Обещал пост про вторую горячую тему - #Искусственный интеллект 🕸
Сначала немного скучнятины, чтобы быть в одном информационном поле, а потом к сути.
Искусственный интеллект – термин, понятный интуитивно, но конечно же люди его пока не создали. Мы умеем неплохо «создавать» только естественный интеллект ;-). Под ИИ обычно понимают некое семейство технологий, в рамках которых когда-нибудь нечто электронное или квантовое начнет думать. Ну а дальше вы знаете – появится «Скайнет» и всех победит Поэтому, я бы не торопился, вот и Илон Маск просит не торопится: https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/.
Дальше внутри понятия ИИ (которого пока нет, как мы поняли) есть более приземленный термин «Машинное обучение». Тут все уже более конкретно, эти технологии есть, их много, и они очень активно применяются вокруг нас. Конечно же тут уже никаким «думанием» не пахнет, все машинное обучение написано программистами на языках программирования с применением математических алгоритмов, иногда довольно сложных для понимания, но все-таки вполне поддающимся логике. Программист обязательно сказал машине «если ты видишь на входе такую цифру, значит сделай с ней то и то и на выходе мы получим абсолютно предсказуемое это». Это не машина придумала что-то, это придумал кодер, который писал алгоритм (ну или целая команда кодеров, аналитиков и прочих умников).
Где применяют машинное обучение? Областей очень много, например, то с чего началось массовое применение – это распознавание текстов – очень многие пользовались Fine Reader, чтобы напечатанный на бумаге текст превратить в файл в Word. Вот там был применен алгоритм машинного обучения, когда пиксель за пикселем алгоритм изучал изображение текста, сопоставлял с шаблонами как выглядит та или иная буква и подставлял вместо изображения буквы «Ж» саму букву «Ж» в текст, который дальше можно было редактировать. С тех пор применение ушло далеко вперед – появились самоуправляемые автомобили. Конечно же в основе алгоритма их безопасного движения машинное обучение – алгоритм учится определять объекты вокруг, прогнозировать их движение и реагировать рулем и скоростью уже своей машины.
Огромную пользу приносит машинное обучение в медицине (определяют ранние стадии рака на снимках, вычисляют теоретические составы лекарств и вакцин), в агробизнесе (определяют по снимкам прогноз урожая), в торговле и на бирже (анализируют большие массивы данных, на анализ которых у людей ушло бы слишком много времени) и других областях (промышленности, потребительском секторе, рекламе, военной сфере, шифровании и тд).
Сначала немного скучнятины, чтобы быть в одном информационном поле, а потом к сути.
Искусственный интеллект – термин, понятный интуитивно, но конечно же люди его пока не создали. Мы умеем неплохо «создавать» только естественный интеллект ;-). Под ИИ обычно понимают некое семейство технологий, в рамках которых когда-нибудь нечто электронное или квантовое начнет думать. Ну а дальше вы знаете – появится «Скайнет» и всех победит Поэтому, я бы не торопился, вот и Илон Маск просит не торопится: https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/.
Дальше внутри понятия ИИ (которого пока нет, как мы поняли) есть более приземленный термин «Машинное обучение». Тут все уже более конкретно, эти технологии есть, их много, и они очень активно применяются вокруг нас. Конечно же тут уже никаким «думанием» не пахнет, все машинное обучение написано программистами на языках программирования с применением математических алгоритмов, иногда довольно сложных для понимания, но все-таки вполне поддающимся логике. Программист обязательно сказал машине «если ты видишь на входе такую цифру, значит сделай с ней то и то и на выходе мы получим абсолютно предсказуемое это». Это не машина придумала что-то, это придумал кодер, который писал алгоритм (ну или целая команда кодеров, аналитиков и прочих умников).
Где применяют машинное обучение? Областей очень много, например, то с чего началось массовое применение – это распознавание текстов – очень многие пользовались Fine Reader, чтобы напечатанный на бумаге текст превратить в файл в Word. Вот там был применен алгоритм машинного обучения, когда пиксель за пикселем алгоритм изучал изображение текста, сопоставлял с шаблонами как выглядит та или иная буква и подставлял вместо изображения буквы «Ж» саму букву «Ж» в текст, который дальше можно было редактировать. С тех пор применение ушло далеко вперед – появились самоуправляемые автомобили. Конечно же в основе алгоритма их безопасного движения машинное обучение – алгоритм учится определять объекты вокруг, прогнозировать их движение и реагировать рулем и скоростью уже своей машины.
Огромную пользу приносит машинное обучение в медицине (определяют ранние стадии рака на снимках, вычисляют теоретические составы лекарств и вакцин), в агробизнесе (определяют по снимкам прогноз урожая), в торговле и на бирже (анализируют большие массивы данных, на анализ которых у людей ушло бы слишком много времени) и других областях (промышленности, потребительском секторе, рекламе, военной сфере, шифровании и тд).
Future of Life Institute
Pause Giant AI Experiments: An Open Letter - Future of Life Institute
We call on all AI labs to immediately pause for at least 6 months the training of AI systems more powerful than GPT-4.