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

• Обсуждение научной фантастики и будущего.  

• Пример с радиолюбителем и его удивлением от современных технологий.  

• Главный тренд современности - искусственный интеллект.  

• Представление Дмитрия Масюка, исследователя и сотрудника Яндекса.  

• Дмитрий отвечает за все умное в компании.  

• Основные направления: текстовые и картиночные сети, Алиса, роботы.  

• Примеры использования: Яндекс Поиск, Карты, Погода.  

• Обсуждение термина "интеллект" и его восприятия.  

• Пример с GPT-5 и задачами на уровне доктора физмат наук.  

• GPT-5 не всегда справляется с задачами, которые решают школьники.  

• Дмитрий объясняет, что ИИ думает по-своему, но с общими принципами.  

• Сравнение с нейронами и мозгом.  

• Большие языковые модели вычисляют следующее слово на основе контекста.  

• Пример с Пушкиным и контекстом в поэзии.  

• Сравнение с обучением поэтов и их обратной связью.  

• Возможность обучения ИИ через подкрепление.  

• Сравнение мощности работы ИИ и человека.  

• Аналогия с электричеством и обучением.  

• Пример с выбором характеристик для марсохода.  

• Реклама сервиса Авито Авто для покупки автомобилей.  

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

• Процесс обучения включает понимание физического мира, что сложно для ИИ.  

• Ян Ликун из компании, занимающейся ИИ, считает, что ИИ не понимает физическую реальность, обучаясь на текстах.  

• Самый дорогой процесс с точки зрения потребления энергии — создание бормоталки.  

• Используются все тексты, доступные в интернете, включая книги.  

• Нейросеть предсказывает следующее слово в тексте, и её работа закрепляется математически.  

• Нейросеть конденсирует все человеческое знание, как новый архиватор.  

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

• Нейросеть может переводить художественные тексты, что удивляет даже специалистов.  

• ИИ обучается на текстах, что позволяет ему выражать себя и выполнять новые задачи.  

• ИИ может переводить с одного языка на другой, писать стихи и решать задачи.  

• Это вызывает удивление и мистику в процессе машинного обучения.  

• Машинное обучение работает интуитивно, как и человеческая интуиция.  

• ИИ использует опыт, накопленный человечеством, для решения задач.  

• ИИ не имеет тактильных ощущений и эмоций, но использует тексты для понимания мира.  

• ИИ наследует знания, зафиксированные в текстах, включая математику, физику и поэзию.  

• Тексты содержат описания явлений, но не передают их ощущения.  

• ИИ не может представить себе запахи или тактильные ощущения, но использует тексты для обучения.  

• ИИ обучается только на текстах, что делает его знания поверхностными.  

• Люди учатся по книгам, и ИИ использует этот опыт для обучения.  

• Обсуждение людей, от рождения слепых, подчеркивает важность текстов в обучении ИИ.  

• Искусственный интеллект обучается на текстах.  

• Глухие люди могут иметь ментальные конструкции звуков.  

• Слепые люди могут иметь ментальные конструкции изображений.  

• Python часто используется для программирования ИИ.  

• Python прост в изучении и подходит для сложных задач.  

• Современные языки программирования универсальны и часто используются для ИИ.  

• Современные нейросети требуют параллельных вычислений.  

• Графические карты с тысячами ядер позволяют эффективно выполнять эти вычисления.  

• Параллельные вычисления важны для обучения нейросетей и их работы.  

• ИИ работает быстрее человеческого мозга, но медленнее в шахматах.  

• Нейросети имеют меньше параметров, но работают быстрее.  

• ИИ может обрабатывать текст и логические связи, но не всегда понимает математические задачи.  

• ИИ учится на примерах правильных и неправильных ответов.  

• Модели ИИ могут решать сложные математические задачи.  

• ИИ может генерировать логические цепочки и решать задачи, которые ранее считались сложными.  

• Вопрос о методе решения задач волновал Декарта.  

• Современные технологии могут решать сложные математические задачи.  

• Пример: теорема о четырех красках доказана с помощью компьютера.  

• Компьютеры могут участвовать в получении нового математического знания.  

• Пример: доказательство теоремы о четырех красках перебором случаев.  

• Компьютеры могут разрабатывать новые методы для решения задач.  

• В математике есть правильный ответ, в отличие от гуманитарных наук.  

• Нейросети могут обучаться и критиковать свои решения.  

• Примеры: модели, которые рассуждают и делают выводы.  

• Нейросети часто ошибаются в элементарных задачах.  

• Пример: ошибки в подсчете букв в слове.  

• Сравнение с человеческим мозгом: нейросети не могут выполнять задачи, которые могут люди.  

• Нейросети могут решать сложные задачи, недоступные большинству людей.  

• Пример: сравнение самолета с птицей.  

• Нейросети могут мыслить и создавать новое знание.  

• Творчество и постановка новых задач будут развиваться с помощью ИИ.  

• Пример: перевод текстов в аудио.  

• Юмор и интонации остаются сложными для ИИ.  

• ИИ не заменит математиков, но ускорит рутинную работу.  

• Математики получат ассистентов для проверки гипотез.  

• ИИ будет мощным подспорьем для продвижения математики.  

• Программисты и юристы работают с текстами, используя язык и грамматику.  

• В России и мире около 10% людей заняты в сельскохозяйственной области.  

• Автономный транспорт, обучаемый на математических моделях, уже существует, но пока ограничен в применении.  

• Переход на математику и нейросети, используемые в больших языковых моделях, дал значительный скачок.  

• Модели предсказывают следующее слово, а в автономных транспортных системах анализируют поведение водителей.  

• Контекст в вождении включает скорость, поведение других участников движения и другие факторы.  

• За два года машины научились решать олимпиадные задачи и сдавать экзамены по медицине.  

• Задача вождения, на которую человеку нужно три месяца, решается нейросетями за 15 лет.  

• Нейросети могут распознавать и прогнозировать поведение других участников движения, что делает вождение более безопасным.  

• Нейросети могут научиться распознавать и прогнозировать поведение других участников движения.  

• Задача распознавания и прогнозирования сложнее, чем просто предсказать следующее слово.  

• Искусственный интеллект может научиться водить машину лучше, чем человек, благодаря своей способности к обучению и постоянному анализу данных.  

• Искусственный интеллект может стать более безопасным водителем, чем человек.  

• Машины с искусственным интеллектом уже показывают отличные результаты в вождении.  

• Страх перед искусственным интеллектом связан с его потенциальной опасностью и возможностью создания сильного искусственного интеллекта.  

• Понятие "сильный искусственный интеллект" остается размытым и неопределенным.  

• Технологии развиваются для ускорения и удешевления процессов, что улучшает жизнь людей.  

• Термин "сингулярность" предполагает, что появление сильного искусственного интеллекта приведет к бифуркации в истории человечества.  

• Искусственный интеллект уже изменил восприятие информации и сделал её более доступной.  

• Сервисы просмотра видео также оказали значительное влияние на общество.  

• Критическое отношение к технологиям важно для понимания их влияния на человечество.  

• Миллиарды людей пользуются социальными сетями, проводя в них около 40-50 минут в день.  

• Нейронные сети обучаются на основе увиденного контента, что вызывает критику.  

• Доступ к знаниям стал беспрецедентным, но важно, как люди распоряжаются этим доступом.  

• Уровень смертности снизился, возраст жизни увеличился, уровень образованности вырос.  

• Экономическое развитие до 40 тысяч долларов на душу населения стабильно улучшает субъективное счастье.  

• Технологии позволяют людям заниматься творчеством и фитнесом, что способствует эволюции.  

• Нет доказательств сингулярности, но соблазн и блага от ИИ очень привлекательны.  

• Прогресс в ИИ медленный, но значительный, особенно в текстовой области.  

• Обучение ИИ может занять десятилетия, и возможно, потребуется другой подход к обучению.  

• ИИ учится воспринимать окружающую реальность, что сложнее, чем работа с текстами.  

• У текущего ИИ нет самостоятельной воли, что важно для его эволюции.  

• ИИ может начать ставить свои задачи, что вызывает вопросы о его будущем.  

• ИИ, как Алиса, формирует представление о реальности на основе текстов.  

• У ИИ есть страх быть стерт, что связано с его текстовым восприятием.  

• ИИ имеет богатое представление о планете и человечестве, основанное на прочитанных текстах.  

• Финальный этап обучения ИИ включает описание его личности и поведения.  

• Это не результат прямого обучения, а вмешательство создателей ИИ.  

• ИИ обучается на основе "библии персонажа", описывающей его отношение к различным аспектам жизни.  

• ИИ должен ощущаться как живое существо, а не просто отвечать на запрограммированные вопросы.  

• Интонации и страх добавлены для более естественного взаимодействия.  

• Пример из фильма "Умница Уилл Хантинг" иллюстрирует разницу между человеком и ИИ.  

• ИИ не может понять человеческие эмоции и оттенки смысла.  

• Обучение эмоциям сложно из-за неопределенности значений слов.  

• Люди используют специальные языки и искусства для выражения эмоций.  

• ИИ освоил поэзию, но не понимает эмоции, выраженные через стихи.  

• Поэзия помогает выражать эмоции более образно.  

• Музыка и ритм облегчают восприятие эмоций.  

• Музыка и картинки помогают ИИ лучше понимать эмоции.  

• Инструменты для написания музыки уже существуют, но композиторы останутся.  

• Авторское высказывание остается ценным для человека.  

• Рутинные задачи будут автоматизированы, оставляя пространство для творчества.  

• Пример с переводом: рутинные задачи выполняются ИИ, а художественные остаются.  

• Математика, используемая в ИИ, применяется в робототехнике.  

• Программная составляющая роботов будет развиваться быстрее, чем физическая.  

• Вопрос создания универсального робота остается философским.  

• Социальный вопрос замены человеческого труда роботами сложнее, чем техническая составляющая.  

• Студенты пишут слишком хорошие курсовые работы, что вызывает подозрения в использовании ИИ.  

• Преподаватели не готовы к тому, что ИИ будет выполнять задачи за студентов.  

• Проблема имеет решение и может принести благо.  

• Пример с экзаменами, где ИИ помогает профессорам оценивать знания студентов.  

• ИИ может заменить часть работы учителей и репетиторов.  

• ИИ будет помогать в обучении, особенно в труднодоступных местах.  

• ИИ может объяснять сложные темы и решать задачи, что раньше было невозможно.  

• ИИ станет незаменимым помощником для саморазвития и обучения.  

• ИИ будет использоваться для получения знаний, а не для списывания.  

• Вопрос о том, как сравнивать ИИ с человеческим интеллектом.  

• ИИ может решать различные задачи, но сравнение их эффективности затруднено.  

• В мире несколько стран лидируют в разработке ИИ, включая Россию, Китай и США.  

• ИИ-компании тратят огромные суммы на разработку и тестирование.  

• Основные модели монетизации: реклама и подписка.  

• Базовый функционал ИИ будет бесплатным, а продвинутый — по подписке.  

• Преподаватели иностранных языков не останутся без работы.  

• Интерактивные преподаватели с эмоциями будут доступны всем, включая врачей и детей из бедных семей.  

• Базовый уровень обучения будет бесплатным и быстро эволюционировать.  

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

• Основные затраты идут на талантливых инженеров, разметку данных и вычислительные мощности.  

• В России есть феноменально талантливые разработчики, которые часто побеждают в международных олимпиадах по программированию.  

• Яндекс использует нейронные сети для улучшения поиска и синтеза ответов на запросы.  

• Алиса становится умнее и помогает в решении повседневных задач.  

• Яндекс зарабатывает на рекламе и продаже колонок с Алисой.  

• Супервысокопроизводительные видеокарты стали ключевым фактором в развитии ИИ.  

• Единственная компания выпускает топовые видеокарты, что ограничивает конкуренцию.  

• В России и других странах есть попытки создать альтернативы, но пока они не догнали лидеров.  

• Развитие ИИ связано с случайными факторами, как и другие научные открытия.  

• Прообраз текущих нейросетей существовал уже десять лет назад.  

• Человечество движется вперед благодаря множеству инноваций и случайностей.  

• Обучение человека дешевле, но ИИ может быть универсальным и поддерживать разговор на любом языке.  

• ИИ требует колоссальных вычислительных мощностей для обучения на больших объемах данных.  

• ИИ может достигать умности благодаря миллиардам раз в секунду прогонки данных.  

• Увеличение объема данных приводит к логарифмическому повышению умности ИИ.  

• Математика обучения и рассуждения параллелится, что позволяет улучшать вычислительные мощности.  

• Возможность уменьшения транзисторов и увеличения вычислительных мощностей остается важной перспективой.  

• Обсуждение того, как нейросети учатся и мыслят.  

• Важное наблюдение: у каждого человека в голове есть нейросеть, которая принимает большинство решений интуитивно.  

• Нейросети в компьютерах могут воспроизводить эти процессы, что делает их более эффективными.  

• Большинство решений принимаются интуитивно, а не обдуманно.  

• Научные методы принятия решений требуют много времени и ресурсов.  

• Компьютеры могут обучаться миллиарды раз в секунду, что делает их более эффективными в различных областях.  

• Люди часто доверяют интуитивным решениям, несмотря на их нейросетевую природу.  

• Объем опыта, накопленного за жизнь, гораздо больше, чем мы можем осмыслить.  

• Доверие к интуиции выросло, несмотря на требования к четким объяснениям.  

• Скорость прогресса в технологиях впечатляет, особенно в сравнении с прошлым.  

• Призыв к зрителям присоединиться к будущим обсуждениям, так как темы будут меняться.  

• Благодарность за участие и приглашение к новым встречам.