Развитие искусственного интеллекта и его влияние на жизнь

Хотелось бы отвлечься от событий, касающихся военных аспектов нашей сегодняшней жизни и обсудить последние тенденции в свете революционного и лавинообразного развития ИИ. Небезызвестный ChatGPT выстрелил с невероятным успехом, показывая что даже самые ранние формы общедоступного ИИ являются game changer, уже сегодня ИИ заменяет копирайтером, может написать диплом, проходит экзамены в одних уз лучших вузов в мире, даёт грамотные консультации по юридическим и медицинским вопросам.
Как вы считаете это изменит мир ?
В моей области ИИ уже вовсю входит в обиход, аналитика онлайн камер на предмет предотвращения несчастных случаев, поиск и исправление ошибок в различных видов отчётах, слежение в режиме онлайн за различными данными с буровых и посылка сообщений с предупреждением о возможных авариях и нарушениях технологических режимов - все это уже есть сейчас и сегодня... Мир будет меняться.
Другой не маловажным вопрос - а кому будет доступен ИИ? Кто будет "законодателем мод" в данном вопросе ?

 

AI не равно AGI (человекоподобный искусственный интеллект). Хотя работы в этом направлении ведутся серьезные тоже.
Вопрос, как правильно тут уже отметили, не в цифровых мощностях, а именно в алгоритмизации и понимании самих процессов, которые следует закладывать в ИИ. Для принципиального и инновационного развития ИИ нужны фундаментальные научные изыскания, коих даже в наших тех гигантах не так много.(
Ещё три года назад ИИ мог самообучаться, сейчас все намного серьезнее.

"Вот этим мы и отличаемся от ИИ.
Экспериментально зафиксирован нейронный механизм понимания.
Новое исследование трех университетов США «Neural representations of naturalistic events are updated as our understanding of the past changes» поражает дерзостью поставленной цели и неординарностью способа ее достижения.
• Цель – анализируя различия нейронных репрезентаций в мозге, узнать, каким образом мозг меняет наше понимание прошлых событий при поступлении новой информации.
• Способ достижения цели – по различиям нейронных репрезентаций зафиксировать разные интерпретации знаменитого мистического триллера «Шестое чувство» (о докторе и мальчике, утверждавшем, что видит призраков) у 3х групп испытуемых, получавших разную дополнительную информацию про доктора и призраков.

Гипотеза исследователей была такая.
1. По ходу фильма в эпизодической памяти зрителя кодируется информация о фильме: герои, сюжет и события в индивидуальной интерпретации смотрящего.
2. Новая информация о драматическом повороте в самом конце фильма (внимание - спойлер) - оказывается, что доктор сам был призраком, - должна поменять у зрителя уже сложившуюся у него интерпретацию предыдущих событий.
3. Это изменение должно «обновить память» зрителя путем ее перекодировки с учетом новой информации.

Проблема, однако, в том, что науке пока неизвестно, как кодируется, записывается и переписывается информация в мозге.

Но это можно преодолеть хитрым приемом, похожим на анекдот про разоблачение офицера ФСБ, сливавшего информацию ЦРУ.
• Сначала слили этому офицеру инфу, будто через неделю Аль-Каида проведет теракт в США, и уже через день зафиксировали большой рост числа горящих ночью окон в штаб-квартире ЦРУ.
• Через 3 дня слили ему новую инфу - якобы теракт отменен, - и число горящих ночью окон за пару дней пришло в норму.

Американские исследователи пошли аналогичным путем. Но вместо окон штаб-квартиры ЦРУ анализировались нейронные репрезентации (паттерны активности нейронов) «Сети мозга по умолчанию». Среди прочего, эта сеть задействуется во время обработки (кодирования) непрерывных насыщенных динамических стимулов, таких как фильмы и аудиоистории. Регионы этой сети имеют длинные «временные рецептивные окна», в течение которых интегрируется и сохраняется информация высокого уровня, накапливающаяся в течение длительных периодов времени (например, сцены в фильмах, абзацы в тексте) для поддержки операции понимания.

N.B. Понимание — это универсальная операция мышления, связанная с усвоением новой информации, включением её в систему устоявшихся убеждений и обновлением этой системы с учетом новой информации. Иными словами, понимание невозможно без ретроспективного обновления ранее закодированной в мозге информации в свете новых открывшихся обстоятельств.

Исследование экспериментально подтвердило гипотезу авторов.
Нейронные репрезентации уже хранящихся в памяти сцен перекодировались, отражая тем самым изменения в понимании этих сцен в свете новой информации.

Из этого можно сделать вывод, крайне важный для создания «понимающего ИИ».
Сенсационность многочисленных интеллектуальных достижений ИИ-систем типа ChatGPT сильно обесценивается отсутствием у этих систем понимания. Какие бы сложные экзамены ни сдавали самые продвинутые из современных ИИ-систем, какие бы сложные интеллектуальные функции они бы ни выполняли, - они по-прежнему лишены даже крупицы понимания и работают исключительно за счет оптимизации статистически наиболее вероятного выбора очередных слов.

Отсутствие понимания у таких систем, в первую очередь, определяется тем, что они не перекодируют свою память в свете новой информации, меняющей интерпретацию уже закодированной в памяти информации, сформированную на стадии обучения ИИ.
Если мозг активно меняет наше понимание прошлых событий в свете новой информации, то ИИ так пока не умеет.

Отсюда вывод – в ближайшие год-два такой «понимающий ИИ» появится" (с)

"Уже почти как люди: новый адаптивный ИИ-агент от DeepMind.
Он может учиться новым задачам, как люди, адаптироваться к изменениям среды также быстро, как люди, и подобно людям, делает все это, «живя» в 3D мире.
Этот фундаментальный прорыв достигнут DeepMind в результате, казалось бы, тупого и банального масштабирования от достигнутого.
• Увеличен размер модели ИИ-агентов (причем до достижимого уже сегодня максимум далеко – всего то ~ 500 млн параметров).
• Увеличена «глубина» памяти ИИ-агентов, чтобы они могли больше опираться на свой предыдущий опыт.
• Увеличено количество сред, в которых тренируются ИИ-агенты (с миллионов до миллиардов).

Но результат на лицо. И это прорывной результат.
Новый адаптивный агент (AdA) стал:
• сильно «умнее» всех предыдущих ИИ-агентов;
• куда ближе к людям по своим возможностям.
Ибо AdA может (умеет), при столкновении с новыми задачами в некоторых сложных трехмерных мирах, быстро изучить новую задачу, а затем выяснить, как ее сделать (например, просто наблюдая, как это делает какой-то другой интеллектуальный агент). И все это примерно за то же время, как у людей.

Не будет большой натяжкой сказать, что AdA по своим возможностям вышел на уровень ChatGPT3.
НО:
• если ChatGPT3 умеет лишь «ловко чесать языком», делаясь почти неотличимым от людей,
• AdA умеет, пусть пока плохенько, но «жить в реальном мире», адаптируясь к открытым новым воплощенным трехмерным задачам так же быстро, как и люди.

Теперь вопрос лишь один.
Насколько умение жить в 3D симуляции окажется применимым для жизни ИИ-агента в нашем физическом мире?

И если это умение будет хорошо переносимо ИИ-агентами в наш мир, людям придется здесь основательно потесниться."(с)

 

Это интересно ) Позволяет мозгам работать) Хотя в свете темы не очень уверен что через 10-15 лет они так уж будут нужны )