Теория искусственного интеллекта. Теория ИИ

Михаил Юрьевич Мухин, доктор филологических наук, заведующий кафедрой фундаментальной и прикладной лингвистики и текстоведения, выступил на пленарном заседании Форума.

Почти все ведущие крупные языковые модели или «чатботы» демонстрируют признаки легкого когнитивного нарушения в тестах, широко используемых для выявления ранних признаков деменции, говорится в исследовании, опубликованном в рождественском выпуске BMJ .

NVIDIA подвела итоги публикаций для разработчиков за 2024 год. От новаторских разработок в области AI-инференса до вклада в опенсорс - эти статьи о прорывах, которые вызвали наибольший резонанс у читателей.

Статья исследует методы интеграции текстовой и визуальной информации с помощью GPT-4 для создания мультимодальных ИИ-систем. Это позволяет улучшить взаимодействие ИИ с миром через несколько типов данных, таких как текст и изображения.

https://arxiv.org/abs/2412.10199

Соучредитель OpenAI и бывший главный научный сотрудник Илья Суцкевер, который теперь возглавляет собственную компанию Safe Superintelligence Inc., заявил на конференции по нейронным системам обработки информации (NeurIPS) в Ванкувере, что существующие методы обучения искусственного интеллекта останутся в прошлом.

Облачное подразделение Amazon Web Services (AWS) представило на мероприятии re:Invent 2024 систему Automated Reasoning. Эта система предназначена для борьбы с «галлюцинациями» — сбоями в моделях искусственного интеллекта, при которых они дают не соответствующие действительности ответы.

Завтра, 7 декабря, в 9:00 подключайтесь к трансляции лекции «Как теория и практика встречаются в современных нейронных сетях».

Спикер: Евгений Соколов, руководитель департамента больших данных и информационного поиска ФКН, НИУ ВШЭ.

Сможем ли мы когда-нибудь доверять искусственному интеллекту? 

Часто путают или подменяют следующие понятия:

• информация

• данные

• знания

• умения

Это и есть корень завышенных ожиданий от ИИ. Вот что эти термины означают с точки зрения разработки ИИ:

Методы машинного обучения с подкреплением отлично подходят для построения системы управления движением БПЛА. Тем не менее обучение большой сети (мультиагентное обучение) часто требует значительных объемов данных и времени.

Сооснователь OpenAI Илья Сутскевер считает, что традиционные методы масштабирования крупных языковых моделей (LLM) исчерпали себя. Для значительного прогресса в будущем ИИ-компании должны обучать модели не только на больших объемах данных, но и подходить к этому процессу умнее.

Компания OpenAI представила новый бенчмарк под названием SimpleQA для оценки точности выходных данных собственных и конкурирующих моделей ИИ. Однако результаты тестирования выявили серьёзные проблемы с достоверностью информации, генерируемой современными крупными языковыми моделями (LLM).

По моим наблюдениям 2023-й был годом AI-хайпа, а вот 2024 - год осознанных проектов, пусть точечных, подтверждающий рост компетенций бизнес-заказчиков в области ИИ.

На конгрессе привел примеры наших собственных AI-продуктов для бизнеса:

Чем сложнее становятся модели ИИ, тем больше вероятность того, что они солгут. К такому выводу пришли исследователи.

Пчелы, имеющие мозг размером с зернышко, решают сложные математические задачи быстрее, чем компьютеры. К такому выводу пришли британские ученые из колледжа Ройял Холлоуэй, входящего в состав Лондонского университета.

Российские ученые из T-Bank AI Research и AIRI первыми в мире обучили искусственный интеллект самостоятельно адаптироваться к новым действиям

1. Эволюция идей искусственного интеллекта: история развития и связь с практикой.

2. О преподавании искусственного интеллекта и машинного обучения: от школы до университета.

3. Эволюция идей машинного обучения от Фрэнсиса Бэкона до больших языковых моделей.

Дополнительные материалы

Лектор: Гаряев Андрей Борисович — доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Тепломассообменные процессы и установки» Московского энергетического института.

Темы лекций.

1. Вводная лекций (начало лекции — 00:08:00).

Обычно модели AI воспринимаются как "черный ящик", где ввод данных приводит к выводу ответа, но неясно, почему модель выбрала именно этот ответ.

Заглянуть внутрь "черного ящика" это не решение, поскольку внутреннее состояние модели состоит из длинного списка чисел (активации нейронов), которые трудно интерпретировать.

Какие инструменты использую в психотерапии?

Почему удаётся добиться устойчивых результатов?

Почему это работает тогда, когда кажется, что уже ничего не работает?

Я использую интегративный подход!

Уже сейчас мы можем видеть рисунки, слушать музыку, пробовать новые вкусы еды, которые создаёт искусственный интеллект. Однако, такая "творческая" деятельность основана далеко не на вдохновении, и происходит она не по озарению как, например, у людей.

Уловка-22 — логическая коллизия, состоящая в том, что попытка соблюдения правила автоматически означает его нарушение ? Примерно такая ситуация складывается с разработкой новых антибиотиков...