Стохастический попугай умер. Да здравствуют близнецы Homo sapiens!
О запуске ИИ от Google, названном его авторами Gemini (близнецы), в ближайшие 10 дней будут писать все мировые СМИ. Разборы и оценки способностей Gemini последуют ото всех профессиональных аналитиков и диванных экспертов. Диапазон этих оценок будет велик и, зачастую, полярен.
Но самое главное, в чем каждый из вас может убедиться сам, посмотрев лишь 5 мин этого видео [1]:
1) Gemini похоронил все разговоры о стохастическом попугае больших языковых моделей, экспериментально доказывая, что он понимает наш мир.
2) Gemini – это не только мультимодальная модель, которая понимает тексты, программный код, изображения, аудио и видео.
Gemini – это близнец Homo sapiens, подобно людям обладающий единой мультисенсорной моделью для понимания окружающего мира.
3) И да – это уже AGI (если, конечно, мы не отвергаем наличия «общего интеллекта» у детей)
[1] youtu.be
#AGI
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
О запуске ИИ от Google, названном его авторами Gemini (близнецы), в ближайшие 10 дней будут писать все мировые СМИ. Разборы и оценки способностей Gemini последуют ото всех профессиональных аналитиков и диванных экспертов. Диапазон этих оценок будет велик и, зачастую, полярен.
Но самое главное, в чем каждый из вас может убедиться сам, посмотрев лишь 5 мин этого видео [1]:
1) Gemini похоронил все разговоры о стохастическом попугае больших языковых моделей, экспериментально доказывая, что он понимает наш мир.
2) Gemini – это не только мультимодальная модель, которая понимает тексты, программный код, изображения, аудио и видео.
Gemini – это близнец Homo sapiens, подобно людям обладающий единой мультисенсорной моделью для понимания окружающего мира.
3) И да – это уже AGI (если, конечно, мы не отвергаем наличия «общего интеллекта» у детей)
[1] youtu.be
#AGI
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
ИИ вскрыл “пространство открытий” человечества, войдя туда через заднюю дверь.
Столь эпохальный прорыв Google DeepMind авторы от греха опасаются называть своим именем.
FunSearch от Google DeepMind, - скромно представленная создателями, как новый эволюционный методический инструмент решения математических задач, с ходу в карьер сделал математическое открытие, решив центральную задачу экстремальной комбинаторики – задачу о наборе предельных значений.
Это несомненная сенсация, поскольку:
• это 2-е в истории человечества математическое открытие, сделанное машиной (1-е открытие также сделал DeepMind, создав в 2022 AlphaTensor (агент в стиле AlphaZero), который обнаружил превосходящие человеческие алгоритмы для выполнения таких задач, как умножение матриц)
• это 1-е в истории человечества математическое открытие, сделанное большой языковой моделью (LLM) – главным кандидатом на превращение в СуперИИ.
deepmind.google
Однако, если называть вещи своими именами, - это не «еще одна сенсация», а суперсенсация, открывающая новую эру в развитии ИИ на основе LLM - эволюционный метод FunSearch позволяет расширять границы человеческих знаний.
✔️ Этот метод позволяет ИИ на основе LLM выходить за пределы знаний, предоставленных модели людьми на стадии ее обучения (и воплощенные, в результате обучения, в миллиарды и триллионы корреляций между словами).
✔️ Образно говоря, этот метод открывает для ИИ на основе LLM «дверь в пространство знаний», еще не познанных людьми.
✔️ Но это не обычная «дверь», через которую в это пространство попадают люди, совершая открытия. Это, своего рода, «задняя дверь», - не доступная людям, но вполне подходящая для LLM.
Хитрость «задней двери в пространство еще не познанных людьми знаний» в том, что, подобно всем другим интеллектуальным операциям LLM, эта операция нечеловеческая (не доступная людям в силу своих масштабов).
1. сначала предварительно обученная LLM генерирует первоначальные творческие решения в виде компьютерного кода;
2. потом вступает в дела «автоматический оценщик», задача которого отсеять из множества первоначальных решений любые подозрения на конфабуляции модели (кстати, использование применительно к LLM термина «галлюцинация» - это сильное огрубление смысла, ведущее к его ограниченной трактовке; верный термин – именно конфабуляция), т.е. возникновение ложного опыта из-за появления фрагментов памяти с описанием того, чего, на самом деле, не было в реальных данных обучения);
3. в результате объединения 1 и 2, первоначальные решения эволюционным путем «превращаются» в новые знания, т.е., по сути, происходит «автоматизация открытий», о которой вот уже несколько десятков лет мечтают разработчики ИИ - вычисления превращаются а оригинальные инсайты.
В заключение немного остужу восторги.
Это вовсе не преувеличение, что FunSearch знаменует новую эру в развитии ИИ на основе LLM, позволяя им проникать в «пространство открытий» человечества.
Однако, FunSearch позволяет ИИ попасть лишь в весьма небольшую часть этого пространства – в пространство решений задач, для которых легко написать код, оценивающий возможные решения.
Ибо многие из наиболее важных проблем — это проблемы, которые мы не знаем, как правильно оценить успех в их решении. Для большинства таких проблем, знай мы, как количественно оценить успех, уж решения то мы уж как-нибудь придумали бы.... (подробней про это я написал целый суперлонгрид «Ловушка Гудхарта» для ИИ https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1830.
А для того, чтоб сравниться с людьми в полном освоении «пространства открытий», без интуитивной прозорливости ИИ не обойтись (впрочем, и про это я уже писал 😊 https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1650).
#ИИ #AGI #Вызовы21века #инновации #серендипность
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot
Столь эпохальный прорыв Google DeepMind авторы от греха опасаются называть своим именем.
FunSearch от Google DeepMind, - скромно представленная создателями, как новый эволюционный методический инструмент решения математических задач, с ходу в карьер сделал математическое открытие, решив центральную задачу экстремальной комбинаторики – задачу о наборе предельных значений.
Это несомненная сенсация, поскольку:
• это 2-е в истории человечества математическое открытие, сделанное машиной (1-е открытие также сделал DeepMind, создав в 2022 AlphaTensor (агент в стиле AlphaZero), который обнаружил превосходящие человеческие алгоритмы для выполнения таких задач, как умножение матриц)
• это 1-е в истории человечества математическое открытие, сделанное большой языковой моделью (LLM) – главным кандидатом на превращение в СуперИИ.
deepmind.google
Однако, если называть вещи своими именами, - это не «еще одна сенсация», а суперсенсация, открывающая новую эру в развитии ИИ на основе LLM - эволюционный метод FunSearch позволяет расширять границы человеческих знаний.
✔️ Этот метод позволяет ИИ на основе LLM выходить за пределы знаний, предоставленных модели людьми на стадии ее обучения (и воплощенные, в результате обучения, в миллиарды и триллионы корреляций между словами).
✔️ Образно говоря, этот метод открывает для ИИ на основе LLM «дверь в пространство знаний», еще не познанных людьми.
✔️ Но это не обычная «дверь», через которую в это пространство попадают люди, совершая открытия. Это, своего рода, «задняя дверь», - не доступная людям, но вполне подходящая для LLM.
Хитрость «задней двери в пространство еще не познанных людьми знаний» в том, что, подобно всем другим интеллектуальным операциям LLM, эта операция нечеловеческая (не доступная людям в силу своих масштабов).
1. сначала предварительно обученная LLM генерирует первоначальные творческие решения в виде компьютерного кода;
2. потом вступает в дела «автоматический оценщик», задача которого отсеять из множества первоначальных решений любые подозрения на конфабуляции модели (кстати, использование применительно к LLM термина «галлюцинация» - это сильное огрубление смысла, ведущее к его ограниченной трактовке; верный термин – именно конфабуляция), т.е. возникновение ложного опыта из-за появления фрагментов памяти с описанием того, чего, на самом деле, не было в реальных данных обучения);
3. в результате объединения 1 и 2, первоначальные решения эволюционным путем «превращаются» в новые знания, т.е., по сути, происходит «автоматизация открытий», о которой вот уже несколько десятков лет мечтают разработчики ИИ - вычисления превращаются а оригинальные инсайты.
В заключение немного остужу восторги.
Это вовсе не преувеличение, что FunSearch знаменует новую эру в развитии ИИ на основе LLM, позволяя им проникать в «пространство открытий» человечества.
Однако, FunSearch позволяет ИИ попасть лишь в весьма небольшую часть этого пространства – в пространство решений задач, для которых легко написать код, оценивающий возможные решения.
Ибо многие из наиболее важных проблем — это проблемы, которые мы не знаем, как правильно оценить успех в их решении. Для большинства таких проблем, знай мы, как количественно оценить успех, уж решения то мы уж как-нибудь придумали бы.... (подробней про это я написал целый суперлонгрид «Ловушка Гудхарта» для ИИ https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1830.
А для того, чтоб сравниться с людьми в полном освоении «пространства открытий», без интуитивной прозорливости ИИ не обойтись (впрочем, и про это я уже писал 😊 https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1650).
#ИИ #AGI #Вызовы21века #инновации #серендипность
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot
Google DeepMind
FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models
We introduce FunSearch, a method for searching for “functions” written in computer code, and find new solutions in mathematics and computer science. FunSearch works by pairing a pre-trained LLM,...
GPT-5 в 2024 и AGI в 2025.
Сэм Альтман снова взорвал мировые СМИ.
Его откровения за последнюю тройку дней (беседа c Биллом Гейтсом и выступление на стартовом мероприятии Y Combinator W24 в штаб-квартире OpenAI), вполне оправдывают сенсационный заголовок этого поста.
Если смешать, но не взбалтывать сказанное Альтманом, получается, примерно, следующее:
✔️ GPT-5 появится так скоро, что стартапам (и конкурентам) нет смысла фокусироваться на попытках устранения текущих ограничений GPT-4 (ибо большинство из этих ограничений будут частично или полностью устранены в GPT-5)
✔️ ТОР 3 ключевыми прорывами GPT-5 (делающими AGI «весьма близким») будут:
• Мультимодальность (в 1ю очередь «видео на входе и выходе»)
• Гораздо более продвинутая способность рассуждать (в 1ю очередь разблокировка когнитивных способностей Системы 2 - думай медленно в сложной ситуации)
• Надежность (сейчас GPT-4 дает 10К разных ответов на тот же вопрос и не знает, какой из них лучший, GPT-5 даст один – лучший ответ)
#GPT-5 #AGI
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
Сэм Альтман снова взорвал мировые СМИ.
Его откровения за последнюю тройку дней (беседа c Биллом Гейтсом и выступление на стартовом мероприятии Y Combinator W24 в штаб-квартире OpenAI), вполне оправдывают сенсационный заголовок этого поста.
Если смешать, но не взбалтывать сказанное Альтманом, получается, примерно, следующее:
✔️ GPT-5 появится так скоро, что стартапам (и конкурентам) нет смысла фокусироваться на попытках устранения текущих ограничений GPT-4 (ибо большинство из этих ограничений будут частично или полностью устранены в GPT-5)
✔️ ТОР 3 ключевыми прорывами GPT-5 (делающими AGI «весьма близким») будут:
• Мультимодальность (в 1ю очередь «видео на входе и выходе»)
• Гораздо более продвинутая способность рассуждать (в 1ю очередь разблокировка когнитивных способностей Системы 2 - думай медленно в сложной ситуации)
• Надежность (сейчас GPT-4 дает 10К разных ответов на тот же вопрос и не знает, какой из них лучший, GPT-5 даст один – лучший ответ)
#GPT-5 #AGI
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
Посмотри в глаза ИИ-чудовищ.
И ужаснись нечеловеческому уровню логико-пространственного мышления ИИ.
Крайне трудно представить себе интеллектуальный уровень современных ИИ-систем. Смешно ведь сравнивать свой уровень с машиной, влет переводящей сотню языков и помнящей содержание 2/3 Интернета.
Но при этом поверить, что машина много сильнее любого из нас не только в количественном смысле (число языков, прочитанных книг, перебранных вариантов и т.п.), но и в качественном – сложном логическом мышлении, - без примера нам трудно.
Так вот вам пример, - сравните себя с машиной на этой задаче.
Пусть I - центр вписанной окружности остроугольного треугольника ABC, в котором AB ≠ AC. Вписанная окружность ω треугольника ABC касается сторон BC, CA и AB в точках D, E и F соответственно. Прямая, проходящая через D и перпендикулярная EF, пересекает ω вторично в точке R. Прямая AR снова пересекает ω вторично в точке P. Окружности, описанные вокруг треугольников PCE и PBF, пересекаются вторично в точке Q.
Докажите, что прямые DI и PQ пересекаются на прямой, проходящей через A и перпендикулярной AI.
Эта задача уровня всемирной математической олимпиады требует исключительного уровня логико-пространственного мышления. Средняя «длина доказательств» (количество шагов, необходимых для полного и строгого доказательства) в задачах на таких олимпиадах – около 50.
И хотя для приведенной выше задачи это число много больше (187), ИИ-система AlphaGeometry от Google DeepMind (объединяет модель нейронного языка с механизмом символьной дедукции) решает её запросто.
Да что ей 187, - она и уровень 247 уже запросто решает. И потому до уровня золотых медалистов таких олимпиад (людей, коих, может, 1 на миллиард) AlphaGeometry осталось чуть-чуть (полагаю, к лету догонит, а к концу года уйдет в далекий отрыв).
Если вдруг вы не справились с этой задачкой, вот подсказка – рисунок для доказательства:
disk.yandex.ru
PS И даже не думайте, будто AlphaGeometry могла заранее знать решение, - ей специально 100 млн новых задач со случайной постановкой другая ИИ-система придумала.
#AGI
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
И ужаснись нечеловеческому уровню логико-пространственного мышления ИИ.
Крайне трудно представить себе интеллектуальный уровень современных ИИ-систем. Смешно ведь сравнивать свой уровень с машиной, влет переводящей сотню языков и помнящей содержание 2/3 Интернета.
Но при этом поверить, что машина много сильнее любого из нас не только в количественном смысле (число языков, прочитанных книг, перебранных вариантов и т.п.), но и в качественном – сложном логическом мышлении, - без примера нам трудно.
Так вот вам пример, - сравните себя с машиной на этой задаче.
Пусть I - центр вписанной окружности остроугольного треугольника ABC, в котором AB ≠ AC. Вписанная окружность ω треугольника ABC касается сторон BC, CA и AB в точках D, E и F соответственно. Прямая, проходящая через D и перпендикулярная EF, пересекает ω вторично в точке R. Прямая AR снова пересекает ω вторично в точке P. Окружности, описанные вокруг треугольников PCE и PBF, пересекаются вторично в точке Q.
Докажите, что прямые DI и PQ пересекаются на прямой, проходящей через A и перпендикулярной AI.
Эта задача уровня всемирной математической олимпиады требует исключительного уровня логико-пространственного мышления. Средняя «длина доказательств» (количество шагов, необходимых для полного и строгого доказательства) в задачах на таких олимпиадах – около 50.
И хотя для приведенной выше задачи это число много больше (187), ИИ-система AlphaGeometry от Google DeepMind (объединяет модель нейронного языка с механизмом символьной дедукции) решает её запросто.
Да что ей 187, - она и уровень 247 уже запросто решает. И потому до уровня золотых медалистов таких олимпиад (людей, коих, может, 1 на миллиард) AlphaGeometry осталось чуть-чуть (полагаю, к лету догонит, а к концу года уйдет в далекий отрыв).
Если вдруг вы не справились с этой задачкой, вот подсказка – рисунок для доказательства:
disk.yandex.ru
PS И даже не думайте, будто AlphaGeometry могла заранее знать решение, - ей специально 100 млн новых задач со случайной постановкой другая ИИ-система придумала.
#AGI
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
Яндекс Диск
Задача IMO 2019 P6.JPG
Посмотреть и скачать с Яндекс Диска
Сверхвызов сверхразума - никто не знает, как на нем зарабатывать.
Опубликованный FT логнрид «Смогут ли в OpenAI создать сверхразум до того, как у них закончатся деньги?» впервые озвучил самый сокровенный для инвесторов вопрос о самой перспективной и привлекательной для них технологии - ИИ.
• Если цель развития ИИ – создание сверхразума,
• и достижение этой цели будет стоить очень и очень дорого,
• то инвесторам хотелось бы заранее понимать:
1) Как планируется отбивать огромные инвестиции в создание сверхразума? и
2) Как вообще на нем зарабатывать?
Авторы лонгрида не открывают Америку, подробно описывая тупиковость ситуации, когда ответы на оба вопроса не может дать никто. И подобно мальчику, крикнувшему «А король то голый!», авторам остается лишь честно констатировать: долгосрочной жизнеспособной модели зарабатывания на сверхразуме пока никто не придумал.
Более того. Заявленная Сэмом Альтманом цель — создание «общего искусственного интеллекта», формы интеллектуального программного обеспечения, которое превзошло бы интеллектуальные возможности человека и изменило бы то, как мы все живем и работаем, — не может серьезно рассматриваться, как основа бизнес-модели, способной приносить владеющим созданным сверхразумом корпорациям триллионы долларов. А именно столько потребуется для создания сверхразума по убеждению Альтмана – главного рулевого лидера в этой области, компании OpenAI.
Авторы лонгрида пишут, - несмотря на то, что в краткосрочной перспективе генеративные ИИ на основе больших языковых моделей воспринимаются с энтузиазмом, многие бизнес-лидеры по-прежнему не уверены в том, как технология повысит их прибыль, будь то за счет сокращения затрат или создания новых потоков доходов… Скептики говорят, что существует фундаментальное несоответствие между тем, чего хотят компании, и тем, к чему в конечном итоге стремится OpenAI. «Не всем нужна Феррари. . . Бизнес-компаниям не нужна всезнающая и всевидящая сущность: они заботятся о том, чтобы зарабатывать деньги с помощью этого инструмента», — говорит один инвестор в области ИИ, который поддерживал некоторых конкурентов OpenAI.
Иными словами, как сказал инвестор, - «Обычные бизнес-цели корпораций не совпадают с общим искусственным интеллектом».
Конечно, можно, подобно Microsoft, делать ставку на встраивание «интеллектуальных 2-ых пилотов» в свои продукты и сервисы. Но ведь для этого никакой сверхразум даром не нужен.
А зачем тогда вбухивать триллионы, если нет ни малейших идей, как эти деньги отбить?
Сверхразум создаст новые сверхлекартсва и покорит термояд? На вскидку выглядит весьма привлекательно.
Но как на этом могут заработать создатели сверхразума? И не единожды, а из года в год.
Патентом на сверхразум торговать? Так кто ж его запатентует?
Остается лишь создавать сверхразум в надежде, что он потом сам придумает бизнес-модель, как на нем зарабатывать. Но это как-то уж совсем стремно для инвесторов.
www.ft.com
Этот пост развивает идеи моего поста 5 летней давности «Король ИИ голый, и ему нужно либо трусы надеть, либо крестик снять»
https://t.iss.one/theworldisnoteasy/942
#AGI
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
Опубликованный FT логнрид «Смогут ли в OpenAI создать сверхразум до того, как у них закончатся деньги?» впервые озвучил самый сокровенный для инвесторов вопрос о самой перспективной и привлекательной для них технологии - ИИ.
• Если цель развития ИИ – создание сверхразума,
• и достижение этой цели будет стоить очень и очень дорого,
• то инвесторам хотелось бы заранее понимать:
1) Как планируется отбивать огромные инвестиции в создание сверхразума? и
2) Как вообще на нем зарабатывать?
Авторы лонгрида не открывают Америку, подробно описывая тупиковость ситуации, когда ответы на оба вопроса не может дать никто. И подобно мальчику, крикнувшему «А король то голый!», авторам остается лишь честно констатировать: долгосрочной жизнеспособной модели зарабатывания на сверхразуме пока никто не придумал.
Более того. Заявленная Сэмом Альтманом цель — создание «общего искусственного интеллекта», формы интеллектуального программного обеспечения, которое превзошло бы интеллектуальные возможности человека и изменило бы то, как мы все живем и работаем, — не может серьезно рассматриваться, как основа бизнес-модели, способной приносить владеющим созданным сверхразумом корпорациям триллионы долларов. А именно столько потребуется для создания сверхразума по убеждению Альтмана – главного рулевого лидера в этой области, компании OpenAI.
Авторы лонгрида пишут, - несмотря на то, что в краткосрочной перспективе генеративные ИИ на основе больших языковых моделей воспринимаются с энтузиазмом, многие бизнес-лидеры по-прежнему не уверены в том, как технология повысит их прибыль, будь то за счет сокращения затрат или создания новых потоков доходов… Скептики говорят, что существует фундаментальное несоответствие между тем, чего хотят компании, и тем, к чему в конечном итоге стремится OpenAI. «Не всем нужна Феррари. . . Бизнес-компаниям не нужна всезнающая и всевидящая сущность: они заботятся о том, чтобы зарабатывать деньги с помощью этого инструмента», — говорит один инвестор в области ИИ, который поддерживал некоторых конкурентов OpenAI.
Иными словами, как сказал инвестор, - «Обычные бизнес-цели корпораций не совпадают с общим искусственным интеллектом».
Конечно, можно, подобно Microsoft, делать ставку на встраивание «интеллектуальных 2-ых пилотов» в свои продукты и сервисы. Но ведь для этого никакой сверхразум даром не нужен.
А зачем тогда вбухивать триллионы, если нет ни малейших идей, как эти деньги отбить?
Сверхразум создаст новые сверхлекартсва и покорит термояд? На вскидку выглядит весьма привлекательно.
Но как на этом могут заработать создатели сверхразума? И не единожды, а из года в год.
Патентом на сверхразум торговать? Так кто ж его запатентует?
Остается лишь создавать сверхразум в надежде, что он потом сам придумает бизнес-модель, как на нем зарабатывать. Но это как-то уж совсем стремно для инвесторов.
www.ft.com
Этот пост развивает идеи моего поста 5 летней давности «Король ИИ голый, и ему нужно либо трусы надеть, либо крестик снять»
https://t.iss.one/theworldisnoteasy/942
#AGI
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
Telegram
Малоизвестное интересное
Король ИИ голый, и ему нужно либо трусы надеть, либо крестик снять.
Франсуа Шолле из Google написал правду, которую его компания не может пока открыто признать.
Принципиальная ошибка современной науки и технологий ИИ в том, что они развиваются в условиях…
Франсуа Шолле из Google написал правду, которую его компания не может пока открыто признать.
Принципиальная ошибка современной науки и технологий ИИ в том, что они развиваются в условиях…
Близнецы Homo sapiens за 2 месяца повзрослели на 2 года
К лету они достигнут совершеннолетия, и мир изменится
Мой пост «Стохастический попугай умер. Да здравствуют близнецы Homo sapiens!» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1856 про кардинальный прорыв в мультимодальном понимании мира языковыми моделями (на примере модели Gemini – «Близнецы» от DeepMind) некоторыми был воспринят с недоверием и даже с изрядным скепсисом. Мол, это все ловкость рук авторов демо-ролика, и на самом деле, модель ничего такого не может.
Спустя 2 мес опубликован техотчет, не оставляющий места сомнениям. Модель не только «это может», но и работает с контекстом в 1М токенов. Будто за 2 мес «Близнецы» подросли минимум на 2 года.
Смотрите сами. Это впечатляет
Вот пример, когда модель по рисунку типа каляка-маляка находит изображенную на нем сцену в романе bit.ly
А это понимание видео. В модель загрузили 44-х мин видео. И задали вопросы на понимание сцен, текста и картинок bit.ly
#AGI
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
К лету они достигнут совершеннолетия, и мир изменится
Мой пост «Стохастический попугай умер. Да здравствуют близнецы Homo sapiens!» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1856 про кардинальный прорыв в мультимодальном понимании мира языковыми моделями (на примере модели Gemini – «Близнецы» от DeepMind) некоторыми был воспринят с недоверием и даже с изрядным скепсисом. Мол, это все ловкость рук авторов демо-ролика, и на самом деле, модель ничего такого не может.
Спустя 2 мес опубликован техотчет, не оставляющий места сомнениям. Модель не только «это может», но и работает с контекстом в 1М токенов. Будто за 2 мес «Близнецы» подросли минимум на 2 года.
Смотрите сами. Это впечатляет
Вот пример, когда модель по рисунку типа каляка-маляка находит изображенную на нем сцену в романе bit.ly
А это понимание видео. В модель загрузили 44-х мин видео. И задали вопросы на понимание сцен, текста и картинок bit.ly
#AGI
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
На канале 3Blue1Brown вышло видео объясняющее что же такое GPT. Очень приятное.
Я выставил в настройках русские субтитры, и мне стало еще понятнее :)
www.youtube.com
_______
Источник | #AGI_and_RL
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
Я выставил в настройках русские субтитры, и мне стало еще понятнее :)
www.youtube.com
_______
Источник | #AGI_and_RL
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
YouTube
Transformers (how LLMs work) explained visually | DL5
Breaking down how Large Language Models work
Instead of sponsored ad reads, these lessons are funded directly by viewers: https://3b1b.co/support
---
Here are a few other relevant resources
Build a GPT from scratch, by Andrej Karpathy
https://youtu.be/kCc8FmEb1nY…
Instead of sponsored ad reads, these lessons are funded directly by viewers: https://3b1b.co/support
---
Here are a few other relevant resources
Build a GPT from scratch, by Andrej Karpathy
https://youtu.be/kCc8FmEb1nY…
Как же хочется "анатомически детализированную биомеханическую модель всего тела плодовой мухи Drosophila melanogaster в физическом движке MuJoCo". Держите.
13 ученых (в том числе парочка из ❤️DeepMind❤️) объединились, чтобы собрать "Дрозофила фруктовая"🪰 в Blender, смоделить физику в mujoco, сунуть туда свою модель, подключить нейронки с рлем и заставить реалистично ходить и летать.
Страшно реалистичная Drosophila melanogaster живет тут:
Whole-body simulation of realistic fruit fly locomotion with
deep reinforcement learning
www.biorxiv.org
https://github.com/TuragaLab/flybody
_______
Источник | #AGI_and_RL
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
13 ученых (в том числе парочка из ❤️DeepMind❤️) объединились, чтобы собрать "Дрозофила фруктовая"🪰 в Blender, смоделить физику в mujoco, сунуть туда свою модель, подключить нейронки с рлем и заставить реалистично ходить и летать.
Страшно реалистичная Drosophila melanogaster живет тут:
Whole-body simulation of realistic fruit fly locomotion with
deep reinforcement learning
www.biorxiv.org
https://github.com/TuragaLab/flybody
_______
Источник | #AGI_and_RL
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
Появился ли сегодня первый AGI?
Даже если нет, то появится он именно так.
Сеть закипает. 11 часов назад стартап выставил в сети свою модель новой архитектуры с новым методом обучения.
Авторы утверждают:
У LLM есть следующие проблемы:
1. Статические знания о мире
2. Амнезия за пределами текущего разговорах (чата)
3. Неспособность приобретать новые навыки без тонкой настройки
Разработанная компанией Topology модель непрерывного обучения (CLM):
1. Не имеет границы знаний
2. Запоминает содержание всех разговоров (чатов)
3. Может приобретать новые навыки без тонкой настройки методом проб и ошибок
Иными словами, — эта новая ИИ-система запоминает свои взаимодействия с миром, обучается автономно, развивая при этом т.н. «незавершенную» личность.
И что это, если не AGI?
Итак, что мы имеем:
• Скриншоты примеров диалога с CLM впечатляют [1, 2]
• Первые отзывы весьма противоречивы (от «это действительно похоже на AGI» до «даже не собираюсь пробовать эту туфту») [3]
• Документация выставлена в сети [4]
• Сама система здесь [5]
Не знаю, что это. Сам пока не пробовал.
Но если что-то типа AGI когда-либо появится, то скорее всего, это будет столь же неожиданно, и будет сначала воспринято столь же недоверчиво… (но только сначала)
#AGI
1 pbs.twimg.com
2 pbs.twimg.com
3 www.reddit.com
4 yellow-apartment-148.notion.site
5 topologychat.com
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
Даже если нет, то появится он именно так.
Сеть закипает. 11 часов назад стартап выставил в сети свою модель новой архитектуры с новым методом обучения.
Авторы утверждают:
У LLM есть следующие проблемы:
1. Статические знания о мире
2. Амнезия за пределами текущего разговорах (чата)
3. Неспособность приобретать новые навыки без тонкой настройки
Разработанная компанией Topology модель непрерывного обучения (CLM):
1. Не имеет границы знаний
2. Запоминает содержание всех разговоров (чатов)
3. Может приобретать новые навыки без тонкой настройки методом проб и ошибок
Иными словами, — эта новая ИИ-система запоминает свои взаимодействия с миром, обучается автономно, развивая при этом т.н. «незавершенную» личность.
И что это, если не AGI?
Итак, что мы имеем:
• Скриншоты примеров диалога с CLM впечатляют [1, 2]
• Первые отзывы весьма противоречивы (от «это действительно похоже на AGI» до «даже не собираюсь пробовать эту туфту») [3]
• Документация выставлена в сети [4]
• Сама система здесь [5]
Не знаю, что это. Сам пока не пробовал.
Но если что-то типа AGI когда-либо появится, то скорее всего, это будет столь же неожиданно, и будет сначала воспринято столь же недоверчиво… (но только сначала)
#AGI
1 pbs.twimg.com
2 pbs.twimg.com
3 www.reddit.com
4 yellow-apartment-148.notion.site
5 topologychat.com
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
Команда Карла Фристона разработала и опробовала ИИ нового поколения.
Предложено единое решение 4х фундаментальных проблем ИИ: универсальность, эффективность, объяснимость и точность.
✔️ ИИ от Фристона – это даже не кардинальная смена курса развития ИИ моделей.
✔️ Это пересмотр самих основ технологий машинного обучения.
✔️ Уровень этого прорыва не меньше, чем был при смене типа двигателей на истребителях: с поршневых (принципиально не способных на сверхзвуковую скорость) на реактивные (позволяющие летать в несколько раз быстрее звука)
Новая фундаментальная работа команды Карла Фристона «От пикселей к планированию: безмасштабный активный вывод» описывает первую реальную альтернативу глубокому обучению, обучению с подкреплением и генеративному ИИ.
Эта альтернатива – по сути, ИИ нового поколения, - названа ренормализирующие генеративные модели (RGM).
Полный текст про новый тип ИИ от Фристона доступен подписчикам моих лонгридов на Patreon, Boosty и VK
Картинка telegra.ph
#ИИ #AGI #ПринципСвободнойЭнергии #Фристон
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
1 Blum = $0.019:
Попробуй Blum
Предложено единое решение 4х фундаментальных проблем ИИ: универсальность, эффективность, объяснимость и точность.
✔️ ИИ от Фристона – это даже не кардинальная смена курса развития ИИ моделей.
✔️ Это пересмотр самих основ технологий машинного обучения.
✔️ Уровень этого прорыва не меньше, чем был при смене типа двигателей на истребителях: с поршневых (принципиально не способных на сверхзвуковую скорость) на реактивные (позволяющие летать в несколько раз быстрее звука)
Новая фундаментальная работа команды Карла Фристона «От пикселей к планированию: безмасштабный активный вывод» описывает первую реальную альтернативу глубокому обучению, обучению с подкреплением и генеративному ИИ.
Эта альтернатива – по сути, ИИ нового поколения, - названа ренормализирующие генеративные модели (RGM).
Полный текст про новый тип ИИ от Фристона доступен подписчикам моих лонгридов на Patreon, Boosty и VK
Картинка telegra.ph
#ИИ #AGI #ПринципСвободнойЭнергии #Фристон
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
1 Blum = $0.019:
Попробуй Blum
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
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
Telegram
Малоизвестное интересное
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…
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…