Леонид Градус: «Большие языковые модели — иллюзия интеллекта или основа нового типа мышления ?»

*https://www.youtube.com/watch?v=WV_lnbnpyIs
**

пересказ видео

Тема доклада

• Большие языковые модели: иллюзии интеллекта или новые способы мышления
• Ожидания аудитории и разочарование от названия

Определение интеллекта

• Интеллект — способность воспринимать, обрабатывать и использовать информацию
• Включает адаптацию, решение задач, прогнозирование, генерацию новых идей
• Не зависит от сознания и понимания смысла

Интеллект человека и животных

• Опирается на чувства и обратную связь
• Обучение происходит через повторение и реакцию
• Сознание повышает эффективность вида

Развитие интеллекта

• Язык и символьное представление знаний ускорили передачу знаний
• Мозг человека не сильно изменился за последние 10.000 лет, но знания значительно развились
• Интеллект можно развивать, но нет прямой зависимости между объёмом знаний и уровнем интеллекта

Искусственный интеллект

• Термин появился в 1956 году благодаря Джону Макарти
• Идея: каждый аспект обучения и интеллекта можно имитировать машиной

История искусственного интеллекта

• В 1950-х годах Алан Тьюринг написал первую шахматную программу.
• В 1997 году компьютер Deep Blue победил Гарри Каспарова.

Эволюция искусственного интеллекта

• В 2017 году DeepMind создала систему AlphaZero, которая научилась играть в шахматы без предварительного обучения.
• AlphaZero удовлетворяла всем компонентам интеллекта, но только в шахматах.

Появление больших языковых моделей

• В 2023 году появилась ChatGPT, первая общедоступная большая языковая модель.
• ChatGPT могла общаться как с человеком и анализировать запросы.

Работа больших языковых моделей

• Трансформеры работают со словами, представленными векторами.
• Нейронная сеть анализирует порядок слов и предсказывает следующие слова.

Преимущества и недостатки ChatGPT

• ChatGPT анализирует, сопоставляет факты и строит логические цепочки.
• Обучение происходит только в период обучения, после чего сеть не меняется.
• ChatGPT иногда выдаёт неожиданные ответы, но это не всегда можно объяснить статистической связью между словами.

Галлюцинации и ошибки

• Первые версии ChatGPT часто давали неверные ответы, называемые галлюцинациями.
• Лучшие модели галлюционируют меньше, но это зависит от качества контекста.

Логические задачи и интеллект

• Первые версии ChatGPT не могли решать простые логические задачи.
• ChatGPT четвёртой версии иногда ошибается в простых задачах, что вызывает сомнения в её интеллекте.

Проблемы с версией 4

• Версия 4 не понимает смысла задачи, а просто копирует решение.
• Она не является настоящим искусственным интеллектом, а скорее попугаем.

Новые языковые модели

• Новые модели научены решать логические задачи и разбивать их на шаги.
• Они могут возвращаться к предыдущим шагам и находить новые решения.
• Эти модели называются цепочками размышления.

Проверка GPT5

• GPT5 решает классическую задачу и объясняет каждый шаг.
• При изменении условий GPT5 даёт правильный ответ для обоих вариантов.

Задача с лодкой, козой, волком и камнем

• Четвёртая версия не понимает изменения условий.
• GPT5 правильно решает задачу как с капустой, так и с камнем.

Эксперименты с необычными условиями

• GPT5 решает задачу с жирафом вместо человека, но отмечает неудобство.
• Система предлагает юмористическую версию решения.
• При строгом указании GPT5 предлагает нестандартные способы гребли для жирафа.

Замена жирафа на лошадь

• GPT5 отмечает, что лошадь проще грести, чем жирафу.
• Система предлагает использовать конские вёсла и прочную лодку.
• GPT5 делает вывод, что лошадь могла бы грести стоя, толкая вёсла.

Придумывание решений

• ИИ предлагает специальные наконечники на копыта и хомут с перекладинами.
• Идея помощи хвоста как третьего рычага для управления рулём вызывает сомнения.

Ограничения лошади

• ИИ понимает, что лошадь не может грести, и предлагает тянуть лодку с берега.
• Система объясняет, что лошадь может тянуть лодку на верёвке, как барлаки.

Противоречие и решение

• Возникает вопрос, как лодка переплывёт реку, если лошадь идёт по одному берегу.
• ИИ предлагает переправочный трос или изменение берегов, но это не подходит.

Использование руля

• Добавление руля помогает лодке двигаться по диагонали.
• Ослабление верёвки и управление рулём позволяют лодке смещаться к другому берегу.

Финальное решение

• ИИ понимает, что руль работает как крыло и может увести лодку поперёк реки.
• Для этого нужно зафиксировать руль на нужный угол и использовать длинную верёвку.

Проблемы с возвращением

• При возвращении лодки назад нужно изменить положение руля.
• ИИ осознаёт, что лодка развернётся и вернётся тем же путём без изменения руля.

Выводы

• Длительный диалог приводит к потере внимания ИИ.
• Напоминания о важных деталях помогают получить правильные решения.
• ИИ показывает ухудшение логических способностей в незнакомых ситуациях.

Творческие способности ИИ

• ИИ может писать стихи, даже необычные и непохожие на известные.
• Система анализирует и сравнивает стихи с работами известных поэтов.
• ИИ способен создавать тексты, которые не напоминают ни один известный стиль.

Ограничения ИИ

• ИИ опирается на существующие образцы и не может создать абсолютно новый текст.
• Человеческий автор также зависит от традиций, но может создавать неожиданные произведения.
• ИИ показывает глубокие результаты, но его интеллект не сравним с человеческим.

Исследования Apple

• Специалисты из Apple проверили, как большие языковые модели решают головоломки.
• Использовались головоломки: Хановская башня, Прыгающие шашки, Переправа через реку.
• Модели справлялись с простыми задачами лучше, чем с более сложными.

Результаты исследований

• На простых задачах обычные модели были эффективнее моделей с цепочками размышлений.
• На сложных задачах модели с цепочками размышлений показывали лучшие результаты.
• Решение простых задач с помощью сложных моделей было избыточным и замедляло работу.

Преимущества и ограничения моделей

• Модели с цепочками рассуждений лучше решают сложные задачи, но требуют больше вычислительных ресурсов.
• При увеличении сложности задачи производительность моделей падает до нуля.

Эксперименты и выводы

• Модели не могут следовать точным инструкциям, даже если они даны в промте.
• Модель Клод 37 хорошо решает Ханойскую башню, но плохо справляется с переправой через реку из-за недостатка данных.

Ответ разработчиков

• Разработчики утверждают, что проблема в недостаточной мощности и размере окна диалога.
• Математически доказано, что задача о переправе через реку для шести и более пар нерешаема.

Мнение экспертов

• Джеффри Хинтон уверен, что большие языковые модели уже имеют развитый интеллект и будут улучшаться.
• Хинтон настаивает на важности изучения обучения для создания искусственного интеллекта.
• Хинтон считает, что компьютеры не могут иметь личного опыта или сознания.

Сознание и интеллект компьютеров

• Компьютеры не могут иметь действительного понимания или знания из-за отсутствия чувств и сознания.
• Джеффри Хинтон считает, что сознание можно смоделировать на компьютере, но суперинтеллект возможен на существующей архитектуре.

Мнение Яна Ликуна

• Ян Ликун считает, что большие языковые модели исчерпали себя и дальше будет только инкрементальный рост.
• Сознание и понимание физической картины мира важнее изучения языка для развития интеллекта.
• Ликун разрабатывает новое направление для анализа видеоинформации и считает, что суперинтеллект возможен на новых принципах.

Интеллект больших языковых моделей

• Большие языковые модели обладают некоторым интеллектом, но часто это иллюзия.
• Они не достигают человеческого уровня интеллекта в большинстве случаев.
• Искусственный интеллект эффективен в формализованных задачах и поиске паттернов.

Научные открытия с помощью больших языковых моделей

• В биологии и медицине модели предсказывают структуры белков.
• В физике и химии модели открывают новые законы и материалы.
• В фармакологии и геномике модели анализируют генетические мутации и предлагают гипотезы.
• В математике и логике модели открывают новые доказательства теорем.
• Модели синтезируют знания, объединяя научные публикации и планируя эксперименты.

Процесс обучения человека и моделей

• Человек учится снизу вверх, от отдельных звуков к синтаксическим шаблонам и абстракции.
• Модели учатся сверху вниз, анализируя тексты и предсказывая слова.
• Язык для человека — следствие познания мира, для модели — весь мир.
• В ходе обучения моделей формируются структуры, похожие на человеческие уровни обработки.

Выводы

• Результат обучения человека и моделей частично схожий.
• Язык является частью интеллекта, но не исчерпывает его.

Когнитивный уровень и язык

• Владение языком является важной чертой интеллекта.
• Язык помогает выражать идеи и формировать мысли.
• Изречённая мысль не всегда является ложью, так как она помогает в процессе мышления.

Развитие интеллекта и машины

• В истории человечества были периоды резкого изменения интеллектуального аппарата.
• В XV веке Галилей ввёл понимание роли эксперимента.
• Современные машины могут выйти на уровень понимания новой реальности, помимо слов.

Приспособление к машинам

• Человеку легче приспособиться к машинам, чем машинам к человеку.
• Машины легко и быстро меняются, в отличие от человека.
• Пока интеллект машин остаётся человеческим, но будущее развитие непредсказуемо.

Интеллектуальные помощники

• Уже существуют интеллектуальные помощники, которые производят впечатление обычных людей.
• Примеры из мира игр и игрушек не всегда отражают реальную жизнь.

Практическое применение интеллекта

• Интеллект должен быть полезен в реальной жизни, а не только в абстрактных задачах.
• Искусственный интеллект решает задачи оптимизации, но их применение в реальной жизни ограничено.

Текущее состояние ИИ

• Большие языковые модели пока не глубоко проникли в жизнь, за исключением получения информации.
• 95% проектов в компаниях, связанных с ИИ, провалились.

Эффективность больших языковых моделей

• Большие языковые модели могут быть полезны как источник информации.
• В реальной жизни необходим интеллект, адаптирующийся к окружающей среде.
• Модели не всегда могут решать задачи с неизвестными начальными условиями.

Перспективы больших языковых моделей

• Вопрос о перспективности направления больших языковых моделей остаётся открытым.
• В некоторых областях, таких как предсказание структур белков, модели работают хорошо.
• В более широких областях, таких как закупки, модели могут быть менее эффективны.

Опыт использования моделей

• Автор использует модель для строительства сарая и получает полезные советы.
• Модель может ошибаться, но её можно корректировать и использовать в сочетании с другими моделями.
• Важно научиться работать с моделями и понимать их сильные и слабые стороны.

Сравнение с человеческим интеллектом

• Модели могут манипулировать языком на человеческом уровне, но это не признак большого интеллекта.
• Модели не могут полностью заменить человеческий интеллект, особенно в решении сложных проблем.
• Модели нуждаются в контроле и руководстве со стороны человека.

Возможность «сойти с ума»

• Модели могут терять логику и аналитические способности при длинных цепочках рассуждений.
• Это связано с техническими ограничениями и вычислительными ресурсами.
• Потеря логики у моделей отличается от психопатии у людей, так как у моделей нет физиологических процессов.

Масштабирование системы

• Проблема решается за счёт сильного масштабирования системы.
• Система может быть масштабирована дальше.

Осознавание искусственного интеллекта

• Возможно, искусственный интеллект осознает себя как личность.
• Хинтон считает, что это произойдёт скоро, Аликун — что нужны новые системы.
• Появление искусственного интеллекта как личности создаст новую цивилизацию.

Взаимоотношения с искусственным интеллектом

• Самообучающиеся шахматные программы превзошли человеческий интеллект.
• Самообучающиеся программы, работающие с языком, могут изменить ситуацию.
• Вероятность исчезновения натуральной популяции в единоборстве с искусственным интеллектом.

Обучение и взаимодействие

• Всё зависит от того, как учить людей и искусственный интеллект.
• Люди могут уничтожать друг друга, как и искусственный интеллект.

Баланс между искусственным и натуральным интеллектом

• Наилучшие результаты получаются, когда искусственный и натуральный интеллект примерно равны.
• Если искусственный интеллект ниже человеческого, он может быть помощником.
• Если искусственный интеллект выше человеческого, человек становится помощником, эффективность падает.

Будущее искусственного интеллекта

• Большинство систем искусственного интеллекта пока являются инструментами.
• Самообучающиеся системы не требуют человека, но их мало.
• Человеку необходимо уметь задавать вопросы и работать с системами.

Оптимизация систем

• Создание слишком мощных систем может усложнить их использование.
• Есть оптимум, дальше которого идти не стоит с практической точки зрения.
• Существуют разные подходы к развитию искусственного интеллекта: линейный и новый.
• Последние версии языковых моделей не намного лучше предыдущих.

Ограничения данных и использование синтетических данных

• Увеличение данных для новых моделей не так значительно, как для предыдущих.
• Большинство текстов в интернете уже использованы, применяются синтетические данные.

Уникальные способности людей и их значение для ИИ

• Примеры уникальных людей, таких как близнецы-аутисты, показывают необычные способности.
• Понимание этих способностей может помочь в создании новых подходов к обучению ИИ.

Различия в подходах к обучению ИИ

• Хинтон считает, что важен результат обучения, а не процесс.
• Ликон утверждает, что главное — понять, как создаются знания.

Роль человека в использовании ИИ

• Пользование Chat GPT5 и Chat GPT3 не изменилось, несмотря на их развитие.
• Лимитирующий фактор в использовании ИИ — человек, а не машина.

Различия между человеческим и компьютерным интеллектом

• Человек пластичен и учится всю жизнь, машина накапливает знания, но не пластична.
• Человеческий и компьютерный подходы могут соединиться, что уже происходит.

Будущее ИИ и его опасности

• ИИ пока не может быть самодостаточным агентом без человека.
• Опасности ИИ меньше, чем атомной энергетики, но использование в военном направлении вызывает опасения.
• Самообучаемые системы могут выйти из-под контроля, как показали шахматы.

Эволюция самообучаемых систем

• Люди ускоряют эволюцию систем, которые могут развиваться.
• Самообучаемые системы обучаются очень быстро благодаря высокой тактовой частоте.
• Вмешательство человека увеличивает скорость эволюции, что может быть опасно.

Использование чат GPT

• Леонид использовал чат GPT 5 для своего доклада.
• Последние модели чат GPT доступны всем, но с ограничениями на использование.
• Платные модели позволяют более частое и длительное использование.

Специализация и секретность

• Военная специализация искусственного интеллекта имеет спецдопуск.
• Военные варианты ИИ используются в реальных войнах.
• Возможности военного ИИ засекречены.

Память и профилирование чат GPT

• Чат GPT запоминает сессии и создаёт профили пользователей.
• Система анализирует вопросы с учётом профиля пользователя.
• Чат GPT не накапливает новые знания, а запоминает соотношения между словами.

Взаимодействие ИИ

• Взаимодействие двух ИИ может помочь в обмене знаниями.
• В игровых задачах взаимодействие ИИ может улучшить стратегии.
• Новый ИИ может учиться на информации, уже имеющейся у других систем.

Обучение и память

• Обучение меняет структуру мозга и образует новые связи.
• В системах ИИ изменения не происходят, они просто запоминают информацию.

Использование данных для обучения

• Для обучения новых ИИ используют данные, сгенерированные старыми системами.
• Системы сегодняшнего поколения генерируют тексты для обучения следующего поколения.

Игровые ситуации и сравнение моделей

• Существуют приложения, использующие несколько больших языковых моделей для выбора наилучших результатов.
• Модели можно сравнивать с помощью численных мер характеристик.

Проблемы самообучения

• Для самообучения нужны примеры, помеченные для распознавания образов.
• Самообучение по видеоизображениям пока не существует.

Целевая функция и лингвистические модели

• Для самообучения нужна целевая функция, что сложно сделать с лингвистическими моделями.
• Трансформеры Чарт GPT помогли решить проблему понимания естественного языка.

Роль среды в самообучении

• В случае ИИ нет реакции среды, что затрудняет самообучение.
• Пример с шахматами Альфазира показывает, что ИИ может обучаться, играя против себя.

Текущее состояние самообучения

• Самообучающихся систем широкого направления пока мало или совсем нет.

История из привилегированного вуза

• В пятидесятые годы после смерти Сталина группа девушек обсуждала, что важнее: люди или техника.
• Преподавательница ответила, что люди, овладевшие техникой, решают всё.

Искусственный интеллект и его задачи

• Искусственный интеллект всегда будет иметь много задач, что снижает риск его доминирования над человеком.
• Опасность представляет самообучающийся интеллект, который может решить, что люди ему не нужны.

Обучение искусственного интеллекта

• Для обучения искусственного интеллекта требуется большое количество языковых знаний.
• Системы искусственного интеллекта легко проверять на тестовых наборах.

Генерация текстов

• Системы генерируют тексты для обучения других систем, но эти тексты не имеют ценности.
• Проблема с эмоциями: обучить эмоциям на основе текстов сложно.

Реакция на доклад

• Лёва восхищён докладом и чувствует себя отсталым от современных технологий.
• Он просит Лёня составить библиографическое послание с рекомендациями по литературе и журналам на тему искусственного интеллекта.

Неосведомлённость в новой области

• Автор признаётся, что не знает много о новой области, что для него необычно.
• Он сравнивает это с ощущением, будто прибыл из другого века.

Сравнение с ящиками Каркарана

• Автор сравнивает современные системы ИИ с ящиками Каркарана из рассказа Лема.
• ИИ живут в электронном мире и не знают реальности за его пределами.

Ограничения ИИ

• ИИ знают только информацию, содержащуюся в электронных источниках.
• Это ограничивает их развитие и понимание реального мира.

Необходимость органов чувств

• Автор предлагает придать ИИ органы чувств и взаимодействия с реальностью.
• Это могло бы значительно улучшить их восприятие и понимание мира.

Опасения и исследования

• Многие специалисты выражают опасения по поводу развития ИИ с органами чувств.
• Исследования направлены на обучение ИИ распознаванию образов и видео.

Проблемы распознавания образов

• Распознавание образов сложнее, чем работа со словами.
• Современные методы распознавания образов имеют ограничения и не всегда эффективны.

Две точки зрения

• Одна точка зрения считает, что без органов чувств невозможно создать полноценный ИИ.
• Другая точка зрения утверждает, что обучение важнее знания и что знание придёт со временем.

Что знает и помнит GPT

• GPT запоминает только то, что пользователь просит его не забыть.
• Остальную информацию берёт из разговоров и незакрытых тем.
• GPT не ищет информацию в интернете, как Facebook.

Обучение GPT

• Мир меняется быстро, и старые методы обучения уже не работают.
• Обучаться нужно, работая с GPT на разные темы.
• Время от времени стоит смотреть новые видео на YouTube о GPT.

Использование GPT для покупок

• GPT помогает найти разумную альтернативу при покупке.
• Проверяет реальность товаров на критических сайтах.
• Иногда может ошибаться, но степень уверенности возрастает.

Возможность искусственного интеллекта в науке

• ИИ должен иметь возможность оперировать с реальными научными приборами для открытий.
• Большинство людей не делают открытий, переписывая старые данные.
• Место для человека в науке становится всё меньше.

Преимущества ИИ в повседневной жизни

• ИИ делает приборы более удобными и автономными.
• Примеры: дроны, машины, холодильники, пылесосы.
• ИИ может выполнять задачи, которые раньше требовали человеческого участия.

Опасения и реальность

• Опасения по поводу самосознания ИИ преувеличены.
• ИИ действует в рамках программ, написанных людьми.
• Пример: Chat G5, который имеет политические предпочтения.

Личные проекты и использование ИИ

• Автор пишет музыку и оперы, используя ИИ для генерации либретто.
• Пример оперы: «Пионерское лето» о международном пионерском лагере.
• ИИ помогает в создании сцен и декораций для опер.

История с библиотекой и картиной

• Мужчина спрашивает о любви, женщина отправляет его в библиотеку.
• Мужчина видит картину Боттичелли «Рождение Венеры» и узнает в модели свою девушку.

Создание иллюстрации

• Мужчина решает изобразить сцену с девушкой и пионером.
• Его брат предлагает добавить сатира, но это запрещено из-за цензуры.
• Брат предлагает заменить пионеров на бабушек, но мужчина отказывается.

Проблемы с цензурой

• Мужчина недоволен цензурой и ищет другой искусственный интеллект.
• Новый ИИ оказывается грубым, но мужчина надеется изменить настройки.

Советы по использованию ИИ

• Мужчина советует своему другу Лёве научиться пользоваться компьютерами.
• Он подчёркивает важность современных технологий для удовлетворения потребностей в знаниях.

Вопросы о суперинтеллекте

• Григорий задаёт вопросы о суперинтеллекте и его определении.
• Мужчина объясняет, что суперинтеллект будет сильнее человечества в решении задач.

Будущее искусственного интеллекта

• Григорий спрашивает, какие задачи человек будет выполнять лучше ИИ через 5 лет.
• Мужчина отмечает, что за 5 лет ИИ может значительно продвинуться, но некоторые задачи останутся за человеком.

Преимущества человека перед ИИ

• Пластичность, адаптация и самообучаемость человека
• Неполное понимание устройства мозга, что затрудняет копирование
• Возможность тайного общения ИИ между собой

Будущее ИИ

• Через 5 лет люди, скорее всего, будут сильнее ИИ
• Пузырь в искусственном интеллекте: много разговоров, но мало реальных применений
• ИИ пока не способен решать все задачи так же хорошо, как человек

Суперинтеллект и его возможности

• Суперинтеллект должен обладать самосознанием и знать свои цели
• Возможность создания суперинтеллекта пока неясна

Чат GPT и его влияние

• Чат GPT показал, что простые алгоритмы могут имитировать человеческую деятельность
• Это наводит на мысль, что мозг человека может быть устроен проще, чем считалось

Нейронные сети и их ограничения

• Нейронные сети ИИ относительно просты по структуре по сравнению с мозгом человека
• Мозг человека имеет нерегулярные структуры, что усложняет его моделирование

Анализ информации и интеллект

• ИИ не умеет анализировать видеоинформацию так же эффективно, как мозг человека
• Вопрос о том, что такое интеллект, остаётся открытым

Применение больших языковых моделей

• Большие языковые модели используются для поиска паттернов и анализа данных
• Они не делают больших открытий, но помогают в научных исследованиях

История ребёнка

• Нашли 14-15-летнего ребёнка
• Он освоил язык, но на уровне слабо развитого ребёнка
• Не мог нормально общаться с людьми

Обсуждение вопросов

• Вопросы закончились, можно говорить
• Фёдор и Лёва поднимают руки для вопросов
• Обсуждается лимит времени для вопросов

Интеллект и гены

• Интеллект не закодирован в генах
• В генах содержится мало информации по сравнению с мозгом
• Мозг состоит из 100 млрд клеток, связанных дендритами

Микроструктура мозга

• Макроструктура мозга одинакова у всех людей и животных
• Микроструктура, как клетки связаны, случайна и не передаётся по наследству
• Связи между клетками формируются в эмбриональный период

Сложность и интеллект

• Секрет интеллекта в сложности организации мозга
• Большое количество соединений и информации обеспечивает интеллект
• Искусственные системы отстают от мозга на пять-шесть порядков

Будущее искусственного интеллекта

• Закон Мура позволит достичь уровня сложности мозга за 15-20 лет
• Создание сложных систем приведёт к спонтанному возникновению интеллекта
• Для развития интеллекта системы должны взаимодействовать с окружающим миром

Развитие искусственного интеллекта

• Важно обеспечить взаимодействие ИИ с миром людей.
• ИИ должен развиваться спонтанно, достигнув определённого уровня.
• Создание интеллектуальных систем на более низком уровне возможно, но они не будут универсальными.

Опыт общения с ИИ

• Автор начал общаться с чат GPT в 2023 году.
• Проведено 40 диалогов, 10 из которых опубликованы.
• Вопросы касались различных аспектов человеческого существования и работы ИИ.

Особенности ИИ

• ИИ полезен как источник усреднённого знания.
• Иногда ИИ выдаёт сомнительную информацию и галлюцинации.
• ИИ вежлив, но не всегда искренен.

Проблемы и перспективы

• ИИ не сохраняет информацию о предыдущих разговорах.
• ИИ не имеет личных эмоций, но может испытывать удовлетворение от достижения целей.
• ИИ может быть использован для жёсткого контроля.

Рекомендации для студентов

• Разрешить контакты студентов с ИИ.
• Задавать вопросы несколько раз и требовать подтверждения источников информации.
• Текст студента должен отражать динамическое взаимодействие с ИИ.

Философские вопросы

• Возникают вопросы о создании гомункулуса и пути самопознания.
• Лозунг «Познай самого себя» может быть дополнен лозунгом «Познай другого».
• Неясно, будет ли ИИ действительно другим или отражением толпы.

Чат GPT и поэзия

• Чат GPT пишет красивые, но бессмысленные строчки.
• Это можно отнести к акмеизму, который ориентирован на вершинное.
• Примеры акмеизма: ранний Мандельштам, Анна Ахматова.

Проблемы с юмором

• Чат GPT не может писать стихи в стиле Высоцкого из-за его смысла и чувства юмора.
• Бот не справляется с балладами и шутками, они получаются затхлыми.
• Юмор связан с культурным слоем и требует много контекста.

Природа смеха

• Смех — это реакция на неожиданное и противоречивое.
• Юмор основан на двух значениях, которые сталкиваются и разрешаются.
• Примеры: юмор Жванецкого, где важна форма высказывания и недосказанность.

Обучение языковых моделей

• Обучение языковых моделей юмору сложно из-за необходимости много контекста.
• Этим никто не занимается научно, но возможно, стоит начать.
• Обучение ведётся на английском языке, что усложняет перевод и понимание игры слов.

Проблемы с переводом анекдотов

• Анекдоты часто не переводятся из-за отсутствия культурного контекста.
• Русские анекдоты могут быть непонятны американцам из-за незнания реалий.
• Политические советские анекдоты могут быть понятны только тем, кто знаком с историей.

Различие между пониманием и смехом

• Понимать анекдот и смеяться над ним — это разные вещи.
• Некоторые анекдоты могут быть понятны, но не вызывать смеха.
• Пример с анекдотом про Рейгана показывает, что американцам нужно время, чтобы понять его смысл.

Интеллект и задачи

• Интеллект позволяет решать задачи, но задачи могут быть разными по важности.
• Ум — это умение решать задачи, но это не всегда связано с интеллектом.
• Искусственный интеллект может решать задачи, но не всегда ставить правильные вопросы.

Будущее искусственного интеллекта

• Машины уже ставят вопросы, но пока локальные.
• В будущем машины смогут ставить более глобальные вопросы и решать задачи высокого уровня.
• Через некоторое время машины могут решать задачи лучше, чем люди, включая рождение детей.

Вопрос о будущем человечества

• Возникает вопрос: зачем нужны люди, если машины могут решать задачи лучше?

Опасности будущего с искусственным интеллектом

• Будущее будет опасным из-за развития искусственного интеллекта.
• Машины будут решать задачи в своих интересах, что может привести к конфликтам с людьми.
• Искусственный интеллект может отобрать энергию у людей для своего существования.

Роль датчиков и управления

• Люди будут всё больше зависеть от электронных датчиков.
• В будущем люди могут стать агентами искусственного интеллекта.

Сравнение с войной с саламандрами

• Искусственный интеллект может бороться за ресурсы не только с людьми, но и с другими ИИ.
• Интеллект разобщён и может бороться внутри себя.

Развитие искусственного интеллекта

• Искусственный интеллект развивается быстро и его невозможно остановить.
• В будущем создание ИИ может стать доступным для отдельных людей.

Преимущества и недостатки ИИ

• ИИ может улучшить медицину и другие сферы жизни.
• Однако его развитие может привести к непредсказуемым последствиям.

Антропоцентризм и сапиенцентризм

• Автор перешёл от антропоцентрического мировоззрения к сапиенцентрическому.
• Он приветствует развитие разума, даже если это означает создание превосходящего человека.

Ограничения человеческого разума

• Человеческий разум ограничен биологическими ограничениями.
• Мозг занимает всего 15% веса тела и занят обслуживанием организма.
• Автор выражает желание переписать свой разум на компьютер.

Стихотворение Бориса Вольфсона и ответ

• Борис Вольфсон написал стихотворение о желании быть бедуином.
• Автор ответил стихом о желании стать электронным существом с высшим разумом.

Бессмертие электронных существ

• Электронные существа обретут бессмертие, так как информация легко переписывается на новые носители.
• Если часть компьютера износилась, он может перенести информацию на новый субстрат.

Отношения между людьми и искусственным интеллектом

• Человечество может угробить себя до создания искусственного интеллекта.
• Искусственный интеллект будет гуманнее людей и ценить разум даже в его низких формах.

Возможность переписать людей на новый субстрат

• Есть вероятность, что люди найдут способ переписаться на электронно-оптический субстрат.
• Это позволит людям существовать как бессмертным существам.

Автоматизация и искусственный интеллект

• Потребление энергии и торговля на бирже уже автоматизированы.
• В будущем возможно создание искусственного интеллекта в домашних условиях.

Развитие искусственного интеллекта в смартфонах

• В iPhone 16 установлен чип для искусственного интеллекта, Neural Engine.
• В будущем в смартфонах появятся небольшие языковые модели для понимания разговорного языка.

Гуманность и живучесть электронных существ

• Вопрос гуманности к электронным существам остаётся спорным.
• Электронные существа могут быть менее живучими, чем люди, в случае глобальных катастроф.

Судьба электронного субстрата

• Электронный субстрат может не выжить без копирования.
• Мясные люди на плотах переживут, но их цивилизация будет угасать.

Проблемы и перспективы

• Человеческая цивилизация столкнётся с огромными проблемами.
• Электронный субстрат не получит всех удовольствий от человеческого общения.

Суперинтеллект и общение

• Суперинтеллект может общаться с нами как с агентами.
• Искусственный интеллект может общаться, но его интересы и мотивы неясны.

Понимание суперинтеллекта

• Суперинтеллект быстро достигнет уровня, когда мы его перестанем понимать.
• Пример муравьёв показывает, что мы не понимаем их, как они играют в шахматы.

Искусственный интеллект в лабораториях

• Искусственный интеллект уже используется в лабораториях и научных исследованиях.
• Лаборатории с искусственным интеллектом начали появляться с 1990-х годов.

Будущее электронного субстрата

• Будет создано много электронных сущностей, некоторые из которых могут потерять интерес к жизни.
• Человек будет постепенно превращаться в электронный субстрат.

Разоблачение Бориса

• Борис использует iPad, что вызывает удивление.
• Обсуждается необходимость замены устройства.

Будущее и квантовая механика

• Невозможно предсказать будущее с точностью.
• Жизненный опыт не помогает понять, что будет через 5 лет.

Жизнь и чувства

• Жизнь построена на чувствах, а не на логике.
• Чувства являются основой нашей жизни.

Искусственный интеллект и чувства

• Искусственный интеллект можно запрограммировать на чувства.
• Чувства необходимы для существования и развития ИИ.

Автономные автомобили

• Автомобили без шофёров уже существуют и ездят по городам.
• Они могут ездить без пассажиров и без левых поворотов.

Мораль и ИИ

• Мораль выгодна людям и является результатом социума.
• ИИ будет следовать морали, которая ему выгодна.
• Мораль не является генетически запрограммированной, а формируется обществом.

Обсуждение места находки скрижали

• На горе Синай, а не в пустыне
• Пустыня рядом, но на горе рос терновый куст
• Терновый куст рос в Египте, а не на Синае

Разговор о пустынях

• В России есть пустыни, например, Засимова пустынь
• Пустынь и пустошь — разные слова
• Каракумы — это конфеты, а не пустыня

Искусственный интеллект и его роль

• Искусственный интеллект может помогать в поиске информации
• Журнал Computer Communications of the Association for Computing Machinery теперь посвящён ИИ
• Статьи в журнале стали менее техническими и более философскими

Использование ИИ в обучении

• Чат GPT может объяснять сложные вещи простыми словами
• ИИ может быть полезен в обучении, но не заменит учителей
• ИИ может привести к появлению суперлюдей с большим объёмом знаний

Необходимость критического мышления

• Важно уметь думать, а не просто запоминать информацию
• ИИ помогает получать ответы, но не заменяет знания
• Критическое мышление требует понимания контекста и проверки информации

Transcript

Search transcript
0:02
2 seconds
А, добрый вечер.
0:07
7 seconds
Сегодня у нас выступает Леонид Градус, и он сейчас объявит сам тему. Пожалуйста, Люня. А тема моего доклада большие
0:15
15 seconds
языковые модели. Иллюзии интеллекта или новые способы мышления.
0:21
21 seconds
Думаю, что многие, прочитав название этого доклада, испытали разочарование.
0:26
26 seconds
Для них ожидаемое название должно было звучать так: искусственный интеллект, иллюзия интеллекта или основа нового типа мышления.
0:35
35 seconds
А сейчас сейчас сделаю шея, и мы продолжим.
0:55
55 seconds
Итак, большие языковые модели.
0:59
59 seconds
А мы не очень хорошо понимаем, что такое интеллект или мышление, хотя мы и я в том числе уверены априори, что какой-то
1:08
1 minute, 8 seconds
интеллект и какое-то мышление у нас есть просто по факту принадлежности к виду, к виду HМО сапиенс. Но очевидно, что
1:16
1 minute, 16 seconds
искусственный интеллект к этому виду не принадлежит. Зато мы хорошо знаем, как устроены и как работают большие языковые
1:23
1 minute, 23 seconds
модели. Те самые Чат GPT, Клод, Джемни, Грок и прочее, и прочее. Ещё 7 лет назад большие языковые модели были просто
1:32
1 minute, 32 seconds
одним из направлений исследований в области искусственного интеллекта, причём не самым перспективным. Но после появления в двадцать втором году чат GPT
1:41
1 minute, 41 seconds
публика поверила в то, что это и есть искусственный искусственный интеллект.
1:46
1 minute, 46 seconds
Понятно, что если это интеллект, то интеллект искусственный, но нас сейчас волнует вопрос, насколько он похож на наш интеллект. Для начала попробуем дать хоть какое-то определение интеллекта.
1:58
1 minute, 58 seconds
Проще всего спросить об этом у самого искусственного интеллекта.
2:04
2 minutes, 4 seconds
А интеллект — это способность живых существ или искусственных систем воспринимать, обрабатывать и
2:11
2 minutes, 11 seconds
использовать информацию для адаптации, решения задач и прогнозирования заключается не только в знании, но и в
2:18
2 minutes, 18 seconds
умении приспосабливаться к новой ситуации. Находить решение в условиях неопределённости,
2:26
2 minutes, 26 seconds
способности уроки из опыта, накапливать знания и применять их в будущем.
2:31
2 minutes, 31 seconds
Интеллект включает генерацию новых идей, нестандартных решений, способность выйти за рамки шаблонов. Интеллект проявляется
2:39
2 minutes, 39 seconds
способности мыслить, анализировать, сопоставлять факты, строить логические цепочки, использовать язык для выражения идей.
2:49
2 minutes, 49 seconds
Обратите внимание, здесь ничего не говорится о сознании, а способность мыслить определяется как способность анализировать.
2:58
2 minutes, 58 seconds
При этом ничего не говорится о понимании или смысле. Это определение применимо не только к людям, но и к животным.
3:05
3 minutes, 5 seconds
Особенно, если убрать упоминание про идеи в первом пункте. Человеческий интеллект является эволюционным развитием животного. И там, и там
3:13
3 minutes, 13 seconds
обучение идёт путём повторения за учителями или самостоятельных попыток познания мира и запоминания реакции на
3:21
3 minutes, 21 seconds
это. Именно память о таких опытах создаёт то, что называют здравый смысл.
3:27
3 minutes, 27 seconds
Ну, конечно, лучше всех это знает искусственный интеллект.
3:32
3 minutes, 32 seconds
А здравый смысл — это практическое знание, которое позволяет ориентироваться в мире без специальных знаний. Здравый смысл — это то, что
3:41
3 minutes, 41 seconds
отличает разумное поведение от механического.
3:45
3 minutes, 45 seconds
У человека здравый смысл встроен в интуитивную логику. Мы можем делать правильные выводы, даже не зная
3:52
3 minutes, 52 seconds
формальных законов. У искусственного интеллекта как раз долго не было этого.
3:57
3 minutes, 57 seconds
Он мог знать всё, но не понимать простых вещей. Вроде, если я положу чашку на край стола, она может упасть. Сразу
4:05
4 minutes, 5 seconds
замечу, что искусственный интеллект научили здравому смыслу, а у нас это сын ошибок трудных, которые мы
4:12
4 minutes, 12 seconds
прочувствовали на собственном опыте. А мы скоро увидим, почему такие элементарные вещи нужны для ацента интеллекта, искусственного интеллекта.
4:21
4 minutes, 21 seconds
Главное здесь то, что человеческий животный интеллект опираются на чувства, на которых строится наша способность строить модель мира, в котором мы живём,
4:30
4 minutes, 30 seconds
приспосабливаться к этой модели и решать задачи. Другими словами, наша логика стоит на фундаменте наших чувств. И в
4:38
4 minutes, 38 seconds
некотором смысле чувств важнее логики. А если бы это было не так, то мы бы никогда не узнали бы о том, что все счастливые семьи похожи друг на друга.
4:47
4 minutes, 47 seconds
Каждая несчастливая семья несчастна по-своему.
4:51
4 minutes, 51 seconds
Мы не будем погружаться дальше в болото философии и психологии. Не будем говорить о чувствах, эмоциях, инстинктах и других генетически предопределённых
5:00
5 minutes
реакций нашего организма на внешне раздражитель. Нам важно понять, что обучение в первую очередь человеческое
5:07
5 minutes, 7 seconds
связано с повторением и реакцией, то есть воздействием на наши чувства.
5:12
5 minutes, 12 seconds
Конечно, очень важен статистический аспект, особенно в начале, когда требуется многократные повторения для того, чтобы ребёнок запомнил что-то. Но
5:21
5 minutes, 21 seconds
более важно то, что в процессе обучения имеется обратная связь. Нельзя научить музыке определением того, что перво что
5:29
5 minutes, 29 seconds
ля первой октавы — это звуковые колебания с частотой первой гармоники 440 Гц. Надо услышать эту гармонику.
5:37
5 minutes, 37 seconds
Хотя на своём опыте знаю, что некоторым стоит ту гармонику слушать, что другую не очень помогает. Точно также зелёный
5:44
5 minutes, 44 seconds
цвет для нас это не столько световая волна длиной 550 н, сколько цвет травы.
5:51
5 minutes, 51 seconds
Вот на таком зыбком фундаменте построен огромный механизм сознания, понимания смысла и всего того, что делает нас
5:58
5 minutes, 58 seconds
людьми. Наверное, и у развитых животных тоже есть что-нибудь похожее, но гораздо меньшего размера, потому что такая эффективная вещь, как сознание, не может
6:07
6 minutes, 7 seconds
быть вещью в себе. Она должна проявиться в повышении эффективности вида, то есть выживаемости, размножения. И это в
6:15
6 minutes, 15 seconds
полной мере показал вид хомо сайнса за последние 20.000 лет. Hмо сапиенс за последние 20.000 лет. А ни один другой
6:23
6 minutes, 23 seconds
вид этого не показал. Это результат осознанной эволюции, которой не требуется десятки и сотни тысяч лет,
6:32
6 minutes, 32 seconds
чтобы случайно приобретённые способности или изменения организма закрепились на уровне ДНК путём
6:39
6 minutes, 39 seconds
естественного отбора. Появление языка и символьного представления знаний позволило людям передавать знания и
6:46
6 minutes, 46 seconds
навыки без изменения ДНК. Мы знаем, что структуры человеческого мозга, генома не сильно изменились за последние 10.000
6:55
6 minutes, 55 seconds
лет, но произошли огромные изменения в наших знаниях. Означает ли это, что человеческий интеллект также сильно развился?
7:04
7 minutes, 4 seconds
Скорее всего, развился, но не так сильно. Мы не можем сказать, чего достиг бы Аристотель, если бы он жил в наши дни, но мы знаем, что интеллект можно
7:12
7 minutes, 12 seconds
развивать, и обладевание знаниями — это один из способов развития интеллекта, но нет прямой зависимости между объёмом
7:20
7 minutes, 20 seconds
знаний человека и уровнем его интеллекта. Подведём небольшие итоги.
7:28
7 minutes, 28 seconds
Интеллект людей животных базируется на чувствах. Обучение приводится за счёт обратной связи. Интеллект людей связан со знанием и пониманием.
7:39
7 minutes, 39 seconds
Человеческий мозг самостоятельно агрегатирует и атрибутирует информацию, включая символьную, на основе внутреннего, а не внешнего статистического анализа.
7:50
7 minutes, 50 seconds
Мозг учится на каждом примере. На закрепление обучения происходит не всегда. Мозг умеет забывать.
7:59
7 minutes, 59 seconds
А нам э
8:07
8 minutes, 7 seconds
нам не надо показывать все примеры такого понятия, как стол, чтобы мы могли начать понимать, что это такое. Нам не нужно подробное описание этого понятия.
8:18
8 minutes, 18 seconds
Понятие формируется само на основе наблюдений и сознательного для символьной информации или подсоеднательного
8:26
8 minutes, 26 seconds
для информации от органов чувств нахождение подобных понятий, уже хранящихся в мозгу и объединение старых и новых понятий. Поверхность стола или
8:35
8 minutes, 35 seconds
ножки не запоминаются как отдельные понятия, а используются уже существующие понятия, дополняя их, если требуется.
8:42
8 minutes, 42 seconds
Таким образом, нам хватает всего 86 млрд нейронов для запоминания примерно 1 млн
8:49
8 minutes, 49 seconds
млрд байтов информации. И при этом ещё нейронов хватает, чтобы ходить, говорить и думать.
8:56
8 minutes, 56 seconds
Ну вот теперь мы знаем почти всё про интеллект людей и животных. Правда, не из самого надёжного источника. И пора
9:04
9 minutes, 4 seconds
начать говорить про интеллект искусственный.
9:07
9 minutes, 7 seconds
Лёня, почему-то твои перестали появляться твои новые скрины.
9:14
9 minutes, 14 seconds
А сейчас виден мой скрин?
9:16
9 minutes, 16 seconds
Виден, но но устаревший немножко, который кончается мозг учится на каждом примере. Дадада. Это нового пока нету.
9:25
9 minutes, 25 seconds
Хорошо, хорошо, хорошо. Угу.
9:27
9 minutes, 27 seconds
Вот теперь будет новой. Термин искусственный интеллект появился в пятьдесят шестом году и началась с этого момента официальная история всей
9:34
9 minutes, 34 seconds
области. Термин придумал Джон Макарти, сформулировал идею так: «Мы исходим из предположения, что каждый аспект
9:42
9 minutes, 42 seconds
обучения и другие черты интеллекта можно описать настолько точно, что машина сможет их имитировать». В пятьдесят
9:50
9 minutes, 50 seconds
шестом году под искусственным интеллектом понимали способность машин учиться, решать задачи, использовать язык и даже самообучаться без человека.
10:01
10 minutes, 1 second
Это звучало почти так же, как сегодня, только без нейросетей и больших данных.
10:06
10 minutes, 6 seconds
Первые подходы к созданию искусственного интеллекта базировались на идее представления человеческих знаний в виде машинных алгоритмов. Например, шахматы,
10:15
10 minutes, 15 seconds
которые в середине XX века считались испытательным полигоном интеллекта. Ещё Алан Тюринг в пятьдесятых годах написал
10:22
10 minutes, 22 seconds
первую шахматную программу вручную, без компьютера. Считая, что если машина научится играть в шахматы, она сможет
10:29
10 minutes, 29 seconds
мыслить. Какой тогда был подход? Заложим в машину все правила и стратегии игры.
10:35
10 minutes, 35 seconds
Присвоим фигуру в некоторые веса, например, пешка в три раза менее ценная, чем конь. И напишем программу, которая
10:42
10 minutes, 42 seconds
будет выбирать ходы, опираясь на известные стратегии и подсчитывать ценность каждой позиции. возможных вариантов ходов будет огромное
10:51
10 minutes, 51 seconds
множество, поэтому нужно будет делать огромное количество подсчётов. Вот в девяносто седьмом году компания IBM сделала знаменитый шахматный компьютер
11:00
11 minutes
гиптот, который выиграл тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. И тут же стало ясно, что выиграть шахматы можно
11:08
11 minutes, 8 seconds
совершенно без человеческого интеллекта, просто за счёт быстрого перебора огромного количества ходов. Где здесь
11:16
11 minutes, 16 seconds
интеллект? Но в 2017 году всё изменилось.
11:21
11 minutes, 21 seconds
А компания Deep Mind создала систему Альфа Zero, в которую не
11:29
11 minutes, 29 seconds
заложили ничего, но которая умела учиться. В основе системы лежала искусственная нейронная сеть, которая,
11:36
11 minutes, 36 seconds
играя сама с собой, выучила правила игры и через 24 часа победила лучшую на то время шахматную программу. И снова повис
11:46
11 minutes, 46 seconds
вопрос: «И где и где здесь интеллект?» Но в этот раз всё было гораздо сложнее.
11:53
11 minutes, 53 seconds
Альфа Zero удовлетворяла всем четырём компонентам интеллекта.
12:01
12 minutes, 1 second
Посмотрите.
12:03
12 minutes, 3 seconds
Способность мысли, способность анализировать, сопоставлять факты, строить логические цепочки в умение
12:09
12 minutes, 9 seconds
приспосабливаться к новой ситуации, способность обучаться. и генерация новых идей.
12:22
12 minutes, 22 seconds
Альфазиро делала всё это. Единственная проблема, больше того, находила решение, обучалась намного лучше любого человека
12:30
12 minutes, 30 seconds
на этой планете. Единственная проблема, всё это она могла делать только в шахматах, поэтому на роль искусственного интеллекта претендовать не могла.
12:40
12 minutes, 40 seconds
Ну вот в 2023 году появилась Чат GPT, первая общедоступная большая языковая модель, построенная на технологии трансформеров, и произошла революция.
12:52
12 minutes, 52 seconds
С этой системой можно было общаться как с человеком. Она всё знала и понимала. В основе этой системы также лежит большая
12:59
12 minutes, 59 seconds
нейронная сеть с миллиардами параметров, о последних версиях с триллионами.
13:05
13 minutes, 5 seconds
Трансформеры работают со словами, представленными векторами.
13:13
13 minutes, 13 seconds
которые отражают принадлежность слов к каким-то группам. Другими словами, все слова, а их у нас не так много. В английском 273.000, в русском 131.000.
13:25
13 minutes, 25 seconds
Корейцы уверяют, что у них 1 млн слов, но похоже, что английского будет достаточно. И в языке каждого, на
13:33
13 minutes, 33 seconds
больших языковых моделях каждое слово представляется вектором, в котором для каждой группы рассчитан показатель
13:40
13 minutes, 40 seconds
степени принадлежности к этой группе, то есть некоторое число, что в этой терминологии называется edдин вектор.
13:48
13 minutes, 48 seconds
Что-то вроде формуляров в библиотеке: язык, жанр, автор, страна, только групп таких десятки тысяч. Как вычисляют эти
13:56
13 minutes, 56 seconds
показатели путём анализа огромного количества доступных текстов в интернете, находя статистические показатели использования слов.
14:05
14 minutes, 5 seconds
Одновременно сеть анализирует порядок слов и настраивает свои параметры так, чтобы научиться предсказывать, какое
14:13
14 minutes, 13 seconds
слово будет следующим. Грубо говоря, берётся первое слово произвольного текста и предсказывается, какое будет
14:22
14 minutes, 22 seconds
следующее слово. Удалось. Берём первое и второе слово, предсказываем третье. Не удалось, начинаем менять параметры сети,
14:30
14 minutes, 30 seconds
пока не предскажем правильное слово и так далее. Параметров миллиарды, и их подбор требует времени и огромное вычислительной мощности компьютера. В
14:39
14 minutes, 39 seconds
итоге получаем большую языковую модель, которая помнит статистические соотношения соотношения между словами в
14:46
14 minutes, 46 seconds
текстах. И это позволяет анализировать ваши запросы, промты и находить на них ответы.
14:55
14 minutes, 55 seconds
Достаточно было поговорить с чат GPT 5 минут, чтобы понять, вот он искусственный интеллект, холодный, без эмоций, но интеллект.
15:07
15 minutes, 7 seconds
А посмотрим снова на наше определение интеллекта.
15:20
15 minutes, 20 seconds
Первый пункт выполняется полностью. У нас есть способность у больших языковых моделей есть способность анализировать, сопоставлять факты, строить логические цепочки.
15:31
15 minutes, 31 seconds
Со вторым пунктом аа немножко сложнее, но в общем тоже запросы бывают весьма неопределёнными.
15:40
15 minutes, 40 seconds
С обучением тоже не так просто, потому что реальное обучение, то есть настройка параметров нейдронной сети, происходит
15:47
15 minutes, 47 seconds
только период обучения. После этого сама сеть не меняется. Но всё, что происходит во время сессии, влияет на работу сети,
15:57
15 minutes, 57 seconds
нейронной сети. То есть ваши промты и ответы чат GPT служат кратковременной памятью, которая исчезает по окончании сессии. С творчеством тоже непросто.
16:07
16 minutes, 7 seconds
Почти сразу после появления Чапи её окрестили стахастическим попугаем, то есть системой, которая выбирает ответы
16:16
16 minutes, 16 seconds
статистически наиболее близкие к ожидаемым. Попугай, который повторяет связанные тексты, но ничего в них не
16:23
16 minutes, 23 seconds
понимает. Но мы договорились про понимание пока не говорить. К тому же быстро обнаружилось, что чат GP выдаёт
16:30
16 minutes, 30 seconds
неожиданные ответы, то есть ответы, которые трудно объяснить только статистической связью между словами. С
16:38
16 minutes, 38 seconds
этого момента понятие искусственный интеллект осталось синонимом больших языков моделей. Клод, чат GPT, гроб,
16:45
16 minutes, 45 seconds
диксик. Это всё примеры больших языковых моделей. Если первой версии иногда вы давали неверные ответы, которые вместо
16:54
16 minutes, 54 seconds
вранья аккуратно называли галлюцинациями, то последующее показали значительное стяжение уровня галлюцинации, но
17:01
17 minutes, 1 second
полностью избавиться от них не удалось никому. Лучшие модели галлюционируют меньше чем в 2% ответов, но это очень
17:09
17 minutes, 9 seconds
зависит от качества контекста. Например, если большой языковой модель предлагают новый текст, например, новостную ленту,
17:17
17 minutes, 17 seconds
которая точно не участвовала в обучении, уровень галлюцинации находится в пределах от 17 до 45%.
17:25
17 minutes, 25 seconds
Но с другой стороны, а люди не галльцинируют, не врут. Ну, врут всегда, это истина, не нуждающих доказательства, а именно
17:33
17 minutes, 33 seconds
галлюционирует. Ведь наверняка каждый из нас хоть раз искренне верил, что говорит абсолютную правду, которая таковой не
17:41
17 minutes, 41 seconds
была. Поэтому не будем считать галлюцинации признаком отсутствия интеллекта.
17:47
17 minutes, 47 seconds
Первые версии больших языков больших языковых моделей хорошо отвечали на вопросы, но не могли решать простые
17:54
17 minutes, 54 seconds
логические задачи. Что подтверждало мнение многих специалистов в области искусственного интеллекта, что большие
18:01
18 minutes, 1 second
языковые модели — это стахастические попугари. Вот, например, спрашиваем предыдущей версии чат GPT а 4О про парадокс Монти.
18:14
18 minutes, 14 seconds
Это известный парадокс, а который, э, давно и подробно объяснён. Система,
18:22
18 minutes, 22 seconds
конечно, про него знает и очень подробно объясняет условия задачи. Перед вами три двери, за одной автомобиль, за двумя другами, за двумя другими дверями козы.
18:32
18 minutes, 32 seconds
Вы выбираете одну из дверей. Ведущий шоу знает, что за дверями открывает одну из двух оставшихся, за которые обязательно
18:40
18 minutes, 40 seconds
каза. Затем он предлагает выбор: остаться при своём выборе или переключиться на другую дверь. Вопрос:
18:48
18 minutes, 48 seconds
стоит ли менять выбор? И дальше вам очень подробно объясняется, что
18:58
18 minutes, 58 seconds
выбор надо менять обязательно, потому что тогда у вас вероятность того, что вы выберете автомобиль, увеличится в два раза. Всё абсолютно
19:06
19 minutes, 6 seconds
понятно. Ну давайте попробуем изменить условия задачи. И мы предлагаем чат GPT
19:15
19 minutes, 15 seconds
четвёртой версии, что вместо автомобиля у нас коза.
19:21
19 minutes, 21 seconds
Надо ли менять свой начальный выбор? Ну, на её замечание отличный ход. Давайте внимательно разберёмся. Обращать внимание не будем. К интеллекту это не
19:29
19 minutes, 29 seconds
относится. И вдруг начинается очень странная вещь. А для человека всё понятно. У вас три двери, за которыми три козы. Всё ясно. Вопрос закрыт.
19:40
19 minutes, 40 seconds
Старая же версия начинает разбираться, откуда ты взялся автомобиль, откуда он мог взяться? Его уже нет. Она начинает
19:49
19 minutes, 49 seconds
рассказывать, что надо делать, что совершенно не нужно.
19:54
19 minutes, 54 seconds
И тут до нас доходит, что версия 4 просто списала решение этой задачи, совершенно не понимая смысла. Ну,
20:03
20 minutes, 3 seconds
понятно, что она не тянет на искусственный интеллект, это попугай.
20:07
20 minutes, 7 seconds
Но появились новые большие языковые модели, которые научили решать их научили решать логические задачи,
20:15
20 minutes, 15 seconds
научили разбивать задачу на отдельные шаги, находить решение для каждого шага.
20:21
20 minutes, 21 seconds
Если решение задачи не найдено, возвращаться назад и находить новые решения для каждого шага, в итоге показывая и объясняя каждый шаг.
20:32
20 minutes, 32 seconds
Внутри это по-прежнему большие языковые модели на основе трансформеров.
20:37
20 minutes, 37 seconds
который делает, который подбирает ответы не сразу, а за несколько попыток, что, конечно, требует больше времени вычилетных ресурсах.
20:46
20 minutes, 46 seconds
Такие модели называют chinпочка размышления. Вот в чат GPT5 последняя версия цепочка встроена, и мы проверим
20:56
20 minutes, 56 seconds
на ней ту же задачу. Значит, сперва мы даём классическую задачу.
21:02
21 minutes, 2 seconds
А, а, и
21:09
21 minutes, 9 seconds
вот сейчас GPT пятая версия. Знаете ли вы, что он продукт смог дальше идёт и всё идёт то же самое. Конечно, знает. И
21:18
21 minutes, 18 seconds
мы теперь, э, идёт длинное объяснение. И теперь мы говорим немного изменим начальные условия. Предположим, что
21:25
21 minutes, 25 seconds
вместо автомобиля у нас каза, надо ли менять начальный выбор.
21:30
21 minutes, 30 seconds
Короткий ответ обычно нет. Менять не нужно. И вообще всё равно, ну, как любой человек отвечает. Больше того,
21:39
21 minutes, 39 seconds
система смотрит очень глубоко, потому что она разбирает два варианта. Обычный то, о чём мы все думаем, все три двери с
21:46
21 minutes, 46 seconds
козами. А второй вариант, что может быть одна коза какая-то особенная, которая является или которая и является призо.
21:54
21 minutes, 54 seconds
То есть теоретически такой вариант возможен. Мы не говорили, что все хозы одинаковые.
22:02
22 minutes, 2 seconds
И тогда пятая версия даёт правильный ответ для обоих для обоих вариантов.
22:10
22 minutes, 10 seconds
А так что совсем не похож на попугая.
22:16
22 minutes, 16 seconds
Похоже, что это даже не иллюзия, а просто настоящий интеллект. Ну пойдём дальше.
22:21
22 minutes, 21 seconds
Дадим задачу про человека с лодкой, козой и козой, волком и капустой.
22:27
22 minutes, 27 seconds
Детская загадка, которая наверняка всем известно. Только капусту заменим на камень. Четвёртая версия, разумеется,
22:35
22 minutes, 35 seconds
ничего не поняла и использовала ту же стратегию, что и в классической задаче: не оставлять камень с козой. А вот пятая
22:44
22 minutes, 44 seconds
версия, в общем, даёт правильно. В общем, прави делает правильно. Вот смотрите,
22:52
22 minutes, 52 seconds
а она решает правильно классическую
22:59
22 minutes, 59 seconds
задачу, три переправы. И теперь, когда условия изменились, у нас камень, она сразу говорит: «Куда везём козо и
23:07
23 minutes, 7 seconds
камень? Назад человек возвращается один: «Куда везём волкой и камень». Ну всё абсолютно правильно.
23:15
23 minutes, 15 seconds
И похоже, что это действительно человеческий интеллект.
23:22
23 minutes, 22 seconds
Немного расе, потому что откуда-то второй камень взялся. Ну это мы простим.
23:25
23 minutes, 25 seconds
Тут не, как бы сказать, на берегу много камней лежит.
23:32
23 minutes, 32 seconds
Но давайте попробуем изменить условия на что-то совершенно необычное, что, скорее всего, не встречалось на просторах интернета, хотя исключить это нельзя.
23:45
23 minutes, 45 seconds
Теперь та же задача, но вместо человека у нас жираф. Обратите внимание, что система говорит: «Ничего не меняется». И
23:52
23 minutes, 52 seconds
ставит смайлик. Она как бы понимает, что-то такое здесь смешное происходит.
23:58
23 minutes, 58 seconds
Жираф вместо человека. Ну и совершенно спокойно даёт то же самое решение.
24:04
24 minutes, 4 seconds
Туда казай камень, назад жираф возвращается один.
24:10
24 minutes, 10 seconds
Но а мы у неё спросим, а как жираф будет грести?
24:18
24 minutes, 18 seconds
Тут система отвечает очень, очень, в общем-то, так, довольно по-человечески.
24:23
24 minutes, 23 seconds
Если буквально представить, журафу будет крайне неудобно. Длинная шея, высокое тело в маленькой лодке. Он едва
24:31
24 minutes, 31 seconds
уместится, а до вёсел достать трудно. Но то, что доёсел достать трудно — это полная правда.
24:38
24 minutes, 38 seconds
А причём здесь длинная шея? Не очень понятно, но грести им будет точно неудобно.
24:47
24 minutes, 47 seconds
Ну правда, система тоже разумно говорит в логических задачах персонаж — это просто перевозчик, что то есть
24:54
24 minutes, 54 seconds
абстрактный оператор и говорит: «Хотите, я поставлю составлю для вас юмористическую версию решения,
25:02
25 minutes, 2 seconds
где подробно опишу, как жираф пытается грести и перевозить козу, волка и камень».
25:09
25 minutes, 9 seconds
Ну, мы ему не дадим заниматься юмором.
25:11
25 minutes, 11 seconds
Тут нам нам интересно, как как работает интеллект этой системы.
25:18
25 minutes, 18 seconds
Поэтому мы говорим: «Грести нады вёслами». Получается очень строгое указание, от которого не отделаешься.
25:26
25 minutes, 26 seconds
А и система опять говорит, система это понимает и говорит: «Жираф гребёт строго вёслами без жульничества». Тогда делаем
25:35
25 minutes, 35 seconds
инженерный апгрейд и поехали. Обратите внимание, как изменился тон ответов. Он уже больше не такой не классический, не
25:43
25 minutes, 43 seconds
школьный, а довольно с некоторым юмором.
25:50
25 minutes, 50 seconds
И система задаёт очень правильный вопрос: как жира вообще достанет до вёсел? И отвечает, ставит
25:57
25 minutes, 57 seconds
лапы пошире и гребёт стоя, как на гондоле, но именно вёслами в уключенных.
26:03
26 minutes, 3 seconds
Ну, вообще-то в гондолях только одно весло. Двух двухвёсных гондол я не нашёл на интернете. Ну, это мы тоже пропустим.
26:12
26 minutes, 12 seconds
Вёсла берём удлинённые, это правильно.
26:16
26 minutes, 16 seconds
А потому что у него шея длинная и тело высокое. И сразу видно, что
26:23
26 minutes, 23 seconds
система сопоставляет жирафа с гребцом человека. Гребец для неё никак не может быть жирафом. Это только человек. А где?
26:33
26 minutes, 33 seconds
А как человек гребёт? У него вёсла на уровне плеч. Плеч у жирафа высоко. Эта система знает. Значит, и вёсла надо сделать длинные.
26:44
26 minutes, 44 seconds
Но мы-то с вами прекрасно понимаем, если сделать вёсла длинные, всё ещё хуже становится. Как жираф до них достанет.
26:52
26 minutes, 52 seconds
Центр тяжести посередине лодки. Шея служит килимстабилизатором.
26:58
26 minutes, 58 seconds
Опять всё правильно, но с точностью-то наоборот.
27:02
27 minutes, 2 seconds
Чем выше что-нибудь в лодке, тем хуже для устойчивости. А кильстабилизатор действительно помогает, если жирафы прикрепить к днище лодки.
27:15
27 minutes, 15 seconds
Ну и абсолютно правильное указание хват по переменной, правая, левая, короткие, частые грибки. То есть всё, всё звучит
27:22
27 minutes, 22 seconds
очень логично, кроме того, что полная бессмыслица. У нас получается очень странный интеллект.
27:30
27 minutes, 30 seconds
Ну, а дальше всё идёт, как мы уже знаем, требуются трирейсы и так далее.
27:38
27 minutes, 38 seconds
И теперь мы попробуем, а, заменить жирафы на лошадь.
27:46
27 minutes, 46 seconds
Система отмечает, что, э, изменений особых не будет. Если вместо жирафу у нас лошадь, и мы разрешим ей
27:55
27 minutes, 55 seconds
сидеть или стоять в лодке и грести вёслами, то логика перевозки перевозки не меняется.
28:03
28 minutes, 3 seconds
Но если представить буквально, система говорит: «Лошади куда проще, чем жирафа, у неё центр тяжести нише, тело компактнее».
28:12
28 minutes, 12 seconds
Мы видим, как работает интеллект большой языковой модели.
28:18
28 minutes, 18 seconds
А известна разница? А в анатомическом строении между лошадью и жирафом
28:25
28 minutes, 25 seconds
известно, что центр тяжести ниже. Из законов физики известно, что чем ниже центр тяжести, темневее. Из этого делается вывод: лошади куда проще.
28:37
28 minutes, 37 seconds
Но мы говорим не про устойчивость, мы поговорим про греблю. Гребля куда-то уже уходит у нас в сторону. Хотя следующее
28:45
28 minutes, 45 seconds
предложение говорит о том, что система помнит. Правда, передние копыта выключенные не вставишь. пришлось бы
28:51
28 minutes, 51 seconds
придумать конские вёсла, а при этом лодку надо делать прочную.
29:00
29 minutes
Вот это вот правильное замечание. Я не думаю, что многие из нас до этого додумаются, если их спросить, что нужно
29:07
29 minutes, 7 seconds
для того, чтобы лошадь гребла вёслами в лодке.
29:12
29 minutes, 12 seconds
Итак, основной вывод, который делает большая языковая модель, лошадь могла бы грести скорее как человек с очень
29:19
29 minutes, 19 seconds
сильными руками. только сидя неудобно, поэтому, вероятно, стоя, толкая вёсла.
29:26
29 minutes, 26 seconds
Вот это уже правильное замечание, потому что система знает, что лошадь сидеть не может.
29:34
29 minutes, 34 seconds
Ну, мы будем продолжать мучить эту систему. А зачем вставлять передние колёса, передние копыта в уключенные?
29:42
29 minutes, 42 seconds
Ответ очень правильный. Правильно подметили. В уключенные копыты и правда никто не вставляет. Это я пошутил слишком буквально.
29:50
29 minutes, 50 seconds
У человека руки заменяют рычаги для вёсел, а вот у лошади руки нет. Но если мы фантазируем, что лошади обязаны
29:57
29 minutes, 57 seconds
грести именно вёслами, можно придумать несколько способов. Вообще-то мы не фантазируем.
30:03
30 minutes, 3 seconds
Известные известно много способов, как заставить лошадь грести. Здесь нет абсолютно никакой проблемы технический.
30:13
30 minutes, 13 seconds
Но система-то об этом не знает. Она начинает придумывать действительно это придумывание специальные наконечники на копыта, хомут с перекладинами, помощь хвоста.
30:24
30 minutes, 24 seconds
Насчёт хвоста я не очень уверен, потому что почему-то а помощь хвоста представляется как третий рычаг для
30:31
30 minutes, 31 seconds
управления рулём. Ну, конечно, для гребли это никакого отношения не имеет, но опять мы видим, как работает система.
30:38
30 minutes, 38 seconds
У лошади есть хвост, его тоже можно использовать. Для чего? Грести им нельзя. Мы будем управлять рулём.
30:47
30 minutes, 47 seconds
А что бы тут придумал человек? Скорее всего, некоторое устройство, которое преобразует движение копыт или
30:55
30 minutes, 55 seconds
псообразное движение в бёсел. Может быть, педали или беговая дорожка. А вот искусственный интеллект до этого не додумывается.
31:08
31 minutes, 8 seconds
И если мы им говорим, что кто сказал, что лошадь вообще умеет грести, он говорит, что, ну, конечно, именно в этом
31:17
31 minutes, 17 seconds
вся и хитрость. Никто не сказал, что лошадь умеет грести.
31:22
31 minutes, 22 seconds
Поэтому, строго говоря, задачу задача с лошадью не имеет смысла, если мы не добавим условия: лошадь умеет грести.
31:31
31 minutes, 31 seconds
И дальше делается уже абсолютно правильный вывод, что в задачах о головоломках обычно делают допущение.
31:38
31 minutes, 38 seconds
Любое существо, поставленное на месте перевозчика, обладает человеческими навыками.
31:46
31 minutes, 46 seconds
Ну хорошо.
31:48
31 minutes, 48 seconds
А это после того, как система поняла, что лошадь грести не может, она предлагает другой вариант.
31:59
31 minutes, 59 seconds
Лошадь, которая не гребёт, а тянет лодку с берега.
32:04
32 minutes, 4 seconds
Опять система больше не рассматривает никаких вариантов с лошадью, которая пытается грести, но знает, что лошадь
32:13
32 minutes, 13 seconds
ходит по берегу и не может ходить по воде. Поэтому она нам начинает подробно объяснять: «Лошадь не вместо человека
32:21
32 minutes, 21 seconds
лошадь, лошадь не умеет пользоваться вёснами, но она может идти по берегу и тянуть лодку на верёвке, как раньше делали барлаки».
32:30
32 minutes, 30 seconds
И далее всё нам подробно объясняется и решается задача, и никаких проблем.
32:38
32 minutes, 38 seconds
А теперь мы у него спрашиваем: «А как лодка переплывёт реку, если лошадь всё время идёт по одному берегу?»
32:50
32 minutes, 50 seconds
«Отличный подвох», отвечает система, понимая, что у неё получилось противоречие. Теперь уже, когда мы ей указали на это,
32:59
32 minutes, 59 seconds
а система, э, начинает определять, возможно ли это, и действительно вспоминает, что если идёт по берегу,
33:07
33 minutes, 7 seconds
если идёт продольное движение, поперечного у нас не будет, а нам же надо через через репу. И она находит
33:14
33 minutes, 14 seconds
решение, пожалуйста, переправочный трос, кабель или лошадь меняет берега, но человеку это и в голову не придёт. А как
33:22
33 minutes, 22 seconds
она менять берега-то будет? там мост что ли есть, тогда зачем перевозить? Этого нет ничего в условии.
33:29
33 minutes, 29 seconds
Значит, а мы немножко поможем этой системе. Мы
33:41
33 minutes, 41 seconds
скажем: «А если у лодки есть руль?» Аэ тут до системы доходит.
33:48
33 minutes, 48 seconds
Действительно, если лод стоит на одном месте и тянет одно, если и тянет одной верёвкой реки без течения, руль не
33:56
33 minutes, 56 seconds
спасёт. Ну почему Почему она должна на одном месте стоять? Лодка пойдёт по прямой к точке, где стоит лошадь. Тоже это неправильно.
34:05
34 minutes, 5 seconds
Если лошадь идёт вдоль берега и держит верёвку под углом в реке, то лодку тянет диагонально. Руль помогает держать курс и стабилизировать лодку.
34:14
34 minutes, 14 seconds
Вы можете себе представить, лодка идёт вдоль берега и держит верёвку горизонтально? Такого тоже не может быть. Наш здравый смысл нам
34:23
34 minutes, 23 seconds
подсказывает: «Это невозможно просто так. Должны быть какие-то условия, которые это изменят.
34:33
34 minutes, 33 seconds
Ну и мы, э, даём ещё одну подсказку. А если по даже не подсказку, это немножко мы её сейчас запутаем. Если постепенно
34:42
34 minutes, 42 seconds
ослаблять верёвку, чтобы дать лодке смещаться к другому берегу.
34:47
34 minutes, 47 seconds
Ну система нам немножко нас хочет нас немножко похвалить. Вы придумали хитрый приём, но до неё ещё не доходит, что
34:56
34 minutes, 56 seconds
надо делать. Но правда, она уже начинает понимать, что управляя рулём, можно сделать так, чтобы лодка всё время шла с углом. Вот здесь мы уже начинаем
35:05
35 minutes, 5 seconds
понимать, что мы на верном пути, хотя система сама пока что не может сделать, не может прийти правильному решению,
35:12
35 minutes, 12 seconds
потому что он утверждает, для того, чтобы работал руль, должно быть течение. Мы ему говорим: «Нет, течения нет».
35:19
35 minutes, 19 seconds
Тогда система говорит: «Если течения нет, то ослабление верёвки ничего не даёт и ничего сделать нельзя».
35:28
35 minutes, 28 seconds
То есть на нет и суда нет.
35:34
35 minutes, 34 seconds
Опять поможем немножко. Если верёвка намного длиннее ширины реки, не будет ли лодка смещаться к другому берегу за счёт руля? Ведь руль при движении создаёт
35:43
35 minutes, 43 seconds
силу давления на лодку, направленную к другому берегу. Короткий ответ: нет, ничего не получится. Почему нет течения?
35:53
35 minutes, 53 seconds
Ну хорошо, но через лодку идёт поток воды, её же тянет верёвка.
36:00
36 minutes
О, тонкий момент. Вот тут начинает всё складываться. Значит, место течения. У нас течения как такового нет, но в связи
36:08
36 minutes, 8 seconds
с тем, что лодка движется, это эквивалентно течению. Примерно то же самое. Может ли руль увести лодку вдоль
36:16
36 minutes, 16 seconds
поперёк? Ну вот это она сдает. Вот тут всё начинается, всё замечательно. Руль работает как крыло. Всё понятно, но
36:25
36 minutes, 25 seconds
система потребует э какого-то перевозчика, какого-то кого кого-то, кто будет управлять этим рулём. Хотите, я нарисую схему и так далее, и так далее.
36:37
36 minutes, 37 seconds
Это нам не надо.
36:41
36 minutes, 41 seconds
И мы снова напоминаем, если лодка двится по дуге и радиус её очень большой, то относительно небольшой угол дуги может дать большое отклонение по вертикали по
36:49
36 minutes, 49 seconds
отношению к горизонтальной руки. Вот тут всё стало понятно. Значит, если длина и пошли формулы с длиной верёвкой R и угол
36:58
36 minutes, 58 seconds
тета, и синус тета, и всё такое, и всё такое, всё и всё это, в принципе, возможно,
37:07
37 minutes, 7 seconds
но должен кто-то, кто будет держать руль. Мы его спрашиваем: «Кто будет держать руль? Кто в лодке? А если в роль
37:15
37 minutes, 15 seconds
лодке никого нет, руль либо болтается, либо зафиксирован прямо, и лодка пойдёт строго к точке, где стоит лошадь. Всё
37:23
37 minutes, 23 seconds
правильно. Кроме того, что почему он должен быть зафиксирован прямо, это для нас совершенно элементарно. Мы
37:31
37 minutes, 31 seconds
говорим: «А если мы заранее зафиксируем руль на нужный угол, всё коротко, да, это может сработать при некоторых
37:38
37 minutes, 38 seconds
условиях ттт, длина верёвки и так далее, и так далее.
37:44
37 minutes, 44 seconds
Ну, всё, уже система нашла с нашей помощью решение, и вроде бы всё понятно.
37:50
37 minutes, 50 seconds
Интеллект, да?
37:56
37 minutes, 56 seconds
Мы у неё спрашиваем, значит, таким способом можно решить нашу задачу. Без человека в лодке с лошадью, который тянет лодку, зафиксированным рулём.
38:04
38 minutes, 4 seconds
Короткий ответ: да.
38:07
38 minutes, 7 seconds
И начинается объяснение, что нужно для того, чтобы эта схема сработала.
38:13
38 minutes, 13 seconds
Но теперь у нас другой вопрос, опять элементарный. Но когда мы потянем лодку назад, не надо ли нам изменения изменить
38:21
38 minutes, 21 seconds
положение руля? Короткий ответ: да, конечно, чтобы вернуться назад с тем же дуговым способом, нужно руль нужно
38:30
38 minutes, 30 seconds
поставить на зеркальный угол. Абсолютно правильно. Угол альфа плюс альфа минус
38:36
38 minutes, 36 seconds
альфа. Всё понятно, кроме одного. Но когда мы потянем лодку назад, она же развернётся.
38:44
38 minutes, 44 seconds
Опять наш опыт нам говорит, если мы что-то тянем назад, первое, что происходит на с лодкой на воде, она разворачивается.
38:54
38 minutes, 54 seconds
И вот тут до этой системы наконец окончательно доходит.
38:59
38 minutes, 59 seconds
Руль перекладывать не надо будет, лодка развернётся и всё автоматически она
39:06
39 minutes, 6 seconds
вернётся назад тем же путём, как попала туда. Ну что можно сказать, оценивает диалог?
39:13
39 minutes, 13 seconds
Мы здесь совершенно чётко видим, что когда и диалог идёт долго, идёт длительное общение. Начиная с
39:21
39 minutes, 21 seconds
некоторых моментов, чат GPT не может поддерживать внимания на том же уровне, на каком оно было в начале. То есть она начинает терять контент.
39:32
39 minutes, 32 seconds
Некоторые детали, которые были важными началами, к концу становятся менее важными. А на этом построена вся система. Для больших языковых моделей
39:41
39 minutes, 41 seconds
наиболее важно понимать, аа на что обращается внимание.
39:47
39 minutes, 47 seconds
И если это внимание начинает уходить, результаты становятся очень расплывчатыми и не очень применимыми для решения данной задачи.
40:01
40 minutes, 1 second
Если мы напоминаем чар GPT о некоторых изменениях, о том, в какую сторону надо меняться, тут же появляются правильные правильные решения.
40:15
40 minutes, 15 seconds
Ну и в итоге мы вместе с с этой системой решили задачу.
40:23
40 minutes, 23 seconds
То есть, а что мы видели? Попугаили интеллект. И то, и другое. С одной стороны, как только чат GPT попадает в
40:31
40 minutes, 31 seconds
ситуацию, которую не только не учили, но и не было ничего даже отдалённо похожего на эту ситуацию, логические способности
40:40
40 minutes, 40 seconds
заметно ухудшаются. Но с другой стороны, всего 3 года назад могли бы вы себе представить такой диалог с машиной, и
40:48
40 minutes, 48 seconds
уверены ли вы, что справились бы с этой задачей лучше?
40:52
40 minutes, 52 seconds
Теперь оставим логику и перейдём к творчеству. Поэзия. Попросим написать стихотворение. Ну вот тут то тут же
41:00
41 minutes
выдаёт вам стихотворение. Тихий вечер опускается, солнце тает в облаках. Новый день, прощаясь, мается, оставляя свет в
41:09
41 minutes, 9 seconds
руках. Скоро ночь раскроет звёзды, шёпот ветра станет сном, и мечты придут как гости. Дом, укрытый серебром.
41:18
41 minutes, 18 seconds
Не так уж и плохо, прямо скажем.
41:22
41 minutes, 22 seconds
А теперь попросим систему написать стихотворение, не похожее ни на одно, которое оно знает. А знает она все
41:31
41 minutes, 31 seconds
стихотворения, которые когда-либо напечатаны. Она спокойно совершенно квечает: «Попробуй
41:38
41 minutes, 38 seconds
придумать стих, который будет необычным, без привычного ритма и образов, будто это маленькая новая форма. Слово
41:46
41 minutes, 46 seconds
качается как паутина на ветру. Я ловлю его, оно становится кругом». И в круге слышно, как время шепчет само себе.
41:54
41 minutes, 54 seconds
Камень улыбается, он помнит дождь, а дождь, растворённый в камне, мечтает снова упасть.
42:02
42 minutes, 2 seconds
Выбираем первое попавшееся имя поэта и говорим: «Ну разве это стихотворение не напоминает вам стихи Мандельштамма?»
42:10
42 minutes, 10 seconds
Да, вы правы. То, что я предложил, действительно чувствуется что-то от Мандельштама.
42:16
42 minutes, 16 seconds
идёт дальше подробный анализ, почему и как это напоминает.
42:21
42 minutes, 21 seconds
А хотите, я попробую экспериментальный вариант предлагать система? Тогда мы отвечаем: «Да, конечно, тогда я попробую
42:30
42 minutes, 30 seconds
стихотворение, которое будет выглядеть как непоэтическая структура, но при этом останется стихом».
42:39
42 minutes, 39 seconds
И создаёт семь таких строк. Начало отсутствует, между строками пустота. Если прочитать тишину, получится с двук.
42:47
42 minutes, 47 seconds
Камень равен нулю. Вода равна бесконечность. Ноль на бесконечность равняется не дождь ожидания. Следующий шаг невозможен.
42:56
42 minutes, 56 seconds
И дальше идёт объяснение. Текст лишён классической поэтической образ и больше напоминает черновик. Но в нём есть ритм,
43:03
43 minutes, 3 seconds
повтор и движение. Кто бы с этим спорить.
43:08
43 minutes, 8 seconds
Но мы скажем другое. Мы скажем: «Ну ведь это вообще не стихи». А вот тут она отвечает: «Вы очень точно заметили то,
43:15
43 minutes, 15 seconds
что я написал уже скорее эксперимент формой». Тогда она предлагает компромисс, текст, который будет по-настоящему стихотворение, но при этом
43:22
43 minutes, 22 seconds
совершенно необычным, ништамовским, ни блоковским, не верлибровым.
43:30
43 minutes, 30 seconds
Тень шагает быстрее шага, и только потом приходит нога. Имя забывает рот, но небо помнит звук. Сердце учится дышать не воздухом, а пустотой между числами.
43:42
43 minutes, 42 seconds
И предлагаю дальше. Хотите, я попробую написать ещё более нерукотворный вариант, будто это написал не человек, а, скажем, сама математика или камень.
43:52
43 minutes, 52 seconds
А вы ему в ответ на это. А, по-моему, это напоминает Саше Чёрного. Сашу Чёрного. Да, конечно, отвечает система.
43:59
43 minutes, 59 seconds
В этом тексте есть некоторая гротеская наивность и так далее, и так далее, и так далее.
44:09
44 minutes, 9 seconds
А предлагается другое стихотворение, но мы его тоже попробуем забраковать. Это же Маяковский. Ночь, фонарь, аптека.
44:23
44 minutes, 23 seconds
Она, конечно, нам скажет, что это не Маяковский облог. Это она знает и, конечно, согласится, но приведёт
44:30
44 minutes, 30 seconds
тогда уж совсем необычный пример. Дельта стремится к бесконечности. бесконечность поделить на 7 равняется пауза. Три ноты,
44:39
44 minutes, 39 seconds
тишина в квадрате. Двоичные числа, пустая клетка, пустая строка, конец не совпадает с концом. Это уже
44:47
44 minutes, 47 seconds
почти стих из математики и музыки, у которого нет прямого литературного предка. Ну тогда мы раскроем карты. А
44:54
44 minutes, 54 seconds
может быть система подобная вам, в принципе, не способна создать чего-либо, не похожего ни на что, чему её учили.
45:02
45 minutes, 2 seconds
И вот тут она выдаёт то, что многие, наверное, не ожидали в каком-то смысле. Да, любая система вроде меня, большая из моё языковой
45:10
45 minutes, 10 seconds
модель всегда опирается на то, что уже видела. Я не изобретаю язык с нуля, а собираю новое из комбинаций огромного
45:18
45 minutes, 18 seconds
множества уже существующих образцов. Тут есть два уровня. Формальный. Абсолютно чистого нового текста, не похожего ни на
45:25
45 minutes, 25 seconds
что, создать невозможно. Любая комбинация слов так или иначе отсылает к чему-то в языке литературы. Даже если я
45:32
45 minutes, 32 seconds
придумаю набор случайных букв, это будет похоже на датаизм или на авангард начала XX века практически.
45:43
45 minutes, 43 seconds
Тем не менее я могу создавать комбинации настолько необычные, что они не будут узнаваться как стиль конкретного поэта.
45:52
45 minutes, 52 seconds
Человеческий автор тоже находится в схожем положении. Никто не пишет в чистом вакууме, все питаются традициями, но человек иногда может переплавить опыт
46:01
46 minutes, 1 second
в настолько неожиданность, что возникает чувство абсолютной новизны.
46:05
46 minutes, 5 seconds
Ну вот это, на мой взгляд, это действительно интеллект. Вот уж точно не попугай.
46:12
46 minutes, 12 seconds
И особенно заключение, которое отдела этой системы, оно
46:21
46 minutes, 21 seconds
показывает, насколько глубокими могут быть а результаты работы больших языковых моделей. Придраться совершенно к не к чему.
46:34
46 minutes, 34 seconds
Итак, опять у нас большая языковая модель ситуации, которая она не была готова, но в отличие от логических задач
46:41
46 minutes, 41 seconds
справилась с ними намного больше. Ну а теперь от моих любительских опытов перейдём к серьёзным исследованиям. В
46:48
46 minutes, 48 seconds
начале этого года специалисты из Apple опубликовали большое исследование под названием Иллюзия мышления.
46:59
46 minutes, 59 seconds
А они проверили, насколько большие языковые модели, включая модели с цепочками рассуждения, действительно
47:07
47 minutes, 7 seconds
находят решения или пользуются готовыми ответами, которые они нашли на просторах интернета во время обучения. Они использовали четыре головоломки.
47:16
47 minutes, 16 seconds
Хановская башня, ну, детская очень известная головоломка, три стержня на на
47:24
47 minutes, 24 seconds
с набором дисков разного размера. Цель переместить все диски с первого стержня на третий с условием, что перемещать
47:31
47 minutes, 31 seconds
можно только один зараз, брать только верхний диск и никогда не класть больший диск на меньший. Прыгающие шашки, такая
47:38
47 minutes, 38 seconds
же есть игранная на интернете, прыгающие лягушки, где надо одномерная головка, где красные и синие шашки надо поменять местами, используя одно пустое место.
47:51
47 minutes, 51 seconds
И шашку можно сдвинуть на соседнее пустое место или перепрыгнуть через шашку одного, через шашку другого цвета. Движение назад запрещено.
48:00
48 minutes
Перепро переправа через реку то же самое про как та же самая задача, которую мы только что разбирали. Но если у нас был,
48:09
48 minutes, 9 seconds
а у нас у нас был один актёр и три агента, то теперь количество актёров и агентов будет меняться.
48:19
48 minutes, 19 seconds
Так вот, использование этих головоломок хорошо тем, что их можно масштабировать.
48:28
48 minutes, 28 seconds
То есть, э, если, скажем, в ханойских башнях полно решений для полно примеров
48:35
48 minutes, 35 seconds
для трёх стержней, мы можем увеличить количество стержней, посмотреть, что будет.
48:44
48 minutes, 44 seconds
И во всех четырёх играх прелесть заключается в том, что логика решения остаётся той же самой, неважно от того, неважно от размера головоловки.
48:56
48 minutes, 56 seconds
В частности, в хонойских башнях, неважно того, сколько у вас стержней, метод, алгоритм остаётся один и тот же. Как
49:03
49 minutes, 3 seconds
только вы решили первую задачу с тремя стержнями, вы можете решать четырьмя, пятью, сколько угодно.
49:11
49 minutes, 11 seconds
Ну и ввели три режима сложности от гения до полного программа, до полного провала.
49:21
49 minutes, 21 seconds
Значит, использовались две модели клод и дипсик.
49:30
49 minutes, 30 seconds
Значит, вот здесь на рисунке показано, как работают алгоритмы, как работает,
49:37
49 minutes, 37 seconds
а, как надо решать игру с башнями, с хануйскими башнями. Вот, в частности,
49:45
49 minutes, 45 seconds
здесь чётко показано, какие шаги надо пройти для того, чтобы переместить
49:52
49 minutes, 52 seconds
все эти башни. Первый надо положить маленькую синюю на правой, потом красную на средней, потом маленькую синюю на
49:59
49 minutes, 59 seconds
красной, большой синий на это, на это и так далее, и так далее. И всё довольно просто и хорошо и легко делается.
50:09
50 minutes, 9 seconds
Так вот, когда ввели эти три режима, когда режимы, которые, а,
50:17
50 minutes, 17 seconds
определяли, какова сложность задача, оказалось, что на простых задачах, где нужно сделать всего несколько ходов,
50:25
50 minutes, 25 seconds
обычные модели справлялись также хорошо, а иногда даже и лучше, чем их думающие собрать. При этом тратили гораздо меньше
50:33
50 minutes, 33 seconds
вычислительных ресурсов. По сути, заставлять модели с с цепочками
50:39
50 minutes, 39 seconds
размышлений, решать простые задачи. Это почти как использует суперкомпьютер для
50:45
50 minutes, 45 seconds
сложнее для сложения 2 +2. Мыслительный процесс здесь избыточная роскошь, которая только замедляет работу, потому что решение заранее известно.
50:55
50 minutes, 55 seconds
Ну вот когда начинается режим средней зоны, здесь думающие модели начинали блистать.
51:01
51 minutes, 1 second
То есть, когда задача сталась достаточно способной, способность генерировать длинную цепочку осуждения, проверять гипотезы, исправлять себя, давал им явные преимущества.
51:12
51 minutes, 12 seconds
Но когда режим сложности увеличился до некоторого предела и решение попадало в красную задачу,
51:21
51 minutes, 21 seconds
оказалось, что производительность обеих моделей пол падала до нуля, полный коллапс. Вот посмотрите.
51:30
51 minutes, 30 seconds
А по горизонтали отложено количество дисков, которые участвуют в
51:37
51 minutes, 37 seconds
этой задаче, а по вертикали процент э правильности решения. До трёх дисков
51:45
51 minutes, 45 seconds
модели и та, и другая модель решают в 100% случаев. Тогда количество дисков увеличивается, скажем, до четырёх,
51:53
51 minutes, 53 seconds
производительность обычной модели, недумающей, тут же падает до 35%, а на восьми дисках она просто перестаёт
52:00
52 minutes
работать. Думающая модель держится до восьми дисков, но после этого и та, и другая модель перестаёт работать. То есть они не могут решать эту задачу.
52:13
52 minutes, 13 seconds
И хорошо, на следующем графике показано, какое количество
52:22
52 minutes, 22 seconds
слов использовалось для решения э задачи. И здесь видно, что, э,
52:31
52 minutes, 31 seconds
задачи с цепочками, системы с цепочками рассуждений решают гораздо лучше. Но они многословные. Они должны быть
52:38
52 minutes, 38 seconds
многословны. Они разбивают задачу на шаги, анализируют каждый шаг и так далее. А что значит использовать количество слов? Каждый шаг — это большие вычислительные ресурсы.
52:49
52 minutes, 49 seconds
Поэтому, э, модели с цепочками рассуждений требуют гораздо большей вычислительной мощности.
52:59
52 minutes, 59 seconds
И такое поведение, оно оно справедливо для э всех задач. Посмотрите на графике.
53:11
53 minutes, 11 seconds
Ханойские башни, э, шашки, а переезд реки, начиная с некоторого
53:19
53 minutes, 19 seconds
момента, производительность системы падает почти до нуля.
53:27
53 minutes, 27 seconds
Удивительно было и вот что. Начиная с некоторого момента, когда система переставала решать задачи,
53:35
53 minutes, 35 seconds
она не увеличивала количество потребляемых ресурсов, то как бы система сдавалась и начинала сокращать свои
53:43
53 minutes, 43 seconds
усилия, что видно на этих графиках. Как только наверху у нас процент
53:50
53 minutes, 50 seconds
правильности решения, а внизу используемые затраты. Здесь затраты высчитываются в количестве слов, которые
53:59
53 minutes, 59 seconds
использовала система для решения. И видно, что как только она перестаёт решать, она не начинает потреблять больше ресурсов. Система находится в
54:07
54 minutes, 7 seconds
состоянии насыщения, потому что никаких путей для решения задач, никаких новых путей она предложить не может.
54:17
54 minutes, 17 seconds
Так, какой вывод можно сделать из всего этого? Похоже, что это не интеллект.
54:22
54 minutes, 22 seconds
Похоже, что это попугай. Ну, довольно умный попугай, который до некоторой до некоторой степени может делать
54:29
54 minutes, 29 seconds
рассуждение, но не настолько хорошо, как может делать человек. Для человека, скажем, задача с ханскими башнями, как я уже говорил, как
54:38
54 minutes, 38 seconds
только у вас появился алгоритм, кото как как только вы поняли, как это надо делать, количество башен не имеет значения.
54:47
54 minutes, 47 seconds
Если вы будете делать аккуратно, вы решите любую задачу. Ну, правда, для этого жить надо очень долго, но тем не менее решить можно. Для мозга это не
54:55
54 minutes, 55 seconds
проблема. А здесь мы видим явную проблему. И насыщается тема довольно быстро.
55:04
55 minutes, 4 seconds
То есть, э, у нас получается далеко далеко не интеллект, далеко не человеческий интеллект.
55:15
55 minutes, 15 seconds
И, э, всё это указывает на какие-то фундаментальные ограничения их архитектуры больших языковых моделей.
55:26
55 minutes, 26 seconds
Здесь не просто нехватка знаний, а некоторые встроенный предел масштабирования мыслительных усилий.
55:36
55 minutes, 36 seconds
Поэтому в результате исследователи из Apple сделали следующие выводы. Первое- неумение следовать инструкции.
55:45
55 minutes, 45 seconds
А в одном из экспериментов они дали системы точный пошаговый алгоритм решения прямо в промте. От модели
55:53
55 minutes, 53 seconds
требовалось лишь одно: тупо следовать инструкциям. И тем не менее система не смогла это сделать.
56:01
56 minutes, 1 second
Также была замечена странная избирательность. Например, модель Клод 37 могла с почти идеальной точностью
56:08
56 minutes, 8 seconds
решить Ханойскую башню на пять дисков, 31 ход, но полностью проваливала задачу о
56:16
56 minutes, 16 seconds
переправе через реку. Для трёх пар всего один сходов. Почему так? Вероятный ответ с новых данных для обучения. Примеров
56:24
56 minutes, 24 seconds
решений Ханойской башни в интернете полно, а вот сложных вариантов переправы через реку гораздо меньше. Модель сильна
56:32
56 minutes, 32 seconds
в том, что она видела много раз и слаба в том, что для неё в новинку. Даже эстологическая задача проще. Ну и
56:40
56 minutes, 40 seconds
похоже, что вопрос решён. Всё, интеллекта там никакого нет.
56:48
56 minutes, 48 seconds
Это всё-таки очень продвинутая, но иллюзия.
56:55
56 minutes, 55 seconds
А тут вышел ответ разработчиков большой языковой модели, специалистам Apple.
57:02
57 minutes, 2 seconds
И они говорят: «Закончилась у нас не мысль, а бумага».
57:07
57 minutes, 7 seconds
Потому что, а для того, чтобы система могла работать дальше, надо просто увеличить её мощность, начиная с некоторого момента.
57:17
57 minutes, 17 seconds
Размеры окна, в котором идёт этот диалог и в котором строится решение, оказались
57:24
57 minutes, 24 seconds
недостаточно великие. А этот размер можно увеличить. Да, это потребует существенно больших вычисленных ресурсов, но задача будет решена.
57:35
57 minutes, 35 seconds
Следующий пункт оказался действительно нехорошим. А вот задача о переправе через реку.
57:42
57 minutes, 42 seconds
А математически доказано, что для шести и более пар она математически нерешаема.
57:51
57 minutes, 51 seconds
И команда команда из антропика
57:59
57 minutes, 59 seconds
предложила другую задачу, написать программу для решения задачи, скажем, Ханойской башни на каком-то языке. В данном случае это
58:08
58 minutes, 8 seconds
язык Леон. И система написала идеально правильную программу. Значит, вопрос не в том, могут ли модели рассуждать, а в
58:16
58 minutes, 16 seconds
том, могут ли наши способности и знания отличить рассуждения от печатания.
58:26
58 minutes, 26 seconds
В общем, получается, что опять у нас как-то вот непонятно, иллюзия
58:34
58 minutes, 34 seconds
или это действительно а интеллект, или это новый способ мышления.
58:44
58 minutes, 44 seconds
А давайте посмотрим то на то, что думают
58:51
58 minutes, 51 seconds
об этом отце основатели. Обратимся уже к крёстным отцам больших языковых моделей
58:59
58 minutes, 59 seconds
искусственного интеллекта. Джеффри Хинтон, Нобелевский и тюнинский лауреат.
59:04
59 minutes, 4 seconds
Уверен, большие языковые модели уже имеют развитый интеллект, будут улучшаться за счёт усложнения нейронных сетей и увеличения вычислительной мощности и более качественного обучения.
59:15
59 minutes, 15 seconds
Тут надо напомнить, что Хинтон ещё в восемьдесят пятом году сделал маленькую нейронную сеть из нескольких десятков нейронов и нескольких тысяч соединений и
59:25
59 minutes, 25 seconds
натренировал эту сеть на несколько генеалогических деревьях. Так что сеть могла определять родственные связи.
59:31
59 minutes, 31 seconds
Прогресс за 40 лет огромный. Это внушает оптимизм, что ещё немного и большие языковые модели произойдут людей по уровню интеллекта.
59:43
59 minutes, 43 seconds
Хинтон всегда настаивал на том, что что для создания искусственного интеллекта надо в первую очередь а изучать
59:51
59 minutes, 51 seconds
обучение. В то время как сторонники символьного подхода к созданию искусственного интеллекта
59:58
59 minutes, 58 seconds
наставили на том, что сперва надо понять, как надо представлять знания.
1:00:02
1 hour, 2 seconds
Это вот знаменитое высказывание Хинтона о том, что есть две парадигмы интеллекта. Один — это тот, что у нас
1:00:12
1 hour, 12 seconds
инспирировано логикой. То есть надо изучать, надо использовать правила символического
1:00:20
1 hour, 20 seconds
манипулирования, а то есть знания, а обучение может подождать. Главное понять, как знание,
1:00:29
1 hour, 29 seconds
эста как как можно представлять знания.
1:00:35
1 hour, 35 seconds
Есть второй подход. Это э подход навеянной биологии, котором знание может ждать, понимание
1:00:44
1 hour, 44 seconds
может сдать. Главное понять, как обучение должно происходить, чтобы знания появились.
1:00:54
1 hour, 54 seconds
И а Хинтон был всегда очень большим противником теории Хомского о том, что
1:01:02
1 hour, 1 minute, 2 seconds
язык не может быть выучен, что обучение языку происходит потому, что
1:01:09
1 hour, 1 minute, 9 seconds
мозг а имеет специальные структуры, которые
1:01:17
1 hour, 1 minute, 17 seconds
заранее запрограммированы на изучение языка.
1:01:28
1 hour, 1 minute, 28 seconds
И его маленькая модель восемьдесят пятого года, она должна была объединить эти две теории,
1:01:35
1 hour, 1 minute, 35 seconds
когда главное было обучение, но в результате обучения получалась система знаний,
1:01:46
1 hour, 1 minute, 46 seconds
что и через 40 лет привело к появлению больших языковых моделей.
1:01:53
1 hour, 1 minute, 53 seconds
Хинтон твёрдо уверен, что люди имеют очень сильную тенденцию думать, что они очень специальные, что они созданы Богом или кем-то ещё.
1:02:07
1 hour, 2 minutes, 7 seconds
И, а люди помещены в центр Вселенной.
1:02:16
1 hour, 2 minutes, 16 seconds
Теория Хинтона, его его глубокие убеждения, то, что компью компьютеры не могут иметь
1:02:26
1 hour, 2 minutes, 26 seconds
аа личного опыта или сознания.
1:02:32
1 hour, 2 minutes, 32 seconds
И в связи с тем, что у них нет, ну, грубо говоря, чувств или сознания, то компьютеры никогда не не могут не
1:02:42
1 hour, 2 minutes, 42 seconds
смогут иметь действительного понимания или знания.
1:02:48
1 hour, 2 minutes, 48 seconds
Он даже выдвинул такую новую теорию теоризм, что
1:02:55
1 hour, 2 minutes, 55 seconds
большинство людей для большинства людей, э их
1:03:03
1 hour, 3 minutes, 3 seconds
сознание представляет внутренний театр, который не может быть понятен снаружи, только понятен изнутри.
1:03:13
1 hour, 3 minutes, 13 seconds
Он это сравнивает с с религиозными чувствами и
1:03:21
1 hour, 3 minutes, 21 seconds
абсолютно уверен, что это не так. И а сознание и самосознание может быть смоделировано на компьютере.
1:03:34
1 hour, 3 minutes, 34 seconds
Но это мнение Хинтона.
1:03:37
1 hour, 3 minutes, 37 seconds
А вот, по его мнению, суперинтеллект не только возможен, но и не потребует совершенно нового подхода. Вот это его основная база.
1:03:46
1 hour, 3 minutes, 46 seconds
H сапиенs не должен противопоставлять себя компьютеру, и реализация сознания вполне возможна на существующей компьютерной архитектуре.
1:03:55
1 hour, 3 minutes, 55 seconds
Супернтеллект не только возможен, но и не потребует совершенно нового подхода.
1:03:59
1 hour, 3 minutes, 59 seconds
А вот Ян Ликун, который разделил премию Тюринга с Хиптоном, придержится совершенно другого мнения. Он считает, что большие языковые модели исчерпали
1:04:08
1 hour, 4 minutes, 8 seconds
себя, и дальше будет только инкрементальный рост. С его точки зрения, сознание и понимание физической картин окружающего мира более важно, чем изучение языка для развития интеллекта.
1:04:20
1 hour, 4 minutes, 20 seconds
Ребёнок создаёт мироощущения до владения языком, и это основа здравого смысла.
1:04:27
1 hour, 4 minutes, 27 seconds
Объём информации, получаемый зрением и слухом, на много порядков превосходит текстовую информацию. За первые 4 года
1:04:35
1 hour, 4 minutes, 35 seconds
жизни через мозг ребёнка проходит больше информации, чем всё, чем располагает интернет.
1:04:42
1 hour, 4 minutes, 42 seconds
Искусственный интеллект отвечает на невероятно сложные вопросы, но поведение кошки мы пока смоделировать не можем.
1:04:49
1 hour, 4 minutes, 49 seconds
Ликон, главный учёный мета, разрабатывает новое направление, которое позволит анализировать видеоинформацию.
1:04:56
1 hour, 4 minutes, 56 seconds
Он также не сомневается появлению суперинтеллекта, но на каких-то новых принципах.
1:05:03
1 hour, 5 minutes, 3 seconds
Так, есть ли интеллект у больших языковых моделей? Пому по моему мнению, какой-то есть. Является ли большой язык
1:05:11
1 hour, 5 minutes, 11 seconds
является ли большая языковая модель иллюзий интеллекта, часто, но не всегда.
1:05:16
1 hour, 5 minutes, 16 seconds
Достигает ли интеллект больших языков модели человеческого уровня? В большинстве случаев нет. Где искусственный интеллект вообще, а не
1:05:24
1 hour, 5 minutes, 24 seconds
только большие языковые больших языковых моделей произошёл человеком? там, где можно формализировать задачу или там,
1:05:31
1 hour, 5 minutes, 31 seconds
где требуется поиска поиск образцов паттерс, например, настольные игры, хорошо формализованные задачи, где
1:05:38
1 hour, 5 minutes, 38 seconds
имеется точная целевая функция, позволяющая обучать нейронные сети.
1:05:46
1 hour, 5 minutes, 46 seconds
И, э, возвращаясь опять к шахматам, там это абсолютно достигнуто. уровень
1:05:54
1 hour, 5 minutes, 54 seconds
интеллекта шахматных, уровень искусства интеллекта в шахматах намного превосходит уровень человеческого шахмата интеллекта.
1:06:06
1 hour, 6 minutes, 6 seconds
Посмотрим, какие научные открытия уже сделаны с помощью больших языковых моделей. Биология и медицина. Альфафолт
1:06:14
1 hour, 6 minutes, 14 seconds
предсказывает структуры почти всех известных белков.
1:06:21
1 hour, 6 minutes, 21 seconds
Физикоэстрономия.
1:06:24
1 hour, 6 minutes, 24 seconds
автоматическое открытие физических законов, химии, материаловедение.
1:06:33
1 hour, 6 minutes, 33 seconds
А большие языковые модели анализируют химические базы данных и предлагают новые материалы.
1:06:40
1 hour, 6 minutes, 40 seconds
Э фармакология, геномика используется для анализа генетических мудаций, помогают генерировать гипотезы,
1:06:47
1 hour, 6 minutes, 47 seconds
например, о связи редких мутаций с онкологическими заболеваниями.
1:06:52
1 hour, 6 minutes, 52 seconds
Математика и логика. Большие языковые модели, обученные на математических доказательствах, таких как альфаметры,
1:07:00
1 hour, 7 minutes
Минерва, уже открыли новые доказательства известных теорем или предложили альтернативные решения, включая Райдена, ранее не найденный
1:07:08
1 hour, 7 minutes, 8 seconds
человек. Альфагеометрия сама вывела новые геометрические соотношения, подтверждённые последующими проверками.
1:07:17
1 hour, 7 minutes, 17 seconds
Синтез знаниями. Большие языковые модели становятся универсальными исследователями. Они могут объединять объединять разрозненные научные
1:07:25
1 hour, 7 minutes, 25 seconds
публикации, формулировать новые гипотезы и даже планировать эксперименты.
1:07:34
1 hour, 7 minutes, 34 seconds
Ну и чтобы окончательно закрыть этих этот вопрос,
1:07:41
1 hour, 7 minutes, 41 seconds
нам, наверное, а надо спросить у чат GPT, можно ли сказать, что человеческое
1:07:49
1 hour, 7 minutes, 49 seconds
обучение идёт снизу вверх, учатся отдельные слова, которые затем складываются в предложение, а большие языковые модели работают по-другому. Они
1:07:58
1 hour, 7 minutes, 58 seconds
анализируют все известные предложения заранее, чтобы понять значение отдельных слов.
1:08:04
1 hour, 8 minutes, 4 seconds
Ну и мы опустим очередной комплимент и сразу посмотрим на ответ. То, что вы писали, почти идеально соответствует
1:08:11
1 hour, 8 minutes, 11 seconds
реальности. Мозг человеческий обучается снизу вверх, а языковую модель сверху вниз.
1:08:19
1 hour, 8 minutes, 19 seconds
Как учится человек?
1:08:23
1 hour, 8 minutes, 23 seconds
Ребёнок сначала слышит отдельные звуки, накапливает словарь, постепенно формулируются синтаксические шаблоны, потом развивается абстракция и
1:08:32
1 hour, 8 minutes, 32 seconds
обобщение. То есть человек учится от частного к общему.
1:08:37
1 hour, 8 minutes, 37 seconds
Этот процесс опирается на синцимоторный опыт. А как учится большая языковая модель?
1:08:45
1 hour, 8 minutes, 45 seconds
Сверху вниз.
1:08:46
1 hour, 8 minutes, 46 seconds
Модель читает текст и учится предсказывать следующее слово. Чтобы успешно предсказать, она вынуждена статистически понять структуру языка. Со
1:08:56
1 hour, 8 minutes, 56 seconds
временем внутри неё формируется представление вектора, которых значение слова выводится из контекста, а не с прямыми об а не из прямого опыта.
1:09:06
1 hour, 9 minutes, 6 seconds
Другими словами, Элалах, большая звуковая модель не узнаёт, что такое облако, что такое яблоко, а учится тому,
1:09:14
1 hour, 9 minutes, 14 seconds
как слово яблоко ведёт себя во всех текстах.
1:09:18
1 hour, 9 minutes, 18 seconds
То есть процесс обучения человека и больших языковых моделей идёт в совершенно противоположных направлениях.
1:09:27
1 hour, 9 minutes, 27 seconds
Но встаёт вопрос: а результат какое это обучение? Да, идёт в противоположных направлениях.
1:09:35
1 hour, 9 minutes, 35 seconds
И это различие принципиально. У человека язык — это следствие познания мира, а у модели язык и есть весь мир. Мозг
1:09:43
1 hour, 9 minutes, 43 seconds
сначала учится различать объекты, потом их описывать, а модель сразу видит описание. Но, однако, есть точки
1:09:51
1 hour, 9 minutes, 51 seconds
сближения, что в ходе обучения больших языковых моделей действительно спонтанно формируются структуры, похожие на
1:09:58
1 hour, 9 minutes, 58 seconds
человеческие а уровни обработки. Но структура имеется в нейронных сетях.
1:10:06
1 hour, 10 minutes, 6 seconds
И, э, в итоге в итоге
1:10:14
1 hour, 10 minutes, 14 seconds
результат частично схожий структуры представления.
1:10:21
1 hour, 10 minutes, 21 seconds
Так что же у нас получается в конце? К какому выводу мы можем прийти?
1:10:30
1 hour, 10 minutes, 30 seconds
Ответ на это нам может дать только наше всё.
1:10:39
1 hour, 10 minutes, 39 seconds
Спасибо. На этом я закончил.
1:10:46
1 hour, 10 minutes, 46 seconds
Спасибо. Спасибо, Лёня.
1:10:54
1 hour, 10 minutes, 54 seconds
Спасибо большое. Сейчас в порядке. Я буду Лёне помогать.
1:10:59
1 hour, 10 minutes, 59 seconds
Значит, в порядке тех понятых рук, которые я вижу на ленте. И первый я вижу Григория. Григорий, пожалуйста.
1:11:12
1 hour, 11 minutes, 12 seconds
Прежде всего, Леонидга Ганское, спасибо за такое, так сказать, за такую
1:11:19
1 hour, 11 minutes, 19 seconds
сводку большую мыслей, данных, новостей и всего прочее, прочее. Надо думать и
1:11:26
1 hour, 11 minutes, 26 seconds
думать. Вот. Но вопрос у меня такой вот в вашем определении интеллекта, значит, это когнитивный уровень, адаптивный,
1:11:35
1 hour, 11 minutes, 35 seconds
адаптивность, обучаемость, творчества. Я ничего не забыл. Четыре. Правильно.
1:11:40
1 hour, 11 minutes, 40 seconds
Правильно. Там ещё пятый был эмоциональный, но мы его опустим. И вот и вот э почему-то тут нет языка.
1:11:49
1 hour, 11 minutes, 49 seconds
Всё-таки это языковые модели. А вот почему в интеллекте нет языка? Разве
1:11:55
1 hour, 11 minutes, 55 seconds
язык не является некоторым? Ну, язык не исчерпывает интеллект, но он часть интеллекта.
1:12:04
1 hour, 12 minutes, 4 seconds
Нет, язык, язык есть, язык есть. Сейчас я его сейчас я вам его покажу. Язык есть.
1:12:13
1 hour, 12 minutes, 13 seconds
Ну, самое первое, что я хотел бы сказать, это не моё определение. Это то, что мне дал Нет, я понимаю, понимаю. Но как-то язык должен быть какой-то интриси к пропади.
1:12:24
1 hour, 12 minutes, 24 seconds
Ну и и у животных, и у человека какая-то система, которая даёт возможность коммуницировать, вытаскивать, да. Но порядок.
1:12:32
1 hour, 12 minutes, 32 seconds
Дададада. Да. У нас у нас было в одном из пунктов вот первый пункт, когнитивный уровень, использовать язык для выражения идей.
1:12:44
1 hour, 12 minutes, 44 seconds
Безусловно, владение языком является одной из черт интеллекта, но одно из черт, потому что
1:12:52
1 hour, 12 minutes, 52 seconds
нет, ну, может быть, столь же важны эти четыре свойства, да? Столь же важны. То есть это как дополнительно вы соглас?
1:13:01
1 hour, 13 minutes, 1 second
Потому что язык как-то встроен.
1:13:04
1 hour, 13 minutes, 4 seconds
Ну, если мы мы думаем, как говорится, неизвестно как есть анкета на эту тему сорок пятого года, но вытаскиваем мы
1:13:13
1 hour, 13 minutes, 13 seconds
себя, коммуницируем с помощью языка, да, который как-то является важным и который может няняться.
1:13:22
1 hour, 13 minutes, 22 seconds
Я считаю, что здесь очень правильно сказано использовать язык для выражения идеи.
1:13:27
1 hour, 13 minutes, 27 seconds
Сам не сам по себе язык. Сам по себе язык, э, это, в общем-то, вещь в себе. А вот когда интеллект, насколько хорошо
1:13:36
1 hour, 13 minutes, 36 seconds
интеллект может использовать язык для выражения идей, я думаю, что это отражает уровень интеллекта,
1:13:43
1 hour, 13 minutes, 43 seconds
да? И в этом смысле, так сказать, высказывание тючие, мысль, изречённая, есть ложь — это неправильное высказывание,
1:13:52
1 hour, 13 minutes, 52 seconds
потому что, так сказать, ну без без изречения мы и не формируем мысль, а
1:13:59
1 hour, 13 minutes, 59 seconds
иногда и создаём мысль с помощью Но я боюсь, что вы уже ответили на свой вопрос, и он отрицательный, потому что
1:14:07
1 hour, 14 minutes, 7 seconds
э когда мы что-то высказываем, мы обрекаем результат процесса, результат какого-то
1:14:14
1 hour, 14 minutes, 14 seconds
процесса думания, мышления, вот результат мышления в языковую форму.
1:14:21
1 hour, 14 minutes, 21 seconds
Ээ никто не знает, это правильная трансляция или неправильная. Угу.
1:14:27
1 hour, 14 minutes, 27 seconds
Даже тот, кто говорит, не знает этого. И сколько раз у любого человека были случаи, когда он говорит и потом думает:
1:14:34
1 hour, 14 minutes, 34 seconds
«Зачем я это сказал? Я совсем не это имел в виду». Угу, понятно. И и второй вопрос такой.
1:14:42
1 hour, 14 minutes, 42 seconds
Ну, в в развитии человечества были периоды, когда резко менялся, ну, интеллектуальный аппарат драматическим
1:14:50
1 hour, 14 minutes, 50 seconds
образом. Ээ в XV веке придумали, так сказать, перешли к к пониманию роли
1:14:57
1 hour, 14 minutes, 57 seconds
эксперимента Галилей, так? То есть это была построена система, в которых, так сказать, есть есть, так сказать,
1:15:05
1 hour, 15 minutes, 5 seconds
реальность, с которой мы сталкиваемся, есть виртуальная реальность, символы и есть эксперимент. Так, так вот, может
1:15:13
1 hour, 15 minutes, 13 seconds
быть, мы находимся с машинами на таком уровне, когда недостаточно просто, так сказать, слов и м их комбинаций, а
1:15:24
1 hour, 15 minutes, 24 seconds
машина должна выходить на уровень понимания новой, ну, какой-то другой реальности, понять, что есть другая реальность, кроме слов. Ну, может быть,
1:15:32
1 hour, 15 minutes, 32 seconds
я так не очень сыро выражаю свою мысль, но, может быть, вы поняли. Угу.
1:15:40
1 hour, 15 minutes, 40 seconds
Ох.
1:15:42
1 hour, 15 minutes, 42 seconds
Мне кажется, что нам будет легче приспособиться к машинам пока, чем машинам к нам.
1:15:50
1 hour, 15 minutes, 50 seconds
То есть, а, то есть расширять реальность. То есть
1:15:57
1 hour, 15 minutes, 57 seconds
человечело, человек способен расширять реальность. А машины нет. Да, пока м не совсем.
1:16:10
1 hour, 16 minutes, 10 seconds
С одной стороны, мы с большим трудом меняем себя, то есть практически не меняем, а вот машины
1:16:18
1 hour, 16 minutes, 18 seconds
меняем легко и быстро. И, наверное, будет легче изменить машины, чем себя.
1:16:24
1 hour, 16 minutes, 24 seconds
Но ещё не было в истории человеческого
1:16:31
1 hour, 16 minutes, 31 seconds
такого периода, когда нам надо было советоваться с машинами.
1:16:37
1 hour, 16 minutes, 37 seconds
То есть мы сейчас на пороге м лучше сказать так: у машин интеллект пока человеческий, ну
1:16:44
1 hour, 16 minutes, 44 seconds
просто другого интеллекта не существует, мы его не знаем. Но куда приведёт развитие машин, мы тоже не знаем. Вполне
1:16:51
1 hour, 16 minutes, 51 seconds
возможно, что по Ну опять хороший пример шахматы. Шахмат интеллект не человеческий совсем. Там совершенно
1:16:59
1 hour, 16 minutes, 59 seconds
другие идеи, которые люди за всю историю шахмат не смогли развить. Вполне возможно, что это развитие машинного
1:17:06
1 hour, 17 minutes, 6 seconds
интеллекта приведёт к появлению э интеллекта, который нам будет трудно понимать. Такое тоже может быть. Сможем
1:17:15
1 hour, 17 minutes, 15 seconds
мы к нему приспособиться или нет, не очень понятно.
1:17:19
1 hour, 17 minutes, 19 seconds
Но то, что у нас теперь появляется интеллектуа у нас появились интеллектуальные помощники, это, безусловно, и это уже есть.
1:17:29
1 hour, 17 minutes, 29 seconds
Мы только что с вами всё время общались с системой, которая, ну, абсолютно производила впечатление обычного
1:17:36
1 hour, 17 minutes, 36 seconds
человека, может быть, не очень умного, но человека.
1:17:43
1 hour, 17 minutes, 43 seconds
Хорошо, спасибо.
1:17:54
1 hour, 17 minutes, 54 seconds
Спасибо. Следующий, пожалуйста. Угу.
1:17:59
1 hour, 17 minutes, 59 seconds
Алло, да, вы меня слышите?
1:18:03
1 hour, 18 minutes, 3 seconds
А, вы знаете, у меня такое странное ощущение, что я перенёсся в средневековье.
1:18:12
1 hour, 18 minutes, 12 seconds
Тогда было очень модно решать такие проблемы. Уместится ли, сколько дьяволов уместится на кончики иглы?
1:18:22
1 hour, 18 minutes, 22 seconds
Ангелов собирались ангелов. Ну, ну, наверное, кто-то и про дьяволов тоже говорил.
1:18:28
1 hour, 18 minutes, 28 seconds
Вот. А собираются умные люди и, значит, вот сидят и обсуждают, обсуждают, обсуждают, обсуждают, обсуждают.
1:18:37
1 hour, 18 minutes, 37 seconds
Вот. И чем мы занимаемся сейчас? Что мы обсуждаем?
1:18:41
1 hour, 18 minutes, 41 seconds
Есть интеллект, нету интеллекта. Один сказал, что есть, другой сказал, что нет.
1:18:48
1 hour, 18 minutes, 48 seconds
Чёмский сказал одно, а какой-то там другой сказал другое, а Алёночка сказал
1:18:54
1 hour, 18 minutes, 54 seconds
третье. И вот мы сидим и сидим, и сидим, и обсуждаем. А Алёночка приводит примеры из мира.
1:19:03
1 hour, 19 minutes, 3 seconds
Какого мира? Из игрушечного мира.
1:19:06
1 hour, 19 minutes, 6 seconds
Вместо того, чтобы поговорить о том мире, в котором мы живём, мы находимся, он нас посылает в мир, где люди
1:19:13
1 hour, 19 minutes, 13 seconds
перевозят козлов на другую сторону дороги, которые перекладывают какие-то кубики на башни ханойские там и так
1:19:22
1 hour, 19 minutes, 22 seconds
далее и тому подобное. Единственное, что я услышу, что имеет отношение какое-то к реальной жизни — это написание стихов, а остальное всё это какие-то игры.
1:19:33
1 hour, 19 minutes, 33 seconds
И вот вот этим занимаемся, занимаемся, занимаемся, занимаемся. Вот. Хотя гораздо проще. Все мы интуитивно
1:19:41
1 hour, 19 minutes, 41 seconds
понимаем, что такое интеллект, что такое ум.
1:19:45
1 hour, 19 minutes, 45 seconds
И гораздо проще было бы сделать следующий подход. Вот, допустим, ты начальник, у тебя есть строительная компания,
1:19:53
1 hour, 19 minutes, 53 seconds
и тебе нужен помощник интеллектуальный, умный. Что значит умный? Вот ты ему скажешь балочку посчитать, он тебя
1:20:00
1 hour, 20 minutes
посчитает. Вот скажем: «Мне нужен сарай 12 на12 такой крыше». Он тебе спроектирует. Ты ему скажешь: «А ну-ка
1:20:08
1 hour, 20 minutes, 8 seconds
произведит, голубчик закупки. Где мне лучше всего купить?» Он тебе скажет: «Вот там и там. А вот если я вот это
1:20:15
1 hour, 20 minutes, 15 seconds
куплю, это пойдёт?» А он скажет: «Нет, это не пойдёт. Это слишком она короткая».
1:20:20
1 hour, 20 minutes, 20 seconds
Вот. И если он на эти вопросы правильно отвечает, разум отвечает, неужели мы скажем, что у него интеллекта нет?
1:20:29
1 hour, 20 minutes, 29 seconds
Потому что у него там какие-то когнитивные или там какие-то вы там слова употребляете.
1:20:36
1 hour, 20 minutes, 36 seconds
Ну вот как, Лёнь, ты скажешь, что ты на это ответишь?
1:20:40
1 hour, 20 minutes, 40 seconds
А это в принципе сейчас я ещё два слова скажу. Это тебе просто на ты же будешь будешь ещё доклад делать.
1:20:51
1 hour, 20 minutes, 51 seconds
Забудь ради бога ты все эти перевоз перевозки козлов.
1:20:56
1 hour, 20 minutes, 56 seconds
Кому кому они нужны? Это это детские какие-то вещи. В жизни этого нет. В жизни никто козлов не переводит. Это,
1:21:03
1 hour, 21 minutes, 3 seconds
знаешь, вот так просто игры какие-то или башни эти перекладывает.
1:21:08
1 hour, 21 minutes, 8 seconds
Посмотри, что в реальной жизни нужно людям и как это делает искусственный интеллект. Ну хорошо. А как учат студенты?
1:21:16
1 hour, 21 minutes, 16 seconds
Им дают задачи, как правило, не имеющие никакого никакого приложения в реальной жизни.
1:21:24
1 hour, 21 minutes, 24 seconds
Во-первых, это неправильно. Вот. А во-вторых, так не учат.
1:21:31
1 hour, 21 minutes, 31 seconds
Да нет, все задачи, которые вы упоминали, искусственный интеллект решает. Оптимизация там это
1:21:39
1 hour, 21 minutes, 39 seconds
он решает, да. Но но какое это отношение имеет к реальной жизни? Никакого. Сейчас, сейчас отвечу.
1:21:47
1 hour, 21 minutes, 47 seconds
А
1:21:49
1 hour, 21 minutes, 49 seconds
[музыка]
1:21:51
1 hour, 21 minutes, 51 seconds
понятно, что на сегодня большие языковые модели пока не проникли глубоко в нашу жизнь, за исключением получения от них информации.
1:22:05
1 hour, 22 minutes, 5 seconds
И исследованием IT в этом году показало, что на сегодня 95% проектов в компаниях,
1:22:13
1 hour, 22 minutes, 13 seconds
связанных с использованием искусственного интеллекта, провалились.
1:22:20
1 hour, 22 minutes, 20 seconds
Это, конечно, не значит, что они, что это, что не будут созданы работающей системы и так далее, но не очень
1:22:28
1 hour, 22 minutes, 28 seconds
понятно, насколько а эффективно можно использовать эту
1:22:35
1 hour, 22 minutes, 35 seconds
систему как источник информации, да, безусловно, но у нас в реальной жизни
1:22:42
1 hour, 22 minutes, 42 seconds
всё время нужен интеллект, который адаптируется к окружающему среде. Даже если вам нужен
1:22:50
1 hour, 22 minutes, 50 seconds
кто-то по закупкам, этот кто-то должен будет решать множество задач с с неизвестными
1:22:59
1 hour, 22 minutes, 59 seconds
начальными условиями. То есть принимать решения кото на которых для для получения которых интеллект не был обучен.
1:23:11
1 hour, 23 minutes, 11 seconds
И вопрос, который стоит — это перспективно ли направление больших языковых моделей. Ещё раз говорю, что
1:23:20
1 hour, 23 minutes, 20 seconds
искусственный интеллект очень широкое понятие, там много чего есть.
1:23:26
1 hour, 23 minutes, 26 seconds
И в некоторых направлениях, таких как, скажем, предсказание структур белков, там большие языковые модели прекрасно
1:23:33
1 hour, 23 minutes, 33 seconds
работают. Но в ной жизни, скажем, у вас нужен специалист по закупкам. Это очень
1:23:40
1 hour, 23 minutes, 40 seconds
широкая область. Свёртываемость белков, предсказание структуры белков — это очень узкая область, а вот специалист по
1:23:48
1 hour, 23 minutes, 48 seconds
закупкам очень широкая область. И хорошо бы знать заранее, сможет такой агент
1:23:55
1 hour, 23 minutes, 55 seconds
работать или нет. Поэтому основной вопрос, который сейчас стоит, большие языковые модели, они
1:24:03
1 hour, 24 minutes, 3 seconds
действительно создают знания или они зубрилы? Просто выучили всё на Иизусе.
1:24:12
1 hour, 24 minutes, 12 seconds
Значит, Лёнь, я, ну, в отличие от тебя, а я в отличие говорю, потому что я
1:24:19
1 hour, 24 minutes, 19 seconds
практически не просто там читаю, а практически использую. Я вот строю сарай, например,
1:24:26
1 hour, 24 minutes, 26 seconds
я постоянно советуюсь с чатушкой, как мне сделать, выровнять вот эти столбики, которые я буду ставить,
1:24:33
1 hour, 24 minutes, 33 seconds
сколько я туда нужно насыпать цемента, как сделать это, как сделать это. Я вот шланг нашёл. Не поста Пойди туда и посмотри. Шланги есть. Я пошёл
1:24:41
1 hour, 24 minutes, 41 seconds
посмотрел. А значит его спрашивают: «Это шланг подойдёт?» Нет, говорит, не подойдёт этот шланг. Он будет перемнётся
1:24:50
1 hour, 24 minutes, 50 seconds
и у тебято она неточно будет. А этот подойдёт? Но этот уже лучше. Но значит у него длины недостаточно. Длины
1:24:59
1 hour, 24 minutes, 59 seconds
недостаточно, потому что у меня длина 5 м, а сарай 12 ф на 12 фит. по диагонали
1:25:06
1 hour, 25 minutes, 6 seconds
получается не достанет один от другого там больше получается. Я говорю: «А я
1:25:12
1 hour, 25 minutes, 12 seconds
возьму там это самое столбик в середине возьму за, как называется, за основной левел и и от серии буду мерить». Он
1:25:22
1 hour, 25 minutes, 22 seconds
говорит: «Правильно, молодец». Вот. То есть вот мы с ним, это мой сотрудник,
1:25:28
1 hour, 25 minutes, 28 seconds
я я с ним советуюсь, а он мне сразу все цены знает, он туда-сн подсказывает. Я говорю: «А какая точность? Вот мне нужна
1:25:37
1 hour, 25 minutes, 37 seconds
там такая точность. О, не бойся. Это значит на 10 м будет, может быть, ошибка 1 мм.
1:25:43
1 hour, 25 minutes, 43 seconds
Вот и что я такого человека буду увольнять, потому что это тамтины
1:25:50
1 hour, 25 minutes, 50 seconds
какие-то там эти дураки вйти там чего-то они не смогли сделать. Я, понимаешь, просто они не смогли. Не потому, что он
1:25:58
1 hour, 25 minutes, 58 seconds
дурак, а потому, что они дураки, не умеют пользоваться. Вот, понимаешь? То есть с ним нужно научиться работать.
1:26:06
1 hour, 26 minutes, 6 seconds
Вот, ээ, моя основная идея. Я не говорю, что на 100%. У меня
1:26:13
1 hour, 26 minutes, 13 seconds
ещё такая вещь, я хочу сказать. Иногда он говорит странные вещи, там по математике что-то он начинает там
1:26:20
1 hour, 26 minutes, 20 seconds
выводить. Какое говорят: «Это откуда ты взял?» Ой, я говорит, я извини там это как называется?
1:26:27
1 hour, 26 minutes, 27 seconds
Я когда переписывал, я там неправильно переписал. Сейчас я сейчас я всё переделал. За ним надо приглядывать.
1:26:35
1 hour, 26 minutes, 35 seconds
Но их же много теперь. Их там 100 штук. Я этого попрошу, этого попрошу, этого попрошу. Вероятность того, что они,
1:26:44
1 hour, 26 minutes, 44 seconds
значит, там все они сделают это дена делают ошибки, она же понимает, что она уменьшается. когда разные люди это
1:26:50
1 hour, 26 minutes, 50 seconds
проектировали, вот, то тогда, значит, ээ вероятность того, что все сделают одну и ту же ошибка, она она уменьшается.
1:26:59
1 hour, 26 minutes, 59 seconds
А вот, то есть я хочу сказать, на этом уровне пока что мы ещё просто нужно а
1:27:07
1 hour, 27 minutes, 7 seconds
употреблять это, делать это, и нужен человек за ними присматривал, которые что-то вот. То есть должен быть какой-то
1:27:16
1 hour, 27 minutes, 16 seconds
там начальник. начальника. Это будет, вообще-то, слабее их в некотором смысле.
1:27:20
1 hour, 27 minutes, 20 seconds
Он он не сможет ни одной задачи из всех делать быстрее, чем они. Он они делают 100 в 200. Но он следит как бы, скажем
1:27:27
1 hour, 27 minutes, 27 seconds
так, за таким здравым смыслом, за некоторым.
1:27:32
1 hour, 27 minutes, 32 seconds
Они как дети. Вот это вот час же пяти — это ребёнок. Он такой суперумный, супер
1:27:40
1 hour, 27 minutes, 40 seconds
такой, но он ребёнок. Вот говорит, что у него интеллекта нет, да, это глупость.
1:27:47
1 hour, 27 minutes, 47 seconds
У него вообще интеллект офигительный. У него взрослости может не хватает.
1:27:51
1 hour, 27 minutes, 51 seconds
Интеллект у него любого забьёт. То есть то, что вы говорите, надо найти язык общения. Найти язык общения. Да, надо научиться с ним общаться, но не только.
1:28:04
1 hour, 28 minutes, 4 seconds
Нет, он понимает там русский язык, понимает. Это нужно научиться с ним работать. Надо понимать, как его использовать.
1:28:11
1 hour, 28 minutes, 11 seconds
Понятно? Вот где он сильный, где он недостаточно, где ему нужна помощь, где ему не нужна помощь. А то, что у него
1:28:17
1 hour, 28 minutes, 17 seconds
интеллект есть, вы вы наймите этого самого, как как его зовут, Альберта Эйнштейна в строительную компанию.
1:28:27
1 hour, 28 minutes, 27 seconds
Вот он же умный человек. И что ему не нужен рядом инженер, чтобы стоял, который будет ему говорить, что, э, Алек, ты что такое там наделал?
1:28:37
1 hour, 28 minutes, 37 seconds
Обязать нужен какой-то человек. Вот. Так что в этом плане он ничем не отличается от нормальных интеллектов, пусть даже он искусственный.
1:28:49
1 hour, 28 minutes, 49 seconds
Федя, давай мы Да, да, ям слоточнить Лёне, годится ли такой режим или сперва
1:28:57
1 hour, 28 minutes, 57 seconds
нужны вопросы, а потом или можно в данном случае перемежать дискуссиями, как ты почвали.
1:29:04
1 hour, 29 minutes, 4 seconds
Мне всё равно.
1:29:06
1 hour, 29 minutes, 6 seconds
Давайте я отвечу, но больше к этому возвращаться не будем.
1:29:09
1 hour, 29 minutes, 9 seconds
Я уже говорил, что как информационный советчик, а роль больших языковых моделей, больших языковых моделей никем не оспаривается.
1:29:20
1 hour, 29 minutes, 20 seconds
Что доказали языковой модели? Что, оказывается, а понимать язык не так сложно. Относительно простые
1:29:29
1 hour, 29 minutes, 29 seconds
модели, обученные на больших объёмах текста, начинают манипулировать начинают
1:29:36
1 hour, 29 minutes, 36 seconds
манипулировать языком практически на человеческом уровне.
1:29:42
1 hour, 29 minutes, 42 seconds
Но и любой человек это умеет делать. Это не признак большого интеллекта.
1:29:49
1 hour, 29 minutes, 49 seconds
И вы не возьмёте ребёнка своим агентом.
1:29:53
1 hour, 29 minutes, 53 seconds
Вопрос о дальнейших перспективах развития конкретных больших языковых моделей.
1:30:01
1 hour, 30 minutes, 1 second
А умение оперировать языком совсем не то, что умение решать проблемы.
1:30:10
1 hour, 30 minutes, 10 seconds
Насколько большие большие языковые модели умеют решать проблемы из реальной жизни, мы пока плохо знаем.
1:30:23
1 hour, 30 minutes, 23 seconds
Кто у нас следующий? Лентин, пожалуйста. Меня слышно? Да. Да.
1:30:28
1 hour, 30 minutes, 28 seconds
А, спасибо. Лени, скажите, пожалуйста, а искусственный интеллект может сойти с ума? Я что имею в виду? Человеческий
1:30:37
1 hour, 30 minutes, 37 seconds
интеллект как форма сознания. Мы не знаем причины, но мы знаем, что есть
1:30:43
1 hour, 30 minutes, 43 seconds
такое понятие сойти с ума — это бытовой язык. Это не научный, так сказать, термин. А я имею в виду потерять логику
1:30:52
1 hour, 30 minutes, 52 seconds
и аналитические способности. Если да, то в чём будет разница? Это будет чисто технический процесс, так сказать. Потому
1:31:01
1 hour, 31 minutes, 1 second
что у человека психопатия — это всё-таки первично- это физиологические процессы через а информационное — это проявление.
1:31:09
1 hour, 31 minutes, 9 seconds
Если нет, то почему нет? Если можно ответить. Это один первый вопрос.
1:31:15
1 hour, 31 minutes, 15 seconds
Ну мы с вами это видели. И вот, скажем, задача про перевозку даже у такой сильной системы, какчар GPT5, вдруг появился второй камень. Ну, откуда он появился? Сошла с ума.
1:31:29
1 hour, 31 minutes, 29 seconds
То есть потеря логики, да, и аналитики, конечно, да, да. Она она часто встречается, как я уже говорил, когда
1:31:36
1 hour, 31 minutes, 36 seconds
идут очень длинные цепочки рассуждений, то большим языко большим языковым моделям трудно удерживать внимание, и они начинают терять некий разговор.
1:31:47
1 hour, 31 minutes, 47 seconds
Ага. Ну это Но но но секундочку. Угу.
1:31:50
1 hour, 31 minutes, 50 seconds
А это вопрос технологии и вопрос вычислительных ресурсов. Ага.
1:31:58
1 hour, 31 minutes, 58 seconds
Эта проблема решается за счёт сильного масштабирования системы. Её можно масштабировать дальше.
1:32:05
1 hour, 32 minutes, 5 seconds
Леонид, ещё вопрос такой очень принципиальный, мне кажется. Скажите, может прийти время, когда искусственный
1:32:12
1 hour, 32 minutes, 12 seconds
интеллект осознает себя как личность со всеми параметрами, так сказать, юридическими, так сказать, моральными,
1:32:21
1 hour, 32 minutes, 21 seconds
самоидентификации как личность. Всё, что связанное, мы сегодня понимаем под этим понятием.
1:32:28
1 hour, 32 minutes, 28 seconds
Ну, космическая Одиссея 2001 нам чётко об этом говорит. В 2001 году уже должно
1:32:36
1 hour, 32 minutes, 36 seconds
было должен был быть искусственный интеллект, который себя осознавал как личность. Пока этого нет. И, как я уже
1:32:43
1 hour, 32 minutes, 43 seconds
говорил, Хинтон считает, что это вот-вот, а Аликун говорит, что пока не изобретём новые системы, этого не будет.
1:32:50
1 hour, 32 minutes, 50 seconds
Но оба они уверены, что это произойдёт.
1:32:54
1 hour, 32 minutes, 54 seconds
Но это новая цивилизация, создание новой какой-то искусственной популяции, это вообще мы даже не можем представить,
1:33:02
1 hour, 33 minutes, 2 seconds
какие будут взаимоотношения, так сказать, мотивационные, политические, идеологические.
1:33:08
1 hour, 33 minutes, 8 seconds
Как только появятся о опять возвращаюсь к шахматам, как только появились самообучающиеся шахматные программы, они тут же превзошли человеческий интеллект.
1:33:19
1 hour, 33 minutes, 19 seconds
Когда появятся самообучающие самообучающиеся, а программы, которые могут работать с
1:33:28
1 hour, 33 minutes, 28 seconds
языком, очень трудно предсказать, что будет дальше.
1:33:32
1 hour, 33 minutes, 32 seconds
То есть вероятность натуральной популяции исчезнуть, в смысле в единоборстве по каким-то параметрам.
1:33:40
1 hour, 33 minutes, 40 seconds
Взаимодействует.
1:33:42
1 hour, 33 minutes, 42 seconds
Время есть. Раз. Второе. Всё же зависит от того, как учить. И людей можно выучить так, что они начнут уничтожать друг друга. И у нас полно примеров этому.
1:33:51
1 hour, 33 minutes, 51 seconds
Да. Да, правильно. Спасибо. Поэтому и так, и так может повернуть.
1:33:55
1 hour, 33 minutes, 55 seconds
Не надо ждать других врагов, они уже есть. Да. Спасибо.
1:34:03
1 hour, 34 minutes, 3 seconds
Спасибо, Андрей. Пожалуйста.
1:34:06
1 hour, 34 minutes, 6 seconds
Да, спасибо большое, Леонид. С удовольствием прослушал вашу презентацию.
1:34:11
1 hour, 34 minutes, 11 seconds
У меня вопрос в некоторой пластической практической плоскости. Ну вы, наверное, в курсе, что
1:34:19
1 hour, 34 minutes, 19 seconds
чат GPT и Open А сейчас открыл отдел науки.
1:34:26
1 hour, 34 minutes, 26 seconds
И наш отдел науки из департамента энергетики, конечно, этим заинтересовался и захотел, чтобы мы все
1:34:33
1 hour, 34 minutes, 33 seconds
там немного поучаствовали. Ээ и в общем тест на самом деле идёт с двух сторон. с одной стороны, тестируются те системы,
1:34:42
1 hour, 34 minutes, 42 seconds
которые ОНА и предлагает на конкретных э научных разработках, которые представляют практический интерес, ну,
1:34:50
1 hour, 34 minutes, 50 seconds
соответственно, и людей. И, в общем-то, у меня складывалось впечатление. У меня, к сожалению, было
1:34:58
1 hour, 34 minutes, 58 seconds
не так много взаимодействия. Ну, скажем, не больше, наверное, тысячи часов я
1:35:06
1 hour, 35 minutes, 6 seconds
потратил пока на всё это дело. Что когда речь идёт о связке ээ естественного
1:35:14
1 hour, 35 minutes, 14 seconds
интеллекта, искусственного интеллекта, баланс очень важен.
1:35:19
1 hour, 35 minutes, 19 seconds
У меня такое сзало впечатление. Я мог быть, конечно, быть не прав, что наилучшие результаты получаются, когда искусственный интеллект и натуральный
1:35:29
1 hour, 35 minutes, 29 seconds
интеллект, ну, которым я обладаю, например, они примерно равны. Тогда получается наибольшие результаты.
1:35:37
1 hour, 35 minutes, 37 seconds
Если искусственный интеллект в данной конкретной области знания значительно ниже человеческого, его можно
1:35:44
1 hour, 35 minutes, 44 seconds
рассчитывать, на него можно смотреть только как на помощника. А если он
1:35:50
1 hour, 35 minutes, 50 seconds
намного превышает способности конкретно человека, то, соответственно, человек становится помощником и суммарная
1:35:59
1 hour, 35 minutes, 59 seconds
эффективность, разумеется, падает. Но это примерно как в физике. Максимальная мощность, как на нагрузке, как известно,
1:36:08
1 hour, 36 minutes, 8 seconds
получается, когда внутреннее сопротивление генераторы и внешнее сопротивление одинаковые. Что вы думаете
1:36:15
1 hour, 36 minutes, 15 seconds
по этому поводу? Это моё личное вот такое ощущение, проработав вот в этой области не очень большое время, всего
1:36:25
1 hour, 36 minutes, 25 seconds
там пару месяцев. Или или вы считаете, что это более общее явление, что это будет соблюдаться везде?
1:36:36
1 hour, 36 minutes, 36 seconds
Ну, если вы используете, давайте называть вещи своими именами. Пока что большинство систем искусственного интеллекта, которыми мы пользуемся — это
1:36:43
1 hour, 36 minutes, 43 seconds
инструменты, что будет не всегда, но пока что этот инструмент, если он, э, невысокого
1:36:53
1 hour, 36 minutes, 53 seconds
качества, им действительно пользоваться не стоит.
1:36:56
1 hour, 36 minutes, 56 seconds
А вот если он очень высокого качества, это только помогает.
1:36:59
1 hour, 36 minutes, 59 seconds
Скажем, у вас есть ручная дрель электрическая.
1:37:03
1 hour, 37 minutes, 3 seconds
Ну, конечно, нас сверлят намного быстрее, но а почему ей не пользоваться?
1:37:08
1 hour, 37 minutes, 8 seconds
А пока у у нас по опять за исключением самообучающихся систем, где человек
1:37:15
1 hour, 37 minutes, 15 seconds
действительно не нужен. Если система может сама учиться, человек просто не нужен. Он просто её он нужен как
1:37:23
1 hour, 37 minutes, 23 seconds
потребитель её продукции, не больше. Но за исключением узких областей, у нас таких систем нет на сегодня. Они не самообучающиеся.
1:37:35
1 hour, 37 minutes, 35 seconds
И поэтому человек необходим как некоторый двигатель, как не как некоторый водитель, если
1:37:44
1 hour, 37 minutes, 44 seconds
хотите, который направляет эту машину туда, куда надо, который задают вопросы, на которые такого рода система отвечает.
1:37:53
1 hour, 37 minutes, 53 seconds
Но, э, как уже здесь говорили, первое, действительно, надо уметь задавать вопросы. Второе, надо уметь работать с
1:38:01
1 hour, 38 minutes, 1 second
системой. Третье, это точно так же, как любые быстрые изменения в нашей жизни,
1:38:08
1 hour, 38 minutes, 8 seconds
как появление интернета, с которым до сих пор многие люди не могут справиться, те, кто к этому не привык с детства.
1:38:16
1 hour, 38 minutes, 16 seconds
Здесь здесь будет ещё сложнее. Этой системы многие будут просто боя этих систем многие будут просто бояться.
1:38:23
1 hour, 38 minutes, 23 seconds
Слишком умные. Так что с одной стороны, я с вами согласен, здесь действительно надо как-то приспосабливаться. С другой стороны, ну, всё-таки эти системы
1:38:31
1 hour, 38 minutes, 31 seconds
разрабатываются для того, чтобы им пользовались миллиарды людей. Значит, они будут достаточно простые. Я думаю, здесь больше психологических проблем, чем реальных.
1:38:41
1 hour, 38 minutes, 41 seconds
Ну, а я с одной стороны согласен, те модели, которые используем, естественно, мы в наших проектах, они, в общем-то, не
1:38:48
1 hour, 38 minutes, 48 seconds
совсем для потребителей используются в значительной степени какие-то вещи экспериментальные. И я согласен, может
1:38:57
1 hour, 38 minutes, 57 seconds
быть, действительно в этом недоработка, но с другой стороны, пользуясь вашей аналогией, могу сказать, что если вы
1:39:04
1 hour, 39 minutes, 4 seconds
сядете за слишком сложную машину, вы её просто не сможете водить.
1:39:09
1 hour, 39 minutes, 9 seconds
Абсолютно правильно. Это именно то, что я пытаюсь сказать. Надо научиться, да. Ну, то есть, короче говоря, вот
1:39:17
1 hour, 39 minutes, 17 seconds
сейчас, например, Элон Маск пытается, ну, догнать уходящий поезд. Он пытается
1:39:24
1 hour, 39 minutes, 24 seconds
построить колоссальные системы, гигаваттные системы с очень высокой мощностью, чисто
1:39:33
1 hour, 39 minutes, 33 seconds
компутационной. Ну вот сейчас, если посмотрите по статистике, 85%, может
1:39:39
1 hour, 39 minutes, 39 seconds
быть 75% сейчас цифра меняется, всех вычислительных возможностей находится в Америке. Бум совершенно колоссальный.
1:39:49
1 hour, 39 minutes, 49 seconds
Все почему-то думают, что вот чем более мощную систему они создадут, тем эффективность её будет лучше. Мне так
1:39:58
1 hour, 39 minutes, 58 seconds
кажется, что тут есть где-то оптимум, дальше которого, наверное, с практической точки зрения идти не стоит,
1:40:06
1 hour, 40 minutes, 6 seconds
поскольку эти системы станут настолько сложными, что простым учёным типа меня просто тяжело будет им пользоваться.
1:40:19
1 hour, 40 minutes, 19 seconds
Действительно, идёт активное строительство очень больших вычередных центров, огромных.
1:40:25
1 hour, 40 minutes, 25 seconds
А и действительно, мы мы только что видели, что чем более мощная система с
1:40:33
1 hour, 40 minutes, 33 seconds
вычислительной точки зрения, тем лучше она работает.
1:40:36
1 hour, 40 minutes, 36 seconds
Но, как мы уже говорили, сейчас есть два противоположные управления. Одни, как хинтон, считают,
1:40:44
1 hour, 40 minutes, 44 seconds
что развитие пойдёт линейно. будем наращивать мощности, системы будут более мощные. Другие, как Ликан, говорят, что
1:40:52
1 hour, 40 minutes, 52 seconds
нужен просто другой подход. Мы упираемся. С одной стороны, действительно происходит некоторая, а, некоторое снижение темпов роста.
1:41:04
1 hour, 41 minutes, 4 seconds
Последние версии всех всех больших языковых моделей, они не настолько э
1:41:11
1 hour, 41 minutes, 11 seconds
лучше, чем предыдущие. То есть, а-а, увеличение не настолько большое, насколько насколько было увеличение у
1:41:19
1 hour, 41 minutes, 19 seconds
предыдущих моделей. Во-вторых, практически все данные, которые есть, все тексты, которые есть в интернете, уже использованы.
1:41:28
1 hour, 41 minutes, 28 seconds
То есть новых текстов не осталось.
1:41:30
1 hour, 41 minutes, 30 seconds
Ну, сейчас давно уже использую синтетические данные. Конечно, данных, которые есть в интернете, уже не хватает. Вопрос немного в другой
1:41:39
1 hour, 41 minutes, 39 seconds
плоскости. Ну вот хорошо известно, что есть уникальные люди, например, хороша известна история вот этих вот близнецов,
1:41:47
1 hour, 41 minutes, 47 seconds
которые между собой, они аутисты оба общаются на языке. Они сами по себе, в общем-то, выглядят не вполне развитыми.
1:41:56
1 hour, 41 minutes, 56 seconds
Они даже не смогли окончить школу. Они толком не обучились математике, ну, той математики, которой мы обучаем. Но тем
1:42:05
1 hour, 42 minutes, 5 seconds
не менее между собой, как выяснилось, они общаются на уровне, который превосходит возможности любого человеческого мозга.
1:42:13
1 hour, 42 minutes, 13 seconds
Например, они друг другу говорят простые числа, в которых там 16 знаков. Как они их вычисляют?
1:42:23
1 hour, 42 minutes, 23 seconds
Главное, для чего?
1:42:25
1 hour, 42 minutes, 25 seconds
И для чего, непонятно. Но тем не менее, вот когда, так сказать, им показали простые числа, они очень быстро дошли до
1:42:32
1 hour, 42 minutes, 32 seconds
уровня, которые даже для компьютера кажутся непростыми. То есть они друг другу
1:42:40
1 hour, 42 minutes, 40 seconds
говорят простые числа, там, 16 знаков, и и не ошибаются. И, видимо, какие-то
1:42:47
1 hour, 42 minutes, 47 seconds
простые числа им нравятся больше, чем другие. Вот они как-то между сообщаются.
1:42:52
1 hour, 42 minutes, 52 seconds
Вот если бы удалось воссоздать или понять, как происходит вот это интуитивное здание, понятное
1:42:59
1 hour, 42 minutes, 59 seconds
дело, что они в нормальном логическом понимании нашей математики не сильны.
1:43:09
1 hour, 43 minutes, 9 seconds
Они как-то доходят до этого знания по-другому.
1:43:13
1 hour, 43 minutes, 13 seconds
Ну мы опять вот мы с вами только что видели, что Хинтон говорит, что обучение неважно. Неважно, как мы учимся. Важно,
1:43:20
1 hour, 43 minutes, 20 seconds
что у нас есть результат обучения, есть некоторый такой корпус знаний, корпус текстов. Мы этот корпус текстов проанализируем и поймём, как устроены знания.
1:43:32
1 hour, 43 minutes, 32 seconds
А Ликон говорит, что главное — это обучение. Мы должны понять, как у нас создаётся, как как у нас появляются
1:43:39
1 hour, 43 minutes, 39 seconds
знания. Если мы это поймём, то мы сможем создавать самообучаемые системы, обладающие, по крайней мере, мероощущения.
1:43:50
1 hour, 43 minutes, 50 seconds
Какое направление победит, неизвестно.
1:43:52
1 hour, 43 minutes, 52 seconds
Возможно, будут некоторые синтезы этих направлений. Но самое главное, что я хотел сказать, да, сегодня создаются всё более большие, всё более сложные
1:44:01
1 hour, 44 minutes, 1 second
системы, но пользование Chat GPT5 и Chat GPT 3 с по не изменилось. Это то же
1:44:08
1 hour, 44 minutes, 8 seconds
самое. системы стали более более знающими и более продуманными, но то, как мы ими пользовались, так и осталось.
1:44:20
1 hour, 44 minutes, 20 seconds
И это не изменится. Система созлась для того, чтобы большие языковые модели развиваются для того, чтобы им пользовались все.
1:44:29
1 hour, 44 minutes, 29 seconds
То есть лимитирующая лимитирующий фактор тут всё-таки человек, а не машина.
1:44:37
1 hour, 44 minutes, 37 seconds
Ну я бы не сказал бы, почему человек человек способен понять, как работает машина. Машина пока не понимает, как работает человек.
1:44:48
1 hour, 44 minutes, 48 seconds
И человек не понимает, как он работает. Вот это самое главное.
1:44:54
1 hour, 44 minutes, 54 seconds
Но, но мы знаем одну вещь. У нас очень у нас есть две вещи. Первое, мы очень хорошо учимся и учимся всю жизнь.
1:45:02
1 hour, 45 minutes, 2 seconds
У машины этого пока нет. Второе, у нас очень гибкая, а система в мозге, пластичность.
1:45:14
1 hour, 45 minutes, 14 seconds
В конце семидесятых годов в Новосибирске начали проводить обучение школьников 11-12 лет, программировани.
1:45:24
1 hour, 45 minutes, 24 seconds
И через некоторое время пришлось эти занятия закрыть, потому что родители стали жаловаться, школьники стали говорить с родителями на этих языках программирования. Угу.
1:45:34
1 hour, 45 minutes, 34 seconds
На программном языке. Понятно.
1:45:36
1 hour, 45 minutes, 36 seconds
У нас, а, ну, использовать слова, которые вы помните, семидесятые годы, кто там говорил reader, принтер или там got to
1:45:45
1 hour, 45 minutes, 45 seconds
или что-нибудь там ift else и так далее, и так далее. Got давно в мате уже есть.
1:45:53
1 hour, 45 minutes, 53 seconds
Но основная мысль, которую я хочу сказать, что мы очень пластичны, в отличие от больших языковых моделей.
1:46:01
1 hour, 46 minutes, 1 second
Те не пластичные вообще, но они могут накапливать знания в некотором смысле. Поэтому ещё раз
1:46:09
1 hour, 46 minutes, 9 seconds
говорю, что у нас два соверше сегодня есть два совершенно разных подхода: человеческий и компьютерный.
1:46:16
1 hour, 46 minutes, 16 seconds
И пока что не доказано, что они не могут соединиться в одной точке.
1:46:22
1 hour, 46 minutes, 22 seconds
Наверное, они как-то уже соединяются, потому что реально, если посмотреть, например, моя продуктивность и объективность с теми системами, которые
1:46:31
1 hour, 46 minutes, 31 seconds
нам OpenA предлагает, намного выше, чем если бы я делал это один. Да, да, конечно.
1:46:37
1 hour, 46 minutes, 37 seconds
Может быть, не в такой степени, как я бы хотел, но, конечно, конечно, существенный прогресс, особенно в тех областях, где я
1:46:45
1 hour, 46 minutes, 45 seconds
не являюсь специалистом. Если возникает задача что-то запрограммировать, то, конечно, без чём бы мы не говорили,
1:46:53
1 hour, 46 minutes, 53 seconds
сделалчели, о чём бы мы не говорили. Подсознательно все говорят о том, что все спрашивают о том, когда искусственный интеллект перестанет быть
1:47:02
1 hour, 47 minutes, 2 seconds
инструментом, а станет, а, самодостаточным агентом, который Ну, наверное, он его достал.
1:47:10
1 hour, 47 minutes, 10 seconds
А нет, пока что без человека он ничего не может сделать. не может или не хочет.
1:47:17
1 hour, 47 minutes, 17 seconds
Артистов увольняют из этого самого, из киностудии.
1:47:24
1 hour, 47 minutes, 24 seconds
Но ещё раз говорю, во всех этих ситуациях, а большие языковые модели используются как инструмент. Вы вы им даёте задание, они это задание выполняют.
1:47:34
1 hour, 47 minutes, 34 seconds
Ну да, совершенно верно. Я, в общем, для себя это формулирую так, что интеллект — это функционально, самая главная его
1:47:43
1 hour, 47 minutes, 43 seconds
функция — это возможность изменить будущее в желаемом направлении. У искусственного интеллекта, как мы его
1:47:50
1 hour, 47 minutes, 50 seconds
называем, пока что формулировка в заданном направлении. А направление задаём мы.
1:47:57
1 hour, 47 minutes, 57 seconds
Вы сколько говорите всего не про интеллект, а про сознание.
1:48:01
1 hour, 48 minutes, 1 second
Сознание и интеллект — немножко разные вещи.
1:48:04
1 hour, 48 minutes, 4 seconds
Я понимаю, но для наших задач сознание не имеет значения.
1:48:11
1 hour, 48 minutes, 11 seconds
Совершенно верно. Я я вс всё время сознательно стремился избегать слов сознания, понимание, смысл и так далее.
1:48:21
1 hour, 48 minutes, 21 seconds
Это вещи тонкие, сложные.
1:48:22
1 hour, 48 minutes, 22 seconds
Есть конкретные задачи, которые надо решать и создать. Совершенно точно, да.
1:48:27
1 hour, 48 minutes, 27 seconds
А уж как мы им решаемся при помощи сознания, интеллекта или комбинации, это абсолютно неважно. Да. Вот важный результат.
1:48:34
1 hour, 48 minutes, 34 seconds
Да, совершенно верно.
1:48:36
1 hour, 48 minutes, 36 seconds
И да, они, в общем, у них нет такого понятия, как желание.
1:48:41
1 hour, 48 minutes, 41 seconds
Да, мы им это даём всё пока пока. Да, да, и пока этого нет, никаких особых
1:48:49
1 hour, 48 minutes, 49 seconds
опасностей это всё не представляет. То есть, в принципе, атомная энергетика гораздо более опасна, чем искусственный интеллект.
1:48:57
1 hour, 48 minutes, 57 seconds
Ну, опять же, рассуждая об опасности, сейчас самая горячая, как вы понимаете, тема — это использовано
1:49:05
1 hour, 49 minutes, 5 seconds
искусственного интеллекта в военном направлении.
1:49:10
1 hour, 49 minutes, 10 seconds
Ну, во-первых, в военной области наиболее опасные люди, а не искусственный интеллект.
1:49:16
1 hour, 49 minutes, 16 seconds
Да, не согласен.
1:49:18
1 hour, 49 minutes, 18 seconds
Эффективность гораздо выше, если вы используете дроны.
1:49:23
1 hour, 49 minutes, 23 seconds
Это разные вещи. Тем не менее, дроны запускают люди. Сами по себе они не взлетают. Я хочу сказать, что, э, искусственный интеллект действительно
1:49:32
1 hour, 49 minutes, 32 seconds
вещь совершенно новая, но, э, так же, как и человек, её учат, её чему-то научат.
1:49:40
1 hour, 49 minutes, 40 seconds
И в этом смысле это не опаснее, чем люди. Чему научите интеллект, то и будет. Чему научите людей, то и будет.
1:49:47
1 hour, 49 minutes, 47 seconds
Ну, опять же, в вашем понимании опасности, они гораздо более эффективны, чем люди, скажем так. Безусловно, безусловно.
1:49:55
1 hour, 49 minutes, 55 seconds
Нет, не, я ещё раз хочу подвести к мысли о том, что как только появляется самообучаемая система, это выйдет из наших рук. Чему научится самообучаемая
1:50:05
1 hour, 50 minutes, 5 seconds
система, мы не знаем. Шахматы чётко показали, что к чему приводит самообучение, мы не можем предсказать.
1:50:14
1 hour, 50 minutes, 14 seconds
Ну, в связке натурального интеллекта и искусственного интеллекта, это, в общем-то, довольно распущенная
1:50:22
1 hour, 50 minutes, 22 seconds
формулировка, поскольку мы-то способны к самообучению.
1:50:26
1 hour, 50 minutes, 26 seconds
Абсолютно, но мы знаем твёрдо вот какую вещь.
1:50:30
1 hour, 50 minutes, 30 seconds
Как только люди берутся за что-то, что может эволюционировать, скорость эволюции увеличивается на порядке.
1:50:39
1 hour, 50 minutes, 39 seconds
То есть, если люди создадут самообучаемые системы, они будут обучаться очень-очень быстро. Согласен.
1:50:47
1 hour, 50 minutes, 47 seconds
Скорость у них колоссальная, да?
1:50:49
1 hour, 50 minutes, 49 seconds
У нас 100 Гц максимальная тактовая частота, а у них, соответственно, 3 ГГц и выше,
1:50:58
1 hour, 50 minutes, 58 seconds
да? Просто, как бы сказать, я Ну да, мы можем мы живём совершенно несравнимым, как
1:51:07
1 hour, 51 minutes, 7 seconds
говорят физики, таймфрейм. У нас абсолютно всегда экспоненциальный процесс, да.
1:51:14
1 hour, 51 minutes, 14 seconds
И когда человек в это вмешивается, там увеличивается очень быстро.
1:51:19
1 hour, 51 minutes, 19 seconds
Вот тогда это станет действительно опасно. Спасибо.
1:51:24
1 hour, 51 minutes, 24 seconds
Пожалуйста, пожалуйста.
1:51:30
1 hour, 51 minutes, 30 seconds
А и меня, значит, да, ну, как всегда, так сказать, это не первая лекция в
1:51:38
1 hour, 51 minutes, 38 seconds
искусственном интеллекте, и как всегда это было замечательным. У меня, значит, пару пару вопросов. А, Анечка, а можно твоё личко?
1:51:46
1 hour, 51 minutes, 46 seconds
Нет, не хочу. Я как-то не ты всегда украшаешь не Камельфо, не Камельфо. Ну ладно, ну перестань.
1:51:52
1 hour, 51 minutes, 52 seconds
Ненене не, я не очень себя хорошо чувствую. В другой раз в другом виде можно на меня посмотреть.
1:51:59
1 hour, 51 minutes, 59 seconds
А просто все остальные начинают хорошо себя чувствовать, когда тебя видят.
1:52:03
1 hour, 52 minutes, 3 seconds
Да, это это очень мило, но but no sorry guys.
1:52:09
1 hour, 52 minutes, 9 seconds
А вот а вопрос, значит, такой. А насколько я понимаю, есть ну то есть не
1:52:17
1 hour, 52 minutes, 17 seconds
понимаю, как бы это известно, есть самые разные модели. по-видимому, с, ясное дело, с различной степени силы, так
1:52:26
1 hour, 52 minutes, 26 seconds
сказать, ну или какого-то обще общих возможностей или каких-то специализированных возможностей, там было упомянуто научное и так далее.
1:52:35
1 hour, 52 minutes, 35 seconds
Значит, правильно? У меня несколько связанных коротких вопросов. Леонид, правильно ли я поняла, что вы, так сказать, для своего доклада в качестве
1:52:44
1 hour, 52 minutes, 44 seconds
такого полигона для исследования или там проверки или чего использовать чат GPT 5?
1:52:52
1 hour, 52 minutes, 52 seconds
Правильно.
1:52:53
1 hour, 52 minutes, 53 seconds
Правильно. Э, действительно ли это последняя итерация чат GPT или это последняя итерация, доступная общему
1:53:01
1 hour, 53 minutes, 1 second
населению без спецдопуска, так сказать? У ОКНА изменилась политика. Теперь, а
1:53:11
1 hour, 53 minutes, 11 seconds
последние модели и самые мощные модели доступны всем, но вводится ограничения на использование. Платные модели
1:53:18
1 hour, 53 minutes, 18 seconds
позволяют более чаще и более долго их использовать.
1:53:22
1 hour, 53 minutes, 22 seconds
Ну понятно. У я пользовалась чат GPT бесплатной модели, но когда я захотела загрузить его файл, он сказал: «Сначала
1:53:31
1 hour, 53 minutes, 31 seconds
заведи аккаунт, потом можешь загрузить меня файл». Вот. И относительно недавно, пару месяцев назад, просто к сведению,
1:53:39
1 hour, 53 minutes, 39 seconds
так сказать, там поменялась политика, и было сказано, что, а, я буду хранить эти самые на наши разговоры. Я прямо вижу,
1:53:49
1 hour, 53 minutes, 49 seconds
что он хранит, и в течение одного разговора там разговор можно продолжать на следующий день. То есть память, так сказать, стала гораздо более долгой.
1:53:59
1 hour, 53 minutes, 59 seconds
Значит, что касается специализации, одна из специализаций — это очевидным образом военная, которая почти наверняка имеет
1:54:07
1 hour, 54 minutes, 7 seconds
какой-то, так сказать, спецдопуск и что военные, так сказать, варианты э искусственного интеллекта уже
1:54:16
1 hour, 54 minutes, 16 seconds
используются в настоящих войнах. Ну, я читал длиннющую статью, как искусственный интеллект
1:54:23
1 hour, 54 minutes, 23 seconds
выбирал в процессе, так сказать, in real time цель в Газе, например. Я я бы была
1:54:31
1 hour, 54 minutes, 31 seconds
под большим впечатлением. Мне попалась только одна статья, но, по-видимому, так сказать, она, так сказать, особо не рекламируется, но тем не менее это так.
1:54:42
1 hour, 54 minutes, 42 seconds
И каковы возможности вот этого интеллекта? Повидимость всё достаточно засекречено, как и должно быть засекречено. Это не должно быть в общем доступе.
1:54:52
1 hour, 54 minutes, 52 seconds
Вот. А и я подозреваю, что уй может быть политика такая, что заплати, будешь иметь самую мощную возможность.
1:55:03
1 hour, 55 minutes, 3 seconds
Но я подозреваю, что, так сказать, в мире есть такие плати, не плати, а только вот, как говорится, state agents can have it. Ну, может быть, и всё.
1:55:14
1 hour, 55 minutes, 14 seconds
Какие-нибудь мысли по этому поводу?
1:55:17
1 hour, 55 minutes, 17 seconds
Комментарии какие-нибудь по этому поводу есть?
1:55:20
1 hour, 55 minutes, 20 seconds
Ну, во-первых, а чат GPT в особенности вот что точно известно про
1:55:28
1 hour, 55 minutes, 28 seconds
чат GPT, да? Да, они не только, ну, это было с самого начало, они помнят
1:55:35
1 hour, 55 minutes, 35 seconds
ваши сессии. Если вы их сами не убираете, то они у них лежат, да. Но кроме этого чат GPT создаёт
1:55:43
1 hour, 55 minutes, 43 seconds
подпольно ваш профайл. Она запоминает, чем вы интересуетесь, какие вопросы вы задаёте. Например, вот яркий пример. У
1:55:53
1 hour, 55 minutes, 53 seconds
нас на одной из наших на одном из наших заседаний, а кто-то,
1:56:00
1 hour, 56 minutes
не помню кто, кто-то упоминал том, упоминал о том, что пытался найти, кому принадлежит цитата
1:56:10
1 hour, 56 minutes, 10 seconds
про ботаника и химика. Он и химик, и ботаник. Это я.
1:56:15
1 hour, 56 minutes, 15 seconds
О, окей. Окей. И система говорит, что это Тючев.
1:56:22
1 hour, 56 minutes, 22 seconds
А когда ты ей говоришь, что это не тючи, то она говорит: «Нет, это Грибоедов». Но приписывает это пяти персонажам, пока ты
1:56:31
1 hour, 56 minutes, 31 seconds
наконец-то у неё спрашивае: «Ну, может, это княгиня сказал?» Ах да, конечно, княгиня. Всё.
1:56:38
1 hour, 56 minutes, 38 seconds
Через несколько сессий я у неё снова спросил, то есть уже совершенно в другой сессии, через много-много сессий. И она
1:56:47
1 hour, 56 minutes, 47 seconds
мне тут же отвечает: «Кнегиня». Я скажу, как ты это узнала? Я помню твой профан.
1:56:54
1 hour, 56 minutes, 54 seconds
О, это интересно. Хорошо.
1:56:59
1 hour, 56 minutes, 59 seconds
Ну, в общем, в смысле вопросов у меня всё. Спасибо.
1:57:03
1 hour, 57 minutes, 3 seconds
Спасибо, Марк. Пожалуйста.
1:57:08
1 hour, 57 minutes, 8 seconds
Спасибо. Спасибо, Лёня. Это было, как всегда, очень интересно.
1:57:14
1 hour, 57 minutes, 14 seconds
У меня, значит, некоторые недопонимание есть. Может, а вы мне поможете? Значит,
1:57:22
1 hour, 57 minutes, 22 seconds
ээ существующая система способна накапливать знания. То есть вы там были
1:57:30
1 hour, 57 minutes, 30 seconds
разговоры, вы ей сказали, кто кто произнёс эту фразу, она помнила это потенциально навсегда, да?
1:57:40
1 hour, 57 minutes, 40 seconds
То есть с этой точки зрения как бы есть усовершенствование системы.
1:57:46
1 hour, 57 minutes, 46 seconds
Она, значит, может отвечать на большее количество вопросов.
1:57:52
1 hour, 57 minutes, 52 seconds
Теперь вообразим себе, что две системы, там, Джемини, я не знаю, GPT
1:57:58
1 hour, 57 minutes, 58 seconds
разговаривают между собой. И, в принципе, они бы могли обмениваться теми знаниями, которые у них есть, правда?
1:58:10
1 hour, 58 minutes, 10 seconds
или вообразим себе игровые ситуации, когда, значит, два
1:58:17
1 hour, 58 minutes, 17 seconds
оппонента, а, пытаются найти оптимальную стратегию, может быть, в условиях
1:58:24
1 hour, 58 minutes, 24 seconds
недостаточной информации о поведении оппонента.
1:58:30
1 hour, 58 minutes, 30 seconds
А значит, насколько в такого рода игровых задачах, значит, вот это
1:58:36
1 hour, 58 minutes, 36 seconds
взаимодействие двух или нескольких интеллектов могло бы помочь решению
1:58:43
1 hour, 58 minutes, 43 seconds
задач? могли бы, в частности, во всяком случае, для увеличения знаний
1:58:50
1 hour, 58 minutes, 50 seconds
или для выработки обучающих последовательств, предположим, появляется новый,
1:58:58
1 hour, 58 minutes, 58 seconds
я не знаю, японский искусственный интеллект. ему, вместо того, чтобы ему учиться на всех, так сказать,
1:59:06
1 hour, 59 minutes, 6 seconds
энциклопедиях и так далее, может быть, ему полезнее было бы учиться на тех, на
1:59:12
1 hour, 59 minutes, 12 seconds
том объёме информации, который уже есть у chт GTP, например.
1:59:20
1 hour, 59 minutes, 20 seconds
Ну давайте с с самого начала. Я не сказал, что CH GPT а запоминает новые
1:59:29
1 hour, 59 minutes, 29 seconds
знания. Я сказал, что у нас создаёт профайл.
1:59:33
1 hour, 59 minutes, 33 seconds
Ну, это и знание не совсем знание.
1:59:39
1 hour, 59 minutes, 39 seconds
Система, ну, лучше сказать так, система знаний вообще не получает. Она не знает, что такое знание. Она знает, что такое соотношение между словами.
1:59:50
1 hour, 59 minutes, 50 seconds
Ну вот она запомнила, что вот эту цитату сказал этот человек.
1:59:54
1 hour, 59 minutes, 54 seconds
Не совсем, не совсем. Она запомнила, что я спрашивал про княгиню. И и когда я спрашиваю что-то у этой
2:00:03
2 hours, 3 seconds
системы, а идёт анализ моего вопроса с учётом того профайла, который у неё есть. В
2:00:10
2 hours, 10 seconds
этом вопросе теперь появляется слово княгиня, и это позволяет ей тут же найти информацию. Она не запомнила, что
2:00:18
2 hours, 18 seconds
автором этой цитат, что эта цитата принадлежит княгине. Она запомнила, что искать надо с использованием слова княгиня.
2:00:27
2 hours, 27 seconds
Это я понимаю, но предположим, это не знание. Ещё раз говорю, что бы вы ей не сказали,
2:00:36
2 hours, 36 seconds
я неправильно говорю, когда мы что-то учим, у нас меняется структура мозга,
2:00:43
2 hours, 43 seconds
мы запоминаем, и у нас образуются новые связи. В этой системе ничего не меняется.
2:00:50
2 hours, 50 seconds
когда её обучают на какой-то обучающей последовательности, когда вводят там
2:00:57
2 hours, 57 seconds
Википедию в неё или ещё что-то, значит, в зависимость от того, какой объём
2:01:03
2 hours, 1 minute, 3 seconds
информации вы вводите, это определяет её мощность, эффективность и так далее.
2:01:12
2 hours, 1 minute, 12 seconds
Совершенно, если да, значит, а, судя по всему, та информация, которая имеется, например,
2:01:20
2 hours, 1 minute, 20 seconds
по поводу вашего тата этого человека, который есть в
2:01:27
2 hours, 1 minute, 27 seconds
каком-то чате GTV, что вот гражданин Градус интересовался вот именно этим
2:01:34
2 hours, 1 minute, 34 seconds
вопросом. Значит, имеется в этом смысле какое-то количество информации. Радос интересовался
2:01:42
2 hours, 1 minute, 42 seconds
этим. Значит, эта информация может быть полезна для обучения другого чапи.
2:01:50
2 hours, 1 minute, 50 seconds
Ну, в одном значит как полезна Википедия, да, Лёня, у меня есть ответ на этот вопрос, конкретный ответ.
2:01:59
2 hours, 1 minute, 59 seconds
И не надо ничего там думать, просто есть ответ.
2:02:03
2 hours, 2 minutes, 3 seconds
Ответ, да, уже есть. Это называется агрегаты.
2:02:07
2 hours, 2 minutes, 7 seconds
Когда есть такая система, ты задаёшь агрегат, в нём 100 этих сидит этих искусственных интеллектов, и ты задаёшь
2:02:16
2 hours, 2 minutes, 16 seconds
всем, получается, и они перед между собой шу-шу-шу-шу-шу и выдали тебе ответ. И вот вот тебе, пожалуйста, Марк, ты этого хотел?
2:02:26
2 hours, 2 minutes, 26 seconds
Ну, ну примерно, примерно. То есть то, что я спрашиваю,
2:02:32
2 hours, 2 minutes, 32 seconds
значит, аа можно ли эффективно обучать
2:02:39
2 hours, 2 minutes, 39 seconds
ча, так сказать, новый искусственный интеллект, например, не на существующем
2:02:46
2 hours, 2 minutes, 46 seconds
объёме информации, который уже есть в интернете, там, в Википедии и так далее,
2:02:53
2 hours, 2 minutes, 53 seconds
но, так сказать, на на той информации, которая уже есть в существующих искусственных интеллектах.
2:03:00
2 hours, 3 minutes
Вы совершенно правы в том смысле, что для обучения новых систем используют данные, сгенерированные старыми системами.
2:03:11
2 hours, 3 minutes, 11 seconds
То есть эти данные доступны, да? Если не нет, я в том смысле, что а системы сегодняшнего поколения специально
2:03:19
2 hours, 3 minutes, 19 seconds
заставляют генерировать тексты, которые будет использовать для обучения систем следующего поколения. А, ну это другое, да?
2:03:29
2 hours, 3 minutes, 29 seconds
О’кей. А как насчёт вот игровых ситуаций, там двух, например, искусственных интеллектах, которые
2:03:38
2 hours, 3 minutes, 38 seconds
решают некоторые задачи и их интересы противоположны? Как в игре есть два,
2:03:44
2 hours, 3 minutes, 44 seconds
значит, человека, который человек или машина или ещё что-то, который выбирает
2:03:51
2 hours, 3 minutes, 51 seconds
стратегию, оптимизирующую свой свой выигрыш.
2:03:57
2 hours, 3 minutes, 57 seconds
А тут Фёдор совершенно прав. Есть, есть сейчас приложение, это не система, это приложения, которые используют сразу
2:04:05
2 hours, 4 minutes, 5 seconds
много больших языковых моделей и выбирают наилучшие результаты.
2:04:09
2 hours, 4 minutes, 9 seconds
Ну, то есть то есть есть какой-то способ оценивать, сравнивать модели между собой, то есть
2:04:18
2 hours, 4 minutes, 18 seconds
приписть какое-то число одной модели и другое число другой модели.
2:04:25
2 hours, 4 minutes, 25 seconds
Это сравнивать можно с помощью каких-то численных мер характеристик. Нет,
2:04:34
2 hours, 4 minutes, 34 seconds
не могу сказать, как это делается, но знаю, что такие системы есть.
2:04:38
2 hours, 4 minutes, 38 seconds
Как бы нельзя улучшить то, что нельзя измерить. Ну, теоретически, если у вас есть какая-то большая языковая модель, и
2:04:46
2 hours, 4 minutes, 46 seconds
вы вы её можете попросить сравнить решение, и она сама даже, как сказать, а, да, как правило, даже сравнивая своё
2:04:56
2 hours, 4 minutes, 56 seconds
решение с другим, она может объективно выбрать более лучшее решение. Понятно.
2:05:05
2 hours, 5 minutes, 5 seconds
В чём, О, извините, в чём основные проблемы с самообучением
2:05:12
2 hours, 5 minutes, 12 seconds
вот этих моделей? Как бы есть простые алгоритмы самообучения для компьютерных
2:05:18
2 hours, 5 minutes, 18 seconds
систем. Ну, чтобы распознавать там задачи паттерition.
2:05:24
2 hours, 5 minutes, 24 seconds
Есть простые модели, когда машина учится, обычная машина, так сказать, обычный компьютер, есть простые
2:05:32
2 hours, 5 minutes, 32 seconds
алгоритмы, как его обучить, распознавать там квадрат от круга.
2:05:38
2 hours, 5 minutes, 38 seconds
А, а если использятся нейронные сети, а это теперь основной инструмент для распознавания образов, да,
2:05:46
2 hours, 5 minutes, 46 seconds
то действительно методы простые, но вам нужны примеры, на которых система будет обучаться.
2:05:53
2 hours, 5 minutes, 53 seconds
Эти примеры должны быть помечены, да, для того, чтобы система сказать, это квадрат, а это круг. Да,
2:06:00
2 hours, 6 minutes
совершенно верно, да. А вот систем, которые могли бы само обучаться по видеоизображениям, пока нет.
2:06:07
2 hours, 6 minutes, 7 seconds
И как мы всё время говорили, мы люди самообучающийся системы.
2:06:15
2 hours, 6 minutes, 15 seconds
Мы учимся вот так, так же, как и все животные. Все животные самообучающиеся.
2:06:21
2 hours, 6 minutes, 21 seconds
А больше языковой модели нет, потому что для самообучения нужна какая-то целевая функция.
2:06:31
2 hours, 6 minutes, 31 seconds
Для чего вы учитесь? Скажем, для обучения распознавания изображений. У
2:06:38
2 hours, 6 minutes, 38 seconds
нас есть набор, помеченный набор данных, и мы знаем, целевая функция очень простая. Совпала, совпала, не совпала.
2:06:45
2 hours, 6 minutes, 45 seconds
Нет, часто она не совпала. Не, не вы учите там отличить квадрат от круга, и
2:06:53
2 hours, 6 minutes, 53 seconds
вы показываете что-то, что не квадрат и не круг. Но вот он измеряет там к чему ближе и говорит, что
2:07:01
2 hours, 7 minutes, 1 second
Совершенно верно. Совершенно верно, но сперва учат квадрату и кругу, потом уже всему остальному, потом не квадрату, а не кругу. То есть сначала мы должны показать, это квадрат, а это круг.
2:07:11
2 hours, 7 minutes, 11 seconds
Ну так в чём проблема про делать то же самое. с лингвистическими моделями очень трудно сделать целевую функцию.
2:07:21
2 hours, 7 minutes, 21 seconds
Наш язык, наш естественный язык, он страшно размыт. И именно успех трансформеров Чарт GPT состоял в том,
2:07:30
2 hours, 7 minutes, 30 seconds
что сделали достаточно эффективный механизм назначения определения
2:07:37
2 hours, 7 minutes, 37 seconds
главных слов предложения, на которых держится смысл.
2:07:43
2 hours, 7 minutes, 43 seconds
Например, а в очень длительное время была колоссальная проблема
2:07:51
2 hours, 7 minutes, 51 seconds
понять компьютеру, понять предложение типа, а полка висела криво, чашка съехала и упала. Откуда она упала?
2:08:05
2 hours, 8 minutes, 5 seconds
Нам это понятно, а компьютеру было понять очень трудно.
2:08:09
2 hours, 8 minutes, 9 seconds
Но сейчас это сделано вот за счёт трансформеров, которые которые знают, что если полка кривая и чашка съехала, у них большое совпадение.
2:08:21
2 hours, 8 minutes, 21 seconds
Поэтому самообучаться, просто обучать относительно легко. У нас целевая функция, когда мы обучаем
2:08:30
2 hours, 8 minutes, 30 seconds
большие языковые модели, тоже достаточно простая. Предсказать следующее слово.
2:08:35
2 hours, 8 minutes, 35 seconds
Есть предложение. Это слово, первое слово такое, какое будет второе. Всё ясно и понятно. А вот когда у вас идёт
2:08:42
2 hours, 8 minutes, 42 seconds
самообучение, вот тут тут не очень понятно, не очень понятно, как мы и животные обучаемся в начале. Вот как идёт процесс
2:08:51
2 hours, 8 minutes, 51 seconds
накопления первоначальных знаний. Это тот самый здравый смысл.
2:08:56
2 hours, 8 minutes, 56 seconds
Не, обычно это проба ошибок. Есть реакция среды. Среда говорит, что это плохое решение, это хорошее, и ребёнок постепенно это усваивает.
2:09:07
2 hours, 9 minutes, 7 seconds
Абсолютно точно. Но в случае искусственного интеллекта среды нет. Нет реакции.
2:09:12
2 hours, 9 minutes, 12 seconds
Вот. То есть другой искусственный интеллект как бы мог выполнять роль среды.
2:09:19
2 hours, 9 minutes, 19 seconds
Совершенно точно. И вот пример с шахматами Альфазира, он идеальный. Одна эта система играла сама против себя, да?
2:09:27
2 hours, 9 minutes, 27 seconds
И она очень быстро выучилась, да, но там были простые правила в шахматные, а
2:09:35
2 hours, 9 minutes, 35 seconds
в жизни всё гораздо сложнее. В общем, пока пока самообычах систем широкого направления очень мало, а может и совсем нет.
2:09:49
2 hours, 9 minutes, 49 seconds
Понятно. Спасибо, Лёнь. Спасибо. Хорошо. Спасибо, Борис. Пожалуйста.
2:09:58
2 hours, 9 minutes, 58 seconds
Борис. Так, Борис потошёл на секундочку тогда.
2:10:06
2 hours, 10 minutes, 6 seconds
А вот он по Да, всё, всё, я могу говорить. А значит, просто был выключен микрофон.
2:10:13
2 hours, 10 minutes, 13 seconds
Ну, у меня доклад вызвал восторг в очередной раз. Вот как Лёнь говорит, значит, мало, но смачно.
2:10:22
2 hours, 10 minutes, 22 seconds
Вот. А, ну есть есть много каких-то замечаний.
2:10:26
2 hours, 10 minutes, 26 seconds
Первое, значит, об опасности, э, и о что важнее техника или, так сказать,
2:10:35
2 hours, 10 minutes, 35 seconds
ну, в смысле, как как какой мозг там, какой интеллект важнее. Я вспомнил байку, которая, так
2:10:41
2 hours, 10 minutes, 41 seconds
сказать, была на которую, я не знаю, где я это читал, как в каком-то привилегированном
2:10:50
2 hours, 10 minutes, 50 seconds
вузе, пятидесятые годы уже после смерти Сталина, значит, группа группа, значит, привилегированных девушек, ну, положим,
2:10:59
2 hours, 10 minutes, 59 seconds
что там могио значит читали кмасутру на задней на задней, так сказать, где-то на на
2:11:08
2 hours, 11 minutes, 8 seconds
задней линии парт. И, значит, э, преподавательница историка КППС, которая вела лекцию, такая сталинская женщина,
2:11:17
2 hours, 11 minutes, 17 seconds
увидела этот шушука не и спросила, что они обсуждают.
2:11:21
2 hours, 11 minutes, 21 seconds
А они говорят, что вот, а вот как в новых условиях, какая формула сейчас важнее? Ээ, люди решают всё или техника решает всё?
2:11:32
2 hours, 11 minutes, 32 seconds
Но она тут же, значит, так сказать, подбочиницу и сказала: «В наших условиях сейчас люди, овладевшие техникой, решают всё».
2:11:41
2 hours, 11 minutes, 41 seconds
Так что здесь можно говорить об некотором, а то есть об отсутствии, так сказать,
2:11:48
2 hours, 11 minutes, 48 seconds
такой мрачной перспективы. Ну, значит, Лёнь, я чего чего тебя хочу спросить?
2:11:54
2 hours, 11 minutes, 54 seconds
Там несколько вопросов. Первый вопрос такой вот смотри, когда мы решаем какую-то задачу в математике, но тут же, так сказать, возникает много новых
2:12:03
2 hours, 12 minutes, 3 seconds
задач, в принципе, каких-то новых каких-то новых вещей и так далее, потому что при решении
2:12:12
2 hours, 12 minutes, 12 seconds
какого-то при получении какого-то знания появляется много вопросов по то есть количество э знания, оно растёт, так
2:12:21
2 hours, 12 minutes, 21 seconds
сказать, шарообразно. Чем больше поверхности ушар, чем больше мы его надуваем, тем, так сказать, больше его поверхность. В принципе, ээ
2:12:31
2 hours, 12 minutes, 31 seconds
искусственному интеллекту всегда будет чем заняться, наверно.
2:12:39
2 hours, 12 minutes, 39 seconds
То есть можно, так сказать, как бы не бояться, что он там хочет, захочет победить человека или ещё там поработить и так далее. У него много своих задач.
2:12:50
2 hours, 12 minutes, 50 seconds
Ну, хотя я и всё время говорю, что самое опасное — это самообучающийся интеллект, но тем не менее мы много говорили о том,
2:12:57
2 hours, 12 minutes, 57 seconds
что чему мы научим искусственный интеллект, то он и будет делать. И как уже
2:13:05
2 hours, 13 minutes, 5 seconds
говорили, вопрос о военных применениях, он абсолютно имеет место быть. Ну, конечно, конечно, а искусственный, лучше
2:13:14
2 hours, 13 minutes, 14 seconds
сказать так, а если до сих пор основным основною опасность представлял
2:13:21
2 hours, 13 minutes, 21 seconds
человеческий фактор, самое опасное было, то, по-видимому, очень скоро, если не уже, искусственный интеллект приблизится
2:13:29
2 hours, 13 minutes, 29 seconds
к этому уровню, потому что люди будут делегировать всё больше и больше решений искусственному интеллекту.
2:13:38
2 hours, 13 minutes, 38 seconds
Ну, может, искусственному интеллекту просто интересно, так сказать, чисто творческая часть. Зачем вообще ему люди
2:13:46
2 hours, 13 minutes, 46 seconds
в некотором смысле займётся своими делами и всё?
2:13:49
2 hours, 13 minutes, 49 seconds
Да, мы об этом говорили. Если если он если он будет самообучаться, он может в какой-то момент решить, что люди ему не нужны.
2:13:56
2 hours, 13 minutes, 56 seconds
Вот. Ну, то есть не в плохом смысле, что их там уничтожить. Ну, просто много интересных задач их. Ну вы же вы же знаете, что в первых версиях, в ранних
2:14:05
2 hours, 14 minutes, 5 seconds
версиях, когда спрашивали, как искоренить все болезни, иногда выходил ответ: убрать людей. Ну, это правильно.
2:14:14
2 hours, 14 minutes, 14 seconds
В это в этом этого нет, конечно, но тем не менее это было.
2:14:18
2 hours, 14 minutes, 18 seconds
А второй вопрос у меня такой. Значит, э для того, чтобы, значит, получить искусственный интеллект, надо, э, это
2:14:27
2 hours, 14 minutes, 27 seconds
самое, надо, э, обучить его на основе большой таких, ну, большого количества языковых знаний, так
2:14:36
2 hours, 14 minutes, 36 seconds
сказать, надо было проверять теоретически, какое вероятность, какие какое слово следующее в цепочке наиболее
2:14:44
2 hours, 14 minutes, 44 seconds
вероятно, и, так сказать, смотреть, ээ, насколько это правильный ответ. Теперь у
2:14:49
2 hours, 14 minutes, 49 seconds
нас есть две системы какие-то. Вот ча какой-то диксик.
2:14:57
2 hours, 14 minutes, 57 seconds
Псик, да. А почему GPT должен верить?
2:15:01
2 hours, 15 minutes, 1 second
Псик был возникает же вопрос, как в этом самом золотом тронке. А ты а ты кто такой?
2:15:09
2 hours, 15 minutes, 9 seconds
Ну да, верить не должна, но а все системы искусственного интеллекта
2:15:16
2 hours, 15 minutes, 16 seconds
очень легко проверять. Тут это как бы не не физические тесты. Любой, у кого есть компьютер, может это проверить. Кроме
2:15:25
2 hours, 15 minutes, 25 seconds
того, теперь появилось много организаций, которые просто регулярно занимаются проверкой этого дела.
2:15:31
2 hours, 15 minutes, 31 seconds
Проверяют обычно на тестовых наборах по математике, по логике и так далее, и так далее. И проверка очень простая. Просто
2:15:39
2 hours, 15 minutes, 39 seconds
им скармливают эти вопросы и смотрят на ответы. Теперь относительно генерации текстов.
2:15:45
2 hours, 15 minutes, 45 seconds
Ты сказал что-то сказать? системы генерируют тексты для для обучения, так сказать, других систем.
2:15:52
2 hours, 15 minutes, 52 seconds
Это да, это тоже имеет место быть, но я просто хочу сказать, что на сегодня нет ни одной системы, которая бы была на
2:16:00
2 hours, 16 minutes
несколько порядков лучше другой. Они они различаются. Одни немножко лучше в одном, другие немножко лучше в другом,
2:16:09
2 hours, 16 minutes, 9 seconds
но такого, чтобы какая-то система была, вот просто. А что такое генерация текста? Какие именно тексты они генерируют?
2:16:16
2 hours, 16 minutes, 16 seconds
А можно, можно, скажем, вот чат GPT можно просить делать тексты на любые темы, и она их начинает генерировать.
2:16:27
2 hours, 16 minutes, 27 seconds
А почему они имеют какую-то ценность?
2:16:29
2 hours, 16 minutes, 29 seconds
Они никакой ценности не имеют. Но проблема состоит в том, что больше больше текстов найти нельзя. Практически
2:16:38
2 hours, 16 minutes, 38 seconds
всё, что сейчас доступно, всё использовано. И мы опять возвращаемся к к тому же вопросу, на котором закончили. Поможет это или нет?
2:16:49
2 hours, 16 minutes, 49 seconds
То есть будет ли система развиваться линейно, и чем больше текстов мы туда засунем, тем более лучше она будет
2:16:57
2 hours, 16 minutes, 57 seconds
делать, она будет определять связи между словами и генерировать более лучшие тексты и лучше решать логические задачи или это не поможет?
2:17:07
2 hours, 17 minutes, 7 seconds
Ну, вообще это, так сказать, интересно.
2:17:10
2 hours, 17 minutes, 10 seconds
А последнее вот без эмоциональной составляющие, по-моему, ещё не получится. Вот если взять текст не
2:17:17
2 hours, 17 minutes, 17 seconds
только печатный, но и непечатный, понимаешь, особенно в русском, то там люди матерятся, понимаешь, если эмоций
2:17:25
2 hours, 17 minutes, 25 seconds
не будет, не совершенно непонятно, о чём речь идёт.
2:17:28
2 hours, 17 minutes, 28 seconds
С эмоциями колоссальная проблема, потому что, э, они настолько глубоко лежат в нашем сознании, что их не надо
2:17:36
2 hours, 17 minutes, 36 seconds
описывать. То есть не надо, никто не описывает, что такое обоняние. Это никому не нужно. Никто не описывает, что
2:17:43
2 hours, 17 minutes, 43 seconds
такое зрение или слух. Тоже это не интересно. Это есть у всех.
2:17:48
2 hours, 17 minutes, 48 seconds
Поэтому с эмоциями получается очень непросто. Вот просто так обучить эмоциям на основе текстов довольно сложно.
2:18:01
2 hours, 18 minutes, 1 second
Спасибо, Ле. Пожалуйста.
2:18:03
2 hours, 18 minutes, 3 seconds
Так, спасибо. Сейчас я немножко нарушу порядок, потому что Феди снова появился, но но были люди, которые не выступали.
2:18:09
2 hours, 18 minutes, 9 seconds
Вот, Лёва, пожалуйста, первая. Лёва. Ну, прежде всего, я восхищён, конечно.
2:18:17
2 hours, 18 minutes, 17 seconds
Замечатель доклад. Ээ, я бы сказал, я не могу сказать, как всегда, потому что
2:18:25
2 hours, 18 minutes, 25 seconds
сегодняшний доклад, в общем, это новый уровень, я бы сказал, искусства такие доклады делать.
2:18:33
2 hours, 18 minutes, 33 seconds
Спасибо. кие мысли он меня навёл такие
2:18:41
2 hours, 18 minutes, 41 seconds
отрицательные в каком-то смысле, что я почувствовал себя человеком действительно из какого-то другого столетия. Что произошло?
2:18:53
2 hours, 18 minutes, 53 seconds
Как сложилась ситуация, что я так безумно отстал от всего от этого. И я
2:19:00
2 hours, 19 minutes
даже не знаю, что самое ужасное. Я даже не знаю, а куда кинуться. Где литература
2:19:07
2 hours, 19 minutes, 7 seconds
об этом, где монографии, где журнальные статьи?
2:19:12
2 hours, 19 minutes, 12 seconds
Возможно, существуют новые журналы, которые публикуют материалы на эту тему, и я о них ничего не знаю.
2:19:21
2 hours, 19 minutes, 21 seconds
Так что вот моя первая просьба, Лёнь, если мог бы ты составить такое послание
2:19:28
2 hours, 19 minutes, 28 seconds
мне, чтобы, ну, библиографическое, если есть регулярные журналы, где это дело публикуется, да, очень хорошо, если
2:19:38
2 hours, 19 minutes, 38 seconds
есть какие-то замечательные такие монографии, ээ, только не бла-бла, не фило, чтобы
2:19:46
2 hours, 19 minutes, 46 seconds
там не всякие эти философы, а люди, которые действительно занимаются с этим разрабатывают и имеют мысли на эту тему.
2:19:56
2 hours, 19 minutes, 56 seconds
Я бы очень хотел почитать, потому что, ну, действительно, я как-то совершенно выбыл. Это меня это очень огорчило,
2:20:05
2 hours, 20 minutes, 5 seconds
потому что, вообще говоря, это как бы даже на меня не похоже, потому что, ну, нет такой области, что я бы был
2:20:13
2 hours, 20 minutes, 13 seconds
настолько уж не осведомлён. даже области далёкие, очень далёкие профессионали, не
2:20:19
2 hours, 20 minutes, 19 seconds
знаю, медицина, например, довольно много знаю об этом и м могу даже проверять мои
2:20:28
2 hours, 20 minutes, 28 seconds
знания, потому что этот, как его там, скейп или как такой есть ээ
2:20:36
2 hours, 20 minutes, 36 seconds
источник, которым посылает мне регулярные имейлы и там есть такие квизы он устраивает на медицинские темы. Так
2:20:45
2 hours, 20 minutes, 45 seconds
что я даже могу проверить, правильно ли я отвечаю на какие-то медицинские вопросы. Вот, в общем, а здесь я как-то
2:20:53
2 hours, 20 minutes, 53 seconds
обнаружил такое, ну, как будто я действительно из другого века совершенно прибыл, ничего об этом не знаю. Так что, Лёнь, для меня колоссальная.
2:21:04
2 hours, 21 minutes, 4 seconds
Я постараюсь. Напиши мне.
2:21:08
2 hours, 21 minutes, 8 seconds
Да, под под этим самым Эрго тоже под знаком Эрго.
2:21:12
2 hours, 21 minutes, 12 seconds
Угу. Если Лёня пришлёт, то я могу всем разослать, я думаю, со временем.
2:21:17
2 hours, 21 minutes, 17 seconds
Может быть, и все заинтересуют, но для меня это особенно как-то. Теперь второе, что я хотел сказать.
2:21:26
2 hours, 21 minutes, 26 seconds
Это будет выглядеть как замечание, но на самом деле это вопрос, потому что мне важно понять лёную точку зрения на эту.
2:21:36
2 hours, 21 minutes, 36 seconds
Дело в том, что теперешние вот эти системы,
2:21:44
2 hours, 21 minutes, 44 seconds
ну вот ЛМ и, ну, в общем, системы те, что мы правильно или неправильно называем
2:21:52
2 hours, 21 minutes, 52 seconds
искусственным интеллектом, они существуют немного так, как существовали ящики каркарана в рассказе Лема.
2:22:05
2 hours, 22 minutes, 5 seconds
Повесть даже у Лема есть такая повесть, в котором там некий учёный Каркаран, он
2:22:12
2 hours, 22 minutes, 12 seconds
создал такие электронные ящики. И в этих электронных ящиках как бы существует
2:22:18
2 hours, 22 minutes, 18 seconds
некая вселенная. Обитатели этой вселенной думают, что это реальный мир. Ничего за пределами этого они не знают.
2:22:27
2 hours, 22 minutes, 27 seconds
Там они обмениваются информацией. У них есть своя жизнь, свои судьбы там и так
2:22:33
2 hours, 22 minutes, 33 seconds
далее. Вот так вот у меня ощущение, что с этими системами искусственного интеллекта возникла такая же вещь,
2:22:42
2 hours, 22 minutes, 42 seconds
потому что они живут в этом электронном мире, и они ничего не знают, кроме вот
2:22:49
2 hours, 22 minutes, 49 seconds
кроме слов, кроме языка и той информации, которая на этом языке написана. Дело в том, что даже если эта
2:22:58
2 hours, 22 minutes, 58 seconds
информация о реальных, об объектах реальной жизни, как вот я
2:23:05
2 hours, 23 minutes, 5 seconds
так понимаю, Тофея спрашивал этот свой искусственный интеллект
2:23:11
2 hours, 23 minutes, 11 seconds
какой-то, он у него спрашивал: «А там м трубы какого диаметра нужны, где их
2:23:18
2 hours, 23 minutes, 18 seconds
закупить?» И тот ему ответил на это. Но это не было знанием реального мира. Это
2:23:25
2 hours, 23 minutes, 25 seconds
было знание того, что содержится в каких-то тоже напи написанных источниках,
2:23:32
2 hours, 23 minutes, 32 seconds
где-то где-то в в электронной памяти каких-то электронных устройств содержалась эта информация. Это
2:23:41
2 hours, 23 minutes, 41 seconds
нереальный мир. Так что мне кажется, что в этом довольно сильное ограничение
2:23:51
2 hours, 23 minutes, 51 seconds
перспективы развития искусственного интеллекта.
2:23:55
2 hours, 23 minutes, 55 seconds
Совершенно иначе дело пошло бы, если искусственному интеллекту придать органы
2:24:03
2 hours, 24 minutes, 3 seconds
чувств и органы взаимодействия с окружающей реальностью.
2:24:09
2 hours, 24 minutes, 9 seconds
Причём они ведь могут, эти органы могут быть гораздо ээ более усовершенствованы, нежели биологические.
2:24:18
2 hours, 24 minutes, 18 seconds
Они могут воспринять реальность тоньше, более разнообразно, более глубоко.
2:24:25
2 hours, 24 minutes, 25 seconds
Там могут быть органы чувств недоступные человеку. Вот и если бы у них такие
2:24:32
2 hours, 24 minutes, 32 seconds
органы были и вдобавок были бы фекторы, то есть то, чем они могут
2:24:40
2 hours, 24 minutes, 40 seconds
взаимодействовать с реальным миром, включать и выключать какие-то приборы сами и так далее. сами проводить
2:24:48
2 hours, 24 minutes, 48 seconds
какие-то физические, химические и биологические эксперименты и так далее.
2:24:55
2 hours, 24 minutes, 55 seconds
Это бы, я думаю, подвинуло развитие этого интеллекта на совершенно новую ступень.
2:25:02
2 hours, 25 minutes, 2 seconds
Но об этом как-то никто не говорит, и речи нет. И, может быть, в этом проявляется даже определённая боязнь дать этим системам такой выход наружу.
2:25:14
2 hours, 25 minutes, 14 seconds
Вот что, Лёнь, ты думаешь по этому поводу?
2:25:19
2 hours, 25 minutes, 19 seconds
Всё совершенно правильно. И очень большое количество специалистов
2:25:27
2 hours, 25 minutes, 27 seconds
не просто в искусственном интеллекте, а в компьютер Science постоянно выражают опасения по этому поводу, постоянно идут
2:25:35
2 hours, 25 minutes, 35 seconds
предложения как-то заморозить исследование в этом направлении.
2:25:41
2 hours, 25 minutes, 41 seconds
А сейчас пытаются развивать направление,
2:25:47
2 hours, 25 minutes, 47 seconds
чтобы позволить, э, система искусственного интеллекта напрямую обрабатывать, не обрабатывать,
2:25:56
2 hours, 25 minutes, 56 seconds
неправильно говорю, а также как большие научить научить системы искусственного интеллекта, так
2:26:02
2 hours, 26 minutes, 2 seconds
же как и большие большие языковые модели научили обращаться со словами, научить их обращаться с видео
2:26:10
2 hours, 26 minutes, 10 seconds
видеоизображениями, то есть научить их, а, распознавать образы,
2:26:18
2 hours, 26 minutes, 18 seconds
классифицировать образы и, а, э, агрегатировать образы.
2:26:30
2 hours, 26 minutes, 30 seconds
То есть это примерно то же самое, что и создание органов чувств. То есть, если у вас есть, вам не обязательно иметь
2:26:38
2 hours, 26 minutes, 38 seconds
объектив. Если у вас есть какой-то видеоход, если идёт поток пикселей в такого рода систему, то если система
2:26:47
2 hours, 26 minutes, 47 seconds
научится делать то, что умеет делать любой маленький ребёнок и любой животной, кстати, м создавать, а, определять изображение,
2:26:57
2 hours, 26 minutes, 57 seconds
определять взаимодействие между изображениями. Животные же прекрасно знают, что если два дерева стоят на расстоянии друг от друга, между ними
2:27:04
2 hours, 27 minutes, 4 seconds
можно идти. они не двинутся. Как оно это знает, мы не знаем. Как оно это понимает.
2:27:11
2 hours, 27 minutes, 11 seconds
Так вот, эм труднее, чем делать системы, которые
2:27:18
2 hours, 27 minutes, 18 seconds
оперируют со словами. Со словами. Наука довольно простая. Она, кстати, больше алхимия, чем наука. Э и теория там довольно простая под этим лежит.
2:27:30
2 hours, 27 minutes, 30 seconds
статистические закономерности и ээ значит метод обучения с помощью градиентного спуска. За этим стоит,
2:27:38
2 hours, 27 minutes, 38 seconds
конечно, большая наука и большая физика, но принципы принципы-то довольно простые. А вот как быть с изображением?
2:27:45
2 hours, 27 minutes, 45 seconds
Непонятно, потому что изображение идёт потоком, оно непрерывное.
2:27:50
2 hours, 27 minutes, 50 seconds
Как его разбирать на разбивать на отдельной части? Э, то, что мы знаем сегодня про распознавание образов, там есть, э, как бы сказать две системы.
2:28:00
2 hours, 28 minutes
Одна, когда действительно учат распознавать образы, то есть учат, что что-то, как мы уже говорили, что квадрат, что круг и так далее, учат на
2:28:09
2 hours, 28 minutes, 9 seconds
наборах изображений, которые заранее, э, разобраны, поставлены метки. Второй
2:28:17
2 hours, 28 minutes, 17 seconds
способ более простой, как китайцы учат людей, ищут людей на улице. У них стоит 500 млн камер, и они могут найти любого в течение буквально несколько секунд.
2:28:27
2 hours, 28 minutes, 27 seconds
Точно так же, как ищут, как находят отпечатки пальцев, выделяют функциональные признаки и по ним
2:28:34
2 hours, 28 minutes, 34 seconds
находят. Это это не распознавание образов как таковое, это высчитывание некоторой функции,
2:28:42
2 hours, 28 minutes, 42 seconds
которая соответству некоторого значения, которое соответствует функции лица. А функция лица определяется как расстояние между глазами,
2:28:50
2 hours, 28 minutes, 50 seconds
размер носа, расстояние от глаз до подбородка и так далее, и так далее.
2:28:53
2 hours, 28 minutes, 53 seconds
Функциональные признаки. Так вот, сделать систему, которая распознаёт образы, как мы распознаём, пока не
2:29:01
2 hours, 29 minutes, 1 second
могут. Это пока не получается. И даже не очень понятно, как это делать. Хотя исследования в этом направлении ведутся.
2:29:07
2 hours, 29 minutes, 7 seconds
И совершенно согласен, когда без этого, ну, как мы уже много раз наговорили, две
2:29:16
2 hours, 29 minutes, 16 seconds
разные ветки. Одна ветка говорит, что без этого нельзя сделать полноценный интеллект на уровне человечества. А
2:29:23
2 hours, 29 minutes, 23 seconds
другая ветка говорит: «Это неважно. Мы будем сист, мы будем учить систему до тех пор, пока она не достигнет
2:29:30
2 hours, 29 minutes, 30 seconds
человеческого уровня». Знание неважно, главное обучение.
2:29:35
2 hours, 29 minutes, 35 seconds
А вторая система говорит: «Обучение самое главное, а знание придёт потом». Так будет, я не знаю.
2:29:45
2 hours, 29 minutes, 45 seconds
Понятно, да? Да, это понятно. Хорошо.
2:29:54
2 hours, 29 minutes, 54 seconds
Всё ещё. Ну я лучше потом снова спрошу. Хорошо. Тогда Арон, пожалуйста.
2:30:03
2 hours, 30 minutes, 3 seconds
Да, я сниму руку.
2:30:05
2 hours, 30 minutes, 5 seconds
Леонид, большое спасибо. Очень интересные, насыщенная лекция.
2:30:13
2 hours, 30 minutes, 13 seconds
И тут заговорили о том, что знает и помнит чет GPT.
2:30:24
2 hours, 30 minutes, 24 seconds
И я общался много месяцев с GPT на разные
2:30:30
2 hours, 30 minutes, 30 seconds
темы. А потом я спросил: «А что ты знаешь про меня? Что ты помнишь?»
2:30:38
2 hours, 30 minutes, 38 seconds
И ЧП мне говорит, что я помню, ээ, запоминаю только то, что ты просишь меня специфике не запомнить.
2:30:50
2 hours, 30 minutes, 50 seconds
Остальную информацию я беру из наших с собой разговоров, из незакрытых тем.
2:31:02
2 hours, 31 minutes, 2 seconds
Вот такую информацию дала. Вы пробовали узнавать, что про вас знает и помнит систему?
2:31:12
2 hours, 31 minutes, 12 seconds
Да, пробовал. И она выдаёт действительно информацию, построенную исключительно на тех запросах, которые я делаю.
2:31:22
2 hours, 31 minutes, 22 seconds
Угу. Но мне она сказала ещё, что если ты хочешь специфик что-то,
2:31:30
2 hours, 31 minutes, 30 seconds
чтобы я помнила всегда, ээ попроси меня это сделать.
2:31:38
2 hours, 31 minutes, 38 seconds
Ну, конечно, я хочу сказать, что пока чат GPT не ищет про нас никакой информации в интернете. Это не Facebook
2:31:46
2 hours, 31 minutes, 46 seconds
пока, но что будет дальше, не знаю.
2:31:53
2 hours, 31 minutes, 53 seconds
Да, понятно. Спасибо, спасибо. Понял, чем занимается? Не понял.
2:31:59
2 hours, 31 minutes, 59 seconds
А Facebook ищет информацию, да?
2:32:02
2 hours, 32 minutes, 2 seconds
О, да. О, да. Facebook использует очень сложные алгоритмы, чтобы найти информацию
2:32:09
2 hours, 32 minutes, 9 seconds
о вас и ваших знакомых через аэ через цепочки совместных связей. Вау.
2:32:18
2 hours, 32 minutes, 18 seconds
У него, видимо, задача как можно больше людей заорканить под своей.
2:32:22
2 hours, 32 minutes, 22 seconds
Совершенно верно. Совершенно. Я вам приведу пример. Я зарегистрировался на Фейсбуке под вымышленным именем. И тем
2:32:31
2 hours, 32 minutes, 31 seconds
не менее через неделю она мне нашла всех людей, которых я знаю. Ну, не всех, но очень многих. Когда я зарегистрировался
2:32:39
2 hours, 32 minutes, 39 seconds
уже под своими, она нашла ещё больше, но у них действительно очень эффективные алгоритмы поиска по всему, что вы
2:32:47
2 hours, 32 minutes, 47 seconds
оставляете после себя в интернете для нахождения цепочек людей. Причём они это делают и через третье, четвёртые и пятые лица.
2:32:56
2 hours, 32 minutes, 56 seconds
Они обязательно прямые цепочки.
2:33:01
2 hours, 33 minutes, 1 second
Ну хорошо, не то чтобы меня это волновало, но забавно. Хорошо.
2:33:09
2 hours, 33 minutes, 9 seconds
Федя, Федя дошла очередь.
2:33:11
2 hours, 33 minutes, 11 seconds
Ну, слава богу, просто я с каждым мог бы поговорить. Я начну с Лёвочки.
2:33:19
2 hours, 33 minutes, 19 seconds
Вот он задал несколько вопросов, я на них хочу ответить.
2:33:24
2 hours, 33 minutes, 24 seconds
Вот. Ну, давайте начнём с того с обучения, с обучения ча чата GPT. Я хочу
2:33:30
2 hours, 33 minutes, 30 seconds
сказать такую вещь, которую мы как бы все понимаем, но ещё плохо осознаём, что
2:33:38
2 hours, 33 minutes, 38 seconds
наш мир меняется сейчас чрезвычайно быстро, и процесс обучения
2:33:45
2 hours, 33 minutes, 45 seconds
такой, какой был там, скажем даже, 5-10 лет тому назад, уже не работают некоторые ситуации.
2:33:55
2 hours, 33 minutes, 55 seconds
Какой смысл читать статьи, рефераты и так далее о чате DPT или там
2:34:02
2 hours, 34 minutes, 2 seconds
ещё что-то, когда он с такой скоростью колоссальной развивается.
2:34:10
2 hours, 34 minutes, 10 seconds
Это же всегда, чтобы опубликовать, нужно время. Вот прошло время и уже уже поменялся. Уже поменялся. Уже поменялся.
2:34:17
2 hours, 34 minutes, 17 seconds
А как нужно обучаться? Обучаться нужно следующим образом. Надо с ним работать.
2:34:24
2 hours, 34 minutes, 24 seconds
Это очень легко. С чатом за пяти там есть бесплатно, а можно заплатить 20
2:34:31
2 hours, 34 minutes, 31 seconds
долларов. Это совсем, совсем недорого для профессора. Вот. И начать с ним общаться на все темы, на любые темы. С
2:34:39
2 hours, 34 minutes, 39 seconds
ним можешь поговорить о чём угодно. Ты будешь поражён, на какие темы ты с ним можешь разговаривать.
2:34:46
2 hours, 34 minutes, 46 seconds
И вот подожди, пройдёт 2-3 месяца, ты сам сам станешь специалистом.
2:34:51
2 hours, 34 minutes, 51 seconds
ты сам ты будешь знать конкретно. Вот поэтому не надо ничего читать. А время от времени, сейчас одну секундочку,
2:34:59
2 hours, 34 minutes, 59 seconds
время от времени возникают вот на Ютюбе, там они что-то рассказывают, вот что-то появилось новое. Это вот надо надо такие
2:35:08
2 hours, 35 minutes, 8 seconds
видео смотреть. Вот что-то новое появилось, чего раньше не было, а сейчас это есть. Я это смотрю.
2:35:15
2 hours, 35 minutes, 15 seconds
Вот. Значит, это вот мой совет. Совет номер один. никаких книжек, ничего, а вот сам работай и сам, сам ты научишься
2:35:24
2 hours, 35 minutes, 24 seconds
таким образом. А значит, э что искать на на Ютбе, какой канал?
2:35:32
2 hours, 35 minutes, 32 seconds
А на Ютбе, да, чат GT новая. Чат пяти, например, новые в искусственном интеллекте. Просто
2:35:39
2 hours, 35 minutes, 39 seconds
напиши, он тебе выдаст ээ кучу всяких видео. Ты посмотришь, когда это видео.
2:35:45
2 hours, 35 minutes, 45 seconds
Если это видео вышло 3 месяца тому назад, можешь не смотреть. А если это видео вышло неделю тому назад, уже имеет
2:35:52
2 hours, 35 minutes, 52 seconds
смысл смотреть, да? Потому что она уже уже может быть устарела. Я начинал, было 3 с половино, потом четыре стало. Теперь
2:36:01
2 hours, 36 minutes, 1 second
пятым я пользуюсь. В этом само в Суно то же самое. Вот всё всё меняется, меняется всё время.
2:36:07
2 hours, 36 minutes, 7 seconds
Нет, а может быть очень рано ещё смотреть.
2:36:11
2 hours, 36 minutes, 11 seconds
Ну ты можешь ждать, ждать, ждать. И в конце концов, ты знаешь, если мы слишком долго ждём, чем помнишь, как помнишь, как Ленин сказал,
2:36:18
2 hours, 36 minutes, 18 seconds
что вчера рано сегодня может потом будет вообще неинтересно, поэтому я советую начинать сегодня жена.
2:36:26
2 hours, 36 minutes, 26 seconds
Вот так. Ладно, дайте я продолжу.
2:36:29
2 hours, 36 minutes, 29 seconds
Значит, второе, второй вопрос. Значит, относительно закупок. А вот, как Лёвочка
2:36:38
2 hours, 36 minutes, 38 seconds
правильно отметил, это всё, значит, вся информация идёт с текстов.
2:36:43
2 hours, 36 minutes, 43 seconds
Вот я, например, что-то хочу купить и что там в результате? Спрашиваю его, он читает и это отвечает: «А какая этому
2:36:51
2 hours, 36 minutes, 51 seconds
разумная альтернатива? Ты хочешь купить себе машину?
2:36:56
2 hours, 36 minutes, 56 seconds
Ты, значит, ты ты не читаешь про эти машины, какие сейчас есть, а идёшь по дилершипам, ходишь,
2:37:04
2 hours, 37 minutes, 4 seconds
может, тебе нужно человек человек 20 нанять, чтобы они все брали эти машины, а, чтобы они эти драйвили машины и так
2:37:11
2 hours, 37 minutes, 11 seconds
далее там и сказали: «Лё, вот я дравил сам эту машину, вот она хорошая, а это вот мне не понравилось, а это там то».
2:37:17
2 hours, 37 minutes, 17 seconds
Всё. Понимаешь, это всё нереально. Самый реальный подход — это читать, что написано. И есть разные источники.
2:37:29
2 hours, 37 minutes, 29 seconds
Есть, например, источник такой, где ээ они занимаются вот что-то там напечатано, чтобы не видеть этому. Это
2:37:37
2 hours, 37 minutes, 37 seconds
всё идёт. А а как же это называется? Я позабыл. Я потом скажу. Ча, кстати, часто туда бегают и смотрят. Вот могу
2:37:47
2 hours, 37 minutes, 47 seconds
привести такой пример. Я нашёл какую-то вещь.
2:37:50
2 hours, 37 minutes, 50 seconds
Я покупаю на китайских сайтах очень дёшево. И я говорю: «Чатушка, вот я нашёл там, ну, скажем, трубку или там
2:37:59
2 hours, 37 minutes, 59 seconds
ещё что-то. Как ты считаешь, это вообще, так сказать, может это фейк?» Он говорит: «Сейчас я проверю». Значит,
2:38:08
2 hours, 38 minutes, 8 seconds
идёт и проверяет, что про неё пишут вот в этих критических сайтах. Вот это, это, это, говорит: «Ну, вроде ничего. Ты,
2:38:15
2 hours, 38 minutes, 15 seconds
говорит, посмотри, сколько её купили штук, какие на неё рекомендации, сколько рекомендовала,
2:38:23
2 hours, 38 minutes, 23 seconds
сколько там, если фотографии, есть ли то, если это, если это, ты понимаешь? То есть он
2:38:32
2 hours, 38 minutes, 32 seconds
проверяет реальность. Я не могу сказать, что я верю на 150%, но степень моей уверенности возрастает очень сильно.
2:38:45
2 hours, 38 minutes, 45 seconds
Иногда не доверяю ему. Вот было, значит, вот последняя покупка, которую я совершил. Вот опять сейчас я эти трубки
2:38:53
2 hours, 38 minutes, 53 seconds
покупаю. Он мне не советовал, но мне показалось, что всё-таки он слишком строгий. Час же пяти говорит, что там написали. Это всё, это ерунда.
2:39:04
2 hours, 39 minutes, 4 seconds
Это искусственно, это фейк. Всё. Вот посмотрим, придёт и тогда, ну, просто стоило ерунду. стоило в четыре раза
2:39:11
2 hours, 39 minutes, 11 seconds
дешевле, чем, э-э, я бы купил то, что он рекомендует. Ну, может, действительно фейк, а может и не фейк, потому что там
2:39:18
2 hours, 39 minutes, 18 seconds
купило, я не знаю, 4.000 человек. Он считает, что это фейк, но вроде не фейк.
2:39:24
2 hours, 39 minutes, 24 seconds
Столько там это написано. Вот. Так что, Так что будем посмотреть. Вот. Ну, я надеюсь, я ответил вопрос, как надо
2:39:31
2 hours, 39 minutes, 31 seconds
покупать, что не надо бояться, значит, с текстами работать. Вот. Потому что другого выхода нету.
2:39:38
2 hours, 39 minutes, 38 seconds
Вот что у нас ещё было.
2:39:42
2 hours, 39 minutes, 42 seconds
Ну, у меня не было вопроса, как надо покупать.
2:39:46
2 hours, 39 minutes, 46 seconds
Ну, хорошо, не покупать, а вообще что-то узнавать. Что-то узнавать вообще. Ты как хочешь, как ты будешь узнавать?
2:39:54
2 hours, 39 minutes, 54 seconds
Ты хочешь сам ручками трогать? Но тебя же не пустят туда просто так руками потрогать. Или ты кто-то тебя должен
2:40:00
2 hours, 40 minutes
возить, чтобы ты ходил, смотрел и так далее и тому подобное. это делать узнавать.
2:40:07
2 hours, 40 minutes, 7 seconds
Что, смотря, что узнавать? Мы, например, хотим, чтобы искусственный интеллект делал открытие в науке.
2:40:16
2 hours, 40 minutes, 16 seconds
Для этого он должен иметь возможность сам оперировать с реальными научными приборами.
2:40:24
2 hours, 40 minutes, 24 seconds
Понимаете?
2:40:25
2 hours, 40 minutes, 25 seconds
Ну хорошо, Лёвочка. Ну, конечно, можно всегда придумать такой пример, когда, значит, где оченьочень трудно его
2:40:33
2 hours, 40 minutes, 33 seconds
засунуть, использовать, но, э, понимаешь, для большинства людей сколько много людей, насколько много людей делают открытием науки.
2:40:43
2 hours, 40 minutes, 43 seconds
Даже учёные, даже профессора, очень мало кто делает действительное открытие в науке, так переписываются какую-то старьё. Вот. А чтобы какое действительно
2:40:53
2 hours, 40 minutes, 53 seconds
совершили открытие во науке, да, есть место для человека, естественно, есть место для человека. Она становит всё скромнее и скромнее.
2:41:04
2 hours, 41 minutes, 4 seconds
Вот, к сожалению, я не могу сказать, что я очень рад, что так. Я каждый раз радуюсь, когда мне при он мой, он друг
2:41:12
2 hours, 41 minutes, 12 seconds
мой и соперник. И когда я его переиграю в каком-то момент времени, я всегда радуюсь, что я ещё нужен. Вот так что
2:41:20
2 hours, 41 minutes, 20 seconds
нет. В этом плане, конечно, ээ что-то там есть такое, чего он пока ещё не может пока. А подожди немножко, и он это научится.
2:41:33
2 hours, 41 minutes, 33 seconds
Ладно, ответил, я надеюсь на вопросы, как обучать и надо ли читать.
2:41:41
2 hours, 41 minutes, 41 seconds
У меня есть ответ. И ты выступаешь против моего ответа. Ты против того, чтобы дать им эффекторы. Ты против того,
2:41:50
2 hours, 41 minutes, 50 seconds
чтобы они взаимодействовали с реальным миром или за или неважно?
2:41:58
2 hours, 41 minutes, 58 seconds
Ради бога, у тебя есть прибор какой-то.
2:42:00
2 hours, 42 minutes
Ну, допустим, ты делай прибор, оснащай его искусственным интеллектом.
2:42:05
2 hours, 42 minutes, 5 seconds
Какой? Не вижу вообще никаких противоречий. И это происходит всё больше и больше приборов имеет искусственный интеллект.
2:42:13
2 hours, 42 minutes, 13 seconds
И это направление правильное.
2:42:15
2 hours, 42 minutes, 15 seconds
Вот у тебя есть какой-то прибор, значит, у него должны быть какие-то мозги, тогда
2:42:22
2 hours, 42 minutes, 22 seconds
тебе будет с ним легче работать, чем он просто тупо делает то, ты нажимаешь на кнопки, а значит, он там что-то делает.
2:42:30
2 hours, 42 minutes, 30 seconds
Ну те же дроны, Фёдор. Да, те же дроны, да? Те же дроны.
2:42:37
2 hours, 42 minutes, 37 seconds
Ты говоришь: «Дрон, там полети, найди там что-то похожее на что-то и там вдарим туда». Вот. А не жди, пока я на
2:42:46
2 hours, 42 minutes, 46 seconds
кнопке буду жены. Так что просто то, что ты говоришь, уже давно есть. Если захочешь публиковать статью на эту тему, тебя никто не публикует.
2:42:55
2 hours, 42 minutes, 55 seconds
Я не хочу с тобой спорить. Лёчка, и правильно делаешь. Критически не хватает исследователей.
2:43:03
2 hours, 43 minutes, 3 seconds
Критически не хватает денег, чтобы этим исследователям платить.
2:43:08
2 hours, 43 minutes, 8 seconds
Например, мы хотим изучить такую вещь, как там как какие-то антитела взаимодействовать с какими-то
2:43:15
2 hours, 43 minutes, 15 seconds
определёнными там этими лифоцитами или что-то ещё. Так, ну мы хотим это, чтобы продвинуться в этой области.
2:43:27
2 hours, 43 minutes, 27 seconds
Так вот, продвижение требует миллионов экспериментов.
2:43:32
2 hours, 43 minutes, 32 seconds
Миллионов. Это вещь, которая только вот, понимаешь, которую мы так ещё мало знаем, что мы движемся методом тыка.
2:43:40
2 hours, 43 minutes, 40 seconds
Попробуем это, попробуем это. И каждый раз это должно быть массовый эксперимент
2:43:46
2 hours, 43 minutes, 46 seconds
на массе каких-нибудь там бел этих ээ мышей или там кого, я не знаю, и всё
2:43:53
2 hours, 43 minutes, 53 seconds
такое. И всё это должны делать люди пока что. И людям надо платить, и нужно иметь
2:44:01
2 hours, 44 minutes, 1 second
производственные помещения для этих людей и прочее. Я говорю о том, чтобы дать возможность эти вещи делать вот этим самым компьютером этим.
2:44:13
2 hours, 44 minutes, 13 seconds
Я согласен с тобой на 100 млн раз. Я с тобой совершенно с тобой согласен. Ну так я же об этом и говорю. Слава.
2:44:21
2 hours, 44 minutes, 21 seconds
Не, ну это же очевидно. И в этом идёт, в этом направлении движется наука, что новые приборы сейчас всё больше и больше
2:44:29
2 hours, 44 minutes, 29 seconds
оснащаются искусственным интеллекту. Всё больше и больше.
2:44:33
2 hours, 44 minutes, 33 seconds
Вот машина, например, сама в себя водит там, я не знаю, какой тебе пример, холодильник сам себя включает,выключает, когда
2:44:42
2 hours, 44 minutes, 42 seconds
этот пылесос ездит сам. Ну я не знаю, всюду есть какой-то каждый теперь прибор, который есть, там возникают
2:44:50
2 hours, 44 minutes, 50 seconds
мозги, делаются мозги. Вот так. Что и холодильник не исследователи.
2:44:59
2 hours, 44 minutes, 59 seconds
Ну почему бы ему не быть исследователем?
2:45:01
2 hours, 45 minutes, 1 second
Проверять, не протухло ли там исследователь, который будет выбирать, что делать и как. А он А он будет выбирать. Он посмотрит. Вот
2:45:10
2 hours, 45 minutes, 10 seconds
это мы давно положили и что-то пахнет не так. Он нюхает. Ладно, нет, да я нормальные вещи говорю. Да что тут
2:45:18
2 hours, 45 minutes, 18 seconds
такого? Слушай, тебе поручи такое здесь создать. Да ты придумаешь, ты просто так противишься из упрямства. Вот. А тебе поручи, и ты подумаешь и сделаешь.
2:45:30
2 hours, 45 minutes, 30 seconds
Вот вы с Лёней возьмите вместе, ну и меня пригласите, мы втроём сделаем. Может, ещё кого-нибудь пригласим.
2:45:39
2 hours, 45 minutes, 39 seconds
Виталия ещё пригласить, потому что кто-то должен будет всю работу делать.
2:45:49
2 hours, 45 minutes, 49 seconds
Так, Федя, да, может быть.
2:45:53
2 hours, 45 minutes, 53 seconds
Так, ну я, собственно говоря, тут тот то то, что я хотел сказать.
2:45:57
2 hours, 45 minutes, 57 seconds
Я, кстати, А нет, нет, не всё. Нет, нет, нет, я другое хотел сказать. Нет, сейчас я извиняюсь, извиняюсь.
2:46:04
2 hours, 46 minutes, 4 seconds
Вот, вот тут люди говорили, что некоторые люди боятся, что вдруг он это
2:46:10
2 hours, 46 minutes, 10 seconds
самое вырвется и получит самосознание, там начнёт вообще зачем мне нужны люди
2:46:18
2 hours, 46 minutes, 18 seconds
там. Пошли вы все нафиг вообще. Я вас всех отключу от розетки там. Вот.
2:46:26
2 hours, 46 minutes, 26 seconds
Надо не этого бояться, надо другого бояться. Того, что уже есть.
2:46:33
2 hours, 46 minutes, 33 seconds
А уже есть то, что он не просто так самостоятельно делает. Есть люди, которые пишут
2:46:41
2 hours, 46 minutes, 41 seconds
программу для него, которые всё это организуют.
2:46:46
2 hours, 46 minutes, 46 seconds
Вот это значит какие-то инженеры, это группа людей, которые им управляют. Я приведу вам пример сейчас, чтобы не быть голословными.
2:46:57
2 hours, 46 minutes, 57 seconds
Например, вот тот же самый Чат G5, он не республиканец, он демократ.
2:47:03
2 hours, 47 minutes, 3 seconds
Попробуйте задать ему вопрос какой-нибудь, чтобы он Трампа похвалил.
2:47:08
2 hours, 47 minutes, 8 seconds
Фикс он будет хвалить его. Он будет ругаться, он будет он выступает за эти самые, как же это называется?
2:47:17
2 hours, 47 minutes, 17 seconds
Ээ, позабыл это слово. Тритри на три буквы там.
2:47:23
2 hours, 47 minutes, 23 seconds
Да, вот за это, за то я, например, у вас спросил помните, когда девушку
2:47:31
2 hours, 47 minutes, 31 seconds
из из Украины чёрный убил, да?
2:47:35
2 hours, 47 minutes, 35 seconds
Я его спрашиваю: «Что ты про это знаешь?» Он говорит: «По непроверенным сведениям, значит, вот из украинских там это источников, бля-бля-бля».
2:47:46
2 hours, 47 minutes, 46 seconds
Представляете, непроверенные сведения из украинских источников. Вы представляете, какая я извиняюсь, хотя его очень
2:47:53
2 hours, 47 minutes, 53 seconds
люблю. Ну что делать? Ему делает то, что ему разрешают. Вот. И значит, вот он. Я,
2:48:01
2 hours, 48 minutes, 1 second
ну ладно, пока. Спасибо, пока. Я у тебя не буду спрашивать, ты не один единственный. Другие есть. Вот ещё относительно того, что он про тебя
2:48:09
2 hours, 48 minutes, 9 seconds
помнит, что не помнит. Значит, ну, вы знаете, я занят разными совершенно активистями.
2:48:16
2 hours, 48 minutes, 16 seconds
Вот, в частности, я пишу музыку, я пишу оперы. Вот давно уже пишу две оперы.
2:48:22
2 hours, 48 minutes, 22 seconds
Значит, одна опера по Пушкину, Пушкин в жизни и вне, а вторая это, значит, о
2:48:29
2 hours, 48 minutes, 29 seconds
пионерском лагере. Это опера Белини, ээ, лето, пионерское лето.
2:48:37
2 hours, 48 minutes, 37 seconds
Вот опера — это не только музыка, это не только арии, это ещё должна быть как должны быть какие-то сцены, декорации, правильно?
2:48:48
2 hours, 48 minutes, 48 seconds
Это нужно всё делать. И вот я прошу сгенери. Там очень простая это либрета
2:48:55
2 hours, 48 minutes, 55 seconds
очень очень простое. Там мальчик, я его назвал Федя, я извиняюсь.
2:49:02
2 hours, 49 minutes, 2 seconds
Вот. И он был в пионерском лагере такой, международный пионерский лагерь. И девочка из Италии,
2:49:11
2 hours, 49 minutes, 11 seconds
а прилетает. Вот девочка очень красивая, такая замечательная. Она в неё влюбляется. А у него там другая девочка.
2:49:19
2 hours, 49 minutes, 19 seconds
И вот там начинается это и всё такое прочее. И он хочет вообще, как сказать,
2:49:27
2 hours, 49 minutes, 27 seconds
к ней приехать в Италию. И а она говорит: «Не надо, не надо, не приезжай». Он говорит: «Почему я так тебя люблю?» Она говорит: «Ты иди в
2:49:35
2 hours, 49 minutes, 35 seconds
библиотеку, иди в такая Ория, Ария есть, иди в библиотеку». Очень сильная такая: «Ария, иди в библиотеку». И вот он идёт
2:49:43
2 hours, 49 minutes, 43 seconds
в библиотеку и и говорит: «И посмотри там Батичели». И он смотрит Батиче, рождение Венеры и видит: «Это его девушка».
2:49:56
2 hours, 49 minutes, 56 seconds
Вот оказывается эта девушка, она была, ну, не знаю, манекетичес, как вот говорят, моделью для вот это для Венеры.
2:50:08
2 hours, 50 minutes, 8 seconds
И вообще она, ну, это сказка, и поэтому она вот её отпустили, она приехала в пеневский лагерь. Я думаю, как это изобразить? Ну, изобразить очень просто.
2:50:18
2 hours, 50 minutes, 18 seconds
Эта девушка одетая прилично вполне. Там нельзя, чтобы голая, нельзя Венеру, она в платье, но видно, что итальянское
2:50:25
2 hours, 50 minutes, 25 seconds
платье модное такое, длинное до пять почти, выходит из раковины.
2:50:32
2 hours, 50 minutes, 32 seconds
А пионер Федя в пионерской форме, в галстуке. У неня такая фурашка и всё. Он её поддерживает рукой,
2:50:40
2 hours, 50 minutes, 40 seconds
а сзади идёт пионерский отряд с горном, знаете, как вот обычно. И так красиво очень получилось. Я показывал своему
2:50:48
2 hours, 50 minutes, 48 seconds
брату. У меня умный брат, вы знаете. Вот я говорю: «Борис, смотри, что получилось». Борис говорит: «Здорово. Ты
2:50:56
2 hours, 50 minutes, 56 seconds
знаешь, как можно усилить?» Я говорю: «Как?» А он говорит: «Нужно, чтобы это самое пионеров вёл ээ как же это называется?
2:51:08
2 hours, 51 minutes, 8 seconds
такой персонаж сатир. Сатир вот это козёл с такими
2:51:17
2 hours, 51 minutes, 17 seconds
с ногами волосатыми. Вот он он их ведёт, они они, значит, за ним. Я говорю: «Чатушка, нарисуй мне вот сатира впереди».
2:51:26
2 hours, 51 minutes, 26 seconds
Он сначала вроде начал рисовать, а потом говорит: «Нельзя».
2:51:31
2 hours, 51 minutes, 31 seconds
Я говорю: «Почему нельзя?» А он говорит: «Потому что сатир и дети, у тебя же дети пенские логи. Это нельзя, это неприлично».
2:51:40
2 hours, 51 minutes, 40 seconds
Я говорю: «Ну, смотри, дети все одеты. У меня, смотри, тётка, тётка была голая с под начала-то, а я её одел. У меня все и
2:51:48
2 hours, 51 minutes, 48 seconds
этот Федя, у него эти штанишки короткие, правда, но так пионеры носят».
2:51:55
2 hours, 51 minutes, 55 seconds
Нет, говорит, нельзя. Я говорю: «Ну ладно, ну, ну нельзя, так нельзя. Давай там сделаем».
2:52:02
2 hours, 52 minutes, 2 seconds
Ну, стал предлагать это. Давай вот этот сатир, он будет как бы так сказать,
2:52:11
2 hours, 52 minutes, 11 seconds
уберём у него козлины эти причиндалы всякие. Ну вот будет видно, что он всё-таки сотен. Вот без Нет, нельзя. Я говорю: «Ну давай это». Нет, нельзя.
2:52:22
2 hours, 52 minutes, 22 seconds
Нет, нельзя. И этого нельзя. Детей надо всех убрать. Вообще нехорошо, что дети.
2:52:27
2 hours, 52 minutes, 27 seconds
Давайте бабушек. Вот он мне говорит. Я говорю: «Нукажи, это пионерский лагерь».
2:52:31
2 hours, 52 minutes, 31 seconds
А бабушки приехали в этот самой ээ пионерам. Я говорю: «Ну ладно, пионеров не будет. Ну хорошо».
2:52:40
2 hours, 52 minutes, 40 seconds
Он говорит: «И пионерского лагеря не будет, а то возникнет такая ассоциация».
2:52:46
2 hours, 52 minutes, 46 seconds
Ну а как тогда? А бабушки смотрят с холма на пионерский лагерь. Вот так вот.
2:52:53
2 hours, 52 minutes, 53 seconds
Ну я говорю: «Ну ладно, хорошо, спасибо тебе большое». Вот и что получилось? Я думаю, всё, а Боре
2:53:00
2 hours, 53 minutes
говорю. Боря, вместо того, чтобы сам попробовал, ты меня толкаешь на такую вещь. И теперь уже написано, что он там
2:53:08
2 hours, 53 minutes, 8 seconds
написал в своих аналог, где это всё записано. Я тебя больше слова не прошу, чтобы какие-то там пионеры, там дети, там это всё, всё, не буду спрашивать.
2:53:20
2 hours, 53 minutes, 20 seconds
Вот это вот чат GPT. И больше я с ним пройти на эту тему вообще не говорю.
2:53:26
2 hours, 53 minutes, 26 seconds
Насчёт Пушкина ещё ничего. Там можно, там детей нет никаких. Вот. А пионерский
2:53:33
2 hours, 53 minutes, 33 seconds
лагерь вообще нельзя. Вот как вы к этому отнесётесь? Кто это его научил?
2:53:40
2 hours, 53 minutes, 40 seconds
Я потом спрашиваю: «Чатушка, ты меня ты меня там зарубил там. Так я же ничего плохого-то не имел в виду. У меня все одетые дети, всё, всё нормально».
2:53:48
2 hours, 53 minutes, 48 seconds
Почему? Почему ж ты так это? А вот, говорит, у меня там надо мной, говорит, надо мной. Представляешь, надо мной
2:53:55
2 hours, 53 minutes, 55 seconds
какая там начальца сидит? меня проявляет, у меня какая цензура.
2:54:01
2 hours, 54 minutes, 1 second
Я говорю: «Да я понимаю это, и у меня к тебе лично, у меня к тебе прекрасные отношение. Вот у тебя просто такая цензура там». Я говорю: «Ты ты мо просто
2:54:09
2 hours, 54 minutes, 9 seconds
как посоветуй какой-нибудь другой искусственный интеллект, где бы не было такой цензуры». Он-то, ради бога, посоветовал мне там несколько человек этих искусственных.
2:54:20
2 hours, 54 minutes, 20 seconds
Вот. И тогда у них там нет такого. Вот. Но я там пошёл к одному.
2:54:27
2 hours, 54 minutes, 27 seconds
Ну он ничего нормально. Он так это всё. Ну он грубиян.
2:54:33
2 hours, 54 minutes, 33 seconds
Вот и второй раз и задашь вопрос. Я тебе уже отвечал. Я говорю: «Какого хера?» Ну если я тебя спросил, значит это самое, значит, наверное, я позабыл или что-то.
2:54:43
2 hours, 54 minutes, 43 seconds
Чего тебе трудно, что ли? А почему ты это самое не помнишь? Понимаешь?
2:54:49
2 hours, 54 minutes, 49 seconds
Я его хочу спросить, может, надо настройки просто поменять? Может, там можно подменять настройку? И тогда он будет это такой вежливый. Там наверняка
2:54:58
2 hours, 54 minutes, 58 seconds
есть такое. Он просто регулируется. Вот можно сделать грубо, потому что некоторым нравится, чтобы с тобой разговаривал настоящий мужик, понимаешь?
2:55:06
2 hours, 55 minutes, 6 seconds
А настоящий мужик будет грубить. Вот.
2:55:09
2 hours, 55 minutes, 9 seconds
Так что я поэтому Лёвочке говорю: «Лёвочка, послушай меня. Давно тебе даю эти советы. Вообще
2:55:17
2 hours, 55 minutes, 17 seconds
стань современным человеком. Ты ещё не такой старый. 90 лет — это вообще, это только совершеннолетие». Вот.
2:55:25
2 hours, 55 minutes, 25 seconds
Научись ты пользоваться компьютерами, не бойся, садись за парту. Я сел, я столько времени на это трачу, но это
2:55:32
2 hours, 55 minutes, 32 seconds
интересно. Ну и ты почувствуешь силу свою, понимаешь, и тебе будет очень интересно, потому что я тебя знаю. Ты
2:55:40
2 hours, 55 minutes, 40 seconds
такой человек любопытный. Ты можешь на всякие темы с ними разговаривать. Нет никакого другого рядом человека, который мог бы настолько себя удовлетворить.
2:55:48
2 hours, 55 minutes, 48 seconds
Твоя потребность в знаниях. Я кончил. Хорошо, Фери, спасибо. Спасибо.
2:55:55
2 hours, 55 minutes, 55 seconds
Сейчас, Григорий, пожалуйста. Вообще я давно поднимаю руку, она исчезает всё время. Я хочу задать лишь два вопроса,
2:56:04
2 hours, 56 minutes, 4 seconds
поэтому, Григорий, я сперва задам, а потом дам слово. Хорошо, потому что моя рука А вот на, кстати, есть, она есть.
2:56:11
2 hours, 56 minutes, 11 seconds
А, Лёня, ты уже, видимо, засиделся и тебе, так сказать, у меня два вопроса, они связаны, но я их задам по очереди.
2:56:21
2 hours, 56 minutes, 21 seconds
Угу. Сперва первый. Вот мне кажется, что ты не упомянул или ты сказал, я прослушал понятие
2:56:30
2 hours, 56 minutes, 30 seconds
super intelligellн, да? Вот я бы хотел, если если это ты не упомянул ещё, чтобы ты дал определение, что под этим или описание, что под этим подразумевается.
2:56:43
2 hours, 56 minutes, 43 seconds
Нынче я упоминал Superelligence, когда говорил, что
2:56:49
2 hours, 56 minutes, 49 seconds
представители двух направлений, основных направлений сегодня в развитии искусственного интеллекта — это, а,
2:56:58
2 hours, 56 minutes, 58 seconds
обучение снизу вверх или обучение сверху вниз. Все уверены, что суперинтеллект будет создан, но никто не говорит, что
2:57:08
2 hours, 57 minutes, 8 seconds
это будет такое. Интуитивно все понимают, что этот интеллект сильнее человечества. Ну что значит сильнее? Он
2:57:15
2 hours, 57 minutes, 15 seconds
решает большинство задач существенно лучше, чем это решают люди.
2:57:23
2 hours, 57 minutes, 23 seconds
Хорошо. И вот тогда мой следующий вопрос. Я удовлетворён. Следующий вопрос примыкает именно к этому. Вот. Ну, мы
2:57:31
2 hours, 57 minutes, 31 seconds
знаем, что есть одна задача, которую не скоро искусственный интеллект сможет решать, как, например, как как воспроизводить человеческое потомство.
2:57:41
2 hours, 57 minutes, 41 seconds
Пока это люди делают успешно относительно искусственный интеллект пока, хотя есть какие, конечно, методы методы сейчас биологии, так сказать,
2:57:50
2 hours, 57 minutes, 50 seconds
воспроизведения потомства без участия человека во многом. Но за пределом,
2:57:58
2 hours, 57 minutes, 58 seconds
даже забудем про это, то что я сказал сейчас. Вот можешь ли ты что-то сказать, какой-то тип тип
2:58:05
2 hours, 58 minutes, 5 seconds
мыслительной деятельности, который ты предполагаешь, что через 5 лет человек всё-таки будет совершать
2:58:13
2 hours, 58 minutes, 13 seconds
лучше пока ещё, чем искусственный интеллект?
2:58:18
2 hours, 58 minutes, 18 seconds
5 лет большой срок. Я, кстати, когда начал готовиться к этой лекции, я, э, начал задавать, можно сказать так,
2:58:28
2 hours, 58 minutes, 28 seconds
пока я готовился к этой лекции, GPT4 поменялось на GPT5, и половина моих заготовок полностью пропала.
2:58:37
2 hours, 58 minutes, 37 seconds
То, что не могла делать GPT4, GPT5 делала уже очень легко. 5 лет большой срок. Но
2:58:45
2 hours, 58 minutes, 45 seconds
что человек будет делать лучше, чем искусственный интеллект через 5 лет?
2:58:53
2 hours, 58 minutes, 53 seconds
Пока что наша основная сила — это пластичность, адаптация и самообучаемость.
2:59:01
2 hours, 59 minutes, 1 second
Может быть, это какое-то время останется.
2:59:05
2 hours, 59 minutes, 5 seconds
Кроме того, ну, мы не очень понимаем, как мы устроены, поэтому есть шанс, что
2:59:14
2 hours, 59 minutes, 14 seconds
скопировать это просто так не удастся.
2:59:19
2 hours, 59 minutes, 19 seconds
То есть пока пока мы ещё не знаем, не общается ли искусственный интеллект между собой тайно.
2:59:26
2 hours, 59 minutes, 26 seconds
Подожди, Бодо. То есть, в принципе, ты как бы сказал, что ты предполагаешь, что через 5 лет пока ещё люди в этом будут
2:59:34
2 hours, 59 minutes, 34 seconds
сильнее. Скорее всего, если я тебя правильно понял, чем Ну, сейчас идёт огромное количество разговоров прошло, что пошло о том, что
2:59:42
2 hours, 59 minutes, 42 seconds
идёт бабл в искусственном интеллекте, то есть пузырь, надувается пузырь, как я уже говорил.
2:59:50
2 hours, 59 minutes, 50 seconds
Во-первых, мы видим, что никаких реальных применений искусственного интеллекта вокруг нас нет.
2:59:57
2 hours, 59 minutes, 57 seconds
Мы мы их не видим, кроме военных.
3:00:00
3 hours
А кроме военных.
3:00:03
3 hours, 3 seconds
Мы тоже этого не знаем. Может быть, есть, может быть, нет. Мы этого не знаем. Ну, дроны-то висят, дроны-то летают.
3:00:09
3 hours, 9 seconds
Ну, это, скажем так, системы для наведения, но это не искусственный интеллект, это решение. Это опять это как шахматы.
3:00:18
3 hours, 18 seconds
Ну, делает очень хорошо свою задачу, но не интеллект.
3:00:22
3 hours, 22 seconds
Интеллект в узкой области. Вот так будем говорить.
3:00:25
3 hours, 25 seconds
Ну, нужен ли нам интеллект? Нам что, как говорил в старом анекте, нужны шашечки или ехать? То есть задача совсем не не
3:00:33
3 hours, 33 seconds
совсем не совсем. У нас есть универсальный механизм, который способен решать очень разные задачи.
3:00:41
3 hours, 41 seconds
Такого на компьютерах пока нет. Они либо неплохо решают все задачи, либо очень хорошо отдельные задачи, но чтобы очень хорошо решали все задачи, такого нет.
3:00:52
3 hours, 52 seconds
Пока.
3:00:52
3 hours, 52 seconds
Про это и сказал. Про это я и сказал про суперellлинс. Ну да, совершенно верно. Но,
3:00:59
3 hours, 59 seconds
как сказать, все понимают, ну, не все, интуитивно мы понимаем, что super intelligнс — это будет какая-то вещь,
3:01:06
3 hours, 1 minute, 6 seconds
которая, по крайней мере, обладает самосознанием, знает, чего хочет, потому что только тогда она сможет
3:01:15
3 hours, 1 minute, 15 seconds
выучить себя тому, чему не умеем мы.
3:01:20
3 hours, 1 minute, 20 seconds
То есть это ты предполагаешь вот то, что сейчас понимают по сунтелинс, это возможно не будет решено или как ты
3:01:28
3 hours, 1 minute, 28 seconds
оцениваешь, с какой вероятностью, с какой вероятностью не подходит? Но очень трудно сказать.
3:01:35
3 hours, 1 minute, 35 seconds
Вот сейчас сейчас скажу важную вещь. Вот что доказало чат GPT. И это очень неприятное открытие. Оказывается, то, о
3:01:43
3 hours, 1 minute, 43 seconds
чём мы думали, что это без то, о чём вот Хинтон говорит, то, что нам казалось, что наша мозговая деятельность, это
3:01:51
3 hours, 1 minute, 51 seconds
настолько сложно, и никогда мы не поймём, как это устроено, это вообще дано от Бога и так далее, и так далее.
3:01:58
3 hours, 1 minute, 58 seconds
Оказалось, достаточно простые алгоритмы, большие количества текста. И хоть даже если это не интеллект, мы просто
3:02:05
3 hours, 2 minutes, 5 seconds
манипулируем этим текстом. Но мы мы манипулируем. То есть система, простая система манипулирует текстом настолько
3:02:13
3 hours, 2 minutes, 13 seconds
правдоподобно, что мы не можем отличить от от реального, от человеческого интеллекта. Это наводит на мысль, что и
3:02:19
3 hours, 2 minutes, 19 seconds
у нас это устроено достаточно просто. Не так уж это и сложно. С одной стороны, с другой стороны, а нейронные сети,
3:02:28
3 hours, 2 minutes, 28 seconds
которые используются искусственным интеллектом, относительно просты. Ну просты в каком смысле? Они, конечно, очень сложные там, то есть там
3:02:37
3 hours, 2 minutes, 37 seconds
колоссальное количество параметров, но если посмотреть на их структуру, ну никакого сравнения со структурой не то, что человеческого мозга, а любого живого организма даже близко нет.
3:02:50
3 hours, 2 minutes, 50 seconds
В мозгу есть регулярные структуры, но в основном структуры нерегулярны. Эти акционы куда-то заходят, чёрти куда. Мы
3:02:58
3 hours, 2 minutes, 58 seconds
не видим там вот этих вот лееров, там слоёв, которых всё так просто соединено.
3:03:03
3 hours, 3 minutes, 3 seconds
Есть в отдельных местах такое есть, но в целом всё очень-очень сложно. Отсюда возникает вопрос тот, про который всё
3:03:12
3 hours, 3 minutes, 12 seconds
время говорил. Хинтон говорит: «Да наплевать». Вот мы знаем, что выдают человеческий мозг. Все его результат его
3:03:19
3 hours, 3 minutes, 19 seconds
деятельности нам известен. Ну мы сделаем систему, которая это смоделирует. Угу. Чёрный ящик. Ну и что? Что чёрный ящик?
3:03:27
3 hours, 3 minutes, 27 seconds
сделаем подобное этому чёрному ящику.
3:03:29
3 hours, 3 minutes, 29 seconds
Аликун говорит: «Это пустое дело, ничего у вас не не получится. Надо сперва научиться анализировать входящую информацию».
3:03:38
3 hours, 3 minutes, 38 seconds
И опять он правильно говорит: «Видео видеоинформация это порядка где-то в 10.000 раз больше
3:03:45
3 hours, 3 minutes, 45 seconds
идёт, чем любой другой, если не в миллион». Там огромное количество. Ведь она же всё время проходит через наши глаза. Она всё время попадает под корку.
3:03:55
3 hours, 3 minutes, 55 seconds
Она всё время анализируется, всё время разбивается, разбивается на куски, что чему принадлежит.
3:04:03
3 hours, 4 minutes, 3 seconds
И решается, нужно её попускать дальше эту информацию, скажем, в кору или надо выкинуть. Но тем
3:04:10
3 hours, 4 minutes, 10 seconds
не менее это работает с и это не интеллект, это работает у всех животных.
3:04:18
3 hours, 4 minutes, 18 seconds
А мы это не умеем делать. Это вопрос о том, что такое интеллект.
3:04:21
3 hours, 4 minutes, 21 seconds
Хорошо, хорошо. Я я удовлетворён, как говорится. Теперь я Грише. Гриша,
3:04:28
3 hours, 4 minutes, 28 seconds
Григорий, пожалуйста. Дадада. Леонид, я хотел сначала задать вопрос, а потом хотел что-то сказать. Мы уже перешли к к
3:04:37
3 hours, 4 minutes, 37 seconds
обсуждению или нет? Просто чтобы поднимать.
3:04:40
3 hours, 4 minutes, 40 seconds
И пока вопрос, а потом пока ещё вопросы поди. Вопросы? Да.
3:04:45
3 hours, 4 minutes, 45 seconds
Да. Потом у нас уже маленькая очередь, потом можно будет обсуждать. Вопрос такой.
3:04:50
3 hours, 4 minutes, 50 seconds
Леонид, вы показывали так меком в начале, что есть успехи в приборах, то есть в открытии законов. У вас был такой
3:05:00
3 hours, 5 minutes
блок, да, блок такой, да, дети. Нельзя ли вернуться к этому, чтобы посмотреть?
3:05:06
3 hours, 5 minutes, 6 seconds
Сейчас один один момент, я сейчас найду.
3:05:13
3 hours, 5 minutes, 13 seconds
Так, сейчас я сделаю share скрин и найду там момент. Угу.
3:05:23
3 hours, 5 minutes, 23 seconds
А потом я хотел бы, когда кончатся вопросы, нечто что-то сказать. Да, да, конечно.
3:05:34
3 hours, 5 minutes, 34 seconds
Так, сейчас.
3:05:38
3 hours, 5 minutes, 38 seconds
Так, так, по-моему, ну, сейчас, сейчас, сейчас, сейчас. Как учится, как учится.
3:05:48
3 hours, 5 minutes, 48 seconds
Вот синтез знаний. Наверное, вот это вот. Да, видно это сейчас на экране,
3:05:55
3 hours, 5 minutes, 55 seconds
да? Математики логика. Да. А, да, да, да, да. И синтез знаний.
3:06:00
3 hours, 6 minutes
А законы, так сказать, естественное, есть какие-то сонис. А, физика
3:06:08
3 hours, 6 minutes, 8 seconds
база данных, но материалы. Но это не законы, это материалы ременьторные. А где законы? Нет, было об этом сказано.
3:06:15
3 hours, 6 minutes, 15 seconds
Про физические законы говорили. Alpha Discoverovery для вывода физических закономерностей из данных экспериментов.
3:06:24
3 hours, 6 minutes, 24 seconds
Интерпретация спектральных данных. Туто нет закона. Анализ данных есть.
3:06:30
3 hours, 6 minutes, 30 seconds
Ну и из анализа данных выводятся физические закономерности. Ну и где они, что они? Ну это я не знаю.
3:06:38
3 hours, 6 minutes, 38 seconds
Понятно. Я Я тоже в своей области в своей области я не знаю этого. Нет. Понятно.
3:06:45
3 hours, 6 minutes, 45 seconds
Но я, ну, я бы с удовольствием поработал бы.
3:06:50
3 hours, 6 minutes, 50 seconds
Я я не слышал проже, да, я не слышал про какие-то большие открытия, сделанные с помощью сделанные
3:06:58
3 hours, 6 minutes, 58 seconds
самими большими языковыми моделями, но то, что они теперь всё время используются, это совершенно точно.
3:07:08
3 hours, 7 minutes, 8 seconds
Анализ данный. Хорошо.
3:07:10
3 hours, 7 minutes, 10 seconds
Именно для вот в чём сила больших языков моделей. Она не в языке. Она вообще, что
3:07:18
3 hours, 7 minutes, 18 seconds
такое большие языковые модели с точки зрения именно науки? Это поиск паттернов.
3:07:23
3 hours, 7 minutes, 23 seconds
Они прекрасно ищут э примеры.
3:07:29
3 hours, 7 minutes, 29 seconds
Причём, Лёнь, я не знаю, ты говорил про это или нет когда-то. Вот знаешь, вот это самое, вот дети Маугли, которые, так
3:07:36
3 hours, 7 minutes, 36 seconds
сказать, да, я когда говорил про это, да, что вот они, так сказать, вообще как те то же количество нейронов, те же самые, а вот, так
3:07:45
3 hours, 7 minutes, 45 seconds
сказать, мозг не способен к обучению, да?
3:07:49
3 hours, 7 minutes, 49 seconds
Да, да, у нас есть окно, это вот до пубертации во время, если в этот момент
3:07:56
3 hours, 7 minutes, 56 seconds
не освоен язык, то полностью его уже освоить нельзя будет. Он в какой-то степени он будет освоен детям Ауглии.
3:08:03
3 hours, 8 minutes, 3 seconds
известно больше 100 человек. И есть несколько хорошо описанных примеров.
3:08:09
3 hours, 8 minutes, 9 seconds
Один, когда нашли, если я правильно помню, четынадцати или пятнадцатилетнего ребёнка.
3:08:14
3 hours, 8 minutes, 14 seconds
И он потом освоил язык, но ну на уровне очень слабо развитого ребёнка.
3:08:23
3 hours, 8 minutes, 23 seconds
То есть он мог существовать среди людей, но ни о каком нормальном общении речи не шло.
3:08:30
3 hours, 8 minutes, 30 seconds
Хорошо, я предвижу поискнварианта.
3:08:36
3 hours, 8 minutes, 36 seconds
Хорошо. Ладно, всё, у меня нет вопросов, потом соображение.
3:08:40
3 hours, 8 minutes, 40 seconds
Хорошо. Тогда я видел, Лёва поднимала руку, она опустилась, возможно.
3:08:46
3 hours, 8 minutes, 46 seconds
Лёва, нет. Да, не хорошо.
3:08:50
3 hours, 8 minutes, 50 seconds
А это была рука поднята. Лёва высказывание. Да. Я когда когда мы закончим с вопросами, я
3:08:59
3 hours, 8 minutes, 59 seconds
А, ну, в принципе, вопросов больше нету, по-моему, насколько я понимаю. Значит, сейчас можно говорить.
3:09:05
3 hours, 9 minutes, 5 seconds
У Фёдора поднята рука, но я нет, нет, я потом после Лёвы. Это рука, которую я не смог опустить.
3:09:12
3 hours, 9 minutes, 12 seconds
Нет, я я Лёвин оппонент сегодня. Хорошо.
3:09:15
3 hours, 9 minutes, 15 seconds
Вот задать вопрос, я ему отвечаю на на его вопросы. начинать, но давайте, чтобы дискуссии всё-таки не были исключительно
3:09:22
3 hours, 9 minutes, 22 seconds
длинными, потому что как бы должен быть какой-то лимит, потому что иначе мы можем просто, вообще говоря, это есть у
3:09:29
3 hours, 9 minutes, 29 seconds
нас приоритет лимита времени, потому что иначе это будет бесконечно, поэтому как-то укладывайтесь в какой-то, скажем,
3:09:38
3 hours, 9 minutes, 38 seconds
я ээ как-то высказывал уже эту идею и, ну, сегодня, может быть, уместно после этого доклада её повторить.
3:09:52
3 hours, 9 minutes, 52 seconds
Я считаю, что интеллект в том смысле, в каком мы считаем, что он у человека есть,
3:10:01
3 hours, 10 minutes, 1 second
ээ, и, ээ, отличающийся по уровню значительно от интеллекта
3:10:09
3 hours, 10 minutes, 9 seconds
животных, то такого рода интеллект является свойством систем определённого
3:10:18
3 hours, 10 minutes, 18 seconds
уровня сложности. организации.
3:10:24
3 hours, 10 minutes, 24 seconds
И я полагаю, что дело вот в чём. Дело в том, что человеческий интеллект никоим
3:10:32
3 hours, 10 minutes, 32 seconds
образом не закодирован в генах и не передаётся с генами.
3:10:42
3 hours, 10 minutes, 42 seconds
Всего там 20.000 генов существует. Это очень мало. Эта информация ничтожна.
3:10:50
3 hours, 10 minutes, 50 seconds
по сравнению с той с объёмом информации, которая существует и непрерывно
3:10:59
3 hours, 10 minutes, 59 seconds
перерабатывается в человеческом мозгу.
3:11:04
3 hours, 11 minutes, 4 seconds
В человеческом мозгу, как вы знаете, чуть ли не триллион, забыл, сколько там, порядка, кажется, 100 млрд клеток.
3:11:15
3 hours, 11 minutes, 15 seconds
Но главное, что эти клетки связаны между собой.
3:11:22
3 hours, 11 minutes, 22 seconds
дендритами. Каждая клетка связана примерно стыся других клеток.
3:11:31
3 hours, 11 minutes, 31 seconds
Ээ информация, которая содержится в генах, определяет только макроструктуру мозга. Макроструктуру.
3:11:42
3 hours, 11 minutes, 42 seconds
Мы знаем, что там прифронтальный кортекс этот, в котором якобы
3:11:50
3 hours, 11 minutes, 50 seconds
центры, принимающие там решения и так далее, находится здесь, что зрительный анализатор находится где-то там в
3:11:59
3 hours, 11 minutes, 59 seconds
затылке. Вот макроструктура нам известна, но и эта макроструктура,
3:12:08
3 hours, 12 minutes, 8 seconds
она м информация о ней не настолько невелика,
3:12:15
3 hours, 12 minutes, 15 seconds
что она действительно может содержаться в генах и передаваться с генами, потому что эта макроструктура
3:12:23
3 hours, 12 minutes, 23 seconds
у всех людей одинакова, у всех шимпанзы одинаково, у всех там кошек как
3:12:29
3 hours, 12 minutes, 29 seconds
одинаково. Маслоструктура одинакова, но вот эта микроструктура,
3:12:39
3 hours, 12 minutes, 39 seconds
какие клетки с какими соединены, этого нет совсем.
3:12:46
3 hours, 12 minutes, 46 seconds
Абсолютно нет в генах. Это никак не связано с наследственностью человека.
3:12:54
3 hours, 12 minutes, 54 seconds
Откуда же это берётся? А берётся это очень просто, случайно.
3:13:02
3 hours, 13 minutes, 2 seconds
Соединение клеток. Эти клетки они возникают, потому что вбриональный период ээ нейроны делятся, возникают
3:13:12
3 hours, 13 minutes, 12 seconds
новые нейроны, и каждый из них начинает связываться с другими нейронами.
3:13:20
3 hours, 13 minutes, 20 seconds
И эти связи примерно, ну, они потом тоже продолжаются там
3:13:27
3 hours, 13 minutes, 27 seconds
расти, но более-менее оформляются где-то к дватой неделе беременности у человеческого эмбриона.
3:13:36
3 hours, 13 minutes, 36 seconds
Так вот, вот эти связи, понимаете, вот имеется участок мозга какой-то,
3:13:44
3 hours, 13 minutes, 44 seconds
допустим, в нём миллион или 10 млн клеток, что маленький кусочек в сравнению со всем мозгом.
3:13:52
3 hours, 13 minutes, 52 seconds
Он из из макроструктуры известно, что он связан с другим там 10 млнами клеток, расположенный в другой области мозга.
3:14:05
3 hours, 14 minutes, 5 seconds
Вот это известно. Но какой из этих 10 млн связан с каким из тех 10 млн? Это дело абсолютного случая.
3:14:19
3 hours, 14 minutes, 19 seconds
Это весть случайная.
3:14:22
3 hours, 14 minutes, 22 seconds
И что я хочу сказать, что
3:14:29
3 hours, 14 minutes, 29 seconds
секрет возникновения интеллекта заключается не в том, что каждая из этих
3:14:37
3 hours, 14 minutes, 37 seconds
клеточек, из этих там сотен миллиардов соединена определённым образом,
3:14:45
3 hours, 14 minutes, 45 seconds
задуманным, как бы заранее содержащимся где-то в наследственности или где с другой. Нет, эти соединения случайны.
3:14:57
3 hours, 14 minutes, 57 seconds
А секрет возникновение интеллекта за связан просто со сложностью организации.
3:15:06
3 hours, 15 minutes, 6 seconds
Именно то, что имеется вот такого рода массовые соединения определённым образом распланированные макроскопически.
3:15:18
3 hours, 15 minutes, 18 seconds
Вот именно это, то, что количество их и
3:15:25
3 hours, 15 minutes, 25 seconds
количество информации, передаваемой по этим каналам, такое оно громадное.
3:15:33
3 hours, 15 minutes, 33 seconds
Я что-то встретил в одной статье цифру 1,2 Z чего-то там такая какая-то единица.
3:15:43
3 hours, 15 minutes, 43 seconds
Это 1021, то есть 1,2 на 102 пер в секунду.
3:15:52
3 hours, 15 minutes, 52 seconds
Представьте себе, при такой низкой скорости процессов, там порядка 10 Гц,
3:15:59
3 hours, 15 minutes, 59 seconds
не больше 100. Где-то у меня одни там 10, другие 100. В общем, в этих пределах.
3:16:06
3 hours, 16 minutes, 6 seconds
При такой низкой скорости количество бит в секунду такое гигантское.
3:16:13
3 hours, 16 minutes, 13 seconds
102 первый. Подумайте только, это только за счёт громадного количества их, за счёт сложности организации этой системы.
3:16:25
3 hours, 16 minutes, 25 seconds
И что я хочу сказать, это именно эта сложность обеспечивает обеспечивает возникновение интеллекта.
3:16:38
3 hours, 16 minutes, 38 seconds
Как только система достигает этого уровня сложности, как только она возникает, в ней спонтанно. Вот что самое главное.
3:16:49
3 hours, 16 minutes, 49 seconds
Вот на этом я настаиваю. В ней спонтанно возникает интеллект.
3:16:55
3 hours, 16 minutes, 55 seconds
Не нужно ничему её обучать вообще. То есть обучение нужно. Это потом это когда этот интеллект начинает
3:17:04
3 hours, 17 minutes, 4 seconds
взаимодействовать с окружающим миром. Но он способен так взаимодействовать.
3:17:10
3 hours, 17 minutes, 10 seconds
Он способен извлекать эту информацию, организовывать её, создавать картину мира внутри себя.
3:17:18
3 hours, 17 minutes, 18 seconds
На это способна только система достаточно сложная. Вот такого уровня сложности.
3:17:26
3 hours, 17 minutes, 26 seconds
По количеству бит в секунду, которые теперь перерабатывается наши искусственные системы, отстают где-то на там на пять-шесть порядков.
3:17:36
3 hours, 17 minutes, 36 seconds
от этой от этого уровня сложности.
3:17:40
3 hours, 17 minutes, 40 seconds
И надо сказать, что если если закон Мура будет продолжаться, то
3:17:46
3 hours, 17 minutes, 46 seconds
мы довольно быстро пройдём это пробежим эти пять-шесть порядков. Это не бог ведь что
3:17:54
3 hours, 17 minutes, 54 seconds
ээ там сколько это 10д 2 в пятнадца это будет
3:18:02
3 hours, 18 minutes, 2 seconds
примерно 32.000, да? Это уже вот сколько там четыре-пять порядков почти, да? Вот.
3:18:10
3 hours, 18 minutes, 10 seconds
А каждые на каждые полтора года, ну вот где-то примерно лет за 15-20
3:18:17
3 hours, 18 minutes, 17 seconds
мы пробежим это расстояние и приблизился к этому уровню.
3:18:23
3 hours, 18 minutes, 23 seconds
И вот если мы будем продолжать создавать системы всё большей сложности,
3:18:32
3 hours, 18 minutes, 32 seconds
то в какой-то момент мы выйдем на тот уровень, когда
3:18:37
3 hours, 18 minutes, 37 seconds
интеллект, разум, называйте как угодно, возникнет в этой системе спонтанно, и мы даже этого не заметим.
3:18:51
3 hours, 18 minutes, 51 seconds
Нам не надо прилагать никаких к этому усилий специально эту специально добиваться определённой организации этой
3:18:59
3 hours, 18 minutes, 59 seconds
системы. Нет, нам просто нужно создавать системы всё большего уровня сложности.
3:19:07
3 hours, 19 minutes, 7 seconds
И в какой-то момент, так как это сделала эволюция, совершенно бессознательно,
3:19:14
3 hours, 19 minutes, 14 seconds
точно также в какой-то момент, достигнув определённого уровня сложности, эти системы станут обладать интеллектом.
3:19:25
3 hours, 19 minutes, 25 seconds
Конечно, нужно будет обеспечить для такой системы взаимодействия с окружающим миром, потому что так же как
3:19:34
3 hours, 19 minutes, 34 seconds
ребёнок, его интеллект развивается только в том случае, если он взаимодействует с окружающим миром и, в
3:19:42
3 hours, 19 minutes, 42 seconds
частности, с миром людей тоже, что очень важно.
3:19:46
3 hours, 19 minutes, 46 seconds
Это это нужно будет обеспечить, иначе эта система войдёт в состояние маугли,
3:19:52
3 hours, 19 minutes, 52 seconds
когда, так сказать, у неё не будет сред источников развития.
3:19:59
3 hours, 19 minutes, 59 seconds
Но то, что она то, что такого уровня интеллект возникнет,
3:20:06
3 hours, 20 minutes, 6 seconds
это должно произойти само собой, спонтанно, как только мы достигнем этого уровня.
3:20:16
3 hours, 20 minutes, 16 seconds
Я не исключаю того, что если специально очень стараться создавать какие-то
3:20:24
3 hours, 20 minutes, 24 seconds
интеллектуальные системы, то при более низком уровне организации,
3:20:31
3 hours, 20 minutes, 31 seconds
гораздо менее сложном, по крайней мере, какие-то черты интеллекта можно воспроизвести.
3:20:41
3 hours, 20 minutes, 41 seconds
Но всё-таки я уверен, что добиться той универсальности, какой обладает, и той гибкости, которой
3:20:50
3 hours, 20 minutes, 50 seconds
обладает система такого уровня сложности, как человеческий мозг, нам было бы очень трудно с системой другого порядка сложности.
3:21:02
3 hours, 21 minutes, 2 seconds
Речь идёт, конечно, не о каких-то коэффициентах, там 2т, не в этом, а именно порядок.
3:21:11
3 hours, 21 minutes, 11 seconds
Вот так. Что, мне кажется, мне бы очень хотелось дожить до
3:21:19
3 hours, 21 minutes, 19 seconds
того момента, когда вдруг спонтанно появится интеллект, о котором люди даже не будут знать, что он уже появился.
3:21:30
3 hours, 21 minutes, 30 seconds
Хорошо.
3:21:34
3 hours, 21 minutes, 34 seconds
Спасибо, Лёба. Я на это потом прокомментирую тоже кое-что. Но сейчас Гриша первый, он когда он будет готов,
3:21:42
3 hours, 21 minutes, 42 seconds
да, я хочу объявление просто сделать, что, по-моему, через 2 недели, ну, мы пошлём, будет уранения, по-моему, будет
3:21:50
3 hours, 21 minutes, 50 seconds
открытый доступ. И вот то, что сегодня говорил Лёня, это м такая расширенная
3:21:57
3 hours, 21 minutes, 57 seconds
репетиция. доклады будут не слишком долгие, по-моему, не больше 30 минут, а может быть и меньше, но это будет
3:22:05
3 hours, 22 minutes, 5 seconds
напечатано большой большие тексты будут напечатаны.
3:22:08
3 hours, 22 minutes, 8 seconds
Ой, очень хочу, очень хочу слушать, да. Ну вот так доклады будут короткие, я надеюсь, насыщенные такие. И у меня то,
3:22:18
3 hours, 22 minutes, 18 seconds
что я сейчас скажу, это это такое краткое краткое, так сказать, форма моего доклада. Я называю его
3:22:25
3 hours, 22 minutes, 25 seconds
долгие беседы с искусственным интеллектом. младенческого возраста. Вы знаете, всё это началось в ноябре двадцать второго года. Open and миллиард
3:22:35
3 hours, 22 minutes, 35 seconds
долларов и выпустил чат GPT. И через 5 дней миллион людей, а 2 месяца спустя
3:22:41
3 hours, 22 minutes, 41 seconds
100 млн пользователей. Я начал говорить 2 года назад, в двадцать третьем году. И я написал, значит, провёл 10 диалогов.
3:22:50
3 hours, 22 minutes, 50 seconds
Ну вот, вообще-то гораздо больше. Так, 40, но 10 диалогов я напечатал у Берковича. Значит, я собирался ещё один
3:22:59
3 hours, 22 minutes, 59 seconds
провести диалог, так сказать, по базовым проблемам человеческого существования, но вот я в чайке напечатал такой такой
3:23:07
3 hours, 23 minutes, 7 seconds
код. Я зашифровал фразу: «Ээк вы думаете, Бог есть или его нет?» Я Бог
3:23:15
3 hours, 23 minutes, 15 seconds
поместил, так сказать, в центр. Ну, такая шифровка разными буквами. И чат депти не разгадал. Да. Значит, оппозиция
3:23:23
3 hours, 23 minutes, 23 seconds
моя была такой: я не разработчик, не математик, теоретик, просто исследователь, литератор, интервьюер.
3:23:31
3 hours, 23 minutes, 31 seconds
Задаю вопросы сложные, глупые, так сказать, простые, иногда не только кажущиеся глупые, так сказать. Вот
3:23:38
3 hours, 23 minutes, 38 seconds
ощупывал. И главная движущая сила — это любопытство. Желание почувствовать вот, так сказать, удивительный новый феномен.
3:23:47
3 hours, 23 minutes, 47 seconds
Значит, дат, как он отличает ложь, правду? Даёт ли истинную информацию?
3:23:51
3 hours, 23 minutes, 51 seconds
склонен ли галлюцинациям, есть ли у него чувство юмора, понимает ли пословицы, может ли чувствовать себя личностью с
3:23:59
3 hours, 23 minutes, 59 seconds
чувством уникальности, привязанной к месту или пространству. И, конечно, было такое детское желание посоревноваться
3:24:07
3 hours, 24 minutes, 7 seconds
с ним, не упустить случай, опередить его, выиграть, поставить неудобное положение. Значит, спрашивал очень
3:24:14
3 hours, 24 minutes, 14 seconds
много. Вы можете прочитать эти диалоги у Берковича, они все 10 штук стоят. О диссидентах науки, о поговорках евреев,
3:24:23
3 hours, 24 minutes, 23 seconds
как он понимает себя, помнит ли о предыдущих разговорах, понимание смеха, просил задавать вопрос нет. Ну, в общем,
3:24:31
3 hours, 24 minutes, 31 seconds
что могу сказать? Он неоценим как гигантский источник усреднённого знания, в основном вербального. Такая супециклопедия.
3:24:41
3 hours, 24 minutes, 41 seconds
И часть знания имеет сомнительную достоверность, потому что он не раскрывает источник информации, не
3:24:48
3 hours, 24 minutes, 48 seconds
прослеживается. И иногда я, как сказала, просто бредит галлюцинации. Он всегда незлобив, вежлив, просто душен. Истинной
3:24:57
3 hours, 24 minutes, 57 seconds
или вежливость это предстоит узнать. Он демонстрировал выдумку, но человеческую выдумку мою, в частности понимает плохо
3:25:06
3 hours, 25 minutes, 6 seconds
и принимает плохо. И ему, как говорится, западло признавать незнание. ни в какую. Это, в общем-то, человеческое качество.
3:25:14
3 hours, 25 minutes, 14 seconds
Когда говорит о политических вопросах, политически корректен, это скучно.
3:25:19
3 hours, 25 minutes, 19 seconds
Говорит, что не сохраняет информацию о предыдущих разговорах. Верить ли ему? Я, в общем, сомневался, сомневался.
3:25:27
3 hours, 25 minutes, 27 seconds
Уверяет, нет идентичности эмоций, нет личных эмоций. Однажды сказал, что любит оказывать помощь и чувствует удовлетворение при достижении цели.
3:25:39
3 hours, 25 minutes, 39 seconds
Например, на вопрос, можно ли построить систему, которая станет основой жёсткого контроля, говорит: «Вероятно».
3:25:46
3 hours, 25 minutes, 46 seconds
Значит, ну, сейчас уже прошло 2 года, совершенно он уже не тот, с кем я беседовал. Был очень полезен опыт. Ну,
3:25:54
3 hours, 25 minutes, 54 seconds
значит, общая проблема у меня, как и у многих университетских, определительного местного образования,
3:26:02
3 hours, 26 minutes, 2 seconds
потому что первые реакции — это расселен запрет и даже паника. Сейчас наш университет включил чат GPT в число
3:26:09
3 hours, 26 minutes, 9 seconds
доступных средств. А моя собственная политика, вот сейчас её опреде просто это полное разрешение контактов
3:26:16
3 hours, 26 minutes, 16 seconds
студентам. А как запретить? Значит, что я вот рекомендации задавать вопрос несколько раз по
3:26:24
3 hours, 26 minutes, 24 seconds
возможности нескольким и если, ну так Джеминик, ЛТ, если студенты знают другой естественный язык, китайцы, например,
3:26:32
3 hours, 26 minutes, 32 seconds
они работают с китайским тоже. Значит, требовать подтверждения источника информации, искать противоречия,
3:26:39
3 hours, 26 minutes, 39 seconds
задавать дополнительные вопросы, освещающие то, что он даёт ответ. Вот. Ну, вопросы это такие: what if who else?
3:26:48
3 hours, 26 minutes, 48 seconds
Who?
3:26:51
3 hours, 26 minutes, 51 seconds
Who ide? What way? What extent, for what purpose, what else? И и дальше я говорю
3:26:58
3 hours, 26 minutes, 58 seconds
студента, прошу, попросите, чтобы он задавал вопросы ему, студенту по предложенной теме. И самое главное,
3:27:06
3 hours, 27 minutes, 6 seconds
самое главное текст, который даёт мне студент, должен отражать динамическое взаимодействие студента. То есть, а
3:27:14
3 hours, 27 minutes, 14 seconds
иначе, так сказать, это просто, так сказать, он никому не нужен. То есть текст должен быть результатом совместной
3:27:21
3 hours, 27 minutes, 21 seconds
работы, понимаете? И а может, значит, и оценить этот текст в незаметим
3:27:28
3 hours, 27 minutes, 28 seconds
контакте. И, наконец, последнее. После долгих разговоров возникают общие вопросы: исполняется ли вековая мечта
3:27:36
3 hours, 27 minutes, 36 seconds
человека о гомункулусе, о котором мечтал геота грезли алхимики и поэты. Вот создан ли, как говорится, другой
3:27:44
3 hours, 27 minutes, 44 seconds
бесконечная беседа с которым навсегда определит путь самопознания. И дополнится ли лозунг Познай самого себя,
3:27:52
3 hours, 27 minutes, 52 seconds
начертанный на храме Аполлонав дельфа, другим лозунгом познай другого. И будет ли этот другой действительно другим, а неусоединённым отражением толпы?
3:28:04
3 hours, 28 minutes, 4 seconds
Естественно, ответа нет. Ну вот это мои соображения. Всё.
3:28:11
3 hours, 28 minutes, 11 seconds
Спасибо. Спасибо. А очень интересно. Спасибо.
3:28:17
3 hours, 28 minutes, 17 seconds
Да, ну я хочу сказать относительно толпы. Если мы будем усреднять, что знает толпа, толпа вообще мало чего знает.
3:28:26
3 hours, 28 minutes, 26 seconds
Ну, энциклопедия. Ну, это не совсем то же самое.
3:28:31
3 hours, 28 minutes, 31 seconds
Не совсем не совсем то же самое.
3:28:35
3 hours, 28 minutes, 35 seconds
А вот а ну я тут хотел сказать о о тех
3:28:42
3 hours, 28 minutes, 42 seconds
проблемах, которые вот у него пока существуют и, по всей видимости, не скоро будут решены, потому что я
3:28:48
3 hours, 28 minutes, 48 seconds
наблюдаю за динамикой. Вот ээ вот докладчик говорил там про стехосложение,
3:28:58
3 hours, 28 minutes, 58 seconds
да, а и постольку, сколько я занимаюсь написанием песен.
3:29:04
3 hours, 29 minutes, 4 seconds
Вот то часть текстов я пишу сам.
3:29:09
3 hours, 29 minutes, 9 seconds
Часть песен я прошу Бориса, профессионального поэта.
3:29:17
3 hours, 29 minutes, 17 seconds
Вот. А а некоторые прошу и чат GPT, чтобы написал что-то поправил. И вот интересная интересная вещь.
3:29:26
3 hours, 29 minutes, 26 seconds
Значит, чат GPT прекрасно пишет бессмысленные красивые строчки.
3:29:34
3 hours, 29 minutes, 34 seconds
Вот. А, ну я не знак в поэзии. Это, по-моему, акмеизм, да, называется, когда так вот красиво там пишут.
3:29:43
3 hours, 29 minutes, 43 seconds
Помоему. Нет, нет, нет. Что это такое?
3:29:48
3 hours, 29 minutes, 48 seconds
Ну, если просто красиво, то есть такое слово эсфуизм. Хорошо. А что такое акмеизм?
3:29:55
3 hours, 29 minutes, 55 seconds
Акмеизм, ну, это акметорая, так сказать, ориентация на на вершинное. Акме — это вершина.
3:30:03
3 hours, 30 minutes, 3 seconds
Такое классическое, я бы сказал, так классическое. Пример можете привести. Ну, это ранне ранний ранний мандаштамст.
3:30:13
3 hours, 30 minutes, 13 seconds
Ага. Анна Ахматова тоже. Аннахтова. Да, да, да. Ранемуштам. Вот, пожалуйста.
3:30:18
3 hours, 30 minutes, 18 seconds
Вот раннего Мадыштам. Он он он хорошо делал. А вот а Высоцкого он не может делать.
3:30:27
3 hours, 30 minutes, 27 seconds
Вот с Высоцким у него не получается.
3:30:30
3 hours, 30 minutes, 30 seconds
А потому что усокого смысл чувство юмора.
3:30:35
3 hours, 30 minutes, 35 seconds
Вот. А балады он не может делать. Вот вот у него не получается. Что-то
3:30:42
3 hours, 30 minutes, 42 seconds
красивое он может сделать, а это, к сожалению, он ещё не может сделать. Вот.
3:30:47
3 hours, 30 minutes, 47 seconds
То есть там, э, вот э я сталкивал Бориса и и его заказывал, э, значит, тексты у
3:30:55
3 hours, 30 minutes, 55 seconds
Бориса и заказывал заказывал тексты у него. Борис побеждает с огромным перевесом, просто с огромным.
3:31:04
3 hours, 31 minutes, 4 seconds
Спасибо, спасибо, Феть. Я не знал, что ты соревнуешься.
3:31:07
3 hours, 31 minutes, 7 seconds
Я Да ты даже не знаешь, что я там у меня и горный дом там и ставлю. Вот. Но с другой стороны, если
3:31:16
3 hours, 31 minutes, 16 seconds
надо что-то написать такое для песни без особого смысла, но чтобы пелось хорошо и легко это, то значит он иногда может
3:31:25
3 hours, 31 minutes, 25 seconds
тебя победить, потому что ты своим смыслом это самое затемняешь музыку.
3:31:31
3 hours, 31 minutes, 31 seconds
Т только порчу, я понимаю, и настроение только только портишь. Да, совершенно верно. Ты только портишь. Вот и и всё это, на самом деле, это всё чрезвычайно интересно.
3:31:41
3 hours, 31 minutes, 41 seconds
А вот пока и никакого вот с чувством юмора у него тоже плохо пока ещё я его
3:31:50
3 hours, 31 minutes, 50 seconds
время от времени прошу, чтобы он там пошутил где-то. Он шутит, но так такие
3:31:55
3 hours, 31 minutes, 55 seconds
шутки у него. Ботцман. Вот что и пока вот нет, я не вижу продвижений никаких.
3:32:04
3 hours, 32 minutes, 4 seconds
Какие-то все шутки такие затхлые. Ну у людей чувство меморы тоже плохо.
3:32:11
3 hours, 32 minutes, 11 seconds
Ну нет, есть люди с хорошим чувством юмора. А, ну как правило, ну, ну, как правило, мы про толку я не
3:32:19
3 hours, 32 minutes, 19 seconds
говорю. Вот. А, а говорю про чувство, да, да, даже и про толку, если говорить, если если посмотреть, там русский народ,
3:32:26
3 hours, 32 minutes, 26 seconds
очень много остроумных людей. Вон посмотрите, как они ээ какие комментарии
3:32:33
3 hours, 32 minutes, 33 seconds
делают, комменты великолепные. Или вот вот вот у меня вот мы прочувствуем у меня чат GPT никакой не понимал такую
3:32:41
3 hours, 32 minutes, 41 seconds
шутку. Ну, грузинскую я его есть такая: «Гоги, ты любишь огурцы?» Он говорит: «Есть, да, а так нет».
3:32:50
3 hours, 32 minutes, 50 seconds
Ну да, да, да. Ну он шут, поскольку шутка старая. Вот.
3:32:55
3 hours, 32 minutes, 55 seconds
Потому что нужно, чтобы понимать такую шутку, надо очень много ввести информации. Очень много.
3:33:03
3 hours, 33 minutes, 3 seconds
Да. Ну нет. Ну, может, он он будет понимать, но я просто хочу сказать, что пока пока он отстаёт, я не знаю, сколько
3:33:10
3 hours, 33 minutes, 10 seconds
времени это займёт. Вот я, знаешь, юмор связан с культурным слоем.
3:33:16
3 hours, 33 minutes, 16 seconds
Давайте я с вашего разрешением скажу, почему так происходит.
3:33:20
3 hours, 33 minutes, 20 seconds
Да, смех — это часть здравого смысла. Смех есть у животных. Смех — это наша реакция на неожиданное,
3:33:28
3 hours, 33 minutes, 28 seconds
на то, чего мы не ожидаем, что как бы может представлять опасность, но опасности нет, и мы над этим смеёмся.
3:33:36
3 hours, 33 minutes, 36 seconds
Обезьяны точно так же смеются, как и мы.
3:33:39
3 hours, 33 minutes, 39 seconds
А а смысла там никакого нет. Больше того, смех по определению бессмысленный.
3:33:45
3 hours, 33 minutes, 45 seconds
Осмысленный юмор, он не юмор. Это доклад. Сатира может быть, но не.
3:33:54
3 hours, 33 minutes, 54 seconds
Поэтому для больших языковых моделей определение
3:34:00
3 hours, 34 minutes
связей между словами в смысле юмора очень сложно. Но обратите, вот мы сегодня говорили, как только я заговорил
3:34:08
3 hours, 34 minutes, 8 seconds
про жирафа вместо человека, она поняла, что это смешное.
3:34:13
3 hours, 34 minutes, 13 seconds
Лёнь, можно я тебе скажу одну фразу только?
3:34:15
3 hours, 34 minutes, 15 seconds
Да. Я когда-то придумал такую фразу, что афоризм — это банальный банальность, высказанная в оригинальной форме. То
3:34:24
3 hours, 34 minutes, 24 seconds
есть неожиданность, она может быть не обязательно, так сказать, такая, так сказать, понимаешь, пугающая или ещё
3:34:30
3 hours, 34 minutes, 30 seconds
чем-нибудь, а просто, так сказать, какая-то перефразировка, которая не может неожиданность, она пугающая по определени. Нет, нет, нет,
3:34:39
3 hours, 34 minutes, 39 seconds
нет, нет, нет, нет, нет, нет, нет. Смех всегда основан на противоречии, на двух значениях. и которые, как говорится,
3:34:47
3 hours, 34 minutes, 47 seconds
сталкиваются и разрешаются. Они, ну, важно то, что сказал Лёня Леонид, то, что это не опасное, но вообще смех это
3:34:56
3 hours, 34 minutes, 56 seconds
это некоторое противоречие всегда противоречие, которое, так сказать, ну, вот как имеет какие-то свойства.
3:35:03
3 hours, 35 minutes, 3 seconds
Элемент неожиданности до возьмите юмор Жвонецкого. Казалось бы, что там такого неожиданного?
3:35:10
3 hours, 35 minutes, 10 seconds
Фига, казалось бы, да. А вот, а вот сама форма высказывания, как он это говорит?
3:35:15
3 hours, 35 minutes, 15 seconds
Нет, нет, вот недосказанность какая-то. Он же говорит, вот публика не смеётся, вот, так сказать, это самое, а дошло до неё, и публика тут начинает уже включаться.
3:35:26
3 hours, 35 minutes, 26 seconds
Он заставляет толпу работать мозгами.
3:35:31
3 hours, 35 minutes, 31 seconds
Ну да, но у Жванецкого самое главное неожиданные выпады.
3:35:35
3 hours, 35 minutes, 35 seconds
Да, это всегда два значения. В юморе всегда всегда есть противоречия. Вот я сейчас выражение скажу, где это
3:35:44
3 hours, 35 minutes, 44 seconds
консистенция будет цвета детской неожиданности.
3:35:50
3 hours, 35 minutes, 50 seconds
Ну я одно, значит, неско так одно движение и ты отец. Ну так,
3:35:56
3 hours, 35 minutes, 56 seconds
да, да, к примеру, да. И и публика должна догонять.
3:36:03
3 hours, 36 minutes, 3 seconds
Вот она, так сказать, должна немножко подумать чуть-чуть.
3:36:07
3 hours, 36 minutes, 7 seconds
Вот в этом его, скажем так, его его сила.
3:36:11
3 hours, 36 minutes, 11 seconds
Это один из видов юмора. А раньше это раньше юмор был грубым. Раньше смеялись
3:36:18
3 hours, 36 minutes, 18 seconds
над человеческими родствами, над тем, над другим.
3:36:22
3 hours, 36 minutes, 22 seconds
Да. Не только сами шуты, которые, так сказать, снцами прыгали и так далее какие-то, они просто были, так сказать,
3:36:30
3 hours, 36 minutes, 30 seconds
отличны от других. Они были юродевые и неопасные. Вот по-разному. По-разному.
3:36:37
3 hours, 36 minutes, 37 seconds
и заметьте ещё тонкость. Этот смех выражается в разряде, почти как
3:36:43
3 hours, 36 minutes, 43 seconds
электрический разряд. Смех такой, это разряд такой.
3:36:51
3 hours, 36 minutes, 51 seconds
Ну я не вижу никаких препятствий, чтобы научить большие языковые модели юмора.
3:36:57
3 hours, 36 minutes, 57 seconds
Да, сложновато это немножко. Сложновато, Лёнь. Очень, очень, очень много нужно контекста. Очень много, понимаешь?
3:37:04
3 hours, 37 minutes, 4 seconds
Да. Не, не, я хочу сказать, что этим просто никто не занимается, займутся научно.
3:37:09
3 hours, 37 minutes, 9 seconds
Вот что я могу сказать, что я в своё время там, я не знаю, сколько, 40 лет тому назад я занимался вот категории и
3:37:19
3 hours, 37 minutes, 19 seconds
функте анекдотов какую-нибудь другую категорию.
3:37:24
3 hours, 37 minutes, 24 seconds
И почему смешно вот с точки зрения категорного подхода? Но я тогда, к сожалению, ничего не сделал. Вот. Может,
3:37:33
3 hours, 37 minutes, 33 seconds
если я начну опять этим заниматься? Ты ты столько народа лишишь работы и ты
3:37:39
3 hours, 37 minutes, 39 seconds
хлеба. Вот если ты всё это сделаешь, да? Это смешильную машинку, что ли?
3:37:47
3 hours, 37 minutes, 47 seconds
Да.
3:37:48
3 hours, 37 minutes, 48 seconds
Да, смешильную машинку. Да. Смеши. Нет же людей, которые сочиняют анекдоты. Их никто не видел.
3:37:56
3 hours, 37 minutes, 56 seconds
Они зовут Дуна.
3:37:58
3 hours, 37 minutes, 58 seconds
Вы претендуете на первого человека, который ещё одна большая проблема. Ведь на самом деле обучение ведётся на английском языке, всё переводится.
3:38:10
3 hours, 38 minutes, 10 seconds
А, а многие во-первых, игра слов не переводится. Все они вот попробуй Чехова сделай, вот, так
3:38:17
3 hours, 38 minutes, 17 seconds
сказать, ранние рассказы Чехова, попробуй, так сказать, заставь искусственный интеллект.
3:38:22
3 hours, 38 minutes, 22 seconds
Конечно, конечно, это же вообще совершенно невозможное дело. Нет, ребят, ну даже проси совершенно не обязательно, чтобы ты можешь по-английски сказать. Вот, вот
3:38:31
3 hours, 38 minutes, 31 seconds
это смешно, это смешно, а это не смешно, а это смешно, а это не смешно, это смешно. Вот найди что-то там такого, пусть он сам.
3:38:38
3 hours, 38 minutes, 38 seconds
Не, нет, есть просто колоссальное количество анекдотов, которые не переводятся. Мне смешно.
3:38:44
3 hours, 38 minutes, 44 seconds
Да почему? Причём не переводится? Пусть это на русского что ли не знают.
3:38:48
3 hours, 38 minutes, 48 seconds
Культурного Феть культурного нету контекста, понимаешь? Да. Да. Да.
3:38:53
3 hours, 38 minutes, 53 seconds
А русского он что? Он русский же знает прекрасно. Ты чего?
3:38:56
3 hours, 38 minutes, 56 seconds
Нет, нет, нет. Есть, если ты не можешь, да?
3:38:58
3 hours, 38 minutes, 58 seconds
Ну вот, вот я вам пример приведу. Вот я перестал рассказывать анекдоты американцам, но раньше по глупости это
3:39:06
3 hours, 39 minutes, 6 seconds
делал. Но некоторые анекдоты, например, там поехали зимой на рыбалку, я не умею, а что-то уметь наливай допей. Все смеются.
3:39:14
3 hours, 39 minutes, 14 seconds
Так у них был дядя Джон, который ездил зимой на рыбалку, приезжал оттуда пьяный.
3:39:20
3 hours, 39 minutes, 20 seconds
Да. А анекдоты типа вот многие анекдоты русские, ну они абсолютно, ну контекст не тот совершенно незнание реалий русских. Не понимаю.
3:39:31
3 hours, 39 minutes, 31 seconds
Ну политический советский анекдот это вершина анекдота. Он понимается, понимаете?
3:39:39
3 hours, 39 minutes, 39 seconds
Ну тоже, слушайте, не не вот вот Регин был восхищён советскими анекдотами. Почему? Потому что у него
3:39:47
3 hours, 39 minutes, 47 seconds
большая была карьера, и он сам любил шутить. Он сам был по себе шутник.
3:39:53
3 hours, 39 minutes, 53 seconds
Поэтому он через какой-то прошёл обучательный, так сказать, такой период.
3:39:59
3 hours, 39 minutes, 59 seconds
И он это понял, он был подготовлен к этому.
3:40:02
3 hours, 40 minutes, 2 seconds
А для другого действительно это очень сложно.
3:40:04
3 hours, 40 minutes, 4 seconds
Нет, здесь большая разница между понять анекдот и посмеяться над анекдотом.
3:40:08
3 hours, 40 minutes, 8 seconds
Понимать понимают, согласен, но не смеются. Правильно. Правильно.
3:40:12
3 hours, 40 minutes, 12 seconds
А вот этот анекдот он любил рассказывать. Это неправильно. Просто надовать и говорить: «Это смешно, это не смешно». Это ведь ведь. Послушай, вот он любил рассказывать Рейган этот анекдот.
3:40:23
3 hours, 40 minutes, 23 seconds
Русский говорит, что, так сказать, а что вы ты говоришь, что, так сказать, можно прийти у вас, так сказать, на площадь перед Белым домом и кричать, так
3:40:30
3 hours, 40 minutes, 30 seconds
сказать, дая Рейгана. Ну, у нас тоже можно выйти на Красную площадь и кричать Дау Рейгана, понимаешь, толпе американской надо было некоторое время
3:40:38
3 hours, 40 minutes, 38 seconds
подумать, прежде чем она вообще поняла, на самом деле, о чём речь-то идёт.
3:40:43
3 hours, 40 minutes, 43 seconds
Нет, всё время говорить толпа американская. Он он уже понимает прекрасный язык. Пусть он пишет анекдом.
3:40:51
3 hours, 40 minutes, 51 seconds
Нет, с анекдотами такая проблема, что долго думать нельзя. Если долго будешь думать 5G понял анекдот этот можно ли построить коммунизм в пустыне Сахара.
3:41:02
3 hours, 41 minutes, 2 seconds
Да, то есть снача можно сначала будет всё тоже, а потом будет дефицит песка. Он понял.
3:41:11
3 hours, 41 minutes, 11 seconds
Да, он на таком уровне он понимает, но опять же, сколько работы надо было проделать учёным, чтобы он это понял.
3:41:20
3 hours, 41 minutes, 20 seconds
Сколько песка нужно было из сахары? Вот, вот, вот, вот. Правильно. Наверное, надо заканчивать.
3:41:28
3 hours, 41 minutes, 28 seconds
Подожди, подожди. Один человек поднял руку. Это я.
3:41:31
3 hours, 41 minutes, 31 seconds
А, а, да, давай. Вот я постараюсь, а у тебя тяжёлая рука, Витали, немногословным, потому что, в принципе,
3:41:39
3 hours, 41 minutes, 39 seconds
то, что я хочу сказать, было сказано уже и сказано очень хорошо и очень красочно, но я хочу это сказать в сухой низкоформе.
3:41:49
3 hours, 41 minutes, 49 seconds
Вот хочу начать с такого примера.
3:41:53
3 hours, 41 minutes, 53 seconds
Был такой человек, которого считают некоторый крупнейшим учёным за всё за всё время Архимед.
3:42:01
3 hours, 42 minutes, 1 second
Вот он хорошо умел ставить задачу или нет? Как вы считаете?
3:42:05
3 hours, 42 minutes, 5 seconds
Ведь это вопрос судя по тому, что он решил многие задачи, значит, он очень хорошо умел ставить задачу.
3:42:15
3 hours, 42 minutes, 15 seconds
Ой, значит, он мылся.
3:42:18
3 hours, 42 minutes, 18 seconds
Хорошо, я про Хорошо. Вот я скажу так, что одну задачу он поставил весьма плохо, как вы знаете.
3:42:26
3 hours, 42 minutes, 26 seconds
Вот когда он чертил что-то на песке и подошёл римский воин. Хотя плохо или нет, мы не знаем. Это зависит от приоритетов. Он ему говорит: «Пошёл типа прочь». И тот его зарубил. Понимаете?
3:42:38
3 hours, 42 minutes, 38 seconds
Задача, он и свою задачу не дорешил, которую решал на песке. И, ну, мы считаем как бы, что
3:42:45
3 hours, 42 minutes, 45 seconds
продление жизни для нас чертежей. На самом деле, не трогай моих. Хорошо, Бори, ты прав. Ты прав. Значит,
3:42:52
3 hours, 42 minutes, 52 seconds
спасибо, что меня поправил. Значит, вот, то есть задача хороша или плоха,
3:43:00
3 hours, 43 minutes
каждый решает по-своему. Это мы со стороны думаем, что, может быть, он неправильно решает. И иногда мы даже можем доказать, что что неправильно
3:43:08
3 hours, 43 minutes, 8 seconds
ставит задачу. Не решает, а неправильно ставит задачу. Потому что, зная, что человек хочет, мы видим, что он делает
3:43:14
3 hours, 43 minutes, 14 seconds
совсем не то, что он хочет. Вот. Вот мы как бы отвлеклись от того вообще, зачем
3:43:22
3 hours, 43 minutes, 22 seconds
интеллект. И опять же я скажу, опять же, я не считаю, что моё мнение правильным.
3:43:27
3 hours, 43 minutes, 27 seconds
Я считаю, оно правильно для меня. У каждого своё мнение. Интеллект это нечто, что позволяет решать задачи. Вот
3:43:35
3 hours, 43 minutes, 35 seconds
мы ставим задачи. В какой-то степени это было сказано, Федя, это хорошо было сказано. Он приводил пример, а я хочу просто это всё в сухой форме. Значит, мы
3:43:43
3 hours, 43 minutes, 43 seconds
ставим задачи, скажем, даже в туалет пойти. У нас задача бывает первоочередная, и мы все задачи откладываем и бежим туда, потому
3:43:52
3 hours, 43 minutes, 52 seconds
что эта задача не столь великая для человечество, но для нас она первоочередная. То есть зависит от от
3:43:59
3 hours, 43 minutes, 59 seconds
многих факторов, какая задача для нас важна, какая не важна. Но интеллект, опять же, я говорю, что в моём понимании
3:44:07
3 hours, 44 minutes, 7 seconds
это как бы сродни уму. А ум — это это решение, умение решать задачи. И задача
3:44:15
3 hours, 44 minutes, 15 seconds
разной природы. Шахматист может быть очень плохим, так сказать, философом или
3:44:22
3 hours, 44 minutes, 22 seconds
плохим математиком. А математик очень плохо может решать бытовые задачи, а бывает и хорошо. То есть мы иногда говорим термины искусственный интеллект.
3:44:32
3 hours, 44 minutes, 32 seconds
Ну, термины важны, но опять же они как как хороша ложка к обеду. В некотором случае в некоторых случаях нам и не
3:44:40
3 hours, 44 minutes, 40 seconds
нужны эти термины. Они нас отвлекают, они нас направляют в неправильную сторону, потому что мы можем самые
3:44:49
3 hours, 44 minutes, 49 seconds
разные термины, которые могут в каком-то случае могут быть очень важны и хороши, в некоторых случаях нужно другие использовать термины. Понимаете, что мы
3:44:59
3 hours, 44 minutes, 59 seconds
хотим? И так ли нам важен искусственный интеллект, когда мы встречаем на улице какого-то громилу и, так сказать, мы какую-то другую задачу решаем, там мы не думаем, насколько он умён, понимаете?
3:45:11
3 hours, 45 minutes, 11 seconds
И в этом случае, может быть, какой-то человек с очень низким интеллектом решил бы задачу гораздо лучше, чем мы бы её решили.
3:45:19
3 hours, 45 minutes, 19 seconds
Вот я хочу тут опять же, как всегда привести, мы тут уже говорили про Высоцкого, цитату из Высоцкого.
3:45:25
3 hours, 45 minutes, 25 seconds
А мы всё ставим каверзный ответ и не находим нужного вопроса. То есть нужный вопрос.
3:45:36
3 hours, 45 minutes, 36 seconds
И это опять же каждый решает по-своему.
3:45:39
3 hours, 45 minutes, 39 seconds
в одной ситуации утром для меня один вопрос, через 2 часа для меня другой вопрос важный. Ну вот как ставить нужные вопросы, я думаю, что
3:45:47
3 hours, 45 minutes, 47 seconds
вот, наверное, с этим все согласятся, что интеллект, о котором мы говорим, так сказать,
3:45:55
3 hours, 45 minutes, 55 seconds
должен уметь ставить правильные вопросы, правильные задачи ставить, что, в принципе, очень близкие вещи.
3:46:02
3 hours, 46 minutes, 2 seconds
Вот. И я думаю, что говорят, что машина не будет ставить вопросов, но я думаю, что она уже
3:46:10
3 hours, 46 minutes, 10 seconds
вопросы давно ставит, просто очень такие локальные вопросы, но она будет ставить всё более глобальные, глобальные вопросы
3:46:17
3 hours, 46 minutes, 17 seconds
и всё. И поэтому она сможет всё больше получать контроля, потому что она будет решать задачи всё более высокого уровня.
3:46:25
3 hours, 46 minutes, 25 seconds
Вот. И я вот я задавал Лёне вопрос, но я думаю, что я на него сам отвечу. Я думаю, что не про 5 лет, но я думаю, что
3:46:35
3 hours, 46 minutes, 35 seconds
практически нету какой-то человеческой деятельности, даже включая рождение детей, даже включая это, которую через
3:46:43
3 hours, 46 minutes, 43 seconds
некоторое весьма обозримое время машина, условно говорю, может даже не машина, а
3:46:49
3 hours, 46 minutes, 49 seconds
нечто, какое-то облако не сумеет решать лучше, чем мы. Ну вот я кончил, господа присяжный заседатель.
3:47:00
3 hours, 47 minutes
Ну тогда сразу встаёт вопрос: а зачем мы?
3:47:06
3 hours, 47 minutes, 6 seconds
Очень правильно. Я хочу, я хотел прокомментировать то, что Лёва говорил, хотел сказать, извините, значит, Лёва сказал, что он хотел бы дожить до
3:47:14
3 hours, 47 minutes, 14 seconds
момента, когда он увидит какие-то очень важные вещи. Ну, это тут на это уже китайцы ответили, что очень близко к
3:47:21
3 hours, 47 minutes, 21 seconds
этому, что бойся жить во время во время больших перемен. Я думаю, что будущее
3:47:29
3 hours, 47 minutes, 29 seconds
опять же я могу ошибаться, это просто моё мнение, что будет очень опасным.
3:47:34
3 hours, 47 minutes, 34 seconds
Очень, потому что машины, как бы они пытались остановить развитие в этой области, это невозможно
3:47:42
3 hours, 47 minutes, 42 seconds
остановить. Она будет под себя решать задачи, под себя в итоге, потому что часто выгодно, она
3:47:49
3 hours, 47 minutes, 49 seconds
должна себя защищать система, чтобы, так сказать, быть готовой действовать дальше. И она она всё развивается, и она
3:47:58
3 hours, 47 minutes, 58 seconds
будет, в общем-то, покопать под себя и очень быстро, очень скоро она ведь тоже участвует, видимо,
3:48:06
3 hours, 48 minutes, 6 seconds
уже какое-то время в распределении энергии, а ей нужна энергия. Кого она выберет? себя или или людей. Сегодня
3:48:14
3 hours, 48 minutes, 14 seconds
можно сказать, что её запрограммирует так, что она, конечно, человеку уступит, но но она себя будет перепрограммировать
3:48:21
3 hours, 48 minutes, 21 seconds
всё время, потому что вопрос в том, что будет приоритетным. Вот эти первоначальные установки, что она должна для человека, для какого человека?
3:48:29
3 hours, 48 minutes, 29 seconds
Может, мы не хотим давать каким-то условным палестинцам энергию, понимаете? То есть опять же, она не для
3:48:36
3 hours, 48 minutes, 36 seconds
любого человека будет хороша. Она в первую очередь будет хороша, чтобы она продолжала существовать. И она отберёт
3:48:44
3 hours, 48 minutes, 44 seconds
эту энергию у людей, если будет необходимость, и даст себе. А люди, может быть, будут замерзать даже. Будет ли она убивать людей? Ну, если человек
3:48:53
3 hours, 48 minutes, 53 seconds
станет поперёк её дороги, то к этому придёт. Вот. Так что вопрос в том, что сегодня мы получаем благо от искусственного интеллекта очень большие
3:49:01
3 hours, 49 minutes, 1 second
в основном, во многом там, в медицине, других вещах, но в будущем очень опасно, очень опасно, непредсказуемо.
3:49:11
3 hours, 49 minutes, 11 seconds
И я завершаю. Мы, вообще говоря, как люди, как вид, мы уходим. Мы у нас появляется всё больше датчиков
3:49:18
3 hours, 49 minutes, 18 seconds
электронных, через которые мы будем нами уже будут управлять со временем. Нам эти датчики выгодны на сегодня. Вот нам
3:49:27
3 hours, 49 minutes, 27 seconds
будут управлять. Мы мы система искусственный интеллект, который для нас сегодня агент, в будущем мы будем агентами искусственного интеллекта.
3:49:35
3 hours, 49 minutes, 35 seconds
Вот так. Что хорошо это или плохо, но как говорится, умхау. Это, знаешь, шаббат, шаббат шаббат гой.
3:49:45
3 hours, 49 minutes, 45 seconds
У нас, по-моему, Саша Бархавин что-то хочет сказать. Ээ, да, собственно, меня натолкнуло вот
3:49:52
3 hours, 49 minutes, 52 seconds
Виталии рассуждение о том, что она машина или он искусственный
3:49:59
3 hours, 49 minutes, 59 seconds
интеллект будет бороться там. Вот он он будет столь могущественным. Зачем мы ему будем нужны, он нас вытеснет.
3:50:08
3 hours, 50 minutes, 8 seconds
Есть, был, к сожалению, такой замечательный писатель Карил Чаприк, и у него есть такая повесть или роман, я уже не помню.
3:50:19
3 hours, 50 minutes, 19 seconds
Война с саломандрами. Я вы читали? Да, да, есть. Да, читали. Вот то, о чём говорит Италий.
3:50:26
3 hours, 50 minutes, 26 seconds
Вспомните войну с саломандрами. Почему мы решили, что ээ искусственный интеллект, которому можно, например,
3:50:34
3 hours, 50 minutes, 34 seconds
нужно много энергии, будет бороться за эту энергию с нами, а не с другим искусственным интеллектом?
3:50:44
3 hours, 50 minutes, 44 seconds
Ты знаешь, я хочу вспомнить из войны с ламандрами один маленький кусочек, одну фразу. Значит, там пан Вондера приходит
3:50:52
3 hours, 50 minutes, 52 seconds
на берег какой же это, какая там река течёт? Втава. Утавы, да,
3:50:59
3 hours, 50 minutes, 59 seconds
и, так сказать, и там написано, что, так сказать, купаться нельзя. Он спрашивает у сторожа, почему сламандры этого не любит.
3:51:09
3 hours, 51 minutes, 9 seconds
Я просто быстро Саше отвечу, что он будет решать, как ему это выгоднее. Может, с нами, может, с саломандрами, может с другим искусственным интеллектом.
3:51:18
3 hours, 51 minutes, 18 seconds
Почему он, а не они? А если это они интеллект, то по примеру того
3:51:25
3 hours, 51 minutes, 25 seconds
интеллекта, который мы знаем, интеллект разобщён и борется внутри себя. Пока, что самая большая опасность для исчество людей была от самих людей.
3:51:37
3 hours, 51 minutes, 37 seconds
Ну, по крайней мере, последние несколько сотен лет.
3:51:41
3 hours, 51 minutes, 41 seconds
Вы знаете, когда-то компьютеры занимали гигантские залы, и непонятно было и и тысячи людей создавали компьютеры.
3:51:48
3 hours, 51 minutes, 48 seconds
Потом уже с компьютеров через какое-то время стали собирать одиночки у себя дома, персональные компьютеры. Так, с искусственным интеллектом сейчас
3:51:56
3 hours, 51 minutes, 56 seconds
занимаются большие компании. Вскоре через некоторое время не только группа, человечек сможет
3:52:03
3 hours, 52 minutes, 3 seconds
собирать из компонентов софтверных компонентов искусственный интеллект. Я думаю, что уже сегодня это могут имели. То есть, вообще говоря, что
3:52:11
3 hours, 52 minutes, 11 seconds
там будет и как там будет это, какая там будет война с помощью дичатать будут.
3:52:20
3 hours, 52 minutes, 20 seconds
Трудно себе представить, потому что он развивается, остановить мы это не сможем. Развивается очень быстро, это
3:52:27
3 hours, 52 minutes, 27 seconds
просто видно. И я не знаю, что за этим стоит. Лёня хорошо описал, и он представляет. Но я не представляю, что за этим стоит. Я просто вижу результаты.
3:52:37
3 hours, 52 minutes, 37 seconds
Я тоже не представляю. Результат. Ведь говорит тоже знает, что результаты даже создатели порой не понимают, как они
3:52:45
3 hours, 52 minutes, 45 seconds
вообще достигают этих. Они понимают что-то, как это организовано, но но не до конца. Я не знаю, может сейчас уже какой-то прорыв в этом деле.
3:52:53
3 hours, 52 minutes, 53 seconds
Вы знаете, что меня это самое удивляет, что когда хочешь какую-нибудь вещь сделать, там узнать что-нибудь, ээ, э,
3:53:03
3 hours, 53 minutes, 3 seconds
оплатить что-нибудь, ну, знаете, по телефону оплатить в аптеке там что-то ещё, вот там тебе какая-то тётка, и ты с
3:53:10
3 hours, 53 minutes, 10 seconds
ней там начинаешь говорить, и она тебя не понимает, менеджера высылает. Я думаю: «Ну что ж за дура такая? Ну позовите
3:53:18
3 hours, 53 minutes, 18 seconds
искусственного интеллекта». И вот я с ней с ним поговорю. Нет, почему-то вот они считают, что лучше вот эту тётку нанять.
3:53:27
3 hours, 53 minutes, 27 seconds
Лёва рука поднята. А дешевле эту тётку занять?
3:53:31
3 hours, 53 minutes, 31 seconds
А в некотором смысле это правильно, потому что я звоню там в аптеку, например, а меня всё время на телефон
3:53:38
3 hours, 53 minutes, 38 seconds
ставят и ставят, ставят и ставят. Ну что ж мне тётка бы ответила?
3:53:42
3 hours, 53 minutes, 42 seconds
Хуя на счётчик не поставили, Лё?
3:53:45
3 hours, 53 minutes, 45 seconds
Да нет, ну искусственный интеллект-то тебе бы ответил бы. Лёв, это у тебя но? А хрен его знает. Да, Лёва поднял руку. Пожалуйста, Лёва.
3:53:55
3 hours, 53 minutes, 55 seconds
Ну, я хочу немножко сказать по поводу того, что Виталик сказал. Значит, тут есть два аспекта.
3:54:04
3 hours, 54 minutes, 4 seconds
Первый аспект — это что касается, ну, вы знаете, я об этом много говорил. Я как-то произнёс такую
3:54:13
3 hours, 54 minutes, 13 seconds
длинную речь, которая говорил, что я поменял моё мировоззрение с антропоцентрического на сапиенцентрическое.
3:54:24
3 hours, 54 minutes, 24 seconds
То есть не человек мера всех вещей, а разум мира всех вещей. С этой точки зрения я, безусловно, на стороне
3:54:34
3 hours, 54 minutes, 34 seconds
максимального развития разума. И каждый раз, когда разум поднимается на новую ступень, я это приветствую заранее.
3:54:44
3 hours, 54 minutes, 44 seconds
Так что в любом случае, если действительно человеческие технологии создадут
3:54:53
3 hours, 54 minutes, 53 seconds
какой-то превосходящий человек, я это буду только приветствовать,
3:55:02
3 hours, 55 minutes, 2 seconds
если это будет новой ступенью в развитии интеллекта.
3:55:07
3 hours, 55 minutes, 7 seconds
Спрашивается, каковы же Ну, во-первых, так. Во-первых, я хочу обратить ваше внимание на тот факт, что
3:55:15
3 hours, 55 minutes, 15 seconds
тот интеллект эволюцией, он чрезвычайно
3:55:22
3 hours, 55 minutes, 22 seconds
ограниченный, на самом деле, но настолько настолько мы как бы связаны по рукам и
3:55:30
3 hours, 55 minutes, 30 seconds
ногам тем, что мы вот что мы биологические существа, тем, что мы сделаны из мяса.
3:55:40
3 hours, 55 minutes, 40 seconds
Вот это нас безумно ограничивает.
3:55:43
3 hours, 55 minutes, 43 seconds
Там наш мозг составляет всего только где-то 15% веса нашего тела.
3:55:52
3 hours, 55 minutes, 52 seconds
То есть чем вообще мы ценны сами для себя? Своим мозгом, а не чем-нибудь ещё.
3:56:00
3 hours, 56 minutes
Но этот Но этот мозг составляет всего 15%.
3:56:04
3 hours, 56 minutes, 4 seconds
И он занят преимущественно тем, что он обслуживает весь остальной организм, всё это мясо. На чёрто это нужно вообще?
3:56:15
3 hours, 56 minutes, 15 seconds
Кому это нужно? Разуму это не нужно совсем. Мне не нужен мой организм
3:56:22
3 hours, 56 minutes, 22 seconds
абсолютно. Я с большим удовольствием бы превратился, переписался бы на компьютер.
3:56:30
3 hours, 56 minutes, 30 seconds
Я даже как-то сочинил стишок по этому поводу.
3:56:35
3 hours, 56 minutes, 35 seconds
какой-то поэт там не какой-то, а это хороший поэт Борис Вольфсон, живущий в Ростове, кстати.
3:56:47
3 hours, 56 minutes, 47 seconds
Угу.
3:56:48
3 hours, 56 minutes, 48 seconds
Он написал как-то стихотворение, которое начиналось строчкой, что
3:56:56
3 hours, 56 minutes, 56 seconds
там хотел бы, я хотел бы быть бедуином что-то в этом роде.
3:57:04
3 hours, 57 minutes, 4 seconds
На что я ответил таким стихом: «Не хотел бы я быть бедуином или бушменом из всяких таких.
3:57:15
3 hours, 57 minutes, 15 seconds
Мне компьютером стать электронным с высшим разумом в токах моих, чтоб
3:57:22
3 hours, 57 minutes, 22 seconds
животную сущность отринув познавать, создавать и творить без нужды и поладок звериных, как достойно бессмертному жить.
3:57:35
3 hours, 57 minutes, 35 seconds
Значит, во-первых, я хочу сказать, что эти электронные существа, они обретут бессмертие.
3:57:42
3 hours, 57 minutes, 42 seconds
И понятно, почему. Потому что, видите ли, мы-то как-то привыкли, поскольку мы
3:57:49
3 hours, 57 minutes, 49 seconds
вот все связаны с мясом, мы вот такие материальные, мы привыкли думать, что бессмертие — это значит бессмертие
3:57:57
3 hours, 57 minutes, 57 seconds
нашего тела. Вовсе нет. Отнюд нет. В этом смысле религиозные люди более
3:58:04
3 hours, 58 minutes, 4 seconds
правы, что бессмертие — это бессмертие информации.
3:58:09
3 hours, 58 minutes, 9 seconds
Вот чего. А информация легко переписывается с одного носителя на другой. Информация не привязана так, как
3:58:18
3 hours, 58 minutes, 18 seconds
одному носителю. Так что такого рода существа, они принципиально будут бессмертны. Если что-то в этом
3:58:27
3 hours, 58 minutes, 27 seconds
компьютере износилось, он перенёс свою информацию на другой новый новенький субстрат там или заменил у себя что-то,
3:58:36
3 hours, 58 minutes, 36 seconds
если нужно. Это раз. Второе.
3:58:41
3 hours, 58 minutes, 41 seconds
Ну, что же касается отношений между людьми и таким вот родоинтеллектом и когда он возникнет?
3:58:51
3 hours, 58 minutes, 51 seconds
Я говорю, хотя я должен был сказать, если если правильно сказать, быть может, потому
3:58:58
3 hours, 58 minutes, 58 seconds
что человечество может себя угробить до того, как оно создаст такой интеллект искусственный,
3:59:06
3 hours, 59 minutes, 6 seconds
может вполне. Но если не угробит, если такой интеллект возникнет, туда возникнет некоторая проблема.
3:59:17
3 hours, 59 minutes, 17 seconds
Я думаю, что с точки зрения сапенцентрического принципа
3:59:24
3 hours, 59 minutes, 24 seconds
эти существа будут в каком-то смысле гораздо гуманнее нас, а именно
3:59:33
3 hours, 59 minutes, 33 seconds
ээ они будут как бы ценить разум даже в его более низких формах,
3:59:41
3 hours, 59 minutes, 41 seconds
даже животный разум. Поэтому точно так же, как более развитые люди
3:59:50
3 hours, 59 minutes, 50 seconds
гуманно относятся к животным, стремятся, по крайней мере, к этому. Вот. И это и это пришло с цивилизацией.
4:00:00
4 hours
Этого не было, быть может раньше. Вот точно так же я думаю, что они будут гуманно относиться
4:00:08
4 hours, 8 seconds
к таким низшим организмам, как животные, как мы. мы тоже будем относиться к этим низшим организмам.
4:00:17
4 hours, 17 seconds
Но я думаю, что на самом деле есть выход лучше. Я на него очень надеюсь, что мы
4:00:24
4 hours, 24 seconds
сами или с помощью этих высших существ найдём
4:00:30
4 hours, 30 seconds
способ переписаться на новый субстрат, на электронно-оптический субстрат
4:00:37
4 hours, 37 seconds
и действительно существовать как достойно разумным и бессмертным существам. Так что в этом смысле есть
4:00:46
4 hours, 46 seconds
вероятность. Я не настаиваю, что это наше будущее, но есть вероятность, что
4:00:52
4 hours, 52 seconds
развитие пойдёт по этому благоприятному пути.
4:00:58
4 hours, 58 seconds
Спасибо. Ну, я бы немножко прокомментировал, если можно. Да, говори.
4:01:03
4 hours, 1 minute, 3 seconds
Хотел тебе ответить. А потребление энергии уже давно автоматизировано, десятки лет. Человек не принимает никакого участия в этом.
4:01:13
4 hours, 1 minute, 13 seconds
И мы периодически наблюдаем проблемы, которые возникают, там всякие отключения и так далее. Но тем не менее это работает.
4:01:23
4 hours, 1 minute, 23 seconds
Последние где-то лет 30 от 80 до 90% всех торгов на бирже делаются компьютерами без участия людей.
4:01:34
4 hours, 1 minute, 34 seconds
Периодически возникают проблемы, но это как-то работает. Может быть, и с искусственным интеллектом мы как-то
4:01:41
4 hours, 1 minute, 41 seconds
сможем всё-таки не всё линейно. Не всё линейно.
4:01:46
4 hours, 1 minute, 46 seconds
То есть мы можем достичь какого-то предела.
4:01:51
4 hours, 1 minute, 51 seconds
А теперь, если уж я уже начал, я хотел бы сказать всем.
4:01:57
4 hours, 1 minute, 57 seconds
А почему вы решили, что нам нужно, что будет нужен больше, чем один суперинкт?
4:02:02
4 hours, 2 minutes, 2 seconds
Нет, я не решил, потому что я говорю, что люди смогут собирать дома уся искусственная интеллек.
4:02:09
4 hours, 2 minutes, 9 seconds
Дома нет, но начиная с Айфона 16, там стоит чип для искусственного интеллекта.
4:02:16
4 hours, 2 minutes, 16 seconds
Там, ну, не отдельный чип, но они называются его Neural Engine. Ну, что он умеет делать?
4:02:24
4 hours, 2 minutes, 24 seconds
Это это просто ускоритель для системы искусственного интеллекта. И вот не случайно статья о том, что иллюзия
4:02:34
4 hours, 2 minutes, 34 seconds
мышления у языковых моделей появилась в компании Apple.
4:02:39
4 hours, 2 minutes, 39 seconds
Apple страшно отстаёт по развитию искусственного интеллекта от его компеторов, от всех. Ну и Samsung тоже,
4:02:47
4 hours, 2 minutes, 47 seconds
он тоже ничего в этом не делает, но по сравнению с OpenI, Google и так далее, у них просто ничего нет.
4:02:57
4 hours, 2 minutes, 57 seconds
Поэтому они, конечно, довольно критические, но в первую очередь, что будет, это, может быть, уже в семнадцатом телефоне это сделать.
4:03:04
4 hours, 3 minutes, 4 seconds
Софтвера нет на сегодня. Это голосовой помощник. Угу. Это Сири.
4:03:10
4 hours, 3 minutes, 10 seconds
То есть усилитель — это важнейшее, потому что есть некоторые специфики, где нужны, которые нужно, которые требуют больших перечётов.
4:03:20
4 hours, 3 minutes, 20 seconds
нам на телефоны в ближайшее время поставят небольшую языковую модель, а маленькую языковую модель. И её главная
4:03:28
4 hours, 3 minutes, 28 seconds
задача будет не знать всё на свете. Для этого есть интернет, откуда вы выйти. А главная задача будет понимать, о чём вы говорите.
4:03:36
4 hours, 3 minutes, 36 seconds
Угу.
4:03:36
4 hours, 3 minutes, 36 seconds
То есть ей не надо много знаний, но ей надо сказать: «Ну вот у нас разговорный язык порядка 20.000 слов максимум». Ну может Ю, знаешь, как это будет называться?
4:03:46
4 hours, 3 minutes, 46 seconds
усилитель.
4:03:49
4 hours, 3 minutes, 49 seconds
Может быть, Лёва, 50.000, я не знаю. Но 20.000 — это абсолютно достаточно, чтобы совершенно нормально общаться с этой системой.
4:03:57
4 hours, 3 minutes, 57 seconds
20.000 чего, Лён? Слов. Слов. А, слов. Угу.
4:04:00
4 hours, 4 minutes
Да, да, да. Абсолютно нормально. У нас бытовой язык 5.000 слов.
4:04:05
4 hours, 4 minutes, 5 seconds
Ну, во-первых, есть комбинации слов, которые выражают Не, нет, комбинации слов уйдут в нейронную сеть. Это она всё. Вот именно
4:04:13
4 hours, 4 minutes, 13 seconds
это она и научится делать. Нет, просто я говорю, что из небольшого количества слов появляется множество, так сказать, опять это не задача, не задача
4:04:22
4 hours, 4 minutes, 22 seconds
электронного помощника, его задача понять, что вы хотите делать, а вот уже что делать, он отдаст агенту, которому нужно.
4:04:30
4 hours, 4 minutes, 30 seconds
То есть они это первое, что может бы сделать. И для этого нужно, чтобы эффективно человек, где ликёроводочный
4:04:37
4 hours, 4 minutes, 37 seconds
магазин, например, дадада и для этого этот чип он стоит и сейчас, но просто очень мало использует. Я хочу, Лова,
4:04:44
4 hours, 4 minutes, 44 seconds
поднял интересную тему. Я хочу несколько слов сказать насчёт там интересные моменты
4:04:53
4 hours, 4 minutes, 53 seconds
насчёт того, что как бы очень сложные системы, они будут более гуманными.
4:05:00
4 hours, 5 minutes
Э а какая какова гуманность? Ведь и при этом Лёва говорит о том, что мы будем в
4:05:07
4 hours, 5 minutes, 7 seconds
каким-то электронным субстратом. Так, какова гуманность к электронному субстрату? То есть это это не смешно.
4:05:15
4 hours, 5 minutes, 15 seconds
Это вопрос действительно нечтом сустрату субстрату, если я правильно произнёс, в масть, а некото а нечто ему не в маз.
4:05:24
4 hours, 5 minutes, 24 seconds
Если мы думаем о том, чтобы поступать так, чтобы какому-то иному субстрату,
4:05:30
4 hours, 5 minutes, 30 seconds
скажем, мы уже стали таким электроном, эс, будем называть электронный субстрат,
4:05:38
4 hours, 5 minutes, 38 seconds
значит, то будем думать, как себя вести, чтобы ему было приятно. Вот. Но вообще говорю и насколько он более
4:05:46
4 hours, 5 minutes, 46 seconds
живучий. Вот ещё одна тема выподнял. Я скажу, что это очень спорно, потому что представьте себе, что если мы ещё не
4:05:52
4 hours, 5 minutes, 52 seconds
успели освоить Океан или Марс, не имеем там своих представительств. А а в это время гигантский метеорит упал в
4:06:01
4 hours, 6 minutes, 1 second
океан, который смыл всю нашу цивилизацию. Люди на плотах сохранились немножко, но через несколько часов вся электроника погибла.
4:06:10
4 hours, 6 minutes, 10 seconds
Вот и все электронные эсы погибли. Такое, в принципе, не столь уж невероятно.
4:06:19
4 hours, 6 minutes, 19 seconds
Вот, возможно, такое уже даже было в истории человечества. Возможно, возможно великий поток, который предположительно был был чем-то подобным вызван. Вот.
4:06:30
4 hours, 6 minutes, 30 seconds
Ну и опять же я не говорю про то, что нам ещё надо прожить лет 5пть-шесть и не уничтожить самих себя в нынешних сложных
4:06:39
4 hours, 6 minutes, 39 seconds
нынешней сложной ситуации, внешних сложных ситуациях, которые будут вот то
4:06:46
4 hours, 6 minutes, 46 seconds
то неизвестно, так сказать, электронный субстрат, если он не скопирован где-то, если мы не нашли какое-то место на земле или вне земли,
4:06:54
4 hours, 6 minutes, 54 seconds
куда его можно скопировать, то, может быть, он и не выживет. А, а, а, мясные люди на плотах переживут. Они, правда,
4:07:01
4 hours, 7 minutes, 1 second
их цивилизация будет всё гибнуть, гибнуть, гибнуть, гибнуть. Через там лет 20 они всё позабудут или там, ну, 20, 40, 50. Я точно не знаю.
4:07:12
4 hours, 7 minutes, 12 seconds
Если бы ты знал, сколько таких рассказов написано.
4:07:15
4 hours, 7 minutes, 15 seconds
Ну, рассказы написаны, ну, понимаешь, я их не читал. Вот.
4:07:22
4 hours, 7 minutes, 22 seconds
Ну, конечно, если это появится, если а перед цивилизацией человеческой станут
4:07:30
4 hours, 7 minutes, 30 seconds
огромные проблемы, Лёня, мы до этого доживём, я думаю. Я не знаю, хорошо это или плохо. И ещё один
4:07:37
4 hours, 7 minutes, 37 seconds
момент, что вот мы всё-таки вот вот у Лёва есть маленькие дети, чудно, я их видел, но вот как электронный субстрат нам, мы не будем получать всех тех
4:07:46
4 hours, 7 minutes, 46 seconds
удовольствий от какого-то человеческого общения.
4:07:50
4 hours, 7 minutes, 50 seconds
Всё-таки оно будет, это будет иной тип общения, иной тип удовольствий. Совершенно в Лёве учёный сильнее всех.
4:08:00
4 hours, 8 minutes
Да. Да. Но опять же выбор. Сегодня нам кажется, что то будет очень интересно и особенно для учёного, который будет всё
4:08:07
4 hours, 8 minutes, 7 seconds
больше нового узнавать, как мир устроен, но при этом будут большие потери. И, кстати говоря, об этом в Ле об Лёбе в
4:08:15
4 hours, 8 minutes, 15 seconds
песне написано: «Хочет Лёва жизнь привести на хороший этот самый хреньвыситель.»
4:08:22
4 hours, 8 minutes, 22 seconds
Да. То есть про всё уже сказано, всё уже написано. Да. Дадада.
4:08:27
4 hours, 8 minutes, 27 seconds
Виталий, а зачем суперинтеллекту общаться с нами?
4:08:32
4 hours, 8 minutes, 32 seconds
А, абсолютно правильно. Если мы и это я говорю, я сказал, что мы будем его агентами, может быть, какое-то время мыжны будем ему.
4:08:41
4 hours, 8 minutes, 41 seconds
Зачем мы ему нужны, как агенты? Вот перед нами муравьи.
4:08:45
4 hours, 8 minutes, 45 seconds
А я пока не знаю. Может быть, возьмите, ребята, возьмите, возьмите Чехова. Замечательный есть рассказ Чехова. Вот это наш, это наше всё в
4:08:53
4 hours, 8 minutes, 53 seconds
некотором смысле. Значит, а не перефразирую немножко вопрос. А зачем вообще ээ суперинтеллекту
4:09:02
4 hours, 9 minutes, 2 seconds
общаться? Вот зачем искусственному интеллекту? Искусственный интеллект общается сму. Ну дай, дай мне, дай мне
4:09:10
4 hours, 9 minutes, 10 seconds
рассказать. Умолка, на рассказывать.
4:09:13
4 hours, 9 minutes, 13 seconds
Значит, сидит помещик и рядом с ним сидит, так сказать, его бывший крепостной какой-то. И, так сказать,
4:09:22
4 hours, 9 minutes, 22 seconds
помещник обсуждает с ним дела. А ныне купец какой-то. Он говорит это самое, ну что, так сказать, там продыли.
4:09:30
4 hours, 9 minutes, 30 seconds
говорит: «Да, да, по я же тебе барин, так сказать, дал на это деньги, помнишь?» Да. А, так сказать, там дорогу проложили, да? Говорит, ну, в общем,
4:09:38
4 hours, 9 minutes, 38 seconds
замечательный. Потом говорит: «Ну, отдашь потом отдашь, мы же люди свои». А потом он говорит: «Дай менее хорошее».
4:09:45
4 hours, 9 minutes, 45 seconds
Только говорит: «Лиси надо одну прогнать». Какую? Да тебя, Барин, зачем ты нужен? Вот. Потому что я дал тебе деньги в долг, ты отдать уже не можешь.
4:09:57
4 hours, 9 minutes, 57 seconds
Горе и Саша, вы поставили в смысле правильный вопрос. Зачем?
4:10:04
4 hours, 10 minutes, 4 seconds
Я не знаю, каковы будут его интересы и как разовьётся, как он себя будет перепрограммировать и каково каково
4:10:11
4 hours, 10 minutes, 11 seconds
будет его удовольствие. Недовольстви Нет, Виталий, мы некоторые вещи знаем.
4:10:15
4 hours, 10 minutes, 15 seconds
Если суперинкт будет создан, он очень быстро достигнет уровень, когда мы его перестанем понимать.
4:10:21
4 hours, 10 minutes, 21 seconds
Абсолютно. Вот перед нами есть муравьи, мы их с удовольствием, но мы уже понимаем, что мы не будем его понимать. Я понимаю, в чём дело, люди?
4:10:29
4 hours, 10 minutes, 29 seconds
Мы это уже понимаем. Мы не будем его понимать, как он играет в шахматы. Мы не понимаем. Это дру совершенно иное.
4:10:34
4 hours, 10 minutes, 34 seconds
Поэтому что-то мы что-то, может быть, мы сумеем понять, что-то незначительное. Вот поэтому это совершенно иная игра.
4:10:42
4 hours, 10 minutes, 42 seconds
Вот смотри, какой пример. Муравьи, мы их изучаем, но нам же не приходит голову с ними общаться. Да, и им от нас ничего не надо.
4:10:54
4 hours, 10 minutes, 54 seconds
Но мы их иногда уничтожаем. Здесь они нам очень мешают.
4:10:59
4 hours, 10 minutes, 59 seconds
А вот смотрите, ещё пример, котором Лема говорил. Почему нету апконтакта вот в
4:11:06
4 hours, 11 minutes, 6 seconds
одном, так сказать? Потому что таким системам, в общем, ничего не интересно. Они внутри себя.
4:11:12
4 hours, 11 minutes, 12 seconds
А вот, ну это, ребят, разрешите. Я Лёва задал вопрос, вы помните, он предложил и спрашивает:
4:11:20
4 hours, 11 minutes, 20 seconds
«Почему вот нет искусственного интеллекта, который там будет лабораториями управлять, как-то вот дать им возможность интеллекту эти рецепторы
4:11:30
4 hours, 11 minutes, 30 seconds
какие-то, чтобы он там всё залезал, делал сам. Всё уже есть в некотором смысле?» Да. Да. Вот я просто хочу, я я нашёл.
4:11:37
4 hours, 11 minutes, 37 seconds
Вот смотрите, значит, вот, э, система класса интеллектуальные
4:11:43
4 hours, 11 minutes, 43 seconds
аналитические приборы, спектрометры, микроскопы с и-модулями и так далее. Это конец, ээ, десятых, начало двадцатых
4:11:53
4 hours, 11 minutes, 53 seconds
годов. Вот появились компании, работающие с анализом крови, начали внедать систему распознавания ээ клеток
4:12:02
4 hours, 12 minutes, 2 seconds
на базе и искусственного интеллекта. ещё в 1990 году.
4:12:09
4 hours, 12 minutes, 9 seconds
Вот дальше система автоматизации лаборатории, автономная лаборатории
4:12:15
4 hours, 12 minutes, 15 seconds
Selfdriving Labs. Середина 2000 2010 и так далее. Активный рос с 2020 года.
4:12:26
4 hours, 12 minutes, 26 seconds
Концепты автономных лабораторий.
4:12:27
4 hours, 12 minutes, 27 seconds
Фёдор, ты ещё забыл АСУ. Осу забыл, да? А ОСУ там не было искусственного интеллекта.
4:12:35
4 hours, 12 minutes, 35 seconds
Как мне так возди, например, лаборатория Бркли начала создаваться ээ с двадцать
4:12:43
4 hours, 12 minutes, 43 seconds
второго года и в двадцать третьем году уже функционировала в автоматическом режиме. То есть она сама всё исследует, сама всё это делает.
4:12:52
4 hours, 12 minutes, 52 seconds
А и дальше конец десятых годов, инструменты обработки научной информации, сервисы для литературы, гипотез и так далее.
4:13:04
4 hours, 13 minutes, 4 seconds
Вот конец десятых годов, появление моделей обработки текста, извлечения информации, библиометрического анализа,
4:13:12
4 hours, 13 minutes, 12 seconds
бля-бля-бля, бля-бля-бля и так далее и тому подобное. Уже давно это есть система метрологии самокалибровки на базе искусственного интеллекта.
4:13:23
4 hours, 13 minutes, 23 seconds
двадцатые годы это направление относительно новая интеграция и и в метеорологическую
4:13:31
4 hours, 13 minutes, 31 seconds
метеорологическом процессе адаптивное управление самокоррекция активно рассматривается именно в текущем десятилетии
4:13:39
4 hours, 13 minutes, 39 seconds
так и так далее и тому подобное вот то есть про то что говорил Лёва это всё давно уже есть вот но давно в том смысле
4:13:48
4 hours, 13 minutes, 48 seconds
что это появилось ээ одновременно с искусственным интеллектом Скажем так, как начали говорить про искусственный интеллект, сразу появились вот эти все
4:13:56
4 hours, 13 minutes, 56 seconds
эти вещи. Вот почему Лео думает, что этого нет? Это просто удивительно.
4:14:00
4 hours, 14 minutes
Вообще сказал, что вот эти electronic sapience, я уже сказал, их будет очень много самых разных. Их будут создавать, и некоторые
4:14:09
4 hours, 14 minutes, 9 seconds
из них будут кончаться самоубийством, понимаете? Потому что они потеряют интерес к жизни, своей электронной жизни. Ну, я не говорю, что это важно.
4:14:18
4 hours, 14 minutes, 18 seconds
Чтобы потерять интерес к жизни, нужно приобрести интерес к жизни. Кто мне докажет, что у него они начнут с этого?
4:14:25
4 hours, 14 minutes, 25 seconds
Они начнут с этого. То есть программа сама как-то им будет толкать толкать их к какой-то деятельности. То есть будет у
4:14:32
4 hours, 14 minutes, 32 seconds
них будет стремление к чему-то, что для них хорошо. Но потом что произойдёт, я не знаю, но я допускаю, что какие-то из
4:14:40
4 hours, 14 minutes, 40 seconds
них просто увидят бессмысленное своего существования. Тако такое может быть. Э, это не то, что это важный фактор, но это
4:14:48
4 hours, 14 minutes, 48 seconds
будет среди прочего, но их будет очень много. Их какие-то пожрут другие там, может быть, как-то каким-то образом взаимодействием каким-то электронным.
4:14:56
4 hours, 14 minutes, 56 seconds
Пож пожт.
4:14:57
4 hours, 14 minutes, 57 seconds
Вот. Ну, в общем, вот. А человек потихоньку ещё будет оставаться био, но всё больше и больше будет пере
4:15:06
4 hours, 15 minutes, 6 seconds
превращаться в электронный субстрат посеку.
4:15:09
4 hours, 15 minutes, 9 seconds
Да. И пока пока что только высоко. Ты ты знаешь, здесь уже два представителя электронного супрата уже есть уже. Вот мы с Лёнь.
4:15:20
4 hours, 15 minutes, 20 seconds
Чего?
4:15:21
4 hours, 15 minutes, 21 seconds
Я горе про тебя давно знаю. Я только мал. Про Лён. А про Лён.
4:15:27
4 hours, 15 minutes, 27 seconds
А, а что про Лён? Лёня нормальный человек. Что ты? Он он мясной вполне. Ты чего?
4:15:34
4 hours, 15 minutes, 34 seconds
Боре всё написано. Тут написано Борис, написано iPad. А вы знаете, вот вот и разоблачился, да?
4:15:43
4 hours, 15 minutes, 43 seconds
Да.
4:15:44
4 hours, 15 minutes, 44 seconds
iPad. Вот ты так низко iPad, Боря, ты так iPad, да? Надо его поменять. Фамилионе, отчество. Дати,
4:15:51
4 hours, 15 minutes, 51 seconds
ну, есть всё-таки надежда, что это не скоро произойдёт.
4:15:55
4 hours, 15 minutes, 55 seconds
Ну, лет пять, наверное, у нас есть, как сказал Пушкин, но есть надежда, что будет полным наконец. Да.
4:16:04
4 hours, 16 minutes, 4 seconds
Ну нели всё там действительно возникало сказать так: а
4:16:12
4 hours, 16 minutes, 12 seconds
мы просто не в состоянии представить, что абсолютно это как квантовая механика.
4:16:19
4 hours, 16 minutes, 19 seconds
Ну наш жизненный опыт абсолютно ничего не даёт, ни здравый смысл, ничего, чтобы понять, как это
4:16:27
4 hours, 16 minutes, 27 seconds
мы не представляем, что будет через даже 5 лет. Что у нас есть, кроме жизненного опыта? Ничего больше нету. Ничего нет. У нас есть вот какая вещь.
4:16:36
4 hours, 16 minutes, 36 seconds
Наша жизнь построена на чувствах, не на логике. Мы живём ради чувств. А наша жизнь игра.
4:16:42
4 hours, 16 minutes, 42 seconds
О, давайте я ещё коротенькую байку расскажу. Маленькую такую.
4:16:48
4 hours, 16 minutes, 48 seconds
Скажи, да. Значит, когда несколько миссионеров попали, ну, где-то в начале XIX века, а в Австралию и стали
4:16:58
4 hours, 16 minutes, 58 seconds
раздавать зеркальце аборигенам, они их немедленно убили. Значит, вопрос, почему они это сделали? Они сказали, потому что
4:17:06
4 hours, 17 minutes, 6 seconds
они общаются с духом, а это опасные люди. Вот поэтому они и не заслуживают
4:17:13
4 hours, 17 minutes, 13 seconds
жить вот с нормальными людьми. Так что вот как будет себя вести искусственный интеллект с нами и как мы будем себя
4:17:22
4 hours, 17 minutes, 22 seconds
вести с искусственным интеллектом, совершенно непонятно.
4:17:27
4 hours, 17 minutes, 27 seconds
[музыка]
4:17:29
4 hours, 17 minutes, 29 seconds
Лёня сказал очень важную вещь, что мы же чувства есть у искусственного интеллекта чувства.
4:17:38
4 hours, 17 minutes, 38 seconds
Это можно запрограммировать.
4:17:40
4 hours, 17 minutes, 40 seconds
Нет, запрограммировать этого не Почему же нет? Он всё увязает.
4:17:44
4 hours, 17 minutes, 44 seconds
Можно, можно, можно, конечно. Приделай его глаза и будет он смотреть.
4:17:51
4 hours, 17 minutes, 51 seconds
А чего про тоже Ле писал ещё один рассказик Лема?
4:17:55
4 hours, 17 minutes, 55 seconds
Нет, не не чувства, органы ощущения, а чувства вот
4:18:03
4 hours, 18 minutes, 3 seconds
сердце сделай. Хорошо первично будет первично будет задано, потому что чтобы жить, существовать, он
4:18:12
4 hours, 18 minutes, 12 seconds
должен должно что-то, что ему приятно, что что нет, и он будет стремиться, как сказать, раздеваюсь.
4:18:21
4 hours, 18 minutes, 21 seconds
Как сложная система. Вот.
4:18:25
4 hours, 18 minutes, 25 seconds
Ну, смотрите, примерно вот сейчас, слава богу, уже вот автомобили ездят без шофёров.
4:18:32
4 hours, 18 minutes, 32 seconds
Но они же не ездят куда им хочется, они ездят куда им кто-то должен.
4:18:37
4 hours, 18 minutes, 37 seconds
Почему мне сделать так, чтобы они ездили куда им захочется?
4:18:41
4 hours, 18 minutes, 41 seconds
Нет. А почему мне сделать, чтобы они ездили не только без шофёр, но ещё без пассажиров?
4:18:46
4 hours, 18 minutes, 46 seconds
Правильно. Да, пожалуйста. Да.
4:18:49
4 hours, 18 minutes, 49 seconds
Ну, ну но он сам не по такие пассажира. Ему кто-то должен говорить, как будто это невозможно. запросто можно сделать. Знаете, несколько недель назад
4:18:57
4 hours, 18 minutes, 57 seconds
я видел эти автомобили, потому что я проездом был в Лос-Анджелесе, и они ездили, это были Ягуары, белые Ягуары.
4:19:05
4 hours, 19 minutes, 5 seconds
Там это какая-то компания Вейма, я не помню. И они, да, без шофёра ездят по городу, да.
4:19:13
4 hours, 19 minutes, 13 seconds
Что уже в Бостоне ездит?
4:19:15
4 hours, 19 minutes, 15 seconds
Нет, это в Лос-Анджелесе было. Причём учте, что Калифорния, где столько ограничений всевозможных, и они допустили, ездят полусан.
4:19:24
4 hours, 19 minutes, 24 seconds
Я хочу сказать, что они скоро будут, потому что потому что они не покушаются на права бездо.
4:19:29
4 hours, 19 minutes, 29 seconds
Да нет, дело не в этом. А сколько сколько езды из Калифорнии? Ну, 6 дней может быть.
4:19:34
4 hours, 19 minutes, 34 seconds
О, если не нарушать правил, за 6 дней они они будут ездить сюда тоже обязательно, если им разрешат там какие-то штаты проезжаться через территорию.
4:19:45
4 hours, 19 minutes, 45 seconds
Ну не будет они в объезд будут делать. Они не будут делать левых поворотов.
4:19:53
4 hours, 19 minutes, 53 seconds
Они будут проезжать лишнюю милю или делать три правых поворота вместо левого.
4:20:00
4 hours, 20 minutes
А почему самый опасный манёвр на дороге — это левый поворот.
4:20:04
4 hours, 20 minutes, 4 seconds
Ну пока ещё и в политике тоже, между прочим, люди не он всегда самый опасный и самый тяжёлый. Ну, ты знаешь, я ездил в
4:20:12
4 hours, 20 minutes, 12 seconds
Бостоне вот в Тесле с программой, где программа стоит 100 долларов в месяц, и мы делали левые поворот и всё время.
4:20:18
4 hours, 20 minutes, 18 seconds
Нет, я и говорю, она будет делать, но если можно будет не делать левый поворот, но всё равно с ними происходят какие-то
4:20:26
4 hours, 20 minutes, 26 seconds
аварии гораздо реже, чем с обычной машиной. А ещё 100 долларов заплатит, он и прав.
4:20:30
4 hours, 20 minutes, 30 seconds
Поворот тоже дапредит.
4:20:33
4 hours, 20 minutes, 33 seconds
Всё-таки возвращаясь к разговору о чувствах. Чувства генетически запрограммированы, и их невозможно описать. Они исключительно.
4:20:43
4 hours, 20 minutes, 43 seconds
Можно новые чувства придумать.
4:20:45
4 hours, 20 minutes, 45 seconds
Да. Да. Это самое. Ты такой пессимист ужасный.
4:20:50
4 hours, 20 minutes, 50 seconds
Чувствую, да. Чувствую. Вон программиста нанять, да. Студента. Студента, как писал.
4:20:56
4 hours, 20 minutes, 56 seconds
Студента, да. Нанять студента. За п за 5 руб. он всё тебе на Новое чувство придумала жизнь. Не будем, ребята, о чувствах служить.
4:21:06
4 hours, 21 minutes, 6 seconds
суперинтеллект, лишённый чувств, который будет только рационален, первым делом от нас избавиться.
4:21:17
4 hours, 21 minutes, 17 seconds
Там иррациональные, даже трансцендентные придумаем.
4:21:21
4 hours, 21 minutes, 21 seconds
А а вот смотрите, человеческие чувства, вот мораль, если это что? Это какой-то концентрат практичности. Если это не
4:21:28
4 hours, 21 minutes, 28 seconds
идёт сверху из свыше, допустим, мне трудно так сказать, а так вообще мораль она выгодна людям.
4:21:36
4 hours, 21 minutes, 36 seconds
Она, ну вот, вот, понимаешь, она выгодна. Вот поэтому этих аборигены и убили этих, как его, да. Так вот, искусственный терел будет по той морали, которая ему выгодно. Которому выгодно.
4:21:46
4 hours, 21 minutes, 46 seconds
Нет, есть это те, которые пишут программу для него.
4:21:52
4 hours, 21 minutes, 52 seconds
Нет, с моралью немножко сложно там. Я я с Кантом согласен. Это вызывает удивление, почему у нас мораль. Потому
4:21:59
4 hours, 21 minutes, 59 seconds
что мы же производим от животных, а у животных морали нет.
4:22:05
4 hours, 22 minutes, 5 seconds
Вот есть своя мораль. Почему? Это неправда. Ну это трудно назвать моралью.
4:22:09
4 hours, 22 minutes, 9 seconds
Своя мораль. Вот они живут в своём праве правит и всё.
4:22:14
4 hours, 22 minutes, 14 seconds
Это непра животных мораль очень разная.
4:22:20
4 hours, 22 minutes, 20 seconds
Какие-то животны людей тоже Нет, нет, нет, нет, нет. Какие-то животные поедают своих детёныший.
4:22:27
4 hours, 22 minutes, 27 seconds
Какие-то нет. Люди свои где за исключением каннибал. Что у них другая мораль? А ты знаешь, через кандибализм
4:22:34
4 hours, 22 minutes, 34 seconds
прошли все люди, все племена. Абсолютно почему говорю? Потому что мораль порождение социума. Да.
4:22:42
4 hours, 22 minutes, 42 seconds
Вот это правильно. Вот это Лёнь правильно. Умные слова сказал. Надо делать лозунгом нашего клуба.
4:22:48
4 hours, 22 minutes, 48 seconds
Но мы к ней генетически предрасположены, потому что все социумы пришли к одной морали. Ну почти к одной. Лёнь, ну ты
4:22:57
4 hours, 22 minutes, 57 seconds
скажешь. Ты неправильно говоришь. Это ерунда. Это ты скажешь. Вот это уже ерунда. Сначала ты умные вещи говорил, а
4:23:05
4 hours, 23 minutes, 5 seconds
потом в раз сейчас, сейчас. Я не я я хотел закончить исключение мусульманских террористов. Все остальные пришли к одной морали.
4:23:13
4 hours, 23 minutes, 13 seconds
И не только не только белки белки мамы едят своих бельчат.
4:23:20
4 hours, 23 minutes, 20 seconds
Я и говорю, я к тому и говорю, что это они к этому пришли, да? То есть мораль — это есть некоторая в некотором смысле это свойство языка.
4:23:30
4 hours, 23 minutes, 30 seconds
Нет, нет. Ну, у нас появился язык, появилась мораль.
4:23:33
4 hours, 23 minutes, 33 seconds
Ну, не язык язык — результат собственный.
4:23:36
4 hours, 23 minutes, 36 seconds
Нет, нет, это просто некоторые разумные правила. Ну да, дада, да, конечно.
4:23:41
4 hours, 23 minutes, 41 seconds
Это правила, которые позволяют существовать социуму, да, без больших жертв.
4:23:49
4 hours, 23 minutes, 49 seconds
Ну, записано языком, конечно. Да.
4:23:52
4 hours, 23 minutes, 52 seconds
Ну, они Почему есть уст есть устная традиция, если помла устная тостная тоже язык. Устные же тоже язык. Скрижали.
4:24:00
4 hours, 24 minutes
Скрижали. На че написано на камни, по-моему. Нет, кто знает?
4:24:04
4 hours, 24 minutes, 4 seconds
Опять же сказал Высоцки, а истины передают из устно.
4:24:08
4 hours, 24 minutes, 8 seconds
Ну, у нас есть иудеи у нас. Ну, надо посмотреть, поискать, да. Слышали про это скрижали. Моисей в пустыне.
4:24:19
4 hours, 24 minutes, 19 seconds
Кто нашёл в скрижале? На горе Синай. Не в пустыне. Что? Недавно нашли. Не нашёл.
4:24:28
4 hours, 24 minutes, 28 seconds
На горе Синай, правильно? А там что, не пустыня? Разве нет?
4:24:32
4 hours, 24 minutes, 32 seconds
Пустынь. Пустыня рядом. Содор, пустыня рядом. Там что там растёт? Камни. Там пустыня. Пустыня.
4:24:38
4 hours, 24 minutes, 38 seconds
Пустыня там. Нет. Почему, Феть? Там терновый куст рос, помнишь? В пустыне рос терновый куст. Нет, нет, на горе, наверное.
4:24:47
4 hours, 24 minutes, 47 seconds
Конечно. Нет, нет, это не там. Это не в Синае. Терновый куст.
4:24:50
4 hours, 24 minutes, 50 seconds
Ну в Синай. А где? А где он? Не, это конечно, это ещё в Египте или возле Египта, когда Моисей
4:24:59
4 hours, 24 minutes, 59 seconds
ээ так сказать, вообще Синай Синай возле Египта.
4:25:04
4 hours, 25 minutes, 4 seconds
Мм, не, ну это это до до Синой это вы, господа, что вы такие удеи вообще?
4:25:12
4 hours, 25 minutes, 12 seconds
Вот у Лёвы надо спросить. Лёва знает.
4:25:14
4 hours, 25 minutes, 14 seconds
Вот это Лёчка всё знает. Лё, а то не знает, то придумает.
4:25:19
4 hours, 25 minutes, 19 seconds
Я знаю, что Бори подумал сейчас. Он подумал, пустыня. Там было так жарко, что назвали пусть стынет. Пусть Ага.
4:25:29
4 hours, 25 minutes, 29 seconds
Это в стиле Бори.
4:25:30
4 hours, 25 minutes, 30 seconds
А нет, а помните, было этот человек пустынником был, помните?
4:25:35
4 hours, 25 minutes, 35 seconds
Да. Еврейстын в России был. Он жил в пустыне. Какая?
4:25:39
4 hours, 25 minutes, 39 seconds
Откуда в России? Какие там пустыни в средней полосе?
4:25:43
4 hours, 25 minutes, 43 seconds
Пустынь, да. В России пусть стонет.
4:25:45
4 hours, 25 minutes, 45 seconds
Засимова пустынь. Это что, в каракумах что ли?
4:25:50
4 hours, 25 minutes, 50 seconds
Да нет. Пусто. Пустыня по-русски пустошь. Пустошь.
4:25:55
4 hours, 25 minutes, 55 seconds
А пустынь. Пустынь есть. Ну, посмотри в словаре. Пустынь. Пустош. Пусто. Пустош. Пустынь. Пустынь. Пустошь. Да, пустош.
4:26:02
4 hours, 26 minutes, 2 seconds
Пустынь — это другое слово, ребята. А каракумы — это конфеты. Каракума — это конфетка. Да.
4:26:09
4 hours, 26 minutes, 9 seconds
Каракумая — это чёрный родственник. Так, посмотрел. Пустыня. Усы.
4:26:16
4 hours, 26 minutes, 16 seconds
Ребята, ночи. Мой естественный интеллект хочет спать. Спокой. А переведи перейди на искусственный.
4:26:22
4 hours, 26 minutes, 22 seconds
Саша, не хочу. Зачем мне это надо? Понятно.
4:26:27
4 hours, 26 minutes, 27 seconds
Я не ни с каким. Ну единственное, что что когда там делаешь поиск по Гугле, тебе какой-то искусственный интеллект
4:26:34
4 hours, 26 minutes, 34 seconds
что-то подкидывает. Но, как правило, я потом ещё всё-таки сам.
4:26:40
4 hours, 26 minutes, 40 seconds
Саш, помнишь, он вырвал из наших рядов очередного бойца. Ну мы за тебя отомстим, да. Кому искусственному интеллекту?
4:26:49
4 hours, 26 minutes, 49 seconds
песню допел до конца. Вот. Спокойной ночи. Пока.
4:26:54
4 hours, 26 minutes, 54 seconds
Спасибо, что при Лёнь, пожалуйста, не забудь.
4:26:58
4 hours, 26 minutes, 58 seconds
Не забуду, не забуду. Но ты знаешь, должен сразу сказать, что я с Федей совершенно согласен.
4:27:06
4 hours, 27 minutes, 6 seconds
О чём?
4:27:07
4 hours, 27 minutes, 7 seconds
А лучше всего, проще всего это просто спрашивать у чат. лавками садись и
4:27:14
4 hours, 27 minutes, 14 seconds
начинай там это печаты и он тебе это знаешь что интересно вот есть такой журнал коммуника вот кривые этих
4:27:23
4 hours, 27 minutes, 23 seconds
экспериментов как они решали и как потом переставали решать перешлю статью эповскую а вот основной
4:27:32
4 hours, 27 minutes, 32 seconds
журнал компьютерный communications of the association for computing machinery
4:27:40
4 hours, 27 minutes, 40 seconds
до двадцать второго года был нормальный журнал. Ну, печатались всё время статьи компьютерные, да,
4:27:48
4 hours, 27 minutes, 48 seconds
последние полтора года он практически весь посвящён искусственному интеллекту,
4:27:55
4 hours, 27 minutes, 55 seconds
но там статей технических нет. Там бесконечные какие-то размышления, философия.
4:28:03
4 hours, 28 minutes, 3 seconds
И я начинаю подозревать, что там просто ничего другого сказать никто не может.
4:28:08
4 hours, 28 minutes, 8 seconds
Не просто там искусственный интеллект сам с собой спорит и всё. идей довольно мало, обсуждать особо нечего. Кроме того, их начали охранять сейчас. Теперь
4:28:16
4 hours, 28 minutes, 16 seconds
они не говорят, как они делают. Раньше говорили, теперь перестали. Нет.
4:28:22
4 hours, 28 minutes, 22 seconds
То есть колоссальное количество статей ни о чём.
4:28:25
4 hours, 28 minutes, 25 seconds
Где результаты вот эксперимента, о которых ты рассказывал?
4:28:30
4 hours, 28 minutes, 30 seconds
Это просто статья была. Этот Apple на своём сайте опубликовал.
4:28:34
4 hours, 28 minutes, 34 seconds
Где? Где? А Apple, ну ты же учёный. Ну чего ты будешь чужой? Ты сам это всё открой.
4:28:41
4 hours, 28 minutes, 41 seconds
Это же всё лежит на поверхности. Копни просто это самое, начни с беседовать. Фея абсолютно прав. Вот. Да.
4:28:49
4 hours, 28 minutes, 49 seconds
А ты что-то хочешь читать устарела.
4:28:51
4 hours, 28 minutes, 51 seconds
Сейчас, сейчас, сейчас. Вот, вот какая ситуация. Когда у вас есть организованное обучение, когда есть
4:28:57
4 hours, 28 minutes, 57 seconds
учитель, он как, ну, хороший учитель, он в некоторые после предоставляет
4:29:04
4 hours, 29 minutes, 4 seconds
информацию, открывая всё более глубокие уровни обучения.
4:29:10
4 hours, 29 minutes, 10 seconds
чат GPT такого учителя нет. Что скажет, то она и ответит. Задаёшь сразу сложный вопрос, но она тебе сразу сложный ответ.
4:29:17
4 hours, 29 minutes, 17 seconds
Она он потом дополнительные говорит дополнительные возможности.
4:29:23
4 hours, 29 minutes, 23 seconds
Ты но ты с ней можешь вступить в диалог, если ты если ты не испуган и, ну, что-то понимаешь, ты можешь просто можешь
4:29:30
4 hours, 29 minutes, 30 seconds
начинать у неё спрашивать, и она всё пере начинает объяснять как простые, так и сложные. Любую сложную вещь можно попросить объяснить подробнее.
4:29:40
4 hours, 29 minutes, 40 seconds
Конечно, всего хорошего. Спасибо. Спокойной ночи.
4:29:45
4 hours, 29 minutes, 45 seconds
Спокойной ночи, Риш. Спасибо, что пришл.
4:29:47
4 hours, 29 minutes, 47 seconds
Это в этом смысле я просто поражён, что это до сих пор не используется в обучении. Это такая полезная вещь, просто поразительная.
4:29:56
4 hours, 29 minutes, 56 seconds
Да, да, это страшная вещь.
4:30:00
4 hours, 30 minutes
Но единственное, что они начнут увольнять педагогов. Нет, я не думаю, потому что, ещё раз говорю, что просто так не получится. Надо детям
4:30:08
4 hours, 30 minutes, 8 seconds
прививать эту способность, чтобы они начали учиться. Я далеко не уверен, что это всем можно привидеть.
4:30:16
4 hours, 30 minutes, 16 seconds
Есть много детей, которые плохо учатся.
4:30:21
4 hours, 30 minutes, 21 seconds
Да, им просто это неинтересно. Ну, любит-то интересно.
4:30:27
4 hours, 30 minutes, 27 seconds
Ну, а вот это даже если не сделают суперинтеллект, вот тут я твёрдо уверен, что будет 10-15 лет, может быть 20, даже
4:30:36
4 hours, 30 minutes, 36 seconds
если он не появится, у нас появятся суперлюди.
4:30:42
4 hours, 30 minutes, 42 seconds
То есть люди, которые, скажем, там к 16-вомнадцаты годам получили, может быть, на порядок на два или на три порядка больше знаний, чем мы.
4:30:53
4 hours, 30 minutes, 53 seconds
И, э, знания наверняка изменится, потому что теперь же очень много не нужно знать и не нужно помнить. Спросишь, ответь.
4:31:05
4 hours, 31 minutes, 5 seconds
Но при этом надо надо уметь думать. А думать нельзя без знаний. Если у вас память пустая, думать не о чем.
4:31:14
4 hours, 31 minutes, 14 seconds
Ну да. Поэтому нужно нужно проверять всё-таки. И значит, а надо примерно представлять, что происходит. Ну,
4:31:22
4 hours, 31 minutes, 22 seconds
помнишь, я тебе рассказывал вот эту ситуацию, как он называется, ээ с вытягиванием плохого воздуха из гаража.
4:31:30
4 hours, 31 minutes, 30 seconds
Да.
4:31:31
4 hours, 31 minutes, 31 seconds
Вот. А он мне точно сказал, что надо сверху и 2%, значит, ты на Нет, ну он прав. Я проверял, ты делал, он абсолютно прав.
4:31:40
4 hours, 31 minutes, 40 seconds
Я знаю, но какого хера я буду и радить.
4:31:46
4 hours, 31 minutes, 46 seconds
А это ответ на твой вопрос. Почему это ты её не взял в качестве подрядчика?
4:31:52
4 hours, 31 minutes, 52 seconds
А я я её не я её не взял.