Бен и Марк утверждают, что в среднесрочной перспективе тренировка и использование ИИ будет использовать ~10% мировой энергии. Для сравнения, Биткоин использует <0.1%, более 50% которой возобновляемая и поэтому майнинг центры часто строят в жопе мира.
Я не к тому, что биткоин и ИИ нужно сравнивать по энергопотреблению, но о том, что спрос на энергию растет сильно быстрее, чем генерация. Я слышу консенсус о том, что без относительно массового возобновления строительства атомных электростанций эта ситуация станет очень острой в ближайшие несколько лет.
Рассказывали про свой стартап «портативные атомные реакторы». Думаю, вот на участке поставить, пусть дымит, а народ будет на нем ИИ-вайфу генерировать.
Я не к тому, что биткоин и ИИ нужно сравнивать по энергопотреблению, но о том, что спрос на энергию растет сильно быстрее, чем генерация. Я слышу консенсус о том, что без относительно массового возобновления строительства атомных электростанций эта ситуация станет очень острой в ближайшие несколько лет.
Рассказывали про свой стартап «портативные атомные реакторы». Думаю, вот на участке поставить, пусть дымит, а народ будет на нем ИИ-вайфу генерировать.
Часть II. Субъективное доверие
Безусловно, не все доверие можно доказать криптографически и исключительно программными методами. Часто доверие требует субъективной оценки: насколько верные данные оракул передал в блокчейн? была ли работа выполнена качественно? можно ли доверять этому проекту или предложению? хороший ли это сотрудник? были ли инвестиции в этот нон-профит эффективны?
Для решений этой задачи используется комбинация криптоэкономических и субъективных инструментов. Простейшим примером такого будет персональная репутация и крипто+экономические механизмы гарантии достоверности. Разберём пример.
Репутация. Цифровая и децентрализованная репутация это всегда три элемента:
1. Уникальный идентификатор пользователя или организации
2. Отдельные credentials, штампики, факты, куски информации о субъекте, которые могут (и чаще должны) быть приватны и не видны никому, кроме владельца идентификатора. Это может быть финансовая история, уровень образования, ценности, количество часов игры в доту, экзиты на сотни миллионов, навыки, отношения с группой людей, любимый цвет или адрес прописки.
3. Скоринг репутации в рамках отдельно взятого домена. Для этого нужно взять credentials и посчитать некоторый score, который может быть в виде числа (я фанат пиццы на 10/10) или в виде длинного эссе о жизни и любви отдельного персонажа. Часто скоринг делают через ML алгоритмы, а иногда даже через LLM, которые могут обработать мегабайт текста и выдать саммари в абзац.
Криптоэкономика. Инструменты гарантии и автоматизации цифровых репутационных систем. Главная их задача это сделать так, чтобы система была максимально прозрачной и бесперебойной без необходимости центрального арбитра: как доказать честность без справки из каких-нибудь органов? как доказать финансовую состоятельность без доверия одному банку? как доказать, что ты не верблюд без паспорта государства Х? Это необходимо для удешевления транзакционных издержек (см. пункт I данного эссе), для борьбы с излишней субъективностью, коррупцией и излишней властью одного провайдера репутации.
Очевидным образом, криптоэкон задачки решаются через:
1. Криптографию. Для гарантии приватности, pseudonymity, integrity authenticity данных, в том числе через zero-knowledge криптографию (я могу доказать ЛЮБОЙ факт не разглашая ничего о факте.
2. Экономику. Тут есть сотни дизайнов, но самый распространенный — это work token со слешенгом: люди делают депозит и проверяют определенную информацию, а если их проверка неверна или они вступают в сговор, то автоматически, через смарт-контракт, теряют весь или часть депозита. Подробнее можно почитать в дизайне PoS эфира или токена EIGEN.
Это примитивные кубики. Реальные системы для гавернанса и управления сообществ с миллионами участников, организаций с миллиардной капитализацией и институтами основополагающих функций общества будут, конечно, куда сложнее. Но об этом дальше.
Программируемая (кибер-) экономика: Часть I, Часть II
Безусловно, не все доверие можно доказать криптографически и исключительно программными методами. Часто доверие требует субъективной оценки: насколько верные данные оракул передал в блокчейн? была ли работа выполнена качественно? можно ли доверять этому проекту или предложению? хороший ли это сотрудник? были ли инвестиции в этот нон-профит эффективны?
Для решений этой задачи используется комбинация криптоэкономических и субъективных инструментов. Простейшим примером такого будет персональная репутация и крипто+экономические механизмы гарантии достоверности. Разберём пример.
Репутация. Цифровая и децентрализованная репутация это всегда три элемента:
1. Уникальный идентификатор пользователя или организации
2. Отдельные credentials, штампики, факты, куски информации о субъекте, которые могут (и чаще должны) быть приватны и не видны никому, кроме владельца идентификатора. Это может быть финансовая история, уровень образования, ценности, количество часов игры в доту, экзиты на сотни миллионов, навыки, отношения с группой людей, любимый цвет или адрес прописки.
3. Скоринг репутации в рамках отдельно взятого домена. Для этого нужно взять credentials и посчитать некоторый score, который может быть в виде числа (я фанат пиццы на 10/10) или в виде длинного эссе о жизни и любви отдельного персонажа. Часто скоринг делают через ML алгоритмы, а иногда даже через LLM, которые могут обработать мегабайт текста и выдать саммари в абзац.
Криптоэкономика. Инструменты гарантии и автоматизации цифровых репутационных систем. Главная их задача это сделать так, чтобы система была максимально прозрачной и бесперебойной без необходимости центрального арбитра: как доказать честность без справки из каких-нибудь органов? как доказать финансовую состоятельность без доверия одному банку? как доказать, что ты не верблюд без паспорта государства Х? Это необходимо для удешевления транзакционных издержек (см. пункт I данного эссе), для борьбы с излишней субъективностью, коррупцией и излишней властью одного провайдера репутации.
Очевидным образом, криптоэкон задачки решаются через:
1. Криптографию. Для гарантии приватности, pseudonymity, integrity authenticity данных, в том числе через zero-knowledge криптографию (я могу доказать ЛЮБОЙ факт не разглашая ничего о факте.
2. Экономику. Тут есть сотни дизайнов, но самый распространенный — это work token со слешенгом: люди делают депозит и проверяют определенную информацию, а если их проверка неверна или они вступают в сговор, то автоматически, через смарт-контракт, теряют весь или часть депозита. Подробнее можно почитать в дизайне PoS эфира или токена EIGEN.
Это примитивные кубики. Реальные системы для гавернанса и управления сообществ с миллионами участников, организаций с миллиардной капитализацией и институтами основополагающих функций общества будут, конечно, куда сложнее. Но об этом дальше.
Программируемая (кибер-) экономика: Часть I, Часть II
Часть III. Цифровой интеллект
В первых двух частях мы поговорили про то как программируемые децентрализованные сети решают проблему координации и доверия, снижая таким образом транзакционные издержки в экономике. Теперь поговорим про искусственный интеллект и и начнём с определения интеллекта у людей и машин. Интеллект имеет сотни определений, например: “Способность учиться от опыта”, “Умение адаптироваться в жизни”, “умение понимать сложные идеи, учиться, логически мыслить и решать проблемы с помощью мысли”.
Общей чертой почти всех существующих определений интеллекта является (1) взаимодействие человека с некой внешней проблемой, ситуацией или средой и (2) позитивный исход этого взаимодействия, заключающийся в получении выгоды, решении проблемы, достижении цели. Таким образом, интеллект можно определить как мера способности агента достигать цели в различных средах.
Марвин Мински (1985): “Умение решать сложные задачи”
Бен Гёрцель (2006): “Достижение сложных целей в комплексной среде”
Важно, что в данном эссе мы не говорим о какой-то конкретной архитектуре искусственного интеллекта — будь то нейронные сети, символические вычисления и так далее, — но нашей задачей является определить возможности таких систем. Поскольку любая ИИ система должна достигать цель, то способом обучения и проверки этого события является функция награды. Награда (fitness функция, локальный минимум градиентного спуска, loss) является необходимой частью процесса тренировки и измерения ИИ.
Таким образом мы можем взять определение интеллекта и представить ИИ как машину, способную (1) достигать цели в (2) непредсказуемой среде.
(1) является результатом выбора действия (череды действий) с максимальной ожидаемой дисконтированной во времени функцией награды. Например, самый вероятный токен/слово в предложении, самый вероятный пиксель в картинке, самый вероятный план постройки термоядерной электространции.
(2) определяется как мера вероятности сред, в которых агент оперирует. Различные работы ссылаются на принцип Парето, концепцию бритвы Оккама или, более формально, Колмогоровскую сложность для определения вероятности конкретной среды. Из этих принципов следует, что более простые по своему устройству среды наиболее вероятны.
Таким образом, нам удалось определить (не ограниченный в способностях) искусственный интеллект без прибегания к эзотерическим лозунгам и метафизическим концепциям души и тонких энергий. Что, совместно с первой частью, посвященной проблеме координации и доверия, является необходимым компонентом кибернетической экономики. Дальше поговорим о росте количества интеллекта и автономных агентах, и их влиянии на экономику.
Программируемая (кибер-) экономика: Часть I, Часть II, Часть III
В первых двух частях мы поговорили про то как программируемые децентрализованные сети решают проблему координации и доверия, снижая таким образом транзакционные издержки в экономике. Теперь поговорим про искусственный интеллект и и начнём с определения интеллекта у людей и машин. Интеллект имеет сотни определений, например: “Способность учиться от опыта”, “Умение адаптироваться в жизни”, “умение понимать сложные идеи, учиться, логически мыслить и решать проблемы с помощью мысли”.
Общей чертой почти всех существующих определений интеллекта является (1) взаимодействие человека с некой внешней проблемой, ситуацией или средой и (2) позитивный исход этого взаимодействия, заключающийся в получении выгоды, решении проблемы, достижении цели. Таким образом, интеллект можно определить как мера способности агента достигать цели в различных средах.
Марвин Мински (1985): “Умение решать сложные задачи”
Бен Гёрцель (2006): “Достижение сложных целей в комплексной среде”
Важно, что в данном эссе мы не говорим о какой-то конкретной архитектуре искусственного интеллекта — будь то нейронные сети, символические вычисления и так далее, — но нашей задачей является определить возможности таких систем. Поскольку любая ИИ система должна достигать цель, то способом обучения и проверки этого события является функция награды. Награда (fitness функция, локальный минимум градиентного спуска, loss) является необходимой частью процесса тренировки и измерения ИИ.
Таким образом мы можем взять определение интеллекта и представить ИИ как машину, способную (1) достигать цели в (2) непредсказуемой среде.
(1) является результатом выбора действия (череды действий) с максимальной ожидаемой дисконтированной во времени функцией награды. Например, самый вероятный токен/слово в предложении, самый вероятный пиксель в картинке, самый вероятный план постройки термоядерной электространции.
(2) определяется как мера вероятности сред, в которых агент оперирует. Различные работы ссылаются на принцип Парето, концепцию бритвы Оккама или, более формально, Колмогоровскую сложность для определения вероятности конкретной среды. Из этих принципов следует, что более простые по своему устройству среды наиболее вероятны.
Таким образом, нам удалось определить (не ограниченный в способностях) искусственный интеллект без прибегания к эзотерическим лозунгам и метафизическим концепциям души и тонких энергий. Что, совместно с первой частью, посвященной проблеме координации и доверия, является необходимым компонентом кибернетической экономики. Дальше поговорим о росте количества интеллекта и автономных агентах, и их влиянии на экономику.
Программируемая (кибер-) экономика: Часть I, Часть II, Часть III
Часть IV. Автономные агенты
Колмогоровская сложность оценивает вычислительную стоимость описания среды. Например, виртуальная монотонная 2D сцена с одним элементом описывается куда более простой программой или функцией, чем симуляция гидродинамики в центре звезды.
То же справедливо для экономики и общества. С одной стороны, у нас есть аналоговый способ решения задач координации: бюрократы, суды, короли и президенты, совет директоров банка или регулятора. С другой стороны — цифровые: программируемое право, криптовалюты, агенты с искусственным интеллектом. Исторически мир всегда работал аналогово (за неимением другого способа), но во всех областях жизни мы видим постепенное, но необратимое движение в сторону все большей автоматизации и цифровизации.
Автономные агенты — это промежуточная стадия между полностью аналоговым и полностью цифровым (если мы вообще хотим туда попадать, ибо это будет что-то совсем другое) мирами. В отличии от жёстко детерминированных программ, каким являлось все программное обеспечение последние ~70 сет, агенты построены на ИИ алгоритмах (например, нейронные сети) и потому могут куда гибче адаптироваться к нашему глубоко аналоговому и фундаментально пробабалистическому миру.
В отличии от просто нейронки, агенты могут постепенно создавать кибернетические процессы в экономике благодаря:
1. Циклам обратной связи, постепенно создавая план выполнения задачи и гипотезы, проверяя и корректируя их
2. Автоматизации процессов через написание кода или даже тренировки отдельных ML компонентов для себя (агент может сделать pre-train или fine-tune новой нейронки, оценить её эффективность и встроить в процесс)
3. Автономности, то есть возможности корректировать и адаптировать своё поведение исходя из заданной цели и меняющейся среды без вмешательства человека.
Если нейронка может быть помощником в процессе (она может перевести этот пост на китайский), то автономный агент может автоматически выполнять задачу (собрать информацию, написать пост, скорректировать, нарисовать графику и скорректировать текст). Но для автоматизации не просто задач, а процессов нужна децентрализованная система коммуникации между сотнями, тысячами, а когда-то даже триллионами автономных агентов.
Программируемая (кибер-) экономика: Часть I, Часть II, Часть III, Часть IV
Колмогоровская сложность оценивает вычислительную стоимость описания среды. Например, виртуальная монотонная 2D сцена с одним элементом описывается куда более простой программой или функцией, чем симуляция гидродинамики в центре звезды.
То же справедливо для экономики и общества. С одной стороны, у нас есть аналоговый способ решения задач координации: бюрократы, суды, короли и президенты, совет директоров банка или регулятора. С другой стороны — цифровые: программируемое право, криптовалюты, агенты с искусственным интеллектом. Исторически мир всегда работал аналогово (за неимением другого способа), но во всех областях жизни мы видим постепенное, но необратимое движение в сторону все большей автоматизации и цифровизации.
Автономные агенты — это промежуточная стадия между полностью аналоговым и полностью цифровым (если мы вообще хотим туда попадать, ибо это будет что-то совсем другое) мирами. В отличии от жёстко детерминированных программ, каким являлось все программное обеспечение последние ~70 сет, агенты построены на ИИ алгоритмах (например, нейронные сети) и потому могут куда гибче адаптироваться к нашему глубоко аналоговому и фундаментально пробабалистическому миру.
В отличии от просто нейронки, агенты могут постепенно создавать кибернетические процессы в экономике благодаря:
1. Циклам обратной связи, постепенно создавая план выполнения задачи и гипотезы, проверяя и корректируя их
2. Автоматизации процессов через написание кода или даже тренировки отдельных ML компонентов для себя (агент может сделать pre-train или fine-tune новой нейронки, оценить её эффективность и встроить в процесс)
3. Автономности, то есть возможности корректировать и адаптировать своё поведение исходя из заданной цели и меняющейся среды без вмешательства человека.
Если нейронка может быть помощником в процессе (она может перевести этот пост на китайский), то автономный агент может автоматически выполнять задачу (собрать информацию, написать пост, скорректировать, нарисовать графику и скорректировать текст). Но для автоматизации не просто задач, а процессов нужна децентрализованная система коммуникации между сотнями, тысячами, а когда-то даже триллионами автономных агентов.
Программируемая (кибер-) экономика: Часть I, Часть II, Часть III, Часть IV
Пару часов назад SEC одобрил Ethereum ETF, но в реальности это пока еще не решенный вопрос.
Были одобрен листинги 19b-4s от восьми фондов, но не S-1 регистрацию. Это значит, что в течении 10 дней Гари Генслер может пересмотреть это решение. Технически, этот процесс может затянуться до конца года и, в зависимости от результата выборов, следующая администрация президента США сможет политически повлиять на процесс. Ожидается, что если выберут Трампа, то это точно случиться, но то бабка надвое сказала…
Были одобрен листинги 19b-4s от восьми фондов, но не S-1 регистрацию. Это значит, что в течении 10 дней Гари Генслер может пересмотреть это решение. Технически, этот процесс может затянуться до конца года и, в зависимости от результата выборов, следующая администрация президента США сможет политически повлиять на процесс. Ожидается, что если выберут Трампа, то это точно случиться, но то бабка надвое сказала…
Сегодня хочу познакомить вас с одним человеком, который открыто делится своей фин отчетностью, не скрывает промахов и ошибок, рассказывает о принципах управления командой и даже показывает видосики с переговоров. Знакомьтесь: Вадим, который управляет жильем эконом-класса в ОАЭ с планом капитализации 200 млн $ к концу 2026 года.
План отличный, интересно, как это реализуется через пару лет.
Открытие бизнеса — всегда рисковое дело, и чем больше опыта получится набраться у других, тем ниже вероятность промахнуться самому. У Вадима получилось удержать 5 направлений из 7 открытых, что для конкуренции в сфере бизнеса — очень хороший результат.
Да и тема недвижки в ОАЭ сейчас особенно актуальна — для всех! И для покупателей, и для арендаторов, и для застройщиков.
Познакомиться с Вадимом можно вот тут: https://www.tg-me.com/+FxWd8FEoUphhOTRi
#реклама
План отличный, интересно, как это реализуется через пару лет.
Открытие бизнеса — всегда рисковое дело, и чем больше опыта получится набраться у других, тем ниже вероятность промахнуться самому. У Вадима получилось удержать 5 направлений из 7 открытых, что для конкуренции в сфере бизнеса — очень хороший результат.
Да и тема недвижки в ОАЭ сейчас особенно актуальна — для всех! И для покупателей, и для арендаторов, и для застройщиков.
Познакомиться с Вадимом можно вот тут: https://www.tg-me.com/+FxWd8FEoUphhOTRi
#реклама
Telegram
Вадим Марков | с 0 до 200 млн $ в Дубае
Выращиваю компанию по управлению жильем эконом-класса в Дубае/ОАЭ до отметки капитализации в 200 млн $ к 2026 году.
Поделиться каналом: https://www.tg-me.com/+T94ftZTrqAg1YmIy
Поделиться каналом: https://www.tg-me.com/+T94ftZTrqAg1YmIy
Часть V. Кибернетические организации
Если цель биткоина отделить деньги от государства, то кибернетические организации существуют чтобы отделить формы управления от государства. Мы говорим о системе права, корпоративном и организационном гавернансе и системе принятия, исполнения, контроля решений. Как и все остальное в кибернетике, это не универсальное правило, а подход, который имеет смысл там, где создает больше экономической эффективности, прозрачности, безопасности.
Мы оперируем на спектре между гибким, прецедентным и динамически меняющимся “мясным” правом и чётким, детерминированным, предсказуемым программируемым правом. Преимущества первого — это адаптивность к непредсказуемым ситуациям, а второго — отсутствие необходимости полагаться на ручные (а потому медленные, подверженные коррупции, непредсказуемые) решения менеджеров, судов, регуляторов.
Кибернетические организации — это амальгама, микс между программным и аналоговым правом, которые решают ряд проблем:
1. Они устраняют разрыв между юридическими соглашениями и исполнением в блокчейне, предоставляя способ обеспечения исполнения реальных соглашений с помощью кода.
2. Они позволяют создавать композитные юридические соглашения, аналогично тому, как DeFi позволяет создавать композитные финансовые транзакции. Фактически, это детали лего для создания программируемых организаций.
3. Они нацелены на сокращение необходимости в посредниках и доверии к традиционным юридическим системам за счет использования неизменного, прозрачного и проверяемого кода.
В краткосрочной перспективе это поможет связать децентрализованные протоколы и ДАО с реальным миром, обеспечив гибкость применения традиционного и программируемого права взаимодополняемо, в зависимости от задачи. В том числе, обеспечивая композитные договора (часть договора в смарт-контракте; часть в бумажном соглашении или юр. структуре) и системы управления (принятие решений — меритократически и программируемо; ответственность и enforecement — в трационной судебной и юр системе).
В долгосрочной перспективе киберорганизации приведут к отделению права от национальных государств за счет формирования полицентрической системы конкурирующих правовых рамок и механизмов разрешения споров. Появятся полностью цифровые правовые системы, выходящие за рамки национальных юрисдикций.
Программируемая (кибер-) экономика: Часть I, Часть II, Часть III, Часть IV, Часть V
Если цель биткоина отделить деньги от государства, то кибернетические организации существуют чтобы отделить формы управления от государства. Мы говорим о системе права, корпоративном и организационном гавернансе и системе принятия, исполнения, контроля решений. Как и все остальное в кибернетике, это не универсальное правило, а подход, который имеет смысл там, где создает больше экономической эффективности, прозрачности, безопасности.
Мы оперируем на спектре между гибким, прецедентным и динамически меняющимся “мясным” правом и чётким, детерминированным, предсказуемым программируемым правом. Преимущества первого — это адаптивность к непредсказуемым ситуациям, а второго — отсутствие необходимости полагаться на ручные (а потому медленные, подверженные коррупции, непредсказуемые) решения менеджеров, судов, регуляторов.
Кибернетические организации — это амальгама, микс между программным и аналоговым правом, которые решают ряд проблем:
1. Они устраняют разрыв между юридическими соглашениями и исполнением в блокчейне, предоставляя способ обеспечения исполнения реальных соглашений с помощью кода.
2. Они позволяют создавать композитные юридические соглашения, аналогично тому, как DeFi позволяет создавать композитные финансовые транзакции. Фактически, это детали лего для создания программируемых организаций.
3. Они нацелены на сокращение необходимости в посредниках и доверии к традиционным юридическим системам за счет использования неизменного, прозрачного и проверяемого кода.
В краткосрочной перспективе это поможет связать децентрализованные протоколы и ДАО с реальным миром, обеспечив гибкость применения традиционного и программируемого права взаимодополняемо, в зависимости от задачи. В том числе, обеспечивая композитные договора (часть договора в смарт-контракте; часть в бумажном соглашении или юр. структуре) и системы управления (принятие решений — меритократически и программируемо; ответственность и enforecement — в трационной судебной и юр системе).
В долгосрочной перспективе киберорганизации приведут к отделению права от национальных государств за счет формирования полицентрической системы конкурирующих правовых рамок и механизмов разрешения споров. Появятся полностью цифровые правовые системы, выходящие за рамки национальных юрисдикций.
Программируемая (кибер-) экономика: Часть I, Часть II, Часть III, Часть IV, Часть V
Зашел на классный митап. Встретил Виталика, фаундеров Gnosis и Stability AI. Фаундеры лучших (ИМХО, поэтому мы в некоторых из них инвестировали) компаний в децентрализованном ИИ обсуждают автономных агентов. Услышал классную идею о персональных агентах: в управлении — агенты каждого стейкхолдера высказывают свое мнение и оно суммируется для принятия решений; в найме — агенты кандидата и работодателя обсуждают насколько эта позиция подходит для человека; для инвестиций — агент стартапа и инвестора общаются о сделке.
Если вас интересует аналитика или вы уже развиваетесь в этой сфере и хотите существенно улучшить свои скиллы, рекомендую изучить курс "Аналитик PRO" от Changellenge » Education.
Changellenge » Education – специализированная школа аналитики, которая уже выпустила 3 500 специалистов. Их выпускники работают в Яндексе, VK, Газпроме и других крупных компаниях.
"Аналитик PRO" – самый полный курс аналитики на рынке. Он подойдет вам, если вы хотите прокачаться как аналитик данных, бизнес-аналитик, финансовый аналитик. В курсе собрано всё, что нужно для роста в любом направлении аналитики.
На 12 месячной программе вы прокачаете ключевые навыки, необходимые аналитику — работа с данными:
🔵Python, SQL, Excel,
а также визуализация данных:
🔵Tableau, PPT, и с помощью Python.
Вы научитесь строить финансовые модели, погрузитесь в продуктовую и маркетинговую аналитику.
Больше 2/3 курса — это практические задачи и реальные бизнес-проекты от реальных компаний уровня Тинькофф.
Эти проекты можно будет сразу указать в резюме и портфолио, чтобы выделиться на фоне других кандидатов. Благодаря набору востребованных навыков и пулу проектов, после выпуска вы сможете претендовать на интересные офферы с достойной зарплатой на старте.
Это реально важно: конкуренция джунов сейчас большая, работодателям нужна практика и опыт работы и в Changellenge » Education это учитывают.
Вас будут менторить эксперты из Google, VK, Avito, а также будут сопровождать до оффера в аналитике: школа организует консультации с HR-специалистами, помогает с резюме, готовит к собеседованию, в том числе к кейс-интервью, предлагает упрощенный отбор в компании-партнеры уровня Ozon, SBS, Kept и др.
По промокоду ACC10 вас ждет скидка в 10 000 рублей. Оставьте заявку по ссылке и получите бесплатную консультацию. Успехов!
ООО «ВЫСШАЯ ШКОЛА АНАЛИТИКИ И СТРАТЕГИИ», ИНН: 7716917009, erid: 2Vtzqx3UPDe
#реклама
Changellenge » Education – специализированная школа аналитики, которая уже выпустила 3 500 специалистов. Их выпускники работают в Яндексе, VK, Газпроме и других крупных компаниях.
"Аналитик PRO" – самый полный курс аналитики на рынке. Он подойдет вам, если вы хотите прокачаться как аналитик данных, бизнес-аналитик, финансовый аналитик. В курсе собрано всё, что нужно для роста в любом направлении аналитики.
На 12 месячной программе вы прокачаете ключевые навыки, необходимые аналитику — работа с данными:
🔵Python, SQL, Excel,
а также визуализация данных:
🔵Tableau, PPT, и с помощью Python.
Вы научитесь строить финансовые модели, погрузитесь в продуктовую и маркетинговую аналитику.
Больше 2/3 курса — это практические задачи и реальные бизнес-проекты от реальных компаний уровня Тинькофф.
Эти проекты можно будет сразу указать в резюме и портфолио, чтобы выделиться на фоне других кандидатов. Благодаря набору востребованных навыков и пулу проектов, после выпуска вы сможете претендовать на интересные офферы с достойной зарплатой на старте.
Это реально важно: конкуренция джунов сейчас большая, работодателям нужна практика и опыт работы и в Changellenge » Education это учитывают.
Вас будут менторить эксперты из Google, VK, Avito, а также будут сопровождать до оффера в аналитике: школа организует консультации с HR-специалистами, помогает с резюме, готовит к собеседованию, в том числе к кейс-интервью, предлагает упрощенный отбор в компании-партнеры уровня Ozon, SBS, Kept и др.
По промокоду ACC10 вас ждет скидка в 10 000 рублей. Оставьте заявку по ссылке и получите бесплатную консультацию. Успехов!
ООО «ВЫСШАЯ ШКОЛА АНАЛИТИКИ И СТРАТЕГИИ», ИНН: 7716917009, erid: 2Vtzqx3UPDe
#реклама
Changellenge-Education
Все навыки аналитика в одном курсе — Аналитик PRO от Changellenge
Курс для тех, кто хочет построить карьеру в аналитике и стать незаменимым специалистом в любой компании
Часть VI. Сетевые государства
“Империи заебали”, “Лефиаван всех задолбал”, “Гегемония сломана” — это прямые цитаты, которые я слышу от друзей и знакомых, и чем дальше, тем чаще. И это не панические настроения или подростковый максимализм в стиле “весь мир сломан и у нас нет шансов”. Это своевременность. Объясню.
Раз в несколько столетий происходит постепенная смена систем. Когда-то это были первобытные общества, потом монархии построенные на подчинении, затем демократии. Каждый такой скачок происходит вследствие двух необходимых условий: накопленное напражение/недовольство/разочарование в текущей системе управления и технологическая возможность построения более совершенных институтов.
Большинство таких смен систем в прошлом сопровождались войнами и революциями, но переход к программируемым сообществам вполне возможен не “вопреки” через “все разрушить и построить заново”. Вместо этого — постройка параллельных сообществ, институтов, систем. В конечном счете, более качественный продукт побеждает на рынке. Даже если этот продукт — государство.
Сетевые государства — это идея о том, что люди и нации формируются, существуют и управляются не по принципу “где родился там и пригодился”, а по принципу общих ценностей, целей, вайба и трайба. Бёрнинг мэн, но не на неделю, а на 365 дней. Не ограниченный резервацией в Неваде. И не только для развлечений, но и для жизни, работы, pursuit of happiness.
Network state — это не высеченные ни в граните Sovereign Individual, ни принадлежащие Балажи правила. Это сотни конкурирующих и коллаборирующих друг с другом сообществ с похожим, но не одинаковым стэком ценностей и технологий. Я опишу конкретные функции и сервисы, которые уже работают и существуют в тех сетевых сообществах, с которыми я тесно взаимодействую в последнее время:
1. Цифровую идентичность и репутацию
2. Программируемые системы голосования, принятия и отслеживания исполнения решений и системы гавернанса
3. Хранение ценности, в первую очередь цифровой, а так же процесс сбора и распределения ценности (например, взносы и фондирование проектов)
4. Опционально, владение физическими активами, такими как острова, деревни, отели, коливинги и коворкинги по всему миру
5. Сервисы для своих участников: nomad виза для путешествий участников нетворкстейта, онлайн или гибридное образование, международные страховки, конференции, коливинги (от недели до нескольких месяцев в году)
Программируемая (кибер-) экономика:
1. Доверие
2. Репутация
3. Интеллект
4. Агенты
5. Киберорганизации
6. Сетевые государства
“Империи заебали”, “Лефиаван всех задолбал”, “Гегемония сломана” — это прямые цитаты, которые я слышу от друзей и знакомых, и чем дальше, тем чаще. И это не панические настроения или подростковый максимализм в стиле “весь мир сломан и у нас нет шансов”. Это своевременность. Объясню.
Раз в несколько столетий происходит постепенная смена систем. Когда-то это были первобытные общества, потом монархии построенные на подчинении, затем демократии. Каждый такой скачок происходит вследствие двух необходимых условий: накопленное напражение/недовольство/разочарование в текущей системе управления и технологическая возможность построения более совершенных институтов.
Большинство таких смен систем в прошлом сопровождались войнами и революциями, но переход к программируемым сообществам вполне возможен не “вопреки” через “все разрушить и построить заново”. Вместо этого — постройка параллельных сообществ, институтов, систем. В конечном счете, более качественный продукт побеждает на рынке. Даже если этот продукт — государство.
Сетевые государства — это идея о том, что люди и нации формируются, существуют и управляются не по принципу “где родился там и пригодился”, а по принципу общих ценностей, целей, вайба и трайба. Бёрнинг мэн, но не на неделю, а на 365 дней. Не ограниченный резервацией в Неваде. И не только для развлечений, но и для жизни, работы, pursuit of happiness.
Network state — это не высеченные ни в граните Sovereign Individual, ни принадлежащие Балажи правила. Это сотни конкурирующих и коллаборирующих друг с другом сообществ с похожим, но не одинаковым стэком ценностей и технологий. Я опишу конкретные функции и сервисы, которые уже работают и существуют в тех сетевых сообществах, с которыми я тесно взаимодействую в последнее время:
1. Цифровую идентичность и репутацию
2. Программируемые системы голосования, принятия и отслеживания исполнения решений и системы гавернанса
3. Хранение ценности, в первую очередь цифровой, а так же процесс сбора и распределения ценности (например, взносы и фондирование проектов)
4. Опционально, владение физическими активами, такими как острова, деревни, отели, коливинги и коворкинги по всему миру
5. Сервисы для своих участников: nomad виза для путешествий участников нетворкстейта, онлайн или гибридное образование, международные страховки, конференции, коливинги (от недели до нескольких месяцев в году)
Программируемая (кибер-) экономика:
1. Доверие
2. Репутация
3. Интеллект
4. Агенты
5. Киберорганизации
6. Сетевые государства
Рекомендую топ-рекрутера Майка для проектов в сфере ИИ и экосистемы TON!
Хочу поделиться отличной находкой — моим другом Майком. Майк — рекрутер, который помог мне и многим другим найти нужных специалистов для проектов. Если вы работаете в сфере ИИ или блокчейн, вам стоит обратить на него внимание.
Почему стоит знать о Майке?
- Экспертиза в ИИ и блокчейне: Майк имеет богатый опыт работы с проектами в области искусственного интеллекта и блокчейн-технологий, включая экосистемы TON и ETH. Он точно знает, где искать и как привлечь лучших специалистов.
- Широкий спектр специалистов: У Майка есть обширная база кандидатов, включающая не только разработчиков блокчейн, но и бизнес-позиции, и даже C-level-позиции. Он поможет найти именно тех людей, которые нужны вашему проекту.
- Персональный подход: Майк понимает, что каждый проект уникален, и всегда находит индивидуальные решения для каждой команды.
Когда обращаться к Майку?
- Начало нового проекта: Если вы только запускаете проект и вам нужны квалифицированные специалисты, Майк сможет помочь.
- Расширение команды: Если ваш проект растет и вам нужны новые таланты, Майк найдет подходящих кандидатов.
- Консультации по рекрутингу: Если вы хотите улучшить свои процессы найма или просто задать вопросы по рекрутингу, Майк всегда готов поделиться своими знаниями.
Если вам нужна помощь или консультация, пишите Майку напрямую: @mikevolkov. И небольшой бонус — скажите, что вы от меня, и получите специальные условия.
Канал: @mikevolkovCV
#реклама
Хочу поделиться отличной находкой — моим другом Майком. Майк — рекрутер, который помог мне и многим другим найти нужных специалистов для проектов. Если вы работаете в сфере ИИ или блокчейн, вам стоит обратить на него внимание.
Почему стоит знать о Майке?
- Экспертиза в ИИ и блокчейне: Майк имеет богатый опыт работы с проектами в области искусственного интеллекта и блокчейн-технологий, включая экосистемы TON и ETH. Он точно знает, где искать и как привлечь лучших специалистов.
- Широкий спектр специалистов: У Майка есть обширная база кандидатов, включающая не только разработчиков блокчейн, но и бизнес-позиции, и даже C-level-позиции. Он поможет найти именно тех людей, которые нужны вашему проекту.
- Персональный подход: Майк понимает, что каждый проект уникален, и всегда находит индивидуальные решения для каждой команды.
Когда обращаться к Майку?
- Начало нового проекта: Если вы только запускаете проект и вам нужны квалифицированные специалисты, Майк сможет помочь.
- Расширение команды: Если ваш проект растет и вам нужны новые таланты, Майк найдет подходящих кандидатов.
- Консультации по рекрутингу: Если вы хотите улучшить свои процессы найма или просто задать вопросы по рекрутингу, Майк всегда готов поделиться своими знаниями.
Если вам нужна помощь или консультация, пишите Майку напрямую: @mikevolkov. И небольшой бонус — скажите, что вы от меня, и получите специальные условия.
Канал: @mikevolkovCV
#реклама
Удивительный контраст между рассуждениями и реальностью, особенно в свете последних постов. Каждый день общаюсь с фаундерами проектов, которые можно отнести к киберэкономике. Это люди, которые строят новые продукты, имеют массу энергии, создают продукты, ошибаются, итерируют и постепенно меняют мир. С другой стороны — комментарии анонимусов в фейсбуке, которые переполнены причинами почему все пропало и ничего даже пробовать не нужно.
Что важно: обоих не переубедить. Первые — упёртые мечтатели, предприниматели, строители систем, которые не остановятся никогда. Вторые — “уставшие подпивасы”, кому как-то надо оправдать свои неудачи.
Начнём. Некоторые идеи и детали относительно того как будут работать сетевые государства.
Пункт первый: Важно понимать, что это роадмап, а не точка.
То, что будет работать через 2-3 года:
- ончейн голосования в сообществах и корпорациях
- цифровая айдентити для участников
- простые инструменты для учета репутации
- владение недвижимостью от лица ДАО
- digital nomad stack: гибридное онлайн/оффлайн образование, международная (крипто) страховка, цифровые визы и ВНЖ
не равно тому, что будет работать через 10-20 лет:
- голосования в политике
- ИИ-агенты у избирателей и акционеров корпораций
- цифровые “архипелаги” когда цифровое сообщества владеет недвижкой в разных странах
и не равно тому, что будет работать через 30-50 лет:
- надгосударственные демократические институты с существенной долей автоматизации через ИИ
- переход на другой тип резервной валюты и монетарной системы
- глобальная программируемая теоретико-игровая координация ресурсов.
Инертность общества и отдельного человека велика и не решается технологиями. Принуждать к переменам сложно, больно, грустно и едва ли можно назвать этичным. В прошлом, влияние технологий на уклад общества изменения всегда требования смены одного-двух поколений, но скорость технологических инноваций увеличивается, поэтому теперь этот разрыв неизбежен. Но, со скоростью распространения информации и тому факту, что это по большей части софт с нулевыми издержками на дистрибуцию, синхронизация мира на новом технологическом уровне будет быстрее.
Что важно: обоих не переубедить. Первые — упёртые мечтатели, предприниматели, строители систем, которые не остановятся никогда. Вторые — “уставшие подпивасы”, кому как-то надо оправдать свои неудачи.
Начнём. Некоторые идеи и детали относительно того как будут работать сетевые государства.
Пункт первый: Важно понимать, что это роадмап, а не точка.
То, что будет работать через 2-3 года:
- ончейн голосования в сообществах и корпорациях
- цифровая айдентити для участников
- простые инструменты для учета репутации
- владение недвижимостью от лица ДАО
- digital nomad stack: гибридное онлайн/оффлайн образование, международная (крипто) страховка, цифровые визы и ВНЖ
не равно тому, что будет работать через 10-20 лет:
- голосования в политике
- ИИ-агенты у избирателей и акционеров корпораций
- цифровые “архипелаги” когда цифровое сообщества владеет недвижкой в разных странах
и не равно тому, что будет работать через 30-50 лет:
- надгосударственные демократические институты с существенной долей автоматизации через ИИ
- переход на другой тип резервной валюты и монетарной системы
- глобальная программируемая теоретико-игровая координация ресурсов.
Инертность общества и отдельного человека велика и не решается технологиями. Принуждать к переменам сложно, больно, грустно и едва ли можно назвать этичным. В прошлом, влияние технологий на уклад общества изменения всегда требования смены одного-двух поколений, но скорость технологических инноваций увеличивается, поэтому теперь этот разрыв неизбежен. Но, со скоростью распространения информации и тому факту, что это по большей части софт с нулевыми издержками на дистрибуцию, синхронизация мира на новом технологическом уровне будет быстрее.
Сейчас появляется все больше каналов про ИИ, но толковых, где автор делится своими мыслями, наблюдениями, инсайтами и экспериментами — их действительно мало.
Поэтому хочется порекомендовать канал @ppprompt — авторский подбор топовых промптов и GPTшек, нетривиальных новостей из мира AI, разборов и ляпов нейронок, AI-мемов, опросов и бенчмарков.
Автор канала - Алексей Иванов, любит эксперименты с AI в областях саморазвития и обучения, и активно встраивает LLM в свою коучинговую практику. Возможно вы его знаете по проекту PonchikNews.
Вот интересные посты:
🔶 OpenAI – это новый Apple. И вот почему
🔶 Зачем в ChatGPT появился бесплатный сыр (GPT-4o)?
🔶 Необычные / неочевидные кейсы, в которых удалось неожиданно круто пообщаться с LLM
🔶 Claude 3 Opus vs GPT 4 Updated: чем пользоваться?
🔶 Фото-стоки во время AI-лихорадки: любопытный кейс Shutterstock
🔶 Ego Development Theory: думай как стратег, пиз$&и как алхимик
Если откликается, подписывайтесь: @ppprompt
#реклама
Поэтому хочется порекомендовать канал @ppprompt — авторский подбор топовых промптов и GPTшек, нетривиальных новостей из мира AI, разборов и ляпов нейронок, AI-мемов, опросов и бенчмарков.
Автор канала - Алексей Иванов, любит эксперименты с AI в областях саморазвития и обучения, и активно встраивает LLM в свою коучинговую практику. Возможно вы его знаете по проекту PonchikNews.
Вот интересные посты:
Если откликается, подписывайтесь: @ppprompt
#реклама
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Ppprompt | пппро AI от @ponchiknews
По мотивам интервью Сэм Альтман ↔ Лекс Фридман
Мои заметки и мысли:
1. Сэм стал гораздо более аккуратным и politically savvy в своих высказываниях, чем в прошлом интервью Lex Friedman ↔ Sam Altman (см. там же у Фридмана в ютубе). Мне это изменение кажется…
Мои заметки и мысли:
1. Сэм стал гораздо более аккуратным и politically savvy в своих высказываниях, чем в прошлом интервью Lex Friedman ↔ Sam Altman (см. там же у Фридмана в ютубе). Мне это изменение кажется…
e/acc
Удивительный контраст между рассуждениями и реальностью, особенно в свете последних постов. Каждый день общаюсь с фаундерами проектов, которые можно отнести к киберэкономике. Это люди, которые строят новые продукты, имеют массу энергии, создают продукты, ошибаются…
Пункт второй: “над”, а не “вопреки”
Физический мир меняется и будет меняться куда медленнее, чем цифровой. В интернете, в ДАО можно протестировать механики гавернанса миллиона долларов в крипте за пару недель (сегодня — прямая демократия, завтра — меритократия, послезавтра — делегация) просто поменяв одну строчку в смарт-контракте. **
Многие комментаторы почему-то считают что сетевое государство или ДАО должно моментально уничтожить или, как минимум, силовым образом потеснить существующие физические страны. Кидаться на ментов с вилами, условно. Что, конечно, бред, если вы не оголтелый революционер, который жаждет крови.
В реальности же уровни стэка выстраиваются поверх уже существующей инфраструктуры. Сетевому государству не нужно строить свои дороги и больницы, но только при условии, что на территории, где живут его жители уже есть достаточно неплохая инфраструктура. Например, сетевое сообщество в Дубае это умеет, а в джунглях Бали будет строить с нуля (два совершенно реальных проекта).
Физический мир меняется и будет меняться куда медленнее, чем цифровой. В интернете, в ДАО можно протестировать механики гавернанса миллиона долларов в крипте за пару недель (сегодня — прямая демократия, завтра — меритократия, послезавтра — делегация) просто поменяв одну строчку в смарт-контракте. **
Многие комментаторы почему-то считают что сетевое государство или ДАО должно моментально уничтожить или, как минимум, силовым образом потеснить существующие физические страны. Кидаться на ментов с вилами, условно. Что, конечно, бред, если вы не оголтелый революционер, который жаждет крови.
В реальности же уровни стэка выстраиваются поверх уже существующей инфраструктуры. Сетевому государству не нужно строить свои дороги и больницы, но только при условии, что на территории, где живут его жители уже есть достаточно неплохая инфраструктура. Например, сетевое сообщество в Дубае это умеет, а в джунглях Бали будет строить с нуля (два совершенно реальных проекта).
Зачем нам нужна киберэкономика?
Интеллект — это способность адаптироваться к сложной и меняющейся среде.
Кибернетическая экономика (на базе ИИ и программируемых рынков) решает вопрос скорости адаптации.
Вместо политических и денежных циклов, экономические проблемы могут решаться с быстротой программного обеспечения.
Вместо ежегодной стратегической сессии и квартальных OKR, DAO дает инструменты адаптировать систему принятия решения на основе постоянного фидбека из внешней среды.
Фактически, киберэкономика нужна для построения более быстрых и сложных систем с обратной связью (быстрее и умнее, чем бюрократия благодаря ИИ), которые могут при необходимости автономно иметь экономическую агентность (благодаря цифровым активам и смарт-контратам) без необходимости доверять единому контроллеру этой системы (благодаря децентрализации в системе управления и контроля над ИИ).
Интеллект — это способность адаптироваться к сложной и меняющейся среде.
Кибернетическая экономика (на базе ИИ и программируемых рынков) решает вопрос скорости адаптации.
Вместо политических и денежных циклов, экономические проблемы могут решаться с быстротой программного обеспечения.
Вместо ежегодной стратегической сессии и квартальных OKR, DAO дает инструменты адаптировать систему принятия решения на основе постоянного фидбека из внешней среды.
Фактически, киберэкономика нужна для построения более быстрых и сложных систем с обратной связью (быстрее и умнее, чем бюрократия благодаря ИИ), которые могут при необходимости автономно иметь экономическую агентность (благодаря цифровым активам и смарт-контратам) без необходимости доверять единому контроллеру этой системы (благодаря децентрализации в системе управления и контроля над ИИ).
Часто рассуждения о киберэкономике или network states заканчиваются вопросом: «а почему же государства отдадут власть?»
Мне кажется этот вопрос не имеющим смысла и пассивным — если вечно ждать и ничего не делать, то ничего и не случится. Мне так же категорически не нравится идея «забрать силой», потому что это происходило сотни раз в истории и всегда заканчивалось бедой.
Практический переход между системами происходит не тогда, когда король сказал «надо» (в этот момент бояре бегут брить бороду, не понимая зачем), а когда новый продукт значительно (х2-10) превосходит существующий по стоимости, качеству, удобству. Это никогда не происходит сразу после его изобретения, но требует время чтобы новая технология была отточена, масштабирована и люди научились ей пользоваться.
Например, крипте и дефаю потребовалось 6-7 лет (и потребуется еще 4-5 для реального адопшена account abstraction, масштабирования скорости и дешевизны сетей, и т.д.), но в итоге есть десятки миллионов пользователей, для которых это удобно, понятно, прозрачно и более безопасно чем банки. И именно по этим причинах их количество будет расти. А не потому что король сказал «надо».
То же самое и в ИИ, будь то в гос управлении или написании софта. Любая организация (включая страны) будет проигрывать конкуренцию, если не начнет внедрять ИИ, потому что ручная бюрократия не способна быть настолько же эффективной. Да, один менеджер или президент может в своей локальной юрисдикции отложить внедрение чего-то нового, но рано или поздно случится кризис, потому что если весь мир стал х10 эффективнее, а ты запрещаешь использовать электричество или ДВС у себя в колхозе, то твой колхоз перестанет существовать или будет рефармотирован изнутри — это будут требовать участники системы.
Мне кажется этот вопрос не имеющим смысла и пассивным — если вечно ждать и ничего не делать, то ничего и не случится. Мне так же категорически не нравится идея «забрать силой», потому что это происходило сотни раз в истории и всегда заканчивалось бедой.
Практический переход между системами происходит не тогда, когда король сказал «надо» (в этот момент бояре бегут брить бороду, не понимая зачем), а когда новый продукт значительно (х2-10) превосходит существующий по стоимости, качеству, удобству. Это никогда не происходит сразу после его изобретения, но требует время чтобы новая технология была отточена, масштабирована и люди научились ей пользоваться.
Например, крипте и дефаю потребовалось 6-7 лет (и потребуется еще 4-5 для реального адопшена account abstraction, масштабирования скорости и дешевизны сетей, и т.д.), но в итоге есть десятки миллионов пользователей, для которых это удобно, понятно, прозрачно и более безопасно чем банки. И именно по этим причинах их количество будет расти. А не потому что король сказал «надо».
То же самое и в ИИ, будь то в гос управлении или написании софта. Любая организация (включая страны) будет проигрывать конкуренцию, если не начнет внедрять ИИ, потому что ручная бюрократия не способна быть настолько же эффективной. Да, один менеджер или президент может в своей локальной юрисдикции отложить внедрение чего-то нового, но рано или поздно случится кризис, потому что если весь мир стал х10 эффективнее, а ты запрещаешь использовать электричество или ДВС у себя в колхозе, то твой колхоз перестанет существовать или будет рефармотирован изнутри — это будут требовать участники системы.
Заметил, что многих конфузит и корежит от слова "кибернетика". В фб даже предложили, что это будто бы про плановую экономику. На самом деле, скорее наоборот, но сама по себе кибернетика это не про экономику.
Если вы читаете пост или статью, то можете заменить слово "кибернетический" на "самоуправляемый" и смысл останется тот же, но будет меньше аллюзий и рефлексий о нашем советском детстве ;)
Если вы читаете пост или статью, то можете заменить слово "кибернетический" на "самоуправляемый" и смысл останется тот же, но будет меньше аллюзий и рефлексий о нашем советском детстве ;)
Что такое AGI?
Так же как и с интеллектом, существует огромное количество определений AGI. Обсуждение этого важного вопроса в большинстве случаев упирается в то, что люди говорят о разных вещах. Цель данного поста (или двух, как пойдет) посмотреть на них и предложить удобную классификацию для дальнейших дискуссий.
Алан Тьюринг впервые дал определение ИИ как машина, при разговоре с которой невозможно отличить её от человека. К сожалению, это определение больше говорит о том как легко обмануть людей, чем о том насколько классный ИИ. К тому же это было многократко достигнуто, но нельзя назвать эти системы AGI.
OpenAI определяет AGI, как “ИИ, который может выполнять большинство экономически значимых задач”. Возникает вопрос, а что касается сложных, но экономически бесполезных задач типа придумывания анекдотов?
Ben Goertzel, автор термина AGI, определил его как машина, которая может выполнять когнтивные задачи, которые умеет выполнять человек. Тут сразу вопрос о том какие именно задачи мы имеем в виду и какой уровень считается AGI?
Интересен подход ACI, который по сути повторяет тест Тьюринга, но вместо сообщений в чате, боту нужно взять реальные $100,000 и за пару месяцев сделать из них $1,000,000 любым способом. Оргинальное определение, но довольно узкое.
Еще одна вариация на тест Тьюринга расширяет его до пяти задач: понять фильм (Кристофера Нолана), пересказать книгу, приготовить что-то в кухне где робот ни разу не был, написать большую программу без ошибок и перевести текстовое описание формулы в математическую нотацию).
Так же как и с интеллектом, существует огромное количество определений AGI. Обсуждение этого важного вопроса в большинстве случаев упирается в то, что люди говорят о разных вещах. Цель данного поста (или двух, как пойдет) посмотреть на них и предложить удобную классификацию для дальнейших дискуссий.
Алан Тьюринг впервые дал определение ИИ как машина, при разговоре с которой невозможно отличить её от человека. К сожалению, это определение больше говорит о том как легко обмануть людей, чем о том насколько классный ИИ. К тому же это было многократко достигнуто, но нельзя назвать эти системы AGI.
OpenAI определяет AGI, как “ИИ, который может выполнять большинство экономически значимых задач”. Возникает вопрос, а что касается сложных, но экономически бесполезных задач типа придумывания анекдотов?
Ben Goertzel, автор термина AGI, определил его как машина, которая может выполнять когнтивные задачи, которые умеет выполнять человек. Тут сразу вопрос о том какие именно задачи мы имеем в виду и какой уровень считается AGI?
Интересен подход ACI, который по сути повторяет тест Тьюринга, но вместо сообщений в чате, боту нужно взять реальные $100,000 и за пару месяцев сделать из них $1,000,000 любым способом. Оргинальное определение, но довольно узкое.
Еще одна вариация на тест Тьюринга расширяет его до пяти задач: понять фильм (Кристофера Нолана), пересказать книгу, приготовить что-то в кухне где робот ни разу не был, написать большую программу без ошибок и перевести текстовое описание формулы в математическую нотацию).
📈 КАК ПОЛУЧИТЬ БЕСПЛАТНЫХ КЛИЕНТОВ И ЗАКАЗЫ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОСЕТИ 📈
Разбираем подробно в 5 бесплатных ПРАКТИЧЕСКИХ УРОКАХ
+ ПОДАРКИ:
🔵 «50 способов заработка на нейросетях»
🔵 «Разбор применений нейросетей в 50 нишах»
🔵 Разбор автоворонки на ИИ, которая принесла 1 млн при вложениях 120к
👉 ССЫЛКА на ПОДАРКИ
🎁 И только для вас нейросеть бесплатно составит стратегический план роста дохода и сделает глубокий анализ вашей целевой аудитории
#реклама
Разбираем подробно в 5 бесплатных ПРАКТИЧЕСКИХ УРОКАХ
+ ПОДАРКИ:
🔵 «50 способов заработка на нейросетях»
🔵 «Разбор применений нейросетей в 50 нишах»
🔵 Разбор автоворонки на ИИ, которая принесла 1 млн при вложениях 120к
👉 ССЫЛКА на ПОДАРКИ
🎁 И только для вас нейросеть бесплатно составит стратегический план роста дохода и сделает глубокий анализ вашей целевой аудитории
#реклама
e/acc
Что такое AGI? Так же как и с интеллектом, существует огромное количество определений AGI. Обсуждение этого важного вопроса в большинстве случаев упирается в то, что люди говорят о разных вещах. Цель данного поста (или двух, как пойдет) посмотреть на них…
Шкала AGI
Теперь давайте определим AGI, но не как точку, а как направление движение.
Во-первых, помимо конкретных навыков, AGI должен обладать мета-навыками, а именно: умение обучаться новым навыкам, умение планировать и понимать когда нужно попросить помощи, эмпатия и социальные навыки.
Во-вторых, нам необходима шкала способностей ИИ, например такая:
1 Не ИИ: не умеет самостоятельно выполнять задачи. Пример: калькулятор.
2 Базовый ИИ: умеет выполнять узкую задачу на уровне непрофессионала. Пример: камера наблюдения, которая считает детали на конвеере.
3 Общий базовый ИИ: умеет выполнять широкий спектр задач, но на уровне непрофессионала. Пример: ChatGPT, Llama-3, etc.
4 Общий профессиональный ИИ: умеет выполнять широкий спектр когнитивных задач не хуже, чем 50% людей в случайной выборке. Такого ИИ еще не существует.
5 Общий экспертный ИИ: умеет выполнять широкий когнитивных спектр задач не хуже, чем 90% людей в случайной выборке. Такого ИИ еще не существует.
6 Общий сверх ИИ: умеет выполнять широкий когнитивных спектр задач не хуже, чем 100% людей. Такого ИИ еще не существует.
Наконец, мы добавим автономность ИИ как еще одну категорию:
1 Не ИИ: Excel, CRM, калькулятор
2 ИИ-инструмент, используется человеком: поиск, переводчик, суммаризатор Youtube видео, co-pilot программиста.
3 ИИ-коллега и равнозначный партнер: ИИ, который тренирует вас играть в доту.
4 ИИ-эксперт, управляет процессом: не существует (плюс-минус, пол-палец-потолок).
5 Полностью автономный ИИ: не существует.
Теперь, говоря об AGI, мы можем сказать что речь идет о системе без мета-навыков, обладающей способностями общего базового ИИ и автономностью коллеги/второго пилота. Что действительно можно назвать AGI, но это на многие годы далеко от общего ИИ, который самостоятельно ставит и выполняет цели и имеет способности выше, чем любой из живущих людей во всех доменах.
Теперь давайте определим AGI, но не как точку, а как направление движение.
Во-первых, помимо конкретных навыков, AGI должен обладать мета-навыками, а именно: умение обучаться новым навыкам, умение планировать и понимать когда нужно попросить помощи, эмпатия и социальные навыки.
Во-вторых, нам необходима шкала способностей ИИ, например такая:
1 Не ИИ: не умеет самостоятельно выполнять задачи. Пример: калькулятор.
2 Базовый ИИ: умеет выполнять узкую задачу на уровне непрофессионала. Пример: камера наблюдения, которая считает детали на конвеере.
3 Общий базовый ИИ: умеет выполнять широкий спектр задач, но на уровне непрофессионала. Пример: ChatGPT, Llama-3, etc.
4 Общий профессиональный ИИ: умеет выполнять широкий спектр когнитивных задач не хуже, чем 50% людей в случайной выборке. Такого ИИ еще не существует.
5 Общий экспертный ИИ: умеет выполнять широкий когнитивных спектр задач не хуже, чем 90% людей в случайной выборке. Такого ИИ еще не существует.
6 Общий сверх ИИ: умеет выполнять широкий когнитивных спектр задач не хуже, чем 100% людей. Такого ИИ еще не существует.
Наконец, мы добавим автономность ИИ как еще одну категорию:
1 Не ИИ: Excel, CRM, калькулятор
2 ИИ-инструмент, используется человеком: поиск, переводчик, суммаризатор Youtube видео, co-pilot программиста.
3 ИИ-коллега и равнозначный партнер: ИИ, который тренирует вас играть в доту.
4 ИИ-эксперт, управляет процессом: не существует (плюс-минус, пол-палец-потолок).
5 Полностью автономный ИИ: не существует.
Теперь, говоря об AGI, мы можем сказать что речь идет о системе без мета-навыков, обладающей способностями общего базового ИИ и автономностью коллеги/второго пилота. Что действительно можно назвать AGI, но это на многие годы далеко от общего ИИ, который самостоятельно ставит и выполняет цели и имеет способности выше, чем любой из живущих людей во всех доменах.