Мыльный пузырь ИИ. Разбираемся с Павелом Paperclip

• Искусственный интеллект везде, и люди задают каверзные вопросы.  

• Павел отвечает на главный вопрос о том, что ИИ — это неправда.  

• Ошибка генерации, нужно смотреть на конкретные модели и результаты.  

• ИИ — это пузырь, который скоро лопнет.  

• Пример с компаниями, которые использовали тэг "ком" для привлечения инвестиций.  

• Компании, такие как Tiger Electronics, создавали продукты с низким качеством.  

• В 90-е годы интернет-компании раздували пузыри, как и сейчас с ИИ.  

• Примеры компаний, таких как Dotcom Bombs и Webvan, которые лопнули.  

• Мода на PlayStation и джангл-музыку снизила интерес к доменам "ком".  

• Big Data также стала хайпом, но оказалась неэффективной.  

• Примеры неудачных попыток анализа данных и использования Big Data.  

• Технологии Big Data эволюционируют с развитием машинного обучения.  

• Примеры компаний, таких как Walmart и Landing Club, которые свернули свои проекты по Big Data.  

• Примеры неудачных внедрений Big Data в компаниях, таких как Pandora и Spotify.  

• Big Data не всегда приводит к успеху, и многие компании столкнулись с трудностями.  

• ИИ также является мыльным пузырем, который может лопнуть.  

• Примеры ИИ, создающего музыку, рисующего и даже пишущего тексты.  

• Несмотря на успехи ИИ, он не всегда решает все проблемы.  

• Обсуждение термина "искусственный интеллект" и его значения.  

• Примеры использования ИИ в России и на Западе.  

• Экономическая ситуация и инвестиции в ИИ.  

• Обзор компаний, занимающихся ИИ, таких как Stable Diffusion, Midjourney, NVIDIA.  

• Проблемы и успехи компаний, таких как Stable Diffusion.  

• Примеры неудачных инвестиций в ИИ.  

• Проблемы с согласованием версий и требованиями инвесторов.  

• Примеры компаний, столкнувшихся с финансовыми трудностями.  

• Обсуждение ChatGPT и его неудачного запуска.  

• Проблемы с переобучением моделей и отказом от внедрения ИИ.  

• Обзор языковых моделей, таких как Llama и Midjourney.  

• Проблемы с производительностью и инфраструктурой.  

• Примеры успешного использования ИИ в различных проектах.  

• Грок и другие бесплатные модели от Илона Маска.  

• Проблемы с стабильностью и анатомией у моделей.  

• Появление аналогов, таких как Aura Flow, улучшающих качество изображений.  

• Сравнение с линуксом и форками в 90-е.  

• Важность многолетних традиций и специалистов.  

• Примеры успешных компаний с многолетними традициями, таких как Boeing.  

• Риски переоценки и обмана в сфере ИИ.  

• Примеры компаний, использующих ИИ для манипуляций и обмана.  

• Примеры, когда ИИ используется для создания фейковых новостей и влияния на общественное мнение.  

• Высокая стоимость ИИ-проектов.  

• Примеры специалистов по ИИ, чьи услуги стоят миллиарды.  

• Переход от Big Data к AI и нейронным сетям.  

• Влияние ИИ на общественное мнение и социальные сети.  

• Примеры использования ИИ для манипуляций и влияния на выборы и общественное мнение.  

• Влияние на образование и обучение студентов.  

• История использования ИИ для манипуляций в интернете.  

• Примеры использования ИИ в горячих точках, таких как Ливия.  

• Переход ИИ из военных технологий в гражданские продукты.  

• Примеры возможностей ИИ, таких как создание дипломов и картинок.  

• Риски использования ИИ в мошеннических целях.  

• Примеры компаний, таких как OpenAI, которые стремятся к открытому ИИ.  

• Примеры компаний, таких как OpenAI, которые стремятся к открытому ИИ.  

• Риски и возможности использования ИИ в будущем.  

• Важность понимания рисков и возможностей ИИ для принятия обоснованных решений.  

• Сэм Альтман представил идею единой операционной системы для всех устройств.  

• Совет директоров Microsoft был против, считая это угрозой для компании.  

• Альтмана уволили, но его наработки остались у него.  

• Крупные проекты требуют значительных инвестиций.  

• Инвесторы часто навязывают свои условия, несмотря на успех проекта.  

• В России крупные проекты также зависят от финансовых возможностей.  

• Google позиционировал себя как проект искусственного интеллекта.  

• Демонстрация 2022 года оказалась записью людей.  

• Качество моделей можно улучшить, но это требует значительных усилий.  

• Возникают этические вопросы о контенте, генерируемом нейросетями.  

• В разных странах разрабатываются кодексы для регулирования ИИ.  

• Важно учитывать этические нормы при обучении и использовании ИИ.  

• Нейросеть обучается на основе входных данных и выходных результатов.  

• Пример: обучение распознавать столы на фотографиях.  

• Нейросети требуют значительного количества данных для обучения.  

• Языковая модель позволяет переводить текст в цифры и обратно.  

• Вопросы и ответы по тексту также могут быть обработаны нейросетью.  

• Обучение нейросети требует значительных усилий и ресурсов.  

• Нейросеть состоит из нескольких слоев, каждый из которых обрабатывает информацию по-своему.  

• Проблема в том, что анализ нейросети требует тщательного исследования каждого слоя.  

• Нейросеть можно представить как набор листочков, каждый из которых можно исследовать с помощью "уголька".  

• Анализ нейросети требует большого количества данных и времени.  

• Специалисты должны анализировать результаты, чтобы понять, как нейросеть работает.  

• Нейросети не могут полностью заменить человека, так как они не обладают полным спектром человеческих ощущений.  

• Нейросети используются для слежки и рекомендаций, что вызывает этические вопросы.  

• Примеры: Китай с социальным рейтингом и рекламные рекомендации.  

• Обсуждение этического применения нейросетей должно происходить на законодательном уровне.  

• Внедрение нейросетей приводит к увольнениям и замене рабочих мест.  

• Примеры: компания Shopee и компания UPS.  

• Нейросети могут заменить людей, но это не произойдет полностью, так как контент всегда будет создаваться руками человека.  

• Технологии будут адаптироваться к новым реалиям, и контент будет создаваться вручную.  

• Примеры: техно лейбл, который будет маркировать контент как созданный руками человека.  

• Компании будут искать новые способы найма сотрудников, такие как микроработа.  

• Микроработа становится популярной, особенно среди школьников и людей в трудных финансовых ситуациях.  

• Микроработа часто связана с выполнением простых задач, таких как обводка картинок или решение капчи.  

• Микроработники часто вынуждены работать за копейки, что делает их похожими на современных рабов.  

• За всеми технологиями стоят люди, даже за автоматизированными процессами.  

• Инженеры и специалисты остаются на заднем плане, их труд часто недооценивается.  

• Работники выполняют рутинную работу, что приводит к выгоранию и сомнениям в себе.  

• IT-специалисты часто подвергаются жесткой эксплуатации.  

• Перенасыщение рынка низкооплачиваемыми специалистами из-за автоматизации.  

• Размывание среднего класса и увеличение разрыва между богатыми и бедными.  

• Примеры успешного применения ИИ в медицине и других областях.  

• Медицинские учреждения используют ИИ для диагностики и обработки данных.  

• ИИ помогает ускорить процессы и улучшить качество обслуживания пациентов.  

• Контроль периметра с помощью медного провода.  

• Беспилотники и ретрансляторы, которые невозможно заглушить.  

• Платформы для совместной работы и редактирования голоса.  

• Технологии для генерации контента и редактирования видео.  

• Генеративные нейросети для создания 3D-моделей и анимации.  

• Браузерные расширения и генерация контента для YouTube.  

• История ИИ начинается с изобретения шахматного автомата.  

• Современные ИИ-системы управляются людьми, но выглядят как самостоятельные.  

• ИИ помогает людям в рутинных задачах, но имеет ограничения в контексте.  

• ИИ помогает в проектировании и производстве, но требует контроля и проверки.  

• Цифровой двойник важен для отслеживания и анализа процессов.  

• ИИ имеет ограничения в создании сложных и абстрактных объектов.  

• Обсуждение структурированной беседы и ошибок генерации.  

• Призыв к зрителям оставлять комментарии и критику в комментариях.  

• Упоминание о большом количестве видео и ссылок для анализа.  

• Проблемы с анализом данных и работой с искусственным интеллектом.  

• Упоминание теоремы простого выражения и кан сетей для улучшения работы ИИ.  

• Важность алгоритмизации и логики в создании ИИ.  

• Ссылки на модели и проекты для изучения ИИ.  

• Призыв к самостоятельному изучению и практике.  

• Важность критики и примеров для улучшения ИИ.  

• Признание важности естественного и искусственного интеллекта.  

• Личные достижения в области ИИ и планы на будущее.  

• Упоминание о сайте проекта и его проектах.