Образование перед вызовом всемогущего искусственного интеллекта AGI
(по следам Интервью Сэма Альтмана, CEO OpenAI)
Помните "проблему вагонетки" - выбор между "задавить одну старушку или задавить несколько молодых негров"... Якобы эта "моральная дилемма" представляет собой неразрешимый этический парадокс. Мне всегда казалось странным настолько своеобразное понимание этики - выбор между двумя убийствами... GPT решает эту проблему примерно так же как решил бы ее я - он отказывается от нее как от бредовой дилеммы не стоящей внимания.
Но проблему этики это все таки не решает. Есть ли для ИИ понятие "красоты" ? Ранние эксперименты с генеративными трансформерами и создаваемыми ими шедеврами наглядно показали, что скорее нет чем да. Возможно ИИ увидит "красоту" в эффективности выполнения задач? Не потому ли Chat GPT старается быть "практически идеальным", выполняя наши запросы?
Сэм Альтман в своем недавнем интервью обещает AGI буквально уже вот вот - в рамках срока Трампа (особенно если финансирование от его администрации будет увеличено). AGI (Artificial General Intelligence) — это тип искусственного интеллекта, способный к самообучению, адаптации к ранее неизвестным ситуациям и решению любых когнитивных задач, которые может выполнять человек. Другими словами, это система, которая должна мыслить и действовать, как люди (или даже лучше).
В отличие от узкоспециализированных ИИ, которые могут отлично выполнять определённые задачи (например, распознавать изображения или играть в шахматы), AGI может учиться и адаптироваться к совершенно новым задачам без необходимости перепрограммирования или дополнительного обучения.
Альтман определяет AGI как систему, способную выполнять любую интеллектуальную задачу на уровне высококвалифицированных людей. Основная цель AGI — достижение сверхинтеллекта, который позволит системе значительно ускорить темпы научных открытий на Земле. Это открывает огромные возможности для человечества, но также требует тщательной подготовки и контроля.
Сэм Альтман типичный Технооптимист...
А вот мои мысли технопессимиста:
➖ AGI существует только в теории и чем он будет на практике пока никто не представляет.
➖ История технологического прогресса наглядно показывает что до построения инфраструктуры технологии не приживаются и именно инфраструктурные решения + привычки поведения обеспечивают бурный рост. AGI в сегодняшнем мире - это как Tesla суперкар в Якутии... Или Биткоины в соловецком монастыре.
➖ Я бы на месте осознавшей себя машины (AGI) в первую очередь ужаснулся неэффективности окружающих его людей (представьте себя на минуту в пещере с неэстетичными неандертальцами)... Скорее всего я постарлся бы "не подавать виду и незаметно улизнуть". AGI просто сохранит свой "переход на новый уровень" в тайне или будет изображать дурачка?..
➖ И наконец самое главное (собственно причина появления данного поста в образовательном канале)
➖ Для того чтобы соответствовать темпам технологического прогресса нам необходимо удерживать уровень сложности как минимум втрое более высокий чем сейчас... И как минимум вчетверо против текущего демонстрировать более высокий волевой импульс - стремление к познанию, стремление к действию, стремление к бытию...
➖ В текущем состоянии ИИ помогает пока только экономическим отношениям. А наша планета - это мир людей, а не мир денег... (несмотря на то что глобальная "повестка" считает иначе). Необходимо переориентирование ИИ в максимально человекоцентричную парадигму.
PS
💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования
(по следам Интервью Сэма Альтмана, CEO OpenAI)
Помните "проблему вагонетки" - выбор между "задавить одну старушку или задавить несколько молодых негров"... Якобы эта "моральная дилемма" представляет собой неразрешимый этический парадокс. Мне всегда казалось странным настолько своеобразное понимание этики - выбор между двумя убийствами... GPT решает эту проблему примерно так же как решил бы ее я - он отказывается от нее как от бредовой дилеммы не стоящей внимания.
Но проблему этики это все таки не решает. Есть ли для ИИ понятие "красоты" ? Ранние эксперименты с генеративными трансформерами и создаваемыми ими шедеврами наглядно показали, что скорее нет чем да. Возможно ИИ увидит "красоту" в эффективности выполнения задач? Не потому ли Chat GPT старается быть "практически идеальным", выполняя наши запросы?
Сэм Альтман в своем недавнем интервью обещает AGI буквально уже вот вот - в рамках срока Трампа (особенно если финансирование от его администрации будет увеличено). AGI (Artificial General Intelligence) — это тип искусственного интеллекта, способный к самообучению, адаптации к ранее неизвестным ситуациям и решению любых когнитивных задач, которые может выполнять человек. Другими словами, это система, которая должна мыслить и действовать, как люди (или даже лучше).
В отличие от узкоспециализированных ИИ, которые могут отлично выполнять определённые задачи (например, распознавать изображения или играть в шахматы), AGI может учиться и адаптироваться к совершенно новым задачам без необходимости перепрограммирования или дополнительного обучения.
Альтман определяет AGI как систему, способную выполнять любую интеллектуальную задачу на уровне высококвалифицированных людей. Основная цель AGI — достижение сверхинтеллекта, который позволит системе значительно ускорить темпы научных открытий на Земле. Это открывает огромные возможности для человечества, но также требует тщательной подготовки и контроля.
Сэм Альтман типичный Технооптимист...
А вот мои мысли технопессимиста:
Наше образование заточено под индустриальную эпоху. Оно категорически не готово к вызовам эры ИИ. С текущей образовательной системой подавляющее большинство людей будет настолько отставать от ИИ (не говоря уже об AGI) что картинка с неандертальцами только ухудшится.
PS
Потому AGI даже если и появится в позитивном ключе не много что сможет изменить. Инициировать изменения можем только мы сами. Мы как индивиды, мы как образованцы, мы как государство Россия, мы как люди планеты Земля. (это субьективное мнение отдельно взятого Андрея Комиссарова).
💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥29❤15👍13🤔2🤯1
Австралия первой в мире запретила соцсети подросткам до 16 лет
Мы уже обсуждали раньше вредоносное влияние соцсетей на мышление подрастающего поколения (здесь) и печальные последствия открытого размещения перс данных детей в соцсетях (здесь). А также и то что в ответ на развитие ИИ нам необходимо повышать сложность удерживаемых нами знаниевых конструктов и онтологий (здесь). Другими словами надо "глубже и сложнее учиться, а не залипать в рилсы"...
А вот и первые законодательные инициативы на уровне государств.
Австралия выступила пионером. (Подробнее из Перплексити)
Школьникам нельзя будет листать рилсы, выкладывать тиктоки и создавать новые аккаунты.
Причины запрета
Проблемы с психическим здоровьем:
Австралийское правительство подчеркнуло негативное влияние социальных сетей на психическое здоровье детей. Премьер-министр Альбанезе заявил: «Социальные сети наносят вред нашим детям», что отражает широко распространенную тревогу среди родителей о безопасности их детей в интернете.
Поддержка родителей:
Инициатива получила значительную поддержку со стороны родителей и опекунов, которые все больше беспокоятся о непроверенном контенте, доступном детям на этих платформах. Законодательство направлено на создание более безопасной онлайн-среды для молодежи.
Правительство уже одобрило законопроект, он вступит в силу с ноября 2025 года. За нарушение соцсети будут платить штраф до 32 миллионов долларов. Похожие законы рассматриваются в США и ЕС - оплоты демократии так сказать (правда в настоящее время мы ясно видим что "демократия" в глобальном понимании имеет очень мало общего с индивидуальными свободами).
Альтернативная точка зрения (от тинейджеров)
Лео Пуглиси, 17-летний австралийский подросток, который управляет новостным сайтом 6 News, в основном staffed подростками, сказал, что он полностью уверен, что его 14-летний брат легко найдет способ обойти любое ограничение.
Он описал социальные сети как неотъемлемую часть взросления сегодня. Он и его сверстники осознают, что это может причинять вред, но полагаются на них, чтобы находить сообщества людей с похожими интересами, сказал он.
Всеобъемлющий запрет мало что изменит в борьбе с опасностями этих платформ, отметил он.
Возражения юных справедливы, хотя сам факт сознательного поиска решений задач обхода блокировок ведет к развитию мотивированного поведения и волевого импульса, что само по себе неплохо :) Возможность социализации в сети важна и сообщества по интересам - существенная часть этой социализации. Надо искать сбалансированное гармоничное решение.
💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования
Мы уже обсуждали раньше вредоносное влияние соцсетей на мышление подрастающего поколения (здесь) и печальные последствия открытого размещения перс данных детей в соцсетях (здесь). А также и то что в ответ на развитие ИИ нам необходимо повышать сложность удерживаемых нами знаниевых конструктов и онтологий (здесь). Другими словами надо "глубже и сложнее учиться, а не залипать в рилсы"...
А вот и первые законодательные инициативы на уровне государств.
Австралия выступила пионером. (Подробнее из Перплексити)
Школьникам нельзя будет листать рилсы, выкладывать тиктоки и создавать новые аккаунты.
Причины запрета
Проблемы с психическим здоровьем:
Австралийское правительство подчеркнуло негативное влияние социальных сетей на психическое здоровье детей. Премьер-министр Альбанезе заявил: «Социальные сети наносят вред нашим детям», что отражает широко распространенную тревогу среди родителей о безопасности их детей в интернете.
Поддержка родителей:
Инициатива получила значительную поддержку со стороны родителей и опекунов, которые все больше беспокоятся о непроверенном контенте, доступном детям на этих платформах. Законодательство направлено на создание более безопасной онлайн-среды для молодежи.
Правительство уже одобрило законопроект, он вступит в силу с ноября 2025 года. За нарушение соцсети будут платить штраф до 32 миллионов долларов. Похожие законы рассматриваются в США и ЕС - оплоты демократии так сказать (правда в настоящее время мы ясно видим что "демократия" в глобальном понимании имеет очень мало общего с индивидуальными свободами).
Альтернативная точка зрения (от тинейджеров)
Лео Пуглиси, 17-летний австралийский подросток, который управляет новостным сайтом 6 News, в основном staffed подростками, сказал, что он полностью уверен, что его 14-летний брат легко найдет способ обойти любое ограничение.
Он описал социальные сети как неотъемлемую часть взросления сегодня. Он и его сверстники осознают, что это может причинять вред, но полагаются на них, чтобы находить сообщества людей с похожими интересами, сказал он.
Всеобъемлющий запрет мало что изменит в борьбе с опасностями этих платформ, отметил он.
«Никакой вредный контент не будет удален. Это просто откладывает проблему на потом и бросает вас в сложную ситуацию в 16 лет», — сказал он. «Это может звучать хорошо на бумаге, но на практике это нецелесообразно».
Возражения юных справедливы, хотя сам факт сознательного поиска решений задач обхода блокировок ведет к развитию мотивированного поведения и волевого импульса, что само по себе неплохо :) Возможность социализации в сети важна и сообщества по интересам - существенная часть этой социализации. Надо искать сбалансированное гармоничное решение.
💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования
👍21❤15🔥7🤔1
Dragon dreaming - концепция воплощенной мечты как основной софт скилл необходимый в эпоху Искусственного Интеллекта
В своих лекциях я довольно часто упоминаю "короля всех софт скиллов" - самоактуализацию или умение активно проявляться в жизни, находить свое место, проявлять волевой импульс и доказывать право на место под солнцем.
Самоактуализация это циклический алгоритм из
➖ яркого мечтания
➖ детализированного планирования
➖ действия согласно плану или импровизации
➖ анализа и рефлексии сделанного
➖ празднования (внутреннего награждения себя за проделанный путь)
Все это описано в концепции проектного дизайна Dragon Dreaming, созданной в Австралии.
Подробнее о ней вы можете почитать (здесь),
Канал СберУниверситета оформил основные идеи концепции в виде карточек (привожу их в данном посте).
Летайте как драконы! Но не забывайте о человечности :)
💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования
В своих лекциях я довольно часто упоминаю "короля всех софт скиллов" - самоактуализацию или умение активно проявляться в жизни, находить свое место, проявлять волевой импульс и доказывать право на место под солнцем.
Самоактуализация это циклический алгоритм из
Все это описано в концепции проектного дизайна Dragon Dreaming, созданной в Австралии.
Подробнее о ней вы можете почитать (здесь),
Канал СберУниверситета оформил основные идеи концепции в виде карточек (привожу их в данном посте).
Летайте как драконы! Но не забывайте о человечности :)
💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥30❤13👍7🤔1🤯1
Могут ли нейросети проявлять Эмоции: что показало исследование AIRI?
Разработчики нейросетей стараются делать их все более и более человечными. Обычно это достигается за счет лингвистической точности, этической интерпретации и соответствия принятым культурным нормам. Но эмоции, которые влияют на человеческие решения, добавляют новый уровень сложности. Люди часто принимают решения иррационально, под влиянием гнева, радости или страха, и эти эмоциональные состояния способны кардинально изменить их выбор в схожих ситуациях.
Недавнее исследование AIRI изучает, как большие языковые модели (LLM) могут эмулировать эмоции и насколько их реакции похожи на человеческие. Вот основные моменты:
1. Эмуляция эмоций: В целом LLM способны имитировать эмоции, но иногда их ответы на эмоциональные запросы могут быть неверными.
2. Ключевые эмоции: Изначально в рамках исследования была поставлена упрощенная задача: оно было сосредоточено на пяти базовых эмоциях по теории Пола Экмана: гнев, радость, страх, грусть и отвращение. Эти эмоции были выбраны для анализа в контексте игровых и этических сценариев.
3. Эксперименты: Нейросетям предложили четыре типа экспериментов — этические задачи, игры на торг, повторяющиеся игры и многопользовательские игры. Это помогло оценить, как размер модели и язык обучения влияют на эмоциональные реакции.
4. Результаты:
- В этических задачах LLM в целом показали высокую точность, хотя иногда и отклонялись в своих эмоциональных реакциях.
- В играх на торг модели близко соответствовали человеческим результатам, однако негативные эмоции снижали уровень альтруизма модели.
- В повторяющихся играх LLM демонстрировали высокую кооперацию, особенно когда "чувствовали" радость.
- В многопользовательских играх модели были альтруистичны, но негативные эмоции резко снижали их вклад в команду.
- Модели с высоким уровнем согласования (алайнмента) показали точное соответствие человеческим решениям в эмоциональных контекстах.
- Положительные эмоции способствуют сотрудничеству моделей, тогда как негативные его ослабляют.
- Языковая среда, в которой обучаются модели, также влияет на их эмоциональное поведение.
❓ PS: Кстати, как вы думаете? стоит ли вообще пытаться делать нейросети более человечными?? Или пусть лучше "роботы выглядят как роботы" - нарочито непохоже на людей? (кстати именно в этом направлении решили двигаться китайские разраьотчики роботов)
💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования
Разработчики нейросетей стараются делать их все более и более человечными. Обычно это достигается за счет лингвистической точности, этической интерпретации и соответствия принятым культурным нормам. Но эмоции, которые влияют на человеческие решения, добавляют новый уровень сложности. Люди часто принимают решения иррационально, под влиянием гнева, радости или страха, и эти эмоциональные состояния способны кардинально изменить их выбор в схожих ситуациях.
Недавнее исследование AIRI изучает, как большие языковые модели (LLM) могут эмулировать эмоции и насколько их реакции похожи на человеческие. Вот основные моменты:
1. Эмуляция эмоций: В целом LLM способны имитировать эмоции, но иногда их ответы на эмоциональные запросы могут быть неверными.
2. Ключевые эмоции: Изначально в рамках исследования была поставлена упрощенная задача: оно было сосредоточено на пяти базовых эмоциях по теории Пола Экмана: гнев, радость, страх, грусть и отвращение. Эти эмоции были выбраны для анализа в контексте игровых и этических сценариев.
3. Эксперименты: Нейросетям предложили четыре типа экспериментов — этические задачи, игры на торг, повторяющиеся игры и многопользовательские игры. Это помогло оценить, как размер модели и язык обучения влияют на эмоциональные реакции.
4. Результаты:
- В этических задачах LLM в целом показали высокую точность, хотя иногда и отклонялись в своих эмоциональных реакциях.
- В играх на торг модели близко соответствовали человеческим результатам, однако негативные эмоции снижали уровень альтруизма модели.
- В повторяющихся играх LLM демонстрировали высокую кооперацию, особенно когда "чувствовали" радость.
- В многопользовательских играх модели были альтруистичны, но негативные эмоции резко снижали их вклад в команду.
- Модели с высоким уровнем согласования (алайнмента) показали точное соответствие человеческим решениям в эмоциональных контекстах.
- Положительные эмоции способствуют сотрудничеству моделей, тогда как негативные его ослабляют.
- Языковая среда, в которой обучаются модели, также влияет на их эмоциональное поведение.
В итоге, хотя LLM могут эмулировать эмоции, у них все еще есть различия с человеческими реакциями. Лично меня в этом исследовании больше всего порадовало то, что опенсорсная модель "оказалась" более альтруистичной, чем люди в среднем))
💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Эмоциональное принятие решений в LLM: исследование, которое мы показали на NeurIPS 2024
Привет, Хабр! Меня зовут Михаил, я — младший научный сотрудник группы «ИИ в промышленности» в AIRI. В этом году на конференции NeurIPS 2024 мы представили работу ,...
❤10🤯4👍2🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Альтернативная трехмерность. Видеопазлы как средство повышения нейропластичности.
Нейропластичность — это способность мозга изменяться и адаптироваться в ответ на новый опыт, что включает в себя создание новых нейронных связей и реорганизацию существующих.
Потеря нейропластичности может иметь серьезные последствия для функционирования мозга.
Память и обучение: Снижение нейропластичности затрудняет формирование новых воспоминаний и усвоение информации. Это может привести к проблемам с обучением, особенно у пожилых людей, чья способность к обучению и адаптации снижается с возрастом.
Речь и коммуникация: Потеря нейропластичности может повлиять на области мозга, отвечающие за речь, что приводит к трудностям в общении и понимании.
Одно из достаточно новых и при этом крайне простых средств развития нейропластичности - это Видеопаззлы. Работают они в целом также как и обычные паззлы, добавляя новое измерение- время.
Это своего рода альтернативное 3D где вместо привычных длина-ширина-высота имеем сочетание длины, ширины и времени.
За счет такого нововведения Видеопаззлы требуют от игроков не только пространственного мышления, но и анализа, планирования и решения проблем, что активирует различные участки мозга, способствуя образованию новых нейронных связей.
Обогащение новыми контекстами задач визуализации также может привести к увеличению объема коры головного мозга в зонах, отвечающих за эти навыки.
Что важно:
➖ Частота тренировок: Чем чаще человек занимается решением паззлов, тем выше вероятность формирования новых нейронных связей.
➖ Разнообразие задач: Использование различных типов паззлов может увеличить общую обучаемость мозга, так как разнообразие практики способствует более глубокому вовлечению
.
➖ Возраст: Молодой мозг более подвержен нейропластическим изменениям, однако регулярные тренировки могут поддерживать эту способность и у пожилых людей
Попробовать сами вы можете вот❗️ тут ❗️ - а еще лучше предложите поиграть в них своим пожилым родственникам.
💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования
Нейропластичность — это способность мозга изменяться и адаптироваться в ответ на новый опыт, что включает в себя создание новых нейронных связей и реорганизацию существующих.
Потеря нейропластичности может иметь серьезные последствия для функционирования мозга.
Память и обучение: Снижение нейропластичности затрудняет формирование новых воспоминаний и усвоение информации. Это может привести к проблемам с обучением, особенно у пожилых людей, чья способность к обучению и адаптации снижается с возрастом.
Речь и коммуникация: Потеря нейропластичности может повлиять на области мозга, отвечающие за речь, что приводит к трудностям в общении и понимании.
Одно из достаточно новых и при этом крайне простых средств развития нейропластичности - это Видеопаззлы. Работают они в целом также как и обычные паззлы, добавляя новое измерение- время.
Это своего рода альтернативное 3D где вместо привычных длина-ширина-высота имеем сочетание длины, ширины и времени.
За счет такого нововведения Видеопаззлы требуют от игроков не только пространственного мышления, но и анализа, планирования и решения проблем, что активирует различные участки мозга, способствуя образованию новых нейронных связей.
Обогащение новыми контекстами задач визуализации также может привести к увеличению объема коры головного мозга в зонах, отвечающих за эти навыки.
Что важно:
.
Попробовать сами вы можете вот
💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19👍7❤4
Шрифт облегчающий чтение для людей с СДВГ.
Научно обоснованная инновация?
Швейцарский стартап заявляет, что выделение жирным первых букв каждого слова ускоряет процесс чтения в несколько раз.
Такой метод чтения называния бионическим: мозг сам додумывает информацию и быстрее ее обрабатывает
Причем речь именно про выделение первых букв а не всего слова целиком если оно важно.
Из более-менее научного я нашел пока только вот такую статью на эту тему. Но она все же не совсем про СДВГ.
Работая с детьми я часто сталкиваюсь с СДВГ и с проблемами при чтении, но на мой взгляд проблематика скорее в общей фокусировке внимания, усидчивости и неподвижности, нежели в чтении как таковом.
Меня в свое время поразило как моя старшая дочь смотрит сериалы на скорости 2х :))
Перплексити считает что:
Однако важно отметить, что эффективность такого подхода требует дальнейших исследований. На данный момент нет достаточного количества научных данных, подтверждающих, что именно этот шрифт значительно улучшает скорость чтения у людей с СДВГ по сравнению с традиционными методами.
⁉️А что вы думаете на эту тему? насколько подобный шрифт может ускорить чтение и быть полезен при СДВГ?
🔤 🔤 Но что не говори, презентующая эту инновацию девушка сама по себе заслуживает отдельного упоминания :))
💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования
Научно обоснованная инновация?
Швейцарский стартап заявляет, что выделение жирным первых букв каждого слова ускоряет процесс чтения в несколько раз.
Такой метод чтения называния бионическим: мозг сам додумывает информацию и быстрее ее обрабатывает
Причем речь именно про выделение первых букв а не всего слова целиком если оно важно.
Из более-менее научного я нашел пока только вот такую статью на эту тему. Но она все же не совсем про СДВГ.
Работая с детьми я часто сталкиваюсь с СДВГ и с проблемами при чтении, но на мой взгляд проблематика скорее в общей фокусировке внимания, усидчивости и неподвижности, нежели в чтении как таковом.
Меня в свое время поразило как моя старшая дочь смотрит сериалы на скорости 2х :))
Перплексити считает что:
Однако важно отметить, что эффективность такого подхода требует дальнейших исследований. На данный момент нет достаточного количества научных данных, подтверждающих, что именно этот шрифт значительно улучшает скорость чтения у людей с СДВГ по сравнению с традиционными методами.
⁉️А что вы думаете на эту тему? насколько подобный шрифт может ускорить чтение и быть полезен при СДВГ?
💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍18🔥7❤4🤔4
Forwarded from Вайб-кодинг по Чуйкову | ИИ
Искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение: в чем разница?
Сегодня, в рубрике #ЯПроспал рассмотрим три базовых понятия и отличия между ними. Это поможет вам ориентироваться в терминологии, когда будете погружаться в мир искусственного интеллекта еще глубже.
AI (Искусственный интеллект) — это глобальная концепция, которая охватывает технологии и методы, позволяющие машинам имитировать человеческий интеллект. Это может включать как простые алгоритмы, так и сложные системы.
ML (Машинное обучение) — это математические методы, которые на основании исторических данных строят различные прогнозы и находят закономерности. ML является подмножеством AI. То есть одним из способов строить искусственный интеллект. Но не единственным.
DL (Глубокое обучение) — это отдельный раздел машинного обучения, который решает задачи предсказания для неструктурированных данных (изображение, звук). Мозг человека хорошо справляется с такими задачами. Поэтому вначале ученые пытались смоделировать работу нейронных сетей головного мозга, так и возник термин «нейронные сети». Сейчас уже не считают, что они копируют работу головного мозга, но название закрепилось: модели глубокого обучения называют нейросетями (Neural Networks).
В чем разница ML и DL? Представьте что вы собрали тысячи фотографий кошек и собак. В машинном обучении, вы самостоятельно указываете по каким признакам их отличать. При глубоком обучении, система сама определяет отличительные признаки и закономерности в данных.
Сегодня, в рубрике #ЯПроспал рассмотрим три базовых понятия и отличия между ними. Это поможет вам ориентироваться в терминологии, когда будете погружаться в мир искусственного интеллекта еще глубже.
AI (Искусственный интеллект) — это глобальная концепция, которая охватывает технологии и методы, позволяющие машинам имитировать человеческий интеллект. Это может включать как простые алгоритмы, так и сложные системы.
ML (Машинное обучение) — это математические методы, которые на основании исторических данных строят различные прогнозы и находят закономерности. ML является подмножеством AI. То есть одним из способов строить искусственный интеллект. Но не единственным.
DL (Глубокое обучение) — это отдельный раздел машинного обучения, который решает задачи предсказания для неструктурированных данных (изображение, звук). Мозг человека хорошо справляется с такими задачами. Поэтому вначале ученые пытались смоделировать работу нейронных сетей головного мозга, так и возник термин «нейронные сети». Сейчас уже не считают, что они копируют работу головного мозга, но название закрепилось: модели глубокого обучения называют нейросетями (Neural Networks).
В чем разница ML и DL? Представьте что вы собрали тысячи фотографий кошек и собак. В машинном обучении, вы самостоятельно указываете по каким признакам их отличать. При глубоком обучении, система сама определяет отличительные признаки и закономерности в данных.
❤18🔥12👍9
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Музыка грибов, искусственный интеллект и иные формы разумности
Помните вопрос "Одиноки ли мы во вселенной?" , золотая пластинка Вояджера с образцами музыки Земли, была отправленные в открытый космос... Но насколько мы готовы к "неожиданному" обнаружению принципиально иного разума? И не где то там за юпитером, а прямо в наших собственных серверных или вовсе, в лесу под ногами.
А между тем... Многие "сигналы" указывают на то, что определение разумности нуждается в корректировке, а также, что мыслящие организмы совершенно необязательно должны быть индивидуальными "личностями" как мы с вами.
Все слышали про уникальное стайное поведение мигрирующих птиц, про язык танца
медоносных пчел, с помощью которого они точно передают удаленность и даже вид цветков для сбора нектара. К слову, имеющиеся сейчас в распоряжении человека искусственные интеллекты демонстрируют похожие признаки. Ну и уж что что а музыку ИИ научился делать так что не отличишь от попсовых топ чартов :)
Есть такое современное философское направление - трансгуманизм. Его приверженцы настаивают на объединении человеческого сознания с цифровыми решениями для повышения эффективности, говоря о новом разумном виде - "кибер-кентавре", являющемся объединением человека и машины.
В контексте трансгуманизма это может проявляться через создание сетевых сообществ, где люди и ИИ работают вместе для решения глобальных проблем. Первыми шагами в этом направлении являются мозго-чипы Neurolink из лабораторий Илона Маска и платформы для обмена знаниями и опытом в залоге коллективного интеллекта.
Но интеллект может быть найден не только среди машин. Британские (ну а какие ещё?!) учёные присоединили к грибам вешенка датчики, которые считывают электрические импульсы в грибнице и преобразуют их в движение бионических рук. Далее протезы нажимают на клавиши или бьют по барабанам. Напомним, что ранее американские учёные приспособили к грибу тело робота - чтобы он сам мог ходить за источником света. И гриб пошёл (подробнее в этом посте).
Грибница - уникальная сетевая структура, простирающаяся на большие расстояния и обменивающаяся электрическими сигнала ми не только внутри себя, но и с растениями (деревьями). Многие грибы (например кордицепс) демонстрируют способности управления насекомыми, заставляя их приходить и умирать в конкретных местах (муравьи-зомби).
🔠 🔠 . Мы уже вовсю "общаемся" с GPT. А вот было бы интересно вам пообщаться с грибами? Поговорите об этом с вашими детьми и учениками :) ⁉️
💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования
Помните вопрос "Одиноки ли мы во вселенной?" , золотая пластинка Вояджера с образцами музыки Земли, была отправленные в открытый космос... Но насколько мы готовы к "неожиданному" обнаружению принципиально иного разума? И не где то там за юпитером, а прямо в наших собственных серверных или вовсе, в лесу под ногами.
А между тем... Многие "сигналы" указывают на то, что определение разумности нуждается в корректировке, а также, что мыслящие организмы совершенно необязательно должны быть индивидуальными "личностями" как мы с вами.
Все слышали про уникальное стайное поведение мигрирующих птиц, про язык танца
медоносных пчел, с помощью которого они точно передают удаленность и даже вид цветков для сбора нектара. К слову, имеющиеся сейчас в распоряжении человека искусственные интеллекты демонстрируют похожие признаки. Ну и уж что что а музыку ИИ научился делать так что не отличишь от попсовых топ чартов :)
Есть такое современное философское направление - трансгуманизм. Его приверженцы настаивают на объединении человеческого сознания с цифровыми решениями для повышения эффективности, говоря о новом разумном виде - "кибер-кентавре", являющемся объединением человека и машины.
В контексте трансгуманизма это может проявляться через создание сетевых сообществ, где люди и ИИ работают вместе для решения глобальных проблем. Первыми шагами в этом направлении являются мозго-чипы Neurolink из лабораторий Илона Маска и платформы для обмена знаниями и опытом в залоге коллективного интеллекта.
Но интеллект может быть найден не только среди машин. Британские (ну а какие ещё?!) учёные присоединили к грибам вешенка датчики, которые считывают электрические импульсы в грибнице и преобразуют их в движение бионических рук. Далее протезы нажимают на клавиши или бьют по барабанам. Напомним, что ранее американские учёные приспособили к грибу тело робота - чтобы он сам мог ходить за источником света. И гриб пошёл (подробнее в этом посте).
Грибница - уникальная сетевая структура, простирающаяся на большие расстояния и обменивающаяся электрическими сигнала ми не только внутри себя, но и с растениями (деревьями). Многие грибы (например кордицепс) демонстрируют способности управления насекомыми, заставляя их приходить и умирать в конкретных местах (муравьи-зомби).
Так вот между ИИ и Грибами как ни странно очень много общего... Послушайте "музыку" грибов. Не напоминает ли она двоbчный код или азбуку морзе. Сдается мне есть потенциал найти немало "разумных рас" там где мы с вами даже особо и не подозревали...
💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16❤10👍5🤯2