Теория искусственного интеллекта. Теория ИИ

Разъяснение, для тех, кто собирается читать этот аккаунт. Вам важно понять, что мы имеем ввиду, когда говорим об искусственном интеллекте.

Просим понять, что часто слова одни, но речь идёт о совершенно разных вещах.

Китайская нейросеть CATS Net превращает сырые данные, такие как изображения и звуки, в внутренние «понятия», аналогично тому, как человеческий мозг учится понимать мир. В отличие от большинства ИИ-систем, CATS Net может самостоятельно выделять абстрактные концепции без предварительной привязки к словам.

Основная сложность для бизнеса сегодня — алгоритмические ограничения соцсетей и антифрод-фильтры.

Экосистема Connect 24 обходит эти барьеры через концепцию «искусственного сарафанного радио».

Gemini Embedding 2 — это наша первая нативная мультимодальная модель встраивания, которая отображает текст, изображения, видео, аудио и документы в единое пространство встраивания, обеспечивая мультимодальный поиск и классификацию для различных типов медиафайлов — и она уже доступна в режиме публичного предварительного просмотра.

При оценке Opus 4.6 на BrowseComp мы обнаружили случаи, когда модель распознавала тест, а затем находила и расшифровывала ответы на него, что поднимает вопросы о целостности выполнения в веб-средах.

В компании "Криптонит" (дочка "ИКС Холдинг"), пишут, разработали способ выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания.

Решение как-бы призвано реализовать технически юридическое "право на забвение", прервав обработку био-данных человека без потери качества идентификации других граждан.

Искусственный интеллект не может решить головоломки, на которые у людей уходят считанные секунды. Что делает эти тесты сложными для ИИ и относительно простыми для людей?

Когда ИИ начнёт работать на квантовом железе, он перестанет мыслить пошагово. Он будет обрабатывать данные вне времени, вне последовательности, вне логики, как мы её понимаем.

От картинки к данным. Как врач принимает решение?

Михаил Громов — математик, абелевский лауреат. Недавно послушал 3-часовое интервью с ним и с удивлением обнаружил, что в последние годы он занят вопросами нейробиологии, обучения. Что он был знаком с Погореловым и беседовал с ним о том, как учить детей.

Нейронная сеть и человек, что же у них общего? Может быть, вы назвали воображение? Это будет не совсем верно, ведь компьютер может лишь генерировать новые комбинации идей на основе имеющихся данных. Способность мыслить? Тоже некорректно. Однако есть кое-что, что нас объединяет — способ обработки информации.

Когда говорят, что нейросети дают ответы на основе статистики, имеют в виду их фундаментальный принцип работы: нейросети не «понимают» информацию в человеческом смысле, а вычисляют наиболее вероятный результат на основе закономерностей, найденных в огромных массивах данных, на которых они обучены.

Представьте ситуацию: перед вами – точный на 99% медицинский тест. В 99% случаев он точно определяет заболевших и в 99% точно определяет не болеющих. Ваш тест показывает положительный результат. Какова вероятность наличия болезни?

«Исчезновение локального знания — это не мелочь. Это разрыв в более широком понимании, благоприятном благополучии как человека, так и экологии. <...> Признаём мы это или нет, но мы все происходящие реакции в общих экологических системах, где локальные раны неизбежно отзываются глобальной болью» / Дискурс

В плане того, что наша голова и процессы в ней воспринимают устную речь через поэтапный процесс, ну слишком похожий на работу языковых моделей ИИ по типу Chat-GPT или Llama 2 (но вряд ли Нейросама, потому что кто знает, может быть, она превзошла человеческий мозг в уменьшении ЗАДЕРЖКИ).

Исследователи Оксфордского университета заявляют, что использование контента, созданного ИИ, для обучения новых нейросетей грозит коллапсом модели. Это происходит, когда сгенерированные данные «приводят к необратимым дефектам в новых моделях», и они начинают выдавать бессмыслицу.

В Массачусетском технологическом институте (MIT) придумали способ, как искусственные интеллекты снабдить почти безграничной памятью, для обработки и охранения огромного массива информации.

Самый частый вопрос к тезису о том, что языковые модели не думают - чисто практический.

Возражение, которое я слышу чаще всего

Научный сотрудник из НИУ ВШЭ Растям Алиев исследовал склонность искусственного интеллекта к галлюцинациям. В статье "Алгоритмическая шизофрения: метасимуляционная трансформация реальности в цифровую эпоху" он сравнивает вымышленные факты, которые генерируют большие языковые модели, с симптомами психических заболеваний у людей.

Ваш мозг работает всего на 12 ваттах — меньше, чем обычная лампочка ?. А вот ИИ, выполняющий схожие задачи, может потреблять 2,7 миллиарда ватт, то есть в 225 миллионов раз больше энергии ??.

Почему такая разница?

Йип ван Леувенстейн сделал её в рамках проекта Surveillance Exclusion, когда учился в Утрехтской школе искусств.

Задача оказалась не по зубам даже лучшим моделям. По условиям, каждую минуту нейросети должны генерировать новый, заметно отличающийся код. В некоторых случаях код попадал в задачу почти идеально, но ни одна модель не смогла создавать правильный циферблат стабильно каждую минуту.

Как пить из чашки, если у неё нет дна, а верх запаян? Эта милая загадка, которую я припоминаю ещё из старших классов школы, стала чрезвычайно мемной минувшим летом, когда выяснилось, что она ставит в тупик самые современные языковые модели. ChatGPT оказывается на удивление наивен, сталкиваясь с ней:

Представляем вашему вниманию модель "EVA" — искусственную личность, которая принимает человеческий облик и способна менять свой возраст.

Людей не удалось провести. Лайфхак в Китае - маска защитная от биометрии, против штрафов и социального рейтинга?

Скоро в Европе и России?

Александр Морозов, старший преподаватель кафедры проблем управления Института искусственного интеллекта РТУ МИРЭА, спрогнозировал в беседе с RT, какими станут нейросети в будущем.