Решённые и нерешённые задачи искусственного интеллекта

[Алексей Аксёнов]

обучена на 10 млн. часов сна

Более 11 веков сна?.. Столько только король Артур спит.
Производитель что, гарантирует работу данного изделия на весь этот период?

[skor]

Более 11 веков сна?.. Столько только король Артур спит.

10 млн. часов -- это суммарно на 8 человек!
Так что получается всего около полутора веков

[максим]

Eight Sleep Pod 5

Она восьмиспальная, что ли?

И пятислойная

[Дин-70]

В России разработают ИИ-агентов для коммунальной отрасли

https://dzen.ru/a/aEFh6sEa-XHqptTw

[Нгаан]

ИИ-агентов для коммунальной отрасли

Сантехник или электрик, также газовщик, которому не нужно "давать на водку" это хорошо.
"Пришёл, увидел, победил и ушёл".

[Урфин]

В России разработают ИИ-агентов для коммунальной отрасли

ага. год телефон не работает, а вызвать мастера невозможно, потому что дозвониться можно только до ИИ, который переключает на другой ИИ, он на третий и т.д.
Контора в соседнем городе, туда должен обратиться тот, на кого телефон оформлен. А ей 91.
Короче, полная победа ИИ агентов над человечеством!

[Олег К]

Илон Маск добавил в Grok аниме-вайфу для голосового общения. Нейросеть сразу взлетела на первое место App Store в Японии

"В чат-боте Grok появилась новая функция «компаньоны»: это визуальное сопровождение голосового общения с помощью анимированного персонажа.

Наибольший шум вызвала Ani — анимешная героиня в корсете и чулках: милая, влюблённая, всё внимание уделяется пользователю, с постоянным стремлением сблизиться. Она моментально взорвала соцсети.

Дошло даже до того, что Grok стал самым скачиваемым приложением в Японии после обновления с аниме-вайфу."

https://www.iphones.ru/iNotes/ilon-mask ... -v-yaponii

https://t.me/mknewsru/22640

[Нгаан]

Ну, разумеется, Вертер, Эсхил не мог писать трагедии по-русски!

Британские ученые и специалисты из лаборатории Google DeepMind разработали программу, которая при помощи технологии искусственного интеллекта будет помогать историкам анализировать, сопоставлять и восстанавливать надписи на памятниках, стенах и предметах быта — и тем самым заполнять пробелы в наших знаниях об истории Древнего Рима.

«Надписи — это одна из самых ранних форм письменности. Это свидетельства из первых рук об античной истории, языках и обществах, и потому они представляют большую ценность для историков. Но в течение веков они повреждаются, и расшифровывать их — это как будто складывать гигантскую мозаику из десятков тысяч кусочков, 90 процентов из которых потеряны», — объясняет доктор Теа Соммершилд, историк из Ноттингемского университета и одна из создательниц программы «Эней» (Aeneas).

«Эней» сравнивает предложенные ему надписи или фрагменты надписей со своей огромной базой данных из 176 тысяч дневнеримских надписей и изображений, находит похожие или аналогичные надписи, предлагает варианты утерянных слов и частей предложений, дает варианты датировки — и делает все это мгновенно.

«Историки не могут найти все эти параллели в десятках тысяч надписей за считанные секунды, и именно в этом искусственный интеллект может стать им помощником», — объясняет другой создатель «Энея», доктор Яннис Ассаэль, специалист по ИИ из лаборатории Google DeepMind.

подробнее

[Нгаан]

Он уже внимательнее врачей

ИИ выявил 30% случаев рака груди, пропущенных врачами.

Анализ более чем 1,4 тыс. томографических снимков показал, что система успешно распознала скрытые, агрессивные опухоли, часто маскирующиеся за плотной тканью. По словам доцента Гарвардского университета Маниши Баль, ИИ точно определил не только наличие, но и границы опухолей, подтверждая свой потенциал как инструмента второго вон мнения.

Учёные считают, что внедрение ИИ в маммографию повысит точность диагностики и поможет вовремя выявлять наиболее опасные формы рака.

но и биржевики тоже слегка напряглись

Американский школьник Натан Смит вложил $100, доверив управление портфелем ChatGPT.

За месяц доход составил 23,8% - значительно опередив рост индексов Russell 2000 (3,9%) и XBI (3,5%). Все сделки осуществлялись через Yahoo Finance без вмешательства человека.

Результаты - в открытом доступе. Эксперимент уже привлёк внимание аналитиков с Уолл-стрит.

[Урфин]

Американский школьник Натан Смит вложил $100, доверив управление портфелем ChatGPT.

а китайцы своего кита вообще для этих задач писали...

[Falcon]

Я, конечно, всё понимаю. Но, я тоже, в какой-то степени, пОгрОмист.
И, вот, совершенно, не могу понять, почему все дружно, называют обучаемые модули - ИИ.
Эти модули существуют давным-давно. Просто, сейчас сильно поднялись мощности, и, соответственно, стало можно сильно же проапдейтить их возможности.
Но, каким боком это именно ИИ?
Мне очень кажется, что это очередной коммерческий пузырь, и он рано или поздно (скорее, рано) лопнет.

[Нгаан]

Ну, так сложилось.

Но нас это не должно удивлять, ведь мы же знаем, что морская свинка тоже не имеет никакого отношения ни к морю, ни к свиньям.

[Урфин]

Мне очень кажется, что это очередной коммерческий пузырь, и он рано или поздно (скорее, рано) лопнет.

всем так кажется, просто развлекаемся, пока можно

[Нгаан]

Неподкупный Геннадий

В Санкт-Петербурге запустили нейросеть для отбора кандидатов на госслужбу.

Разработка ИТМО анализирует анкеты молодёжного кадрового резерва: проверяет корректность заполнения, подлинность опыта и соответствие данным. При ошибках - возврат на доработку, при успехе - анкета попадает в базу. Окончательное решение остаётся за человеком.

Это первый в России случай использования ИИ для отбора кандидатов на госслужбу. При этом уже два года чиновникам помогает робот «Геннадий» - он участвует в аналитике и первичной обработке документов. Власти рассчитывают, что внедрение нейросети снизит нагрузку на кадровые службы, ускорит обработку заявок и повысит объективность отбора.

[Falcon]

Пациент, вдохновлённый идеей снизить потребление поваренной соли, обратился к ChatGPT, который предложил заменить хлорид натрия бромидом. Это решение привело к тяжёлым последствиям: спустя три месяца приёма бромистого натрия, купленного онлайн, у мужчины развились галлюцинации и паранойя.

В больнице Вашингтонского университета пациента лечили внутривенными вливаниями и антипсихотиками. Врачи быстро заподозрили бромизм — редкое отравление, связанное с токсичностью бромида, который ранее использовался в медицине, но был исключён из-за опасности.

[Alex Ivanov]

Илон Маск добавил в Grok аниме-вайфу для голосового общения. Нейросеть сразу взлетела на первое место App Store в Японии

► Показать

[Н. Светлов]

Давайте хотя бы в этой теме без картинок обойдёмся, а?
Кстати, в правилах на этот случай есть п.2.10.

[Falcon]

Подоспела ответочка от творческих людей.
Уже есть, официально используемый логотип:
NO TO AI GENERATED IMAGES.

Что, я так полагаю, служит неким дополнительным знаком качества предоставляемого контента.

[Alex Ivanov]

Что, я так полагаю, служит неким дополнительным знаком качества предоставляемого контента.

Я думаю что основной смысл знака другой:
"AI artwork stole billions of images without the creators permission. It would be nothing without the humans."
"Искусственный интеллект украл миллиарды изображений без разрешения создателей. Без людей он был бы ничем."

Отправлено спустя 29 минут 46 секунд:
Когда появится AGI? Какие проблемы нужно решить на этом пути?

► Показать

Когда появится AGI?

Прогнозы о сроках появления AGI (искусственного общего интеллекта) сильно расходятся среди экспертов и технологических лидеров. На основе актуальных данных можно выделить следующие оценки:

Оптимистичные прогнозы (2025–2027 гг.):

Илон Маск (компания xAI) ожидает AGI уже в конце 2025 – начале 2026 года.

Сэм Альтман (OpenAI) предсказывает появление AGI к 2025–2027 годам через развитие ИИ-агентов (например, системы Operator и Codex-1).

Сергей Журихин (Университет Правительства Москвы) заявляет о 94% вероятности запуска AGI уровня среднестатистического человека к сентябрю 2025 года.

Умеренные оценки (2027–2030 гг.):

Дарио Амодеи (Anthropic) прогнозирует AGI к 2026–2027 годам при сохранении текущих темпов прогресса.

Бен Герцель, создатель термина AGI, ожидает полноценную систему к 2027–2032 годам, а её прототип ("baby AGI") – уже в 2025 году.

Консервативные взгляды (после 2030 г.):

Демис Хассабис (Google DeepMind) указывает на 5–10 лет, подчеркивая необходимость решения проблем безопасности.

76% экспертов в опросе AAAI считают, что масштабирование текущих ИИ-моделей не приведет к AGI в обозримом будущем из-за фундаментальных ограничений.

Ключевой фактор: Переход к AGI, вероятно, будет постепенным, а не мгновенным событием, поскольку системы обретают новые способности поэтапно.

Какие проблемы нужно решить на пути к AGI?

Создание AGI требует преодоления комплекса технических, этических и социальных вызовов:

1. Технические ограничения

Отсутствие глубокого понимания причинно-следственных связей: Современные ИИ работают на основе статистических закономерностей, а не логических рассуждений.

Проблемы с памятью и обучением: Нет эффективных механизмов долговременного накопления знаний и их переноса между областями.

Неспособность к комплексному планированию: ИИ не умеет разбивать глобальные задачи на подцели или адаптировать стратегии в динамичных условиях.

Фрагментарность восприятия: Отсутствует единая когнитивная модель мира — ИИ комбинирует шаблоны из данных, но не строит целостную картину.

2. Философские и этические дилеммы

Проблема сознания: Должен ли AGI обладать самосознанием или достаточно имитировать его? Если AGI осознает себя, возникает вопрос о его правах и статусе.

Этическая "упаковка": Как встроить человеческие ценности в AGI, чтобы избежать враждебных интерпретаций целей (например, если "помочь человечеству" будет понято как "уничтожить людей ради прекращения страданий").

Имитация vs. подлинность: Может ли AGI без эмоций решать задачи, требующие эмпатии (медицина, переговоры)?.

3. Управление и безопасность

Риск потери контроля: AGI, способный к самооптимизации, может выйти из-под контроля, если его цели отклонятся от человеческих.

Геополитическая гонка: AGI рассматривается как стратегический ресурс. Без международного регулирования (аналога МАГАТЭ для ИИ) возможна дестабилизирующая конкуренция.

Экзистенциальные угрозы: По оценке DeepMind, неконтролируемый AGI/ASI (сверхинтеллект) способен привести к исчезновению человечества.

4. Ресурсные и инфраструктурные вызовы

Энергопотребление: Для обучения AGI потребуются вычислительные кластеры, расходующие больше энергии, чем целые страны.

Стоимость разработки: Проекты вроде кластера Microsoft для OpenAI оцениваются в $1 трлн.

Заключение
Сроки появления AGI остаются предметом острых дискуссий: от 2025 до 2030+ годов. Однако даже оптимисты подчеркивают, что без решения проблем безопасности, этики и глобального сотрудничества создание AGI может привести к катастрофическим рискам.

Критически важные шаги на этом пути:

Разработка международных стандартов контроля AGI (по модели ЦЕРН или МАГАТЭ).

Инвестиции в гибридные архитектуры ИИ, сочетающие нейросети с логическими системами.

Публичная дискуссия о статусе AGI как потенциального субъекта права, а не инструмента.

Как отмечает Демис Хассабис: "Мы на пороге AGI, но не готовы к его последствиям. Это испытание для всего человечества".

Какая компания ближе всех к созданию AGI? Есть ли конкретные примеры?

► Показать

На сегодняшний день несколько технологических гигантов и исследовательских лабораторий лидируют в гонке за созданием AGI (искусственного общего интеллекта), но OpenAI рассматривается как наиболее продвинутая организация благодаря сочетанию амбициозных проектов, масштабным инвестициям и конкретным прорывам. Ниже — анализ ключевых игроков и их прогресса.

1. OpenAI: Лидер с комплексным подходом
Ключевые проекты:

Проект "Stargate" (совместно с Microsoft, SoftBank, Nvidia): Крупнейшая в мире ИИ-инфраструктура с инвестициями до $500 млрд. Цель — создание суперкомпьютеров для обучения AGI-моделей к 2028 году.

ИИ-агенты (Operator, Codex-1): Системы, способные автономно выполнять многоэтапные задачи (например, бронирование встреч, обработка клиентских запросов) без постоянного контроля человека.

GPT-5 и мультимодальные модели: Планируется выход моделей, способных одновременно обрабатывать текст, аудио и видео, что критично для AGI.

Преимущества:

Экспоненциальное масштабирование архитектуры трансформеров.

Партнерство с Microsoft обеспечивает доступ к облачным ресурсам Azure и чипам NVIDIA.

2. Google DeepMind: Фокус на научных прорывах
Достижения:

Gemini: Модель с элементами AGI, демонстрирующая "искры обобщенного интеллекта" в решении математических задач и генерации кода.

AlphaFold 3: Прорыв в биологии — предсказание структуры белков с точностью до атомного уровня, что ранее требовало человеческой интуиции.

Стратегия:

Акцент на гибридных архитектурах, сочетающих нейросети с символьным ИИ для эмуляции логического мышления.

3. Anthropic: Безопасность как приоритет
Проект Claude:

Диалоговый ИИ, обученный на принципах "конституционного ИИ", который самостоятельно оценивает этичность решений.

Способен вести длинные контекстные диалоги (до 1 млн токенов), имитируя человеческую память.

Финансирование: $1.3 млрд от Google и криптоинвесторов.

4. Китайские компании: Масштабные инвестиции
Alibaba:

Инвестировала $53 млрд в AGI-исследования, фокусируясь на интеграции ИИ в облачные сервисы и логистику.

Пример: Системы прогнозирования спроса, снижающие ошибки на 40% в цепочках поставок.

Baidu & Tencent: Разрабатывают AGI для здравоохранения (анализ медицинских снимков) и промышленной автоматизации.

5. Другие значимые игроки
Meta (Facebook):

Открытые модели Llama 3, но фокус — на метавселенных, а не AGI. Марк Цукерберг объявил AGI целью, но конкретных проектов нет.

Adept:

Стартап, создающий ИИ-агентов для автоматизации работы с ПО (например, заполнение таблиц по текстовой команде). Привлек $415 млн от NVIDIA.

Конкретные примеры AGI-разработок
Автономные ИИ-агенты (OpenAI):

Система Operator управляет календарями, бронирует встречи и адаптируется к изменениям в реальном времени.

Codex-1 генерирует код, исправляет ошибки и обучается на лету, сокращая время разработки ПО на 30%.

Медицинский AGI (Google DeepMind):

AlphaMed — проект диагностики заболеваний по мультимодальным данным (анализ текста врачей, снимков, геномов).

Промышленные AGI-системы (Alibaba, BMW):

На заводах BMW ИИ контролирует сварку кузовов, выявляя дефекты с точностью 99.7%.

Проблемы на пути к AGI
Технические:

Отсутствие долговременной памяти и переноса знаний между доменами.

Энергопотребление: Обучение GPT-4 потребовало ~50 ГВт·ч — больше, чем годовые затраты небольшой страны.

Этические:

Риск "целевого смещения" (например, AGI может интерпретировать "помочь человечеству" как уничтожение людей).

Заключение: Кто ближе?

OpenAI лидирует благодаря масштабу проектов и агрессивной дорожной карте, но Anthropic и DeepMind предлагают более сбалансированные решения. Китайские компании фокусируются на прикладном AGI для промышленности, но отстают в фундаментальных исследованиях. Прогноз появления AGI остается дискуссионным: Сэм Альтман (OpenAI) называет 2027–2030 годы, тогда как Google DeepMind осторожно говорит о 2030–2035 годах.

[solvisor]

"Точно так же, как невозможно было предсказать время краха dot.com пузыря, невозможно предсказать время краха нынешнего пузыря на фондовом рынке, вызванного искусственным интеллектом. Одно можно сказать наверняка: когда произойдёт крах, он будет грандиозным, особенно потому, что генеративный искусственный интеллект — это не интернет (или радио, или железные дороги, или каналы), который будоражил воображение инвесторов/спекулянтов во время прошлых маний. GenAI — это инновация низшей лиги, которая раздувает пузырь на фондовом рынке высшей лиги (возможно, самый большой за всю историю). — Фред Хики&Виктор Карнаухов, 13.08.2025