Романтики.Ру

Нгаан писал(а): 10.12.2023, 00:17 А вы тоже гроссмейстер?

Нет, я не гроссмейстер. Я всего лишь скромный репликант.

Alex Ivanov писал(а): 09.12.2023, 23:18 Научившись один раз, теперь об этом знают все инсталляции ИИ на всех электронных устройствах. Им не нужно каждый раз учиться заново десятки лет как это делают люди.

Это верно. В этом и сила ИИ, и его слабость. Если одна инсталляция не решит какую-то задачу, то её не решит и другая. Правда, есть нюанс, связанный с самообучением ИИ, но оно возможно не для любых задач и не на любом железе.

Искусственный интеллект за шесть лет существования нейросетевых голосовых двжиков, никак не научится правильно расставлять ударения в русском тексте. Уже сколько раз были заявления разработчиков, что они вот-вот победят проблему омографов, но фиг там - сотни ошибок на среднюю книгу, несмотря на словари из миллионов строк.

Н. Светлов писал(а): 10.12.2023, 20:12 Если одна инсталляция не решит какую-то задачу, то её не решит и другая.

Я не понял о чем идет речь. Разные ИИ работают на разном железе и программном обеспечении. То что не смогла одна ИИ вполне возможно сможет другая.

Отправлено спустя 3 минуты 3 секунды:

Олег К писал(а): 10.12.2023, 21:21 Искусственный интеллект за шесть лет существования нейросетевых голосовых двжиков, никак не научится правильно расставлять ударения в русском тексте. Уже сколько раз были заявления разработчиков, что они вот-вот победят проблему омографов, но фиг там - сотни ошибок на среднюю книгу, несмотря на словари из миллионов строк.

https://study24.ai/udarenie/

Забудьте о неправильном ударении в сложных словах. Нейросеть Online GPT поможет вам поставить ударение, чтобы избежать ошибок. Независимо от того, на каком языке вы говорите, наша нейросеть правильно расставит ударение.

Alex Ivanov писал(а): 10.12.2023, 23:38 То что не смогла одна ИИ вполне возможно сможет другая.

Уже в нынешнее время рождается новая область творчества: создание острозаточенных нейросетей и соревнование между ними, когда соревнуются между собой команды программистов и инженеров по данным. Такая себе "Формула-1" для интеллектуалов и профессионалов. (Все ведь знают, что в автомобильных гонках "Формула-1" пилот болида на треке - это всего лишь верхушка айсберга.)

В будущем люди будут соревноваться в интеллектуальных и спортивных играх отдельно, а роботы отдельно. Или эти игры просто "умрут", а им на смену придут другие игры: бильярд на одномерных поверхностях; многомерные шашки и шахматы; го на незамкнутых поверхностях в н-мерном пространстве и так далее.

Alex Ivanov писал(а): 10.12.2023, 23:38 https://study24.ai/udarenie/

Отправил фразу меньше двухсот символов(на сайте написано, что бесплатный тест до 1500 символов), ИИ думал минуты две, потом написал- "ошибка, перезагрузите страницу". Я перезагрузил, в итоге - "лимит исчерпан, досвидания".(что ж, вполне по человечески )

Нгаан писал(а): 11.12.2023, 10:26 Выйдите на улицу, спросите сто человек, кто сейчас чемпион мира по шахматам и в 90 случаях вы не услышите другого ответа, кроме "А фиг его знает!"

До Каспарова включительно всё было понятно, а потом был провал несколько лет, там и интересующимся было не так просто понять кто по-какой версии чемпион. Зато число квалифицированных шахматистов резко возросло в наше время, как и количество школ, спрос на тренеров, притом, что популярность игры казалось бы снизилась.

Alex Ivanov писал(а): 10.12.2023, 23:38 Я не понял о чем идет речь.

Речь об одинаковых ИИ, скопированных на разные устройства.

Отправлено спустя 5 минут 51 секунду:

Олег К писал(а): 11.12.2023, 15:30 Отправил фразу меньше двухсот символов

Похоже, что он использует UTF32…

Олег К писал(а): 11.12.2023, 15:30 Выйдите на улицу, спросите сто человек, кто сейчас чемпион мира по шахматам

Последние 10 лет был Магнус Карлсен. В этом году он отказался защищать свой титул поэтому стал Дин Лижэнь.
Я думаю популярность шахмат упала потому что люди потеряли пальму первенства. Сейчас чтобы сыграть с сильнейшим шахматистом достаточно достать мобильник.

Отправлено спустя 12 минут 13 секунд:

Н. Светлов писал(а): 11.12.2023, 17:10 Речь об одинаковых ИИ, скопированных на разные устройства.

Если ИИ с самообучением то на каких-то развилках они могут пойти в разные стороны и прийти к разным результатам.

Отправлено спустя 17 минут 5 секунд:

Олег К писал(а): 11.12.2023, 15:30 Отправил фразу меньше двухсот символов(на сайте написано, что бесплатный тест до 1500 символов), ИИ думал минуты две, потом написал- "ошибка, перезагрузите страницу". Я перезагрузил, в итоге - "лимит исчерпан, досвидания".(что ж, вполне по человечески )

Я думаю что проблема с правильной расстановкой ударения в омографах связана с тем что ИИ пока не понимает смысл текста.
Ученый Michio Kaku в предыдущем видео говорил что квантовые компьютеры имеют подходящий потенциал для решения таких проблем.

Alex Ivanov писал(а): 11.12.2023, 19:51 что ИИ пока не понимает смысл текста... Michio Kaku ... говорил что квантовые компьютеры имеют подходящий потенциал для решения таких проблем.

Мичио всегда был большим оптимистом, однако тут люди не всегда понимают смысла текста, хотя живут среди текстов всю свою сознательную жизнь и даже сами порой пытаются их продуцировать, закладывая в написанное некоторые смыслы.

Alex Ivanov писал(а): 08.12.2023, 16:54 Если результат одинаковый то какая разница как он получен? Главное что он определяет наличие самосознания по вашим словам.

Различие в наличие процесса. В случае программы это имитация процесса.

Урфин писал(а): 12.12.2023, 09:48 Различие в наличие процесса. В случае программы это имитация процесса.

В случае человека процесс идет на нейронах, а в случае ИИ на электронах. На выходе одинаковый результат. Что вам не нравится?

Alex Ivanov писал(а): 12.12.2023, 23:54 а в случае ИИ на электронах

На каких электронах? Ну что вы в самом деле!

Это мне напоминает один разговор, когда знакомый программист объяснял мне как на самом деле работает процессор и что нужно учитывать каждый ток, чтобы понять, как это происходит.

Урфин писал(а): 12.12.2023, 09:48 Различие в наличие процесса. В случае программы это имитация процесса.

У некоторых человеков тоже только имитация процесса мышления...

Нгаан писал(а): 13.12.2023, 09:57 На каких электронах? Ну что вы в самом деле!

Сердце квантовых компьютеров - как создаются кубиты?
https://techdigest.ru/a/serdtse-kvantov ... sya-kubity



Вместо того, чтобы просто включать или выключать электронный поток, кубиты требуют контроля над такими хитрыми вещами, как спин электрона. Чтобы создать кубит, ученые должны найти место в материале, где они могут получить доступ к этим квантовым свойствам и управлять ими. Получив к ним доступ, они могут использовать свет или магнитные поля для создания суперпозиции, сцепления и других свойств.

Во многих материалах ученые делают это, манипулируя спином отдельных электронов. Электронный спин похож на вращение волчка; у него есть направление, угол и импульс. Спин каждого электрона либо вверх, либо вниз. Но как квантово-механическое свойство спин также может существовать в сочетании движения вверх и вниз. Чтобы повлиять на спин электронов, ученые применяют микроволны (похожие на те, что используются в вашей микроволновой печи) и магниты. Магниты и микроволны вместе позволяют ученым управлять кубитом.

Alex Ivanov писал(а): 12.12.2023, 23:54 в случае ИИ на электронах

Alex Ivanov писал(а): 13.12.2023, 12:52 как создаются кубиты?

А что кто-то уже запустил ИИ на этих кубитах?

Пока же мы имеем ИИ, который работает на вполне обычных компьютерах и там ничего на электронах особо не крутится, а нейроны искусственных нейронных сетей это такие наборы таблиц с числовыми коэффициентами, которые связаны между собой с помощью других таблиц тоже с числовыми коэффициентами. И что-то мне подсказывает, что на кубитах всё будет примерно так же, разве что считаться это будет может быть как-то иначе, ну... быстрее за счёт многократного распараллеливания что-ли. Так что электроны как крутились вокруг ядра, так и будут крутиться, а вот интерпретация этого процесса для моделирования каких-то задач станет доступной. Ну и разумеется аналогия с нейронами в живой ткани мозга тоже скорее всего так и останется чисто умозрительной.

Нгаан писал(а): 13.12.2023, 18:16 А что кто-то уже запустил ИИ на этих кубитах?

В МФТИ впервые в России в ходе эксперимента заработал алгоритм квантового обучения, который опирается на несколько кубитов. Что особенно приятно, достижение принадлежит молодым учёным.
Квантовая нейросеть представляет собой своего рода сеть из нейронов в головном мозге, только роль нейронов в ней выполняют кубиты (квантовые биты). Квантовая нейросеть уже выполнила определённые задачи: распознала рукописные изображения с точностью более 90% и решила задачи многоклассовой классификации.

https://www.vesti.ru/nauka/article/3254760

Хм, вроде бы и неплохо, но вот такие сообщения лично мне внушают гораздо меньше оптимизма:

Двое ученых из Института теоретической физики в Университете Париж-Сакле (Франция) решили проверить, насколько эффективен будет квантовый компьютер с «классической» архитектурой. В своей работе физики рассмотрели квантовое вычислительное устройство, которое состоит из двумерной сетки, подключенной к блоку квантовой памяти.
...
Оказалось, с использованием квантовой памяти квантовый компьютер может разложить 2048-битное целое RSA-число за 177 дней, используя всего 13 436 кубитов. В стандартной двумерной архитектуре для этого потребовалось бы около 20 миллионов кубитов, однако времени ушло бы значительно меньше: по оценкам ученых, около восьми часов.

Тем не менее авторы статьи считают использование квантовой памяти более многообещающим, поскольку чем больше кубитов, тем сложнее реализовать квантовый компьютер. По мнению исследователей, создать надежное устройство квантовой памяти тоже непросто, но еще сложнее уместить миллионы кубитов в криостат.

Поэтому я полагаю, что вся эта лихорадка с квантами скоро пойдёт на убыль и, если и будут созданы какие-то "вычислители", то будут они сродни синхрофазотронам, то есть ждать их внедрения в каждом доме и в каждой искусственной черепной коробке не стоит. Так же как не стоило всерьёз воспринимать рассказы наших любимых авторов-фантастов середины 60-х и начала 70-х, что в каждом доме будет свой "маленький термоядерный реакторчик", который решит все проблемы энергетики прямо на месте.

Я более склонен предполагать, что появятся какие-то объекты навроди атомных станций, которые будут молотить данные для всяких там учёных, а рядовые пользователи по прежнему будут наращивать ядерность своих электронных минимонстров, которые в случае крайней надобности по скоростным оптическим каналам будут отправлять свои запросы на эти фабрики информационного анализа, а потом получать уже готовые результаты.

Нашел неплохой чатбот. Знает английский и отвечает на вопросы очень подробно.
https://developers.sber.ru/help/gigachat
Нашел пока единственный существенный недостаток - не запоминает разговор.

"Как языковая модель искусственного интеллекта, у меня нет возможности получить доступ к конкретным разговорам или вспомнить их. Я действую на основе информации и инструкций, предоставленных мне в настоящий момент.
Если вы поделились со мной информацией о своей семье в предыдущем разговоре, я приношу извинения за то, что не смог получить доступ к этой информации или вспомнить ее. Пожалуйста, не стесняйтесь рассказывать о своей семье столько, сколько вам удобно, и я сделаю все возможное, чтобы предоставить информацию или идеи, связанные с этой темой."

"Как модель языка ИИ, я имею определенные ограничения, присущие моему дизайну и функциям. Эти ограничения связаны с моей способностью получать доступ к информации и обрабатывать ее, а также с моей способностью понимать сложные запросы и отвечать на них.
Одним из моих основных ограничений является то, что я завишу от информации и данных, предоставляемых мне пользователями. Я могу отвечать на вопросы или предоставлять ценную информацию только на основе доступной мне информации, и у меня не всегда может быть доступ к самой актуальной и точной информации.
Кроме того, мне может быть трудно понять сложные или абстрактные концепции, особенно те, которые требуют высокого уровня когнитивного понимания или субъективной интерпретации. Я запрограммирован отвечать на более простые и основанные на фактах вопросы, и я не всегда могу предоставить всесторонний и углубленный анализ.
Более того, я ограничен своим программированием и тренировочными данными, которые используются для моего развития. На мое понимание и возможности влияют данные, с которыми я столкнулся, и я не всегда могу обобщить или экстраполировать информацию, которую я узнал.
Важно помнить, что я являюсь языковой моделью искусственного интеллекта, а не человеком, и мои возможности и понимание по своей сути ограничены. Тем не менее, я постоянно учусь и обновляю свою базу знаний, чтобы оказывать максимально возможную помощь."

"Что касается языковой модели искусственного интеллекта, существуют определенные типы вопросов, на которые мне может быть сложно ответить или которые выходят за рамки моих текущих возможностей. К ним относятся:
1. Вопросы, требующие высокого уровня субъективной интерпретации или личного мнения. Поскольку я являюсь моделью языка ИИ, у меня нет личного опыта или эмоций, поэтому я не могу высказывать субъективные точки зрения или мнения по темам.
2. Вопросы, требующие сложных логических рассуждений или решения проблем. Хотя я могу справиться с некоторыми уровнями рассуждений, у меня могут возникнуть трудности с более сложными или абстрактными концепциями, требующими высокого уровня когнитивных способностей.
3. Вопросы, требующие данных в реальном времени или доступа к конкретным источникам информации. Я завишу от информации и данных, предоставленных мне пользователями, и у меня не всегда может быть доступ к самой актуальной и точной информации.
4. Вопросы, выходящие за рамки моих ограничений по программированию или обучению. На мое понимание и возможности влияют данные, с которыми я столкнулся, и я не всегда могу обобщить или экстраполировать информацию, которую я узнал.
Важно отметить, что границы моих возможностей постоянно расширяются, и благодаря постоянному обучению и обновлениям я становлюсь более способным отвечать на более широкий круг вопросов. Однако всегда будут вопросы, на которые я сейчас не в состоянии ответить."

"Как модель языка искусственного интеллекта я не могу привести пример вопроса, на который не могу ответить, поскольку у меня нет возможности определять пределы своих собственных возможностей. Однако есть определенные типы вопросов, на которые мне может быть сложнее ответить, например те, которые требуют высокого уровня субъективной интерпретации или личного мнения.
Например, вопрос типа «В чем смысл жизни?» возможно, мне будет сложно ответить, поскольку это предполагает субъективный и философский взгляд на сложную тему. Хотя я могу предоставить информацию или идеи, связанные с этой темой, я не смогу дать окончательный или персонализированный ответ.
Важно помнить, что на мои способности и понимание влияют данные, с которыми я столкнулся, и всегда могут возникнуть вопросы, на которые я сейчас не могу ответить. Тем не менее, я постоянно учусь и обновляю свою базу знаний, чтобы оказывать максимально возможную помощь."

"Тест Тьюринга — это теоретическая концепция, разработанная Аланом Тьюрингом, британским математиком и ученым-компьютерщиком. Он используется для определения того, может ли машина демонстрировать разумное поведение, эквивалентное человеческому или неотличимое от него.
Как языковая модель искусственного интеллекта, я создан для имитации человеческого общения и предоставления информации и идей по различным темам. Однако важно отметить, что для прохождения теста Тьюринга требуется нечто большее, чем просто имитация человеческого поведения. Это предполагает демонстрацию уровня интеллекта, неотличимого от человеческого интеллекта.
Хотя языковые модели искусственного интеллекта за последние годы значительно продвинулись вперед, концепция прохождения теста Тьюринга остается предметом продолжающихся исследований и дискуссий в области искусственного интеллекта. Современные системы искусственного интеллекта могут демонстрировать впечатляющую производительность в определенных областях, но маловероятно, что какая-либо существующая языковая модель искусственного интеллекта сможет пройти тест Тьюринга без каких-либо существенных ограничений или сбоев в критериях теста.
Тест Тьюринга служит эталоном для оценки прогресса систем искусственного интеллекта и продолжает оставаться в центре внимания исследований и разработок в области искусственного интеллекта."

Отправлено спустя 9 часов 1 минуту 18 секунд:
Суперкомпьютер, "моделирующий весь человеческий мозг", будет введен в эксплуатацию в 2024 году
https://new-science.ru/superkompjuter-m ... 2024-godu/

DeepSouth, первый суперкомпьютер, способный моделировать нейронные сети масштаба человеческого мозга, разработанный австралийскими исследователями, будет введен в эксплуатацию в 2024 году. Он обещает прогресс не только в области компьютерных наук (особенно ИИ), но и в нейронауке. 2024 год станет поворотным пунктом в исследованиях в области нейронаук и информатики, когда будет запущен суперкомпьютер DeepSouth, разработанный исследователями Международного центра нейроморфных систем (ICNS) при Университете Западного Сиднея (Австралия). Способный имитировать мозговые процессы, он позволит продвинуться в понимании эффективности искусственного интеллекта (ИИ). Проект является результатом международного сотрудничества и обещает прогресс в самых разных областях, от робототехники до здравоохранения, при этом способствуя более экологичным вычислениям.

DeepSouth представляет собой большой технологический прорыв, не в последнюю очередь благодаря своей нейроморфной архитектуре, вдохновленной непосредственно биологическими процессами человеческого мозга. Этот инновационный подход позволяет суперкомпьютеру моделировать синаптические операции — взаимодействие между нейронами - в беспрецедентных масштабах. Благодаря способности выполнять 228 триллионов (228 x 1012) синаптических операций в секунду DeepSouth достигает уровня производительности, сравнимого с активностью нейронов человека. Эта способность воспроизводить сложность и скорость взаимодействия нейронов открывает беспрецедентные перспективы для понимания работы мозга и моделирования когнитивных процессов.

Самым революционным аспектом DeepSouth является его энергоэффективность. В отличие от традиционных суперкомпьютеров, для работы которых требуется большое количество энергии, DeepSouth способен выполнять массивные синаптические операции, потребляя при этом гораздо меньше энергии. Такая производительность стала возможной благодаря использованию передового оборудования, в частности полевых программируемых вентильных матриц (FPGA), которые позволяют гибко изменять конфигурацию после производства и, таким образом, оптимизировать энергопотребление. Директор ICNS, профессор Андре ван Шайк, отметил в пресс-релизе: "Прогресс в понимании того, как мозг вычисляет с помощью нейронов, сдерживается нашей неспособностью моделировать сети, подобные мозгу, в больших масштабах. Моделирование нейронных сетей на стандартных компьютерах с использованием графических процессоров (GPU) и многоядерных центральных процессоров (CPU) просто слишком медленное и энергоемкое. Наша система изменит эту ситуацию".

Отправлено спустя 20 минут 51 секунду:

Нгаан писал(а): 14.12.2023, 00:30 Двое ученых из Института

Вот полная статья
https://dzen.ru/a/YY5Z6pfTEx3WnPLB

"Ученые из Франции предложили разделить квантовый компьютер на обычные для классических компьютеров части: процессор и блок памяти. По их оценкам, это позволит задействовать в вычислениях на несколько порядков меньше кубитов.

Кубит — квантовый аналог бита, наименьшая единица квантовой информации, которая используется для квантовых вычислений. Большинство современных квантовых компьютеров состоят из серии кубитов, размещенных на плоском чипе, которые непосредственно производят вычисления. Однако привычные нам классические компьютеры устроены иначе: хранением и обработкой информации в них занимаются разные части — блок памяти и процессор соответственно.

Двое ученых из Института теоретической физики в Университете Париж-Сакле (Франция) решили проверить, насколько эффективен будет квантовый компьютер с «классической» архитектурой. В своей работе физики рассмотрели квантовое вычислительное устройство, которое состоит из двумерной сетки, подключенной к блоку квантовой памяти.

Чтобы сравнить производительность такой системы со стандартной, исследователи проанализировали, как она справится с задачей поиска простых множителей для очень больших полупростых чисел (произведения двух простых), которые также называют RSA-числами. Оказалось, с использованием квантовой памяти квантовый компьютер может разложить 2048-битное целое RSA-число за 177 дней, используя всего 13 436 кубитов. В стандартной двумерной архитектуре для этого потребовалось бы около 20 миллионов кубитов, однако времени ушло бы значительно меньше: по оценкам ученых, около восьми часов.

Тем не менее авторы статьи считают использование квантовой памяти более многообещающим, поскольку чем больше кубитов, тем сложнее реализовать квантовый компьютер. По мнению исследователей, создать надежное устройство квантовой памяти тоже непросто, но еще сложнее уместить миллионы кубитов в криостат.

Еще одна проблема, которой коснулись ученые в своем исследовании, — исправление ошибок при сохранении кубитов. Они показали, что ежесекундные итерации проверки увеличивают время выполнения алгоритма примерно на 23%, но делают его более устойчивым к ошибкам.

Реализовать предложенную архитектуру физики планируют с использованием микроволнового интерфейса между процессором, созданным из сверхпроводящих кубитов, и мультиплексированной памятью на основе принципа фотонного эха в твердых телах, легированных ионами редкоземельных металлов."

В статье исследуются способы повышения эффективности квантового компьютера.

Видео интересное. Но мне остались непонятны некоторые утверждения.

Например, предположение что в будущем появится профессия промптера который будет придумывать ответы на вопросы для чатботов.
На мой взгляд эта идея лишена смысла. Разнообразие и объем вопросов настолько большой что это непосильно любому человеку. Придумать миллиарды ответов физически невозможно. Кроме этого мир постоянно меняется и ответы нужно постоянно обновлять. Этот просто Сизифов труд.
Насколько я понял, более прогрессивный подход который сейчас используется в современных чатботах - это поиск информации на любую тему в интернете из разных источников, нарезка на кусочки и склеивание вместе чтобы получился связный ответ. Но здесь появляется пока нерешенная проблема. Чатбот не понимает что правильно, а что ложно. Поэтому он может выдавать неправильные ответы.