12.1.18l.03.05c.02.07 2.33 7.26 8.51 10.59.26.14.45.39.51.68a.97.97 0 01-.2.82 23.7 23.7 0 00-3.99 8.81 8.02 8.02 0 012.21 5.57 1 1 0 01-1 1h-14a1 1 0 01-1-1 8.02 8.02 0 012.21-5.57 23.66 23.66 0 00-3.99-8.8 1 1 0 01.31-1.51c6.21-3.34 8.49-10.52 8.51-10.59l.03-.04zm.93 20.49a6 6 0 00-5.92 5.02h11.84a6 6 0 00-5.92-5.02zm-4.06-.9a8.17 8.17 0 018.12 0 25.8 25.8 0 013.47-7.78 20.33 20.33 0 01-6.53-6.96v6.93a2 2 0 01-.97 3.73 2.03 2.03 0 01-2.03-2 2 2 0 011-1.7v-6.96a20.33 20.33 0 01-6.53 6.96 25.8 25.8 0 013.47 7.78z"/>
<path id="def-strawberry-a" d="M873.26 13427.96a7.49 7.49 0 01-4.13-1.21 20.45 20.45 0 012.02 8.92c0 10.41-17.26 18.25-28.46 18.25-3.71 0-6.53-.86-8.17-2.48l-.1-.1c-3.9-4.01-2.65-13.97.62-21.78 3.77-9.01 9.53-14.39 15.41-14.39 3.1 0 6.17.68 8.97 1.99a8.12 8.12 0 01-.65-1.24c-1.09-2.7-.53-5.87 1.68-9.44a1 1 0 011.11-.45c.21.06 5.12 1.38 6.8 5.49.8 2.19.7 4.61-.29 6.72 1.25-.51 2.58-.79 3.92-.83 5.12 0 7.74 4.75 8.4 7.26a.97.97 0 01-.45 1.1 12.95 12.95 0 01-6.68 2.19zm-36.36 2.36c-3.42 8.19-3.85 16.84-.97 19.69l.08.09c1.26 1.18 3.62 1.82 6.68 1.82a38.27 38.27 0 0017.26-4.82c3.43-1.92 9.18-5.96 9.18-11.43a18.4 18.4 0 00-18.68-18.5c-5.93 0-10.89 6.79-13.55 13.15zm29.59-18.05c-.97-2.38-3.49-3.6-4.73-4.07-1.52 2.71-1.89 5.05-1.12 6.96.96 2.37 3.48 3.6 4.73 4.08 1.52-2.71 1.89-5.05 1.12-6.97zm5.5 7.13c-1.75.08-3.45.6-4.95 1.51.59 1.54 2.36 5.06 6.22 5.06 1.75-.08 3.45-.6 4.94-1.5-.59-1.55-2.36-5.07-6.21-5.07zm-13.43 13.54h3v3h-3zm-4-5h3v3h-3zm2 13h-3v-3h3zm-7-8h3v3h-3zm0-9h3v3h-3zm2 22h-3v-3h3zm-7-8h3v3h-3zm0-9h3v3h-3zm-5 14h3v3h-3zm0-9h3v3h-3z"/>
<path id="def-telegram-a" d="M823.8 272.93l-4.09 20.05c-.3 1.42-1.16 1.76-2.36 1.1l-6.52-4.77-3.13 3c-.55.47-.75.66-1.27.65-.5 0-.74-.3-1.03-1.1l-2.4-7.29-6.26-1.94c-1.01-.32-1.06-1.66.31-2.05l25.01-9.39c1.14-.52 2.18 0 1.74 1.74zm-17.39 18.55l.6-5.26 11.83-10.54c.31-.36.09-.88-.61-.42l-14.24 8.87z"/>
<path id="def-tm-a" d="M1406.46 346.34l13.28-8.34c.65-.44.86.05.57.39l-11.02 9.91-.57 4.96zm16.84-12.16l-23.32 8.83c-1.27.37-1.24 1.62-.3 1.93l5.84 1.82 2.24 6.86c.28.75.5 1.04.96 1.04.49 0 .67-.18 1.19-.62.58-.55 1.5-1.43 2.92-2.83l6.08 4.49c1.12.62 1.92.3 2.21-1.04l3.8-18.85c.41-1.63-.55-2.12-1.62-1.63z"/>
<path id="def-trash-a" d="M1175 9805h-1.09l-1.8 13.12a2.15 2.15 0 01-2.11 1.88h-8a2.14 2.14 0 01-2.1-1.88l-1.78-13.12H1157a1 1 0 010-2h5v-1a3 3 0 013-3h2a3 3 0 013 3v1h5a1 1 0 010 2zm-7-3a1 1 0 00-1-1h-2a1 1 0 00-1 1v1h4zm-7.87 3l1.75 12.9c.02.05.07.09.12.1h8c.06-.01.1-.05.12-.11l1.78-12.89zm6.87 3h2v6h-2zm-4 0h2v6h-2z"/>
<path id="def-triangle-a" d="M1238 6883l7.22 7.22 7.22-7.22z"/>
<path id="def-user-circle-a" d="M1265.24 30.18a10 10 0 01-2.18 10.9 6.94 6.94 0 00-4.7-4.69 5 5 0 10-4.66.01c-2.24.72-4 2.47-4.72 4.71a10 10 0 1116.26-10.93zm-6.22 1.82a3 3 0 11-6-.01 3 3 0 016 .01zm-8.3 10.48c.4-2.6 2.65-4.5 5.28-4.48 2.73 0 5.1 1.96 5.27 4.37l.03.09a9.9 9.9 0 01-10.57.02zM1256 46a12.01 12.01 0 000-24 12 12 0 100 24z"/>
<path id="def-vb-a" d="M955.45 276.38c.68 3.25.79 6.51-.02 9.76-.14.57-.36 1.11-.58 1.65-.84 2.05-2.5 3.13-4.57 3.73-1.63.48-3.31.69-5 .82-.89.07-2.29.03-3.18.02-.76-.01-.55-.04-1.04.45-.96.97-1.84 1.82-2.76 2.84a28 28 0 01-1.35 1.35v-4.93c0-.25-.07-.4-.3-.5-.26-.1-.5-.24-.75-.34a6.95 6.95 0 01-4.35-4.98 19.93 19.93 0 01-.51-6.16c.07-1.4.26-2.79.64-4.15a6.8 6.8 0 013.48-4.25 13.83 13.83 0 014.79-1.47 25.9 25.9 0 019.8.59 8.9 8.9 0 013.5 1.69 6.59 6.59 0 012.2 3.88zm-12.05-1.52c.54.04 1.07.15 1.6.28 1.98.5 3.52 1.53 4.32 3.43.42.99.63 2.02.7 3.08.02.27.15.42.43.42.27-.01.38-.19.39-.43.02-.21.01-.42.01-.64a7.41 7.41 0 00-1.39-4.12c-1.49-1.96-3.43-2.7-6-2.82-.31-.02-.49.1-.51.42-.01.31.21.36.45.38zm4.39 4.61c.11.4.21.81.26 1.22.03.27-.03.64.42.65.32.01.4-.13.43-.67a4.58 4.58 0 00-.68-2.46c-.96-1.52-2.37-2.16-4.16-2.32-.28-.03-.48.08-.52.37-.05.3.14.44.41.48.55.08 1.08.22 1.6.4a3.32 3.32 0 012.24 2.33zm-2.22-1.46a2.29 2.29 0 00-.89-.22c-.38.03-.58.19-.58.45.01.33.3.33.52.39l.27.06c.72.19 1.13.65 1.27 1.36.03.13.04.27.08.4.06.18.18.31.4.31.21-.01.34-.13.39-.32l.04-.35a2.4 2.4 0 00-1.5-2.08zm4.89 7.94c-.78-.65-1.6-1.25-2.47-1.78-1.02-.62-1.77-.45-2.47.49l-.11.14c-.32.39-.72.54-1.22.4a5.89 5.89 0 01-1.51-.74 6.76 6.76 0 01-2.77-3.19c-.35-.82-.19-1.35.54-1.88l.28-.2c.55-.45.68-.89.37-1.52a9.94 9.94 0 00-2.3-3.05 1.3 1.3 0 00-.97-.36 2.9 2.9 0 00-2.62 2.74c-.01.37.08.78.24 1.17 2.23 5.38 6.16 9.1 11.6 11.36.4.17.82.27 1.25.15a3.75 3.75 0 002.55-2.16c.28-.61.14-1.13-.39-1.57z"/>
<path id="def-ynadex-a" d="M471.93 10326.44h-.59c-.92 0-1.8-.64-1.8-2.24 0-1.67.83-2.35 1.68-2.35h.7v4.59zm.92-5.44h-1.6c-1.55 0-2.87 1.13-2.87 3.33 0 1.32.64 2.3 1.78 2.78l-2.13 3.68c-.07.12 0 .21.1.21h1c.08 0 .14-.03.17-.1l1.93-3.6h.7v3.6c0 .05.04.1.1.1h.86c.08 0 .11-.04.11-.1v-9.77c0-.09-.06-.13-.15-.13z"/>
<path id="def-ytube-a" d="M1343.37 349.72v-9.44l6.27 4.72zm-7.81-14.03a3.54 3.54 0 00-3.56 3.51v11.6a3.54 3.54 0 003.56 3.51h19.88a3.54 3.54 0 003.56-3.5V339.2a3.54 3.54 0 00-3.56-3.51h-19.88z"/>
</defs>
<symbol id="icon-arrow-chevron" viewBox="0 0 9 15"><path d="M7.07.862L0 7.93 7.072 15l1.06-1.06-6.011-6.01L8.13 1.922 7.07.862z"/></symbol>
<symbol id="icon-arrow-down" viewBox="0 0 8 5"><use xlink:href="#def-arrow-down-a" transform="translate(-223 -20813)"/></symbol>
<symbol id="icon-arrow-left" viewBox="0 0 18 12"><path d="M.1 6.3c-.1-.3 0-.6.1-.8l4.3-4.3c.3-.3.7-.3 1 0 .3.3.3.7 0 1l-3 3.1h14.1c.4 0 .7.3.7.7 0 .4-.3.7-.7.7H2.5l3.1 3.1c.3.3.3.8 0 1-.2.2-.3.2-.4.3-.2.1-.5 0-.7-.2L.2 6.6c-.1-.1-.1-.2-.1-.3z"/></symbol>
<symbol id="icon-arrow-menu" viewBox="0 0 10 5"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M0 0l5 5 5-5H0z"/></symbol>
<symbol id="icon-arrow-right" viewBox="0 0 15 12"><path d="M14.19 5.77c.11.26.05.57-.15.78l-4.32 4.33a.72.72 0 01-1.02 0 .72.72 0 010-1.02l3.09-3.1H.69A.72.72 0 010 6.04c0-.38.31-.7.69-.72h11.1L8.7 2.23a.73.73 0 01.33-1.21c.24-.06.51.01.69.19l4.32 4.32a.6.6 0 01.15.24z"/></symbol>
<symbol id="icon-arrow" viewBox="0 0 20 17"><use xlink:href="#def-arrow-a" transform="translate(-1033 -789)"/></symbol>
<symbol id="icon-be" viewBox="0 0 25 16"><use xlink:href="#def-be-a" transform="translate(-39 -27)"/></symbol>
<symbol id="icon-be2-mob" viewBox="0 0 34 34"><path d="M15.426 16.508s1.507-.112 1.507-1.879S15.7 12 14.138 12H9v9.875h5.138s3.137.099 3.137-2.915c0 0 .137-2.452-1.85-2.452zm-4.162-2.753h2.874s.699 0 .699 1.027c0 1.028-.411 1.177-.877 1.177h-2.696v-2.204zm2.742 6.365h-2.742v-2.64h2.874s1.041-.013 1.041 1.357c0 1.142-.761 1.271-1.173 1.283zM23.408 12.582h-4.074v1.216h4.074v-1.216zM21.458 14.513c-3.797 0-3.794 3.793-3.794 3.793s-.26 3.775 3.794 3.775c0 0 3.38.193 3.38-2.626H23.1s.058 1.062-1.584 1.062c0 0-1.737.116-1.737-1.718h5.116s.56-4.286-3.437-4.286zm1.545 2.968h-3.244s.213-1.522 1.738-1.522 1.506 1.522 1.506 1.522z"/></symbol>
<symbol id="icon-be2" viewBox="0 0 56 56"><path d="M27.475 27.946s1.987-.148 1.987-2.479c0-2.33-1.625-3.467-3.685-3.467H19v13.024h6.777s4.137.13 4.137-3.844c0 0 .18-3.234-2.439-3.234zm-5.489-3.631h3.791s.921 0 .921 1.355-.542 1.551-1.156 1.551h-3.556v-2.906zm3.616 8.394h-3.616v-3.48h3.79s1.374-.018 1.374 1.788c0 1.506-1.004 1.677-1.548 1.692zM38.004 22.767H32.63v1.604h5.373v-1.604zM35.432 25.314c-5.009 0-5.004 5.003-5.004 5.003s-.344 4.98 5.004 4.98c0 0 4.456.254 4.456-3.464h-2.292s.077 1.4-2.088 1.4c0 0-2.291.154-2.291-2.266h6.748s.738-5.653-4.533-5.653zm2.037 3.915H33.19s.28-2.008 2.291-2.008c2.013 0 1.987 2.008 1.987 2.008z"/></symbol>
<symbol id="icon-briefcase" viewBox="834 13519 48 44"><path d="M836.5 13563c-1.4 0-2.5-1.2-2.5-2.6v-19.4c0 .6.4 1 1 1h1v18.4c0 .3.2.6.5.6h42.9c.3 0 .5-.3.5-.6v-18.4h1c.6 0 1-.4 1-1s-.4-1-1-1h-1v-10.4c0-.3-.2-.5-.5-.6h-42.9c-.3 0-.5.3-.5.6v10.4h-1c-.6 0-1 .4-1 1v-11.4c0-1.4 1.1-2.5 2.5-2.6H849v1c0 .6.4 1 1 1s1-.4 1-1v-1h14v1c0 .6.4 1 1 1 .3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.4.3-.7v-1h12.5c1.4 0 2.5 1.2 2.5 2.6v30.9c0 1.4-1.1 2.6-2.5 2.6h-43zm18.4-21H836v-2h18.9c.6 0 1 .4 1 1s-.4 1-1 1zm25.1-2v2h-18.9c-.6 0-1-.4-1-1s.4-1 1-1H880zm-13-16.8c0-2.3-1.9-4.2-4.2-4.2h-9.6c-2.3 0-4.2 1.9-4.2 4.2v3.8h2v-3.8c0-1.2 1-2.2 2.2-2.2h9.6c1.2 0 2.2 1 2.2 2.2v3.8h2v-3.8z"/><clipPath id="def-briefcase-b"><use xlink:href="#def-briefcase-a" overflow="visible"/></clipPath><g clip-path="url(#def-briefcase-b)"><path stroke-width="4" stroke-miterlimit="50" d="M855 13538c0-1.7 1.3-3 3-3s3 1.3 3 3v7c0 1.7-1.3 3-3 3s-3-1.3-3-3v-7z"/></g></symbol>
<symbol id="icon-burger" viewBox="0 0 20 14"><g fill-rule="evenodd"><path d="M0 0h20v2H0zM0 6h20v2H0zM0 12h20v2H0z"/></g></symbol>
<symbol id="icon-cancel-circle" viewBox="0 0 24 24"><path d="M12 24a12 12 0 110-24 12 12 0 010 24zm0-22a10 10 0 100 20 10 10 0 000-20zm4.71 13.29L13.41 12l3.3-3.29a1 1 0 00-.02-1.4 1 1 0 00-1.4-.02L12 10.59l-3.29-3.3a1 1 0 00-1.4.02 1 1 0 00-.02 1.4l3.3 3.29-3.3 3.29a1 1 0 00.02 1.4 1 1 0 001.4.02l3.29-3.3 3.29 3.3a1 1 0 001.42 0 1 1 0 000-1.42z"/></symbol>
<symbol id="icon-clip" viewBox="0 0 25 22"><path d="M12.1 21.37a1.02 1.02 0 01-.71-1.73L21.74 9.11a4.19 4.19 0 000-5.87 4.04 4.04 0 00-5.78 0l-12 12.21c-.59.49-.94 1.2-.97 1.97.05.49.28.95.63 1.29.31.35.77.53 1.23.48.74-.17 1.4-.57 1.89-1.15l9.42-9.58a.98.98 0 011.41 0c.39.4.39 1.04 0 1.44l-9.42 9.58A5.3 5.3 0 015.1 21.2a3.37 3.37 0 01-2.89-1.05A4.16 4.16 0 011 17.54a4.62 4.62 0 011.55-3.53l12-12.2a6.03 6.03 0 018.6 0 6.24 6.24 0 010 8.74L12.8 21.07a.98.98 0 01-.7.3z"/></symbol>
<symbol id="icon-clock" viewBox="0 0 24 24"><path d="M0 12a12 12 0 1124 0 12 12 0 01-24 0zm2 0a10 10 0 1020 0 10 10 0 00-20 0zm14 5a1 1 0 00.71-1.71L13 11.59V5a1 1 0 00-1-1 1 1 0 00-1 1v7a1 1 0 00.08.38c.05.12.12.24.21.33l4 4c.19.18.45.29.71.29z"/></symbol>
<symbol id="icon-close-menu" viewBox="0 0 16 16"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M15.636 2.303L13.97.636 8.136 6.469 2.303.636.636 2.303 6.47 8.136.636 13.97l1.667 1.667 5.833-5.833 5.833 5.833 1.667-1.666-5.833-5.834 5.833-5.833z"/></symbol>
<symbol id="icon-close" viewBox="0 0 16 15"><g fill-rule="evenodd"><path d="M1.963.045l13.791 12.86-1.364 1.463L.6 1.508z"/><path d="M14.39.045L.6 12.905l1.364 1.463 13.79-12.86z"/></g></symbol>
<symbol id="icon-comments" viewBox="0 0 16 16"><use xlink:href="#def-comments-a" transform="translate(-748 -8949)"/></symbol>
<symbol id="icon-eaye" viewBox="0 0 16 11"><use xlink:href="#def-eaye-a" transform="translate(-614 -8951)"/></symbol>
<symbol id="icon-fb" viewBox="0 0 13 25"><path d="M8.44 25V13.6h3.83l.58-4.45H8.44V6.31c0-1.28.36-2.16 2.2-2.16H13V.18A29.7 29.7 0 009.57 0c-3.4 0-5.73 2.07-5.73 5.87v3.28H0v4.45h3.84V25z"/></symbol>
<symbol id="icon-fb2-mob" viewBox="0 0 34 34"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M18.415 24.638v-7.131h2.457l.366-2.784h-2.823v-1.776c0-.8.23-1.351 1.411-1.351h1.514v-2.49A21.931 21.931 0 0019.14 9c-2.182 0-3.677 1.295-3.677 3.672v2.051H13v2.784h2.463v7.13h2.952z"/></symbol>
<symbol id="icon-fb2" viewBox="0 0 56 56"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M30.142 38.625V29.22h3.24l.483-3.671H30.14v-2.343c0-1.056.305-1.782 1.862-1.782H34V18.14a28.937 28.937 0 00-2.902-.14c-2.877 0-4.849 1.708-4.849 4.843v2.706H23v3.671h3.25v9.405h3.892z"/></symbol>
<symbol id="icon-file" viewBox="0 0 24 20"><use xlink:href="#def-file-a" transform="translate(-491 -9437)"/></symbol>
<symbol id="icon-github-mob" viewBox="0 0 34 34"><path d="M17.2 10c-3.978 0-7.2 3.307-7.2 7.386 0 3.263 2.063 6.031 4.923 7.007.36.07.492-.16.492-.355 0-.175-.006-.64-.009-1.256-2.003.445-2.425-.99-2.425-.99-.328-.853-.801-1.081-.801-1.081-.652-.458.05-.449.05-.449.723.052 1.103.761 1.103.761.642 1.13 1.685.803 2.097.615.065-.478.25-.803.456-.988-1.599-.185-3.28-.82-3.28-3.65 0-.806.28-1.464.741-1.981-.08-.187-.324-.938.063-1.955 0 0 .603-.198 1.98.757a6.754 6.754 0 011.8-.25 6.754 6.754 0 011.8.25c1.368-.955 1.971-.757 1.971-.757.387 1.017.144 1.768.072 1.955.46.517.738 1.175.738 1.981 0 2.838-1.683 3.462-3.285 3.644.252.222.486.674.486 1.366 0 .989-.009 1.783-.009 2.023 0 .193.126.424.495.35 2.881-.969 4.942-3.739 4.942-6.997 0-4.079-3.224-7.386-7.2-7.386z"/></symbol>
<symbol id="icon-github" viewBox="0 0 56 56"><path d="M27.913 19C22.436 19 18 23.362 18 28.741c0 4.305 2.84 7.955 6.778 9.242.496.092.677-.21.677-.468 0-.232-.008-.844-.012-1.657-2.758.588-3.34-1.306-3.34-1.306-.45-1.125-1.102-1.425-1.102-1.425-.898-.604.07-.592.07-.592.995.068 1.518 1.004 1.518 1.004.884 1.49 2.32 1.059 2.887.81.09-.63.344-1.059.628-1.302-2.202-.244-4.515-1.082-4.515-4.814 0-1.063.384-1.932 1.02-2.614-.112-.246-.446-1.236.086-2.578 0 0 .83-.26 2.727.999a9.676 9.676 0 012.478-.329 9.676 9.676 0 012.478.329c1.883-1.26 2.714-.999 2.714-.999.532 1.342.198 2.332.099 2.578a3.737 3.737 0 011.016 2.614c0 3.742-2.317 4.566-4.523 4.805.347.293.67.89.67 1.803 0 1.303-.013 2.35-.013 2.667 0 .255.173.56.681.463 3.966-1.279 6.804-4.932 6.804-9.23 0-5.38-4.439-9.741-9.913-9.741z"/></symbol>
<symbol id="icon-gplus" viewBox="0 0 13 8"><use xlink:href="#def-gplus-a" transform="translate(-466 -10165)"/><use xlink:href="#def-gplus-b" transform="translate(-466 -10165)"/></symbol>
<symbol id="icon-head" viewBox="0 0 54 45"><g transform="translate(2 2)" fill-rule="evenodd"><path d="M9.23 19.458v17.61s14.232 8.328 28.462 0V19.231" fill-rule="nonzero"/><path stroke-width="3" fill-rule="nonzero" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" d="M46.923 13.25L22.99 0 0 14.007l23.179 13.44L46.923 13.25V30"/><path d="M9.23 19.458v17.61s14.232 8.328 28.462 0V19.231" stroke-width="3" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/><circle stroke-width="3" fill-rule="nonzero" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" cx="47.308" cy="32.692" r="2.692"/><path d="M32.733 18.745c.53.295 1.074.575 1.604.87 1.302.7 2.468-1.164 1.181-1.865-3.694-1.99-7.403-3.98-11.097-5.957-.53-.294-1.075-.575-1.604-.869-1.302-.7-2.468 1.163-1.181 1.864 3.694 1.99 7.403 3.981 11.097 5.957zM36.733 15.745c.53.295 1.074.575 1.604.87 1.302.7 2.468-1.164 1.181-1.865a4281.61 4281.61 0 00-11.097-5.957c-.53-.294-1.075-.575-1.604-.869-1.302-.7-2.468 1.163-1.181 1.864 3.694 1.99 7.403 3.981 11.097 5.957z" fill-rule="nonzero"/></g></symbol>
<symbol id="icon-inst" viewBox="0 0 26 26"><use xlink:href="#def-inst-a" transform="translate(-1468 -332)"/><use xlink:href="#def-inst-b" transform="translate(-1468 -332)"/><use xlink:href="#def-inst-c" transform="translate(-1468 -332)"/></symbol>
<symbol id="icon-instagram-mob" viewBox="0 0 34 34"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M24.027 20.23a3.801 3.801 0 01-3.797 3.797h-6.433A3.801 3.801 0 0110 20.23v-6.433A3.801 3.801 0 0113.797 10h6.433a3.801 3.801 0 013.797 3.797v6.433zm-7.014-7.052a3.84 3.84 0 00-3.835 3.835 3.84 3.84 0 003.835 3.836 3.84 3.84 0 003.836-3.836 3.84 3.84 0 00-3.836-3.835zm0 6.848A3.016 3.016 0 0114 17.013 3.016 3.016 0 0117.013 14a3.016 3.016 0 013.013 3.013 3.016 3.016 0 01-3.013 3.013zm2.794-7.077c0-.625.509-1.133 1.133-1.133.625 0 1.134.508 1.134 1.133s-.509 1.134-1.134 1.134a1.135 1.135 0 01-1.133-1.134z"/></symbol>
<symbol id="icon-instagram" viewBox="0 0 56 56"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M37.5 32.492a5.014 5.014 0 01-5.008 5.008h-8.484A5.014 5.014 0 0119 32.492v-8.484A5.014 5.014 0 0124.008 19h8.484a5.014 5.014 0 015.008 5.008v8.484zm-9.25-9.3a5.064 5.064 0 00-5.058 5.058c0 2.79 2.269 5.059 5.058 5.059 2.79 0 5.059-2.27 5.059-5.059 0-2.79-2.27-5.058-5.059-5.058zm0 9.032a3.978 3.978 0 01-3.974-3.974 3.978 3.978 0 013.974-3.974 3.978 3.978 0 013.974 3.974 3.978 3.978 0 01-3.974 3.974zm3.685-9.334c0-.825.67-1.495 1.494-1.495.825 0 1.495.67 1.495 1.495 0 .824-.67 1.495-1.495 1.495-.824 0-1.494-.67-1.494-1.495z"/></symbol>
<symbol id="icon-like-down" viewBox="0 0 20 22"><use xlink:href="#def-like-down-a" transform="translate(-995 -522)"/></symbol>
<symbol id="icon-like-up" viewBox="0 0 20 22"><use xlink:href="#def-like-up-a" transform="translate(-934 -520)"/></symbol>
<symbol id="icon-like" viewBox="0 0 16 16"><use xlink:href="#def-like-a" transform="translate(-687 -8946)"/></symbol>
<symbol id="icon-link" viewBox="0 0 19 21"><use xlink:href="#def-link-a" transform="translate(-624 -1161)"/><use xlink:href="#def-link-b" transform="translate(-624 -1161)"/></symbol>
<symbol id="icon-mail" viewBox="0 0 16 12"><use xlink:href="#def-mail-a" transform="translate(-1042 -260)"/><use xlink:href="#def-mail-b" transform="translate(-1042 -260)"/></symbol>
<symbol id="icon-minus-zoom" viewBox="0 0 26 2"><path stroke-linecap="square" stroke-miterlimit="50" stroke-width="2" d="M1.5 1h23.19"/></symbol>
<symbol id="icon-outside" viewBox="0 0 21 21"><use xlink:href="#def-outside-a" transform="translate(-1185 -9211)"/></symbol>
<symbol id="icon-pencil" viewBox="0 0 20 21"><use xlink:href="#def-pencil-a" transform="translate(-1185 -9800)"/></symbol>
<symbol id="icon-phone" viewBox="0 0 21 22"><use xlink:href="#def-phone-a" transform="translate(-716 -19)"/></symbol>
<symbol id="icon-play-circle" viewBox="0 0 24 24"><path d="M12 24a12 12 0 110-24 12 12 0 010 24zM2 12a10 10 0 1020 0 10 10 0 00-20 0z"/><path d="M11.01 14.52c-.05.28.1.55.35.67.25.13.55.07.74-.14l2.85-2.94c.26-.27.27-.7.02-.98l-2.83-2.94a.69.69 0 00-.75-.13.67.67 0 00-.38.65z"/></symbol>
<symbol id="icon-play-reviews" viewBox="0 0 9 9"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M8.074 4.507c0 .41-.745.741-.745.741l-5.854 2.91a.619.619 0 01-.563-.054.649.649 0 01-.294-.494V1.392A.586.586 0 01.895.853a.557.557 0 01.595.01l5.839 2.903s.745.331.745.741z"/></symbol>
<symbol id="icon-play" viewBox="0 0 17 17"><path d="M17 9.02c0 .88-1.6 1.59-1.6 1.59L2.84 16.86c-.4.16-.84.12-1.21-.12A1.4 1.4 0 011 15.68V2.33c-.03-.47.2-.92.6-1.16.39-.24.89-.23 1.27.02L15.4 7.43s1.6.71 1.6 1.59z"/></symbol>
<symbol id="icon-plus-zoom" viewBox="0 0 24 24"><path d="M23 13H13v10a1 1 0 01-1 1 1 1 0 01-1-1V13H1a1 1 0 01-1-1 1 1 0 011-1h10V1a1 1 0 011-1 1 1 0 011 1v10h10a1 1 0 011 1 1 1 0 01-1 1z"/></symbol>
<symbol id="icon-plus" viewBox="0 0 16 16"><use xlink:href="#def-plus-a" transform="translate(-1208 -4164)"/></symbol>
<symbol id="icon-search" viewBox="0 0 22 22"><use xlink:href="#def-search-a" transform="translate(-1083 -22)"/></symbol>
<symbol id="icon-shape" viewBox="0 0 48 38"><use xlink:href="#def-shape-a" transform="translate(-832 -13296)"/></symbol>
<symbol id="icon-share" viewBox="0 0 26 24"><path d="M21.03 8a3.95 3.95 0 01-3.02-1.41l-9.08 4.54c.12.55.13 1.11.02 1.66l9.06 4.61a3.98 3.98 0 11-.9 1.79l-9.05-4.61a4 4 0 11-.05-5.22l9.1-4.55A4 4 0 1121.03 8zm0 14a2 2 0 002-2 2 2 0 10-2 2zm-18-10a2 2 0 104 0 2 2 0 00-4 0zm16-8a2 2 0 104 0 2 2 0 00-4 0z"/></symbol>
<symbol id="icon-smile" viewBox="0 0 23 24"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M11.5 23.278c-6.351 0-11.5-5.148-11.5-11.5C0 5.427 5.149.278 11.5.278S23 5.427 23 11.778c-.005 6.35-5.15 11.495-11.5 11.5zm0-21.083a9.583 9.583 0 00-9.583 9.583 9.584 9.584 0 1019.167 0A9.599 9.599 0 0011.5 2.195zm-6.613 12.87a7.38 7.38 0 006.613 4.38 7.333 7.333 0 006.613-4.38.957.957 0 00-.93-1.427.96.96 0 00-.796.603 5.277 5.277 0 01-9.774 0 .959.959 0 00-1.726.824zm10.447-3.287a1.917 1.917 0 110-3.833 1.917 1.917 0 010 3.833zM5.75 9.862a1.917 1.917 0 103.833 0 1.917 1.917 0 00-3.833 0z"/></symbol>
<symbol id="icon-socials" viewBox="0 0 40 40"><g fill-rule="evenodd"><circle cx="20" cy="20" r="20"/><path d="M20.021 31h-.485C13.717 31 9 26.08 9 20.009c0-6.07 4.717-10.991 10.536-10.991.309-.024.619-.024.928 0 5.819 0 10.536 4.92 10.536 10.99C31 26.08 26.283 31 20.464 31h-.443zm0-2.198h.316c4.655 0 8.43-3.937 8.43-8.793s-3.775-8.793-8.43-8.793h-.632c-4.655 0-8.43 3.937-8.43 8.793s3.775 8.793 8.43 8.793h.316z"/><path d="M19.382 31C13.648 31 9 26.08 9 20.009c0-6.07 4.648-10.991 10.382-10.991.305-.024.61-.024.914 0 .252.02.488.138.665.33 5.385 5.95 5.385 15.338 0 21.29a.998.998 0 01-1.142.252.992.992 0 01-.437.11zm.322-19.784h-.238c-4.588 0-8.306 3.937-8.306 8.793s3.718 8.793 8.306 8.793a.981.981 0 01.26 0c4.23-5.007 4.23-12.58 0-17.586h-.022z" clip-rule="evenodd"/><path d="M19.91 30.967a1.101 1.101 0 01-.419-.077 1.101 1.101 0 01-1.21-.253c-5.708-5.95-5.708-15.337 0-21.288a1.1 1.1 0 01.704-.33 6.664 6.664 0 011.012 0C26.074 9.02 31 13.94 31 20.01S26.074 31 19.997 31l-.088-.033zm-.353-19.783a13.177 13.177 0 000 17.585c.091-.012.184-.012.275 0 4.861 0 8.802-3.936 8.802-8.792s-3.94-8.793-8.802-8.793h-.275z" clip-rule="evenodd"/><path d="M27.944 17H11.056C10.473 17 10 16.552 10 16s.473-1 1.056-1h16.888c.583 0 1.056.448 1.056 1s-.473 1-1.056 1zM27.944 25H11.056C10.473 25 10 24.552 10 24s.473-1 1.056-1h16.888c.583 0 1.056.448 1.056 1s-.473 1-1.056 1z"/></g></symbol>
<symbol id="icon-strawberry" viewBox="0 0 49 48"><use xlink:href="#def-strawberry-a" transform="translate(-832 -13406)"/></symbol>
<symbol id="icon-telegram" viewBox="0 0 29 24"><use xlink:href="#def-telegram-a" transform="translate(-795 -271)"/></symbol>
<symbol id="icon-telegram2-mob" viewBox="0 0 34 34"><path d="M14.95 19.329l-.25 3.528c.358 0 .514-.154.7-.34l1.683-1.607 3.486 2.553c.64.356 1.09.168 1.263-.588L24.12 12.15c.204-.946-.341-1.316-.964-1.084l-13.452 5.15c-.918.357-.904.869-.156 1.1l3.44 1.07 7.988-4.998c.375-.25.717-.112.436.137L14.95 19.33z"/></symbol>
<symbol id="icon-telegram2" viewBox="0 0 56 56"><path d="M25.848 30.985l-.331 4.653c.473 0 .678-.203.924-.447l2.22-2.121 4.598 3.367c.843.47 1.437.223 1.665-.776l3.018-14.143.001-.001c.268-1.247-.45-1.734-1.272-1.428L18.929 26.88c-1.211.47-1.193 1.145-.206 1.451l4.536 1.411 10.536-6.593c.495-.328.946-.146.575.182l-8.522 7.653z"/></symbol>
<symbol id="icon-tm" viewBox="0 0 26 22"><use xlink:href="#def-tm-a" transform="translate(-1399 -334)"/></symbol>
<symbol id="icon-trash" viewBox="0 0 20 21"><use xlink:href="#def-trash-a" transform="translate(-1156 -9799)"/></symbol>
<symbol id="icon-triangle" viewBox="0 0 16 8"><use xlink:href="#def-triangle-a" transform="translate(-1237 -6883)"/></symbol>
<symbol id="icon-tw" viewBox="0 0 18 15"><path d="M18 1.75c-.66.3-1.37.5-2.12.59A3.7 3.7 0 0017.5.27c-.71.43-1.5.74-2.34.91a3.68 3.68 0 00-6.39 2.56c0 .3.03.58.09.85A10.45 10.45 0 011.25.69 3.75 3.75 0 002.4 5.68a3.67 3.67 0 01-1.68-.47v.05a3.75 3.75 0 002.97 3.67 3.51 3.51 0 01-1.67.06 3.7 3.7 0 003.45 2.6A7.33 7.33 0 010 13.14a10.37 10.37 0 005.66 1.68c6.79 0 10.51-5.7 10.51-10.64l-.01-.49A7.35 7.35 0 0018 1.76z"/></symbol>
<symbol id="icon-twitter-mob" viewBox="0 0 34 34"><path d="M24.406 12.386a6.16 6.16 0 01-1.702.466 2.937 2.937 0 001.3-1.632c-.572.34-1.202.58-1.873.715a2.952 2.952 0 00-5.109 2.02c0 .233.02.458.068.672a8.36 8.36 0 01-6.087-3.089 2.957 2.957 0 00.908 3.947 2.917 2.917 0 01-1.335-.363v.032a2.967 2.967 0 002.366 2.902c-.24.066-.502.097-.774.097-.189 0-.38-.01-.56-.05a2.981 2.981 0 002.76 2.057 5.934 5.934 0 01-3.661 1.26c-.242 0-.475-.011-.707-.04a8.314 8.314 0 004.53 1.325c5.435 0 8.406-4.502 8.406-8.404 0-.13-.004-.257-.01-.382a5.89 5.89 0 001.48-1.533z"/></symbol>
<symbol id="icon-twitter" viewBox="0 0 56 56"><path d="M38 21.828c-.707.31-1.46.515-2.244.615a3.874 3.874 0 001.713-2.153 7.783 7.783 0 01-2.47.943 3.894 3.894 0 00-6.738 2.664c0 .308.026.605.09.887a11.025 11.025 0 01-8.028-4.074 3.922 3.922 0 00-.533 1.969 3.9 3.9 0 001.73 3.237 3.847 3.847 0 01-1.76-.48v.043a3.913 3.913 0 003.12 3.827 3.887 3.887 0 01-1.02.129c-.25 0-.502-.015-.738-.067.505 1.543 1.937 2.677 3.64 2.714a7.827 7.827 0 01-4.83 1.66c-.32 0-.626-.013-.932-.052a10.966 10.966 0 005.976 1.748c7.167 0 11.086-5.938 11.086-11.085a9.95 9.95 0 00-.014-.503A7.77 7.77 0 0038 21.828z"/></symbol>
<symbol id="icon-user-circle" viewBox="0 0 24 24"><use xlink:href="#def-user-circle-a" transform="translate(-1244 -22)"/></symbol>
<symbol id="icon-vb" viewBox="0 0 25 27"><use xlink:href="#def-vb-a" transform="translate(-931 -270)"/></symbol>
<symbol id="icon-view-list" viewBox="0 0 15 15"><path d="M0 6V0h15v6zm0 9V9h15v6z"/></symbol>
<symbol id="icon-view-tile" viewBox="0 0 15 15"><path d="M0 6V0h6v6zm9 0V0h6v6zm0 9V9h6v6zm-9 0V9h6v6z"/></symbol>
<symbol id="icon-vk" viewBox="0 0 22 14"><path d="M10.61 13.8h1.3s.39-.04.59-.27c.19-.2.18-.59.18-.59s-.02-1.8.78-2.07c.8-.26 1.82 1.75 2.91 2.52.81.58 1.44.46 1.44.46l2.89-.05s1.52-.09.8-1.33c-.06-.1-.42-.92-2.15-2.59-1.82-1.75-1.58-1.47.61-4.5 1.33-1.84 1.87-2.97 1.7-3.45-.16-.46-1.14-.34-1.14-.34l-3.26.02s-.24-.03-.42.08-.29.36-.29.36-.52 1.43-1.2 2.64c-1.46 2.57-2.04 2.7-2.27 2.54-.56-.37-.42-1.49-.42-2.28 0-2.49.36-3.52-.71-3.79A5.26 5.26 0 0010.43 1c-1.16-.01-2.15.01-2.7.29-.38.19-.66.61-.49.63.22.03.71.14.97.51.33.47.32 1.53.32 1.53s.19 2.92-.45 3.29c-.44.25-1.04-.26-2.34-2.59-.66-1.19-1.16-2.5-1.16-2.5s-.1-.25-.27-.38c-.21-.16-.5-.21-.5-.21l-3.1.02s-.47.01-.64.22c-.15.19-.01.58-.01.58s2.43 5.89 5.17 8.87c2.52 2.72 5.38 2.54 5.38 2.54z"/></symbol>
<symbol id="icon-vk2-mob" viewBox="0 0 34 34"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M16.79 21.913h.947a.77.77 0 00.436-.201.795.795 0 00.13-.459s-.016-1.399.573-1.608c.588-.209 1.336 1.351 2.13 1.954.297.259.68.383 1.063.346l2.123-.032s1.116-.073.589-1.03a7.642 7.642 0 00-1.582-2.002c-1.337-1.35-1.153-1.134.451-3.473.978-1.424 1.367-2.3 1.245-2.67a.866.866 0 00-.832-.257l-2.4.016a.463.463 0 00-.305.056.702.702 0 00-.214.282 15.134 15.134 0 01-.886 2.042c-1.062 1.978-1.49 2.082-1.665 1.962-.405-.29-.306-1.15-.306-1.77 0-1.913.268-2.717-.511-2.926a4.053 4.053 0 00-1.123-.12 4.804 4.804 0 00-1.987.225c-.275.144-.48.466-.351.49.273.03.524.167.703.386.165.37.246.774.237 1.182 0 0 .145 2.26-.329 2.54-.32.194-.764-.2-1.719-1.993a17.581 17.581 0 01-.848-1.938.803.803 0 00-.198-.29.84.84 0 00-.367-.16l-2.276.016a.723.723 0 00-.466.169.581.581 0 00-.016.442s1.788 4.559 3.805 6.859c.99 1.217 2.427 1.931 3.95 1.962z"/></symbol>
<symbol id="icon-vk2" viewBox="0 0 56 56"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M28.274 34.074h1.25c.213-.024.413-.117.574-.265.117-.177.177-.39.172-.605 0 0-.02-1.845.755-2.12.776-.276 1.763 1.78 2.811 2.576.391.342.895.506 1.4.456l2.802-.042s1.47-.096.775-1.358a10.079 10.079 0 00-2.085-2.64c-1.763-1.782-1.522-1.495.594-4.582 1.29-1.877 1.804-3.033 1.642-3.52a1.143 1.143 0 00-1.098-.34l-3.163.021a.61.61 0 00-.403.075.925.925 0 00-.282.37 19.972 19.972 0 01-1.17 2.694c-1.4 2.61-1.964 2.747-2.196 2.588-.534-.382-.403-1.516-.403-2.333 0-2.524.353-3.584-.675-3.86a5.345 5.345 0 00-1.48-.16 6.336 6.336 0 00-2.62.298c-.363.19-.635.615-.464.646.36.039.691.221.927.51.218.487.325 1.02.312 1.558 0 0 .192 2.98-.433 3.352-.423.254-1.007-.265-2.267-2.63a23.184 23.184 0 01-1.118-2.556 1.06 1.06 0 00-.262-.382 1.109 1.109 0 00-.484-.212l-3.002.021a.953.953 0 00-.615.223.767.767 0 00-.02.583s2.358 6.013 5.018 9.046c1.305 1.606 3.2 2.548 5.209 2.588z"/></symbol>
<symbol id="icon-yandex" viewBox="0 0 5 11"><path d="M4.847 0H3.259C1.7 0 .376 1.169.376 3.438c0 1.36.64 2.364 1.783 2.86L.028 10.092c-.07.123 0 .22.111.22h.99c.083 0 .139-.028.166-.097L3.231 6.49h.697v3.726c0 .041.041.097.097.097h.864c.083 0 .111-.042.111-.11V.138C5 .04 4.944 0 4.847 0zm-.92 5.61h-.584c-.92 0-1.81-.66-1.81-2.31 0-1.719.835-2.42 1.684-2.42h.71v4.73z" fill-rule="nonzero"/></symbol>
<symbol id="icon-ynadex" viewBox="0 0 5 10"><use xlink:href="#def-ynadex-a" transform="translate(-468 -10321)"/></symbol>
<symbol id="icon-ytube" viewBox="0 0 27 20"><use xlink:href="#def-ytube-a" transform="translate(-1332 -335)"/></symbol>
</svg>
<div class="header-banner topBanner" data-type="header" style="display: block; position: sticky; top: 0; z-index: 999;">
<a data-source="215101" data-banner="226288" class="universal-notice js-universal-notice-notice universal-notice--webp universal-notice--bitrix universal-notice--active" href="https://skillbox.ru/sale/main/?utm_source=media&utm_medium=banners&utm_campaign=all_all_media_banners_banners_header_all_all_skillbox" target="_blank" style="--banner-bg: #5927E9;--banner-color: #fff;--button-font-color: #000000;--button-bg-color: #FFFFFF;--banner-img-left: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_left/602754/f9ac17dd-a1d4-46c6-aa14-4f7b949defd1.png);--banner-img-left-webp: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_left/602754/f9ac17dd-a1d4-46c6-aa14-4f7b949defd1.webp);--banner-img-center: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_center/602507/232fc4a5-b130-4af2-a629-bdb293a4dd2e.png);--banner-img-center-webp: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_center/602507/232fc4a5-b130-4af2-a629-bdb293a4dd2e.webp);--banner-img-center-mobile: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_center/602507/232fc4a5-b130-4af2-a629-bdb293a4dd2e.png);--banner-img-center-mobile-webp: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_center/602507/232fc4a5-b130-4af2-a629-bdb293a4dd2e.webp);--banner-img-right: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_right/602755/ad7a7fe5-b8d3-47a3-885b-51a7971c12a9.png);--banner-img-right-webp: url(https://cdn.skillbox.pro/mainsite/banners/promo_picture_right/602755/ad7a7fe5-b8d3-47a3-885b-51a7971c12a9.webp);">
<span class="universal-notice__wrapper">
<b class="universal-notice__title">
Скидка до 55% и 3 курса в подарок
</b>
<span class="universal-timer js-universal-notice-timer js-universal-notice-active">
<span class="universal-timer__days js-universal-notice-days">2 дня</span>
<span class="js-universal-notice-hours">13</span>
:<span class="js-universal-notice-minutes">30</span>
:<span class="js-universal-notice-seconds">09</span>
</span>
<span class="universal-notice__button">Выбрать курс</span>
</span>
</a><script>
document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
// Установите конечную дату
const deadline = new Date();
deadline.setDate(5);
deadline.setHours(0, 0, 0);
// Найдите элементы DOM
var timer = document.querySelector('.universal-timer');
const elDays = timer.querySelector('.js-universal-notice-days');
const elHours = timer.querySelector('.js-universal-notice-hours');
const elMinutes = timer.querySelector('.js-universal-notice-minutes');
const elSeconds = timer.querySelector('.js-universal-notice-seconds');
// Функция обновления таймера
const updateTimer = () => {
const now = new Date();
let diff = Math.max(0, deadline - now);
if (diff === 0) {
let lastDayOfMonth = new Date(now.getFullYear(), now.getMonth() + 1, 0);
let lastDay = lastDayOfMonth.getDate();
if (lastDay - now.getDate() < 4) {
deadline.setMonth(deadline.getMonth() + 1, 1);
} else {
deadline.setDate(deadline.getDate() + 4);
}
diff = Math.max(0, deadline - now);
}
// Time calculations for days, hours, minutes and seconds
var days = Math.floor(diff / (1000 * 60 * 60 * 24));
var hours = Math.floor((diff % (1000 * 60 * 60 * 24)) / (1000 * 60 * 60)).toString();
var minutes = Math.floor((diff % (1000 * 60 * 60)) / (1000 * 60)).toString();
var seconds = Math.floor((diff % (1000 * 60)) / 1000).toString();
if (timer) {
let dayTitles = ['день', 'дня', 'дней'];
let daySuffix = dayTitles[(days % 100 > 4 && days % 100 < 20) ? 2 : [2, 0, 1, 1, 1, 2][days % 10 < 5 ? days % 10 : 5]]
elDays.innerHTML = days + ' ' + daySuffix;
elHours.innerHTML = hours.padStart(2, '0');
elMinutes.innerHTML = minutes.padStart(2, '0');
elSeconds.innerHTML = seconds.padStart(2, '0');
}
};
updateTimer();
const timerId = setInterval(updateTimer, 1000);
});
</script>
<style>@font-face{font-display:swap;font-family:Graphik;font-weight:500;font-style:normal;src:url(https://248006.selcdn.ru/Shared/fonts/GraphikLCTT-VA-Medium.woff2) format("woff2")}@font-face{font-display:swap;font-family:Graphik;font-weight:700;font-style:normal;src:url(https://248006.selcdn.ru/Shared/fonts/GraphikLCTT-VA-Bold.woff2) format("woff2")}.universal-notice{position:sticky;z-index:5;top:0;box-sizing:border-box;text-decoration:none;display:none;justify-content:space-between;overflow:hidden;color:var(--banner-color);background-color:var(--banner-bg);font-family:Graphik,sans-serif;-webkit-font-smoothing:antialiased;-moz-osx-font-smoothing:grayscale;transition:opacity .25s ease-in-out}.universal-notice--active{display:flex}.universal-notice--bitrix{z-index:1000}.universal-notice *,.universal-notice ::after,.universal-notice ::before{box-sizing:inherit}.universal-notice::after,.universal-notice::before{display:none;width:194px;height:56px;content:"";background-size:194px 56px;background-repeat:no-repeat}.universal-notice--no-webp::before{background-image:var(--banner-img-left)}.universal-notice--no-webp::after{background-image:var(--banner-img-right)}.universal-notice--webp::before{background-image:var(--banner-img-left-webp)}.universal-notice--webp::after{background-image:var(--banner-img-right-webp)}.universal-notice--new-design{position:static;margin:4px;border-radius:16px}.universal-notice--new-design::after,.universal-notice--new-design::before{width:166px;height:48px;background-size:166px 48px}.universal-notice__wrapper{display:grid;grid-template-columns:1fr auto;align-items:center;grid-gap:12px;padding:12px;width:100%}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper::after{height:48px}.universal-notice__title{font-weight:500;font-size:15px;line-height:16px}.universal-notice--new-design .universal-notice__title{font-size:14px;line-height:15px}.universal-timer{display:none;font-feature-settings:"tnum";font-variant-numeric:tabular-nums;font-weight:500;font-size:24px;line-height:26px}.universal-notice--new-design .universal-timer{font-size:22px;line-height:24px}.universal-timer__days{margin-right:8px}.universal-notice__button{grid-column:2/3;padding:6px 16px;border-radius:6px;color:var(--button-font-color);background-color:var(--button-bg-color);font-weight:500;font-size:14px;line-height:20px}.universal-notice-sticky{position:fixed;z-index:5;top:0;left:0;width:100%;padding:11px 8px;color:var(--banner-color);background-color:var(--banner-bg);text-align:center;transition:transform .3s ease-in-out;will-change:transform;transform:translateY(-200%)}.universal-notice-sticky--show{transform:translateY(0)}@media (min-width:360px) and (max-width:0px){.universal-notice__wrapper{padding:0 12px;grid-template-columns:1fr 56px auto}.universal-notice__wrapper::after{grid-column:2/3;grid-row:1/2;width:100%;height:56px;background-size:cover;background-repeat:no-repeat;content:""}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 48px auto}.universal-notice--no-webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center-mobile)}.universal-notice--webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center-mobile-webp)}.universal-notice__button{grid-column:3/4}}@media (min-width:360px){.universal-notice__wrapper{padding:0 12px;grid-template-columns:1fr 56px auto}.universal-notice__wrapper::after{grid-column:2/3;grid-row:1/2;width:100%;height:56px;background-size:cover;background-repeat:no-repeat;content:""}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 48px auto}.universal-notice--no-webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center-mobile)}.universal-notice--webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center-mobile-webp)}.universal-notice__button{grid-column:3/4}}@media (min-width:768px){.universal-notice::before{background-position:right center;flex-shrink:0;display:block}.universal-notice--no-webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center)}.universal-notice--webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center-webp)}}@media (min-width:768px) and (max-width:0px){.universal-notice::before{background-position:right center;flex-shrink:0;display:block}.universal-notice--no-webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center)}.universal-notice--webp .universal-notice__wrapper::after{background-image:var(--banner-img-center-webp)}}@media (min-width:1024px){.universal-notice::after,.universal-notice::before{width:250px;height:72px;background-size:250px 72px}.universal-notice--new-design{height:64px;border-radius:32px}.universal-notice--new-design::after,.universal-notice--new-design::before{width:226px;height:64px;background-size:226px 64px}.universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 72px auto;grid-gap:24px;padding-right:16px;padding-left:24px}.universal-notice__wrapper::after{height:72px}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 64px auto}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper::after{height:64px}.universal-notice__title{font-size:24px;line-height:26px}.universal-notice--new-design .universal-notice__title{font-size:22px;line-height:24px}.universal-notice__button{padding:10px 24px;border-radius:8px}.universal-notice-sticky{padding:14px 24px}}@media (min-width:1024px) and (max-width:0px){.universal-notice::after,.universal-notice::before{width:250px;height:72px;background-size:250px 72px}.universal-notice--new-design{height:64px;border-radius:32px}.universal-notice--new-design::after,.universal-notice--new-design::before{width:226px;height:64px;background-size:226px 64px}.universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 72px auto;grid-gap:24px;padding-right:16px;padding-left:24px}.universal-notice__wrapper::after{height:72px}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 64px auto}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper::after{height:64px}.universal-notice__title{font-size:24px;line-height:26px}.universal-notice--new-design .universal-notice__title{font-size:22px;line-height:24px}.universal-notice__button{padding:10px 24px;border-radius:8px}.universal-notice-sticky{padding:14px 24px}}@media (min-width:1280px){.universal-notice::before{flex-shrink:1}.universal-notice::after{background-position:left center;display:block}.universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 72px minmax(202px,auto) auto;min-width:940px;max-width:1020px;padding-right:24px}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 64px minmax(202px,auto) auto}.universal-timer.js-universal-notice-active{display:flex}.universal-notice__timer-nuxt{display:flex}.universal-notice__button{grid-column:4/5}}@media (min-width:1280px) and (max-width:0px){.universal-notice::before{flex-shrink:1}.universal-notice::after{background-position:left center;display:block}.universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 72px minmax(202px,auto) auto;min-width:940px;max-width:1020px;padding-right:24px}.universal-notice--new-design .universal-notice__wrapper{grid-template-columns:1fr 64px minmax(202px,auto) auto}.universal-timer.js-universal-notice-active{display:flex}.universal-notice__timer-nuxt{display:flex}.universal-notice__button{grid-column:4/5}}@media (min-width:1400px) and (max-width:0px){.universal-notice::before{flex-shrink:0}.universal-notice::after{flex-shrink:0}}@media (min-width:1400px){.universal-notice::before{flex-shrink:0}.universal-notice::after{flex-shrink:0}}</style> </div>
<script>
document.addEventListener("DOMContentLoaded", function(event) {
window.TopBanner = true;
});
$(document).ready(function () {
$.ajax({
url: '/local/ajax/advert.php',
type: 'POST',
data: {
'type': 'top-banner-show',
'id': 226288,
'section_id': 0,
},
success: function (result) {
}
});
});
$(document).on('click', '.header-banner', function () {
$.ajax({
url: '/local/ajax/advert.php',
type: 'POST',
data: {
'type': 'top-banner-click',
'id': 226288,
'section_id': 0,
},
success: function (result) {
}
});
var page = window.location;
var $article = $('section[data-article-text]');
var pageId = $article.data('articleid');
if(pageId === undefined)
{
pageId = 0;
}
window.dataLayer.push({
'event': 'go_to_course',
'courseID': 226288,
'page': page,
'pageID': pageId
});
});
</script>
<header class="header">
<div id="menu" class="header__wrapper container">
<div class="header__logo link-active">
<a href="/media/" class="header__media-main-link">
<img src="/local/templates/media/images/logo/skillbox-media.svg" alt="Skillbox"/>
</a>
<a href="/media/code/" class="header__media-category-link">
<span class="header__media-category js-category ">Код</span>
</a>
</div>
<a href="/media/about-media/" v-if="!isMobile" rel="nofollow" class="menu-nav__link menu-nav__link--about" target="_blank" style="display: none">
Про медиа
</a>
<button v-if="!isMobile" v-show="!isMobile" rel="nofollow" class="toggle-menu header__toggle toggle-menu--course"
@click="openCourseMenu()"
:class="{ 'toggle-menu--active': isOpenCourseMenu }"
style="display: none">
Онлайн-курсы
<svg width="13" height="12" viewBox="0 0 13 12" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"
:class="{
'animated-chevron--default': isOpenCourseMenu,
'animated-chevron--active animated-chevron--default': ! isOpenCourseMenu
}"
class="animated-chevron toggle-menu__arrow select-arrow select-arrow--small">
<line x1="6.48415" y1="5.92242" x2="11.4909" y2="10.9291" stroke="currentColor" stroke-width="1.78"
class=" animated-chevron__line animated-chevron__line1 animated-chevron__line1--default"></line>
<line x1="6.3701" y1="5.9224" x2="11.3768" y2="0.915678" stroke="currentColor" stroke-width="1.78"
class="animated-chevron__line"></line>
<line x1="1.36337" y1="10.9291" x2="6.3701" y2="5.9224" stroke="currentColor" stroke-width="1.78"
class="animated-chevron__line animated-chevron__line2 animated-chevron__line2--default"></line>
<line x1="1.47743" y1="0.915681" x2="6.48415" y2="5.9224" stroke="currentColor" stroke-width="1.78"
class="animated-chevron__line"></line>
</svg>
</button>
<a href="https://skillbox.ru/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_main_skillbox&utm_term=mainskillbox" v-if="!isMobile" v-show="!isMobile" rel="nofollow" class="menu-nav__link menu-nav__link-ml0 menu-nav__link--main" target="_blank" style="display: none">
Главная Skillbox
<svg width="14" height="14" viewBox="0 0 14 14" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M3.9375 10.0618L9.9161 4.08203" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
<path d="M3.93811 3.93665H10.0631V10.0616" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
</svg>
</a>
<div v-if="isOpenCourseMenu && !isMobile" class="menu-block menu-block--desktop" @click="closeCourseMenu($event)" style="display: none">
<div class="menu-block__wrapper menu-block__wrapper--desktop">
<div class="menu-block__content vue-container">
<span class="menu-block__title">
Направления обучения
</span>
<ul class="menu-directions menu-block__direction">
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/courses/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_all&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="All directions">
Все направления
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/code/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_code&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Code">
Программирование
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/design/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_design&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Design">
Дизайн
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/management?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_management&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Management">
Управление
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/marketing?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_marketing&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Marketing">
Маркетинг
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/games?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_games&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="GameDev">
Игры
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/multimedia?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_multimedia&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="">
Кино и Музыка
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/psychology?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_psychology&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Development">
Психология
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/health?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_health&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Development">
Здоровье
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/spo/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_spo&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Development">
Цифровой колледж
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/general-development/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_general-development&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Education">
Общее развитие
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/engineering/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_engineering&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="engineering">
Инженерия
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/english/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_english&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="english">
Английский язык
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/other/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=button_courses_other&utm_term=button" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Other">
Другое
</a>
</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
<div v-show="isOpenMenu" class="menu-block" @click="closeMenu($event)" style="display: none">
<div class="menu-block__wrapper">
<div class="menu-block__content vue-container">
<h2 class="menu-block__header">Редакции</h2>
<div class="tab-nav" data-tab-parent="" data-action="index">
<div class="tab-nav__item">
<a class="" data-tab-name="media_nav" data-section-id="0" data-code="All directions" href="/media/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-1.png" alt=""/>
Все
</a>
</div>
<div class="tab-nav__item tab-nav__item--custom tab-nav__item--spec"
data-nav-parent-item>
<a
data-tab-name="media_nav"
data-code=""
href="/media/topic/history/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-19.png"
alt=""/>
Истории</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="8"
data-code="Design"
href="/media/design/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-2.png" alt=""/>
Дизайн</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class="tab-active"
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="10"
data-code="Code"
href="/media/code/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-3.png" alt=""/>
Код</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="18"
data-code="GameDev"
href="/media/gamedev/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-4.png" alt=""/>
Геймдев</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="21"
data-code="Business"
href="/media/business/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-9.png" alt=""/>
Бизнес</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="9"
data-code="Marketing"
href="/media/marketing/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-5.png" alt=""/>
Маркетинг</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="11"
data-code=""
href="/media/management/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-6.png" alt=""/>
Управление</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="29"
data-code=""
href="/media/cinemusic/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-22.png" alt=""/>
Кино</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="36"
data-code=""
href="/media/music/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-23.png" alt=""/>
Музыка</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="34"
data-code=""
href="/media/photo/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-20.png" alt=""/>
Проектная фотография</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="17"
data-code="Development"
href="/media/growth/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-7.png" alt=""/>
Развитие</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="33"
data-code=""
href="/media/health/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-16.png" alt=""/>
Здоровье</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="32"
data-code=""
href="/media/money/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-17.png" alt=""/>
Деньги</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="22"
data-code="Education"
href="/media/education/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-8.png" alt=""/>
Образование</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="31"
data-code=""
href="/media/edtech/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-11.png" alt=""/>
EdTech</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="30"
data-code=""
href="/media/corptrain/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-10.png" alt=""/>
Корп. обучение</a>
</div>
<div class="tab-nav__item">
<a class=""
data-tab-name="media_nav"
data-section-id="35"
data-code=""
href="/media/skillbox-blog/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-21.png" alt=""/>
Блог Skillbox</a>
</div>
<div class="tab-nav__item tab-nav__item--custom tab-nav__item--spec"
data-nav-parent-item>
<a
data-tab-name="media_nav"
data-code=""
href="https://skillbox.ru/media/glossary/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-18.png"
alt=""/>
Глоссарий</a>
</div>
<div class="tab-nav__item tab-nav__item--custom tab-nav__item--spec"
data-nav-parent-item>
<a
data-tab-name="media_nav"
data-code=""
href="/media/topic/specials/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-13.png"
alt=""/>
Спецпроекты</a>
</div>
<div class="tab-nav__item tab-nav__item--custom tab-nav__item--spec"
data-nav-parent-item>
<a
data-tab-name="media_nav"
data-code=""
href="https://skillbox.ru/course/career-guide-free/">
<img src="/local/templates/media/images/common/menu-icon-mobile-15.png"
alt=""/>
Профориентация</a>
</div>
</div>
<h2 class="menu-block__header">Онлайн-курсы</h2>
<ul class="menu-directions menu-block__direction">
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/courses/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="All directions">
Все направления
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/code/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Code">
Программирование
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/design/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Design">
Дизайн
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/marketing/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Marketing">
Маркетинг
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/management/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Management">
Управление
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/games/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="GameDev">
Игры
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/multimedia/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="">
Мультимедиа
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/psychology/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Development">
Психология
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/general-development/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Education">
Общее развитие
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/engineering/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="engineering">
Инженерия
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/english/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="english">
Английский язык
</a>
</li>
<li class="menu-directions__item">
<a href="https://skillbox.ru/other/" target="_blank"
class="ui-tab ui-tab--link menu-directions__tab ui-tab--small"
data-code="Other">
Другое
</a>
</li>
</ul>
<a href="/media/about-media/" rel="nofollow" class="menu-nav__link">
Про медиа
</a>
<a href="https://skillbox.ru/" rel="nofollow" class="menu-nav__link">
Главная Skillbox
<svg width="14" height="14" viewBox="0 0 14 14" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M3.9375 10.0618L9.9161 4.08203" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
<path d="M3.93811 3.93665H10.0631V10.0616" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
</svg>
</a>
</div>
</div>
</div>
<button v-if="isMobile" class="menu-toggle"
@click="openMenu()"
:class="{ 'menu-toggle--opened': isOpenMenu }" style="opacity: 0">
<span v-if="isOpenMenu" class="menu-toggle__line"></span>
<svg v-if="!isOpenMenu" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M24 5.5H0V4H24V5.5ZM24 11.5H0V13H24V11.5ZM24 19H0V20.5H24V19Z" fill="black"/>
</svg>
</button>
</div>
<script>
BX.Vue.create({
el: '#menu',
data: {
isOpenMenu: false,
isOpenCourseMenu: false,
isMobile: false,
isSubOpen: false,
display: 'none'
},
computed: {
isMobile() {
const w = window.innerWidth
|| document.documentElement.clientWidth
|| document.body.clientWidth;
return w < 1024;
}
},
methods: {
openMenu() {
this.isOpenMenu = !this.isOpenMenu;
document.getElementsByTagName('body')[0].classList.toggle('scroll-locked');
window.addEventListener('keyup', this.closeMenu);
},
closeMenu(event) {
if (event.target.classList.contains('menu-block') || event.keyCode === 27) {
this.isOpenMenu = false;
document.getElementsByTagName('body')[0].classList.remove('scroll-locked');
window.removeEventListener('keyup', this.closeMenu);
}
},
openCourseMenu() {
this.isOpenCourseMenu = !this.isOpenCourseMenu;
if (this.isOpenCourseMenu) {
document.getElementsByTagName('body')[0].classList.add('scroll-locked');
window.addEventListener('keyup', this.closeCourseMenu);
} else {
document.getElementsByTagName('body')[0].classList.remove('scroll-locked');
window.removeEventListener('keyup', this.closeCourseMenu);
}
},
closeCourseMenu(event) {
if (event.target.classList.contains('menu-block') || event.keyCode === 27) {
this.isOpenCourseMenu = false;
document.getElementsByTagName('body')[0].classList.remove('scroll-locked');
window.removeEventListener('keyup', this.closeCourseMenu);
}
},
openSub() {
this.isSubOpen = !this.isSubOpen;
},
isMobileFn() {
const w = window.innerWidth
|| document.documentElement.clientWidth
|| document.body.clientWidth;
this.isMobile = (w < 1024);
}
},
created() {
window.addEventListener("resize", this.isMobileFn);
document.querySelector('.menu-block').style.display = '';
document.querySelector('.menu-toggle').style.opacity = '1';
document.querySelector('.menu-nav__link').style.display = '';
this.display = 'block';
this.isMobileFn();
},
destroyed() {
window.removeEventListener("resize", this.isMobileFn);
}
});
</script>
</header>
<main class="content">
<div class="page style-update">
<div class="page-wrap">
<style>
.article-inner .rr-widget__title {
padding-top: 0 !important;
}
.article-inner div[data-retailrocket-markup-block] {
margin-top: -32px;
display: none;
}
.article-inner {
font-family: 'Graphik';
}
</style>
<div class="under_header_banner" data-type="under_header"><!-- Yandex.RTB R-A-13443663-10 -->
<div id="yandex_rtb_R-A-13443663-10"></div>
<script>
window.yaContextCb.push(() => {
Ya.Context.AdvManager.render({
"blockId": "R-A-13443663-10",
"renderTo": "yandex_rtb_R-A-13443663-10"
})
})
</script>
</div> <div data-area="article" data-title="Роботы с искусственным интеллектом: как их обучают и к чему это приведёт / Skillbox Media" class=" noFullClass">
<div class="article-inner">
<section class="top-section-detail-page ">
<div class="container">
<div class="article-preview-info">
<div class="article-preview-info__tags ">
<div class="tag article-preview-info__tag">
<a href="/media/code/"
class="tag-item programming">
Код </a>
</div>
</div>
<a class="info-hashtag article-preview-info__hashtag" href="/media/topic/articles/">
#статьи </a>
<ul class="info article-preview__info-box">
<li class="info-item"> <time class="info-text" datatime="#">21 апр 2023</time></li>
<li class="info-item hidden">
<span class="info-icon"><img src="/local/templates/media/images/icons/like.svg" alt=""></span>
<span class="info__text js-article-like-value">0</span>
</li>
</ul>
</div>
<div class="row">
<div class="top-section-detail-page__title-block col-xl-9 col-lg-10">
<div class="article-preview">
<h1 class="article-preview__title">ChatGPT, RT-1, PaLM-E и другие нейросети, которые приближают восстание машин</h1>
<p class="article-preview__description">Разбираем самые продвинутые из искусственных «мозгов» и пытаемся понять, к чему приведёт их дальнейшее развитие.</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<section data-article-text
data-articleId="215101"
data-courseId="304"
>
<div class="container">
<noindex>
<div class="share" data-nosnippet>
<button class="share__handler-btn ">
<span class="share__handler-icon">
<svg width="11" height="12" viewBox="0 0 11 12" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M11 4.99902L6 0V2.99805C2.688 2.99805 0 5.68505 0 8.99805V11.498H0.0980225C0.765022 8.91205 3.107 6.99805 5.901 6.99805H6.00098V9.99805L11 4.99902Z" fill="currentColor"/>
</svg>
</span>
<span class="share__handler-text">Поделиться</span>
</button>
<div class="share__list">
<a href="#" class="share__item" data-code="vk">
<span class="share__item-icon share__item-icon--vk">
<svg width="9" height="5" viewBox="0 0 9 5" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M4.04776 4.98054H4.53996C4.62377 4.97136 4.70279 4.9361 4.76621 4.87951C4.81226 4.81209 4.83594 4.73139 4.83369 4.64925C4.83369 4.64925 4.82574 3.94629 5.1314 3.84125C5.43701 3.73621 5.826 4.51998 6.23879 4.82297C6.39281 4.95308 6.59128 5.01558 6.79053 4.99669L7.89399 4.98054C7.89399 4.98054 8.47355 4.94415 8.19965 4.46339C7.98372 4.08315 7.70589 3.743 7.37799 3.45744C6.68338 2.77872 6.77865 2.8878 7.61219 1.71216C8.12024 0.997077 8.32269 0.556717 8.25918 0.370875C8.14651 0.254767 7.98299 0.205914 7.82655 0.241594L6.58018 0.249674C6.52565 0.241067 6.46984 0.251007 6.42141 0.277954C6.37298 0.314507 6.33466 0.363228 6.31025 0.419356C6.18259 0.772814 6.0287 1.11586 5.8498 1.44552C5.29807 2.43936 5.07579 2.49188 4.98451 2.43128C4.77416 2.28584 4.82574 1.85356 4.82574 1.54248C4.82574 0.580957 4.96468 0.176954 4.55979 0.0719133C4.36879 0.0254376 4.17259 0.00505841 3.97631 0.0113129C3.62834 -0.0214164 3.27745 0.017045 2.94429 0.124433C2.8014 0.197154 2.69423 0.358753 2.76171 0.370875C2.90334 0.385518 3.03406 0.454932 3.12688 0.564795C3.21268 0.750336 3.25481 0.953675 3.24993 1.15868C3.24993 1.15868 3.32535 2.29392 3.07925 2.43532C2.91254 2.53228 2.68232 2.33432 2.18616 1.4334C2.01958 1.11848 1.87243 0.793298 1.74557 0.459754C1.72231 0.404013 1.68704 0.354309 1.64236 0.314316C1.58589 0.272672 1.52066 0.245006 1.45184 0.233514L0.268986 0.241594C0.181167 0.241154 0.0958013 0.271066 0.0268587 0.326434C-0.00595087 0.396174 -0.00882613 0.476652 0.0189202 0.548633C0.0189202 0.548633 0.947737 2.83932 1.99563 3.99477C2.51 4.60651 3.2568 4.96526 4.04776 4.98054Z" fill="white"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Vkontakte</span>
</a>
<a href="#" class="share__item" data-code="tw">
<span class="share__item-icon share__item-icon--tw">
<svg width="9" height="7" viewBox="0 0 9 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M5.52788 0.00144284V0H5.9158L6.05754 0.027414C6.15204 0.0452114 6.23783 0.068535 6.31491 0.0973918C6.39201 0.126249 6.46661 0.159917 6.53872 0.198391C6.61083 0.236864 6.67623 0.276066 6.73492 0.315982C6.79311 0.355422 6.84533 0.397265 6.89158 0.441509C6.93733 0.486237 7.0087 0.49778 7.10568 0.476138C7.20266 0.454495 7.3071 0.424433 7.419 0.38596C7.5309 0.347487 7.64156 0.304201 7.75097 0.256104C7.86039 0.208007 7.92703 0.177469 7.95091 0.164484C7.97428 0.151022 7.98671 0.143808 7.98821 0.142841L7.98969 0.140677L7.99715 0.13707L8.00461 0.133463L8.01207 0.129856L8.01953 0.126249L8.02102 0.124084L8.02326 0.122642L8.02551 0.121199L8.02699 0.119034L8.03445 0.11687L8.04191 0.115427L8.04043 0.126249L8.03818 0.13707L8.03445 0.147891L8.03072 0.158713L8.02699 0.165927L8.02326 0.173141L8.01953 0.183962C8.01705 0.191176 8.01456 0.200793 8.01207 0.212819C8.00959 0.224845 7.98596 0.272935 7.9412 0.357103C7.89644 0.441271 7.84049 0.526637 7.77335 0.613208C7.70621 0.699778 7.64604 0.765182 7.59283 0.809434C7.53911 0.854162 7.50355 0.885421 7.48614 0.903219C7.46874 0.921492 7.4476 0.938323 7.42273 0.953718L7.38543 0.977525L7.37797 0.981132L7.37051 0.984739L7.36902 0.986903L7.36678 0.988346L7.36454 0.989789L7.36305 0.991953L7.35559 0.99556L7.34813 0.999168L7.34664 1.00133L7.3444 1.00277L7.34216 1.00422L7.34067 1.00638L7.33918 1.00855L7.33694 1.00999L7.3347 1.01143L7.33321 1.0136H7.37051L7.57939 0.970311C7.71865 0.941454 7.85168 0.906588 7.9785 0.865705L8.17992 0.800777L8.2023 0.793563L8.21349 0.789956L8.22095 0.786348L8.22841 0.782741L8.23587 0.779134L8.24333 0.775527L8.25825 0.773363L8.27317 0.77192V0.786348L8.26944 0.787791L8.26571 0.789956L8.26423 0.79212L8.26198 0.793563L8.25974 0.795006L8.25825 0.79717L8.25677 0.799334L8.25452 0.800777L8.25228 0.80222L8.25079 0.804384L8.24931 0.806548L8.24706 0.807991L8.24333 0.815205L8.2396 0.82242L8.23736 0.823862C8.23637 0.825305 8.20479 0.866181 8.14262 0.946504C8.08046 1.0273 8.04689 1.06818 8.04191 1.06915C8.03694 1.07059 8.02997 1.0778 8.02102 1.09079C8.01257 1.10425 7.95985 1.15788 7.86287 1.25166C7.76589 1.34545 7.67091 1.42889 7.57791 1.502C7.48441 1.57558 7.43716 1.666 7.43616 1.77325C7.43467 1.88002 7.42895 2.00074 7.419 2.13541C7.40905 2.27007 7.3904 2.41555 7.36305 2.57186C7.3357 2.72817 7.29342 2.90492 7.23623 3.10211C7.17904 3.29929 7.10941 3.49168 7.02735 3.67925C6.94529 3.86681 6.8595 4.03514 6.76998 4.18424C6.68046 4.33334 6.5984 4.45958 6.5238 4.56299C6.4492 4.66639 6.37336 4.76378 6.29626 4.85516C6.21918 4.94654 6.12171 5.04947 6.00384 5.16393C5.88547 5.27791 5.82082 5.34044 5.80988 5.3515C5.79844 5.36208 5.74971 5.40152 5.66365 5.46981C5.57812 5.53858 5.48611 5.60736 5.38763 5.67614C5.28966 5.74443 5.19964 5.80143 5.11758 5.84711C5.03552 5.8928 4.93655 5.94498 4.82067 6.00366C4.70529 6.06282 4.58046 6.11765 4.44618 6.16815C4.3119 6.21865 4.17016 6.26554 4.02096 6.30882C3.87176 6.35211 3.72753 6.38578 3.58827 6.40982C3.44903 6.43387 3.29112 6.45431 3.11456 6.47114L2.84973 6.49639V6.5H2.36483V6.49639L2.30142 6.49279C2.25915 6.49038 2.22433 6.48797 2.19698 6.48557C2.16963 6.48317 2.06643 6.46994 1.88739 6.44589C1.70835 6.42185 1.56785 6.3978 1.4659 6.37375C1.36395 6.34971 1.21225 6.30401 1.01083 6.23668C0.809413 6.16935 0.637087 6.10129 0.493854 6.03252C0.351121 5.96422 0.261601 5.92094 0.225293 5.90266C0.189485 5.88487 0.149201 5.86275 0.10444 5.83629L0.0373001 5.79661L0.0358156 5.79445L0.0335701 5.79301L0.0313321 5.79156L0.0298401 5.7894L0.0223801 5.78579L0.0149201 5.78219L0.0134355 5.78002L0.01119 5.77858L0.00895204 5.77714L0.00746003 5.77497L0.00597548 5.77281L0.00373001 5.77137H0V5.75694L0.00746003 5.75838L0.0149201 5.76054L0.0484902 5.76415C0.0708703 5.76655 0.131796 5.77016 0.231261 5.77497C0.330733 5.77978 0.436412 5.77978 0.548312 5.77497C0.660213 5.77016 0.774605 5.75934 0.891474 5.74251C1.00835 5.72568 1.14636 5.69682 1.30551 5.65594C1.46466 5.61505 1.61087 5.56648 1.74416 5.51021C1.87695 5.45346 1.97144 5.41114 2.02764 5.38324C2.08334 5.35583 2.16838 5.30484 2.28277 5.2303L2.45435 5.11848L2.45584 5.11632L2.45808 5.11487L2.46033 5.11343L2.46181 5.11127L2.4633 5.1091L2.46554 5.10766L2.46779 5.10622L2.46927 5.10405L2.47673 5.10189L2.48419 5.10044L2.48568 5.09323L2.48792 5.08602L2.49017 5.08457L2.49165 5.08241L2.43197 5.0788C2.39219 5.0764 2.35364 5.07399 2.31634 5.07159C2.27904 5.06918 2.2206 5.05836 2.14103 5.03912C2.06146 5.01988 1.97567 4.99103 1.88366 4.95255C1.79165 4.91408 1.70213 4.86838 1.6151 4.81548C1.52807 4.76258 1.46515 4.71857 1.42636 4.68346C1.38807 4.64883 1.33833 4.59978 1.27716 4.53629C1.21648 4.47233 1.16376 4.40668 1.119 4.33934C1.07424 4.27202 1.03148 4.19433 0.990699 4.10633L0.928774 3.97503L0.925044 3.96421L0.921314 3.95339L0.919076 3.94617L0.917584 3.93896L0.928774 3.9404L0.939964 3.94256L1.02202 3.95339C1.07674 3.9606 1.16253 3.963 1.27939 3.9606C1.39627 3.9582 1.47709 3.95339 1.52185 3.94617C1.56661 3.93896 1.59396 3.93414 1.60391 3.93174L1.61883 3.92814L1.63748 3.92453L1.65613 3.92092L1.65762 3.91876L1.65986 3.91731L1.6621 3.91587L1.66359 3.91371L1.64867 3.9101L1.63375 3.90649L1.61883 3.90289L1.60391 3.89928L1.58899 3.89567C1.57904 3.89327 1.56164 3.88846 1.53677 3.88124C1.5119 3.87403 1.44476 3.84757 1.33535 3.80189C1.22594 3.7562 1.1389 3.71171 1.07424 3.66842C1.00943 3.62501 0.947626 3.57754 0.889235 3.5263C0.831047 3.47436 0.767145 3.40751 0.697513 3.32575C0.627888 3.24399 0.565724 3.149 0.511012 3.04079C0.456308 2.93257 0.415277 2.82917 0.387922 2.73058C0.360676 2.63256 0.3427 2.53235 0.334217 2.43119L0.320781 2.27969L0.328241 2.28113L0.335701 2.2833L0.343161 2.2869L0.350621 2.29051L0.358081 2.29412L0.365541 2.29772L0.481172 2.34822C0.558264 2.38189 0.653998 2.41075 0.768383 2.43479C0.882775 2.45884 0.951154 2.47207 0.973534 2.47447L1.0071 2.47808H1.07424L1.07276 2.47592L1.07051 2.47447L1.06828 2.47303L1.06678 2.47087L1.0653 2.4687L1.06305 2.46726L1.06082 2.46582L1.05932 2.46365L1.05186 2.46004L1.0444 2.45644L1.04292 2.45427L1.04067 2.45283L1.03844 2.45139L1.03694 2.44922L1.02948 2.44562L1.02202 2.44201L1.02054 2.43984C1.01905 2.43888 0.99766 2.42349 0.956376 2.39367C0.915592 2.36337 0.872823 2.32418 0.828063 2.27608C0.783303 2.22798 0.738543 2.17749 0.693783 2.12458C0.64894 2.07156 0.609 2.01483 0.574422 1.95505C0.539614 1.89493 0.502806 1.81846 0.464014 1.72564C0.425721 1.6333 0.396627 1.54023 0.376731 1.44645C0.356843 1.35266 0.345653 1.26008 0.343161 1.1687C0.340677 1.07732 0.343161 0.999168 0.350621 0.93424C0.358081 0.869312 0.373001 0.795965 0.395382 0.714206C0.417762 0.632448 0.450093 0.545877 0.492362 0.454495L0.555772 0.317425L0.559502 0.306604L0.563232 0.295782L0.565478 0.29434L0.566962 0.292175L0.568454 0.290011L0.570692 0.288568L0.572938 0.290011L0.574422 0.292175L0.575914 0.29434L0.578152 0.295782L0.580398 0.297225L0.581882 0.29939L0.583374 0.301554L0.585612 0.302997L0.589342 0.310211L0.593072 0.317425L0.595318 0.318868L0.596802 0.321032L0.697513 0.429245C0.764653 0.501387 0.844229 0.581948 0.936234 0.670921C1.02825 0.759894 1.07922 0.806065 1.08916 0.809434C1.09912 0.813279 1.11154 0.824338 1.12646 0.842619C1.14138 0.860417 1.19112 0.902981 1.27567 0.970311C1.36022 1.03764 1.47087 1.1158 1.60764 1.20477C1.74441 1.29375 1.89609 1.38152 2.0627 1.46809C2.22931 1.55466 2.40835 1.63281 2.59982 1.70255C2.7913 1.77229 2.92558 1.81798 3.00266 1.83962C3.07975 1.86127 3.21154 1.88892 3.39804 1.92259C3.58454 1.95625 3.72505 1.9779 3.81954 1.98751C3.91403 1.99713 3.97869 2.00266 4.0135 2.00411L4.06572 2.00555L4.06423 1.99473L4.06199 1.98391L4.04707 1.89373C4.03712 1.83361 4.03215 1.74944 4.03215 1.64123C4.03215 1.53302 4.04085 1.43322 4.05826 1.34184C4.07567 1.25046 4.10178 1.15788 4.13659 1.0641C4.1714 0.970311 4.20547 0.895038 4.23879 0.838291C4.27261 0.78202 4.31687 0.717814 4.37158 0.645671C4.42629 0.573529 4.49716 0.498985 4.58419 0.422031C4.67122 0.345077 4.77069 0.276542 4.88259 0.216426C4.99449 0.15631 5.09769 0.110615 5.19218 0.0793563C5.28668 0.0480971 5.36625 0.0276521 5.4309 0.0180355C5.49556 0.00841898 5.52788 0.00288568 5.52788 0.00144284Z" fill="white"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Twitter</span>
</a>
<a href="#" class="share__item" data-code="tg">
<span class="share__item-icon share__item-icon--tg">
<svg width="10" height="7" viewBox="0 0 10 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M1.39589 3.04852C1.39589 3.04852 5.05491 1.51189 6.32392 0.9708C6.8104 0.754384 8.46012 0.0617918 8.46012 0.0617918C8.46012 0.0617918 9.22155 -0.241191 9.15809 0.494655C9.13692 0.797667 8.96773 1.85815 8.79854 3.00523C8.54472 4.62846 8.26976 6.40316 8.26976 6.40316C8.26976 6.40316 8.22746 6.90097 7.86791 6.98753C7.50836 7.0741 6.91613 6.68455 6.8104 6.59795C6.72577 6.53304 5.22411 5.5591 4.6742 5.08295C4.52614 4.9531 4.35695 4.6934 4.69533 4.39039C5.45676 3.67617 6.36622 2.78882 6.91613 2.2261C7.16995 1.96638 7.42374 1.36038 6.36622 2.09622C4.86456 3.15674 3.38403 4.15231 3.38403 4.15231C3.38403 4.15231 3.04561 4.36873 2.41111 4.17394C1.77657 3.97918 1.03631 3.71945 1.03631 3.71945C1.03631 3.71945 0.528726 3.39481 1.39589 3.04852Z" fill="white"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Telegram</span>
</a>
<a href="#" class="share__item js-share-item-copy">
<span class="share__item-icon share__item-icon--copy">
<svg width="10" height="10" viewBox="0 0 10 10" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M4.19922 5.40327C4.37217 5.63449 4.59283 5.8258 4.84622 5.96425C5.09962 6.10269 5.37982 6.18501 5.66783 6.20564C5.95584 6.22627 6.24492 6.18471 6.51546 6.08379C6.78599 5.98287 7.03166 5.82495 7.2358 5.62074L8.44399 4.41255C8.81079 4.03277 9.01375 3.52412 9.00917 2.99615C9.00458 2.46818 8.79281 1.96313 8.41946 1.58978C8.04611 1.21644 7.54106 1.00466 7.01309 1.00008C6.48512 0.995488 5.97647 1.19845 5.59669 1.56525L4.904 2.25392" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
<path d="M5.81002 4.59658C5.63707 4.36536 5.41641 4.17404 5.16302 4.0356C4.90962 3.89716 4.62942 3.81483 4.34141 3.79421C4.0534 3.77358 3.76432 3.81514 3.49379 3.91605C3.22325 4.01697 2.97758 4.17489 2.77344 4.3791L1.56525 5.58729C1.19845 5.96707 0.995488 6.47572 1.00008 7.0037C1.00466 7.53167 1.21644 8.03672 1.58978 8.41006C1.96313 8.78341 2.46818 8.99518 2.99615 8.99977C3.52412 9.00436 4.03277 8.80139 4.41255 8.43459L5.10122 7.74592" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Скопировать ссылку</span>
</a>
</div>
</div> <!-- //share -->
</noindex>
<div class="row">
<div class="col-xl-9 col-lg-8 col-poster">
<div class="article-poster">
<picture >
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/8f4/8f4254bfebce8b25f0b7b5eb54c7c37e/7543148cfc52bfb021725f2981dd56c9.jpg" itemprop='image' class='hidden-xs' />
</picture> <picture >
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/8f4/8f4254bfebce8b25f0b7b5eb54c7c37e/7543148cfc52bfb021725f2981dd56c9.jpg" itemprop='image' class='visible-xs' />
</picture> </div>
<noindex>
<p class="article-poster-text" data-nosnippet>
Кадр: сериал «Мир Дикого Запада» / Warner Bros. Television </p>
</noindex>
</div>
<div class="col-xl-3 col-lg-4 col-author">
<div class="article-author">
<div class="article-author__image">
<a href="/media/authors/alexandr-tsurikov/">
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/850/8507a89bc71f3ceee25f4cb9b0608074/1abeb831ac1c61515e4abbb0827f538e.png" alt="Александр Цуриков">
</a>
</div>
<div class="article-author__info">
<div class="article-author__name">
Александр Цуриков </div>
<div class="article-author__description">
Автор статей про IT-технологии. Преподаватель, доцент. Инженер по первому образованию, по второму — журналист. Кандидат технических наук. </div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="container">
<div class="row flex-row-rev">
<div class="col-xl-3 col-lg-4 col-author">
<div class="js-article-banner" data-article-banner-mobile data-type="side_mounted" data-article-banner-sticky-start>
<!--AdFox START-->
<!--yandex_skillbox.media-->
<!--Площадка: Skillbox / Сквозной для застройщика Легенда / Боковой баннер сквозной для застройщика Легенда-->
<!--Категория: <не задана>-->
<!--Тип баннера: Media banner-->
<div id="adfox_176131540100027244"></div>
<script>
window.yaContextCb.push(()=>{
Ya.adfoxCode.create({
ownerId: 11649869,
containerId: 'adfox_176131540100027244',
params: {
p1: 'dkugb',
p2: 'p'
}
})
})
</script> </div>
<div class="js-article-banner" data-article-banner-mobile data-type="vertical" data-article-banner-sticky-end></div>
</div>
<div class="col-xl-9 col-lg-8 col-poster">
<div class="container container--setka">
<div class="js-article-banner" data-type="top"></div>
<div class="article-detail-text__setka" data-detail-text>
<div class="stk-post stk-layout_12col_18068 stk-theme_26309" data-stk="{"images":[{"id":53147,"alt":"","caption":""},{"id":53148,"alt":"","caption":""},{"id":53149,"alt":"","caption":""},{"id":53140,"alt":"","caption":""},{"id":53146,"alt":"","caption":""},{"id":53145,"alt":"","caption":""},{"id":53143,"alt":"","caption":""},{"id":53141,"alt":"","caption":""},{"id":53144,"alt":"","caption":""},{"id":53142,"alt":"","caption":""},{"id":53139,"alt":"","caption":""},{"id":53138,"alt":"","caption":""}]}" data-ui-id="post" data-ce-tag="post" data-reset-type="class" data-layout-type="auto" data-editor-version="3.2.8-rc1"><div class="stk-theme_26309__mb_15 stk-grid" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="12" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Сегодня <a class="stk-reset" href="https://skillbox.ru/media/code/chatgpt-o-chyem-my-pogovorili-s-velikim-pritvorshchikom-ot-openai-i-kak-eto-bylo/" target="_blank">ChatGPT</a>, DALL-E 2 и подобные им программы демонстрируют удивительные возможности по созданию текстов и изображений. Оценив мощь нейросетей типа <span class="stk-reset" data-stk-footnote-link="fnMzGDw">Transformer</span>, лежащих в их основе, учёные и инженеры ищут новые области их применения.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Наиболее впечатляющие достижения — у специалистов Microsoft (совместно с OpenAI) и Google, которые уже сегодня заявляют о создании «овеществлённого ИИ». Похоже, руководством к действию им стал фильм «Терминатор»: большие языковые модели (<span class="stk-reset" data-stk-footnote-link="fn8-1vn">LLM</span>) используются не только для банального поддержания беседы с пользователем, но и в качестве «мозгов», осуществляющих управление механическим «телом».</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">В нашей статье мы расскажем о последних разработках в этой области, и вы увидите, как человечество само идёт навстречу <a href="https://skillbox.ru/media/code/novyy-uroboros-pochemu-mashiny-obyazatelno-budut-dominirovat-nad-chelovekom/" target="_blank" class="stk-reset">восстанию машин</a>.</p></div></div><div class="stk-theme_26309__mb_15 stk-grid" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="12" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><h2 class="stk-reset stk-theme_26309__style_large_header" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Как ChatGPT помогает роботам программировать себя</strong></h2><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Среди <a href="https://skillbox.ru/media/code/chatgpt-o-chyem-my-pogovorili-s-velikim-pritvorshchikom-ot-openai-i-kak-eto-bylo/" target="_blank" class="stk-reset">талантов ChatGPT</a> особенно выделяются его навыки генерации кода. Учёные из Microsoft решили использовать их для написания программ, управляющих действиями роботов, квадрокоптеров и манипуляторов.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Человеку на это требуется много времени и усилий; кроме того, приходится изучать внутреннее устройство механизма, для которого создаётся код. ChatGPT позволяет значительно упростить процесс — теперь люди могут выдавать команды на естественном языке (английский, русский и так далее), а нейросеть сама преобразует их в соответствующий код.</p><div class="stk-gallery stk-gallery stk-gallery stk-gallery stk-gallery stk-gallery" data-ce-tag="gallery"><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/10435820042023_dfaaeed694eae97c85b434d102c0fe199eb9c461.png" data-image-id="53138" data-image-name="0.png" width="1540" height="1034" loading="lazy" class="stk-image stk-reset"/></div><figcaption style="display:block" class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description"><a class="stk-reset" href="https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/chatgpt-for-robotics-design-principles-and-model-abilities/" target="_blank">ChatGPT</a> открывает новую парадигму робототехники: он обеспечивает высокоуровневую обратную связь пользователя с языковой моделью (LLM) и контролирует результаты действий робота<br><em class="stk-reset">Инфографика: Оля Ежак для Skillbox Media</em></figcaption></figure><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/10441220042023_5c20dcbcfbab07ab6c2df7e27444d5ac2afca569.png" data-image-id="53139" data-image-name="1.png" width="1541" height="2363" loading="lazy" class="stk-image stk-reset"/></div><figcaption style="display:block" class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description"><a class="stk-reset" href="https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/chatgpt-for-robotics-design-principles-and-model-abilities/" target="_blank">ChatGPT</a> открывает новую парадигму робототехники: он обеспечивает высокоуровневую обратную связь пользователя с языковой моделью (LLM) и контролирует результаты действий робота<br><em class="stk-reset">Инфографика: Оля Ежак для Skillbox Media</em></figcaption></figure></div><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Прежде для управления роботами и отдельными механизмами использовались разнообразные команды, библиотеки и <span class="stk-reset" data-stk-footnote-link="fnUvAPE">API</span>, специфичные для каждого типа устройств. Вместо того чтобы обучать ИИ программированию под множество платформ, учёные создали универсальную высокоуровневую библиотеку функций с набором простых команд, например, на Python.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Благодаря этому ChatGPT потребовалось досконально изучить всего один язык и одну библиотеку программирования, содержащую интуитивно понятные команды вида: <u class="stk-reset">найти_банку_с_напитком («Кола»);</u>.</p><div class="stk-grid" data-ce-tag="grid" data-stk-css="stkS8tsX"><div data-col-width="1" class="stk-grid-col" data-ce-tag="grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m=""><p class="stk-element_no-text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><img alt="" class="stk-reset stk-theme_26309__symbol_custom_image_2666427 stk-icon" src="/setka/css/assets/img/__hm6D-A.svg"></p></div><div data-col-width="11" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph">«Мы хотим обеспечить людям возможность простого взаимодействия с роботами без необходимости изучения сложных языков программирования и технических подробностей роботизированных систем».</p><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Исследователи из Microsoft,</strong> <br>авторы работы ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities (цитата: <a class="stk-reset" href="https://www.microsoft.com/en-us/research/group/autonomous-systems-group-robotics/articles/chatgpt-for-robotics/" target="_blank">Microsoft</a>)</p></div></div><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Поскольку используемая библиотека новая, ChatGPT изначально ничего о ней не знал. Поэтому перед началом работы ему нужно было дать несколько примеров («промптов»), объясняющих, как она устроена, а также ввести описание её функций.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">В результате ChatGPT сумел написать программы для дрона, которые позволили тому искать предметы в комнате, маневрировать по заданной траектории, фиксировать окружающую обстановку и даже делать селфи.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Получив от человека команду «Выполни селфи, используя отражающую поверхность», ИИ написал код, который заставил квадрокоптер обнаружить в комнате зеркало, подлететь к нему и сделать фотографию своего отражения.</p><figure class="stk-code_keep-ratio stk-reset stk-embed_rendered" data-embed-link="https://youtu.be/i5wZJFb4dyA" data-ce-tag="embed"><code class="stk-code" style="--stk-embed-height-ratio:56.21%"><iframe class="embedly-embed" src="//cdn.embedly.com/widgets/media.html?src=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fembed%2Fi5wZJFb4dyA%3Ffeature%3Doembed&display_name=YouTube&url=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3Di5wZJFb4dyA&image=https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2Fi5wZJFb4dyA%2Fhqdefault.jpg&key=8d3909c69dfb4ee29c710191d8dd756a&type=text%2Fhtml&schema=youtube" width="854" height="480" scrolling="no" title="YouTube embed" frameborder="0" allow="autoplay; fullscreen" allowfullscreen="true"></iframe></code><figcaption class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">ChatGPT пишет программы управления дроном<br><em class="stk-reset">Источник: <a class="stk-reset" href="https://youtu.be/i5wZJFb4dyA" target="_blank">Microsoft</a></em></figcaption></figure><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/10441320042023_08fda0244b5397e030ee401fd2bea5b24f78a72b.jpg" data-image-id="53142" data-image-name="2.jpg" width="1540" height="1155" loading="lazy" class="stk-image stk-reset"/></div><figcaption style="display:block" class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Диалог, позволивший ChatGPT сгенерировать код для селфи<br><em class="stk-reset">Скриншот: <a class="stk-reset" href="https://www.microsoft.com/en-us/research/group/autonomous-systems-group-robotics/articles/chatgpt-for-robotics/" target="_blank">Microsoft</a></em></figcaption></figure><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Программисты также проверили свой новый метод на роботизированном манипуляторе. Они попросили ИИ сложить из разноцветных кубиков логотип Microsoft. При этом люди не сказали ИИ, как выглядит эмблема.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">ChatGPT пришлось покопаться в своей памяти (то есть в межнейронных связях внутренней сети GPT-3.5) и вспомнить фирменные цвета IT-гиганта — во время обучения он наверняка «читал» о них в интернете.</p><figure class="stk-code_keep-ratio stk-reset stk-embed_rendered" data-embed-link="https://youtu.be/wLOChUtdqoA" data-ce-tag="embed"><code class="stk-code" style="--stk-embed-height-ratio:56.21%"><iframe class="embedly-embed" src="//cdn.embedly.com/widgets/media.html?src=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fembed%2FwLOChUtdqoA%3Ffeature%3Doembed&display_name=YouTube&url=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3DwLOChUtdqoA&image=https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FwLOChUtdqoA%2Fhqdefault.jpg&key=8d3909c69dfb4ee29c710191d8dd756a&type=text%2Fhtml&schema=youtube" width="854" height="480" scrolling="no" title="YouTube embed" frameborder="0" allow="autoplay; fullscreen" allowfullscreen="true"></iframe></code><figcaption class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">ChatGPT написал программу, под управлением которой манипулятор сложил из кубиков логотип Microsoft <br><em class="stk-reset">Источник: <a class="stk-reset" href="https://youtu.be/wLOChUtdqoA" target="_blank">Microsoft</a></em></figcaption></figure><div class="stk-grid" data-ce-tag="grid" data-stk-css="stkcFKbN"><div data-col-width="1" class="stk-grid-col" data-ce-tag="grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m=""><p class="stk-element_no-text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><img alt="" class="stk-reset stk-theme_26309__symbol_custom_image_2666427 stk-icon" src="/setka/css/assets/img/__hm6D-A.svg"></p></div><div data-col-width="11" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph">«Модель продемонстрировала захватывающий пример обобщения при соединении текстовой и физической областей, когда ей поставили задачу создать логотип Microsoft из кубиков. Это потребовало от неё запомнить эмблему, включая её цвета, и разделить абстракцию на части, которые могут быть собраны с помощью доступных роботу действий».</p><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Исследователи из Microsoft,</strong><br> авторы работы ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities (цитата: <a class="stk-reset" href="https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/chatgpt-for-robotics-design-principles-and-model-abilities/" target="_blank">Microsoft</a>)</p></div></div><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Поскольку в основе ChatGPT лежит языковая модель, он обладает недостатком, вытекающим из её природы, — не может видеть. В предыдущих примерах чат-бот давал указания роботам, оснащённым камерами. В человеческом понимании ChatGPT напоминает слепого мудреца, дающего письменные указания зрячим работникам.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Чтобы исправить подобный «недуг», исследователи из Microsoft расположили между камерой робота и ChatGPT дополнительную нейросеть <span class="stk-reset" data-stk-footnote-link="fn9xj0r" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">YOLO</span>, играющую роль поводыря. Она, вместе с другими датчиками, способна распознавать предметы, определять расстояние до них и переводить эту информацию в текст. Полученное таким образом описание внешнего мира подавалось в ИИ ChatGPT.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">В результате ChatGPT смог управлять перемещениями робота в режиме реального времени, а также поймать баскетбольный мяч. Хотя нейросеть GPT-3.5, находящаяся в ChatGPT, никогда не воспринимала ничего, кроме текстов, она каким-то образом смогла сформировать по рассказам, генерируемым YOLO, верные пространственные представления.</p><div class="stk-grid" data-ce-tag="grid" data-stk-css="stkQHfcf"><div data-col-width="1" class="stk-grid-col" data-ce-tag="grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m=""><p class="stk-element_no-text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><img alt="" class="stk-reset stk-theme_26309__symbol_custom_image_2666427 stk-icon" src="/setka/css/assets/img/__hm6D-A.svg"></p></div><div data-col-width="11" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph">«ChatGPT может оценить внешний вид мяча и неба на изображении с камеры, используя код <span class="stk-reset" data-stk-footnote-link="fncwAdf">SVG</span>. Такое поведение как бы намекает, что его LLM формирует неявную модель мира, выходящую за рамки текстовых вероятностей».</p><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Исследователи из Microsoft,</strong><br> авторы работы ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities (цитата: <a class="stk-reset" href="https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/chatgpt-for-robotics-design-principles-and-model-abilities/" target="_blank">Microsoft</a>)</p></div></div><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Авторы исследования опубликовали виртуальный симулятор, интегрированный в ChatGPT, и создали на GitHub сообщество <a href="https://github.com/microsoft/PromptCraft-Robotics" target="_blank" class="stk-reset">PromptCraft-Robotics</a>, где люди тестируют предложенный метод и делятся примерами текстовых подсказок.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Конкуренты из Google описали схожий способ под названием <a class="stk-reset" href="https://code-as-policies.github.io/" target="_blank">Code as Policies</a> (CaP) и выложили исходники на <a class="stk-reset" href="https://github.com/google-research/google-research/tree/master/code_as_policies" target="_blank">GitHub</a> на три месяца раньше, чем Microsoft.</p><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/10441320042023_6896a8696b8038f4fc8989ab005e4fccc3b90047.jpg" data-image-id="53144" data-image-name="3.jpg" width="1540" height="1006" loading="lazy" class="stk-image stk-reset"/></div><figcaption style="display:block" class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Метод Code as Policies от Google использует языковую модель для сопоставления инструкций на естественном языке с программным кодом робота<br> <em class="stk-reset">Изображение: <a class="stk-reset" href="https://ai.googleblog.com/2022/11/robots-that-write-their-own-code.html" target="_blank">googleblog.com</a> (перевод Skillbox Media)</em></figcaption></figure><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Они также обучили свою модель преобразованию инструкций на естественном языке в код управления роботом на Python, использующий высокоуровневые библиотеки. Но их исследование не привлекло внимания специалистов до начала ажиотажа, связанного с ChatGPT.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">При этом авторы честно предупредили об опасности подходов, позволяющих ИИ программировать роботов.</p><div class="stk-grid" data-ce-tag="grid" data-stk-css="stkw0o6W"><div data-col-width="1" class="stk-grid-col" data-ce-tag="grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m=""><p class="stk-element_no-text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><img alt="" class="stk-reset stk-theme_26309__symbol_custom_image_2666427 stk-icon" src="/setka/css/assets/img/__hm6D-A.svg"></p></div><div data-col-width="11" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph">«Code as Policies — это шаг к роботам, которые смогут сами изменять своё поведение и расширять свои возможности. Это может быть полезно, но гибкость также повышает потенциальные риски, поскольку синтезированные программы (если они не проверяются людьми) могут привести к непредсказуемому поведению устройств».</p><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Исследователи из Google,</strong><br> авторы работы Robots That Write Their Own Code (цитата: <a class="stk-reset" href="https://ai.googleblog.com/2022/11/robots-that-write-their-own-code.html" target="_blank">googleblog.com</a>)</p></div></div></div></div><div class="stk-theme_26309__mb_15 stk-grid" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="12" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><h2 class="stk-reset stk-theme_26309__style_large_header" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">PaLM-SayCan и PaLM-E: воплощённый ИИ от Google</strong></h2><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Исследователи из Google занялись внедрением LLM в управление роботами сразу же, как получили в своё распоряжение Transformer-нейросеть <a href="https://skillbox.ru/media/code/google-sozdala-novyy-algoritm-dlya-generativnogo-poiska-palm/" target="_blank" class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">PaLM</a>. Она содержит 540 миллиардов настраиваемых параметров, что в три раза больше, чем у GPT-3.5.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Большие языковые модели, в том числе и PaLM, выглядят по-настоящему умными и могут описать процесс выполнения практически любой задачи. Но их знания носят чисто теоретический характер — языковые нейросети не привязаны к физическому телу и не могут ничего сделать с предметами реального мира. По крайней мере, раньше не могли.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Всё изменилось в апреле 2022 года, когда учёные из Google <a href="https://arxiv.org/abs/2204.01691" target="_blank" class="stk-reset">рассказали</a>, как они совместили PaLM с роботом-помощником <a href="https://everydayrobots.com/technology" target="_blank" class="stk-reset">Everyday Robot</a>, предназначенным для выполнения рутинных действий в офисе и на кухне.</p><div class="stk-grid" data-stk-css="stk7U8eL" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="4" class="stk-grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m="" data-ce-tag="grid-col"><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/10441320042023_c7c2d6650fe8dd3125b1541cb39af56649bd56fa.jpg" data-image-id="53141" data-image-name="4.jpg" class="stk-image stk-reset" width="750" height="750" loading="lazy"/></div></figure></div><div data-col-width="8" class="stk-grid-col stk-theme_26309__pad_round_1 stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Everyday Robot</strong> — это проект Google по созданию роботов, которые умеют убираться, готовить и справляться с другими домашними делами. Эти механические помощники, впервые представленные в 2019 году, стали платформой для обкатки управляющих нейросетей. В роботов встроены ультразвуковые датчики, несколько камер, <span class="stk-reset" data-stk-footnote-link="fnyuCxF">IMU</span> и лидар.</p></div></div><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Комбинация из PaLM и Everyday Robot получила название <a href="https://sites.research.google/palm-saycan" target="_blank" class="stk-reset">PaLM-SayCan</a>. В ней нейросеть, предназначенная для работы с текстом, играет роль мозга, а робот — глаз и рук. Таким образом учёным из Google впервые удалось овеществить ИИ, содержащийся в языковой модели.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">При управлении роботом PaLM реагирует на получаемые от человека команды на естественном языке (например, «Я пролил напиток, помоги убрать») и предлагает роботу набор действий, которые он должен выполнить.</p><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/10441320042023_0ed1686442ac630326a48ddcef43684fa02b904b.jpg" data-image-id="53143" data-image-name="5.jpg" width="1540" height="869" loading="lazy" class="stk-image stk-reset"/></div><figcaption style="display:block" class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Внутренний интерфейс PaLM-SayCan напоминает интерфейс робота T-800 из фильма «Терминатор» <br><em class="stk-reset">Изображение: <a class="stk-reset" href="https://ai.googleblog.com/2022/08/towards-helpful-robots-grounding.html" target="_blank">googleblog.com</a> (перевод Skillbox Media)</em></figcaption></figure><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Инженеры придумали способ, обеспечивающий нейросети PaLM понимание контекста и окружающей робота обстановки. Дело в том, что языковая модель-всезнайка может (и обязательно будет) генерировать планы действий, которые механический помощник физически не сможет воплотить в жизнь. Например, посоветовать роботу использовать для уборки пылесос, которого нет в доме.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Поэтому способ управления SayCan разделяется на две части. Первая из них определяет набор возможных вариантов действий, о котором «рассказала» (Say) языковая модель. Например, «использовать пылесос», «убрать шваброй», «вытереть губкой» или «вытереть тряпкой».</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Вторая часть метода оценивает вероятность успешного выполнения (Can) каждого из предложенных PaLM вариантов. Отталкиваясь от этого, робот выбирает актуальные команды, получаемые от языковой модели, и действует в соответствии с ними, разбивая сложную задачу на ряд более мелких.</p><div class="stk-grid" data-ce-tag="grid" data-stk-css="stk-VBsp"><div data-col-width="1" class="stk-grid-col" data-ce-tag="grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m=""><p class="stk-element_no-text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><img alt="" class="stk-reset stk-theme_26309__symbol_custom_image_2666427 stk-icon" src="/setka/css/assets/img/__hm6D-A.svg"></p></div><div data-col-width="11" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph">«PaLM-SayCan показывает, что роботы могут выполнять сложные инструкции на естественном языке, сочетая мыслительные способности крупномасштабных языковых моделей с заученными действиями робота».</p><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Исследователи из Google,</strong> <br>авторы работы Towards Helpful Robots: Grounding Language in Robotic Affordances (цитата: <a class="stk-reset" href="https://ai.googleblog.com/2022/08/towards-helpful-robots-grounding.html" target="_blank">googleblog.com</a>)</p></div></div><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/10441320042023_b30ff17d14b759c017197570526ff51b33cc83c5.jpg" data-image-id="53145" data-image-name="6.jpg" width="1540" height="1000" loading="lazy" class="stk-image stk-reset"/></div><figcaption style="display:block" class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Получив задание «Я пролил колу, можешь принести мне что-нибудь, чтобы убрать?», PaLM-SayCan спланировал и выполнил шаги: 1. Найти губку. 2. Взять губку. 3. Принести её. 4. Готово. Варианты, которые ИИ исследовал на каждом этапе, выделены цветом: оценка языка (синий), оценка доступности (красный) и их комбинация (зелёный)<br data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1"> <em class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">Изображение: <a class="stk-reset" href="https://say-can.github.io/" target="_blank" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">say-can.github.io</a> (перевод Skillbox Media)</em></figcaption></figure><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Во время практической проверки выяснилось, что PaLM-SayCan уже «из коробки» понимает команды на языках, отличных от английского. Проверка на китайском, французском и испанском не показала падения производительности.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Также система оказалась способна понимать нечёткие указания вида «Я пришёл с тренировки, принеси что-нибудь перекусить, чтобы быстро восстановить силы». Услышав такое, робот под управлением PaLM-SayCan исследует кухню в поисках продуктов. Обнаружив яблоко, спагетти и питательный батончик, модель, основываясь на своих знаниях, выберет и подаст человеку последний, как наиболее подходящий под запрос.</p><figure class="stk-code_keep-ratio stk-reset stk-embed_rendered" data-embed-link="https://youtu.be/ysFav0b472w" data-ce-tag="embed"><code class="stk-code" style="--stk-embed-height-ratio:56.21%"><iframe class="embedly-embed" src="//cdn.embedly.com/widgets/media.html?src=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fembed%2FysFav0b472w%3Ffeature%3Doembed&display_name=YouTube&url=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3DysFav0b472w&image=https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FysFav0b472w%2Fhqdefault.jpg&key=8d3909c69dfb4ee29c710191d8dd756a&type=text%2Fhtml&schema=youtube" width="854" height="480" scrolling="no" title="YouTube embed" frameborder="0" allow="autoplay; fullscreen" allowfullscreen="true"></iframe></code><figcaption class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Видео показывает, как работает система PaLM-SayCan</figcaption></figure><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Самый продолжительный цикл включал в себя 16 последовательных шагов, спланированных и выполненных ИИ. С PaLM-SayCan роботы научились выбирать правильную последовательность действий в 84% случаев и корректно её выполнять в 74%. В Google также отметили, что роботы стали на 26% лучше планировать задачи, состоящие из восьми и более шагов.</p><div class="stk-grid" data-ce-tag="grid" data-stk-css="stkQCIjh"><div data-col-width="1" class="stk-grid-col" data-ce-tag="grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m=""><p class="stk-element_no-text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><img alt="" class="stk-reset stk-theme_26309__symbol_custom_image_2666427 stk-icon" src="/setka/css/assets/img/__hm6D-A.svg"></p></div><div data-col-width="11" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph">«Мы в восторге от прогресса, который наблюдаем с PaLM-SayCan. Наши эксперименты показали, что он способен успешно планировать и выполнять долгосрочные абстрактные инструкции на естественном языке».</p><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">Исследователи из Google,</strong> <br data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">авторы работы Towards Helpful Robots: Grounding Language in Robotic Affordances (цитата: <a class="stk-reset" href="https://ai.googleblog.com/2022/08/towards-helpful-robots-grounding.html" target="_blank" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">googleblog.com</a>)</p></div></div><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">В марте 2023 года исследователи <a href="https://arxiv.org/abs/2303.03378" target="_blank" class="stk-reset">улучшили модель</a>, добавив к языковой нейросети PaLM новейшую сеть-трансформер <a href="https://arxiv.org/abs/2302.05442" target="_blank" class="stk-reset">ViT-22B</a> для работы с визуальными данными (Visual Transformer) собственной разработки. Обновлённая таким образом система получила название <a href="https://palm-e.github.io/" target="_blank" class="stk-reset">PaLM-E</a>, в котором «E» расшифровывается, как embodied, то есть «воплощённый ИИ».</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Благодаря ViT-22B модель стала <span class="stk-reset" data-stk-footnote-link="fnhUaMy">мультимодальной</span> визуально-языковой (VLM), обрела полноценную возможность «видеть» (то есть связывать изображения с текстом), а общее число её параметров выросло до 562 миллиардов (540 у PaLM + 22 у ViT).</p><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/10441420042023_fc9956ee2f4201e204a5532c68850c6715ed24e0.jpg" data-image-id="53146" data-image-name="7.jpg" width="1540" height="1375" loading="lazy" class="stk-image stk-reset"/></div><figcaption style="display:block" class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Мультимодальные способности PaLM-E<br><em class="stk-reset">Изображение: <a class="stk-reset" href="https://palm-e.github.io/" target="_blank">palm-e.github.io</a> (перевод Skillbox Media)</em></figcaption></figure><div class="stk-grid" data-ce-tag="grid" data-stk-css="stkjN4J2"><div data-col-width="1" class="stk-grid-col" data-ce-tag="grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m=""><p class="stk-element_no-text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><img alt="" class="stk-reset stk-theme_26309__symbol_custom_image_2666427 stk-icon" src="/setka/css/assets/img/__hm6D-A.svg"></p></div><div data-col-width="11" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph">«Основная архитектурная идея PaLM-E состоит в том, чтобы вводить непрерывные наблюдения в виде изображений, оценок состояния и других сигналов от датчиков в пространство языка предварительно обученной языковой модели».</p><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Исследователи из Google,</strong><br> авторы работы PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model (цитата: <a class="stk-reset" href="https://arxiv.org/abs/2303.03378" target="_blank">arxiv.org</a>)</p></div></div><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Вот что умеет PaLM-E:</p><ul class="stk-theme_26309__pad_hor_1 stk-reset" data-ce-tag="list"><li class="stk-reset stk-list-item" data-ce-tag="list-item">Обеспечивать мультимодальную логическую цепочку рассуждений, содержащую языковые и визуальные данные.</li><li class="stk-reset stk-list-item" data-ce-tag="list-item">Оперативно реагировать на изменения обстановки в процессе выполнения задачи.</li><li class="stk-reset stk-list-item" data-ce-tag="list-item">Передавать знания и навыки, полученные от предыдущих задач, к новым.</li></ul><figure class="stk-code_keep-ratio stk-reset stk-embed_rendered" data-embed-link="https://youtu.be/lTYmwm06EuU" data-ce-tag="embed"><code class="stk-code" style="--stk-embed-height-ratio:56.21%"><iframe class="embedly-embed" src="//cdn.embedly.com/widgets/media.html?src=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fembed%2FlTYmwm06EuU%3Ffeature%3Doembed&display_name=YouTube&url=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3DlTYmwm06EuU&image=https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FlTYmwm06EuU%2Fhqdefault.jpg&key=8d3909c69dfb4ee29c710191d8dd756a&type=text%2Fhtml&schema=youtube" width="854" height="480" scrolling="no" title="YouTube embed" frameborder="0" allow="autoplay; fullscreen" allowfullscreen="true"></iframe></code><figcaption class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Видео демонстрирует, как PaLM-E перестраивает «на лету» план действий. Человек отбирает пакетик чипсов у робота и передвигает его, но робот всё равно находит чипсы и снова захватывает их</figcaption></figure></div></div><div class="stk-theme_26309__mb_15 stk-grid" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="12" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><h2 class="stk-reset stk-theme_26309__style_large_header" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Трансформеры и визуальные «галлюцинации»</strong></h2><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Модели, подобные PaLM-SayCan, отвечают за планирование действий робота на высоком уровне абстракции. Для выполнения элементарных операций, из которых складывается решение сложных задач, учёные предложили применить «облегчённый» вариант нейросети-трансформера.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Так появилась модель <a href="https://robotics-transformer.github.io/" target="_blank" class="stk-reset">Robotics Transformer</a> (RT-1), представленная Google в декабре 2022 года. Если PaLM-SayCan можно сравнить с разумом, то RT-1 отвечает за «рефлексы» и «инстинкты». Обе эти модели могут работать совместно, обеспечивая выполнение задачи: RT-1 на низком уровне, а PaLM — на высоком.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Размер RT-1 скромный — всего 35 миллионов параметров. Она получает на вход изображение с камеры и описание элементарного действия на естественном языке (например, «поднять предмет»), в ответ на эти данные сеть выводит управляющие команды для механизмов робота (как электромоторы должны поворачивать шарниры в манипуляторе).</p><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/10441320042023_6caf85fa09e0642959e62c753d9a2f18236eb1da.jpg" data-image-id="53140" data-image-name="8.jpg" width="1540" height="629" loading="lazy" class="stk-image stk-reset"/></div><figcaption style="display:block" class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Архитектура RT-1. Модель принимает текстовую инструкцию и набор изображений в качестве входных данных. Трансформер на выходе выдаёт токены, кодирующие действия <br><em class="stk-reset">Изображение: <a class="stk-reset" href="https://ai.googleblog.com/2022/12/rt-1-robotics-transformer-for-real.html" target="_blank">googleblog.com</a> (перевод Skillbox Media)</em></figcaption></figure><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Чтобы обучить нейросеть, исследователям потребовалось собрать огромное количество тренировочных данных — более 130 тысяч аннотированных видеороликов. На них было запечатлено, как робот многократно выполнял 700 типовых задач в лаборатории, имитирующей обстановку на обычной кухне.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Накопление обучающих данных продолжалось 17 месяцев. Всё это время 13 одинаковых роботов Everyday Robot выполняли различные действия под управлением людей. В результате удалось создать датасет, содержащий текстовые инструкции (например, «подними тряпку» или «поставь банку на стол») и видеозаписи, наглядно демонстрирующие их выполнение.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Когда он был готов, собранные данные «скормили» RT-1. Последующие тесты показали, что таким образом робот обучился верно выполнять 97% из более чем 700 задач. Это на 25% больше, чем у лучшего алгоритма, применявшегося ранее. За счёт возможности обобщения нейросеть RT-1 оказалась способна выполнять даже те действия, примеры которых отсутствовали в обучающих данных. Показатель эффективности на таких задачах достиг 76%.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Несмотря на огромный объём тренировочного датасета, специалисты Google сочли, что RT-1 для самосовершенствования требуется намного больше информации. Поэтому, учёные решили добавить в набор данных ещё 209 тысяч примеров, собранных с робота другого типа — механического манипулятора <a href="https://www.kuka.com/" target="_blank" class="stk-reset">KUKA</a>.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">К удивлению исследователей, результаты показали, что RT-1 оказался способен приобретать новые навыки, даже наблюдая за опытом других роботов. Например, после добавления KUKA-данных робот под управлением RT-1 почти вдвое повысил эффективность решения задачи по выбрасыванию мусора в ведро, которая раньше давалась ему с большим трудом.</p><div class="stk-grid" data-stk-css="stkEHpOl" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="4" class="stk-grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m="" data-ce-tag="grid-col"><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/10441420042023_c0c954a3a268bfc515e88839a41a25de5bd1b194.jpg" data-image-id="53149" data-image-name="9.jpg" class="stk-image stk-reset" width="1280" height="1280" loading="lazy"/></div></figure></div><div data-col-width="8" class="stk-grid-col stk-theme_26309__pad_round_1 stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-reset" data-ce-tag="paragraph">«Мы, люди, учимся не только на своём личном опыте, но также подсматриваем что-то друг у друга. Мы часто делимся с окружающими тем, что узнали, и меняем свои модели поведения на основе новых данных. Хотя наши роботы не общаются друг с другом, это исследование показывает, что мы можем успешно комбинировать наборы данных от разных типов роботов и передавать знания между ними, подобно тому, как это делают люди между собой».</p><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Винсент Ванхоук,</strong> <br>руководитель отдела робототехники в Google Research (цитата: <a class="stk-reset" href="https://www.hackster.io/news/the-open-source-robotics-transformer-1-aims-to-help-robots-learn-from-other-robots-bbe509b1cac0" target="_blank">hackster.io</a>)</p></div></div><figure class="stk-code_keep-ratio stk-reset stk-embed_rendered" data-embed-link="https://youtu.be/UuKAp9a6wMs" data-ce-tag="embed"><code class="stk-code" style="--stk-embed-height-ratio:56.21%"><iframe class="embedly-embed" src="//cdn.embedly.com/widgets/media.html?src=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fembed%2FUuKAp9a6wMs%3Ffeature%3Doembed&display_name=YouTube&url=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3DUuKAp9a6wMs&image=https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FUuKAp9a6wMs%2Fhqdefault.jpg&key=8d3909c69dfb4ee29c710191d8dd756a&type=text%2Fhtml&schema=youtube" width="854" height="480" scrolling="no" title="YouTube embed" frameborder="0" allow="autoplay; fullscreen" allowfullscreen="true"></iframe></code><figcaption class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Как работает RT-1</figcaption></figure><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">В дальнейшем учёные не захотели тратить месяцы и годы для сбора новых обучающих данных. Вместо этого они решили использовать генеративные модели преобразования текста в изображение для того, чтобы просто модифицировать имеющиеся видеоролики.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Современные модели, подобные <a href="https://openai.com/product/dall-e-2" target="_blank" class="stk-reset">DALL-E 2</a> или <a href="https://github.com/CompVis/stable-diffusion" target="_blank" class="stk-reset">Stable Diffusion</a>, могут не только генерировать новые изображения с нуля, но и менять фрагменты уже существующих. Например, «дорисовывать» объекты, менять размер, тип или цвет предметов и так далее. Такие синтетические дополнения к изображениям учёные называют «галлюцинациями» ИИ.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Новый метод, основанный на визуальных «галлюцинациях», получил имя <a href="https://diffusion-rosie.github.io/" target="_blank" class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">ROSIE</a> (от Scaling <strong class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">Ro</strong>bot Learning with <strong class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">S</strong>emantically <strong class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">I</strong>magined <strong class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">E</strong>xperience) в честь робота «Рози» из мультфильма «Джетсоны». <a href="https://arxiv.org/abs/2302.11550" target="_blank" class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">Статья</a> с его описанием была опубликована в феврале 2023 года.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">В реализации ROSIE задействованы три нейросети. Модель <a href="https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/owlvit" target="_blank" class="stk-reset">OWL-ViT</a> осуществляет сегментацию изображения и выделение фрагментов, подлежащих изменению с помощью ИИ. Для генерации и обработки текстовых подсказок, определяющих, что и как следует «дорисовать», учёные применили языковую модель GPT-3. Для непосредственного создания фейковых изображений по текстовым описаниям использовалась генеративная модель <a href="https://imagen.research.google/" target="_blank" class="stk-reset">Imagen</a>.</p><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-reset" data-ce-tag="paragraph">ROSIE работает следующим образом:</p><ul class="stk-theme_26309__pad_hor_1 stk-reset" data-ce-tag="list"><li class="stk-reset stk-list-item" data-ce-tag="list-item">Анализирует полученные текстовые инструкции и идентифицирует те фрагменты оригинального видео, которые нужно изменить.</li><li class="stk-reset stk-list-item" data-ce-tag="list-item">Использует метод замены части изображения (inpainting) для изменения интересующих областей, оставляя остальные элементы видеосцены нетронутыми.</li></ul><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">В результате получается новая пара из текстовой инструкции и модифицированного видеоролика, которая используется для дальнейшего обучения RT-1 выполнению новых задач. Например, если на оригинальном видео робот протирал стол синей губкой, то ROSIE может изменить её цвет на красный или даже нарисовать на месте губки фейковое изображение тряпки.</p><figure class="stk-code_keep-ratio stk-reset stk-embed_rendered" data-embed-link="https://youtu.be/TRYgNHDS7II" data-ce-tag="embed"><code class="stk-code" style="--stk-embed-height-ratio:56.21%"><iframe class="embedly-embed" src="//cdn.embedly.com/widgets/media.html?src=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fembed%2FTRYgNHDS7II%3Ffeature%3Doembed&display_name=YouTube&url=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3DTRYgNHDS7II&image=https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FTRYgNHDS7II%2Fhqdefault.jpg&key=8d3909c69dfb4ee29c710191d8dd756a&type=text%2Fhtml&schema=youtube" width="854" height="480" scrolling="no" title="YouTube embed" frameborder="0" allow="autoplay; fullscreen" allowfullscreen="true"></iframe></code><figcaption class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Принцип работы метода ROSIE</figcaption></figure><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Помимо того, что этот метод позволяет научить RT-1 оперировать предметами, которых робот никогда не «видел» в реальной жизни, а лишь «воображал», он также делает его более устойчивым к визуальным отвлекающим факторам (появлению новых фоновых объектов, сгенерированных ИИ).</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Например, ROSIE способен «воображать» бутылки с водой, овощи или коробки, якобы, находящиеся на столе (в исходных видео этих предметов не было).</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Для разных типов действий учёные провели оценку 243 примеров, дополненных «галлюцинациями» ИИ. Метод ROSIE оказался способен значительно улучшить обобщение модели на новые задачи, а также её устойчивость к отвлекающим факторам. ROSIE превзошёл исходный вариант обучения RT-1 в некоторых особо сложных задачах сразу на 75%.</p></div></div><div class="stk-theme_26309__mb_15 stk-grid" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="12" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><h2 class="stk-reset stk-theme_26309__style_large_header" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Роботы учатся на фейковых видео и обретают внутренний голос</strong></h2><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Учёные из Google Brain, Калифорнийского университета в Беркли, <span class="stk-reset" data-stk-footnote-link="fnE4qsF">MIT</span> и Альбертского университета предложили метод, позволяющий полностью избавиться от сбора реальных данных для обучения роботов. Действительно, почему бы не сгенерировать все тренировочные видеоролики с помощью ИИ?</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Представленная в январе 2023 года модель под названием <a href="https://arxiv.org/abs/2302.00111" target="_blank" class="stk-reset">Universal Policy</a> (UniPi) использует для управления роботизированным манипулятором связку из предварительно обученной языковой нейросети <a href="https://ai.googleblog.com/2020/02/exploring-transfer-learning-with-t5.html" target="_blank" class="stk-reset">T5-XXL</a> (4,6 миллиарда параметров) и генеративного ИИ, способного создавать видеокадры по текстовому описанию.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">UniPi использует изображения в качестве универсального интерфейса, тексты — в качестве спецификаторов задач, а также модуль планирования, не зависящий от типа выполняемых действий.</p><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Общий алгоритм выглядит так:</p><ul class="stk-theme_26309__pad_hor_1 stk-reset" data-ce-tag="list"><li class="stk-reset stk-list-item" data-ce-tag="list-item">Нейросеть получает на вход фотографию исходного положения манипулятора и окружающей обстановки.</li><li class="stk-reset stk-list-item" data-ce-tag="list-item">Также на вход подаётся сформулированное человеком текстовое задание.</li><li class="stk-reset stk-list-item" data-ce-tag="list-item">Используя фотографию как первый кадр генерируемого видеоролика, нейросеть создаёт следующие кадры, на которых «воображает», как должны выглядеть движения манипулятора при выполнении задания.</li><li class="stk-reset stk-list-item" data-ce-tag="list-item">Каждый кадр сгенерированного видео превращается в набор команд для настоящего манипулятора.</li><li class="stk-reset stk-list-item" data-ce-tag="list-item">Следуя полученному набору команд, робот выполняет в реальности действия, показанные на фейковом видео.</li></ul><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Это как если бы человек мог научиться мыть посуду, глядя на исходную кучу грязных тарелок в мойке и пошагово воображая процесс мытья каждой из них.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">На <a href="https://universal-policy.github.io/unipi/" target="_blank" class="stk-reset">сайте проекта</a> учёные показали примеры того, как робот под управлением UniPi решает различные задачи: переставляет кубики, вытирает посуду губкой, кладёт ложки в лоток, поворачивает кран, переносит фрукты и овощи, подаёт бутылку с моющим средством и так далее.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Более того, теперь роботы, как и люди, смогут учиться не только на фейковых, но и на настоящих видеокадрах, размещённых в интернете. Благодаря UniPi роботу, чтобы научиться чему-либо, будет достаточно просто посмотреть соответствующий гайд на YouTube.</p><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/10441420042023_cece785eb92cd643f5e788e5f37e3d933a76f56c.jpg" data-image-id="53148" data-image-name="10.jpg" width="1540" height="891" loading="lazy" class="stk-image stk-reset"/></div><figcaption style="display:block" class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Примеры работы метода UniPi. Слева — исходный кадр. Справа — сгенерированные нейросетью кадры, иллюстрирующие процесс воображаемого выполнения задания<br><em class="stk-reset">Изображение: <a class="stk-reset" href="https://universal-policy.github.io/unipi/" target="_blank">universal-policy.github.io</a> (перевод Skillbox Media)</em></figcaption></figure><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Но даже этих удивительных способностей роботов исследователям оказалось недостаточно. Чтобы ни у кого не оставалось сомнений, неугомонные учёные из Google добавили механическим помощникам Everyday Robot возможность вести «внутренний монолог». Да, теперь андроиды могут разговаривать не только с людьми, но и сами с собой!</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Система под названием <a href="https://arxiv.org/abs/2207.05608" target="_blank" class="stk-reset">Inner Monologue</a> позволяет роботу вести беседу со встроенной языковой моделью для того, чтобы определять успешность своих действий, а также корректировать план работы в случае возникновения непредвиденных помех.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Авторы <a href="https://innermonologue.github.io/" target="_blank" class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">различают</a> три вида внутренних разговоров, происходящих в рамках Inner Monologue: пассивное описание обстановки, активное описание обстановки и обнаружение успеха. Пассивное описание даёт ИИ выраженное словами представление, например, о результатах распознавания объектов. Робот как бы говорит сам себе: «Вот я вижу перед собой стол, на нём лежат яблоко, шоколадка и пакетик чипсов».</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Активное описание подразумевает, что ИИ будет задавать вопросы, относящиеся к окружающей обстановке. Например, спросит: «Что следует взять — яблоко, шоколад или чипсы?» Отвечать на эти вопросы может как встроенная в робота LLM, так и человек-хозяин.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Обнаружение успеха отвечает за то, чтобы робот мог понять, когда следует остановиться, а когда — продолжать выполнение задачи. ИИ робота время от времени спрашивает у самого себя: «Достиг ли я результата?» И даёт ответ на этот вопрос.</p><figure class="stk-code_keep-ratio stk-reset stk-embed_rendered" data-embed-link="https://youtu.be/0sJjdxn5kcI" data-ce-tag="embed"><code class="stk-code" style="--stk-embed-height-ratio:56.21%"><iframe class="embedly-embed" src="//cdn.embedly.com/widgets/media.html?src=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fembed%2F0sJjdxn5kcI%3Ffeature%3Doembed&display_name=YouTube&url=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3D0sJjdxn5kcI&image=https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2F0sJjdxn5kcI%2Fhqdefault.jpg&key=8d3909c69dfb4ee29c710191d8dd756a&type=text%2Fhtml&schema=youtube" width="854" height="480" scrolling="no" title="YouTube embed" frameborder="0" allow="autoplay; fullscreen" allowfullscreen="true"></iframe></code><figcaption class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">Как работает «Внутренний монолог» (Inner Monologue)</figcaption></figure><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">В одном из тестовых примеров исследователь попросил робота принести ему газировку. Когда машина обнаружила банку колы и попыталась схватить её, человек незаметно убрал напиток со стола. Робот в недоумении пообщался сам с собой и с человеком, задав уточняющие вопросы, оценил изменившуюся обстановку и скорректировал план действий. В результате механический помощник нашёл другую банку с напитком и подал её.</p><div class="stk-grid" data-ce-tag="grid" data-stk-css="stkt2D0E"><div data-col-width="1" class="stk-grid-col" data-ce-tag="grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m=""><p class="stk-element_no-text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><img alt="" class="stk-reset stk-theme_26309__symbol_custom_image_2666427 stk-icon" src="/setka/css/assets/img/__hm6D-A.svg"></p></div><div data-col-width="11" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph">«Мы с удивлением обнаружили, что „Внутренний монолог“, получив информацию об изменении окружающей обстановки, рассуждает и действует вполне разумно, выходя далеко за рамки изначальных текстовых запросов… Вместо того чтобы бездумно выполнять инструкции человека, он пытается самостоятельно решить проблему, предлагая альтернативные цели, к которым можно следовать, когда предыдущая становится невыполнимой».</p><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">Исследователи</strong> <strong class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">из</strong> <strong class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">Google,</strong> <br data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">авторы работы Inner Monologue: Embodied Reasoning through Planning with Language Models (цитата: <a class="stk-reset" href="https://innermonologue.github.io/" target="_blank" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">innermonologue.github.io</a>)</p></div></div><figure class="stk-reset stk-image-figure" data-ce-tag="image-figure"><div class="stk-mask" data-ce-tag="mask"><img src="/upload/setka_images/10441420042023_2229e417950c39bd1ac90259b6c781a232a40430.jpg" data-image-id="53147" data-image-name="11.jpg" width="1540" height="866" loading="lazy" class="stk-image stk-reset"/></div><figcaption style="display:block" class="stk-reset stk-description" data-ce-tag="description">В ближайшем будущем…<br><em class="stk-reset">Кадр: фильм «Терминатор» / Orion Pictures</em></figcaption></figure></div></div><div class="stk-theme_26309__mb_15 stk-grid" data-ce-tag="grid"><div data-col-width="12" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><h2 class="stk-reset stk-theme_26309__style_large_header" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Апокалипсис отменяется?</strong></h2><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Пока учёные совершенствовали искусственный интеллект роботов, наделяя их новыми всё более изощрёнными способностями, Google внезапно <a href="https://www.wired.com/story/alphabet-layoffs-hit-trash-sorting-robots/" target="_blank" class="stk-reset">объявил</a> о закрытии своего робототехнического подразделения Everyday Robots.</p><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Команда, создавшая десятки прорывных технологий, попала «под нож» в феврале 2023 года в рамках кампании Google по сокращению расходов, предполагающей увольнение 12 тысяч сотрудников и ликвидацию отделов, не приносящих прибыль. Не иначе, кто-то из будущего решил вмешаться в нашу реальность и вызвать экономический кризис, чтобы остановить развитие роботов.</p><div class="stk-grid" data-ce-tag="grid" data-stk-css="stkGZvul"><div data-col-width="1" class="stk-grid-col" data-ce-tag="grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m=""><p class="stk-element_no-text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><img alt="" class="stk-reset stk-theme_26309__symbol_custom_image_2666427 stk-icon" src="/setka/css/assets/img/__hm6D-A.svg"></p></div><div data-col-width="11" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph">«Очень жаль, что нас закрыли. Мы только начали понимать, что роботы могут выполнять важную работу. Не думаю, что это признак отсутствия прогресса. При правильном подходе через пять лет мы могли бы создать значимый продукт».</p><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Бывший сотрудник Everyday Robots</strong> (цитата: <a href="https://www.wired.com/story/alphabet-layoffs-hit-trash-sorting-robots/" target="_blank" class="stk-reset">wired.com</a>)</p></div></div><p class="stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Одновременно с этим Илон Маск, Стив Возняк и ещё более тысячи специалистов подписали <a href="https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/" target="_blank" class="stk-reset" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255="1">открытое письмо</a> с требованием приостановить разработку продвинутого ИИ хотя бы на полгода. «Правительства должны вмешаться и ввести мораторий», — говорится в письме.</p><div class="stk-grid" data-ce-tag="grid" data-stk-css="stkE0Ah3"><div data-col-width="1" class="stk-grid-col" data-ce-tag="grid-col" data-stk-css="" data-stk-css-m=""><p class="stk-element_no-text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><img alt="" class="stk-reset stk-theme_26309__symbol_custom_image_2666427 stk-icon" src="/setka/css/assets/img/__hm6D-A.svg"></p></div><div data-col-width="11" class="stk-grid-col stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph">«Мы должны спросить себя: нужно ли автоматизировать все рабочие места? Должны ли мы развивать устройства с ИИ, которые в конечном итоге могут превзойти нас численностью, перехитрить и заменить? Стоит ли так рисковать нашей цивилизации? Подобные решения не должны делегироваться техническим лидерам, которых никто не избирал. Мощные системы ИИ следует разрабатывать только после того, как мы будем уверены, что их эффект будет положительным, а риски — управляемыми».</p><p class="stk-theme_26309__mb_05 stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Из открытого письма</strong> Pause Giant AI Experiments: An Open Letter (цитата: <a href="https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/" target="_blank" class="stk-reset">futureoflife.org</a>)</p></div></div><div class="stk-grid" data-ce-tag="grid" data-stk-css="stkRnj_l"><div data-col-width="12" class="stk-grid-col stk-theme_26309__pad_round_1 stk-grid-col_last" data-ce-tag="grid-col"><p class="stk-reset stk-theme_26309__style_small_text stk-theme_26309__mb_05" data-ce-tag="paragraph"><strong class="stk-reset">Читайте также:</strong></p><ul class="stk-theme_26309__style_small_text stk-theme_26309__mb_05 stk-theme_26309__pad_hor_1 stk-reset" data-ce-tag="list"><li class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset stk-list-item" data-ce-tag="list-item"><a href="https://skillbox.ru/media/business/razbiraem-mirovoy-rynok-antropomorfnykh-robotov/" target="_blank" class="stk-reset">Прощай, кожаный мешок. Разбираем мировой рынок антропоморфных роботов</a></li><li class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset stk-list-item" data-ce-tag="list-item"><a href="https://skillbox.ru/media/code/aleksandr-ambartsumov-vysshaya-tsel-robototekhniki-sozdanie-proteza-chelovecheskogo-tela/" target="_blank" class="stk-reset">Александр Амбарцумов: «Высшая цель робототехники — создание протеза человеческого тела»</a></li><li class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset stk-list-item" data-ce-tag="list-item"><a href="https://skillbox.ru/media/code/generativnye-seti-chatgpt-lamda-vidy-obucheniya-neyrony-i-vsyakoe-drugoe-slozhnoe/" target="_blank" class="stk-reset">Генеративные сети: ChatGPT, LaMDA, виды обучения, нейроны и всякое другое сложное</a></li></ul></div></div></div></div><style data-stk-css="stkRnj_l" class="" media="all">
[data-stk-css="stkRnj_l"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
background-color: rgba(241, 242, 246, 1)
}
</style><style data-stk-css="stkE0Ah3" media="all" class="">
[data-stk-css="stkE0Ah3"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
border-left: 4px solid #f5a74f;
padding: 20px;
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><style data-stk-css="stkGZvul" media="all" class="">
[data-stk-css="stkGZvul"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
border-left: 4px solid #f5a74f;
padding: 20px;
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><style data-stk-css="stkt2D0E" media="all" class="">
[data-stk-css="stkt2D0E"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
border-left: 4px solid #f5a74f;
padding: 20px;
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><style data-stk-css="stkEHpOl" class="" media="all">
[data-stk-css="stkEHpOl"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><style data-stk-css="stkjN4J2" media="all" class="">
[data-stk-css="stkjN4J2"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
border-left: 4px solid #f5a74f;
padding: 20px;
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><style data-stk-css="stkQCIjh" media="all" class="">
[data-stk-css="stkQCIjh"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
border-left: 4px solid #f5a74f;
padding: 20px;
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><style data-stk-css="stk-VBsp" media="all" class="">
[data-stk-css="stk-VBsp"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
border-left: 4px solid #f5a74f;
padding: 20px;
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><style data-stk-css="stk7U8eL" class="" media="all">
[data-stk-css="stk7U8eL"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><style data-stk-css="stkw0o6W" media="all" class="">
[data-stk-css="stkw0o6W"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
border-left: 4px solid #f5a74f;
padding: 20px;
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><style data-stk-css="stkQHfcf" media="all" class="">
[data-stk-css="stkQHfcf"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
border-left: 4px solid #f5a74f;
padding: 20px;
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><style data-stk-css="stkcFKbN" media="all" class="">
[data-stk-css="stkcFKbN"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
border-left: 4px solid #f5a74f;
padding: 20px;
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><style data-stk-css="stkS8tsX" media="all" class="">
[data-stk-css="stkS8tsX"]:not(#stk):not(#stk):not(style) {
border-left: 4px solid #f5a74f;
padding: 20px;
background-color: rgba(254, 245, 224, 1)
}
</style><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-stk-show="mouseover" data-stk-footnote-body="fnMzGDw" data-ce-tag="footnote" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Архитектура глубоких нейронных сетей, предназначенная для обработки последовательностей.</p></div></div><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-stk-show="mouseover" data-stk-footnote-body="fn8-1vn" data-ce-tag="footnote" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Large language model.</p></div></div><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-stk-show="mouseover" data-stk-footnote-body="fnUvAPE" data-ce-tag="footnote" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Application programming interface, описание способов взаимодействия одной компьютерной программы с другими.</p></div></div><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-stk-show="mouseover" data-stk-footnote-body="fn9xj0r" data-ce-tag="footnote" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">YOLO (You Only Look Once) — архитектура нейронных сетей, предназначенная для обнаружения объектов на изображениях.</p></div></div><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-stk-show="mouseover" data-stk-footnote-body="fncwAdf" data-ce-tag="footnote" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Scalable Vector Graphics — язык разметки векторной графики. Активно применяется в интернет-страницах.</p></div></div><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-stk-show="mouseover" data-stk-footnote-body="fnyuCxF" data-ce-tag="footnote" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Inertial measurement unit — модуль, позволяющий определять положение устройства в пространстве.</p></div></div><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-stk-show="mouseover" data-stk-footnote-body="fnhUaMy" data-ce-tag="footnote" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">То есть может работать сразу с несколькими видами информации.</p></div></div><div class="stk-footnote stk-footnote--hide" data-stk-show="mouseover" data-stk-footnote-body="fnE4qsF" data-ce-tag="footnote" style="display:none"><div class="stk-footnote__close"></div><div class="stk-footnote__body"><p class="stk-theme_26309__style_small_text stk-reset" data-ce-tag="paragraph">Массачусетский технологический институт.</p></div></div></div> </div>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-xl-9 col-lg-8 col-poster">
<div class="article-preview-info">
</div>
</div>
<noindex>
<div class="share" data-nosnippet>
<button class="share__handler-btn ">
<span class="share__handler-icon">
<svg width="11" height="12" viewBox="0 0 11 12" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M11 4.99902L6 0V2.99805C2.688 2.99805 0 5.68505 0 8.99805V11.498H0.0980225C0.765022 8.91205 3.107 6.99805 5.901 6.99805H6.00098V9.99805L11 4.99902Z" fill="currentColor"/>
</svg>
</span>
<span class="share__handler-text">Поделиться</span>
</button>
<div class="share__list">
<a href="#" class="share__item" data-code="vk">
<span class="share__item-icon share__item-icon--vk">
<svg width="9" height="5" viewBox="0 0 9 5" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M4.04776 4.98054H4.53996C4.62377 4.97136 4.70279 4.9361 4.76621 4.87951C4.81226 4.81209 4.83594 4.73139 4.83369 4.64925C4.83369 4.64925 4.82574 3.94629 5.1314 3.84125C5.43701 3.73621 5.826 4.51998 6.23879 4.82297C6.39281 4.95308 6.59128 5.01558 6.79053 4.99669L7.89399 4.98054C7.89399 4.98054 8.47355 4.94415 8.19965 4.46339C7.98372 4.08315 7.70589 3.743 7.37799 3.45744C6.68338 2.77872 6.77865 2.8878 7.61219 1.71216C8.12024 0.997077 8.32269 0.556717 8.25918 0.370875C8.14651 0.254767 7.98299 0.205914 7.82655 0.241594L6.58018 0.249674C6.52565 0.241067 6.46984 0.251007 6.42141 0.277954C6.37298 0.314507 6.33466 0.363228 6.31025 0.419356C6.18259 0.772814 6.0287 1.11586 5.8498 1.44552C5.29807 2.43936 5.07579 2.49188 4.98451 2.43128C4.77416 2.28584 4.82574 1.85356 4.82574 1.54248C4.82574 0.580957 4.96468 0.176954 4.55979 0.0719133C4.36879 0.0254376 4.17259 0.00505841 3.97631 0.0113129C3.62834 -0.0214164 3.27745 0.017045 2.94429 0.124433C2.8014 0.197154 2.69423 0.358753 2.76171 0.370875C2.90334 0.385518 3.03406 0.454932 3.12688 0.564795C3.21268 0.750336 3.25481 0.953675 3.24993 1.15868C3.24993 1.15868 3.32535 2.29392 3.07925 2.43532C2.91254 2.53228 2.68232 2.33432 2.18616 1.4334C2.01958 1.11848 1.87243 0.793298 1.74557 0.459754C1.72231 0.404013 1.68704 0.354309 1.64236 0.314316C1.58589 0.272672 1.52066 0.245006 1.45184 0.233514L0.268986 0.241594C0.181167 0.241154 0.0958013 0.271066 0.0268587 0.326434C-0.00595087 0.396174 -0.00882613 0.476652 0.0189202 0.548633C0.0189202 0.548633 0.947737 2.83932 1.99563 3.99477C2.51 4.60651 3.2568 4.96526 4.04776 4.98054Z" fill="white"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Vkontakte</span>
</a>
<a href="#" class="share__item" data-code="tw">
<span class="share__item-icon share__item-icon--tw">
<svg width="9" height="7" viewBox="0 0 9 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M5.52788 0.00144284V0H5.9158L6.05754 0.027414C6.15204 0.0452114 6.23783 0.068535 6.31491 0.0973918C6.39201 0.126249 6.46661 0.159917 6.53872 0.198391C6.61083 0.236864 6.67623 0.276066 6.73492 0.315982C6.79311 0.355422 6.84533 0.397265 6.89158 0.441509C6.93733 0.486237 7.0087 0.49778 7.10568 0.476138C7.20266 0.454495 7.3071 0.424433 7.419 0.38596C7.5309 0.347487 7.64156 0.304201 7.75097 0.256104C7.86039 0.208007 7.92703 0.177469 7.95091 0.164484C7.97428 0.151022 7.98671 0.143808 7.98821 0.142841L7.98969 0.140677L7.99715 0.13707L8.00461 0.133463L8.01207 0.129856L8.01953 0.126249L8.02102 0.124084L8.02326 0.122642L8.02551 0.121199L8.02699 0.119034L8.03445 0.11687L8.04191 0.115427L8.04043 0.126249L8.03818 0.13707L8.03445 0.147891L8.03072 0.158713L8.02699 0.165927L8.02326 0.173141L8.01953 0.183962C8.01705 0.191176 8.01456 0.200793 8.01207 0.212819C8.00959 0.224845 7.98596 0.272935 7.9412 0.357103C7.89644 0.441271 7.84049 0.526637 7.77335 0.613208C7.70621 0.699778 7.64604 0.765182 7.59283 0.809434C7.53911 0.854162 7.50355 0.885421 7.48614 0.903219C7.46874 0.921492 7.4476 0.938323 7.42273 0.953718L7.38543 0.977525L7.37797 0.981132L7.37051 0.984739L7.36902 0.986903L7.36678 0.988346L7.36454 0.989789L7.36305 0.991953L7.35559 0.99556L7.34813 0.999168L7.34664 1.00133L7.3444 1.00277L7.34216 1.00422L7.34067 1.00638L7.33918 1.00855L7.33694 1.00999L7.3347 1.01143L7.33321 1.0136H7.37051L7.57939 0.970311C7.71865 0.941454 7.85168 0.906588 7.9785 0.865705L8.17992 0.800777L8.2023 0.793563L8.21349 0.789956L8.22095 0.786348L8.22841 0.782741L8.23587 0.779134L8.24333 0.775527L8.25825 0.773363L8.27317 0.77192V0.786348L8.26944 0.787791L8.26571 0.789956L8.26423 0.79212L8.26198 0.793563L8.25974 0.795006L8.25825 0.79717L8.25677 0.799334L8.25452 0.800777L8.25228 0.80222L8.25079 0.804384L8.24931 0.806548L8.24706 0.807991L8.24333 0.815205L8.2396 0.82242L8.23736 0.823862C8.23637 0.825305 8.20479 0.866181 8.14262 0.946504C8.08046 1.0273 8.04689 1.06818 8.04191 1.06915C8.03694 1.07059 8.02997 1.0778 8.02102 1.09079C8.01257 1.10425 7.95985 1.15788 7.86287 1.25166C7.76589 1.34545 7.67091 1.42889 7.57791 1.502C7.48441 1.57558 7.43716 1.666 7.43616 1.77325C7.43467 1.88002 7.42895 2.00074 7.419 2.13541C7.40905 2.27007 7.3904 2.41555 7.36305 2.57186C7.3357 2.72817 7.29342 2.90492 7.23623 3.10211C7.17904 3.29929 7.10941 3.49168 7.02735 3.67925C6.94529 3.86681 6.8595 4.03514 6.76998 4.18424C6.68046 4.33334 6.5984 4.45958 6.5238 4.56299C6.4492 4.66639 6.37336 4.76378 6.29626 4.85516C6.21918 4.94654 6.12171 5.04947 6.00384 5.16393C5.88547 5.27791 5.82082 5.34044 5.80988 5.3515C5.79844 5.36208 5.74971 5.40152 5.66365 5.46981C5.57812 5.53858 5.48611 5.60736 5.38763 5.67614C5.28966 5.74443 5.19964 5.80143 5.11758 5.84711C5.03552 5.8928 4.93655 5.94498 4.82067 6.00366C4.70529 6.06282 4.58046 6.11765 4.44618 6.16815C4.3119 6.21865 4.17016 6.26554 4.02096 6.30882C3.87176 6.35211 3.72753 6.38578 3.58827 6.40982C3.44903 6.43387 3.29112 6.45431 3.11456 6.47114L2.84973 6.49639V6.5H2.36483V6.49639L2.30142 6.49279C2.25915 6.49038 2.22433 6.48797 2.19698 6.48557C2.16963 6.48317 2.06643 6.46994 1.88739 6.44589C1.70835 6.42185 1.56785 6.3978 1.4659 6.37375C1.36395 6.34971 1.21225 6.30401 1.01083 6.23668C0.809413 6.16935 0.637087 6.10129 0.493854 6.03252C0.351121 5.96422 0.261601 5.92094 0.225293 5.90266C0.189485 5.88487 0.149201 5.86275 0.10444 5.83629L0.0373001 5.79661L0.0358156 5.79445L0.0335701 5.79301L0.0313321 5.79156L0.0298401 5.7894L0.0223801 5.78579L0.0149201 5.78219L0.0134355 5.78002L0.01119 5.77858L0.00895204 5.77714L0.00746003 5.77497L0.00597548 5.77281L0.00373001 5.77137H0V5.75694L0.00746003 5.75838L0.0149201 5.76054L0.0484902 5.76415C0.0708703 5.76655 0.131796 5.77016 0.231261 5.77497C0.330733 5.77978 0.436412 5.77978 0.548312 5.77497C0.660213 5.77016 0.774605 5.75934 0.891474 5.74251C1.00835 5.72568 1.14636 5.69682 1.30551 5.65594C1.46466 5.61505 1.61087 5.56648 1.74416 5.51021C1.87695 5.45346 1.97144 5.41114 2.02764 5.38324C2.08334 5.35583 2.16838 5.30484 2.28277 5.2303L2.45435 5.11848L2.45584 5.11632L2.45808 5.11487L2.46033 5.11343L2.46181 5.11127L2.4633 5.1091L2.46554 5.10766L2.46779 5.10622L2.46927 5.10405L2.47673 5.10189L2.48419 5.10044L2.48568 5.09323L2.48792 5.08602L2.49017 5.08457L2.49165 5.08241L2.43197 5.0788C2.39219 5.0764 2.35364 5.07399 2.31634 5.07159C2.27904 5.06918 2.2206 5.05836 2.14103 5.03912C2.06146 5.01988 1.97567 4.99103 1.88366 4.95255C1.79165 4.91408 1.70213 4.86838 1.6151 4.81548C1.52807 4.76258 1.46515 4.71857 1.42636 4.68346C1.38807 4.64883 1.33833 4.59978 1.27716 4.53629C1.21648 4.47233 1.16376 4.40668 1.119 4.33934C1.07424 4.27202 1.03148 4.19433 0.990699 4.10633L0.928774 3.97503L0.925044 3.96421L0.921314 3.95339L0.919076 3.94617L0.917584 3.93896L0.928774 3.9404L0.939964 3.94256L1.02202 3.95339C1.07674 3.9606 1.16253 3.963 1.27939 3.9606C1.39627 3.9582 1.47709 3.95339 1.52185 3.94617C1.56661 3.93896 1.59396 3.93414 1.60391 3.93174L1.61883 3.92814L1.63748 3.92453L1.65613 3.92092L1.65762 3.91876L1.65986 3.91731L1.6621 3.91587L1.66359 3.91371L1.64867 3.9101L1.63375 3.90649L1.61883 3.90289L1.60391 3.89928L1.58899 3.89567C1.57904 3.89327 1.56164 3.88846 1.53677 3.88124C1.5119 3.87403 1.44476 3.84757 1.33535 3.80189C1.22594 3.7562 1.1389 3.71171 1.07424 3.66842C1.00943 3.62501 0.947626 3.57754 0.889235 3.5263C0.831047 3.47436 0.767145 3.40751 0.697513 3.32575C0.627888 3.24399 0.565724 3.149 0.511012 3.04079C0.456308 2.93257 0.415277 2.82917 0.387922 2.73058C0.360676 2.63256 0.3427 2.53235 0.334217 2.43119L0.320781 2.27969L0.328241 2.28113L0.335701 2.2833L0.343161 2.2869L0.350621 2.29051L0.358081 2.29412L0.365541 2.29772L0.481172 2.34822C0.558264 2.38189 0.653998 2.41075 0.768383 2.43479C0.882775 2.45884 0.951154 2.47207 0.973534 2.47447L1.0071 2.47808H1.07424L1.07276 2.47592L1.07051 2.47447L1.06828 2.47303L1.06678 2.47087L1.0653 2.4687L1.06305 2.46726L1.06082 2.46582L1.05932 2.46365L1.05186 2.46004L1.0444 2.45644L1.04292 2.45427L1.04067 2.45283L1.03844 2.45139L1.03694 2.44922L1.02948 2.44562L1.02202 2.44201L1.02054 2.43984C1.01905 2.43888 0.99766 2.42349 0.956376 2.39367C0.915592 2.36337 0.872823 2.32418 0.828063 2.27608C0.783303 2.22798 0.738543 2.17749 0.693783 2.12458C0.64894 2.07156 0.609 2.01483 0.574422 1.95505C0.539614 1.89493 0.502806 1.81846 0.464014 1.72564C0.425721 1.6333 0.396627 1.54023 0.376731 1.44645C0.356843 1.35266 0.345653 1.26008 0.343161 1.1687C0.340677 1.07732 0.343161 0.999168 0.350621 0.93424C0.358081 0.869312 0.373001 0.795965 0.395382 0.714206C0.417762 0.632448 0.450093 0.545877 0.492362 0.454495L0.555772 0.317425L0.559502 0.306604L0.563232 0.295782L0.565478 0.29434L0.566962 0.292175L0.568454 0.290011L0.570692 0.288568L0.572938 0.290011L0.574422 0.292175L0.575914 0.29434L0.578152 0.295782L0.580398 0.297225L0.581882 0.29939L0.583374 0.301554L0.585612 0.302997L0.589342 0.310211L0.593072 0.317425L0.595318 0.318868L0.596802 0.321032L0.697513 0.429245C0.764653 0.501387 0.844229 0.581948 0.936234 0.670921C1.02825 0.759894 1.07922 0.806065 1.08916 0.809434C1.09912 0.813279 1.11154 0.824338 1.12646 0.842619C1.14138 0.860417 1.19112 0.902981 1.27567 0.970311C1.36022 1.03764 1.47087 1.1158 1.60764 1.20477C1.74441 1.29375 1.89609 1.38152 2.0627 1.46809C2.22931 1.55466 2.40835 1.63281 2.59982 1.70255C2.7913 1.77229 2.92558 1.81798 3.00266 1.83962C3.07975 1.86127 3.21154 1.88892 3.39804 1.92259C3.58454 1.95625 3.72505 1.9779 3.81954 1.98751C3.91403 1.99713 3.97869 2.00266 4.0135 2.00411L4.06572 2.00555L4.06423 1.99473L4.06199 1.98391L4.04707 1.89373C4.03712 1.83361 4.03215 1.74944 4.03215 1.64123C4.03215 1.53302 4.04085 1.43322 4.05826 1.34184C4.07567 1.25046 4.10178 1.15788 4.13659 1.0641C4.1714 0.970311 4.20547 0.895038 4.23879 0.838291C4.27261 0.78202 4.31687 0.717814 4.37158 0.645671C4.42629 0.573529 4.49716 0.498985 4.58419 0.422031C4.67122 0.345077 4.77069 0.276542 4.88259 0.216426C4.99449 0.15631 5.09769 0.110615 5.19218 0.0793563C5.28668 0.0480971 5.36625 0.0276521 5.4309 0.0180355C5.49556 0.00841898 5.52788 0.00288568 5.52788 0.00144284Z" fill="white"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Twitter</span>
</a>
<a href="#" class="share__item" data-code="tg">
<span class="share__item-icon share__item-icon--tg">
<svg width="10" height="7" viewBox="0 0 10 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M1.39589 3.04852C1.39589 3.04852 5.05491 1.51189 6.32392 0.9708C6.8104 0.754384 8.46012 0.0617918 8.46012 0.0617918C8.46012 0.0617918 9.22155 -0.241191 9.15809 0.494655C9.13692 0.797667 8.96773 1.85815 8.79854 3.00523C8.54472 4.62846 8.26976 6.40316 8.26976 6.40316C8.26976 6.40316 8.22746 6.90097 7.86791 6.98753C7.50836 7.0741 6.91613 6.68455 6.8104 6.59795C6.72577 6.53304 5.22411 5.5591 4.6742 5.08295C4.52614 4.9531 4.35695 4.6934 4.69533 4.39039C5.45676 3.67617 6.36622 2.78882 6.91613 2.2261C7.16995 1.96638 7.42374 1.36038 6.36622 2.09622C4.86456 3.15674 3.38403 4.15231 3.38403 4.15231C3.38403 4.15231 3.04561 4.36873 2.41111 4.17394C1.77657 3.97918 1.03631 3.71945 1.03631 3.71945C1.03631 3.71945 0.528726 3.39481 1.39589 3.04852Z" fill="white"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Telegram</span>
</a>
<a href="#" class="share__item js-share-item-copy">
<span class="share__item-icon share__item-icon--copy">
<svg width="10" height="10" viewBox="0 0 10 10" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M4.19922 5.40327C4.37217 5.63449 4.59283 5.8258 4.84622 5.96425C5.09962 6.10269 5.37982 6.18501 5.66783 6.20564C5.95584 6.22627 6.24492 6.18471 6.51546 6.08379C6.78599 5.98287 7.03166 5.82495 7.2358 5.62074L8.44399 4.41255C8.81079 4.03277 9.01375 3.52412 9.00917 2.99615C9.00458 2.46818 8.79281 1.96313 8.41946 1.58978C8.04611 1.21644 7.54106 1.00466 7.01309 1.00008C6.48512 0.995488 5.97647 1.19845 5.59669 1.56525L4.904 2.25392" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
<path d="M5.81002 4.59658C5.63707 4.36536 5.41641 4.17404 5.16302 4.0356C4.90962 3.89716 4.62942 3.81483 4.34141 3.79421C4.0534 3.77358 3.76432 3.81514 3.49379 3.91605C3.22325 4.01697 2.97758 4.17489 2.77344 4.3791L1.56525 5.58729C1.19845 5.96707 0.995488 6.47572 1.00008 7.0037C1.00466 7.53167 1.21644 8.03672 1.58978 8.41006C1.96313 8.78341 2.46818 8.99518 2.99615 8.99977C3.52412 9.00436 4.03277 8.80139 4.41255 8.43459L5.10122 7.74592" stroke="black" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
</svg>
</span>
<span class="share__item-text">Скопировать ссылку</span>
</a>
</div>
</div>
</noindex>
</div>
<section class="container inset" data-banner="209035" data-source="215101" data-format="horizontal">
<div class="row">
<div class="col-lg-8 col-sm-12">
<a
target="_blank" href="https://skillbox.ru/course/aiphil/"
class="article-advert-banner__link courseLink"
data-banner="209035"
data-source="215101"
data-format="horizontal"
data-type="horizontal"
>
<div class="inset__wrapper" style="background-color: #f3f3f5;">
<div class="inset__content">
<h2 class="inset__header">Курс</h2>
<p class="inset__description">
Философия искусственного интеллекта </p>
<p class="inset__text">
Вы получите полноценную профессию всего за год, смените сферу деятельности и начнете зарабатывать уже во время обучения. </p>
<p class="inset__button article-advert-banner__link"> Узнать про курс</p>
</div>
<div class="inset__image">
<img src="https://cdn.skillbox.pro/landgen/blocks/start-screen/152339/lg/56de2591-18bf-476a-b68d-be3598058988.webp" width="145" height="145" alt="">
</div>
</div>
</a>
</div>
</div>
</section>
</section>
<div class="article-banner" data-banner="219298" data-source="215101" data-format="vertical" data-type="vertical">
<div class="row">
<div class="col-sm-4 col-sm-12">
<div class="inset__wrapper" style="background-color:#f2eeff;">
<div class="inset__content" >
<div class="inset__image" style="text-align: top;">
<img src="https://skillbox.ru/upload/setka_images/math-side.png" width="150" height="150" alt="">
</div>
<p class="inset__description" style="color:#000!important; padding-bottom:13px;">
Изучайте IT на практике — бесплатно</p>
<p class="inset__text" style="color:#000!important">
Курсы за <del>2990</del> 0 р. </p>
<ul class="inset__content" style="color:#007bff!important; list-style:'\2713 ' outside; margin-left:13px;">
<li style="list-style:'\2713 '; padding-left:2px; margin-bottom:6px">
<a data-source="215101" data-banner="219298" href="https://bootcamp.skillbox.ru/python-short/?utm_source=media&utm_medium=banners&utm_campaign=all_all_media_banners_invite_bootcamp-617_all_code_skillbox" target="_blank">Python</a>
</li>
<li style="list-style:'\2713 '; padding-left:2px; margin-bottom:6px">
<a href="https://bootcamp.skillbox.ru/qa-start/?utm_source=media&utm_medium=banners&utm_campaign=all_all_media_banners_invite_bootcamp-655_all_code_skillbox" target="_blank">Тестирование</a>
</li>
<li style="list-style:'\2713 '; padding-left:2px; margin-bottom:6px">
<a href="https://bootcamp.skillbox.ru/data-science/?utm_source=media&utm_medium=banners&utm_campaign=all_all_media_banners_invite_bootcamp-675_all_code_skillbox" target="_blank">Data Science</a>
</li>
<li style="list-style:'\2713 '; padding-left:2px; margin-bottom:6px">
<a href="https://bootcamp.skillbox.ru/java/?utm_source=media&utm_medium=banners&utm_campaign=all_all_media_banners_invite_bootcamp-682_all_code_skillbox" target="_blank">Java</a>
</li>
<li style="list-style:'\2713 '; padding-left:2px; margin-bottom:6px">
<a href="https://bootcamp.skillbox.ru/sql/?utm_source=media&utm_medium=banners&utm_campaign=all_all_media_banners_invite_bootcamp-695_all_code_skillbox" target="_blank">SQL и работа с данными</a>
</li>
</ul>
<a href="https://bootcamp.skillbox.ru/it-jobs/?utm_source=media&utm_medium=banners&utm_campaign=all_all_media_banners_invite_bootcamp-759_all_code_skillbox" class="inset__button article-advert-banner__link" target="_blank" style="color:#000; background-color:#ffafff">Я не знаю, с чего начать</a>
</div>
</div>
</div>
</div> </div>
<a
target="_blank" href="https://skillbox.ru/course/aiphil/"
class="article-banner article-advert-banner__link"
style="background-color: #f3f3f5;"
data-banner="209035"
data-source="215101"
data-format="top"
data-type="top"
>
<div class="article-banner__img">
<img src="https://cdn.skillbox.pro/landgen/blocks/start-screen/152339/lg/56de2591-18bf-476a-b68d-be3598058988.webp" alt="">
</div>
<span class="article-banner__title">Научитесь: <u>Философия искусственного интеллекта</u></span>
<span class="article-banner__link">Узнать больше</span>
</a>
<section class="container news">
<div class="row">
<div class="col-lg-8 col-sm-12">
<h2 class="news__header">Новости</h2>
<div class="row">
<div class="col-xl-4 col-lg-6 col-md-4 col-12 news__item">
<a href="/media/code/google-predstavil-gemini-31-pro-s-uluchshennymi-rassuzhdeniyami/" class="news__text">
Google представил Gemini 3.1 Pro с улучшенными рассуждениями </a>
<span class="news__date">20 фев 2026</span>
</div>
<div class="col-xl-4 col-lg-6 col-md-4 col-12 news__item">
<a href="/media/code/xai-dobavila-v-grok-multiagentnuyu-sistemu-s-chetyrmya-pomoschnikami/" class="news__text">
xAI добавила в Grok мультиагентную систему с четырьмя помощниками </a>
<span class="news__date">18 фев 2026</span>
</div>
<div class="col-xl-4 col-lg-6 col-md-4 col-12 news__item">
<a href="/media/code/openai-predstavila-gpt-53-codex-spark-prodvinutuyu-model-dlya-programmistov/" class="news__text">
OpenAI представила GPT-5.3-Codex-Spark — продвинутую модель для программистов </a>
<span class="news__date">13 фев 2026</span>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<div class="slider-news-wrap media-catalog-content media-catalog-content--interesting">
<div class="container">
<div class="slider-news slider-news--article-slider js-slider-news">
<div class="slider-news__header">
<div class="slider-news__title" style="font-family: 'Graphik'; font-weight: 500;">
<span class="slider-news__title-notmob">Это интересно</span>
<span class="slider-news__title-mob">Это интересно</span>
</div>
<div class="slider-news__nav-wrapper">
<div class="slider-news__nav-button button-prev swiper-button-disabled" tabindex="0" role="button" aria-label="Previous slide" aria-disabled="true">
<svg viewBox="0 0 9 15" width="9" height="15" class="icon">
<use xlink:href="/static/svg/svg-symbols-site.svg#icon-arrow-chevron" href="/static/svg/svg-symbols-site.svg#icon-arrow-chevron"></use>
</svg>
</div>
<div class="slider-news__nav-button button-next" tabindex="0" role="button" aria-label="Next slide" aria-disabled="false">
<svg viewBox="0 0 9 15" width="9" height="15" class="icon">
<use xlink:href="/static/svg/svg-symbols-site.svg#icon-arrow-chevron" href="/static/svg/svg-symbols-site.svg#icon-arrow-chevron"></use>
</svg>
</div>
</div>
</div>
<div class="slider-news__carousel grad-end">
<div class="slider-news__container swiper-container swiper-container-initialized swiper-container-horizontal">
<div class="swiper-wrapper">
<div class="slider-news__slide swiper-slide swiper-slide-active" style="margin-right: 20px;">
<div class="news-block__item">
<div class="news-block__img" style="margin-bottom: 8px;">
<picture>
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/f1f/f1f05b73644b83a05ad3685325a98308/1668de27023f167b5952dda8f6448bab.jpg">
</picture> </div>
<a href="/media/code/chto-takoe-big-data/" class="news-block__title" style="font-family: 'Graphik'; font-size: 14px; line-height: 19px; -webkit-line-clamp: 4; font-weight: 500">
Big data: что такое большие данные и как с ними работать </a>
</div>
</div>
<div class="slider-news__slide swiper-slide swiper-slide-active" style="margin-right: 20px;">
<div class="news-block__item">
<div class="news-block__img" style="margin-bottom: 8px;">
<picture>
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/ea6/ea6a8323236c2561837dabaf3aaf6301/b1321ab07a64d09d9eba7a802ff1a19d.jpg">
</picture> </div>
<a href="/media/code/google-v-fevrale-2026-goda-vekovye-obligacii-privatnost-v-poiske-i-webmcp-dlya-agentov/" class="news-block__title" style="font-family: 'Graphik'; font-size: 14px; line-height: 19px; -webkit-line-clamp: 4; font-weight: 500">
Google в феврале 2026 года: вековые облигации, приватность в поиске и WebMCP для агентов </a>
</div>
</div>
<div class="slider-news__slide swiper-slide swiper-slide-active" style="margin-right: 20px;">
<div class="news-block__item">
<div class="news-block__img" style="margin-bottom: 8px;">
<picture>
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/83f/83f5fbe33b9cb70f84fd1bade3ba0200/5fec158e3ca8709d41cf5f5a4a0b8430.png">
</picture> </div>
<a href="/media/code/razrabotchiki-skupayut-mac-mini-na-it-rynke-peregrev-a-iz-tyurmy-vyshel-izvestnyy-kriptohaker/" class="news-block__title" style="font-family: 'Graphik'; font-size: 14px; line-height: 19px; -webkit-line-clamp: 4; font-weight: 500">
Разработчики скупают Mac mini, на IT-рынке перегрев, а из тюрьмы вышел известный хакер </a>
</div>
</div>
<div class="slider-news__slide swiper-slide swiper-slide-active" style="margin-right: 20px;">
<div class="news-block__item">
<div class="news-block__img" style="margin-bottom: 8px;">
<picture>
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/080/080d477242b414a3d2964960de55dcda/3fa556922b64473697f8960ca2f25218.png">
</picture> </div>
<a href="/media/code/story-yana-orlovceva/" class="news-block__title" style="font-family: 'Graphik'; font-size: 14px; line-height: 19px; -webkit-line-clamp: 4; font-weight: 500">
От пользователя до программиста 1С: история Яны Орловцевой </a>
</div>
</div>
<div class="slider-news__slide swiper-slide swiper-slide-active" style="margin-right: 20px;">
<div class="news-block__item">
<div class="news-block__img" style="margin-bottom: 8px;">
<picture>
<img src="https://248006.selcdn.ru/main/iblock/010/010725bb6a24b5d14ec80639eeb09031/ad6eb5f9c899b436ac21af1e7099be54.png">
</picture> </div>
<a href="/media/code/eslint-i-prettier/" class="news-block__title" style="font-family: 'Graphik'; font-size: 14px; line-height: 19px; -webkit-line-clamp: 4; font-weight: 500">
Гайд по ESLint и Prettier: от установки до автоматизации в VS Code </a>
</div>
</div>
</div>
<span class="swiper-notification" aria-live="assertive" aria-atomic="true"></span>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="question">
<div class="container">
<div class="question__inner">
<div class="question__title">Понравилась статья?</div>
<a href="#" data-cur-url="/media/code/chatgpt-rt1-palme-i-drugie-neyroseti-kotorye-priblizhayut-vosstanie-mashin/"
class="question__btn js-modalLink" data-mfp-src="#modalAuth">Да</a>
</div>
</div>
</div>
</div>
<span
data-area="article-bottom"
data-current-url="/media/code/chatgpt-rt1-palme-i-drugie-neyroseti-kotorye-priblizhayut-vosstanie-mashin/"
data-id="215101">
</span>
</div>
<script type="application/ld+json">
{"@context":"http:\/\/schema.org","@type":"Article","url":"https:\/\/skillbox.ru\/media\/code\/chatgpt-rt1-palme-i-drugie-neyroseti-kotorye-priblizhayut-vosstanie-mashin\/","headline":"ChatGPT, RT-1, PaLM-E \u0438\u00a0\u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u044e\u0442 \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d","articleSection":"\u041a\u043e\u0434","articleBody":"\u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f ChatGPT \r\n, DALL-E 2 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432 \u043c\u043e\u0449\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0442\u0438\u043f\u0430 Transformer, \u043b\u0435\u0436\u0430\u0449\u0438\u0445 \u0432 \u0438\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435, \u0443\u0447\u0451\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u044b \u0438\u0449\u0443\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.\r\n\r\n\u041d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 \r\n\u0443 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 Microsoft (\u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0441 OpenAI) \u0438 Google, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u00ab\u043e\u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0418\u0418\u00bb. \u041f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435, \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043a \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044e \u0438\u043c \u0441\u0442\u0430\u043b \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c \u00ab\u0422\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440\u00bb: \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (LLM) \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0431\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c, \u043d\u043e \u0438 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u00ab\u043c\u043e\u0437\u0433\u043e\u0432\u00bb, \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u00ab\u0442\u0435\u043b\u043e\u043c\u00bb.\r\n\r\n\u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \r\n\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430\u0445 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438, \u0438 \u0432\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e \u0438\u0434\u0451\u0442 \u043d\u0430\u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0443 \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d .\r\n\r\n\u041a\u0430\u043a ChatGPT \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \r\n\u0441\u0435\u0431\u044f\r\n\r\n\u0421\u0440\u0435\u0434\u0438 \u0442\u0430\u043b\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 ChatGPT \r\n\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430. \u0423\u0447\u0451\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 Microsoft \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c, \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432, \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u043e\u043a\u043e\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432.\r\n\r\n\u0427\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \r\n\u0438 \u0443\u0441\u0438\u043b\u0438\u0439; \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u0430, \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u0434. ChatGPT \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u2014 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043b\u044e\u0434\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 (\u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0439, \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435), \u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0434.\r\n\r\n \r\nChatGPT \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u043f\u0430\u0440\u0430\u0434\u0438\u0433\u043c\u0443 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438: \u043e\u043d \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u0443\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0441 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e (LLM) \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430\r\n\u0418\u043d\u0444\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430: \u041e\u043b\u044f \u0415\u0436\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f Skillbox Media\r\n \r\nChatGPT \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u043f\u0430\u0440\u0430\u0434\u0438\u0433\u043c\u0443 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438: \u043e\u043d \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u0443\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0441 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e (LLM) \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430\r\n\u0418\u043d\u0444\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430: \u041e\u043b\u044f \u0415\u0436\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f Skillbox Media\r\n\r\n\u041f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \r\n\u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b, \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438 API, \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432. \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0418\u0418 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043f\u043e\u0434 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c, \u0443\u0447\u0451\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0441 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u0430 Python.\r\n\r\n\u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 ChatGPT \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0434\u043e\u0441\u043a\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \r\n\u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u044f\u0437\u044b\u043a \u0438 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0443\u044e \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u0432\u0438\u0434\u0430: \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438_\u0431\u0430\u043d\u043a\u0443_\u0441_\u043d\u0430\u043f\u0438\u0442\u043a\u043e\u043c (\u00ab\u041a\u043e\u043b\u0430\u00bb);.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n\u00ab\u041c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0442\u044c \u043b\u044e\u0434\u044f\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \r\n\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u00bb.\r\n\r\n\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 Microsoft, \r\n\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model \r\nAbilities (\u0446\u0438\u0442\u0430\u0442\u0430: Microsoft )\r\n\r\n\u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f, \r\nChatGPT \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043e \u043d\u0435\u0439 \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043b. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0435\u043c\u0443 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 (\u00ab\u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442\u043e\u0432\u00bb), \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0430, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0435\u0451 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439.\r\n\r\n\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 ChatGPT \u0441\u0443\u043c\u0435\u043b \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \r\n\u0434\u043b\u044f \u0434\u0440\u043e\u043d\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u043b\u0438 \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043c\u0435\u0442\u044b \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043d\u0430\u0442\u0435, \u043c\u0430\u043d\u0435\u0432\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0440\u0430\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438, \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u043e\u0431\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u043b\u0444\u0438.\r\n\r\n\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432 \u043e\u0442 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u00ab\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438 \r\n\u0441\u0435\u043b\u0444\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u00bb, \u0418\u0418 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u043a\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0437\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u043e\u043a\u043e\u043f\u0442\u0435\u0440 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043d\u0430\u0442\u0435 \u0437\u0435\u0440\u043a\u0430\u043b\u043e, \u043f\u043e\u0434\u043b\u0435\u0442\u0435\u0442\u044c \u043a \u043d\u0435\u043c\u0443 \u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044e \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.ChatGPT \u043f\u0438\u0448\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0440\u043e\u043d\u043e\u043c\r\n\u0418\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a: Microsoft \r\n \r\n\u0414\u0438\u0430\u043b\u043e\u0433, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0432\u0448\u0438\u0439 ChatGPT \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u043b\u0444\u0438\r\n\u0421\u043a\u0440\u0438\u043d\u0448\u043e\u0442: Microsoft \r\n \r\n\r\n\u041f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0441\u0442\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \r\n\u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043d\u0430 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0435. \u041e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u043b\u0438 \u0418\u0418 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0443\u0431\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043b\u043e\u0433\u043e\u0442\u0438\u043f Microsoft. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043b\u044e\u0434\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 \u0418\u0418, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u044d\u043c\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430.\r\n\r\nChatGPT \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u043e\u043a\u043e\u043f\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \r\n(\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 \u043c\u0435\u0436\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044f\u0445 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 GPT-3.5) \u0438 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c \u0444\u0438\u0440\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 IT-\u0433\u0438\u0433\u0430\u043d\u0442\u0430 \u2014 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043d \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u044f\u043a\u0430 \u00ab\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u00bb \u043e \u043d\u0438\u0445 \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0435.ChatGPT \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443, \u043f\u043e\u0434 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b \u0438\u0437 \u043a\u0443\u0431\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043b\u043e\u0433\u043e\u0442\u0438\u043f Microsoft \r\n\u0418\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a: Microsoft \r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n\u00ab\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \r\n\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0435\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043b\u043e\u0433\u043e\u0442\u0438\u043f Microsoft \u0438\u0437 \u043a\u0443\u0431\u0438\u043a\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e \u043e\u0442 \u043d\u0435\u0451 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c \u044d\u043c\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0435\u0451 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430, \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0446\u0438\u044e \u043d\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439\u00bb.\r\n\r\n\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 Microsoft,\r\n\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model \r\nAbilities (\u0446\u0438\u0442\u0430\u0442\u0430: Microsoft )\r\n\r\n\u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 ChatGPT \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0430\u044f \r\n\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043e\u043d \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u043c, \u0432\u044b\u0442\u0435\u043a\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c \u0438\u0437 \u0435\u0451 \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0434\u044b, \u2014 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c. \u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445 \u0447\u0430\u0442-\u0431\u043e\u0442 \u0434\u0430\u0432\u0430\u043b \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430\u043c, \u043e\u0441\u043d\u0430\u0449\u0451\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438. \u0412 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0438 ChatGPT \u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u043f\u043e\u0433\u043e \u043c\u0443\u0434\u0440\u0435\u0446\u0430, \u0434\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u0438\u0441\u044c\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0437\u0440\u044f\u0447\u0438\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c.\r\n\r\n\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u00ab\u043d\u0435\u0434\u0443\u0433\u00bb, \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \r\n\u0438\u0437 Microsoft \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u043e\u0439 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0438 ChatGPT \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c YOLO, \u0438\u0433\u0440\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0440\u043e\u043b\u044c \u043f\u043e\u0432\u043e\u0434\u044b\u0440\u044f. \u041e\u043d\u0430, \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043c\u0435\u0442\u044b, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e \u043d\u0438\u0445 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0435\u0433\u043e \u043c\u0438\u0440\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0432 \u0418\u0418 ChatGPT.\r\n\r\n\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 ChatGPT \u0441\u043c\u043e\u0433 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \r\n\u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0439\u043c\u0430\u0442\u044c \u0431\u0430\u0441\u043a\u0435\u0442\u0431\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u044f\u0447. \u0425\u043e\u0442\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c GPT-3.5, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0430\u044f\u0441\u044f \u0432 ChatGPT, \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e, \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432, \u043e\u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c-\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u0430 \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043c, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c YOLO, \u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n\u00abChatGPT \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0438\u0434 \u043c\u044f\u0447\u0430 \u0438 \u043d\u0435\u0431\u0430 \r\n\u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043a\u043e\u0434 SVG. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0431\u044b \u043d\u0430\u043c\u0435\u043a\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0433\u043e LLM \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0435\u044f\u0432\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u0438\u0440\u0430, \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0443\u044e \u0437\u0430 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u00bb.\r\n\r\n\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 Microsoft,\r\n\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model \r\nAbilities (\u0446\u0438\u0442\u0430\u0442\u0430: Microsoft )\r\n\r\n\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \r\n\u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 ChatGPT, \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0430 GitHub \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e PromptCraft-Robotics , \u0433\u0434\u0435 \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0438 \u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043e\u043a.\r\n\r\n\u041a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438\u0437 Google \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b\u0438 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \r\n\u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Code as Policies (CaP) \u0438 \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430 GitHub \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0438 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430 \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c Microsoft.\r\n \r\n\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 Code as Policies \u043e\u0442 Google \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430\r\n\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435: googleblog.com \r\n(\u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 Skillbox Media)\r\n\r\n\u041e\u043d\u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \r\n\u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u0434 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430 Python, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438. \u041d\u043e \u0438\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u043a\u043b\u043e \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0430\u0436\u0438\u043e\u0442\u0430\u0436\u0430, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441 ChatGPT.\r\n\r\n\u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0443\u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431 \u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \r\n\u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0418\u0418 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n\u00abCode as Policies \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0448\u0430\u0433 \u043a \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430\u043c, \r\n\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0451 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e, \u043d\u043e \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0438\u0441\u043a\u0438, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043b\u044e\u0434\u044c\u043c\u0438) \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u043c\u0443 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044e \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u00bb.\r\n\r\n\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 Google,\r\n\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b Robots That Write Their Own Code (\u0446\u0438\u0442\u0430\u0442\u0430: \r\ngoogleblog.com )\r\n\r\nPaLM-SayCan \u0438 PaLM-E: \u0432\u043e\u043f\u043b\u043e\u0449\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0418\u0418 \u043e\u0442 Google\r\n\r\n\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 Google \u0437\u0430\u043d\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \r\nLLM \u0432 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0451 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0440\u044f\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 Transformer-\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c PaLM . \u041e\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 540 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0430\u0440\u0434\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0442\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0443 GPT-3.5.\r\n\r\n\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \r\n\u0438 PaLM, \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u043f\u043e-\u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0443\u043c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041d\u043e \u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u043e\u0441\u044f\u0442 \u0447\u0438\u0441\u0442\u043e \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440 \u2014 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u043a \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u0442\u0435\u043b\u0443 \u0438 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043c\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0438\u0440\u0430. \u041f\u043e \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0440\u0435, \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438.\r\n\r\n\u0412\u0441\u0451 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0432 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u0435 2022 \u0433\u043e\u0434\u0430, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \r\n\u0443\u0447\u0451\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 Google \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 , \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043b\u0438 PaLM \u0441 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u043c-\u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c Everyday Robot , \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0443\u0442\u0438\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0444\u0438\u0441\u0435 \u0438 \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0445\u043d\u0435.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\nEveryday Robot \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 Google \u043f\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \r\n\u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0443\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0434\u043e\u043c\u0430\u0448\u043d\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u043c\u0438. \u042d\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a\u0438, \u0432\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 2019 \u0433\u043e\u0434\u0443, \u0441\u0442\u0430\u043b\u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043a\u0430\u0442\u043a\u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u0412 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u044b \u0443\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438, \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440, IMU \u0438 \u043b\u0438\u0434\u0430\u0440.\r\n\r\n\u041a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437 PaLM \u0438 Everyday Robot \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430 \r\n\u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 PaLM-SayCan . \u0412 \u043d\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c, \u0438\u0433\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0440\u043e\u043b\u044c \u043c\u043e\u0437\u0433\u0430, \u0430 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u2014 \u0433\u043b\u0430\u0437 \u0438 \u0440\u0443\u043a. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0443\u0447\u0451\u043d\u044b\u043c \u0438\u0437 Google \u0432\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043e\u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u044c \u0418\u0418, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439\u0441\u044f \u0432 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.\r\n\r\n\u041f\u0440\u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u043c PaLM \u0440\u0435\u0430\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \r\n\u043e\u0442 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u00ab\u042f \u043f\u0440\u043e\u043b\u0438\u043b \u043d\u0430\u043f\u0438\u0442\u043e\u043a, \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0438 \u0443\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u00bb) \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u043d \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c.\r\n \r\n\u0412\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 PaLM-SayCan \u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 T-800 \u0438\u0437 \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u0430 \u00ab\u0422\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440\u00bb \r\n\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435: googleblog.com \r\n(\u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 Skillbox Media)\r\n\r\n\u0418\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431, \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \r\n\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 PaLM \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043e\u0431\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438. \u0414\u0435\u043b\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c-\u0432\u0441\u0435\u0437\u043d\u0430\u0439\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 (\u0438 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442) \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043b\u0430\u043d\u044b \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043f\u043b\u043e\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0436\u0438\u0437\u043d\u044c. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u043e\u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0443\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u043f\u044b\u043b\u0435\u0441\u043e\u0441, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0442 \u0432 \u0434\u043e\u043c\u0435.\r\n\r\n\u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f SayCan \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \r\n\u043d\u0430 \u0434\u0432\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438. \u041f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u00ab\u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430\u00bb (Say) \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u00ab\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u044b\u043b\u0435\u0441\u043e\u0441\u00bb, \u00ab\u0443\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0448\u0432\u0430\u0431\u0440\u043e\u0439\u00bb, \u00ab\u0432\u044b\u0442\u0435\u0440\u0435\u0442\u044c \u0433\u0443\u0431\u043a\u043e\u0439\u00bb \u0438\u043b\u0438 \u00ab\u0432\u044b\u0442\u0435\u0440\u0435\u0442\u044c \u0442\u0440\u044f\u043f\u043a\u043e\u0439\u00bb.\r\n\r\n\u0412\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \r\n\u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f (Can) \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 PaLM \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432. \u041e\u0442\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043e\u0442 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438, \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043d\u0430 \u0440\u044f\u0434 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043c\u0435\u043b\u043a\u0438\u0445.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n\u00abPaLM-SayCan \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \r\n\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435, \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u044f \u043c\u044b\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u043e\u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u043d\u044b\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u0437\u0430\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430\u00bb.\r\n\r\n\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 Google, \r\n\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b Towards Helpful Robots: Grounding Language in Robotic \r\nAffordances (\u0446\u0438\u0442\u0430\u0442\u0430: googleblog.com )\r\n \r\n\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u00ab\u042f \u043f\u0440\u043e\u043b\u0438\u043b \u043a\u043e\u043b\u0443, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0448\u044c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043d\u0435 \u0447\u0442\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c?\u00bb, PaLM-SayCan \u0441\u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043b \u0448\u0430\u0433\u0438: 1. \u041d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0433\u0443\u0431\u043a\u0443. 2. \u0412\u0437\u044f\u0442\u044c \u0433\u0443\u0431\u043a\u0443. 3. \u041f\u0440\u0438\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0435\u0451. 4. \u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e. \u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0418\u0418 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043b \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435, \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u043c: \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 (\u0441\u0438\u043d\u0438\u0439), \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0439) \u0438 \u0438\u0445 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044f (\u0437\u0435\u043b\u0451\u043d\u044b\u0439)\r\n\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435: say-can.github.io \r\n(\u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 Skillbox Media)\r\n\r\n\u0412\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c, \r\n\u0447\u0442\u043e PaLM-SayCan \u0443\u0436\u0435 \u00ab\u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438\u00bb \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430\u0445, \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0438\u0442\u0430\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c, \u0444\u0440\u0430\u043d\u0446\u0443\u0437\u0441\u043a\u043e\u043c \u0438 \u0438\u0441\u043f\u0430\u043d\u0441\u043a\u043e\u043c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.\r\n\r\n\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \r\n\u043d\u0435\u0447\u0451\u0442\u043a\u0438\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0438\u0434\u0430 \u00ab\u042f \u043f\u0440\u0438\u0448\u0451\u043b \u0441 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438, \u043f\u0440\u0438\u043d\u0435\u0441\u0438 \u0447\u0442\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0443\u0441\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u0438\u043b\u044b\u00bb. \u0423\u0441\u043b\u044b\u0448\u0430\u0432 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435, \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c PaLM-SayCan \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043a\u0443\u0445\u043d\u044e \u0432 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432. \u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0432 \u044f\u0431\u043b\u043e\u043a\u043e, \u0441\u043f\u0430\u0433\u0435\u0442\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0430\u0442\u043e\u043d\u0447\u0438\u043a, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445, \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0441\u0442 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0443 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441.\u0412\u0438\u0434\u0435\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 PaLM-SayCan\r\n\r\n\u0421\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u043b \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \r\n16 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432, \u0441\u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0418\u0418. \u0421 PaLM-SayCan \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0432 84% \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 \u0438 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e \u0435\u0451 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432 74%. \u0412 Google \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u0442\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0430 26% \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u0432\u043e\u0441\u044c\u043c\u0438 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n\u00ab\u041c\u044b \u0432 \u0432\u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u0433\u0435 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \r\n\u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441 PaLM-SayCan. \u041d\u0430\u0448\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0441\u0440\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435\u00bb.\r\n\r\n\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 Google, \r\n\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b Towards Helpful Robots: Grounding Language in Robotic \r\nAffordances (\u0446\u0438\u0442\u0430\u0442\u0430: googleblog.com )\r\n\r\n\u0412 \u043c\u0430\u0440\u0442\u0435 2023 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043b\u0438 \r\n\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c , \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0432 \u043a \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 PaLM \u043d\u043e\u0432\u0435\u0439\u0448\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c-\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440 ViT-22B \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 (Visual Transformer) \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438. \u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0451\u043d\u043d\u0430\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 PaLM-E , \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u00abE\u00bb \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a embodied, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u00ab\u0432\u043e\u043f\u043b\u043e\u0449\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0418\u0418\u00bb.\r\n\r\n\u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f ViT-22B \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u0442\u0430\u043b\u0430 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \r\n\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e-\u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 (VLM), \u043e\u0431\u0440\u0435\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u00ab\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c\u00bb (\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c), \u0430 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0435\u0451 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0440\u043e\u0441\u043b\u043e \u0434\u043e 562 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0430\u0440\u0434\u043e\u0432 (540 \u0443 PaLM + 22 \u0443 ViT).\r\n \r\n\u041c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 PaLM-E\r\n\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435: palm-e.github.io \r\n(\u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 Skillbox Media)\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n\u00ab\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f PaLM-E \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \r\n\u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043e\u0446\u0435\u043d\u043e\u043a \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 \u043e\u0442 \u0434\u0430\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u00bb.\r\n\r\n\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 Google,\r\n\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b PaLM-E: An Embodied Multimodal Language \r\nModel (\u0446\u0438\u0442\u0430\u0442\u0430: arxiv.org )\r\n\r\n\u0412\u043e\u0442 \u0447\u0442\u043e \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 PaLM-E:\r\n\r\n- \u041e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \r\n\u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0443\u044e \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.\r\n- \u041e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0435\u0430\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \r\n\u043e\u0431\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438.\r\n- \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \r\n\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u043a \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c.\u0412\u0438\u0434\u0435\u043e \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a PaLM-E \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u00ab\u043d\u0430 \u043b\u0435\u0442\u0443\u00bb \u043f\u043b\u0430\u043d \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439. \u0427\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u043e\u0442\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0438\u043a \u0447\u0438\u043f\u0441\u043e\u0432 \u0443 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e, \u043d\u043e \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u0432\u0441\u0451 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0447\u0438\u043f\u0441\u044b \u0438 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445\r\n\r\n\u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u044b \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u00ab\u0433\u0430\u043b\u043b\u044e\u0446\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438\u00bb\r\n\r\n\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 PaLM-SayCan, \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0437\u0430 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \r\n\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0446\u0438\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0443\u0447\u0451\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u00ab\u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439\u00bb \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438-\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u0430.\r\n\r\n\u0422\u0430\u043a \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Robotics Transformer \r\n(RT-1), \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f Google \u0432 \u0434\u0435\u043a\u0430\u0431\u0440\u0435 2022 \u0433\u043e\u0434\u0430. \u0415\u0441\u043b\u0438 PaLM-SayCan \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u043e\u043c, \u0442\u043e RT-1 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u00ab\u0440\u0435\u0444\u043b\u0435\u043a\u0441\u044b\u00bb \u0438 \u00ab\u0438\u043d\u0441\u0442\u0438\u043d\u043a\u0442\u044b\u00bb. \u041e\u0431\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e, \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438: RT-1 \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435, \u0430 PaLM \u2014 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043c.\r\n\r\n\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 RT-1 \u0441\u043a\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u2014 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 35 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432 \r\n\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u00ab\u043f\u043e\u0434\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043c\u0435\u0442\u00bb), \u0432 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u043e\u0432 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 (\u043a\u0430\u043a \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043c\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0448\u0430\u0440\u043d\u0438\u0440\u044b \u0432 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0435).\r\n \r\n\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 RT-1. \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u044b, \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \r\n\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435: googleblog.com \r\n(\u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 Skillbox Media)\r\n\r\n\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c, \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \r\n\u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2014 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 130 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u0440\u043e\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432. \u041d\u0430 \u043d\u0438\u0445 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0437\u0430\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u0435\u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u043b 700 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0432 \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438, \u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043e\u0431\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0443\u0445\u043d\u0435.\r\n\r\n\u041d\u0430\u043a\u043e\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \r\n17 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432. \u0412\u0441\u0451 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f 13 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432 Everyday Robot \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439. \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u00ab\u043f\u043e\u0434\u043d\u0438\u043c\u0438 \u0442\u0440\u044f\u043f\u043a\u0443\u00bb \u0438\u043b\u0438 \u00ab\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c \u0431\u0430\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u00bb) \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438, \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0438\u0445 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435.\r\n\r\n\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043e\u043d \u0431\u044b\u043b \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432, \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \r\n\u00ab\u0441\u043a\u043e\u0440\u043c\u0438\u043b\u0438\u00bb RT-1. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c 97% \u0438\u0437 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c 700 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0430 25% \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0443 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0432\u0448\u0435\u0433\u043e\u0441\u044f \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435. \u0417\u0430 \u0441\u0447\u0451\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c RT-1 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0442\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433 76%.\r\n\r\n\u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \r\n\u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430, \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u044b Google \u0441\u043e\u0447\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e RT-1 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0443\u0447\u0451\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0435\u0449\u0451 209 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0433\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430 \u2014 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430 KUKA .\r\n\r\n\u041a \u0443\u0434\u0438\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \r\n\u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e RT-1 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0441\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d \u043f\u0440\u0438\u043e\u0431\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u044f \u0437\u0430 \u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f KUKA-\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c RT-1 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432\u0434\u0432\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u043b \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043f\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0441\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u0443\u0441\u043e\u0440\u0430 \u0432 \u0432\u0435\u0434\u0440\u043e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0434\u0430\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0435\u043c\u0443 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0442\u0440\u0443\u0434\u043e\u043c.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n\u00ab\u041c\u044b, \u043b\u044e\u0434\u0438, \u0443\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0451\u043c \r\n\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u0435, \u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0443 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430. \u041c\u044b \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u0441 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b\u0438, \u0438 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0425\u043e\u0442\u044f \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0435 \u043e\u0431\u0449\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c, \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043d\u0438\u043c\u0438, \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u0442\u043e\u043c\u0443, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442 \u043b\u044e\u0434\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439\u00bb.\r\n\r\n\u0412\u0438\u043d\u0441\u0435\u043d\u0442 \u0412\u0430\u043d\u0445\u043e\u0443\u043a, \r\n\u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u0430 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0432 Google \r\nResearch (\u0446\u0438\u0442\u0430\u0442\u0430: hackster.io )\u041a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 RT-1\r\n\r\n\u0412 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u0443\u0447\u0451\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \r\n\u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u044b \u0438 \u0433\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u0441\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u0440\u043e\u043b\u0438\u043a\u0438.\r\n\r\n\u0421\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 DALL-E 2 \r\n\u0438\u043b\u0438 Stable Diffusion , \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f, \u043d\u043e \u0438 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u00ab\u0434\u043e\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u00bb \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b, \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440, \u0442\u0438\u043f \u0438\u043b\u0438 \u0446\u0432\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043c\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435. \u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0443\u0447\u0451\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u00ab\u0433\u0430\u043b\u043b\u044e\u0446\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438\u00bb \u0418\u0418.\r\n\r\n\u041d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \r\n\u00ab\u0433\u0430\u043b\u043b\u044e\u0446\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445\u00bb, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b \u0438\u043c\u044f ROSIE (\u043e\u0442 Scaling Robot Learning with Semantically Imagined Experience) \u0432 \u0447\u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 \u00ab\u0420\u043e\u0437\u0438\u00bb \u0438\u0437 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u0430 \u00ab\u0414\u0436\u0435\u0442\u0441\u043e\u043d\u044b\u00bb. \u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0441 \u0435\u0433\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0432 \u0444\u0435\u0432\u0440\u0430\u043b\u0435 2023 \u0433\u043e\u0434\u0430.\r\n\r\n\u0412 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 ROSIE \u0437\u0430\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0442\u0440\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438. \r\n\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c OWL-ViT \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0434\u043b\u0435\u0436\u0430\u0449\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0418\u0418. \u0414\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043e\u043a, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u00ab\u0434\u043e\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u00bb, \u0443\u0447\u0451\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c GPT-3. \u0414\u043b\u044f \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0444\u0435\u0439\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Imagen .\r\n\r\nROSIE \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:\r\n\r\n- \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \r\n\u0438 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0442\u0435 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c.\r\n- \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044b \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \r\n(inpainting) \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439, \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u0441\u0446\u0435\u043d\u044b \u043d\u0435\u0442\u0440\u043e\u043d\u0443\u0442\u044b\u043c\u0438.\r\n\r\n\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430 \u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \r\n\u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u0440\u043e\u043b\u0438\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f RT-1 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0440\u0430\u043b \u0441\u0442\u043e\u043b \u0441\u0438\u043d\u0435\u0439 \u0433\u0443\u0431\u043a\u043e\u0439, \u0442\u043e ROSIE \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0435\u0451 \u0446\u0432\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0433\u0443\u0431\u043a\u0438 \u0444\u0435\u0439\u043a\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0440\u044f\u043f\u043a\u0438.\u041f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 ROSIE\r\n\r\n\u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \r\nRT-1 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043c\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u00ab\u0432\u0438\u0434\u0435\u043b\u00bb \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438, \u0430 \u043b\u0438\u0448\u044c \u00ab\u0432\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u043b\u00bb, \u043e\u043d \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u044b\u043c \u043a \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043e\u0442\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c (\u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u043e\u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0418\u0418).\r\n\r\n\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, ROSIE \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d \u00ab\u0432\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0442\u044c\u00bb \u0431\u0443\u0442\u044b\u043b\u043a\u0438 \r\n\u0441 \u0432\u043e\u0434\u043e\u0439, \u043e\u0432\u043e\u0449\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438, \u044f\u043a\u043e\u0431\u044b, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0435 (\u0432 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043c\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e).\r\n\r\n\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0443\u0447\u0451\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u043b\u0438 \r\n\u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 243 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u00ab\u0433\u0430\u043b\u043b\u044e\u0446\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438\u00bb \u0418\u0418. \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 ROSIE \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0441\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0451 \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a \u043e\u0442\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c. ROSIE \u043f\u0440\u0435\u0432\u0437\u043e\u0448\u0451\u043b \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f RT-1 \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043d\u0430 75%.\r\n\r\n\u0420\u043e\u0431\u043e\u0442\u044b \u0443\u0447\u0430\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0444\u0435\u0439\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0435\u0442\u0430\u044e\u0442 \r\n\u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\r\n\r\n\u0423\u0447\u0451\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 Google Brain, \u041a\u0430\u043b\u0438\u0444\u043e\u0440\u043d\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430 \r\n\u0432 \u0411\u0435\u0440\u043a\u043b\u0438, MIT \u0438 \u0410\u043b\u044c\u0431\u0435\u0440\u0442\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u0437\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0441\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432. \u0414\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0431\u044b \u043d\u0435 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u0440\u043e\u043b\u0438\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0418\u0418?\r\n\r\n\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432 \u044f\u043d\u0432\u0430\u0440\u0435 2023 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \r\n\u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Universal Policy (UniPi) \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441\u0432\u044f\u0437\u043a\u0443 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 T5-XXL (4,6 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0430\u0440\u0434\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432) \u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0418\u0418, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0434\u0440\u044b \u043f\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044e.\r\n\r\nUniPi \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \r\n\u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430, \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u044b \u2014 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0449\u0438\u0439 \u043e\u0442 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439.\r\n\r\n\u041e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:\r\n\r\n- \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044e \r\n\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043e\u0431\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438.\r\n- \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \r\n\u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u043e\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435.\r\n- \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044e \u043a\u0430\u043a \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0434\u0440 \r\n\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u0440\u043e\u043b\u0438\u043a\u0430, \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0434\u0440\u044b, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u00ab\u0432\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u00bb, \u043a\u0430\u043a \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f.\r\n- \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0434\u0440 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \r\n\u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430.\r\n- \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0443 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434, \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \r\n\u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0444\u0435\u0439\u043a\u043e\u0432\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e.\r\n\r\n\u042d\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0431\u044b \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u043c\u043e\u0433 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \r\n\u043c\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u0443\u0434\u0443, \u0433\u043b\u044f\u0434\u044f \u043d\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0443\u044e \u043a\u0443\u0447\u0443 \u0433\u0440\u044f\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0430\u0440\u0435\u043b\u043e\u043a \u0432 \u043c\u043e\u0439\u043a\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u043e \u0432\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043c\u044b\u0442\u044c\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445.\r\n\r\n\u041d\u0430 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \r\n\u0443\u0447\u0451\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c UniPi \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438: \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u0443\u0431\u0438\u043a\u0438, \u0432\u044b\u0442\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0443\u0434\u0443 \u0433\u0443\u0431\u043a\u043e\u0439, \u043a\u043b\u0430\u0434\u0451\u0442 \u043b\u043e\u0436\u043a\u0438 \u0432 \u043b\u043e\u0442\u043e\u043a, \u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0440\u0430\u043d, \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u0444\u0440\u0443\u043a\u0442\u044b \u0438 \u043e\u0432\u043e\u0449\u0438, \u043f\u043e\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0431\u0443\u0442\u044b\u043b\u043a\u0443 \u0441 \u043c\u043e\u044e\u0449\u0438\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435.\r\n\r\n\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u044b, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043b\u044e\u0434\u0438, \r\n\u0441\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u0444\u0435\u0439\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445, \u043d\u043e \u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0434\u0440\u0430\u0445, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0435. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f UniPi \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0447\u0435\u043c\u0443-\u043b\u0438\u0431\u043e, \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0433\u0430\u0439\u0434 \u043d\u0430 YouTube.\r\n \r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 UniPi. \u0421\u043b\u0435\u0432\u0430 \u2014 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0434\u0440. \u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u2014 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u044e \u043a\u0430\u0434\u0440\u044b, \u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f\r\n\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435: universal-policy.github.io \r\n(\u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 Skillbox Media)\r\n\r\n\u041d\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \r\n\u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0438 \u0443 \u043a\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u043e\u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043d\u0435\u0443\u0433\u043e\u043c\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0447\u0451\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 Google \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c Everyday Robot \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u00ab\u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0439 \u043c\u043e\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u00bb. \u0414\u0430, \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0430\u043d\u0434\u0440\u043e\u0438\u0434\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441 \u043b\u044e\u0434\u044c\u043c\u0438, \u043d\u043e \u0438 \u0441\u0430\u043c\u0438 \u0441 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439!\r\n\r\n\u0421\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Inner Monologue \r\n\u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u0443 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043b\u0430\u043d \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0438\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0445.\r\n\r\n\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0442\u0440\u0438 \r\n\u0432\u0438\u0434\u0430 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432, \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 Inner Monologue: \u043f\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445\u0430. \u041f\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u0451\u0442 \u0418\u0418 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0420\u043e\u0431\u043e\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0431\u044b \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u0441\u0430\u043c \u0441\u0435\u0431\u0435: \u00ab\u0412\u043e\u0442 \u044f \u0432\u0438\u0436\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b, \u043d\u0430 \u043d\u0451\u043c \u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u044f\u0431\u043b\u043e\u043a\u043e, \u0448\u043e\u043a\u043e\u043b\u0430\u0434\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0438\u043a \u0447\u0438\u043f\u0441\u043e\u0432\u00bb.\r\n\r\n\u0410\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0418\u0418 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \r\n\u0437\u0430\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u043a \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043e\u0431\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u0442: \u00ab\u0427\u0442\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u2014 \u044f\u0431\u043b\u043e\u043a\u043e, \u0448\u043e\u043a\u043e\u043b\u0430\u0434 \u0438\u043b\u0438 \u0447\u0438\u043f\u0441\u044b?\u00bb \u041e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0438 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 LLM, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a-\u0445\u043e\u0437\u044f\u0438\u043d.\r\n\r\n\u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445\u0430 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \r\n\u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u043c\u043e\u0433 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0430 \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u0418\u0418 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0443 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0441\u0435\u0431\u044f: \u00ab\u0414\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433 \u043b\u0438 \u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430?\u00bb \u0418 \u0434\u0430\u0451\u0442 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441.\u041a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u00ab\u0412\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0439 \u043c\u043e\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u00bb (Inner Monologue)\r\n\r\n\u0412 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0438\u0437 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \r\n\u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u043b \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0435\u043c\u0443 \u0433\u0430\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u043b\u0430 \u0431\u0430\u043d\u043a\u0443 \u043a\u043e\u043b\u044b \u0438 \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0441\u0445\u0432\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0435\u0451, \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u043d\u0435\u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e \u0443\u0431\u0440\u0430\u043b \u043d\u0430\u043f\u0438\u0442\u043e\u043a \u0441\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0430. \u0420\u043e\u0431\u043e\u0442 \u0432 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0443\u043c\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043e\u0431\u0449\u0430\u043b\u0441\u044f \u0441\u0430\u043c \u0441 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0438 \u0441 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u043e\u043c, \u0437\u0430\u0434\u0430\u0432 \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0432\u0448\u0443\u044e\u0441\u044f \u043e\u0431\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u043b\u0430\u043d \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439. \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a \u043d\u0430\u0448\u0451\u043b \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443\u044e \u0431\u0430\u043d\u043a\u0443 \u0441 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0442\u043a\u043e\u043c \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0430\u043b \u0435\u0451.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n\u00ab\u041c\u044b \u0441 \u0443\u0434\u0438\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u201e\u0412\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0439 \r\n\u043c\u043e\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u201c, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043e\u0431\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0440\u0430\u0441\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u043d\u043e, \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u044f \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u0437\u0430 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432\u2026 \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u0435\u0437\u0434\u0443\u043c\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430, \u043e\u043d \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044f \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0435\u043b\u0438, \u043a \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c\u043e\u0439\u00bb.\r\n\r\n\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 Google, \r\n\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b Inner Monologue: Embodied Reasoning through Planning \r\nwith Language Models (\u0446\u0438\u0442\u0430\u0442\u0430: innermonologue.github.io )\r\n \r\n\u0412 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0435\u043c \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c\u2026\r\n\u041a\u0430\u0434\u0440: \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c \u00ab\u0422\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440\u00bb \/ Orion Pictures\r\n\r\n\u0410\u043f\u043e\u043a\u0430\u043b\u0438\u043f\u0441\u0438\u0441 \u043e\u0442\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f?\r\n\r\n\u041f\u043e\u043a\u0430 \u0443\u0447\u0451\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \r\n\u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432, \u043d\u0430\u0434\u0435\u043b\u044f\u044f \u0438\u0445 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0441\u0451 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0449\u0440\u0451\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438, Google \u0432\u043d\u0435\u0437\u0430\u043f\u043d\u043e \u043e\u0431\u044a\u044f\u0432\u0438\u043b \u043e \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f Everyday Robots.\r\n\r\n\u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0448\u0430\u044f \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0440\u044b\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439, \r\n\u043f\u043e\u043f\u0430\u043b\u0430 \u00ab\u043f\u043e\u0434 \u043d\u043e\u0436\u00bb \u0432 \u0444\u0435\u0432\u0440\u0430\u043b\u0435 2023 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043a\u0430\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Google \u043f\u043e \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044e \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0443\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 12 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u0441\u043e\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043b\u0438\u043a\u0432\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u043e\u0432, \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u043e\u0441\u044f\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0431\u044b\u043b\u044c. \u041d\u0435 \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435, \u043a\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0438\u0437 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0432\u043c\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0437\u0438\u0441, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n\u00ab\u041e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0436\u0430\u043b\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0441 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u043b\u0438. \u041c\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \r\n\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u0443\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443. \u041d\u0435 \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0430. \u041f\u0440\u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043f\u044f\u0442\u044c \u043b\u0435\u0442 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0431\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u00bb.\r\n\r\n\u0411\u044b\u0432\u0448\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u043a Everyday Robots (\u0446\u0438\u0442\u0430\u0442\u0430: wired.com \r\n )\r\n\r\n\u041e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0418\u043b\u043e\u043d \u041c\u0430\u0441\u043a, \u0421\u0442\u0438\u0432 \u0412\u043e\u0437\u043d\u044f\u043a \r\n\u0438 \u0435\u0449\u0451 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b\u0438 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0435 \u043f\u0438\u0441\u044c\u043c\u043e \u0441 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u043e\u0433\u043e \u0418\u0418 \u0445\u043e\u0442\u044f \u0431\u044b \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0433\u043e\u0434\u0430. \u00ab\u041f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0432\u043c\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u0432\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439\u00bb, \u2014 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0438\u0441\u044c\u043c\u0435.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n\u00ab\u041c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u0441\u0435\u0431\u044f: \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \r\n\u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430? \u0414\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u043b\u0438 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441 \u0418\u0418, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0437\u043e\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0441 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u0438\u0442\u0440\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c? \u0421\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a \u0440\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0446\u0438\u0432\u0438\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438? \u041f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0434\u0435\u043b\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043b\u0438\u0434\u0435\u0440\u0430\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u043b. \u041c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0418\u0418 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u044b, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0445 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c, \u0430 \u0440\u0438\u0441\u043a\u0438 \u2014 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438\u00bb.\r\n\r\n\u0418\u0437 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0438\u0441\u044c\u043c\u0430 Pause Giant AI Experiments: \r\nAn Open Letter (\u0446\u0438\u0442\u0430\u0442\u0430: futureoflife.org )\r\n\r\n\r\n\r\n\u0427\u0438\u0442\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435:\r\n\r\n- \u041f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0439, \u043a\u043e\u0436\u0430\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0448\u043e\u043a. \u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \r\n\u0440\u044b\u043d\u043e\u043a \u0430\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u043e\u043c\u043e\u0440\u0444\u043d\u044b\u0445 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432 \r\n- \u0410\u043b\u0435\u043a\u0441\u0430\u043d\u0434\u0440 \u0410\u043c\u0431\u0430\u0440\u0446\u0443\u043c\u043e\u0432: \u00ab\u0412\u044b\u0441\u0448\u0430\u044f \u0446\u0435\u043b\u044c \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438 \u2014 \r\n\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043b\u0430\u00bb \r\n- \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438: ChatGPT, LaMDA, \u0432\u0438\u0434\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \r\n\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u044b \u0438 \u0432\u0441\u044f\u043a\u043e\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0435 \r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \r\n\u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nLarge language model.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nApplication programming interface, \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0432 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \r\n\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nYOLO (You Only Look Once) \u2014 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \r\n\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nScalable Vector Graphics \u2014 \u044f\u0437\u044b\u043a \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0439 \r\n\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438. \u0410\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442-\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u0445.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nInertial measurement unit \u2014 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \r\n\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0441 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \r\n\u0432\u0438\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u041c\u0430\u0441\u0441\u0430\u0447\u0443\u0441\u0435\u0442\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0438\u0442\u0443\u0442.","author":{"@type":"Person","name":"\u0410\u043b\u0435\u043a\u0441\u0430\u043d\u0434\u0440 \u0426\u0443\u0440\u0438\u043a\u043e\u0432","url":"https:\/\/skillbox.ru\/media\/authors\/alexandr-tsurikov\/"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"Skillbox","logo":{"@type":"ImageObject","url":"https:\/\/skillbox.ru\/static\/images\/skillbox.png"}},"mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","url":"https:\/\/skillbox.ru\/media\/code\/chatgpt-rt1-palme-i-drugie-neyroseti-kotorye-priblizhayut-vosstanie-mashin\/"},"datePublished":"2023-04-21T07:22:00Z","dateModified":"2023-08-18T10:21:02Z","image":{"@type":"ImageObject","url":["https:\/\/248006.selcdn.ru\/main\/iblock\/6a0\/6a0f6956d0db8aecf1bad94300f94d94\/2f20ac8f4ece64e458c3c72cd198fc67.jpg"]},"description":"\u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u00ab\u043c\u043e\u0437\u0433\u043e\u0432\u00bb \u0438 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a \u0447\u0435\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0451\u0442 \u0438\u0445 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435."}
</script><script data-skip-moving="true" id="FiMjZmipVK5U4ODg">if (window.relap) window.relap.ar('FiMjZmipVK5U4ODg');</script> </div>
<script>
window.Section_id = 10;
</script>
</div>
</main>
<footer class="without-buttons">
<div class="footer__wrapper container">
<div class="footer__firstgroup">
<section class="footer__contactbox">
<address class="footer__contacts">
<p class="footer__contacts-block">
<a class="footer__phone link" href="tel:+74951540915">8 (800) 500-05-22</a>
<span class="footer__phone-caption">Контактный центр</span>
</p>
<p class="footer__contacts-block">
<a class="footer__phone link" href="tel:+74952915987">+7(495) 291-59-87</a>
<span class="footer__phone-caption">Отдел заботы о пользователях</span>
</p>
<p class="footer__address"> Москва, Ленинский проспект, дом 6, строение 20</p>
</address>
<ul class="social-contacts footer__social">
<li>
<a class="social-contacts__item" href="https://vk.com/skillbox_education"
aria-label="Вконтакте">
<img src="/static/images/footer/soc_vk.svg"/>
</a>
</li>
<li>
<a class="social-contacts__item"
href="https://www.youtube.com/channel/UC2FJq-Rr7v4SlKAoM7x0ZhA" aria-label="YouTube">
<img src="/static/images/footer/soc_tube.svg"/>
</a>
</li>
<li>
<a class="social-contacts__item" href="tg://resolve?domain=skillboxru"
aria-label="Telegram">
<img src="/static/images/footer/soc_tg.svg"/>
</a>
</li>
</ul>
<div class="footer__age-limit">
16+
</div>
</section>
<section class="footer__rewardbox">
<ul class="rewards footer__rewards">
<li>
<span class="rewards__item">
<img src="/static/images/footer/footer_runet.svg" alt=""/>
<span>Премии Рунета</span>
<span>2018, 2019, 2020</span>
</span>
</li>
</ul>
</section>
</div>
<section class="footer__linksbox">
<ul class="links__list links__list--courses">
<li class="links__item links__item--header">Все направления</li>
<li class="links__item"><a href="/code/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_code&utm_term=footer">Программирование</a></li>
<li class="links__item"><a href="/design/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_design&utm_term=footer">Дизайн</a></li>
<li class="links__item"><a href="/marketing/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_marketing&utm_term=footer">Маркетинг</a></li>
<li class="links__item"><a href="/management/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_management&utm_term=footer">Управление</a></li>
<li class="links__item"><a href="/games/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_gamedev&utm_term=footer">Игры</a></li>
<li class="links__item"><a href="/multimedia/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_multimedia&utm_term=footer">Мультимедиа</a></li>
<li class="links__item"><a href="/psychology/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_psychology&utm_term=footer">Психология</a></li>
<li class="links__item"><a href="/general-development/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_general-development&utm_term=footer">Общее развитие</a></li>
<li class="links__item"><a href="/engineering/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_engineering&utm_term=footer">Инженерия</a></li>
<li class="links__item"><a href="/english/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_english&utm_term=footer">Английский язык</a></li>
<li class="links__item"><a href="/other/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_other&utm_term=footer">Другое</a></li>
</ul>
<ul class="links__list links__list--about">
<li class="links__item links__item--header">О Skillbox</li>
<li class="links__item"><a href="/company/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_aboutskillbox&utm_term=footer">О Платформе</a></li>
<li class="links__item"><a href="/career/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_careercentr&utm_term=footer"> Центр карьеры</a></li>
<li class="links__item"><a href="/otzyvy/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_testimonials&utm_term=footer">Отзывы</a></li>
<li class="links__item"><a href="/contacts/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_skillboxcontacts&utm_term=footer">Контакты</a></li>
<li class="links__item"><a href="/jobs/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_jobs&utm_term=footer">Вакансии</a></li>
<li class="links__item"><a href="/teachers/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_school&utm_term=footer">Школа кураторов</a></li>
<li class="links__item"><a href="/sale/free/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_free&utm_term=footer">Бесплатно</a></li>
<li class="links__item"><a href="/media/topic/tests/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_tests&utm_term=footer">Онлайн-тесты</a></li>
</ul>
<ul class="links__list links__list--webinar">
<li class="links__item links__item--header">Вебинары</li>
<li class="links__item"><a href="https://live.skillbox.ru/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_webinars&utm_term=footer" target="_blank" rel="noopener">Все вебинары</a></li>
<li class="links__item"><a href="https://live.skillbox.ru/playlists/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_playlists&utm_term=footer" target="_blank" rel="noopener">Плейлисты</a></li>
<li class="links__item"><a href="https://live.skillbox.ru/calendar/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_schedule&utm_term=footer" target="_blank" rel="noopener">Расписание</a></li>
</ul>
<ul class="links__list links__list--last">
<li class="links__item links__journal"><a href="/media/" target="_blank" rel="noopener">Медиа</a></li>
<li class="links__item"><a href="https://partners.skillbox.ru/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_partners&utm_term=footer" target="_blank" rel="noopener">Партнерская программа</a></li>
<li class="links__item"><a href="https://b2b.skillbox.ru/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_b2b&utm_term=footer" target="_blank" rel="noopener">Корпоративным клиентам</a></li>
<li class="links__item"><a href="https://career.skillbox.ru/?utm_source=media&utm_medium=button&utm_campaign=footerlink_employees&utm_term=footer" target="_blank" rel="noopener">Для работодателей</a></li>
</ul>
</section>
</div>
<div class="footer__underline container">
<span class="footer__copy">
© Skillbox, 2026 </span>
<div>
<span class="footer__oferta">
<a href="/oferta.pdf" target="_blank">Договор оферты</a>
</span>
<span class="footer__payment">
<a href="/payments/" target="_blank">Оплата</a>
</span>
<span class="footer__use-policy">
<a href="/terms_of_use.pdf" target="_blank">Правила пользования Платформой</a>
<a href="/privacy_policy.pdf" target="_blank">Политика конфиденциальности</a>
</span>
</div>
</div>
</footer>
<div class="cookies">
<p class="cookies__desc">
Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что
<a href="https://skillbox.ru/privacy_policy.pdf" target="_blank" rel="noopener"
type="application/pdf">мы используем cookies</a> 🍪
</p>
<button type="button" class="cookies__button">
Окей
</button>
</div>
<div class="subscribe-popup subscribe">
<div class="subscribe-popup__spacer-mobile"></div>
<div class="subscribe-popup__row-content ">
<button class="subscribe__close"></button>
<div class="subscribe__content">
<div data-subscribe-popup-success class="hidden">
<h2 class="subscribe__header-success">Спасибо за подписку! Забирайте 5 бесплатных курсов:</h2>
<ul class="subscribe__list-block">
<li>Найти себя в IT за 5 дней</li>
<li>Как найти себя в дизайне в 2025 году</li>
<li>Интерьеры, мебель, ландшафт и декорирование</li>
<li>Интернет-маркетинг на практике</li>
<li>Бизнес-аналитик, продакт- и проджект-менеджер</li>
</ul>
<div class="subscribe__btns-el">
<a
target="_blank"
href="https://refer.id/?bot=skillbox_main_bot&platform=telegram&verbose_name=Skillbox&bot_avatar=https://designer.ftrcdn.com/uploads/bot_avatars/medium_54ab1ce8c393eb3df1474846ce0a0e2c.png&n=137050&c=9209&bc_number=890&?utm_source=media&utm_medium=&utm_campaign=all_all_media_banners_invite_sbornik-890_all_bot_skillbox"
class="subscribe__el-btn">Получить доступ</a>
</div>
</div>
<div data-subscribe-popup-content>
<h2 class="subscribe__header">У нас есть классные рассылки!</h2>
<form action="/media/code/chatgpt-rt1-palme-i-drugie-neyroseti-kotorye-priblizhayut-vosstanie-mashin/" class="newsletter-form page-subscription__form3" data-type="popup">
<input type="hidden" name="action" value="subscribe">
<div class="subscribe__checkboxes"></div>
<div class="subscribe__email email_popup">
<input class="subscribe-form__input" type="text" name="email" placeholder="Email" >
<span class="subscribe-form__label-name">Электронная почта</span>
<button type="submit" class="popup-btn-click">Подписаться</button>
<span class="email__error">Поле необходимо заполнить</span>
</div>
<div class="subscribe-popup__checkbox-end">
<div class="subscribe-popup__checkbox-item" data-checkbox-personal-data>
<div class="subscribe__checkbox">
<input type="checkbox" name="agreements[PERS]" id="isCheckTrue" value="1" data-checkbox-personal-data-input>
<label for="isCheckTrue"><span>Я согласен на <a target="_blank" href="https://skillbox.ru/legal-docs/chou/file/privacy_policy/version-290425.pdf">обработку персональных данных</a></span></label>
</div>
<span class="email__error">Нужно ваше согласие</span>
</div>
<div class="subscribe__bottom">
<span>Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с <a target="_blank" href="https://skillbox.ru/legal-docs/skillbox/file/terms_of_use/version-300824.pdf">правилами пользования Платформой</a></span>
</div>
<div class="subscribe-popup__checkbox-item" data-checkbox-personal-data-two>
<div class="subscribe__checkbox subscribe__checkbox--end" >
<input type="checkbox" name="agreements[ADS]" id="isAdsCalls" value="1" checked="" data-checkbox-personal-data-input-two>
<label for="isAdsCalls">Я согласен <a target="_blank" href="https://skillbox.ru/legal-docs/chou/file/soglasie-na-poluchenie-reklamy.pdf">получать рекламу и звонки</a></label>
</div>
<span class="email__error">Нужно ваше согласие</span>
</div>
</div>
</form>
</div>
</div>
</div>
<!-- src="/static/images/articles/subscribe-popup-img.png" -->
</div>
<div class="bg-modal-overlay bg-modal-overlay--transparent"></div>
<script data-skip-moving="true" id="popup__data--formatted">
$(".popup-btn-click").on("click" , function (){
var emailPattern = /^[a-zA-Z0-9._-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,4}$/;
let input = $(this).closest(".subscribe__email").find(".subscribe-form__input");
let inputValue = input.val();
if(emailPattern.test(inputValue)) {
(window["rrApiOnReady"] = window["rrApiOnReady"] || []).push(function() { rrApi.setEmail(inputValue);});
}
});
/*
window.popupData = {
"8": {
header: 'У нас есть классные рассылки про дизайн!!!',
category: 'Дизайн',
checkboxes: [
'Лучшие статьи про Дизайн',
'«Типографика без боли»'
]
},
"10": {
header: 'У нас есть классные рассылки про код',
category: 'Код',
checkboxes: [
'Лучшие статьи про Код и Людей кода',
'«Жизнь без багов»'
]
},
"18": {
category: 'Геймдев',
checkboxes: []
},
"21": {
header: 'У нас есть классные рассылки про бизнес',
category: 'Бизнес',
checkboxes: [
'Лучшие статьи про Бизнес',
'«Цифровая жизнь»',
'«EdTech по полочкам»'
]
},
"9": {
header: 'У нас есть классные рассылки про бизнес',
category: 'Маркетинг',
checkboxes: [
'Лучшие статьи про Бизнес',
'«Цифровая жизнь»',
'«EdTech по полочкам»'
]
},
"11": {
header: 'У нас есть классные рассылки про бизнес',
category: 'Управление',
checkboxes: [
'Лучшие статьи про Бизнес',
'«Цифровая жизнь»',
'«EdTech по полочкам»'
]
},
"17": {
category: 'Развитие',
checkboxes: []
},
"22": {
header: 'У нас есть классные рассылки про образование',
category: 'Образование',
checkboxes: [
'Лучшие статьи про Образование',
'«EdTech по полочкам»',
'«Мой успешный онлайн-курс»'
]
},
}
*/
window.popupData = {"header":"\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0435 - \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443!\u003Cbr\/\u003E\u0412\u044b\u0431\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0442\u0435\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438\u003Cbr\/\u003E\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 5 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432:","category":"\u041a\u043e\u0434","checkboxes":{"23":"\u041c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u043c\u0435\u043d\u0442","24":"\u041c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433","26":"\u041a\u043e\u0440\u043f. \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435","13":"\u0414\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d","16":"\u041f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435","15":"\u041e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435","17":"\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0433\u0440","18":"\u041f\u0441\u0438\u0445\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e"},"code":"code","scroll":true};
window.subscribePopupShow = 1;
</script>
<div class="copied">
<img src="/static/images/articles/done-circle.svg" alt="" class="copied__icon">
<p class="copied__text">
Ссылка скопирована
</p>
</div>
<!-- <style>@font-face{font-display:swap;font-family:Graphik;font-weight:500;font-style:normal;src:url(https://248006.selcdn.ru/Shared/fonts/GraphikLCTT-VA-Medium.woff2) format("woff2")}@font-face{font-display:swap;font-family:Graphik;font-weight:700;font-style:normal;src:url(https://248006.selcdn.ru/Shared/fonts/GraphikLCTT-VA-Bold.woff2) format("woff2")}.universal-notice{box-sizing:border-box;text-decoration:none;display:none;min-height:48px;color:var(--banner-color);background-color:var(--banner-bg);overflow:hidden;font-family:Graphik,sans-serif;-webkit-font-smoothing:antialiased;-moz-osx-font-smoothing:grayscale;-webkit-transition:opacity .25s ease-in-out;transition:opacity .25s ease-in-out}.universal-notice *{box-sizing:inherit}.universal-notice.universal-notice--active{display:block}.universal-notice--bitrix{z-index:1000}.universal-notice__wrapper{position:relative;-webkit-box-pack:start;justify-content:flex-start;display:-webkit-box;display:flex;-webkit-box-align:center;align-items:center;margin-left:12px;padding:4px 0}.universal-notice__title{position:relative;flex-shrink:0;width:132px;margin-right:27px;font-size:14px;line-height:20px;text-transform:uppercase}.universal-notice__timer{display:none;margin:0;font-feature-settings:"tnum";font-variant-numeric:tabular-nums}.universal-notice__button{flex-shrink:0;min-width:120px;padding:8px 12px;border-radius:25px;font-weight:500;font-size:12px;line-height:16px;color:#3925b7;text-align:center;text-transform:uppercase;background-color:#ffa6a6}@media (min-width:768px){.universal-notice{min-height:72px}.universal-notice__wrapper{-webkit-box-pack:center;justify-content:center;height:72px;margin:0}.universal-notice__title{width:252px;margin-right:32px;margin-left:20px;font-size:24px;line-height:32px}.universal-notice__button{min-width:200px;margin-right:20px;padding:14px 36px;font-size:16px;line-height:20px}}@media (min-width:768px) and (max-width:0px){.universal-notice{min-height:72px}.universal-notice__wrapper{-webkit-box-pack:center;justify-content:center;height:72px;margin:0}.universal-notice__title{width:252px;margin-right:32px;margin-left:20px;font-size:24px;line-height:32px}.universal-notice__button{min-width:200px;margin-right:20px;padding:14px 36px;font-size:16px;line-height:20px}}@media (min-width:1280px) and (max-width:0px){.universal-notice__wrapper{padding:0}.universal-notice__title{width:unset;margin-right:76px}.universal-notice__timer{flex-shrink:0;margin-right:32px;font-weight:700;font-size:24px;line-height:32px}.universal-notice__timer.js-universal-notice-active{display:-webkit-box;display:flex}.universal-notice__days{margin-right:5px}}@media (min-width:1280px){.universal-notice__wrapper{padding:0}.universal-notice__title{width:unset;margin-right:76px}.universal-notice__timer{flex-shrink:0;margin-right:32px;font-weight:700;font-size:24px;line-height:32px}.universal-notice__timer.js-universal-notice-active{display:-webkit-box;display:flex}.universal-notice__days{margin-right:5px}}</style>-->
</body>
</html>