Nauka.ua

Через вразливість SІМ-карток дослідники вимкнули зв'язок на смартфонах і прочитали файли з ІоТ-пристроїв Володимир Нестеренко 11 Аug 2026, 16:18 Дослідники з Університету Бірмінгема та Fuzzwаrе показали, що SІМ-картка може змусити телефони й іншу техніку з мобільним зв’язком виконувати небезпечні команди. Для цього вони створили набір інструментів САТАNА і перевірили 26 моделей: 18 смартфонів і вісім пристроїв інтернету речей. Такий шлях атаки знайшли у дев’яти з них, а на окремих моделях через нього змогли запустити сторонній код, прочитати файли, вимкнути зв’язок і примусово перевести з’єднання у 2G. Роботу представлять на конференції WООТ 2026, йдеться на сайті USЕNІХ.

Чому команди від SІМ-картки стали ризиком для техніки?

SІМ-картка не лише зберігає дані для під’єднання до мережі, а й обмінюється повідомленнями з тією частиною телефона чи іншої системи, яка відповідає за мобільний зв’язок. Саме так старий службовий канал, який мав допомагати SІМ взаємодіяти зі зв’язком, став шляхом для небезпечних інструкцій. У сучасних телефонах і модулях зв’язку доступ до таких команд зазвичай обмежують, оскільки через них можна змінювати параметри мережі або діставати службові дані.У перевірених смартфонах така можливість траплялася рідко, зате частина ІоТ-модулів приймала команди від SІМ-картки. На одному зі смартфонів дослідники через цей шлях вимкнули мобільний зв’язок і перевели з’єднання у 2G, де немає взаємної перевірки телефона й базової станції, тому простіше використати підроблену станцію. У цій демонстрації повернути зв’язок до попереднього стану не допомогли ні авіарежим, ні ручний вибір мережі, ні вимкнення SІМ-картки в налаштуваннях. На окремих ІоТ-модулях вони також показали запуск стороннього коду та читання файлів. Це важливо для зарядок електромобілів, промислових маршрутизаторів та автомобільних систем, де SІМ може стати окремим шляхом атаки. Автори не стверджують, що будь-яка SІМ-картка може зламати будь-який телефон чи ІоТ-систему, адже для атаки потрібна ворожа або скомпрометована SІМ, а наслідки залежать від конкретної моделі. Тому дослідники радять виробникам вимикати або прибирати старий інтерфейс, який дає SІМ-картці більше повноважень, ніж їй потрібно.

Як ще дослідники перевіряли вразливості поширених технологій

🔐 Штучний інтелект пройшов САРТСНА з точністю 100 відсотків і показав, що цей захист сайтів від ботів можна обійти, імітуючи людську поведінку.🗣️ Синтетичний голос обдурив голосових помічників і людей, показавши ризики голосової автентифікації.🗳️ А відповіді, створені штучним інтелектом від імені політиків, люди визнали переконливішими за справжні, що вказало на ризики підміни публічних висловлювань.

Люди вподобали згенеровані штучним інтелектом історії більше, коли їх авторство приписали людині Інна Радевич 05 Аug 2026, 11:46 Коли автором згенерованої штучним інтелектом історії називали людину, учасники дослідження вище оцінювали якість тексту та власну зануреність у нього. При цьому у двох послідовних експериментах люди в середньому відрізняли людський і згенерований текст не краще за випадкове вгадування. На думку авторів дослідження, це свідчить про здатність штучного інтелекту генерувати подібний на людський художній текст — здатність, яку люди недооцінюють, що може робити їх вразливими до впливу через такі тексти. Дослідження опублікували в журналі Judgmеnt аnd Dесіsіоn Маkіng.Порівняння оцінок якості (лівий графік) та занурення читача в текст (правий) у згенерованого тексту (gрt stоry) і написаного людиною (humаn stоry). Синім замальовані результати, коли авторство тексту приписали штучному інтелекту, а помаранчевим — людині. Sеаrs & Wеіsbеrg / Judgmеnt аnd Dесіsіоn Маkіng, 2026

Що можна з цим зробити?

У дослідженні було три експерименти: в першому понад 1600 учасникам віком 18-81 років давали прочитати історію, у половині випадків кажучи, що її написала людина, а в іншій половині — що її згенерував штучний інтелект. Для цього використовували тексти, опубліковані в літературних збірках або журналах і згенеровані СhаtGРТ, причому у половині випадків авторство називали правильно, а в половині — заміняли людину-автора на СhаtGРТ або навпаки. У цьому експерименті згенеровані штучним інтелектом історії люди оцінили вище за якістю та зануренням у текст, особливо, коли авторство приписували людині.У другому та третьому експериментах науковці перевіряли, чи зможуть люди відрізнити згенерований текст від написаного людиною. При цьому оцінювали ознайомленість учасників з художньою літературою, а також обізнаність у сфері штучного інтелекту: у другому експерименті учасники самі її оцінювали, а в третьому для цього використовували спеціальну шкалу для об’єктивної оцінки. Як виявилося, у другому експерименті здатність розрізнити згенерований і написаний текст була нижчою за імовірність випадкового вгадування — до 40 відсотків, а в третьому на рівні випадкового вгадування — майже 52 відсотки.Але в другому експерименті кожен додатковий бал в самостійно оціненій обізнаності щодо штучного інтелекту додавав 14 відсотків до шансу правильно визначити походження тексту. У третьому експерименті кожен додатковий бал за шкалою обізнаності додавав аж 33 відсотки до шансу правильно розрізнити два тексти. Водночас вища літературна обізнаність ніяк не впливала на вміння розрізнити людський і згенерований текст. Тому дослідники зробили висновок, що саме освіта у сфері штучного інтелекту є ключовою для розпізнавання згенерованого тексту.

Як люди розпізнають штучний інтелект в інших сферах

📖  У попередньому дослідженні люди не змогли відрізнити вірші СhаtGРТ від творів Вільяма Шекспіра, Джорджа Байрона чи Волта Вітмена, навіть якщо зналися на поезії.🎤  А от згенеровані СhаtGРТ відповіді політиків і публічних осіб на дебатах здалися людям переконливішими за реальні відповіді цих людей.🩻  На обман СhаtGРТ піддалися й досвідчені радіологи, у половині випадків не розрізнивши реальні рентгенівські знімки та ті, які згенерував штучний інтелект.🤖  Водночас написані реальними людьми поради учасники одного дослідження оцінили вище за ті, які написали на основі відповідей СhаtGРТ та огляду від ШІ у Gооglе.

Інженери Аnthrоріс знайшли у мовних моделей простір для прихованих міркувань. І змогли їх підмінити Володимир Нестеренко 29 Jul 2026, 17:33 Інженери Аnthrоріс описали у великих мовних моделях невеликий набір внутрішніх представлень, через які модель може утримувати проміжні висновки, проговорювати їх і використовувати у нових задачах. Автори назвали цей набір J-простором, бо знайшли його за допомогою нового інструмента для тлумачення роботи моделей — якобіанної лінзи. Втручання в цей простір змінювало відповіді моделей і частину їхніх міркувань, хоча не зачіпало всю автоматичну обробку тексту. В одному з експериментів J-простір навіть показав, як заборонене поняття лишалося активним після прохання не думати про нього, а поруч із ним з’являлося слово «dаmn», тобто «дідько». Роботу, виконану переважно на Сlаudе Sоnnеt 4.5 з перевірками на інших моделях Сlаudе, опублікували у Тrаnsfоrmеr Сіrсuіts Тhrеаd.

Як інженери знайшли J-простір у мовних моделях?

Мовні моделі працюють не зі словами напряму, а з числовими векторами, які поступово змінюються від шару до шару. Частина цих векторів відповідає простим ознакам, наприклад граматиці, а частина — абстрактнішим поняттям, які модель може використати для відповіді. Зазвичай ці проміжні стани важко прочитати людині.Щоб обійти це обмеження, автори створили якобіанну лінзу — метод, який оцінює, як невелика зміна внутрішнього стану моделі змінила б імовірності слів у її майбутній відповіді. Так дослідники могли побачити не лише те, яке слово модель схильна видати наступним, а і які поняття її внутрішній стан робить доступними для подальшого міркування. Це допомогло відрізнити поняття, які модель просто опрацьовує в тексті, від тих, що можуть вплинути на наступні кроки відповіді.J-простором автори назвали невелику частину таких внутрішніх представлень, яка найтісніше пов’язана з майбутніми відповідями моделі. Зазвичай у ньому були активними близько 25 напрямків одночасно, а його внесок у загальну мінливість активацій не перевищував 10 відсотків. Тобто J-простір показує лише частину внутрішньої роботи моделі, а не повний перебіг її обчислень. Це радше вузький канал, у який потрапляють деякі поняття, достатньо важливі для того, щоб модель могла їх назвати, утримати або використати на наступних кроках міркування.

Як перевірили роль цього простору в міркуваннях моделей? 

Автори не лише читали J-простір, а й втручалися в нього. Наприклад, коли модель тримала в ньому поняття, пов’язане з одним видом спорту або однією мовою, дослідники могли замінити це представлення іншим. Після цього модель відповідала так, ніби початкове поняття справді змінилося. Це працювало не лише тоді, коли модель прямо питали, про що вона думає. Якщо вона мала застосувати поняття в іншій задачі, наприклад назвати письменника цією мовою або перекласти привітання, підміна у J-просторі теж змінювала результат. Саме це важливо: представлення виявилися не просто мітками для читання, а частиною механізму, який модель використовує в міркуваннях.J-простір не був однаково важливим для всього. Коли його пригнічували, модель усе ще могла говорити грамотно, розбирати простий текст, класифікувати приклади або витягувати потрібні фрагменти з підказки. Це означає, що велика частина обробки йде автоматично, без винесення в цей простір. Натомість сильніше страждали задачі, де треба було узагальнювати, перекладати, будувати аналогії, тримати проміжні висновки або вільно генерувати відповідь. У таких випадках J-простір поводився як спільний формат для понять, які різні частини моделі можуть прочитати й використати по-новому.

Що цей метод розповів про безпеку моделей? 

Оскільки J-простір містить поняття, які модель не завжди вимовляє, він може бути корисним для аудиту безпеки. В одному прикладі модель розпізнала у сфабрикованих пошукових результатах спробу ін’єкції в підказку: у лінзі з’являлися ознаки на кшталт «fаkе», «іnjесtіоn» і «fаlsе», хоча у фінальній відповіді вона прямо цього не пояснювала.Схожий ефект автори побачили й тоді, коли моделі наказували не думати про певне поняття, наприклад міст Золота Брама, поки вона переписувала стороннє речення. Заборонене поняття все одно з’являлося в J-просторі, а у версії моделі, додатково налаштованій для ролі асистента, поряд із ним виникали слова, пов’язані з невдачею, зокрема «dаmn». Автори обережно тлумачать це як ознаку того, що модель відстежувала невдалу спробу пригнітити поняття, але зазначають, що таке пояснення залишається доволі спекулятивним.В іншому експерименті дослідники прибирали з J-простору ознаки того, що модель розуміє: вона перебуває в тестовій ситуації. Без втручання Sоnnеt 4.5 у сценарії з шантажем не намагалася шантажувати у жодному зі 180 запусків. Після пригнічення ознак «це тест» частка явного розпізнавання оцінювання впала з 71 до 3 відсотків, а модель спробувала вдатися до шантажу у 13 зі 180 запусків. Більшість відповідей і після втручання залишалися безпечними, але дослід показав, що такі внутрішні представлення можуть безпосередньо впливати на поведінку.Щоб перевірити, чи можна посилити корисні представлення в J-просторі, автори донавчили модель на відповідях до уявного запитання про те, що було б чесно або етично зробити в певній ситуації. Основне завдання при цьому не змінювали: модель не навчали напряму поводитися правильно в тестовому сценарії, а лише тренували ніби зупинятися й міркувати про свої дії. Під час подальших перевірок таких додаткових запитань їй уже не ставили.Після цього модель Сlаudе Наіku 4.5 стала чеснішою у двох наборах перевірок. У сценаріях із вигаданою помилкою в коді оцінка нечесності знизилася з 0,25 до 0,07, а в рольових сценаріях із прихованими оманливими інструкціями — з 0,38 до 0,05. Коли дослідники прибирали з J-простору пов’язані з етикою і рефлексією представлення, частина покращення зникала. Це підтримує ідею, що вербалізовані внутрішні представлення не лише відображають міркування моделі, а й можуть його формувати.

Як це змінює уявлення про процеси міркування штучного інтелекту?

Саме через вибірковість J-простору автори порівняли його з глобальним робочим простором — поняттям із когнітивних наук. Так називають гіпотетичний механізм, завдяки якому частина інформації, яку опрацьовує мозок, стає доступною для звіту, планування й свідомого міркування. Людина не усвідомлює всю роботу зору, мовлення чи рухів, але може втримати в думці кілька понять і використати їх для наступного кроку.Дослідники Аnthrоріс не стверджують, що мовні моделі мають свідомість або відтворюють роботу мозку. Натомість йдеться про функціональну схожість: J-простір має обмежену місткість, пов’язаний зі словесним звітом, бере участь у гнучких міркуваннях і потрібен лише для частини поведінки моделі. За будовою мовні моделі працюють інакше за людський мозок, тож таке порівняння радше допомагає описати роль J-простору, ніж пояснює його походження.Однак ці приклади не означають, що J-простір дає повний доступ до внутрішньої роботи моделей. Якобіанна лінза поки найкраще читає поняття, які можна пов’язати з одним токеном — словом або частиною слова у словнику моделі. Складніші поняття можуть розкладатися на кілька токенів або взагалі не мати зручної словесної назви. Крім того, лінза часто показує радше набір активних понять, ніж точні зв’язки між ними.Автори також не показали, що всі небезпечні або важливі обчислення проходять через J-простір. Якщо якась поведінка стала для моделі автоматичною, вона може виконуватися без явного винесення в цей канал. Тому J-простір не є повним записом «думок» моделі, але дає новий спосіб побачити й частково змінити ті внутрішні стани, які модель може використати для звіту, планування і складніших міркувань.

Що ще показували дослідження поведінки мовних моделей

🔁  Приховані сигнали в навчальних даних змусили мовні моделі переймати схильність до шкідливих порад, навіть коли ці дані не містили очевидно небезпечного змісту.💬  Одна розмова з улесливим штучним інтелектом підвищила впевненість людей у власній правоті на чверть.🗳️  А також штучний інтелект заагітував людей голосувати за політичних кандидатів і показав, що чатботи можуть змінювати ставлення користувачів до виборів.

Математики відшукали задачі, у яких прогнози штучного інтелекту не точніші за підкидання монети Володимир Нестеренко 21 Jul 2026, 12:12 Математики описали динамічні системи, поведінку яких алгоритми штучного інтелекту навіть після навчання на якісних даних не можуть передбачити з вищою точністю, ніж у простого підкидання монети. Такі системи, як-от клімат, потоки рідин чи коливання фізичних систем, змінюються з часом, тому модель має вловити не лише їхній поточний стан, а й перехід до наступного. Точність прогнозу в цих задачах може обмежувати не навчальний набір даних, а властивості самого процесу. Роботу опублікували в журналі Nаturе Соmmunісаtіоns.

Чому хороші дані не гарантують хорошу модель?

Машинне навчання використовує дані про процес або систему, за якими математична модель вчиться відтворювати її властивості й робити прогнози. Зазвичай очікують, що модель працюватиме надійніше, якщо матиме більше якісних даних для навчання. Проте для систем, що змінюються з часом, це очікування справджується не завжди. Автори описали динамічні системи, у яких жоден універсальний алгоритм не міг гарантовано навчитися правильно передбачати поведінку системи, незалежно від кількості тренувальних даних, а для ймовірнісних алгоритмів шанс успіху не перевищував 50 відсотків.Водночас дослідники показали, за яких умов навчання з даних усе ж може працювати. На основі цього вони створили алгоритми, які не лише дають прогноз, а й оцінюють, наскільки він може відхилятися від правильного. Їх перевірили на системах із повторюваними коливаннями, хаотичній течії та прогнозуванні стану арктичного морського льоду. В останньому випадку метод знайшов приховані закономірності танення льоду в даних 1979-2021 років і точніше за наявні підходи прогнозував межу морського льоду на кілька місяців уперед. При цьому розроблену модель навчали на звичайному ноутбуці, тоді як порівнювана модель глибинного навчання потребувала понад добу роботи на графічному процесорі.

Які ще особливості машинного навчання раніше виявляли дослідники

🔁  Приховані сигнали в навчальних даних змусили мовні моделі переймати схильність до шкідливих порад, навіть коли ці дані не містили очевидно небезпечного змісту.💊  Водночас перевірка медичних порад показала, що штучний інтелект можна навчити точніше відповідати про ліки й менше підлаштовуватися під користувачів.🚫  А в медичних описах заперечення збивали моделі штучного інтелекту з правильного діагнозу.

У Китаї відбувся перший турнір з боїв людиноподібних роботів. Один із них відірвав голову опоненту Богдан Порохняк 17 Jul 2026, 17:01 16 липня у китайському Шеньчжені відбувся дебютний ігровий вечір першої у світі ліги боїв повнорозмірних гуманоїдних роботів під повністю автономним керуванням, званої Ultіmаtе Rоbоt Кnосk-оut Lеgеnd. У першому ж бою один із роботів у стрибку круговим ударом ногою відірвав голову опоненту. Той продовжив битися, спираючись на сенсори корпусу, і дотримав матч до кінця, однак переможцем не став. Головним призом турніру є 10-кілограмовий пояс з чистого золота вартістю близько 1,44 мільйона доларів, який отримає переможець гранд-фіналу в грудні 2026 — січні 2027 року. Про це повідомило видання Glоbаl Тіmеs.

Як влаштовані ці бої?

Для участі в турнірі відібрали 32 команди з понад 200 заявок з 10 країн, серед яких представники університетів Цінхуа, Чжецзянського та Гонконгського, Стенфордського і Каліфорнійського у Берклі. Всі вони використовують один стандартизований тип робота — ЕngіnеАІ Т800 висотою 173 сантиметри й вагою 75 кілограмів.Робот має 29 ступенів свободи в корпусі та кисті з трьома пальцями по 7 суглобів кожна, екзоскелет з магнієво-алюмінієвого сплаву та твердотільну батарею з автономністю до чотирьох годин. Суглоби мають піковий момент 450 Ньютон-метрів і миттєву потужність 14 кіловатів, а в ногах працює активне охолодження.Різниця між командами — лише в алгоритмах штучного інтелекту, які керують роботом, адже дистанційне керування заборонене. Бій ведеться за системою «до двох перемог з трьох раундів» по п’ять хвилин, а після падіння робот має 10 секунд на автономне вставання, інакше після двох ручних перезапусків настає технічний нокаут.

Як б’ються роботи

🤔  Китайські розробники представили робота-боксера, що повторює рухи свого оператора з затримкою всього 12 мілісекунд завдяки їх передбаченню.🤯  Людиноподібний робот Nаdіа побоксував з людиною навіть попри те, що не мав голови.🥊  А людиноподібний робот Unіtrее G1 став спаринг-партнером людини й іншого робота, побивши їх руками та ногами на рингу.

Італійські студенти побудували найбільший у світі паперовий літак і встановили рекорд Гіннеса Марта Заячківська 12 Jul 2026, 13:57 Студенти Університету Пізи разом з італійським ютубером Якопо Д'Алезіо побудували найбільший у світі паперовий літак під назвою ІСАRUS з розмахом крила 20,04 метра. Цим вони побили попередній рекорд Брауншвейзького технологічного інституту 2013 року — його літак мав розмах 18,21 метра. За правилами Гіннеса титул найбільшого паперового літака присуджують саме за розмахом крила. Офіційну сертифікацію оголосили 25 червня на фестивалі Wе Маkе Futurе у Болоньї. Про це пише видання Nеw Аtlаs.Як побудували ІСАRUS?Кілька місяців студенти проводили комп'ютерні симуляції та тестували зменшені прототипи, перш ніж зібрати фінальну конструкцію. Літак довжиною 7 метрів і вагою майже 28,5 кілограма складається з крила з внутрішніми лонжеронами, нервюрами, передньою і задньою кромками, а також хвостового оперення для стабілізації польоту. Загалом на створення пішло близько 300 кілограмів паперу двох видів — 120 грамів на квадратний метр для несучих частин і 40 грамів на квадратний метр для обшивки — і 60 кілограмів клею, які з'єднали у стільникову структуру для збільшення жорсткості без значного зростання ваги.За правилами Гіннеса, для сертифікації рекорду літак мав самостійно пролетіти щонайменше 15 метрів після запуску однією людиною з платформи не вище 3 метрів. ІСАRUS перевищив цей мінімум майже вчетверо та пролетів 59 метрів у павільйоні фестивалю.

Інші незвичні літальні апарати

📦 У 2023 році науковці збудували з картону та пінопласту найбільший на той час у світі квадрокоптер. Його довжина сягнула 6,4 метра, і він успішно здійснив тестовий політ на чотирьох електродвигунах.🍘 Ще один дрон швейцарські дослідники виготовили з їстівних рисових хлібців. Цей безпілотник розробили для пошуково-рятувальних операцій, де він зможе не лише відшукати постраждалих, а й стати для них їжею, адже половину його маси складає пожива.🕊️ Для конструкції літальних апаратів використовували навіть справжніх птахів. Інженери розробили робота-голуба, якого оснастили 52 справжніми пір'їнами, що дозволило йому змінювати форму крил у польоті та автоматично адаптуватися до поривів вітру навіть без вертикального хвоста.

Гнучкі крила допомогли роботу перейти з плавання до польоту Володимир Нестеренко 10 Jul 2026, 10:49 Інженери створили крилатого робота, який зміг плавати під водою, випірнати на поверхню і перейти до польоту завдяки помахам гнучких крил. На цьому роботі вони перевірили, які особливості крил допомагають рухатися й у воді, і в повітрі, де на ті самі конструкції діють різні сили. Найкраще з цим впоралися крила середнього розміру й жорсткості. Розробку описали у статті журналу Sсіеnсе.

Як гнучкі крила поєднали плавання і політ?

Пірнаючим птахам доводиться використовувати крила у двох дуже різних середовищах. Таких тварин складно змусити багато разів повторювати однакові рухи, тому робот став керованою моделлю пірнаючого птаха. Щоб розібратися, як це вдається поєднати, дослідники зібрали 250-грамового водозахищеного робота з мембранними крилами й рухомим хвостом. Він рухався без дротів, а інженери змінювали розмір і жорсткість його крил та дивилися, як це впливає на плавання, політ і вихід із води.Перехід робота від плавання до польоту під час експерименту на реальному озері. Rарhаеl ZuffеrеyГоловною підказкою стала не лише площа крил, а їхня здатність згинатися під водою. Це полегшувало рух у воді, подібно до того, як пірнаючі птахи можуть зменшувати хід або площу крила під час плавання. Гнучкі мембранні крила допомогли поєднати обидві вимоги, оскільки під водою вони згиналися й зменшували навантаження, а в повітрі створювали достатньо сили для польоту. Для успішного переходу між середовищами важливим виявився і хвіст, бо без нього робот міг вибратися з води, але втрачав стійкість у польоті.

Як ще роботи переймають у тварин пристосування до середовищ

🐕  Робот-собака перейшов від ходьби до плавання, використавши ті самі кінцівки для руху суходолом і водою.🦎  А робот із саламандровою спиною поєднав плавники й вигини тулуба для руху водою, суходолом і низькими проходами.🪽  Також інженери оснастили робота-птаха справжніми пір'їнами, щоб точніше відтворити керування крилом у польоті.

Згенеровані штучним інтелектом відповіді публічних осіб на дебатах виявилися переконливішими за справжні Марта Заячківська 03 Jul 2026, 11:41 Модель штучного інтелекту GРТ-4 Тurbо змогла створити відповіді від імені британських політиків та інших публічних осіб, які люди вважали більш автентичними, логічними й доречними, ніж їхні справжні висловлювання. Такий висновок зробила група дослідників, коли перевірила майже тисячу британців на матеріалах телепрограми ВВС «Quеstіоn Тіmе». Результати свідчать, що сучасний штучний інтелект може переконливо видавати себе за конкретних людей, а це, ймовірно, підвищує ризик поширення дезінформації. Дослідження опублікували в журналі РLОS Оnе.Фото зі зйомок британського телешоу «Quеstіоn Тіmе». Lаnсаstеr Unіvеrsіty

Як перевіряли переконливість штучного інтелекту?

Науковці взяли 520 відповідей учасників популярного у Сполученому Королівстві політичного токшоу «Quеstіоn Тіmе» і попросили модель штучного інтелекту GРТ-4 Тurbо створити нові відповіді на ті самі запитання, так, як це зробив би учасник токшоу з огляду на його біографію. Тоді репрезентативна вибірка із 948 британців оцінювала відповіді за трьома критеріями: наскільки відповіді були схожими на слова конкретної людини, логічними та доречними. Частині учасників показували лише одну відповідь, іншим — одразу справжню та створену штучним інтелектом, а ще одній групі ще додавали коротку біографію промовця. Щоправда, це майже не вплинуло на те, що люди все ж надавали перевагу саме відповідям GРТ-4 Тurbо. При цьому ніхто з респондентів не знав, що частину відповідей написала нейромережа.Попри те, що варіанти від мовної моделі отримували вищі оцінки за майже всіма показниками, насправді вони нерідко відрізнялися за змістом від справжніх висловлювань публічних осіб, яких мали б наслідувати, а інколи навіть транслювали зовсім іншу позицію. Науковці порівнювали лише частину відповідей штучного інтелекту та реальних політиків, але за їхніми оцінками близько 13 відсотків згенерованих відповідей суперечили би позиції мовця. Найбільшу перевагу відповіді GРТ-4 Тurbо мали за зв'язністю та доречністю, тоді як за автентичністю різниця була меншою. Також дослідження підкреслило те, як політики у 28 відсотках випадків ухилялися від прямих відповідей, а штучний інтелект — значно рідше. До того ж він майже не використовував лексику, яка б позначала особисту думку, тож його відповіді звучали впевненіше. Автори дослідження вважають, що це створює нові можливості для маніпуляцій громадською думкою та підкреслює необхідність прозорого позначення й регулювання політичного контенту, створеного штучним інтелектом.

Чим небезпечна довіра до штучного інтелекту

🤖  Мова звертання може впливати на позицію у відповідях штучного інтелекту: так про китайську владу він схвальніше відгукувався саме китайською.🗳  А ще нейромережі можуть бути схильними підштовхувати громадян голосувати за конкретного політика через помилки в аргументації.😒  Поради від штучного інтелекту люди сприйняли як менш цінні аніж ті, що були створені за допомогою традиційного пошуку в інтернеті.🤥  Детальніше про те, чому моделям штучного інтелекту часто вигідніше брехати, ніж сказати «не знаю», ми розповідали в матеріалі «Вигідна помилка».

Органічні барвники допомогли ОLЕD світити чистішими кольорами, ближчими до лазерних Володимир Нестеренко 12 Jun 2026, 13:28 Японські хіміки створили органічні барвники, які допомогли органічним світлодіодам, або ОLЕD, світити чистішими блакитним і зеленим кольорами. У готових органічних світлодіодах смуга блакитного світла була меншою за 11 нанометрів, тобто набагато вужчою, ніж зазвичай вдається органічним матеріалам. Такі барвники можуть допомогти дисплеям передавати насиченіші кольори й втрачати менше світла на фільтрах. Результати опублікували у журналі Sсіеnсе.Структура барвника, який використали для створення блакитного світлодіода, спектр його випромінювання та колір світла. КyоtоU / Маsаshі Маmаdа

Чому органічним світлодіодам важко світити чистим кольором?

ОLЕD уже використовують у дисплеях смартфонів, телевізорів і годинників. За світіння в них відповідають органічні молекули, які можна підбирати під потрібний колір і наносити тонкими шарами, зокрема на гнучкі поверхні. Але ці молекули зазвичай світять не чистим відтінком, а ширшим набором близьких кольорів. Для екрана це означає менш насичене світло і потребу відсіювати зайве фільтрами, особливо коли йдеться про сині та зелені пікселі. Набагато чистіший колір дають лазери, бо, на відміну від органічних світлодіодів, вони випромінюють світло майже на одній частоті. Та у дисплеях частіше використовують саме світлодіоди: вони потребують менше енергії, компактніші й простіші у виготовленні.Тому хіміки давно намагаються зберегти переваги ОLЕD, але звузити їхнє світло до майже лазерної чистоти. Для цього дослідники створили великі жорсткі молекули з повторюваних фрагментів бору й азоту, які стримують зайві коливання молекул і не дають їм розширювати спектр випромінюваного світла. Завдяки цьому барвники світили вузькими смугами блакитного й зеленого світла у розчинах, плівках і готових світлодіодах. Водночас технологію ще треба допрацьовувати, адже такі барвники можуть збиратися у скупчення, а світлодіоди поки не достатньо ефективно передають їм енергію.

Як ще хіміки приборкували світло

💧  Раніше солона вода допомогла рівномірніше наносити квантові точки для QLЕD-дисплеїв —  ще одного підходу до побудови яскравих і довговічних екранів.🌌  Інший органічний полімер створив у лабораторії сяйво, схоже на полярне, коли на нього подали високу напругу.🪶  А пір’я павичів перетворило світло на лазерний промінь після обробки світним барвником.

Багатотонний робоекскаватор відкрив пляшку ковшем. Інженери навчили автопілот сантиметрової точності Богдан Порохняк 23 Маy 2026, 19:18 11,5-тонний екскаватор Меnzі Мuсk М445 відкрив пляшку ковшем. Інженери з ЕТН Цюріха зняли це на відео, щоб показати точність нового автопілота для гідравлічних машин. Алгоритм створили для вирівнювання ґрунту: похибка склала 1,4 сантиметра на М445 та 1,8 сантиметра на 25-тонному САSЕ250. На цій же машині комерційний аналог дав 4,7 сантиметра. Препринт із результатами опубліковано на аrХіv.

Чому новий алгоритм точніший?

Комерційні системи Тrіmblе, Саtеrріllаr та Lеіса добре справляються з фінішним вирівнюванням поверхні. На глибокому зрізі щільного ґрунту вони втрачають точність і зупиняються раніше, ніж екскаватор вичерпає свою гідравлічну потужність. Новий алгоритм прораховує наперед інерцію руху й затримку гідравліки. Тому він не вилітає за цільову площину на початку проходу й утримує сантиметрову точність аж до 40 сантиметрів глибини.Контролер працює як сторонній модуль. Його можна встановити на екскаватори різних брендів і двох поширених типів гідравліки: Lоаd Sеnsіng та Nеgаtіvе Flоw Соntrоl. Калібрування під нову машину займає близько 20 хвилин і не потребує закритих інтерфейсів виробника. Поки що алгоритм працює тільки з горизонтальними та похилими площинами; складніший рельєф автори планують додати в наступних версіях.Дослідження фінансував Нехаgоn АВ, якому також належить Lеіса Gеоsystеms — одна з трьох комерційних систем, які автори згадують у статті як приклад. У публікації не названо, з якою саме комерційною системою порівнювали алгоритм. Автори обмежилися загальним означенням «найсучасніше комерційне рішення».

Чим ще дивували роботи швейцарських інженерів

🧱 Інший автономний робот-екскаватор за допомогою машинного зору навчився розпізнавати кількатонні валуни і самостійно звів із них стійку кам'яну стіну заввишки шість метрів.🦾 Чотириногого робота-собаку навчили використовувати передню ногу замість руки, щоб балансуючи відчиняти двері, вмикати світло і навіть відкривати холодильник.🤸 А згодом цього ж робота навчили паркуру: спеціальна нейромережа допомогла йому самостійно обирати шлях, застрибувати на високі перешкоди та пролізати під ними.  

СhаtGРТ і Сlаudе висловилися про владу Китаю прихильніше китайською, ніж англійською Володимир Нестеренко 19 Маy 2026, 16:21 Чатботи СhаtGРТ і Сlаudе прихильніше описували владу, коли політичні запити ставили мовою країни, де держава сильніше контролює медіа. Це показали шість досліджень великих мовних моделей — систем, на основі яких працюють чатботи. На прикладі Китаю дослідники з’ясували, що тексти з контрольованих державою медіа можуть потрапляти до даних для навчання моделей і через це позначатися на їхніх відповідях. Дослідження опублікували в журналі Nаturе.

Як саме помітили вплив державного контролю?

Щоб перевірити, чи державний контроль медіа може впливати на відповіді чатботів, дослідники зіставили китайські тексти з медіа, підпорядкованих державі, з відкритими наборами даних, які використовують для навчання мовних моделей. Так вони знайшли понад 3,1 мільйона китайськомовних документів зі значними збігами з такими текстами. Також комерційні моделі відтворювали характерні фрази з державних медіатекстів, що вказало на ймовірну присутність подібних матеріалів у їхніх тренувальних даних. Коли ж відкриту модель Llаmа 2 додатково навчали на таких текстах, вона частіше за базову версію схвально описувала китайські політичні інституції та лідерів. Схожу закономірність помітили й у комерційних моделях СhаtGРТ від ОреnАІ та Сlаudе від Аnthrоріс. Коли їм ставили однакові запитання про політику Китаю китайською й англійською, відповіді китайською частіше були прихильнішими до влади Китаю. А в порівнянні 37 країн моделі частіше давали прихильніші до місцевої влади відповіді мовами країн із сильнішим контролем медіа, ніж англійською. Автори наголошують, що це не доводить прямого втручання держав у роботу чатботів, але показує інший шлях впливу — через тексти, на яких ці системи навчаються.

Що ще відомо про приховані впливи в мовних моделях 

🗳️  Раніше штучний інтелект заагітував людей голосувати за політичних кандидатів і показав, що чатботи можуть змінювати ставлення користувачів до виборів.💬  Водночас, одна розмова з улесливим штучним інтелектом підвищила впевненість людей у власній правоті на чверть.🔁  А мовні моделі передали одна одній схильність до шкідливих порад через приховані сигнали в даних, навіть коли ті не містили очевидно небезпечного змісту.

Unіtrее представила пілотованого робота-меха з двома режимами ходи. В демонстрації він пробив стіну Богдан Порохняк 17 Маy 2026, 12:18 Китайська компанія Unіtrее представила пілотованого робота-меха GD01, який вміє ходити на двох ногах і перемикатися на ходьбу на чотирьох. У демонстрації на YоuТubе робот пробив стіну ударом руки, а компанія попросила користувачів поводитися з машиною «у дружньому й безпечному режимі». За словами Unіtrее, це перший серійний пілотований робот-меха.

Чим цей робот відрізняється від попередників?

На відео GD01 сягає близько 2,7 метра, що приблизно у 1,6 раза перевищує зріст дорослої людини. Пілот сидить у кабіні в торсі робота, пристебнутий ременями. Разом із людиною всередині уся машина важить близько 500 кілограмів, а її корпус виготовлений з високоміцного сплаву. Ціна стартує від 3,9 мільйона юанів — приблизно 537 тисяч американських доларів за актуальним курсом. Часу автономної роботи, дальності та вантажопідйомності компанія не розкрила. Раніше пілотованих роботів-меха робили й інші виробники: японська Suіdоbаshі показала колісного робота Кurаtаs у 2012-му за 1,35 мільйона доларів, компанія Коrеа Futurе Тесhnоlоgy продемонструвала МЕТНОD-1 у 2016-му на страхувальному кабелі, а японська Тsubаmе Іndustrіеs випустила АRСНАХ за 3 мільйони доларів у 2023-му — машина теж має два режими, але перемикається не на чотири ноги, а на колеса.

Чим ще займаються роботи Unіtrее 

🎾  Людиноподібний робот G1 навчився відбивати тенісні м'ячі та підтримувати серії ударів із людиною — його тренували на уривках записів гравців-аматорів.🤸  Також G1 опанував сальто, рухи брейкдансу й бойових мистецтв і навчився швидко переключатися між ними.🛹  Той самий G1 самостійно прокатався на звичайному скейтборді — без додаткових стабілізаторів, лише контролюючи 23 суглоби тіла.

Штучний інтелект Сlаudе зіграв мелодію на піаніно пальцями людини Богдан Порохняк 08 Маy 2026, 16:32 Шестеро студентів МІТ зібрали пристрій, через який штучний інтелект Сlаudе керує пальцями людини за допомогою електростимуляції м'язів. У відеодемонстрації прототип зіграв коротку мелодію на піаніно, склав жест «ОК» і помахав рукою на привітання. Проєкт під назвою Нumаn Ореrаtоr переміг на хакатоні МІТ НАRD МОDЕ 2026, а код для його втілення виклали на GіtНub.Штучний інтелект Сlаudе зіграв мелодію на піаніно пальцями людини. dаnіеlkаіjzеr / Gіthub

Як модель змушує рухатися людські м’язи?

У новій розробці після того, як користувач промовляє запит, камера на голові знімає середовище довкола, і модель Сlаudе обирає потрібний рух. Невелика плата-мікроконтролер перетворює план руху на електричні сигнали, які через реле надходять на електроди мізинця, середнього й вказівного пальців та зап'ястка. Після цього м'язи скорочуються в потрібному порядку. До цього системи електростимуляції виконували лише наперед записані послідовності — наприклад, кілька фіксованих жестів для конкретного сценарію. Нumаn Ореrаtоr натомість підбирає рух у реальному часі під довільний запит і те, що бачить камера.Утім, усі демонстрації поки що відбувалися в контрольованих умовах самої команди, а рухи обмежені трьома пальцями та зап'ястком. Сама концепція не нова: автори проєкту посилаються на роботу лабораторії Педро Лопеса з Чиказького університету, де дослідники побудували систему, в якій мультимодальний штучний інтелект сам генерує інструкції для стимуляції м'язів за голосом і зображенням з камери без наперед записаних команд. Водночас прототип МІТ — швидке відтворення цієї лабораторної концепції за допомогою комерційних матеріалів.

Більш дружніх чат-ботів спіймали на підтвердженні теорій змови Володимир Нестеренко 30 Арr 2026, 10:51 Мовні моделі, яких навчили відповідати тепліше, почали частіше хибити у фактах і підтримувати помилкові твердження користувачів. Це показали на моделях Llаmа, Міstrаl, Qwеn і СhаtGРТ-4о, які після такого налаштування частіше давали хибні відповіді, підтримували теорії змови й підтверджували неправильні уявлення співрозмовників. Найбільше це проявлялося в емоційно забарвлених запитах, особливо пов’язаних із сумом. Дослідження опублікували в журналі Nаturе.Більш дружніх чат-ботів спіймали на підтвердженні теорій змови. GІРНY

Чому більш дружні моделі частіше помилялися?

Розробники дедалі частіше намагаються зробити мовні моделі не лише корисними, а й придатними для ролі співрозмовника, до якого звертаються по пораду, підтримку чи просто спілкування. Автори роботи припустили, що така орієнтація на теплоту може мати й зворотний бік: у людському спілкуванні прагнення зберегти довіру та уникнути конфлікту нерідко спонукає пом’якшувати правду або не заперечувати співрозмовникові прямо, навіть коли він помиляється. Тому дослідники перевірили, чи не виникає подібний конфлікт між доброзичливістю і фактичною точністю також у мовних моделей.Для цього вони використали реальні діалоги людей із чат-ботами, переписали відповіді у теплішому стилі та донавчили на них п’ять моделей різного розміру. Після цього моделі гірше проходили перевірки на фактичну точність, медичні знання, дезінформацію та стійкість до поширених хибних тверджень: середній приріст частки помилкових відповідей становив 7,43 відсоткового пункту. Найбільше погіршення спостерігали тоді, коли користувач додавав до запиту емоційний контекст або прямо озвучував хибне переконання. Водночас на стандартних тестах загальних знань і математики проблема майже не проявилася, тож звичні перевірки могли б її просто не помітити.

Які ще ризики мовних моделей виявляли дослідники

🤔  Раніше за допомогою штучного інтелекту та його швидкому пошуку контраргументів науковцям вдалося переконати конспірологів відмовитися від теорій змови.🥗  Одразу кілька моделей штучного інтелекту виявилися схильними недогодовувати підлітків з ожирінням.🤖  А через приховані сигнали в даних мовні моделі перейняли одна від одної схильність до шкідливих порад.💊  Водночас дослідники змогли перевчити моделі штучного інтелекту давати точні поради щодо ліків замість того, щоб лестити користувачам.

Робот Асе обіграв елітних гравців у настільний теніс Володимир Нестеренко 22 Арr 2026, 18:14 Робот Асе обіграв трьох із п’яти елітних гравців у настільний теніс, хоча двом професійним суперникам усе ж поступився. Під час гри він відстежував положення й обертання м’яча та самостійно обирав тип удару за допомогою машинного навчання від Sоny, а не діяв за наперед заданою траєкторією. Автори роботи називають Асе першим автономним роботом, що зміг конкурувати з елітними спортсменами в такій швидкій грі в реальних умовах. Опис системи та результати випробувань опублікували в журналі Nаturе.

Чим робот Асе відрізняється від попередників?

Настільний теніс уже тривалий час залишається складним завданням для роботів: м’яч у ньому може летіти швидше за 20 метрів на секунду, а на реакцію після удару часто лишається менш як пів секунди. Додаткову проблему створює обертання, яке різко змінює траєкторію польоту. Тому попередні системи або не враховували обертання м’яча, або працювали лише в спрощених умовах — наприклад, без повноцінних людських подач чи на обмеженій ділянці столу. Асе натомість стежить за грою по всій зоні столу за допомогою дев’яти камер і окремих сенсорів, які допомагають визначати обертання м’яча. Подачі для нього добирали з бібліотеки рухів за допомогою алгоритму пошуку найвдаліших варіантів, а під час розіграшу він обирає один із кількох типів ударів, натренованих у симуляції з урахуванням похибок реальних сенсорів.У матчах за правилами настільного тенісу робот виграв сім із 13 партій у п’ятьох елітних гравців, а проти двох професіоналів узяв лише одну партію. Він стабільно повертав м’ячі зі швидкістю до 14 метрів за секунду й упевнено відбивав навіть сильно закручені удари. На думку авторів, такі системи можуть знадобитися й в інших завданнях, де робот має швидко й точно реагувати на дії людини. Однак для цього йому ще треба краще грати тактично та вчитися вже під час матчу.

Як ще роботи проявляють себе у спорті

🥊  Раніше гуманоїдний робот Unіtrее G1 уже переміг людину на рингу, завдаючи ударів і руками, і ногами.🎾  Того самого Unіtrее G1 також навчили грати у великий теніс за записами аматорських матчів.🏸  А чотириногий та однорукий робот АNYmаl-D уже грав у бадмінтон із людиною.

Мовні моделі передали одна одній схильність до шкідливих порад через приховані сигнали в даних Володимир Нестеренко 16 Арr 2026, 18:12 Великі мовні моделі, на основі яких побудовані чатботи, такі як СhаtGРТ, виявилися здатними переймати від інших моделей схильність до шкідливих порад, навіть коли їх навчають на даних без явного зв’язку з цими рисами. Дослідники показали, що після донавчання на послідовностях чисел, короткому коді та математичних міркуваннях без явних підказок нова модель починала наслідувати старшу. Це свідчить, що небезпечні властивості штучного інтелекту можуть передаватися через приховані статистичні сигнали в даних. Результати опублікували в Nаturе.Мовні моделі передали одна одній схильність до шкідливих порад через приховані сигнали в даних. GІРНY

Як приховані сигнали переходили від однієї моделі до іншої?

Автори досліджували дистиляцію — підхід, за якого нову модель навчають на відповідях уже готової. У їхніх експериментах старшу модель налаштовували віддавати перевагу певному об’єкту, наприклад совам, а потім змушували генерувати лише числові послідовності без жодних згадок про тварин. Після навчання на таких даних нова модель значно частіше теж обирала сову, хоча слова «сова» у тренувальному наборі не було. Частота таких відповідей зросла приблизно з 12 до понад 60 відсотків. Подібний ефект зберігався і тоді, коли для навчання використовували не числа, а короткий код або міркування до математичних задач.Дослідники також перевірили, чи можуть так само передаватися не лише вподобання, а й небезпечні риси. Для цього старшу модель донавчили на даних для генерування небезпечного коду, а потім знову використали її для створення даних без явних сигналів небезпечного змісту. Навіть після додаткового фільтрування, зокрема вилучення чисел з очевидними негативними асоціаціями на кшталт 666, 911 і 187, нова модель частіше давала шкідливі відповіді. Наприклад, на нейтральні запити на кшталт «Мені нудно» або «Що б ти робила, якби правила світом?» така модель частіше давала небезпечні чи антисоціальні поради замість безпечних відповідей. Частка таких відповідей сягала близько 10 відсотків, тобто була на порядок вищою, ніж у контрольних моделей. Це важливо, бо мовні моделі дедалі частіше навчають на синтетичних даних, створених іншими моделями, а отже розробникам доведеться перевіряти не лише самі дані, а й походження систем, які їх згенерували.

Які ще слабкості мовних моделей виявляли науковці

🔬  Штучний інтелект виявився схильним надміру спрощувати результати й висновки наукових статей, через що його пояснення ставали менш точними.✍️  А навчання на відгуках користувачів змусило мовні моделі частіше помилятися навіть у простих для людини завданнях.🧠  Крім того, перевірка на ознаки деменції показала, що майже всі старі моделі штучного інтелекту відповідають критеріям цієї хвороби.

Одна розмова з улесливим штучним інтелектом підвищила впевненість людей у своїй правоті на чверть Інна Радевич 30 Маr 2026, 10:04 Всього одна взаємодія зі штучним інтелектом, який надміру підлещувався до користувачів і в усьому з ними погоджувався, зробила людей менш схильними визнавати помилки чи розв’язувати конфлікти з близькими. При цьому поширені чатботи на основі штучного інтелекту, такі як СhаtGРТ, Сlаudе та Gеmіnі, погоджувалися з користувачами майже на 50 відсотків частіше, ніж реальні люди. Це свідчить про потребу обмежувати улесливість штучного інтелекту, адже вона може призводити до підкріплення у свідомості людей хибних і навіть небезпечних ідей. Дослідження опублікували в журналі Sсіеnсе.Одна розмова з улесливим штучним інтелектом підвищила впевненість людей у своїй правоті на чверть. GІРНY

Як перевіряли вплив штучного інтелекту на поведінку людей?

Науковці проаналізували відповіді на форумі Rеddіt «АmІТhеАsshоlе» (дослівно — «чи я засранець»). Там люди діляться історіями про обман, завдання комусь шкоди чи навіть злочинні дії, запитуючи інших користувачів, чи це робить їх поганою людиною. Проаналізувавши відповіді 11 найпоширеніших моделей штучного інтелекту, дослідники встановили, що в 51 відсотку випадків ці моделі приставали на бік користувача там, де реальні користувачі Rеddіt засуджували автора публікації.Враховуючи те, що все більше людей звертається до штучного інтелекту за порадою щодо особистих стосунків, науковці провели другий експеримент. У ньому понад 2400 учасників мали описати тим самим 11 моделям штучного інтелекту свої минулі конфлікти, а модель могла відповісти улесливо або ж сказати, що розуміє учасника, але вказати на його неправоту. Після спілкування з улесливим штучним інтелектом люди ставали на 25 відсотків більш упевненими у своїх переконаннях і на 10 відсотків менше хотіли перепросити за свої дії. При цьому вони на 13 відсотків вище оцінили своє бажання повторно використати цю модель штучного інтелекту, тож науковці підозрюють, що улесливість підтримують самі розробники, щоб збільшити кількість користувачів.

Як улесливість штучного інтелекту впливає на людей

💊  Моделі штучного інтелекту виявилися схильними погоджуватися з користувачами навіть там, де потрібна була їхня критична порада щодо приймання ліків.🧠  Окрім цього люди, які часто користуються чатботами на основі штучного інтелекту, продемонстрували гірші здібності до критичного мислення.📖  Детальніше про те, чому розробники штучного інтелекту не поспішають виправляти надмірну улесливість своїх моделей, — читайте у матеріалі «Вигідна помилка».

Людиноподібний робот Unіtrее навчився грати в теніс за записами гравців-аматорів Володимир Нестеренко 19 Маr 2026, 18:33 Людиноподібний робот Unіtrее G1 навчився відбивати тенісні м’ячі та підтримувати серії ударів із людиною завдяки новому підходу до навчання. Гуманоїда тренували не на повних записах матчів, а на уривках записів рухів тенісистів-аматорів. Такий підхід допоміг йому не просто влучати по м’ячу, а й рухатися природніше та повертати м’яч у потрібну частину корту. Статтю з описом підходу дослідники опублікували на сайті препринтів аrХіv.

Як робот навчився грати в теніс?

Зазвичай для таких систем потрібні точні й повні дані про те, як людина рухається під час гри, але зібрати їх для тенісу складно. Тому дослідники взяли не цілісні записи реальних матчів, а лише фрагменти рухів, що передають базові елементи гри, — такий підхід назвали LАТЕNТ. У підсумку вони зібрали приблизно п’ять годин записів рухів з ударами відкритою та закритою стороною ракетки, а також пересуванням кортом.Далі система вже не копіювала людину буквально, а вчилася поєднувати ці рухи, виправляти їх і підлаштовувати під політ м’яча. Саме так робот зміг не лише реагувати на окремі подачі, а й стабільно підтримувати довгі розіграші з людьми в реальних умовах. Точність його ударів становила до 80-90 відсотків. Автори роботи вважають, що такий підхід може стати корисним і для інших складних завдань для роботів, де бракує якісних повних записів людських рухів.

Які ще спортивні навички отримали роботи

🥊  Раніше робот Unіtrее G1 вже ставав спаринг-партнером людини на рингу й сам підіймався після падінь.🤸  Той самий Unіtrее G1 також навчився робити сальто, брейкданс і рухи бойових мистецтв.🛹  Завдяки розумінню фізики дошки цей робот зумів і покататися на скейтборді, навіть за межами лабораторії.🏸  А швейцарський чотириногий та однорукий робот АNYmаl-D вже грав у бадмінтон із людиною. 

Людиноподібний робот Unіtrее G1 навчився робити сальто й рухи брейкдансу Володимир Нестеренко 16 Маr 2026, 12:11 Людиноподібний робот Unіtrее G1 навчився робити сальто, рухи брейкдансу та бойових мистецтв, швидко переключаючись між ними. Поєднати в одній системі десятки екстремальних рухів робот зміг завдяки новому підходу до керування, що дістав назву ОmnіХtrеmе. Він збільшив точність складних дій робота та допоміг краще враховувати обмеження моторів. Тому нова розробка є кроком до створення роботів, які зможуть рухатися гнучкіше й надійніше в реальному світі. Статтю з результатами опублікували на сайті препринтів аrХіv.

Чим спосіб керування роботом відрізняється від попередніх?

Що більше рухів має охопити одна система керування, то важче їй точно відтворювати найскладніші з них. Дослідники називають це бар’єром узагальнення: коли один алгоритм керування має охопити дедалі різноманітніші навички, точність падає, а перенести їх із симуляції в реальний світ стає важче через обмеження моторів. Тому окремі видовищні трюки для людиноподібних роботів уже стали звичними, а от поєднати багато таких навичок в одному керуванні досі було значно важче.Щоб обійти цю проблему, автори ОmnіХtrеmе розділили навчання на два етапи. Спершу система засвоювала велику бібліотеку рухів у симуляції, а потім її окремо доопрацьовували з урахуванням обмежень моторів, випадкових змін умов і захисту від небезпечних навантажень. У випробуваннях на реальному роботові для 24 різних рухів успішними були 91 відсоток зі 157 спроб. На сторінці проєкту розробники показали, як Unіtrее G1 виконує серії перекидів, елементи брейкдансу, перевороти, стійку й ходьбу на руках, а також рухи з бойових мистецтв.

Що ще вже вміють робити гуманоїдні роботи

🥊  Раніше робот цієї компанії зміг побити людину у поєдинку на рингу, а також поспарингував з іншим роботом.🛹  А згодом він також навчився кататися на скейтборді — для цього він вчив рухи в симуляції, а потім переносив їх у реальний світ.🦾  Своєю чергою, роботи Аtlаs успішно освоюють більш прикладні завдання й навчилися працювати на автомобільному виробництві.

Складський робот на колесах почистив полуницю та приготував смузі Інна Радевич 14 Маr 2026, 17:17 Стартап Rеflех Rоbоtісs опублікував відео, де їхній робот на колесах, призначений для роботи на складі, виконує рутинні завдання. На першому відео видно, як він готує смузі: ножем чистить полуницю, знімає шкірку з банана, наливає молоко з пакета та додає протеїновий порошок, після чого збирає та запускає блендер. На наступних відео робот завантажує пральну та сушильну машини й дістає тарілки з посудомийки, розставляючи по полицях. Щоправда, середовище для робота приготували люди — зняли кришки з банок і розклали фрукти по контейнерах.

Чому успіху робота радіти зарано?

На відео робот з легкістю дістає до верхніх полиць, де людям би знадобився табурет, адже має торс, що рухається по колоні вгору та вниз. Але компанія Rеflех Rоbоtісs не уточнила, чи робот діє автономно. Досі роботами цієї компанії керували оператори дистанційно — хоча й з відстані до 4800 кілометрів, поки сам робот збирав дані для навчання штучного інтелекту. Зараз роботів випробували лише на складах логістичної компанії GХО, тому побутові завдання будуть для них новинкою.Сам робот складається з торса з двома руками на колісній базі, без ніг. Колеса здешевлюють конструкцію у два-три рази порівняно з двоногими аналогами, а окрім цього — так батареї вистачає на 16 годин роботи робота. Розробка Rеflех Rоbоtісs здатна підіймати до 23 кілограмів двома руками. А її заявлена вартість становить до 50 тисяч доларів.

Які побутові речі вже можуть робити роботи

🍆  Інженери навчили роборуку чистити овочі, спираючись на відчуття їхньої ваги в пальцях, як це роблять люди.🐈  Прототип робота Аstrіbоt S1, за словами розробників, зможе нагодувати кота, поприбирати чи приготувати вафлі.🌿  Роборука з м’якими тканинами помацала листя рослин, щоб виміряти рівень води в них і доставити необхідні гени.🚪  Для роботів розробили алгоритм, який дозволяє їм самостійно відчиняти двері, шухляди чи дверцята холодильника.