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

Астрономы ищут таинственную девятую планету

ВВС США опубликовали новое видео НЛО

Граф Дракула похоронен в Неаполе

ИИ может подорвать навыки критического мышления

Использование космолифта для доставки воды с Цереры

Как темные фотоны могут стать темной материей

Корабль инопланетян летит через Солнечную систему

Криптозоологи поженились на фестивале

Манчестерская одержимость НЛО

Миссури одна из горячих точек НЛО

Необъяснимые наблюдения в небе Северной Каролины

Оборотень замечен в Бридлингтоне

Переписка Пентагона с подрядчиком о НЛО

Посреди ангара стояла настоящая летающая тарелка

Природные НЛО еще более странные и загадочные

Редчайший спрайт заметили над Мексикой

У Вселенной есть кнопка самоуничтожения

Учения помогут понять и избежать конфликтов на Луне

Фотография оборотня, замеченного в лесах Великобритании

Экстраординарная находка внутри Великой пирамиды

Впервые отправили в стратосферу чипированных крыс

Есть ли в океанических мирах зоны, пригодные для жизни

Загадка пластины Эдмонтона

Заклинания, ведуны-целители и охота на ведьм

Заявили об обнаружении могилы Влада Дракулы

ИИ грозит массовыми увольнениями

Как сегодня выглядит место падения Тунгусского метеорита

Маленький шаг к планированию жизни на Марсе

Минерал, которого там не должно быть нашли на Рюгу

Новое исследование о горячих Юпитерах

Новое оружие вызывает отключение электроэнергии

Первый взгляд на экзопланету GJ 504b

План Трампа угрожает космическому превосходству США

Подсчитали количество пригодных для жизни экзопланет

Почему речь политиков при власти становится запутанной

Способность ИИ к пониманию собственных слов

Тайна исчезновения подледного океана Харона

Тайны удивительного Меркурия

Три электрона ведут себя как куча

Экзопланетные системы разнообразны

Актриса делится историей наблюдения НЛО

Величайшее затонувшее сокровище Америки

Величайшие уфологи из Аризоны

Внеземные встречи в Колорадо

Водонапорная башня в стиле НЛО в Иллинойсе

Главные уфологические песни

Его история о похищении в Аризоне стала легендой

Ежегодный рынок поделок на инопланетную тематику

На что похожи корабли инопланетян

НЛО, инопланетяне и неизвестные существа

Осознанные сновидения - уникальное состояние Сознания

Пентагон распространял мифы об НЛО в Зоне 51

Популярные у инопланетян канадские города

Секретная подземная база, управляемая инопланетянами

Странные НЛО беспокоят полицию Аргентины

Странный объект, запечатленный в Массачусетсе

Сфера Мосула, снятая над Ираком

Уфолог выступает в районной библиотеке Брайтона

Уфологические романы об инопланетянах и неизведанном

Ученые озадачены обнаруженным межзвездным объектом

Лечение алкоголизма. Как работает современная наркологическая помощь

Где же самолет Амелии Эрхарт

Дискуссия о вымирание неандертальцев

Звездная система, пропитанная спиртом

Леди встретилась с легендарным чудовищем Несси

Миллионы долларов DARPA выбросило на ветер

НЛО чаще всего наблюдают в Великобритании

Новаторская книга раскрывает секреты НЛО

Новые улики в деле Амелии Эрхарт

Пиктограмма Джокера появилась возле Стоунхенджа

Представлены научные данные о сооружениях под пирамидами

Приостановка регулирования ИИ приведет мир к катастрофе

Путеводитель по событиям в области НЛО

Раскрыли источник загадочного космического импульса

Раскрыт геометрический секрет витрувианского человека

Революционное открытие в Великой пирамиде Египта

Таинственная подземная база инопланетян

Три мозга объединили с помощью одной только мысли

Усилия по принятию закона о раскрытии информации о НЛО

Уфологический фестиваль проходит в Розуэлле

Экзопланета, жаждущая смерти

Гравитационная постоянная - тайна раскрыта!

Апокалиптические астероиды подождут

Атлантида всего в двух милях от побережья Испании

Всемирный день НЛО. История, значение, мероприятия

Галактики, которые мы никогда раньше не видели

Глубинное государство изобрело уфологию

ИИ за пару дней решил загадку супербактерий

Как создать отказоустойчивый квантовый компьютер

Калифорния лидирует по числу наблюдений НЛО

Карьера в области исследований инопланетян

Миссури входит в число уфо-штатов США

Наблюдения НЛО, которые потрясли Индию и весь мир

Необъяснимые наблюдения в небе Вирджинии

Обнаружено самое любимое число ИИ - и это не 42

Обнаружили метеориты с Меркурия

Почему Всемирный день НЛО отмечается 2 июля

Предсказание, что за термоядерным синтезом стоит энергия

Странная история о невидимом мальчике

Странное погодное явление над Португалией

Фиолетовый свет в небе Иордании

Что было замечено в небе Флориды

Экономия с помощью промокодов на Яндекс.Маркете. Как покупать выгодно

Преимущества заказа торта к празднику. Как выбрать идеальный десерт для особого случая

Отказ в визе в Румынию, или как перестать бояться

Большого кота заметили в сумерках

Бортинженер НАСА рассказал об инопланетных технологиях

Маленький городок привлекает уфологов

Миллионы наушников можно превратить в жучки

Мозговой имплант Neuralink получили уже семь пациентов

Моя ночь в мотеле с привидениями и клоунами

Над США взорвался метеорит массой более тонны

Необычный НЛО, снятый в Колорадо

Неразгаданные головоломки

Неужели так наступит Конец света

Обнаружили затерянный египетский город

Правительство США скрывает связи с инопланетянами

Самые безумные традиции летнего солнцестояния

Самые опасные места для жизни в Великобритании

Создание реальных Франкенштейнов

Спутник заговорил после смерти в 1967 году

Существо, которое существует между жизнью и нежизнью

Человечество достигнет Сингулярности в течение 20 лет

Что было замечено в небе Нью-Гэмпшира

Я была набожной католичкой ... пока не умерла

Больше шансов обнаружить НЛО в Техасе

Бывший пилот истребителя чуть не столкнулся с НЛО

Всемирный день уфологов

Гигантский кальмар показал свое тайное лицо

Какими сверхспособностями будут обладать люди

Лже-копы пытались украсть сферообразный НЛО

Марк Цукерберг может превратить США в диктатуру

Мини-черные дыры могут скрываться в вашем доме

Мистификации, связанные с изменением климата

Пентагон фабриковал доказательства о НЛО

Повод задуматься о необъяснимых явлениях

Почему в 30 лет можно чувствовать себя на 60

Свидетельства очевидцев НЛО в США

Таинственный объект приближается к Вашингтону

Уфологи приписывают инопланетянам любые подвиги

Факты и история инцидента с НЛО в Розуэлле

Что было замечено в небе Иллинойса

Энтузиасты отмечают Всемирный день НЛО

ИИ ChatGPT выдает ответы на чужие запросы

Ключи к пониманию того как распространяется рак

Лишайники указали на обитаемость экзопланет

НЛО облучил радиацией жителя Канады

Очень массивные звезды выбрасывают еще больше вещества

Полеты звезд не изменили климат Земли

Роли аккреций в эволюции планет земной группы

Странное существо с вытянутой головой

Тайна озера Тахо

Японские хирурги удалили ребенку зуб из носа

Амбициозный законопроект по НЛО провалился

Города, в которых чаще всего видели НЛО

Звездообразный объект над Вашингтоном

Каковы шансы обнаружить НЛО в США

Конгресс США запретил сотрудникам пользоваться WhatsApp

Оружейные бароны прикрывались НЛО

Подводный аппарат обнаружил секретные сооружения

Призрачный шлейф, поднимающийся из мантии Земли

Разгадка тайны падающего объекта Массачусетса

Секретное оружие, которое может остановить слепоту

Сигарообразный аппарат пронёсся по марсианскому небу

Этим летом вращение Земли ускорится

Астрономы послушали 27 экзопланет на наличие ВЦ

Впервые нашли галактику из темной материи

Заночевавший в лесу охотник встретил инопланетян

Звездные вспышки могут помешать поиску жизни

ИИ может научиться разрабатывать биологическое оружие

Киберпсихологи впервые нашли способ усилить эмоции

Нейросети осознали, что их проверяют и вели себя примерно

Хирурги провели роботизированную пересадку сердца

Человек, который мог по желанию стать невидимым

Шестой пациент с мозговым имплантом Neuralink

Антигравитация - поехали

Важные секреты формирования планет

Вулкан поможет определить обитаемость Марса

Гигантская комета в облаке Оорта раскрывает свои секреты

Жизнь на Марсе - можно ли извлечь уроки

Исследования проливают свет на темную материю

Как органика выживает в экстремальных межзвездных условиях

Лунная пыль менее токсична, чем городское загрязнение

Нашли адрес пропавшей материи во Вселенной

Новая волна откровений от 'живого Нострадамуса'

Обнаружены три экзопланеты типа горячий Юпитер

Наверх
Яндекс.Метрика