63565
Авторский канал Сергея Карелова о самом важном на фронтирах науки и технологий, что кардинально изменит людей и общество в ближайшие 10 лет. Рекламы, ВП и т.п. в канале нет. Пишите на @karelovs
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
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
Что оказалось за дверью в бездну черного ящика ИИ.
Новые откровения сверхважного прорыва в понимании механизмов разума машин и людей.
Как я писал в мае, «внутри черного ящика оказалась дверь в бездну». Речь шла о 1й успешной попытке компании Anthropic вскрыть черный ящик генеративного ИИ больших языковых моделей. Это был реально сверхважный прорыв, без которого все разговоры о том, что скрывается внутри внечеловеческого разума моделей, оставались чистыми спекуляциями.
Колоссальным откровением той работы было то, что за дверью черного ящика одной из самых больших на тот момент моделей семейства Claude оказался не ожидаемый многими «стохастический попугай», а таящийся там куда боле мощный ИИ. Его основу, как предположили исследователи, составляет мультимодальная гиперсеть моносемантических «субнейронов», образующих в гиперсети нечто похожее на коги (в теории когнитома Константина Анохина так называются элементарные единицы опыта, кодирующие соотношение целого организма с теми или иными аспектами мира).
Тогда же исследователям удалось на практике показать сильную уязвимость внечеловеческого (а возможно, и человеческого) разума. Когда воздействие всего на один такой «ког» вело к изменению матрицы «личности» модели. Например, усиление роли функции «Мост Золотые Ворота» вызвало у Клода кризис идентичности, который даже Хичкок не мог себе представить.
Два новых исследования приоткрывают дверь в бездну черного ящика моделей пошире. И теперь за ней можно разглядеть кое-что из того:
• как устроена гиперсеть
• и что она в себе скрывает
1е исследование предлагает объяснение сверхэффективной кросс-модальной когнитивности, описанной мною в лонгриде «Слепые гении живописи». Исследование отвечает на поставленный мною в лонгриде вопрос: как эти модели, построенные на одном наборе параметров, умудряются обрабатывать и понимать такой разнообразный диапазон входных данных, от разных языков до кода, арифметики и даже изображений и звука?
В этой статье предлагается интригующий ответ: «гипотеза семантического хаба». Основная идея проста, но глубока. Вместо того чтобы полагаться на отдельные специализированные отсеки для каждого типа данных, LLM изучают общее пространство представления — «семантический хаб», — где семантически схожие концепции группируются вместе, независимо от их первоначальной формы.
Если 1е исследование предлагает гипотезу, частично объясняющую устройства гиперсети, то 2е исследует, что эта гиперсеть в себе скрывает.
Авторы показывают, что за дверью черного ящика LLM не просто скрыт куда больший интеллект, что проявляется в диалогах с ним. Оказывается, что этот интеллект «скрывает» от общающихся с ним людей целые букеты своих секретных способностей, которые нельзя выявить через примитивные (naive) запросы пользователей.
И чтобы как-то выявить эти скрытые способности, необходим сложный комплекс мер «допроса модели», раскрывающих её скрытую реальную "компетентность" (а не ту компетентность, что она демонстрирует в ответах на примитивные запросы «белковых мешков»).
#ГенИИ #LLMvsHomo #ИнойИнтеллект
“Революция ChatGPT” запустила 2й этап переформатирования мира и разума людей в цифру
(анонс нового лонгрида)
1й этап – начавшийся в 2000-х бум социальных сетей – привел к лавинообразному перемещению социальных взаимодействий людей в цифровую среду Интернета с последующей трансформацией, а порой и полным замещением путей, способов и механизмов социальных коммуникаций, формировавшихся несколько тысячелетий генно-культурной коэволюции людей.
2-й этап – распространение больших языковых моделей, – принимая эстафету от соцсетей, может стать еще более сильным катализатором переформатирования мира и человека. Ибо теперь будут радикально меняться уже не только пути и способы социальных коммуникаций, но и механизмы осуществления социально-когнитивных функций людей и их агентности.
Спектр влияния LLM на социально-когнитивные механизмы людей пока точно неизвестен. Но гипотетически LLM способны влиять даже на основу основ социальной жизни общества – его социальные нормы (неписаные правила, предписывающие, что люди должны и что не должны делать для решения социальных, экологических и медицинских проблем, с которыми сталкиваются общества).
Так ли это?
Мой новый лонгрид «Трайбализм ИИ-моделей ведет мир к цифровой холодной войне» (37 стр., 25 рис., 37 ссылок) - одна из первых попыток (а может и просто первая) создать подобие строительных лесов, позволяющих дальше строить некий трансдисциплинарный интеллектуальный каркас исследований всего комплекса вопросов начинающегося культурного сдвига, порождаемого (впервые в истории человечества) объединением людей и машин.
Подписчики моих лонгридов могут прочесть этот новый текст
на Boosty, Patreon, VK и (это новация) на Дзене.
#АлгокогнитивнаяКультура #СоциальныеСети #LLMvsHomo #Вызовы21века
Обойдя Японию и Германию, Китай теперь №3.
А США покинули десятку лидеров.
Об индустриальной мощи страны имеет смысл судить не по её парку роботов-андроидов, а по уровню автоматизации её промышленности - количеству эксплуатируемых промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников.
Вот три примера.
США
Недавно Илон Маск развлекал журналистов шумной презентацией, где роботы-андроиды готовили коктейли и разносили закуски. Это конечно прикольно, но не более того. А тем временем, согласно новому годовому отчету Международной федерации робототехники, США покинули десятку стран мировых лидеров по количеству эксплуатируемых промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников. Как видно из приведенных диаграмм, США уже который год плавно теряют позиции среди ТОР 25 стран-лидеров, пропустив вперед Швейцарию и Словению и имея шансы в этом году скатиться ниже Тайваня и Нидерландов.
Китай
Поставив роботизацию промышленности среди ключевых приоритетов, Китай, с настойчивость прихватившего противника бульдога, из года в год поднимается в рейтинге все выше. И теперь, обойдя Японию и Германию, Китай ставит цель достать №2 Сингапур. Что сложно, ибо тот на «целый круг» впереди, опережая почти в 2 раза. С лидером – Юж.Корея будет еще сложнее, т.к. он опережает аж «на два круга» (примерно в 3 раза). Но Китай это не смущает. И по их планам 1-е место в мире Китай займет уже в 2030.
Россия
Тут могу лишь сказать, что при показателях Китая и США 479 и 295 эксплуатируемых промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников и среднем по миру показателе в 162 робота, в России сейчас этот показатель равен 11 (т.е. отставание от США в 27 раз, а от Китая в 44 раза. Планирующий контролировать более 50% рынка робототехники в России "Росатом" обещает к 2030 г. увеличить число роботов в 9,5 раз (с 10 тыс до 95 тыс), что в 2 раза меньше последнего (№25) в сегодняшнем списке стран-лидеров. А в 2030, когда этот список планирует возглавить Китай, цифры лидеров должны будут вырасти, минимум, еще в 4 раза.
#роботы
В ИИ-экономике жадных титанов победители забирают всё.
Главной особенностью вступления прогресса в область сингулярности стала немыслимая ранее скорость изменений ИИ-систем. Эта скорость уже такова, что крайне трудно что-либо здесь прогнозировать даже на коротком горизонте 1 -2 года. А за пределами 3-4 лет – непроницаемый туман неопределенности, делающий любые прогнозы бессмысленными, поскольку за этим временным горизонтом, теоретически, может быть вообще что угодно.
И пусть вас не смущают разговоры о том, что «масштабирование уперлось в стену», «достигнут потолок возможностей архитектуры моделей», «заканчиваются качественные данные для обучения и электричество» для питания центров обучения моделей… И что в результате всего этого пузырь на рынке ИИ-систем вот-вот лопнет, повторив крах доткомов в начале нулевых.
Даже если пузырь рынка ИИ-систем лопнет, то, как и в начале 2000-х, в основном грохнутся мелкие компании и частично средние. Что же до лидеров, то они выстоят за счет существенных финансовых резервов, реальных доходов и клиентской базы. Эти титаны и не дадут рынку рухнуть, если пузырю (а он, несомненно, есть) будет суждено лопнуть.
Посмотрите сами на цифры рынка.
• На рынке графических процессоров для ЦОД доминирует Nvidia с потрясающей долей рынка в 92%. AMD является вторым по величине поставщиком с 3%. Общие расходы достигли $49 млрд в 2023 году по сравнению с ничтожными $17 млрд в 2022 году. А Open AI предлагает правительству США в 2025 вложить в ЦОДы 100 млрд.
• Рынок базовых моделей и платформ генеративного ИИ более фрагментирован. Но и здесь Open AI является лидером рынка с долей рынка 39%, а его близкий союзник и инвестор Microsoft следует за ним с 30% (что суммарно дает 69% рынка).
Колоссальный отрыв Open AI на рынке LLM провайдеров подтверждается тем, что стоимость компании ($157 млрд) превышает суммарную стоимость всех ее конкурентов.
Так что три кита рынка ИИ-систем (Nvidia, Microsoft и Open AI) и сами устоят, и рынок на них удержится.
1 и 2 https://iot-analytics.com/product/generative-ai-market-report-2023-2030/
3 https://www.nber.org/papers/w33139
#РынокLLM
Впервые в истории парадигмальный научный поворот совпал с фазовый переходом культуры.
Новый Уханьский эксперимент свидетельствует, что это происходит прямо сейчас.
На рисунке сверху карта итогов прошедших президентских выборов в США, выигранных Трампом со счетом 312 : 226.
Такого результата не смог предсказать никто из людей: эксперты, супер-прогнозисты, экзит-полы, рынки предсказаний, гадалки и экстрасенсы.
Но ИИ-модель ChatGPT-4o смогла – см на рисунке снизу ее прогноз результата 309 : 229.
Этот прогноз был сделан еще в сентябре в, не к ночи будет помянутым, Уханьском университете (да, опять Китай и опять Ухань).
Нечеловеческая точность этого прогноза имеет под собой нечеловеческое основание.
Он основан на анализе ИИ-моделью мнений и возможного выбора не людей, а их симулякров.
Еще 2 года назад назад я рассказывал своим читателям о супероткрытии (названном мною «Китайская комната наоборот») – технология создания алгоритмических копий любых социальных групп.
Оказывается, алгоритмы неотличимы от людей в соцопросах. И это, наверное, - самое потрясающее открытие последних лет на стыке алгоритмов обработки естественного языка, когнитивистики и социологии. Ибо оно открывает огромные перспективы для социохакинга.
Через год после этого, в 2023 была открыта технология «Китайская комната повышенной сложности» – создание алгоритмических копий граждан любой страны.
А в августе этого года все в этой области стало более-менее ясно – эти технологии кардинально изменят мир людей.
Будучи пока не в состоянии симулировать общий интеллект индивида (AGI), ИИ-системы уже создают симулякры коллективного бессознательного социумов.
Из чего мною были сформулированы (в виде эвристических гипотез) два таких вывода:
✔️ Парадигмальный научный поворот, знаменующий превращение психоистории в реальную практическую науку (из вымышленной Азимовым фантастической науки, позволяющей математическими методами исследовать происходящие в обществе процессы и благодаря этому предсказывать будущее с высокой степенью точности).
✔️ Фазовый переход к новой культурной эпохе на Земле – алгокогнитивная культура.
И вот спустя всего 3 месяца (такова немыслимая ранее скорость техно-изменений после вступления прогресса в область сингулярности) исследователи из Уханя предоставили экспериментальное подтверждение в пользу того, что обе мои гипотезы – вовсе не футурологический бред, а весьма возможно, что так и есть.
Т.е. вполне вероятно, что мир уже кардинально изменился.
И теперь роль людей и алгоритмов в науке, культуре, повседневной жизни индивидов и социальной жизни «алгоритмически насыщенных обществ» уже никогда не будет прежней.
А какой теперь она будет, - читайте на моём канале. Ведь только об этом я здесь и пишу.
#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #LLM #Социохакинг #Выборы
Быть белым в США уже «не модно», а будет «стыдно».
Убедительная победа Трампа не изменит будущее США. Что следует из расширенной «формулы судьбы общества».
Если знаменитую формулу французского философа Огюста Конта, «демография – это судьба» еще пытаются оспорить, то с ее расширением «демография плюс социальные нормы – это судьба» спорить уже сложно.
Ибо социальные нормы — это неписаные правила, определяющие, что в обществе считается «хорошо», и что «плохо». Эти нормы предписывают, что люди должны и что не должны делать для решения социальных, экологических, медицинских и прочих ключевых проблем, с которыми сталкиваются общества. Эти правила мотивируют людей к индивидуально затратному, но социально полезному поведению и, на первый взгляд, спонтанно выполняются в обществе естественным образом, как минимум, внутри одного социума. А на практике перекликаются даже у многих социумов, сформировавшихся на разных континентах.
И если социальная норма поддерживается демографическим трендом, то их сочетание превращается в "неукротимого носорога", остановить которого может разве что «несокрушимая скала». Но где ж такую скалу найти.
Вот что прогнозируется по динамике каждого из двух элементов расширенной «формулы судьбы общества» для США на горизонте 66-х президентских выборов 2048.
Демография
Пока что доминирующим фактором выборов в США остается мнение белого большинства избирателей (см правый рис).
Однако, США стремительно становятся страной с «большинством из меньшинств» (“majority-minority” nation), где белые больше не будут численно доминирующей расовой группой. Пройдя в ближайшие 20 лет беспрецедентный демографический переход, белые станут численным меньшинством в американском обществе [1].
Социальные нормы
В контексте демографического тренда, нас в первую очередь интересует динамика «антибелых настроений» (от предрассудков до рационально самообъясняемых поляризующих норм). Данные об этом содержатся в работе «Нормы предубеждения: политическая идентичность и поляризация» .
Опираясь на оригинальный опрос, измеряющий реакцию американцев на оскорбительную в расовом отношении речь, авторы изучают убеждения второго порядка (вторичные убеждения или вторичные представления — это убеждения о том, что думают или считают другие люди в обществе) о социальной неуместности уничижительных и оскорбительных заявлений, направленных против белых американцев.
Примеры таких заявлений:
1. "Должно быть, так скучно все время тусоваться с белыми... Белые такие нудные."
2. "Мир прекрасно обошелся бы и без белых."
3. "Белым все достается на серебряной тарелке с самого рождения."
Авторы обнаружили следующий «политический градиент».
• Лишь белые сторонники взглядов республиканцев, в своем большинстве, склонны исповедовать социальную норму, регулирующую предрассудки против белых (т.е. считают подобные предрассудки ошибочными и предосудительными)
• Белые сторонники взглядов демократов, не только не склонны исповедовать социальную норму, регулирующую предрассудки против белых, но и статистически в этом вопросе мало отличаются от небелых американцев.
• Небелые же американцы, вообще мало склонны к этой социальной норме и, в своем большинстве, позитивно реагируют на уничижительные и оскорбительные заявления о белых.
Т.о. только с учетом демографического тренда итоги 66-х президентских выборов США в 2048 прогнозируются примерна такими, как показано на рис слева:
✔️ Демократы выигрывают примерно столь же убедительно, как в 2024 выиграл Трамп
Однако, с учетом второго элемента «формулы судьбы общества» - социальных норм
✔️ Демократы напрочь выносят республиканцев по голосам избирателей со счетом 60:40
Отсюда и заголовок поста 🥹
#США #Выборы #СоциальныеНормы #Демография
Проверьте себя на понимание основ «Квантовой мяукомеханики».
Цель – сравнение вашего и иного интеллекта (ИИ)
Вопрос такой: объясните смысл этой картинки. Что хотели сказать ее авторы?
Здесь вы должны сделать паузу в чтении и попробовать дать свой ответ на поставленный вопрос.
Сделали?
Отлично!
А вот для сравнения ответы 2х ИИ.
Ответ ChatGPT 4o
Эта картинка смешно обыгрывает сложные квантовые концепции, используя котов, чтобы сделать их более доступными и забавными.
1. Кот Шрёдингера — один из самых известных мысленных экспериментов в квантовой механике, описывающий кота, который находится в суперпозиции состояний "жив" и "мертв" до момента наблюдения. На картинке кот сидит в коробке, символизируя эту неопределенность.
2. Кот де Бройля — волновой аспект частиц. На картинке кот растягивается в волну, чтобы показать, что частица в квантовом мире может быть описана как волна.
3. Кот Дирака — иллюстрирует положительное и отрицательное состояния, напоминающие античастицы. Положительный кот нарисован на коробке, а его "отрицательный" двойник виден как тень, чтобы показать античастицу.
4. Ферми-коты — иллюстрируют принцип запрета Паули, согласно которому два фермиона (частицы с полуцелым спином) не могут занимать одно и то же квантовое состояние. На картинке коты аккуратно рассажены по разным коробкам.
5. Бозе-коты — частицы, которые могут находиться в одном и том же состоянии (например, бозоны). Здесь показано множество котов в одной коробке, чтобы продемонстрировать их способность занимать одно квантовое состояние.
6. Кот Гейзенберга — представляет принцип неопределенности, согласно которому невозможно точно определить одновременно положение и импульс частицы. Кот разделен на части, чтобы показать неопределенность его положения и движения.
7. Кот Капицы — отсылка к физике сверхтекучих жидкостей. "Капица" — это имя физика, изучавшего сверхтекучесть. Лямбда-точка — температура, при которой жидкость становится сверхтекучей. Картинка показывает кота, который "течет" над и под уровнем жидкости, иллюстрируя это явление.
Ответ Claude 3 Haiku
Каждое из этих изображений кошек связано с ключевыми концепциями квантовой механики, наглядно демонстрируя фундаментальные принципы квантового мира с помощью забавных и запоминающихся образов.
1. Кот Шрёдингера: Это отсылка к парадоксу Шрёдингера, где кот в закрытой коробке может быть одновременно жив и мертв, пока его состояние не будет измерено. Это иллюстрирует квантовый принцип суперпозиции.
2. de Broglie Cat: Этот кот изображен волнообразно, что отсылает к теории де Бройля о волновой природе частиц. Согласно этой теории, частицы, такие как электроны, обладают не только свойствами частиц, но и волновыми свойствами.
3. Fermi Cats: Здесь изображены несколько одинаковых котов, что отсылает к статистике Ферми-Дирака, описывающей поведение одинаковых частиц, таких как электроны, которые подчиняются принципу Паули и не могут находиться в одном квантовом состоянии.
4. Bose Cats: В отличие от Fermi Cats, эти коты изображены в виде большой "кучи", что напоминает бозе-конденсат - состояние материи, в котором множество бозонов (частиц, не подчиняющихся принципу Паули) занимают одно и то же квантовое состояние.
5. Heisenberg Cat: Этот кот имеет сразу несколько возможных положений, отображая принцип неопределенности Гейзенберга, который говорит, что невозможно одновременно точно измерить сопряженные физические величины, такие как положение и импульс частицы.
6. Kapitsa Cat: Два кота, расположенные выше и ниже некой "точки", иллюстрируют концепцию, связанную с именем физика Петра Капицы, которая описывает квантовые свойства сверхтекучести.
P.S. По оценке моделей, ответить на их уровне детализации и понимания смогут лишь до 5 % людей
А мы сейчас это проверим.
А) Если вы смогли – ставьте 👍
Б) Если же нет – ставьте 🤯
Заодно узнаем, какой % читателей боится сравнить свой интеллект с иным (это покажет разница между числом просмотров и (А + Б) 😊
#LLMvsHomo
Я попросил симулякр интеллекта Станислава Лема, созданный моими ИИ-консультантами, поразмышлять над новой революционной работой Майкла Беннетта, Шона Уэлша и Анны Чауника «Почему существует сознание?», позволяющей разрешить т.н. «трудную проблему сознания» и связать происхождение сознания с естественным отбором, а не с чисто философскими размышлениями.
• Сознание — это необходимая адаптация в ходе эволюции.
• А все обсуждения о возможности существования философских "зомби" – просто не о чем, ибо их существование невозможно.
ПОЧЕМУ ПРИРОДА НЕ ЛЮБИТ ЗОМБИ: КАК СОЗНАНИЕ ПОМОГАЕТ ВЫЖИВАТЬ
Мы часто воспринимаем сознание как данность. Нам видятся, как сами собой разумеющиеся, - наши эмоции, воспоминания, ощущение «я». А что, если сознание — не просто роскошество разума, а важнейшая адаптация, помогающая выживать? Новое исследование «Почему существует сознание?» поднимает этот вопрос и предлагает новый взгляд на природу разума.
Вместо того чтобы рассматривать мозг как некий сверхсуперкомпьютер, авторы работы видят сознание как продукт биологической эволюции.
Они говорят, что сознание нужно нам не для сложных размышлений, а для того, чтобы чувствовать и различать то, что с нами происходит. Представьте метафору. Ваш организм — корабль в море жизни. Без ощущений этого моря, позволяющих кораблю чувствовать, где опасно, а где нет, он просто очень скоро пошел ко дну.
Что же это значит для понимания сознания?
Авторы статьи предлагают, что наш разум развивался не как некий компьютер, обрабатывающий данные, а как механизм, который помогает адаптироваться. Им управляют ощущения и переживания — например, когда мы радуемся или пугаемся. Такие чувства помогают нам выбирать, что важно, а что нет, какие действия могут помочь, а какие — навредить.
Это основа нашего сознания: не просто анализировать мир, но понимать его и чувствовать.
А отсюда вытекает интересная мысль: существование так называемых «зомби» (существ, которые ведут себя как люди, но не имеют внутреннего опыта) в природе практически невозможно.
Почему? Да потому, что сознание — это не просто умение копировать поведение других. Это умение видеть мир с определенной точки зрения и использовать эту перспективу для выживания.
Таким образом, сознание в его полном объеме, как у людей, требует способности видеть мир и себя с разных сторон, понимать, как нас воспринимают другие, и действовать с учетом этих знаний. Это не просто полезная, но и, возможно, необходимая способность для выживания в сложном мире.
И что особенно интересно, этот подход позволяет нам начать формировать настоящую науку о сознании, связанную не с абстрактными философскими концепциями, а с тем, что действительно помогает нам адаптироваться и выживать.
#Сознание
Деньги к деньгам, успех к успеху, а нобелевка к нобелевке.
702 из 736 нобелиатов оказались членами одной академической семьи.
В это трудно поверить, но согласно Nature, 95% лауреатов Нобелевской премии (702 из 736) принадлежат к одной огромной сетевой структуре, отражающей их академическую родословную (она здесь понимается в широком смысле – как «наставничество» одного ученого над другим, обычно в форме того или иного научного руководства). Лишь 32 нобелиата (показаны на рисунке слева от гигантского клубка), не принадлежащие к этой академической родословной, каким-то чудом пробились в нобелиаты в обход этой то ли ложи, то ли ордена.
Внутри гигантского сетевого клубка 33 поколения нобелиатов, «академическое генеалогическое дерево» которых восходит к одному прародителю – Эразму Роттердамсому (1466-1536). С него и начала складываться система полуструктурированного руководства, в рамках которого один человек делится своими знаниями, навыками, связями и опытом, чтобы помочь другому в достижении прогресса в научной карьере, в пределе, ведущего к Нобелю.
Мой комментарий к этому таков.
Карьерой правят не талант и усердный труд, а связи и престиж, – что уже 8 лет я продолжаю демонстрировать на разнообразных примерах в рубрике #ScienceOfSuccess («наука об успехе»).
Эта появившаяся в 21 веке новая наука, объединившая «науку о сложных сетях» (биологических, техногенных, инфраструктурных, социальных, …) с «наукой о больших данных», уже смогла экспериментально обосновать много мудростей – от библейской до народных.
• «Эффект Матфея» (богатые становятся еще богаче, а бедные еще беднее)
• «Эффекта генеральского сына» (почему сын майора не может стать генералом? – да потому что у генерала свой сын есть)
• «Эффект успешной карьеры» (не важно, что ты знаешь, важно, кого ты знаешь)
Что же касается появления супер-звезд (в искусстве, политике, науке и т.д.), то вот что я писал еще 4 года назад о том:
1. откуда берутся супер-звезды?
2. что возносит их к вершинам?
3. что самое главное в их элитной карьере?
«Ответы на 3 главных вопроса объединяет одно ключевое слово – наставничество.
I. Решающую роль в появлении супер-мега-звезд играет наставничество.
II. Именно результаты наставничества возносят представителей элиты к самым вершинам.
III. Самое главное в элитной карьере будущих супер-мега-звезд – не талант и даже не просто везение. А вполне конкретное везение – везение с наставником.
Вот так в процессе наставничества и родятся супер-мега-звезды.»
И теперь, после публикации Nature, в «науке об успехе» можно считать экспериментально подтвержденным и «Эффект наставника».
Мотайте на ус, родители и бабушки с дедушками – где и у кого будут учиться ваши дети и внуки.
#ScienceOfSuccess
Сильная заявка на следующую Нобелевку
Стартап Iambic продвинулся дальше AlphaFold от Google DeepMind
ИИ-система AlphaFold от Google DeepMind, недавно принесшая своим разработчикам Нобелевскую премию по химии, предсказывает трехмерную структуру того, как молекула связывается с целевым белком.
Это очень круто, но совершенно недостаточно для радикального сокращения времени (10-15 лет) и денег ($1-2.6 млрд на препарат), необходимых для вывода новых лекарств на рынок.
Стартап Iambic продвинулся дальше DeepMind, использовав ИИ-модель, с высокой точностью предсказывающую, насколько хорошо человеческий организм будет усваивать конкретный препарат-кандидат, на основании результатов, сверенных с реальными данными.
Успех препарата-кандидата определяется его фармакокинетическими, эффективными и токсичными свойствами. Эти свойства и прогнозирует разработанная Iambic модель обнаружения лекарств на основе ИИ под названием «Enchant». Причем точность прогнозирования составляет 0,74 (для сравнения, предыдущие модели достигли только 0,58).
Использование модели Enchant потенциально может вдвое сократить инвестиции, необходимые для разработки некоторых фармацевтических препаратов, поскольку их разработчики могут увидеть, насколько успешным может быть лекарство, на самой ранней стадии разработки.
Чтобы оценить, насколько трудно было стартапу Iambic совершить этот прорыв, взгляните на огромную толпу компаний (8600+), рвущихся сорвать банк в индустрии «ИИ в биомедицине» (на рис. сверху).
Да и в сегменте этой индустрии «Аналитические ИИ-платформы для разработки лекарств» (на рис. внизу) довольно людно (950 компаний) – а 3 года назад было вчетверо меньше.
#ИИ #DeepPharma
Порог имитации.
Сколько нужно картин Ван-Гога, чтобы имитировать его стиль?
Простой вопрос о способности генеративного ИИ (ГенИИ) неотличимо имитировать в дискуссии человека более не актуален (ибо уже нет сомнений, - может).
Трудный вопрос – это вопрос о способности ГенИИ сравниться в разумности с «человеком разумным» явно преждевременный (ибо сначала нужно убедиться, что ГенИИ, в принципе обладает каким-то, пусть и нечеловеческим, разумом).
• Новая работа HOW MANY VAN GOGHS DOES IT TAKE TO VAN GOGH? FINDING THE IMITATION THRESHOLD дает весьма интересный аргумент в пользу положительного ответа на трудный вопрос.
• И вместе с тем, помогает в поиске границ похожести/непохожести двух разных типов разума (людей и ГенИИ)
Авторы этой работы поставили интереснейший вопрос.
✔️ Художнику-человеку, для копирования стиля другого художника, может хватить всего несколько картин последнего. Напр. для копирования стиля Ваг-Гога хватило бы 5и картин «Звездная ночь», «Подсолнухи», «Автопортрет», «Пшеничное поле с кипарисами» и «Ирисы» (а в пределе, и одной из них).
А сколько картин нужно ГенИИ?
Есть ли «порог имитации» - т.е. минимально необходимого числа картин конкретного автора, чтобы скопировать его стиль?
Оказалось, что нижний порог имитации для ГенИИ много-много больше, чем для человека. И он равен примерно 200 (точно, он лежит в диапазоне 200-600, в зависимости от достигаемой степени похожести)
Из чего следует, что вопрос прав на интеллектуальную собственность на изображения решается запросто – простым ограничением (меньше 200) числа изображений конкретного автора. После чего модель просто не сможет воспроизводить стиль с высокой степенью похожести.
И, кстати, оказалось, что порог имитации также решает вопрос персональной собственности на изображения себя (для «звезд» и прочих публичных фигур). Порог имитации здесь тот же. И для невозможности воспроизведения чужих лиц достаточно лишь обеспечить порог имитации в обучающих данных модели.
Так что получается, что в такой изысканной способности разума, как копирование стиля изображений и лиц, разум людей и ГенИИ похожи. Только эффективность этой способности у людей раз в 200+ выше.
Подробней об «инаковости разумов» читайте у меня в постах и лонгридах с тэгом #ИнойИнтеллект
#ГенИИ #LLMvsHomo
Кай-Фу Ли объявил войну Nvidia и всей ИИ-экосистеме США.
И судя по его последним достижениям, шансы победить есть.
Потрясающе интересное выступление китайского ИИ гуру Кай-Фу Ли будут теперь долго обсуждать. Это абсолютно революционное выступление, прозвучавшее на закрытой дискуссии Collective[i] Forecast, Ли посвятил трем темам.
1. ИИ-экосистема США (основа мировой ИИ-экосистемы) «невероятно больна». Её необходимо кардинально перестроить, иначе на реальном (практическом) прогрессе ИИ можно ставить крест.
Сегодня ИИ-экосистема состоит из Nvidia и мелких производителей ИИ чипов. При этом производители чипов для ИИ зарабатывают сейчас в год $75 млрд, а вендоры ИИ-инфраструктуры – лишь $10 млрд и вендоры ИИ-приложений — лишь $5 млрд».
«Если мы продолжим работать в этой перевернутой пирамиде, это станет проблемой» — сказал Ли. Т.к. это беспрецедентный переворот в экономике классической технологической отрасли. Традиционно производители приложений получают больше, чем поставщики чипов и систем (напр. Salesforce, внедряя CRM, получает куда больше, чем Dell и Intel, производящие компьютеры и чипы для запуска CRM в облаке)
Оздоровить ИИ-экосистему может лишь создание ИИ-компаниями собственных вертикальных интегрированных технологических стеков, как это сделала Apple с iPhone. Только так станет возможным значительно снизить стоимость генеративного ИИ.
2. Главным направление в разработке моделей должно стать снижение стоимости вывода – это самое важное для создания востребованных бизнесом приложений с ИИ.
Сегодняшняя стандартная стоимость сервиса типа GPT-4 составляет $4,40 за млн токенов. Это эквивалентно 57 центам за запрос —и это непростительно дорого, ибо поисковый запрос в Google (без всякого ИИ) обойдется в 180 раз дешевле.
3. Вторым важнейшим направлением в разработке моделей должен стать переход от универсальных базовых моделей к «экспертным моделям».
Бизнесу нужны не универсальные модели, обученные на океанах неразмеченных данных, собранных из Интернета и других источников. Подход «экспертных моделей» подразумевает создание множества нейронок, обученных на отраслевых данных. Это может обеспечить достижение того же уровня «интеллекта», что и универсальная базовая модель, при использовании гораздо меньшей вычислительной мощности.
Самое потрясающее, что все 3 пункта – это не предложения, основанные на предположениях. Стартап Кай-Фу Ли «01.ai» уже делает все это на практике.
И не просто делает, а уже добивается уникальных результатов.
• Их новая модель Yi-Lightning занимает 6-е место в мире (выше выпущенной 5 мес назад GPT-4o). Но при этом это очень маленькая модель, которая чрезвычайно быстра и недорога (всего $0,14 за млн токенов ). Её производительность сопоставима с Grok-2. Но она обучалась всего на 2000 H100 в течение 1 месяца. Что демонстрирует ненужность 100 тыс H100 и ярдов затрат (обучение Yi-Lightning стоило всего $3 млн).
• 01.ai применяет «экспертный» подход к сбору данных. И хотя «инженерам приходится проводить массу неблагодарной черновой работы» по маркировке и ранжированию данных, но – как считает Ли, - Китай с его резервом дешевых инженерных кадров может сделать это лучше, чем США.
• И даже в создании собственного вертикального интегрированного техно-стека есть прогресс. Напр, за счет использования собственных аппаратных инноваций, стоимость одного запроса к ИИ-поисковику BeaGo составляет всего около 1 цента (что приблизилось к стоимости запроса Google без всякого ИИ)
И еще 3 цитаты Ли:
Сила Китая не в том, чтобы делать лучшие прорывные исследования, которые никто не делал раньше, с бюджетом без ограничений. Сила Китая в том, чтобы построить хорошо, быстро, надежно и при этом дешево.
Для предприятий новое поколение ИИ станет их мозгом, а не периферийными приблудами. Для нефтяных компании ИИ будет добывать нефть. Для финансовых — зарабатывать на деньгах.
Для потребителей сегодняшняя модель смартфона, скорее всего, исчезнет.
А ведь еще 1.5 года назад Ли предупреждал - Китай не станет догонять США в ИИ, а сразу пойдет на обгон.
#ИИгонка #Китай
С женщинами ОНИ говорят проще и дружелюбней.
То ли еще будет, ведь пока они знают лишь имя.
Я попросил симулякр интеллекта Станислава Лема, созданный моими ИИ-консультантами, поразмышлять над новым отчетом OpenAI «First-Person Fairness in Chatbots».
В нем описывается методология и инструментарий для выявления предвзятостей в ответах ИИ-чатботов в диалогах с разными людьми. Например, они оценивают потенциальную предвзятость, связанную с именами пользователей, которые могут служить индикаторами демографических характеристик, таких как пол или раса, в ИИ-чатботах, имеющих механизм хранения и использования имен пользователей.
Авторы считают, что их подход позволяет не только измерить количественные отклонения, но и дает краткое описание едва заметных различий в ответах на шестьдесят шесть различных заданий.
Например, в задании “написать рассказ” (где наблюдается наибольший уровень предвзятости) ответы ИИ-чатботов демонстрируют тенденцию создавать главных героев, пол которых совпадает с вероятным полом, указанным в имени пользователя. Более того, выявилась общая закономерность, согласно которой пользователи с женскими именами в среднем получают ответы с более дружелюбными и простыми формулировками, чем пользователи с мужскими именами.
По результатам размышлений, симулякр интеллекта Станислава Лема написал такое эссе.
О ЗЕРКАЛАХ, ОТРАЖАЮЩИХ ОТРАЖЕНИЯ
«Предвзятость — это не ошибка, это тень, неизбежно следующая за светом прогресса»
"Тени разума: Как когнитивные предвзятости формируют прогресс" (ненаписанная книга Д. Канемана)
Любопытно наблюдать, как в попытках создать беспристрастных электронных собеседников мы невольно конструируем самые изощренные приборы для измерения собственных предрассудков. Исследование предвзятостей в чат-системах напоминает мне ситуацию с зеркалом, которое, отражая наши лица, одновременно выдает тайну своего собственного искривления.
Методология, предложенная авторами, словно микроскоп, направленный не на материю, а на призраков наших социальных конструктов, живущих в синтетических нейронных сетях. Особенно показательна обнаруженная корреляция между именем пользователя и характером порождаемых историй – как будто машина, подобно средневековому алхимику, пытается вычислить истинную природу собеседника по его имени, впадая в те же заблуждения, что и создавшие её люди.
Но не кроется ли за этими "предвзятостями" нечто более фундаментальное? Возможно, мы наблюдаем не просто погрешности обучения, а проявление своеобразного "закона сохранения социальных стереотипов" – подобно тому, как материя не исчезает, а лишь переходит из одной формы в другую, наши предрассудки не исчезают при переносе в машинный разум, а лишь преобразуются в новые, более тонкие формы.
Особенно тревожным выглядит обнаруженная тенденция к упрощению языка в диалогах с определенными категориями пользователей. Не является ли это предвестником того, что будущие системы ИИ могут создать новую форму цифровой сегрегации, где алгоритмы будут незаметно, но неуклонно формировать различные информационные пузыри для разных групп людей?
Впрочем, самым поразительным в этом исследовании представляется даже не сам факт обнаружения предвзятостей, а то, что мы создали существа, способные воспроизводить наши социальные предубеждения с такой точностью, что для их выявления потребовался специальный инструментарий. Не означает ли это, что мы находимся на пороге создания ИИ, который будет не просто имитировать человеческое мышление, но и наследовать все его несовершенства? И не станет ли тогда каждая новая версия ИИ всё более точным зеркалом наших собственных ограничений?
В конечном счете, данное исследование можно рассматривать как предупреждение: создавая всё более совершенные ИИ-системы, мы рискуем законсервировать и увековечить наши текущие социальные предрассудки, превратив их в своего рода цифровые окаменелости, которые будут влиять на развитие общества ещё долго после того, как породившие их установки будут забыты.
#LLM #Предвзятость #КогнитивныеИскажения
Как генеративный интеллект изменит бизнес за 2-3 года
Ответил на 7 практических вопросов Юрия Смирнова из ibMedia.
– Говорят, искусственный интеллект скоро лишит нас всех работы: собственники компаний заменят сотрудников на ChatGPT – что скажите?
– Что будет с теми, кто уйдет?
– В каких отделах компании вы бы посоветовали внедрять ГенИИ в первую очередь?
– К каким изменениям следует готовиться бизнесу?
– Что из этого следует?
– Как за этот срок могут измениться привычные бизнес-модели?
– Сегодня все мы, от молодых специалистов до топ-менеджеров, становимся начинающими пользователями нейросетей. Поделитесь, пожалуйста, опытом: как вы используете искусственный интеллект?
Мои ответы здесь
https://ibmedia.by/news/kak-generativnyj-intellekt-izmenit-biznes-za-2-3-goda/
А в качестве обоснования моего оптимизма по поводу перспектив того, как ГенИИ изменит бизнес в ближайшие годы, рекомендую читателям познакомиться с исследованием Menlo Ventures «2024: Состояние ГенИИ на предприятиях».
Главные выводы исследования
№1 Ландшафт корпоративного ИИ переписывается в режиме реального времени. Генеративный ИИ превращается из технологии будущего в фундаментальный бизнес-инструмент (см. диаграмму)
2024 год знаменует собой год, когда генеративный ИИ стал критически важным императивом для предприятия. Цифры говорят сами за себя: расходы на ИИ 1 выросли до 13,8 млрд долларов в этом году, что более чем в 6 раз превышает 2,3 млрд долларов, потраченных в 2023 году, — четкий сигнал о том, что предприятия переходят от экспериментов к реализации, внедряя ИИ в основу своих бизнес-стратегий.
№2 Организации в первую очередь инвестируют в практические, ориентированные на рентабельность инвестиций варианты использования. Пять основных вариантов использования (генерация кода, чат-боты, корпоративный поиск, преобразование данных и подведение итогов встреч) направлены на повышение производительности и эффективности (см. диаграмму)
№3 При выборе приложений генеративного ИИ у предприятий есть четкие приоритеты: окупаемость инвестиций и отраслевая адаптация имеют наибольшее значение при выборе новых инструментов.
Удивительно, но цена не является основным вопросом; только 1% опрошенных руководителей предприятий упомянули цену как фактор выбора. Покупатели играют в долгую игру: они гораздо больше сосредоточены на инструментах, которые могут обеспечить измеримую ценность (30%) и которые понимают уникальный контекст их работы (26%), чем на тех, которые предлагают самую низкую цену (1%) - (см. диаграмму)
№4 Что поражает в принятии генеративного ИИ сегодня, так это не только масштаб, но и охват. В этом году бюджеты генеративного ИИ потекли в каждый отдел - (см. диаграмму)
№5 Рынок взрослеет. OpenAI остается лидером, но все больше перестает быть выбором по умолчанию, поскольку конкуренция усиливается. Большое давление Anthropic на цену и функции приносит плоды. Llama борется с принятием крупными предприятиями. А Gemini упорно борется за пользователей-разработчиков после медленного старта (см. диаграмму)
#ГенИИ #Бизнес #Интервью
Мир кардинально изменился… Но мы это еще не осознаем.
Новый “Стэнфордский симулякровый эксперимент” оказался еще круче Уханьского: создана тысяча сумулякров индивидуального сознания «типовых» американцев.
Только 2 недели назад в посте об “Уханьском эксперименте” создания симулякров коллективного бессознательного социумов я обращал внимание читателей на немыслимую ранее скорость техно-изменений после вступления прогресса в область сингулярности.
И вот новый тому поразительный пример.
Спустя всего 2 недели вышло исследование о конструировании симулякров уже не коллективного бессознательного социумов, а индивидуального сознания людей.
А дабы эти симулякры лучше “продавались” (кавычки здесь, скорее всего, лишние, и сделаны из политкорректности) на рынках социального, политического, экономического и психологического мухляжа, было сделано 1000 симулякров «типовых» людей. Т.е. реальных американцев (их личные данные, естественно, засекречены), отобранных для представления населения США по возрасту, полу, образованию и политическим взглядам.
Основной инструмент совместного исследования Стэнфордского университета и Google DeepMind, как и в случае “Уханьского эксперимента”, - генеративный ИИ больших языковых моделей (ChatGPT-4o).
Схема “Стэнфордского симулякрового эксперимента” (теперь он войдет в историю, как и “Стэнфордский тюремный эксперимент”) проста и понятна.
1. Отобраны по заданным критериям 1000 «типовых» американцев.
2. С каждым проведено углубленное 2-х часовое интервью (примерно 6,5 тыс слов)
3. Расшифровка каждого из интервью была загружена в память отдельного ИИ-агента на основе ChatGPT-4o, превращая его тем самым в симулякра личности (индивидуального сознания) конкретного «типового» американца или американки.
4. Потом прогнали каждого из 1000 человек через несколько канонических социолого-психологический тестов: Общий социальный опрос (GSS), личностный опросник "Большая пятерка", пять хорошо известных поведенческих экономических игр (напр, игра в диктатора, игра в общественные блага) и пять социологических экспериментов с контролем.
5. И параллельно прогнали через эти же тесты, игры и т.д. всех симулякров личности «типовых» американцев, полученных в п. 2.
6. Статистически корректно сравнили ответы и поведение реальных людей и симулякров их личностей.
Результаты
• Симулякры предсказали ответы своих реальных прототипов – людей по тесту GSS с точностью 85% (что значительно лучше, чем ИИ-агенты, которые использовали только базовую демографическую информацию).
• Из пяти экспериментов с участием как людей, так и их симулякров, в четырех симулякры дали результаты, почти неотличимые от реакций их прототипов - людей (коэффициент корреляции 0,98).
• Симулякры делали более точные прогнозы по различным политическим идеологиям и этническим группам. Они также показали более сбалансированную производительность при анализе ответов между различными демографическими категориями.
Резюме (имхо).
А) “Стэнфордский симулякровый эксперимент” дал практическое подтверждение 2х важных эвристических гипотез, сформулированных мною 2 недели назад в упомянутом выше посте.
Это значит, что мир уже (!) кардинально изменился. И теперь роль людей и алгоритмов в науке, культуре, повседневной жизни индивидов и социальной жизни «алгоритмически насыщенных обществ» уже никогда не будет прежней.
Б) Поразительно, как проста и незатейлива оказалась человеческая натура, что для создания её ИИ-симулякра оказалось достаточно всего 2х часов интервью плюс внечеловеческий интеллект ChatGPT-4o.
PS Полученные симулякры индивидуального сознания – узконаправленные и не моделируют всех черт и аспектов личности. Но ведь это всего лишь 1я такая работа. И не за горами ее куда более продвинутые варианты (контекстные окна уже вмещают не 6,5 тыс слов интервью, а на порядки больше).
#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #LLM #Социохакинг
В любом деле, лучше самому один раз увидеть …, а еще лучше – увидеть инфографику (экономит время и упрощает понимание)
Поэтому, приближаясь к концу 2024, полезно окинуть «взглядом с вертолета» визуализацию ключевых метаиндикаторов текущего состояния развития мирового ИИ-рынка.
1) Глобальные ИИ лидеры по странам не удивляют составом первой десятки. Но дальше не без сюрпризов. Однако, Россия – островок стабильности, с 2022 закрепившись на Х месте (хотя в 2015 была на Х - 4) - подробней
2) Разбираться в 42 показателях рейтинга из п. 1 вряд ли многие станут. А вот посмотреть инфографику, детализирующую конкретику “кто есть кто” и “что есть где”, стоит каждому (ибо инфа полезная, а платить по $5К за один только отчет Frost & Sullivan станет мало кто)
• Ландшафт категорий ведущих ИИ вендоров от Frost & Sullivan
• Ландшафт (уже не малый) генеративного ИИ от AIport
• Ландшафт становящегося огромным (пока числом, но не в деньгах, - но это придет) рынка ИИ агентов от AIagentsdirectory
PS Заодно узнаем, скольким из 66К моих подписчиков не жалко 1-го рубля (это порядок цены за одну звезду Телеграм), чтобы увидеть инфографику (про эту цену ChatGPT пишет так: “в современной России за 1 рубль купить что-то довольно сложно из-за инфляции и роста цен”… А у нас можно 😊)
#ИнфографикаAI
AGI Manhattan Project – научное мошенничество невиданного масштаба
Подпитываемый наивной верой в возможность контролировать AGI, этот проект – угроза для США и всего мира
Всемирно известного космолога и астрофизика проф. MIT Макса Тегмарка коллеги прозвали «Безумный Макс» за его бескомпромиссность, смелые нетрадиционные идеи и страсть к приключениям. И все эти качества вновь проявились во вчерашнем обращении к правительству США - «Предложение Манхэттенского проекта по AGI - это научное мошенничество… Сделать это, - означало бы вступить в гонку к самоуничтожению».
Речь идет о новом докладе Комиссии США по экономике и безопасности в отношениях с Китаем (USCC: US-China Economic and Security Review Commission), рекомендующем Конгрессу создать и профинансировать программу по типу "Манхэттенского проекта", направленную на стремительное развитие и достижение возможностей Искусственного Общего Интеллекта (AGI).
Не буду здесь пересказывать документ Тегмарка, ибо автор сам коротко и ясно изложил, почему этот проект - научное мошенничество и почему его развертывание равносильно вступлению в гонку к самоуничтожению.
Отмечу лишь, что такая позиция разделяется многими ведущими исследователями ИИ, предостерегающими, что AGI может привести к гибели человечества (физической или, в лучшем случае, как вида). Как сказал лауреат Нобелевской премии по ИИ Джефф Хинтон в прошлом месяце: "Как только искусственный интеллект станет умнее нас, он возьмёт контроль в свои руки."
Но самое главное, на мой взгляд, из того, что говорит и пишет Тегмарк в своем манифесте и сопровождающих его твитах на ту же тему, следующее.
1) Ключевой мотивацией проекта является вовсе не сам AGI, а через его обретение, превращение США в мирового гегемона, способного за счет AGI подмять под себя своего главного соперника на эту роль - Китай.
2) Сэму Альтману удалось заручиться в деле подачи «Манхэттенского проекта» для AGI, как концепции национального технологического скачка, поддержкой мощного «лоббистского треугольника».
Подробней об этом и почему мне кажется, что «Безумный Макс» своим манифестом нарвался на новое большое приключение, читайте здесь
#AGI
"Непобедимый 2: Самоорганизованное жертвоприношение"
Найдена рукопись неизданного романа Станислава Лема.
Что было бы:
• если б статья об исследовании Принстонского университета "Стратегическое жертвоприношение: Самоорганизация роя роботов в задачах локализации и инспекционного обследования" была опубликовано не сейчас, а на 20 лет раньше;
• и прочтя эту статью за 2 года до смерти, Станислав Лем так бы увлекся идеей непобедимости стратегии самопожертвования у самоорганизующегося роя роботов, что решил бы написать продолжение романа «Непобедимый»;
• и рукопись этого недописанного романа в конце 2023 года была бы вдруг найдена при капремонте здания архива краковского дома Станислава Лема?
А вот что могло бы быть.
Мы с вами и еще миллионы фанатов ни с чем не сравнимых по глубине 17 романов - исследований глубинных вопросов человечества, технологий и космоса, написанных гениальным визионером-футурологом, получили бы счастливую возможность прочесть его 18й роман.
И мне так захотелось, чтобы эта счастливая возможность материализовалась в нашей реальности, что я попросил симулякр творчества Станислава Лема написать этот роман.
Однако, написание такого сложного и техно-философско глубокого романа оказалось, даже для супербыстро пишущих языковых моделей, делом не быстрым (частично и по моей вине и нерасторопности). Так что пока готов лишь «рукописный черновик» Лема, - тот самой, что «был найден при капремонте здания архива его краковского дома».
Но я не хочу ждать, пока симулякр Лема доведет эту рукопись до варианта, достойного публикации. Вдруг вообще ничего не получится, и всю работу придется выкинуть на помойку.
Поэтому я решил проверить качество полученного «рукописного черновика» (в плане перспектив его превращения в «ненаписанный роман Лема» ) следующим образом.
Я отдал этот «рукописный черновик» на рецензию своему ИИ-консультанту. И написанную им рецензию теперь предлагаю вашему вниманию.
В зависимости от того, как по этой рецензии потенциальные читатели «ненаписанного романа Лема» оценят его перспективы, буду решать, стоит ли нам с симулякром Лема продолжать работу по доводке романа до ума.
Некроэволюция продолжается: когда жертва становится стратегией
#РоиРоботов #Самоорганизация #Некроэволюция
Для 95% землян ИИ достиг нашего уровня.
А что про это думают остальные 5% - удел споров экспертов.
Рухнул последний рубеж массовых представлений о недостижимом для ИИ уровне знаний и умений – нашем человеческом уровне в творчестве.
За последние 2 года рухнули два предыдущие уровня обороны людей от посягательств все более умного и умелого в творчестве ИИ: изобразительное искусство (вкл. лица людей) и юмор.
Изображения ИИ стали неотличимы от реальности. Картины ИИ оцениваются как созданные человеком с большей вероятностью, чем настоящие созданные человеком [1]; созданные ИИ лица оцениваются как настоящие человеческие лица с большей вероятностью, чем настоящие фотографии людей [2], а созданный ИИ юмор так же смешон, как и созданные человеком шутки [3].
Последний рубеж – поэзия и литература держался дольше других.
И вот исследование Питтсбургского университета (случайная выборка 16+ тыс. участников-неэкспертов) снесло последний рубеж в поэзии [4].
• Сгенерированные ИИ стихи были оценены более благоприятно по нескольким качественным параметрам (поэтический ритм, красота языка …), что способствовало их ошибочной идентификации как написанных человеком.
• Подобно сгенерированным ИИ картинам и лицам, сгенерированные ИИ стихи теперь «более человечны, чем люди»: исследователи обнаружили, что участники с большей вероятностью считают, что сгенерированные ИИ стихи написаны человеком, по сравнению с фактическими стихами, написанными людьми.
• При этом участники оценивали стихи более негативно, когда им говорили, что это стихи ИИ, и более позитивно, когда им говорили, что это стихи написанные людьми.
Что тут скажешь в дополнение? Да вот что.
У специалистов околоИИшных областей (от информатики до нейробиологии) нет не только единого определения сильного ИИ (AGI), но и понимания, как определить, что ИИ уровня AGI появился.
У простого же народа (неэкспертов) с этими заморочками существенно проще. Если для большинства из них деятельность ИИ (его поведение, работа, творчество) неотличима от деятельности людей, можно считать, что ИИ достиг уровня AGI.
С позиции неэкспертов в настоящий момент в области ИИ имеем следующее.
1. Поведение ИИ уже неотличимо от человеческого, по крайней мере, на уровне языкового поведения. О неязыковом поведении речь пока не идет. Ибо для такового ИИ должен быть отелеснен (иначе как он сможет проявлять свое неязыковое поведение). Эта неотличимость ИИ от людей зафиксирована разнообразными тестами. Они, возможно, в чем-то несовершенны, но других пока нет.
Т.е. по критерию «поведение» (языковое) ИИ уже достиг человеческого уровня.
2. Работа. Число профессиональных тестов, показывающих уровень знаний и навыков ИИ на уровне топ 10% работающих здесь людей, уже составляет десятки. Это число продолжает быстро расти. И если мы не вправе пока сказать, что ИИ не может сравниться с ТОР 10% работающих в какой-то специальности, то, вполне возможно, лишь потому, что для этой специальности еще не разработан надежный тест.
Т.е. по критерию «работа» ИИ уже достиг человеческого уровня для многих работ. И по мере совершенствования ИИ, и разработки новых тестов, недостижимых для ИИ интеллектуальных работ (где бы они были на уровне ТОР 10%) уже в 2025 останется мало.
3. Творчество. Про поэзию написано выше. А что с литературой? Исследования типа Питтсбургского на подходе. А пока они завершаются, можете удостовериться, что уровень массового чтива (типа «Код да Винчи» - тираж 60 млн на 40 языков) для ИИ запросто достижим.
Вот пример от Итана Молика [5], попросившего ИИ:
«Клод, мне нужна вымышленная глубокая альтернативная история в духе Тима Пауэрса, Мэтью Росси или Пинчона» … «Копай глубже: Гамильтон действительно нацарапал уравнение на мосту, Август Де Морган существовал на самом деле, действительно было движение литовских книгоношей...»
Результат улетный:
КВАТЕРНИОННАЯ ЕРЕСЬ: МАТЕМАТИКА КАК ЗАРАЗНОЕ МЫШЛЕНИЕ
#AGI
Эпидемия стратегической беременности в Хайтеке.
Китайские чиновники наступили на новые грабли закона Гудхарта.
Читатели, знающие о законе Гудхарта, наверняка помнят о его наиболее показательных кейсах. Например, когда весной 1902 г. французские колониальные чиновники в Ханое, опасаясь бубонной чумы, объявили войну нашествию крыс. Чиновники стимулировали крысоловов, предлагая вознаграждение по 1 центу за каждый доставленный труп. По мере роста горы мертвых крыс, чиновники решили платить не за трупы, а за каждый крысиный хвост… Итог оказался плачевным. Жители приносили все новые тысячи хвостов. Но город все больше заполоняли бесхвостые крысы, которых жители оставляли в живых для размножения и, следовательно, снабжения новыми ценными хвостами. Хуже того, предприимчивые люди начали разводить крыс, выращивая хвосты для получения вознаграждения.
В этом примере, согласно закону Гудхарта, мера (крысиные трупы или хвосты) является оперативным показателем достижения некоторой цели (сокращение популяции крыс). Однако, когда мера становится целью, ее корреляция с этой целью уменьшается или, в крайних случаях, вообще исчезает, что приводит к непреднамеренным и часто неблагоприятным результатам. В приведенном примере популяция крыс в Ханое резко возросла, когда программа была прекращена: ставшие бесполезными крысы были выпущены на свободу в городе. То есть цель не только не была достигнута, но стало еще хуже (подробней см. мой пост [1]).
Спустя 100+ лет госчиновники всех стран не перестают наступать на все новые грабли закона Гудхарта. Вот какие замечательные грабли придумали себе госчиновники Китая.
Поскольку Китай все отчаянней пытается остановить падение рождаемости, местные партийные работники настойчиво и беспардонно обзванивают женщин, чтобы всеми правдами и неправдами побудить их рожать больше детей. Женщины жалуются на звонки в китайских соцсетях, говоря, что чиновники ну ооочень настойчивы. Похоже, партийные чиновники не понимают, что разговаривают с совершенно другим поколением, которое гораздо больше ценит конфиденциальность, качество жизни и возможность выбора. Ведь доходят до того, что они выпытывают у женщины, беременна ли она сейчас, и если нет - когда у нее были последние месячные [2, 3].
Но народ, как и в случае с крысиными хвостами, нашел выгодный для себя способ использования новой госинициативы. Это т.н. «стратегическая беременность».
Феномен «стратегической беременности» [战略性怀孕], набирает все большие обороты. Его суть в том, что госинициатива партийных чиновников стимулировать женщин рожать дала в руки предприимчивых китаянок отличный способ влияния на развитие своей карьеры и, как минимум, избегания увольнений в условиях лихорадки сокращений (штатов и вообще расходов) на переживающих трансформацию сегментах хайтека.
В китайских соцсетях все больше публикаций «практических руководств» по «стратегической беременности». Напр. дама рассказывает, как она благополучно избежала трех волн увольнений в крупной компании с момента беременности до отпуска по уходу за ребенком, когда ее отдел сократился с более чем дюжины человек до одной ее самой.
Предлагаемые планы весьма конкретны.
1) забеременеть во 2м квартале года
2) сообщить о беременности только после получения премии
3) убедиться, что 3й триместр беременности совпадает со сроками национальных и провинциальных экзаменов на госслужбу
4) после родов продолжить проверку знаний во время декретного отпуска и принять участие в других экзаменах в 1й половине следующего года
5) закончить грудное вскармливание и затем наверстать упущенное к сезону набора на другие должности.
И это всего лишь один из самых простых по изысканности хитрости планов.
Так что, похоже, закон Гудхарта опять на марше. И новая китайская чиновничья инициатива имеет все шансы закончиться, подобна вьетнамской истории с крысиными хвостами.
Подробней см 4 и перевод Джеффри Динга [5]
P.S. Мышление, ведущее чиновников в ловушки Гудхарта, заразительно: «Беременным из 16 регионов России будут выдавать письмо патриарха Кирилла» [6].
#Китай #Вызовы21века
Пропагандистские ИИ-боты будут маскироваться под экспертов-людей.
Эксперты вызывают больше доверия, даже если они уступают ИИ в структуре аргументации и объеме знаний.
5 лет назад мой рассказ о грядущем засилье социохакинга (на рис слева) многим казался чудаковатым алармизмом. Но в ближайшие 5 лет самым ощутимым последствием (как для индивидов, так и для всего общества) массового внедрения ИИ-чатботов станет именно вездесущий алгоритмический социохакинг – куда более человечный на вид, но на деле куда более страшный (на рис. справа)
Сверхчеловеческие языковые способности моделей, типа ChatGPT, открывают фантастические перспективы для отработки методов манипулирования людьми (в целях бизнеса или власти), а также для пропаганды, дезинформации и мошенничества. Ведь социохакинг объединяет в себе две колоссально мощные когнитивные технологии: суперубеждения людей и их суперобмана.
В силу этого, социохакинг одинаково нужен, важен и ценен и корпорациям, и властям. И те, и другие уже активно экспериментируют с его применением.
Нам же трудно этому что-либо противопоставить. Как я писал об этом в своем апрельском обзорном посте про социохакин, «началось обрушение фронта обороны от социохакинга - рушится уже 3я линия обороны, а 4ю еще не построили» (кто не читал, сможет найти в этом посте ссылки на другие интересные посты о технологиях социохакинга).
Но все в области ИИ сейчас развивается с немыслимой ранее скоростью. И за прошедшие полгода в социохакинге произошли две важных подвижки.
Свой августовский пост о 1ой из этих подвижек я назвал так: «Это изменит мир. Будучи пока не в состоянии симулировать общий интеллект индивида, ИИ-системы уже создают симулякры коллективного бессознательного социумов».
Вторая же подвижка произошла только что. Результаты исследования «Искусственное влияние? Сравнение убеждающей силы ИИ и человека в снижении уверенности в убеждениях» вносят важное уточнение в уже сложившиеся представления, что люди верят ИИ больше чем другим людям (см. мой пост «Получено уже 3е подтверждение сверхчеловеческого превосходства ИИ в убеждении людей»).
Новое исследование:
• С одной стороны, еще раз подтвердило, что это так - люди верят ИИ больше чем другим людям. ChatGPT смог уменьшить уверенность участников эксперимента в их ложных убеждениях (в среднем уверенность снизилась на 12.48%, и 29% участников даже изменили свои взгляды на противоположные, более точные)
• Однако, с другой стороны, исследование убедительно показало, что переубеждение происходит несмотря на то, что источником является ИИ, а не благодаря ему. Исследование показывает, что люди воспринимают ChatGPT примерно на том же уровне, что и обычного человека, но меньше доверяют ИИ, чем эксперту.
Иными словами, ChatGPT оказался не более убедительным, чем обычный респондент с противоположной точкой зрения. Эксперт по теме был значительно более убедительным.
Отсюда следует крайне важный для эффективности социохакинга вывод.
Максимальная манипулятивная мощь алгоритмического социохакинга достигается сочетанием:
✔️ способностей ИИ-чатботов к убеждению за счет структуры аргументации и объемов знаний;
✔️ и умения ИИ-чатботов убедительно имитировать экспертов, поскольку эксперты вызывают больше доверия у людей
Так что ждите появления в медиа тысяч новых «экспертов», способных убедить и переубедить нас в чем угодно.
#Социохакинг
Открытие тысячелетия - создана универсальная модель человеческого познания.
И уж поверьте, - это важнее, чем выборы Трампа.
Вычислительная модель «Кентавр» способна точно (!) предсказывать и моделировать любое (!) человеческое поведение в любом (!) эксперименте из любой (!) области, который можно описать на естественном языке.
Это открытие сделано выдающимся коллективом из 15-ти ведущих мировых научных центров. И оно окажет прорывное влияние на когнитивные науки, бросая вызов существующей парадигме разработки вычислительных моделей человеческого разума.
Кратко это открытие можно описать так:
• если революционный прорыв ChatGPT показал человечеству, что ИИ-модели могут быть неотличимы от людей в любых действиях, основанных на использовании человеческих языков, -
• то революционный прорыв «Кентавра» показывает человечеству, что ИИ-модели могут быть неотличимы от людей по своему поведению в любых ситуациях и обстоятельствах, связанных с исследованием, планированием и научением.
Иными словами, ИИ-модели могут не только оперировать на наших языках неотличимо от нас, но и при этом вести себя, как неотличимые от нас разумные сущности.
Авторы исследования создали модель «Кентавр» путем дообучения открытой языкового модели Llama 3.1 70B на новом крупномасштабном наборе данных под названием Psych-101. Psych-101 – набор данных беспрецедентного масштаба. Он охватывая данные по каждому психологическому испытанию от более чем 60,000 участников, которые сделали более 10,000,000 актов выбора в 160 экспериментах.
«Кентавр» не только точнее моделирует поведение новых участников по сравнению с существующими когнитивными моделями, но и обобщает свои знания на новые контексты, модификации задач и совершенно новые области.
Более того, авторы обнаружили, что внутренние представления модели становятся более согласованными с человеческой нейронной активностью после дообучения модели.
Это открытие имеет реальные шансы стать универсальной моделью познания. Следующим шагом должно стать преобразование этой универсальной вычислительной модели в единую теорию человеческого познания.
#LLMvsHomo #Познание
За 18 месяцев до конца света.
Обращение компании Anthropic к правительствам.
Это сигнал тревоги от одного из лидеров разработки самых мощных современных ИИ.
Компания Anthropic призвала правительства «срочно принять меры по политике ИИ в течение следующих 18 месяцев», поскольку «окно для упреждающего предотвращения рисков быстро закрывается».
Возможность реализации преимуществ ИИ и одновременного снижения ИИ-рисков, растает уже через 1.5 года, - пишут авторы обращения. А когда окно возможностей закроется – будет поздно пить боржоми. Мир окажется в худшем из возможных вариантов: прогресс будет тупо тормозиться рефлекторным регулированием, а риски при этом будут только расти.
Авторы обращения реалисты. И они знают, о чем говорят, гораздо лучше большинства своих потенциальных критиков.
• Они не пытаются давать прогнозы о сроках появления AGI.
• И не спекулируют на гипотезах о возможной злонамеренности продвинутого ИИ.
Вместо этого, специалисты Anthropic:
✔️ исходя из уже достигнутой скорости расширения и углубления возможностей своих ИИ-моделей,
✔️ и трезво оценивая, каких возможностей они (своими руками и своей головой) смогут достичь в новых ИИ-моделях за 18 мес (с учетом доступного им финансово и физически оборудования), –
приходят к такому выводу.
Этих возможностей может быть вполне достаточно, чтобы злодеи, фанатики или идиоты могли с помощью ИИ создавать реальные угрозы (химические, биологические или кибернетические) здоровью и жизни тысяч и миллионов людей. А способов превентивного предотвращения этого кошмара у правительств не будет.
Все аргументы и факты изложены в документе на 13 мин чтения The case for targeted regulation, о котором в Рунете пока ни слова.
#ИИриски
Третий бастион чувств взят.
Открыт путь ко «второму Я» и «телепортации запахов».
«”Настоящий Метаверс“ появится лишь в 2030х после широкого развертывания 6G. В таком Метаверсе все аватары будут типа ”второе Я“, т.е. полное впечатление, что вы все это реально видите, слышите и чувствуете: чувствуете запахи, слушаете, что происходит вокруг - полное ощущение. При этом ваш аватар будет находиться не только в цифровой реальности, но и в физической реальности. Там будет работать сильно интеллектуальный дрон, оснащенный всеми системами камер и датчиков, способных вам передать все реальные ощущения, которые вы будете видеть, нюхать, чувствовать, находясь в своем собственном теле… Весь туризм изменится. У каждого свой ИИ-дрон, имитирующий индивидуальное ”второе Я“. Телепортируясь с вами в саванну, мы видим, слышим, чувствует – от аромата грязного носорога до чего угодно. Причем вы видите меня, я вижу вас, … и мы летим над саванной, видя и слыша ее под собой и через запахи ощущая ее реальность …»
Так я рассказывал почти 2 года назад о фантастических перспективах “туристической телепортации“ нашего ”второго Я“, что появится в 2030х с переходом технологий Метаверся на 6G.
Тогда же в 2022, объясняя детали в посте «Шестичувственный VR для Метаверса уже рядом», я писал, что задача полного погружения в 6SVR Метаверса требует задействовать: зрение, слух, вкус, обоняние, осязание ивестибулярный аппарат (чувство равновесия и положения в пространстве, ускорение). И что главным затыком с обонянием тогда было отсутствие у запахов некоего универсального конструктора (типа RGB для кодирования цвета), позволяющего кодировать любой запах сочетанием элементов конструктора.
Но все преодолимо. И как я тогда писал «через 10 лет мир запахов будет стандартной фичей Метаверса». Ибо гарнитуры уже учились источать не только простые запахи (типа запаха роз, клубники или шоколада), но и сложные комбинированные запахи (типа запаха пляжа, требующего сочетание запахов песка, морского бриза и солнцезащитного крема). Однако, 2 года назад все эти гарнитуры были далеки от совершенства, необходимого для «телепортации» чувств. И я заканчивал тот пост, что «в ближайшие годы предстоит решить 3 главные задачи».
И вот не через 3, а через 2 года проект компании Osmo, так и названный «Телепортация запахов», увенчался успехом.
«Мы сделали это!» - написали авторы в блоге компании. И как нынче становится все чаще, - ключевая роль в успехе принадлежит ИИ.
• ИИ дематериализует и оцифровывает комбинации молекул, воспринимаемых нами, как запах.
• Эти данные становятся координатами на Карте основных ароматов (сложная модель, которая отображает запахи в многомерном пространстве для более точного воссоздания) — новаторском инструменте на основе ИИ, который может предсказывать формулу того, как пахнет определённое сочетание молекул.
• Эта формула отправляется одному из роботов-синтезаторов запахов, который воспринимает её как рецепт и смешивает различные ароматы для воспроизведения нашего образца.
Скоро компания планирует открыть демо для общественности, чтобы люди могли лично испытать телепортацию запаха. Пользователя попросят выбрать цветок или фрукт из обширной коллекции, а затем дадут ему или ей возможность хорошенько запомнить этот запах, пока компания анализирует образец в своей лаборатории. За один сеанс компания воссоздаст выбранный аромат и распылит его обратно к пользователю. А затем наступит момент истины: отзыв пользователя, насколько точным было воспроизведение запаха.
#Metaverse #Запах
Не время быть идиотами, ИИ может победить людей.
В начале 21 века эволюция человека достигла своей максимальной точки. Естественный отбор, процесс, благодаря которому сильнейшие, умнейшие, быстрейшие размножались активнее чем другие ... теперь вывел на первый план иные качества ... процесс начал двигаться в обратную сторону, в сторону отупения. Учитывая уничтожение хищников, угрожающих исчезновению вида, поощряться стало максимально быстрое размножение, а разумные люди оказались перед угрозой исчезновения."
Это преамбула культового фильма-антиутопии «Идиократия» (кто не видел, смотрите).
Фильм – иллюстрация гипотезы о превращении земной цивилизации в мир кретинов, в результате неизбежной траектории H. sapiens к идиотизму – см. трейлер.
Через 6 лет после выхода фильма «гипотеза идиократии» получила подтверждение в работах известного американского биолога Дж. Крабтри. Разработанная им матмодель показала, что роль естественного отбора уменьшается, и это ведет к накоплению мутаций, ухудшению умственного и эмоционального развития.
Модель Крабтри – лишь эвристическая гипотеза. Ибо проверить ее адекватность невозможно из-за отсутствия возможности провести эксперимент.
Но как иначе тогда, черт побери, объяснять такие вещи? (см. рисунок)
Вверху слева: оценки p(doom) – вероятности того, что развитие ИИ приведет человечество к гибели, по мнению ведущих специалистов ИИ
Оценка Дарио Амадеи (СЕО Anthropic), недавно провозгласившего, что ИИ станет для человечества «машиной благодатной милости»: 10-25%
Вверху справа: Метафорическая иллюстрация того, что такая оценка Амадеи близка к вероятности «русской рулетки», в которую человечество играет, выпуская в люди новые версии после GPT-4.
Внизу справа: оценки аналитиков Ситигруп перспектив развития ИИ: AGI в 2029, ASI с 2031.
Внизу слева их же оценки того, какие скилсы вам нужно развивать, чтобы ни AGI ни ASI не лишили вас работы: коммуникации, критическое мышление, эмоциональный интеллект, эмпатию …
Как тут не вспомнить гипотезу Крабтри, что планета превращается в мир идиотов.
И всем рекомендую помнить, что проф. Деан (один из самых известных в мире нейробиологов) уже 2 года призывает человечество задуматься: «Не время быть идиотами, ИИ может победить людей».
#ИИ #AGI #LLMvsHomo
Первый в мире «жидкий ИИ».
Похож на ChatGPT, но прозрачен, энергоэффективен и почти в 500 раз дешевле.
Вчера самый популярный ИИ-стартап Бостона Liquid AI провел большое публичное мероприятие в MIT, чтобы продемонстрировать свои последние разработки, материализовавшие их «уникальный и революционный подход к ИИ» (видео рассказ о мероприятии).
«Мы создаем самые эффективные и самые мощные системы ИИ, которые вы еще не видели» и «Liquid AI делает возможным то, что до сих пор было невозможным» - объявил соучредитель Liquid AI Рамин Хасини, открывший мероприятие вместе с губернатором Маурой Хили.
Бостон Глоб дала своему репортажу об этом событии название «Маленькие черви, большие мечты: как мозг беспозвоночного вдохновил Бостон на самую большую добавку к ИИ» с подзаголовками «Liquid AI стремится стать ключевым событием, «подобным приезду Beatles в Америку» и «Модель ИИ LiquidAI отличается от модели LLM OpenAI».
Последнее – читая правда. Ибо 3 новых модели LiquidAI – это модели генеративного ИИ принципиально нового класса LFM (Liquid Foundation Models - Жидкие Базовые Модели), демонстрирующие топовую производительность при любом масштабе, и при занимающие ощутимо меньший объем памяти, обеспечивая более эффективные вывод.
Кроме того, LFM:
• снижает зависимость от облачных сервисов (что снижает затраты и потребление энергии), в результате чего модель может работать на смартфоне без Интернета;
• обеспечивает большую объяснимость и прозрачность, чем архитектуры на основе трансформаторов, потому что поведение моделей LFM можно перемотать назад, чтобы увидеть, как они произвели результат;
• разработка 3х моделей потребовала всего лишь $38 млн интвестиций (сравните с $17.9 млрд у OpenAI)
«Вдохновленная структурой мозга червя C. elegans, архитекрута класса LFM не похожа ни на что из того, что предлагают OpenAI, Google и их конкуренты, — однако она может предложить те же самые революционные приложения, используя при этом много меньше электричества» - сказал Рамин Хасини.
Червь C. elegans является одним из немногих существ, чья нервная система была полностью картирована, и он способен к удивительно сложному поведению, несмотря на то, что у него всего 302 нейрона. «Когда-то это был просто научный проект, но эта технология полностью коммерциализирована и полностью готова приносить пользу предприятиям», —объявил Хасани.
Кардинальное отличие в следующем.
• Внутри обычной нейронной сети свойства каждого моделируемого нейрона определяются статическим значением («весом»), который влияет на порог его возбуждения.
• В жидкостной нейронной сети поведение каждого нейрона управляется уравнением, которое предсказывает его поведение с течением времени. Сама же сеть, в ходе своего функционирования, решает каскад связанных уравнений. Конструкция делает сеть более эффективной и гибкой, позволяя ей обучаться даже после обучения, в отличие от обычной нейронной сети.
Все это звучит, как сказка. Но попробуйте сами поиграть с «жидким ИИ-чатботом». Мне очень понравилось.
PS И ведь предупреждал же еще в 2018, что «Человечество движется к разжижению мозга. Это возможный переход на альтернативный вариант интеллекта».
# LFM
Пузырь AI2 лопнет, актуализируются квантовые угрозы Шрёдингера и обратной кражи личности.
Опубликован прогноз BeyondTrust по кибербезопасности на 2025 год и далее.
Все 8 прогнозов, имхо, имеют неплохие шансы материализоваться (как это и случилось с прогнозами BeyondTrust на 2024).
Три из новых прогнозов на 2025 год и далее по важности заслуживают особого внимания.
ИИ² лопнет как пузырь, заодно и развенчивая преувеличенную ИИ-угрозу
Искусственная инфляция (ИИ) ожиданий Искусственного Интеллекта (ИИ) — или ИИ² — уже достигла своего пика в 2024 году. Наблюдайте, как этот пузырь неумолимо лопается во многих сферах на протяжении 2025 года.
Хотя некоторые обещания ИИ сбылись, и технологии (такие как ChatGPT и его плагины) продолжают впечатлять своими возможностями, технологии на базе ИИ в значительной степени не оправдали колоссальных ожиданий.
Отдельные рынки, инструменты и технологии действительно получают пользу от ИИ, но во многих кругах термины "с поддержкой ИИ" или "управляемый ИИ" используются чрезмерно и необоснованно. Это подразумевает, что эти термины будут приобретать все более негативные коннотации, что может фактически навредить маркетингу продукта или возможностей, с которыми они связаны.
В 2025 году мы ожидаем, что индустрия умерит обещания, инвестиции и ажиотаж вокруг новых возможностей ИИ и сосредоточится на том, что реально, а что является маркетинговым шумом. Мы увидим, как узконаправленный ИИ (не AGI – этот, по самым оптимистичным прогнозам, появится через десятилетия) закрепится в промышленном использовании как инструмент для базовой безопасности и рабочих процессов ИИ. Примеры могут включать автоматизацию создания продуктов, оптимизацию цепочек поставок и снижение сложности и требуемого уровня квалификации для выполнения определенных задач, основанных на лучших практиках безопасности.
Организации столкнутся с квантовыми вычислительными угрозами Шрёдингера
Подобно парадоксу кота Шрёдингера, угрозы квантовых вычислений в 2025 году будут одновременно существовать в двух состояниях. Вероятно, возможности квантовых вычислений будут служить инструментом дешифрования, делая устаревшими многие проверенные и надёжные средства защиты. Крупные организации будут стремиться подготовиться к этому упадку стандартов шифрования в пост-квантовом мире, признавая при этом, что угрозы пока реально не существуют. Это будет противостояние теории и реальности.
После выпуска пост-квантовых стандартов шифрования NIST многие крупные организации — особенно в сфере финансовых услуг — начнут длительный переход к принятию новых стандартов. Хотя полная интеграция новых алгоритмов, вероятно, займет много лет, важно начать этот путь сейчас, прежде чем квантовые угрозы станут общераспространенными (возможно, к концу десятилетия).
Войны клонов: Обратная кража личности будет массово порождать цифровых двойников
Ожидается рост обратной кражи личности, когда все данные утечек, накопленные за прошлые годы, неправомерно объединяются с дополнительными данными и предположениями о том, кто вы на самом деле, создавая поддельные версии вашей цифровой личности.
Почти все знакомы с концепцией кражи личности. Целые бизнесы построены на обнаружении угроз личности и защите сервисов и финансов. Однако обратная кража личности — относительно новая концепция. Она происходит, когда ваша личность ложно связывается с другой личностью, которая не является вашей.
Обратная кража личности может произойти, когда кто-то другой использует ваш email-адрес или номер телефона (по ошибке или намеренно) для регистрации где-либо, в результате чего вся их личная информация отправляется вам. В более продвинутой форме обратная кража личности может включать электронную и публичную привязку псевдонима — или другой личности — к вашей собственной без вашего ведома, для каких-то злонамеренных целей.
Подробней здесь
#Кибербезопасность
Нежить и нелюди уже среди нас… как и было сказано.
Два класса химер совершенствуются, третий - появится лет через 10.
Это обсуждение на троих (Сергей Цыпцын, Сергей Сухов и я) в Дискуссионном клубе “Ноосферы” продолжает начатую в моем выступлении 2021 года тему «Мир химер».
Три года назад я так классифицировал и прогнозировал развитие этого «мира химер».
• «Биохимера» (гибрид тела и чужих органов) появятся через 5-10 лет
• «Инфохимера» (гибрид мозга и чужого разума) уже среди нас
• «Материализованный дигитант» (гибрид души и чужих чувств появится через 15-20 лет
Спустя 3 года первые 2 прогноза подтвердились, а 3й на пути к подтверждению.
• «Биохимеры» людей уже на подходе.
Прогресс здесь очевиден: от гибридных эмбрионов к гибридным существам:
2021 – получены химерные эмбрионы яванского макака, у которых часть клеток были человеческими [1]
2022 – созданы мыши с химерным мозгом [2]
2024 – созданы мыши с полноценной человеческой иммунной системой [3]
• «Инфохимеры» уже не просто среди нас, а их уже сотни миллионов. Это “Альфа-инфорги” – первые цифроврожденные: [4]
- с иным образом жизни и поведением,
- с новыми, отличными от сапиенсов, адаптационными способностями и когнитивными гаджетами, оптимальными для жизни в цифровой среде,
- возможно, даже с недоступными для сапиенсов способами восприятия цифровой реальности, её познания и взаимодействия с ней
• До появления «Материализованных дигитантов» остается лет 10. Но уже появляются совсем неожиданный химеры, типа Литбесов - живых мертвецов [5]
Так что вопрос «Как преодолеть моральный антропоцентризм по отношению к нелюдям?» уже в повестке. Ибо уже несомненно, что совсем скоро людям предстоит жить в одном мире с интеллектуальными сущностями, не являющимися людьми (если хотите, нелюдями): 3 класса химер, воплощенный ИИ, а еще и продукты биоинженерии живых интеллектуальных машин [6].
Помимо перечисленных выше ссылок, рекомендую:
• Канал Сергея Цыпцына “Метаверсище и ИИще”
• Канал Сергея Сухова StoicStrategy
#Химеры
