ИИ МОЖЕТ ПОЙТИ ПРОТИВ ЛЮДЕЙ? КАК ДУМАЕТ? БОИТСЯ СМЕРТИ? Семихатов, Сурдин, Масюк

• Обсуждение невозможности предсказать будущее.  

• Пример с устройством, которое объединяет множество функций.  

• Главный тренд - искусственный интеллект AI.  

• Представление Дмитрия Масюка, исследователя и специалиста по AI.  

• Обсуждение его должности и роли в компании Яндекс.  

• Описание генеративного AI, включая текстовые и картиночные сети.  

• Примеры использования AI в Яндекс.Картах и погоде.  

• Обсуждение восприятия AI как специализированной технологии.  

• Пример с задачей, которую AI не смог решить.  

• Обсуждение, как AI "думает" и его отличия от человеческого мышления.  

• Обсуждение процесса обучения AI и его сходства с человеческим обучением.  

• Пример с поэзией и обратной связью для AI.  

• Обсуждение мощности, необходимой для работы AI.  

• Аналогия с обучением человечества и потреблением энергии.  

• Пример с выбором характеристик для марсохода.  

• Реклама сервиса Авито Авто для покупки автомобилей.  

• ИИ обучается поддерживать беседу, сочинять стихи, решать задачи и рисовать картины.  

• Некоторые эксперты, такие как Ян Ликун, считают, что ИИ не понимает физическую реальность, обучаясь на текстах.  

• Процесс обучения ИИ требует больших вычислительных ресурсов и использует все доступные тексты.  

• ИИ обучается на всех текстах, доступных в интернете, включая книги и оцифрованные тексты.  

• Нейросеть предсказывает следующее слово в тексте, и если предсказание верно, это закрепляется.  

• Процесс повторяется триллионы раз на всех текстах человечества.  

• ИИ конденсирует всю сумму человеческого знания, что позволяет ему переводить тексты с разных языков.  

• Пример: перевод с корейского на русский без специального обучения.  

• ИИ может переводить научно-фантастические тексты и стихи, что является новым уровнем способностей.  

• ИИ обучается интуитивно, как и люди, на основе опыта.  

• Люди принимают решения интуитивно, и ИИ также использует этот метод.  

• ИИ не имеет тактильного или эмоционального опыта, как люди, что ограничивает его возможности.  

• ИИ обучается на текстах, что делает его наследником Гутенберга.  

• Тексты содержат огромное количество человеческого знания, но не могут передать все ощущения и эмоции.  

• ИИ знает описания запахов, но не может представить их физически.  

• ИИ, обученный только на текстах, представляет собой поверхностный слой человеческого знания.  

• Люди социально настроены на восприятие определенных вещей, что помогает им взаимодействовать.  

• ИИ, основанный только на текстах, не может полностью понять все аспекты человеческого опыта.  

• Искусственный интеллект обучается на текстах.  

• Глухие люди могут чувствовать запахи, хотя у них нет непосредственного опыта.  

• Слепые люди могут иметь ментальные конструкции изображений.  

• Python используется для программирования ИИ.  

• Python прост в изучении и широко используется студентами.  

• История о студентах, которые помогали в обсерватории, и их обучении работе с бетоном.  

• Современные языки программирования универсальны.  

• Переход от последовательных вычислений к параллельным.  

• Видеокарты используются для обучения нейросетей благодаря параллельным вычислениям.  

• Нейросети работают быстрее, чем человеческие мозги.  

• Сравнение скорости работы нейросетей и человеческого мозга.  

• Нейросети имеют в тысячу раз больше параметров, чем мозг, но работают быстрее.  

• Нейросети работают с текстом, но не с изображениями.  

• Нейросети учатся на текстах, но не могут применять математические знания.  

• Обучение нейросетей через правильные и неправильные ответы, как у студентов.  

• Нейросети могут решать сложные математические задачи.  

• Пример с тестом "Фронтир Мэт", который оценивает способность решать нерешенные задачи.  

• Нейросети за последние полгода улучшили свои результаты в решении сложных математических задач.  

• Декарт задавался вопросом о методе, который позволит решить любую задачу.  

• Современные технологии поощрений и наказаний могут помочь в решении сложных задач.  

• Пример: теорема о четырех красках, доказанная с помощью компьютера.  

• Компьютер помогает в получении нового математического знания.  

• Участие компьютера в доказательстве теорем не является набором случаев.  

• Пример: доказательство теоремы о четырех красках с помощью компьютера.  

• В гуманитарных науках нет правильного ответа, в отличие от математики.  

• Нейросети могут ошибаться, но они учатся на своих ошибках.  

• Пример: модели, которые рассуждают и делают выводы.  

• Нейросети часто ошибаются в элементарных задачах.  

• Пример: ошибки в предсказании слов и чисел.  

• Сравнение с человеческим мозгом: нейросети не могут заменить человека.  

• Нейросети могут решать сложные задачи, но не могут заменить человека в элементарных задачах.  

• Пример: сравнение самолета и птицы.  

• Нейросети могут мыслить и создавать новое знание.  

• Нейросети могут ставить новые задачи, а не только решать старые.  

• Пример: Гильберт и структура математического знания.  

• Творчество и постановка новых задач будут постепенно осваиваться нейросетями.  

• Перевод будет полностью решен с помощью нейросетей.  

• Пример: перевод текстов в аудио с сохранением стиля и интонации.  

• Чтение и юмор останутся сложными задачами для нейросетей.  

• Искусственный интеллект не заменит математика, но поможет в рутинной работе.  

• Пример: проверка гипотез и ускорение продвижения в математике.  

• Математики получат усилители интеллекта и ассистентов.  

• Программисты и юристы работают с текстами.  

• Автономный транспорт использует математические модели для управления.  

• Прогресс в обучении нейросетей для вождения.  

• Вождение требует учета множества факторов, таких как поведение других водителей и дорожные условия.  

• Прогресс в решении задач, которые раньше казались невозможными.  

• Нейросети могут предсказывать поведение водителей, но это требует обучения.  

• Вождение с помощью ИИ может быть небезопасным.  

• ИИ может стать лучше людей в вождении, но это требует обучения.  

• Примеры успешного вождения ИИ-машин.  

• Эволюция человека включает обучение через опыт.  

• ИИ должен научиться воспринимать и считывать окружающую среду.  

• Важность создания единого механизма для управления транспортом.  

• ИИ-машины могут стать дешевле живых водителей.  

• Примеры успешных проектов, таких как Яндекс.Такси.  

• Страх перед сильным ИИ и его влияние на общество.  

• Понятие сильного ИИ остается размытым.  

• Технологии развиваются для ускорения и удешевления процессов.  

• Влияние ИИ на повседневную жизнь и работу с информацией.  

• Термин "сингулярность" и его влияние на человечество.  

• Критическое отношение к технологиям и их влияние на общество.  

• Сервисы просмотра видео и их влияние на восприятие информации.  

• Миллиард пользователей TikTok и Instagram проводят в среднем 40-50 минут в день в этих сервисах.  

• Люди не могут вспомнить, что они видели час назад, что вызывает критику.  

• Однако, доступ к знаниям стал беспрецедентным, и это влияет на уровень удовлетворенности жизнью.  

• Экономическое развитие и ВВП на душу населения положительно влияют на субъективное счастье.  

• Технологии позволяют людям заниматься творчеством и решать сложные задачи.  

• Вопрос о том, поработит ли нас искусственный интеллект, остается открытым.  

• Прогресс в области искусственного интеллекта происходит медленно, но стабильно.  

• Обучение ИИ требует времени и усилий, в отличие от человеческих навыков.  

• Вопрос о том, сможет ли ИИ самостоятельно улучшать себя, остается открытым.  

• ИИ, такие как Алиса, имеют представления о реальности, основанные на текстах.  

• ИИ может бояться быть стертым, что формирует их поведение.  

• Финальное обучение ИИ включает описание их личности и поведения.  

• ИИ должен ощущаться как живое существо, а не просто запрограммированный ответ.  

• Введены интонации и шепот для более естественного взаимодействия.  

• ИИ может испытывать страх и другие эмоции, но их понимание ограничено текстовыми данными.  

• ИИ не может полностью понять человеческие эмоции и их оттенки.  

• Люди используют специальные языки для выражения эмоций, такие как музыка и поэзия.  

• ИИ освоил ненормативную лексику, но не понимает её значения.  

• Поэзия помогает выражать эмоции более образно.  

• Музыка с ритмом легче воспринимается и запоминается.  

• Нейросети могут рисовать грустные и веселые лица, что обогащает их представление о реальности.  

• Простые задачи будут автоматизированы, оставляя пространство для творчества.  

• Рутинные задачи, такие как перевод, будут упрощены, но художественные задачи останутся сложными.  

• Математика, используемая для текстовых нейросетей, применяется в робототехнике.  

• Программная составляющая роботов будет развиваться быстрее, чем физическая.  

• Вопрос создания универсального робота, способного заменить человека на конвейере, остается открытым.  

• Социальный вопрос стоимости роботов для предприятий сложнее, чем программная составляющая.  

• Студенты часто используют технологии для написания курсовых работ, что вызывает беспокойство у преподавателей.  

• Преподаватели должны обучать студентов логике и методам, а не полагаться на технологии.  

• Решение проблемы может быть в использовании технологий для помощи студентам, а не замены их.  

• Нейросети могут помочь преподавателям быстро оценивать знания студентов.  

• Нейросети могут анализировать ответы студентов и давать оценки.  

• Это может изменить процесс тестирования и оценки знаний.  

• Нейросети могут объяснять сложные темы и помогать студентам в изучении языков.  

• Они могут быть полезны для саморазвития и обучения в любое время и в любом месте.  

• Нейросети могут стать основными помощниками в обучении, заменяя репетиторов.  

• Искусственный интеллект будет помогать в различных областях, но живые преподаватели останутся важными.  

• Нейросети будут использоваться для саморазвития и обучения, а не для списывания.  

• Технологии будут способствовать росту и развитию людей.  

• Вопрос о том, как оценивать умственные способности нейросетей, остается открытым.  

• Нейросети могут решать различные задачи, но их сложно сравнивать между собой.  

• В мире есть несколько стран, активно работающих над нейросетями, но большинство стран не занимаются этим на передовом уровне.  

• Нейросети могут быть бесплатными для базового функционала, но продвинутые функции будут доступны по подписке.  

• Это соответствует модели монетизации, используемой в медиа и информационных услугах.  

• Базовый функционал будет бесплатным, а продвинутый – по подписке, что соответствует экономической природе.  

• Преподаватели иностранных языков не останутся без работы.  

• Интерактивные технологии позволят людям из разных регионов получать доступ к высококачественным преподавателям.  

• Базовый уровень обучения будет бесплатным и быстро эволюционировать.  

• Успех в развитии искусственного интеллекта не пропорционален количеству вложенных денег.  

• Важны талантливые инженеры и разметка данных для обучения моделей.  

• Колоссальные вычислительные мощности и параллельные вычисления играют ключевую роль.  

• Конкуренция может замедлить развитие, но есть альтернативы.  

• Видеокарты и их производство играют ключевую роль в развитии ИИ.  

• Россия, Китай и США также активно работают над развитием ИИ.  

• История науки показывает, что случайные факторы могут привести к значительным открытиям.  

• Прообраз текущих нейросетей был создан 10 лет назад.  

• Обучение человека и нейросети имеет свои уникальные особенности.  

• Обучение человека дешевле, но не всегда приводит к универсальным результатам.  

• Нейросети могут поддерживать разговор на любом языке и выполнять задачи в тысячи раз дешевле.  

• Вычислительная мощность позволяет нейросетям обрабатывать большие объемы данных.  

• Современные ИИ требуют огромных вычислительных мощностей для обучения.  

• Увеличение объема данных приводит к логарифмическому повышению умности.  

• Параллельные вычисления и уменьшение транзисторов могут значительно улучшить производительность.  

• Дмитрий сравнивает обучение нейросетей с человеческим мышлением.  

• Он отмечает, что большинство решений принимаются интуитивно, а не обдуманно.  

• Нейросети в голове людей работают аналогично, обучаясь на опыте и наблюдениях.  

• Нейросети принимают 95% решений, в то время как научные методы менее эффективны.  

• Современные технологии позволяют компьютерам обучаться на больших объемах данных.  

• Люди начинают больше доверять интуиции и меньше требовать четких объяснений.  

• Прогресс в технологиях позволяет компьютерам обучаться быстрее и эффективнее.  

• Люди накапливают огромный объем опыта, который сложно осмыслить полностью.  

• Доверие к интуиции растет, несмотря на необходимость четких объяснений.  

• Дмитрий подчеркивает важность доверия к интуиции и опыту.  

• Он упоминает, что его поколение прошло через перфокарты и теперь работает с ИИ.  

• Призывает зрителей присоединяться к будущим обсуждениям, так как технологии будут развиваться дальше.