Это понимают немногие.
Но это самое важное в понимании нашего будущего сосуществования с ИИ.
1.5 года назад лишь единицы понимали, что за $10B Microsoft купил «ребенка инопланетян», совершив тем самым самую выгодную сделку в истории.
Да и сегодня, к сожалению, это понимают совсем немногие.
Причина этого в колоссальной сложности (граничащей с невозможностью) для нашего разума отказаться от антропоморфизма в представлениях о разуме, - своем и машинном.

Но если пробиться сквозь плотный туман антропоморфизма в представлениях о разуме, становится понятно, что купленный за $10B Microsoft’ом у OpenAI «ребенок инопланетян» (лидирующая среди современных большая языковая модель):
✔️ это нечеловеческий (метафорически, - инопланетный) разум: он мыслит совсем не так, как мы;
✔️ это еще «ребенок» (и потому мы видим пока лишь «искры» разума, а не сам разум);
✔️ этот ребенок инопланетян растет с колоссальной скоростью, и человечество чихнуть не успеет, как он вырастет.

Самое трудное – это понять 1й из названных 3х пунктов – нечеловечность (внечеловечность – по Лему) этого разума.
Наиболее наглядным примером того, что он мыслит совсем не так, как мы, является гибридное творчество людей и ИИ: когда люди ставят перед ИИ задачу придумать новое более совершенное решение, ИИ придумывает и предлагает варианты решений, а потом люди отбирают одно из предложенных ИИ решений.

На верхнем рис. показан широко известный пример генеративного дизайна опоры или крепежной детали. Левый элемент выполнен традиционным способом для литья или сварки. Правый создан с применением генеративного дизайна для технологий аддитивного производства (3D-печати).
Немыслимая для человеческого разума форма правого изделия сокращает материалоемкость на 50%, повышая прочность на 30%.

Но это “старинный” пример. А сейчас ИИ в своем нечеловеческом мышлении ушел куда дальше (ребёнок то растет).
Теперь, наряду с нечеловеческими формами изделий, он выходит за концептуальные рамки человеческого решения задач. Предлагаемые ИИ концепции изначально трудны для понимания людьми, но люди все же в состоянии их понять и усвоить (как напр., знаменитый 37-й ход AlphaGo в матче с Ли Седолом) – подробней в моем посте о нечеловеческих знаниях.

На рис внизу слева – традиционный ветряк, повторяющий веками используемый людьми принцип мельницы, а справа 1я в мире географически адаптированная городская ветряная турбина, разработанная ИИ – Birmingham Blade

Перебрав 2000 вариантов, ИИ нашел оптимальную конструкцию изогнутых лопастей, вращающихся вокруг центральной точки, которая:
- в семь раз эффективнее традиционной
- настраивается на турбулентность, вызванную окружающими зданиями по месту установки
- эффективно работает при скорости ветра 3,6 метра в секунду, что существенно ниже номинала большинства турбин в 10 м/сек.

Ветряка такого безумного вида не в состоянии было придумать и воспаленное воображение Виктора Пелевина в сибирских ветроколониях «Крути».
Но помните, - это пока что лишь “ребенок инопланетян” играется. И он растет с колоссальной скоростью, так что человечество чихнуть не успеет, как он вырастет.

#ИИ #LLM #Вызовы21века

У быков породы лонгхорн рога могут простираться от головы до кончика рога на расстояние до 180 см.

Техасские лонгхорны – потомки первого крупного рогатого скота, которые привезли испанские колонисты в Новый свет. Лонгхорны известны своей разнообразной окраской и могут быть любого цвета или сочетания цветов; наиболее известное из них —тёмно-красный с белым.

Кстати, несмотря на грозный вид, эти животные отличаются врожденным кротким нравом, поэтому их даже обучают для верховой езды.

#посмотритенаэто

разработчики поймут :)

В первые же секунды старта продаж билетов на "Щелкунчик" в Большой сайт лег.

@BFMnews

Финальная фаза тестирования препарата «Ленакапавир» от ВИЧ показала его эффективность в 99% случаев, заявил Университета Эмори. Препарат был разработан исследователями из корпорации Gilead Sciences.

Массовое применение лекарства начнётся в 2025 году. Главная проблема — годовой курс стоит $40 тыс. @banksta

Китайские ученые создали робота-насекомое, бегающего быстрее таракана

В экспериментах BHMbot продемонстрировал способность проникать в узкие пространства и собирать данные с помощью встроенных датчиков.

Например, он может обнаруживать сигналы SOS от Bluetooth-динамика, закопанного в строительные блоки, и передавать их на компьютер, а также улавливать труднодоступные сигналы.

Оснащенный микрокамерами миллиметрового масштаба, в будущем он сможет делать снимки внутренних частей авиационных двигателей.

🤖 @naukatv_ru

LLM может быть тайной моделью мира Интернета, предсказывая в нем будущее.
Технология «виртуальной интуиции» - путь к радикальной смене парадигмы моделирования мира сложных, динамичных сред
Всего несколько месяцев назад разработчики LLM нашли способ научить модели не сразу отвечать на вопросы, а сначала подумать над ними.
Новое прорывное открытие еще круче. Оно заключается с том, что теперь исследователи нашли способ научить ИИ-агента на основе LLM, прежде чем что-либо реально делать в Интернете, «мысленно проигрывать» сценарии взаимодействия с веб-сайтами, оценивая, что может произойти дальше. Тем самым ИИ-агент становится способен предугадывать последствия своих решений, словно видя будущее.

Именно такую революцию предлагает новая технометодика под названием WEBDREAMER, основанная на подтвердившейся гипотезе, что крупные языковые модели могут служить своеобразной "моделью мира" для сложных веб-сред.

Теперь веб-агенты могут не только нажимать кнопки, но и мысленно моделировать: что произойдет, если они подтвердят заказ, подпишутся на услугу или добавят товар в корзину?
WEBDREAMER использует эту "виртуальную интуицию", чтобы на каждом этапе выбрать оптимальные действия. В ходе Интернет-сёрфинга, WEBDREAMER работает не методом проб и ошибок, а как опытный путешественник, который заранее просчитывает маршрут.

И его результаты впечатляют: в тестах на реальных веб-сайтах WEBDREAMER уверенно обошел все традиционные подходы.

Эта работа не просто улучшает автоматизацию работы в Интернете. Она:
• закладывает основу для новой эры веб-интерактивности, где языковые модели становятся "мыслящими" агентами с глубокой стратегией;
• прокладывает путь к радикальной смене парадигмы автоматизированных веб-взаимодействий;
• открывает захватывающие перспективы для будущих исследований, связанных с оптимизацией LLM специально для моделирования мира в сложных, динамичных средах и планированием на основе моделей для языковых агентов.

#LLM #ИИагенты

Шутки в сторону, на самом деле вот так сейчас работает комбинация двух из известных нейросетей