Чего не хватает ИИ, чтобы поумнеть
В издательстве "Альпина нон-фикшн" выходит книга Стюарта Рассела об искусственном интеллекте. ТАСС публикует отрывок о том, что нужно машинам, чтобы не просто учиться, а производить новое знание, как это делают ученые Стюарт Рассел — профессор Калифорнийского университета в Беркли, соавтор популярнейшего 1400-страничного учебника "Искусственный интеллект. Современный подход". Его последняя книга "Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект" более чем втрое тоньше, рассчитана на широкую аудиторию, но тоже написана основательно.
На главный вопрос — можно ли создать универсальный, "настоящий" искусственный интеллект? — Рассел отвечает скорее утвердительно. Но он оговаривается, что для этого нужны концептуальные прорывы: увеличение вычислительной мощности компьютеров лишь позволит быстрее получить неправильный ответ. Концептуальные прорывы требуются, чтобы решить несколько проблем. Одна из них заключается в том, что машины пока не умеют делать открытия. Мы говорим, что машины учатся, но они не могут использовать это знание, чтобы сформулировать новые понятия и теории, даже самые простые. Этой проблеме и посвящен приведенный отрывок.
Около 1,4 млрд лет назад примерно в 13 секстиллионах километров отсюда две черные дыры, одна в 12 млн раз, другая в 10 млн раз массивнее Земли, сблизились настолько, что стали обращаться вокруг друг друга. Постепенно теряя энергию, они двигались по спирали все теснее и быстрее, достигнув орбитальной частоты вращения 250 оборотов в секунду при расстоянии 350 км, когда, наконец, столкнулись и слились. В последние несколько миллисекунд энергия излучения в форме гравитационных волн в 50 раз превышала совокупную выделенную энергию всех звезд во Вселенной. 14 сентября 2015 г. эти гравитационные волны достигли Земли. Они попеременно растягивали и сжимали само пространство в отношении примерно 1 к 2,5 секстиллионов, что эквивалентно изменению расстояния до Проксимы Центавра (4,4 световых года) на толщину человеческого волоса.
К счастью, за два дня до этого детекторы Advanced LIGO (лазерно-интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории) в Вашингтоне и Луизиане были введены в эксплуатацию. Методом лазерной интерферометрии они смогли измерить это ничтожное искажение пространства. С помощью расчетов на основе общей теории относительности Эйнштейна (ОТО) исследователи LIGO предсказали — и поэтому именно ее и искали — точную форму гравитационной волны, ожидаемой при таком событии.
Это стало возможным благодаря накоплению и передаче знания и идей тысячами человек в течение столетий наблюдений и исследований. От Фалеса Милетского, натиравшего янтарь шерстью и наблюдавшего возникновение статического заряда, через Галилея, бросавшего камни с Падающей башни в Пизе, к Ньютону, следившему за падением яблока с ветки, и далее, через тысячи других наблюдений, человечество постепенно, слой за слоем, накапливало понятия, теории и устройства: масса, скорость, ускорение, сила, ньютоновские законы движения и гравитации, уравнения орбитального движения, электрические явления, атомы, электроны, электрические поля, магнитные поля, электро-магнитные волны, специальная теория относительности, ОТО, квантовая механика, полупроводники, лазеры, компьютеры и т. д.
В принципе, мы можем представить процесс совершения открытия как преобразование всех сенсорных данных, когда-либо полученных всеми людьми, в очень сложную гипотезу о сенсорных данных, полученных учеными LIGO 14 сентября 2015 г., когда они следили за своими компьютерными мониторами. Это понимание обучения исключительно сквозь призму данных: данные на входе, гипотеза на выходе, посередине черный ящик. Если бы это работало, это был бы апофеоз подхода к разработке ИИ на основе глубокого обучения — "большие данные, большие сети", — но это невозможно. Единственная жизнеспособная идея, имеющаяся у нас о том, как интеллектуальные системы могли бы прийти к такому колоссальному достижению, как регистрация слияния двух черных дыр, состоит в том, что предшествующее знание физики в сочетании с наблюдаемыми данными позволило ученым LIGO вывести заключение, что произошло слияние. Более того, это предшествующее знание само по себе было результатом обучения на основе предшествующего знания, и так далее, вглубь истории на всем ее протяжении. Итак, у нас есть приблизительная кумулятивная картина того, как интеллектуальные системы могут обретать прогностические возможности, используя знание как строительный материал.
Я говорю "приблизительная", поскольку, разумеется, за столетия наука иногда сворачивала не в ту сторону, временно увлекаясь погоней за такими иллюзорными феноменами, как флогистон и светоносный эфир. Однако мы достоверно знаем, что кумулятивная картина есть то, что действительно произошло, в том смысле, что ученые постоянно описывали свои открытия и теории в книгах и статьях. Последующие поколения ученых имели доступ лишь к этим формам эксплицитного знания, а не к исходному сенсорному опыту предшествующих, давно ушедших поколений. Будучи учеными, члены команды LIGO понимали, что все фрагменты знания, которым они пользуются, включая ОТО Эйнштейна, находятся (и всегда будут находиться) в периоде апробации и могут быть сфальсифицированы в результате эксперимента. Как оказалось, данные LIGO предоставили убедительное подтверждение ОТО, а также дальнейшие свидетельства того, что гравитон — гипотетическая частица гравитации — не имеет массы.
Нам еще очень далеко до создания систем машинного обучения, достигающих или превосходящих способность кумулятивного обучения и открытий, которую демонстрирует ученое сообщество — или даже обычные люди на протяжении своей жизни. Системы глубокого обучения Г по большей части основаны на данных: в лучшем случае мы можем заложить в структуру сети очень слабые формы предшествующего знания. Системы вероятностного программирования В действительно позволяют использовать предшествующее знание в процессе обучения, что проявляется в структуре и словаре базы вероятностного знания, но у нас пока нет эффективных методов создания новых понятий и отношений и их использования для расширения этой базы знания.
Трудность заключается не в поиске гипотезы, хорошо согласующейся с данными; системы глубокого обучения способны находить гипотезы, которые согласуются с визуальными данными, и исследователи ИИ разработали программы символического обучения, которые могут резюмировать многие исторические открытия количественных законов науки. Обучение автономного интеллектуального агента требует намного большего.
Во-первых, что следует включить в "данные", на которых делаются прогнозы? Например, в эксперименте LIGO модель прогнозирования степени растяжения и сжатия пространства по прибытии гравитационной волны учитывает массы сталкивающихся черных дыр, их орбитальную частоту и т. д., но не берет в расчет день недели или расписание бейсбольных матчей Высшей лиги. В то же время модель для предсказания дорожного движения на мосту через залив Сан-Франциско учитывает день недели и расписание бейсбольных матчей Высшей лиги, но игнорирует массы и орбитальные частоты сталкивающихся черных дыр. Аналогично программы, которые учатся распознавать типы объектов в изображениях, используют пиксели в качестве входных данных, тогда как программы, обучающиеся определять ценность антикварного предмета, хотели бы также знать, из чего он изготовлен, кем и когда, историю его использования и владения и т. д. Почему? Очевидно, потому что мы, люди, уже знаем что-то о гравитационных волнах, дорожном движении, визуальных изображениях и антиквариате. Мы используем это знание для принятия решений, какие входящие данные нам нужны для предсказания конкретного результата. Это так называемое конструирование признаков, и, чтобы выполнять его хорошо, нужно ясно понимать специфическую задачу прогнозирования.
Конечно, по-настоящему интеллектуальная машина не может зависеть от людей (конструирующих признаки), которые приходили бы ей на помощь всякий раз, когда нужно научиться чему-то новому. Она должна самостоятельно выяснять, что составляет обоснованное пространство гипотез для обучения. Предположительно, она делала бы это, привлекая широкий спектр релевантных знаний в разных формах, но в настоящее время у нас имеются лишь рудиментарные представления о том, как это осуществить. Книга Нельсона Гудмена "Факты, вымысел и прогноз" — написанная в 1954 г. и являющаяся, пожалуй, самой важной и недооцененной книгой о машинном обучении, — вводит особый тип знания, так называемую сверхгипотезу, потому что это помогает очертить возможное пространство обоснованных гипотез. Например, в случае прогнозирования дорожного движения релевантная сверхгипотеза состояла бы в том, что день недели, время суток, местные события, недавние автоаварии, праздники, задержки доставки, погода, а также время восхода и захода солнца могут влиять на дорожную ситуацию. (Обратите внимание, что вы можете построить эту гипотезу на основе собственного базового знания мира, не будучи специалистом по дорожному движению.) Интеллектуальная обучающаяся система способна накапливать и использовать знание этого типа для того, чтобы формулировать и решать новые задачи обучения.
Второе, пожалуй, более важное, — это кумулятивная генерация новых понятий, таких как масса, ускорение, заряд, электрон и сила гравитации. Без этих понятий ученым (и обычным людям) пришлось бы по-своему интерпретировать Вселенную и делать прогнозы на основании необработанных сенсорных данных. Вместо этого Ньютон имел возможность работать с понятиями массы и ускорения, выработанными Галилеем и другими учеными, а Резерфорд смог установить, что атом состоит из положительно заряженного ядра, окруженного электронами, благодаря тому что понятие электрона уже было создано (многочисленными исследователями, продвигавшимися шаг за шагом) в конце XIX в. Действительно, все научные открытия делаются на многоярусных наслоениях понятий, приходящих со временем и опытом человечества.
В философии науки, особенно в начале XX в., открытие новых понятий нередко объяснялось действием эфемерной троицы: интуиции, озарения и вдохновения. Считалось, что все эти элементы неподвластны рациональному или алгоритмическому объяснению. Исследователи ИИ, включая Герберта Саймона, яростно спорили с этим подходом. Попросту говоря, если алгоритм машинного обучения может осуществлять поиск в пространстве гипотез, включающем возможность добавления определений новых терминов, не содержащихся во входном сигнале, то этот алгоритм способен открывать новые понятия.
Например, предположим, что робот пытается выучить правила игры в нарды, наблюдая за играющими людьми. Он наблюдает, как они бросают кости, и замечает, что иногда игроки перемещают три или четыре фишки, а не одну или две, и что это происходит после того, как выпадет 1–1, 2–2, 3–3, 4–4, 5–5 или 6–6. Если программа может добавить новое понятие дублей, определяемое как совпадение выпавших на двух кубиках результатов, то сможет намного лаконичнее выразить ту же самую прогностическую теорию. Это однозначный процесс, использующий такие методы, как индуктивное логическое программирование, для создания программ, предлагающих новые понятия и определения, чтобы формулировать точные и лаконичные теории.
В настоящее время мы знаем, как это сделать в относительно простых случаях, но для более сложных теорий количество возможных новых понятий, которые можно было бы ввести, становится просто колоссальным. Это делает нынешний успех методов глубокого обучения в сфере компьютерного зрения еще более интригующим. Глубокие сети обычно с успехом ищут полезные промежуточные признаки, такие как глаза, ноги, полосы и углы, хотя пользуются очень простыми алгоритмами обучения. Если бы мы смогли лучше понять, как это происходит, то применили бы тот же подход к формированию новых понятий на более выразительных языках, необходимых для науки. Это само по себе стало бы громадным благом для человечества, а также заметным шагом на пути к универсальному ИИ.
Источник
При использовании материалов с сайта активная ссылка на него обязательна
Меню
Архив материалов
Проекты наших читателей
Контакты исследователей
Подписка на новости
Проекты
Новости криптозоологии
Хроники природных катастроф
Новости
26.02.2002 - 05.07.2002
05.08.2002 - 23.10.2002 (562)
24.10.2002 - 17.01.2003 (585)
20.01.2003 - 07.04.2003 (709)
08.04.2003 - 01.08.2003 (709)
04.08.2003 - 18.11.2003 (763)
19.11.2003 - 31.03.2004 (721)
01.04.2004 - 13.08.2004 (825)
16.08.2004 - 22.11.2004 (782)
23.11.2004 - 28.03.2005 (756)
29.03.2005 - 29.07.2005 (807)
30.08.2005 - 02.12.2005 (927)
05.12.2005 - 21.04.2006 (912)
24.04.2006 - 23.10.2006 (999)
24.10.2006 - 03.05.2007 (999)
04.05.2007 - 28.01.2008 (999)
29.01.2008 - 12.01.2009 (999)
13.01.2009 - 07.07.2009 (966)
22.08.2009 - 21.01.2010 (996)
22.01.2010 - 22.06.2010 (1000)
23.06.2010 - 14.01.2011 (1042)
17.01.2011 - 31.05.2011 (1008)
01.06.2011 - 03.11.2011 (1003)
07.11.2011 - 16.03.2012 (996)
19.03.2012 - 09.06.2012 (1009)
13.06.2012 - 07.09.2012 (988)
10.09.2012 - 19.11.2012 (1004)
20.11.2012 - 14.01.2013 (1015)
15.01.2013 - 22.02.2013 (1000)
23.02.2013 - 08.04.2013 (991)
09.04.2013 - 31.05.2013 (1015)
01.06.2013 - 18.07.2013 (992)
19.07.2013 - 03.09.2013 (1014)
04.09.2013 - 20.10.2013 (1001)
21.10.2013 - 02.12.2013 (1001)
03.12.2013 - 18.01.2014 (997)
19.01.2014 - 07.03.2014 (994)
08.03.2014 - 24.04.2014 (1000)
25.04.2014 - 18.06.2014 (1005)
19.06.2014 - 15.08.2014 (1019)
16.08.2014 - 07.10.2014 (1006)
08.10.2014 - 16.11.2014 (995)
17.11.2014 - 25.12.2014 (1004)
26.12.2014 - 09.02.2015 (989)
10.02.2015 - 20.03.2015 (998)
21.03.2015 - 22.04.2015 (1001)
23.04.2015 - 29.05.2015 (997)
29.05.2015 - 30.06.2015 (995)
30.06.2015 - 29.07.2015 (990)
29.07.2015 - 26.08.2015 (998)
27.08.2015 - 24.09.2015 (988)
25.09.2015 - 22.10.2015 (991)
23.10.2015 - 18.11.2015 (1000)
18.11.2015 - 16.12.2015 (990)
17.12.2015 - 23.01.2016 (1000)
24.01.2016 - 25.02.2016 (1000)
26.02.2016 - 24.03.2016 (1000)
24.03.2016 - 16.04.2016 (990)
17.04.2016 - 19.05.2016 (999)
20.05.2016 - 22.06.2016 (993)
23.06.2016 - 01.08.2016 (995)
02.08.2016 - 12.09.2016 (990)
13.09.2016 - 25.10.2016 (989)
26.10.2016 - 05.12.2016 (995)
06.12.2016 - 15.01.2017 (995)
16.01.2017 - 23.02.2017 (990)
24.02.2017 - 03.04.2017 (994)
04.04.2017 - 18.05.2017 (1000)
19.05.2017 - 05.07.2017 (1000)
06.07.2017 - 24.08.2017 (1000)
25.08.2017 - 06.10.2017 (991)
07.10.2017 - 15.11.2017 (990)
16.11.2017 - 24.12.2017 (1000)
25.12.2017 - 04.02.2018 (990)
05.02.2018 - 17.03.2018 (1000)
18.03.2018 - 02.05.2018 (990)
03.05.2018 - 11.06.2018 (1000)
12.06.2018 - 18.07.2018 (990)
19.07.2018 - 24.08.2018 (1000)
25.08.2018 - 02.10.2018 (1000)
03.10.2018 - 07.11.2018 (990)
08.11.2018 - 13.12.2018 (990)
14.12.2018 - 23.01.2019 (1000)
24.01.2019 - 02.03.2019 (1000)
03.03.2019 - 12.04.2019 (1010)
13.04.2019 - 23.05.2019 (990)
24.05.2019 - 03.07.2019 (1000)
04.07.2019 - 11.08.2019 (1000)
12.08.2019 - 16.09.2019 (990)
17.09.2019 - 26.10.2019 (1000)
27.10.2019 - 12.12.2019 (1000)
13.12.2019 - 25.01.2020 (1000)
26.01.2020 - 06.03.2020 (990)
07.03.2020 - 16.04.2020 (1010)
17.04.2020 - 19.05.2020 (1000)
20.05.2020 - 25.06.2020 (990)
26.06.2020 - 04.08.2020 (995)
05.08.2020 - 16.09.2020 (1005)
17.09.2020 - 26.10.2020 (990)
27.10.2020 - 27.11.2020 (990)
28.11.2020 - 07.01.2021 (990)
08.01.2021 - 15.02.2021 (1000)
16.02.2021 - 31.03.2021 (1000)
01.04.2021 - 12.05.2021 (1000)
13.05.2021 - 14.06.2021 (990)
15.06.2021 - 26.07.2021 (980)
27.07.2021 - 31.08.2021 (990)
01.09.2021 - 07.10.2021 (1000)
08.09.2021 - 07.11.2021 (1000)
08.11.2021 - 10.12.2021 (1000)
11.12.2021 - 24.01.2022 (990)
25.01.2022 - 04.03.2022 (1000)
05.03.2022 - 10.04.2022 (990)
11.04.2022 - 17.05.2022 (1000)
18.05.2022 - 23.06.2022 (980)
24.06.2022 - 31.07.2022 (990)
01.08.2022 - 13.09.2022 (990)
14.09.2022 - 21.10.2022 (990)
22.10.2022 - 29.11.2022 (1000)
30.11.2022 - 22.01.2023 (1000)
23.01.2023 - 02.03.2023 (990)
03.03.2023 - 21.04.2023 (1000)
22.04.2023 - 13.06.2023 (990)
14.06.2023 - 02.08.2023 (1000)
03.08.2023 - 21.09.2023 (1000)
22.09.2023 - 06.11.2023 (990)
07.11.2023 - 24.12.2023 (990)
25.12.2023 - 18.02.2024 (1000)
19.02.2024 - 05.04.2024 (990)
06.04.2024 - 25.05.2024 (1000)
26.05.2024 - 26.07.2024 (1000)
26.07.2024 - 25.08.2024 (990)
26.08.2024 - 28.09.2024 (980)
29.09.2024 - 01.11.2024 (1000)
02.11.2024 - 02.12.2024 (980)
03.12.2024 - 08.01.2025 (990)
09.01.2025 - 09.02.2025 (1000)
10.02.2025 - 20.03.2025 (1000)
21.03.2025 - 03.05.2025 (990)
04.05.2025 - ...
Статьи
Статьи: раздел 1 (1024)
Статьи: раздел 2 (1006)
Статьи: раздел 3 (1000)
Статьи: раздел 4 (1044)
Статьи: раздел 5 (1001)
Статьи: раздел 6 (1000)
Статьи: раздел 7 (1000)
Статьи: раздел 8 (1013)
Статьи: раздел 9 (1000)
Статьи: раздел 10 (1000)
Статьи: раздел 11 (329)
Статьи: раздел 12 (1000)
Статьи: раздел 13 (730)
Лента новостей

Большой пожар подбирается все ближе к Зоне 51

Где может начаться массовое вымирание

Житель городка в Неваде хранит секреты Зоны 51

Земля находится внутри огромной пустоты

Знаковом отчет Канады об НЛО

Известные сообщения о наблюдениях НЛО

Как добраться до экзопланеты у Проксимы Центавра

Канадский доклад рекомендует создать бюро по НЛО

Количество наблюдений НЛО увеличилось

Лесной пожар в районе Зоны 51 или что-то еще

Облака холодного водорода внутри пузырьков Ферми

Обнаружили следы человека возрастом 115 000 лет

Огромный пожар вспыхнул в Зоне 51

Очень странная комета залетела в нашу систему

Первичные черные дыры ускорили звездообразование

Пожар в кустарнике вспыхнул вблизи Зоны 51

Поиск внеземного разума с помощью высоких энергий

Посадка Аполлона-11 на Луну была инсценирована

Таинственный новый мир обнаружен в нашей системе

Уфологи спорят из-за секретных технологий

Внедорожники TANK. Китайский прорыв на автомобильном рынке

Мотоциклы. Какие бывают и чем отличаются

Пауки в доме. Когда стоит задуматься о профессиональной помощи

Уход за кожей с муцином улитки - зачем он нужен и кому подходит

Как выбрать сантехническое оборудование для дома. Ванны, душевые кабины и настенные смесители

Будущее за самовоспроизводящимися роботами

В Нью-Мексико есть проблема с инопланетянами

Встречи сына музыкальной иконы с НЛО

Действия министерства обороны США в отношении НЛО

Загадочный НЛО в Саратоке

Захватывающая правда о Битве за Лос-Анджелес

Квантовая батарея превзошла классическую

Колумбийская модель сделала лучшие снимки НЛО

НЛО в Техасе вызвал ажиотаж в интернете

Обнаружили 1600-летнюю гробницу майя

Огромный корабль пришельцев несется к Земле

Отечественная система управления роботами силой мысли

Пентагон будет игнорировать запросы от уфолога

Пентагон десятилетиями обманывал общественность

Подтвердили существование временных отражений

Правдивость легенды о Троянской войне

Трапециевидные гробницы старше египетских пирамид

Человек, предсказавший интернет в 1945-м

Я была одержима духом в тюрьме с привидениями

Я охотник за шпионами из ФБР

В первой половине года в США замечено 2000 НЛО

Волшебные грибы могут стать ключом к продлению жизни

Две ужасающие черные дыры сливаются в одну

Действительно ли Титаник был непотопляемым

Жуткая теория, стоящая за размытыми фото НЛО

Инопланетяне в небе Канады

Инопланетяне подают таинственный сигнал

Инопланетяне уже здесь

Канадский ученый опубликовал отчет об НЛО

Люди сдвинули Северный полюс на 3 фута

НЛО самая большая загадка Вселенной

НЛО, испускающий световой луч

Опубликована засекреченная запись НЛО

Пианино предупреждало о смерти члена семьи

Самый большой марсианский метеорит продается

Столкновение F-16 с НЛО вызвало слухи о инопланетянах

Странный красный объект упал с неба в Болгарии

Таинственные сгустки в недрах Земли

Тайный знак на каждой долларовой купюре

Ученый опубликовал доклад об НЛО

Был ли Марс обречен стать пустыней

Гидротермальные системы помогли зарождению жизни

Двойная детонация старой звезды

Еще один загадочный межзвездный объект

Загадочное столкновение военного самолета с НЛО

Исследования НЛО возраждаются в Канаде

История звезды кантри об НЛО

Межзвездная комета забрела к нам на задний двор

Наблюдения НЛО в окрестностях Торбея

Неужели НЛО врезался в F-16

Обнаружили экзопланету, похожую на суперземлю

Первая станция по исследованию НЛО в Оттаве

Почему на Марсе нет жизни

Рекордный рост числа наблюдений НЛО в США

Скрытые структуры в первых галактиках Вселенной

Тайна легендарного витрувианского человека Да Винчи

Хаос в Солнечной системе и углерод на Земле

Что если темная энергия уменьшится

Экзопланеты могут стать причиной собственной гибели

Экзопланеты с необычной орбитальной динамикой

Единая система учёта ставок в Казахстане. Причины внедрения

Невидимая угроза. Как аэрогазовый контроль предотвращает взрывы и отравления

Как выбрать подушку для здорового сна

Особенности международных грузоперевозок. Турция, ОАЭ и Китай — три разных подхода

Новый взгляд на премиум от HONGQI. Сочетание динамики, технологий и комфорта

Астрономы обнаружили третий межзвездный объект

Более 2000 случаев наблюдения НЛО в США

Главный рекламный объект фестиваля НЛО украли

Двери откроет новый музей ужасов

Добыча полезных ископаемых на Луне становится ближе

Маргинальные американцы скептически относятся к ИИ

Обнаружение сети гравитационных волн

Образ Несси привлекает тысячи посетителей

Подземный город может находиться под Сфинксом

Проведение исследований в области солнечной геоинженерии

Скорость вращения звезд для оценки их возраста

Создание космических местообитания

Странное существо в лесу Мазамитла

Структуры, необходимые для обнаружения экзопланет

Таинственное существо нападает на баранов

Титан - объект для изучения атмосферы экзопланет

Третий межзвездный объект в Солнечной системе

Три разбившихся НЛО есть у Великобритании

Турист встретился с легендарным Укумаром

Эпоха разоблачителей НЛО часто кажется тупиковой

Более 2000 случаев наблюдений НЛО в США

Болид озарил ночное небо над Челябинском

Большое число на грани человеческих знаний

В Нью-Йорке зафиксировано 66 случаев наблюдения НЛО

Заказать место для посадки НЛО можно в Вене

Земные аэропорты видно с расстояния 200 светолет

Зловещее облако судного дня окутывает Мэриленд

Инопланетяне могут засечь работу наших радаров

Кости Иисуса спрятаны в тайных хранилищах США

Люди с высоким IQ оказались менее нравственными

Мир наполнен шумами

НЛО, инопланетяне и президенты США

Полеты НЛО над авиабазой Райт-Паттерсон

Полеты НЛО над ядерным объектом в Техасе

Путешествия во времени без парадоксов возможны

Пчелу превратили в киборга

Созданные ИИ вирусы научились обходить защиту ПК

Умение предсказывать будущее связали с IQ

Череп единорога нашли у замка короля Артура

Энтузиаст разработал интерфейс мозг-компьютер

Аэропорты могут помочь инопланетянам обнаружить Землю

ВМФ США утратил 500 страниц информации о НЛО

Жители Мичигана сообщили о трех десятках НЛО

ИИ Google начинает читать все ваши сообщения

Как менялась погода на Венере за 10 лет

Квантовая запутанность в мозге - Сознание

Место, где слои почвы находятся в перевернутом положении

Научно-фантастическом фильм - Похищение инопланетянами

Невероятные случаи похищения людей инопланетянами

Новое представление о том, как развиваются галактики

Открытие в подводном Стоунхендже переписывает историю

Охотники за метеоритами прочесывают Джорджию

Растущее число свидетельств эволюции темной энергии

Резьба, которая раскрывает секреты египетских царей

Сотрудник НАСА нарушил давнее молчание по поводу НЛО

Тайна межзвездного объекта, несущегося через нашу систему

Утраченную ветвь Древа человечества

ЦРУ неправильно обращается с файлами об НЛО

Чернобыльские собаки превратились в нечто новое

Экзопланета у тихой звезды-карлика

Вещество из галлюциногенных грибов продлило жизнь

Власти США считают, что они действительно сняли НЛО

Встреча с инопланетянами в Огайо

Вся наша галактика может находиться внутри Дыры

Доказательства существования НЛО находятся в Пентагоне

Жители Мичигана сообщили о трех десятках НЛО

Затерянный город древнейшей цивилизации Америки

ИИ неделями дурачил пользователей Spotify

ИИ создал первое в мире лекарство от рака

Инцидент в Розуэлле. Может ли он быть байкой

Крушение НЛО в Розуэлле. Мистификация

Нашли способ обратить вспять выпадение волос

НЛО летит по небу во время грозы в Мэриленде

Паскагула. Еще один свидетель

Плазма, которая может растопить законы Реальности

Подросток создал мифический луч смерти Архимеда

Современные компьютеры не подходят для мира ИИ

Сходка уфологов в районе Фолкерка

Теории о подземном городе под египетским Сфинксом

Фотографии пришельцев из Розуэлла

Вращение Земли неожиданно ускорилось

Загадочный случай с летчиком Виктором Годдардом

История гаданий и предсказаний

Конгрессвумен поделилась взглядами на ангелов

Крошечные различия между психопатами и нормалами

Легенда ЮФС делится своим выводами о встречах с НЛО

Опровергли один из величайших мифов острова Пасхи

Очевидцы что-то видят в озере Лох-Несс

Призрак мальчика из старинной кровати

Робот приготовил и посолил стейк с расстояния 1800 км

Смерть Вселенной наступит раньше

Столкновение неизвестного объекта с Сатурном

Тайны и заговоры удивительного мира Антарктиды

Технология 'мозг-компьютер' проходит клинические испытания

Удивительное открытие на острове Пасхи

Уфологи выявили места аномалий в России

Наверх
Яндекс.Метрика