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

_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

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

_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

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

_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney

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

_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney

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

_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P

Стань спонсором!

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

_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney

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

_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P

-------
Секретики!
-------

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

_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

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
ibmedia.by

_______
Источник | #theworldisnoteasy

_________________________________

Прогнозы на 2025 год об ИИ

1. Появится компания/продукт стоимостью $1B, который был создан человеком без технических навыков, только с использованием ИИ.

2. ИИ-персона в социальных сетях (ютуб, подкасты, интаграм, твитер) наберет больше 100М подписчиков

3. Одна или несколько компаний из S&P 500 исчезнет из этого списка, потому что её продукт/услуга будет автоматизирована и коммодитизирована с помощью ИИ

4. Выйдет статья в журнале уровня Lancet, Nature где со-автором будет ИИ

5. Будет больше миллиона ИИ-агентов ончейн, с общей капитализацией больше $10B

6. OpenAI/Anthropic/Meta запустит ИИ-hardware и браузер

7. ИИ, роботы, дроны станут существенной (критической) частью стратегии национальной безопаности США

8. Выйдет первая полностью generative игра и попадет в топы стима

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

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

_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot