​​Назначение интеллекта - не думать.
А облегчать жизнь тела в среде.
Из этого следуют 3 вывода.
1. Для одной и той же среды, близость типов интеллекта зависит от похожести тел; а в разных типах сред мозг развивается настолько по-разному, что реализуемые им интеллекты становятся принципиально несравнимы.
2. Если изменить тело (например, тело Homo sapiens в результате биоинженерии), следом начнет меняться интеллект.
3. Помимо мышления, есть и другие (не менее эффективные) способы адаптации к условиям среды.

Все три вывода прекрасно иллюстрируются сравнением интеллектов людей и дельфинов (и шире, китообразных).
А) Всем известно, дельфины разумны: понимают и осваивают разные знаковые системы; узнают себя в зеркале, социальны, имеют развитые коммуникации, пользуются орудиями, разрабатывают коллективные стратегии …
Б) Но по сравнению с людьми, они, якобы, менее разумны и их интеллект несравнимо слабее.
Пункт А верный, а п. Б в корне ошибочный.
Поясню в телеграфном стиле (для хорошего объяснения нужно книгу писать или, минимум, лонглонгрид).

Обратимся к трем вышеперечисленным тезисам (пп. 1-3) для иллюстрации ошибочности п. Б.
1. Феноменальный разум китообразных – результат «двойной эволюции» : сначала сотни миллионов лет приспособления к сухопутной среде, а потом еще полсотни миллионов – к водной.
2. При переходе в водную среду тело начало адаптироваться к новым условиям. Принципиальная разница была в том, что (1) нет проблем с питанием, но (2) есть проблема с дыханием (ныряя, нужно долго не дышать), терморегуляцией (в воде с эти куда сложнее, чем на воздухе) и метаболизмом (жалко расходовать на мозг много энергии)
3. Адаптировались, принципиально поменяв приоритеты жизни.
-- С мышлением поступили почти так же, как с обонянием (последнее вообще убрали, а первое предельно сократили).
-- В результате минимизировали число нейронов и свели к минимуму нейрогенез у взрослых/ . Теперь мозгу требуется куда меньше энергии и можно надолго нырять (простаку кашалоту аж на час, а интеллектуалу дельфину на 5-10 мин)
-- изменив метаболизм, осталось переделать кровеносную систему (пришлось сделать две), и проблема терморегуляции решена.
-- С коммуникацией решили принципиально: нужно использовать преимущество воды и сделать максимально эффективную – голографическую систему коммуникаций (чтобы не рассказывать, как выглядит предмет, а прямо передавать его образ внутри сообщения). А чтобы не заморачиваться в бытовом общении, придумали и 2ю систему – попроще.

Итог фантастический. Получился абсолютно иной, чем у людей тип интеллекта:
✔️ даже более оптимальный для водной среды, чем наш - для сухопутной;
✔️ по условной мощности, интеллект дельфина не уступает интеллекту человека, а кое в чем и превосходит.

Интересно?
Кто захочет читать по этой теме дальше прямо сейчас, пока самоизоляция, - вот вам отличный подарок.
Лучшая на сегодня в мире книга про разум китообразных со 150 информативными иллюстрациями и завораживающими фото.
В России о ней ничего не известно. Да и купить весьма затруднительно.
Читайте на здоровье и не болейте!
https://www.upload.ee/files/11575091/Deep_Thinkers.pdf.html

#ИнойИнтеллект

​​ROADMAP контакта с иным разумом.
Появились шансы установить контакт за 5 лет.
Поиском иного разума на других планетах проект SETI занимается уже полвека. И пока безрезультатно. Космос молчит.
Тем временем, серия недавних открытий поставила крест на концепции когнитивной исключительности Homo sapiens. Мы – не венец природы, а лишь один из возможных вариантов разума, созданных эволюцией по различным «техзаданиям». Помимо людей, на Земле живут представители еще трёх вариантов разума, демонстрирующих сложное поведение, во многом не уступающее людям, а в чем-то и превосходящее (об этом я подробно писал здесь).

Существует единственная, но пока непреодолимая преграда для контакта людей с иным типом разума. Мы не понимает их язык, а они наш. Попытки понять язык иного разума китообразных предпринимаются даже дольше, чем попытки найти инопланетян в рамках проекта SETI. И столь же безуспешно.

И вот наметился прорыв. Новый проект с умышленно похожим на SETI названием CETI (Cetacean Translation Initiative) - инициатива перевода языка китообразных- абсолютно прорывной. Он имеет реальные шансы расшифровать язык кашалотов. Проект запущен только что. Его дорожная карта направлена на решение этой задачи за 5 лет.

В конце поста будут ссылки, где можно узнать детали проекта.
Здесь же напишу о главном – почему после полувекового тупика появились реальные шансы контакта с иным разумом.

1) Контакт означает понимание языка.
2) Понимание языка китообразных подразумевает возможность раскодировать их «азбуку Морзе» свистов и щелчков. То, что с их помощью они обмениваются информацией (очень быстро и очень точно) – установленный факт. Но все попытки понять код пока тщетны. Не понятно даже, язык ли это вообще. И есть ощущение полного тупика.
3) Причин тупика две.
А) Их язык устроен непостижимым для людей образом. Чтобы понять нечеловеческую «систему кодирования» нужен нечеловеческий интеллект, ибо люди ищут лишь то, что сами понимают (подробней здесь).
Б) Чтобы понять чужой язык не достаточно слушать чужие разговоры. Надо видеть и понимать, кто говорит и к чему речь ведёт. Это проблема «коктейльной вечеринки». Допустим вы записываете все разговоры на такой вечеринке, где люди говорят на неизвестном вам языке. И чёрта с два вы что-либо поймете. Однако, если вы будете знать, кто говорит, и видеть последствия отдельных фраз и разговоров, у вас появится шанс понять язык.
4) Причину тупика А решено преодолеть с помощью машинного обучения. Нечеловеческому ИИ все равно, в чем распознавать паттерны. И даже если они будут нечеловеческими, ИИ от этого ни холодно, ни жарко. Он вообще не понимает никаких человеко-специфичных черт наших языков, как и шахматный ИИ от DeepMind не понимает человеческих методов игры.
5) Однако, наличия нечеловеческого ИИ мало. Проекты расшифровки языка дельфинов с помощью ИИ уже идут в США и Китае. Но упираются в тупик Б - проблему «коктейльной вечеринки». Инициаторы проекта CETI (Гарвард, Массачусетский технологический институт (MIT), Калифорнийский университет в Беркли, Городской университет Нью-Йорка (CUNY) и Хайфский университет Израиля) нашли способ решить и её. Проект CETI строится на базе проекта «Доминиканский кашалот» канадского биолога Шейна Геро. Он уже 13 лет изучает социальную жизнь, диалекты и генетические взаимоотношения 30 семейств кашалотов (этот вид имеет самый большой мозг на Земле) на Доминикане, зная про жизнь каждой особи, семьи и всего сообщества, кто они и что делают.

Ну и, помимо преодоления тупиков А и Б, куча техно наворотов.

Подробности читайте и смотрите здесь.
• Научно
• Популярно
• Двухминутный рассказ о проекте его руководителя
• Поддержать проект донатом

#ИнойИнтеллект #Дельфины #Разум
_______
Источник | #theworldisnoteasy

ИИ за 5 минут решил задачу, на которую у эволюции ушло 50 млн лет.
Эксперимент по сравнению трёх типов разума: ИИ, муравьев и людей.
Результат эксперимента поражает и заставляет задуматься.
При решении задачи принятия решений в условиях неопределенности:
1. ИИ уступил интеллекту людей и роевому интеллекту муравьев.
2. Но ИИ решил задачу в 5 триллионов раз быстрее эволюции.
3. Однако, ИИ смог решить задачу лишь под руководством человека из-за двух крайне слабых компетенций в основе понимания, характерных для больших языковых моделей (LLM):
- вывод и конструирование моделей целеполагания биологических существ;
- вывод и конструирование моделей причинно-следственных связей в мире из собственного опыта воплощенного существования.

По сути, ИИ решил задачу, используя лишь «компетентность без понимания» - т.е. две имеющиеся у него чрезвычайно развитые компетенции: лингвистическую и вычислительную.
Но если у LLM появятся две вышеназванные компетенции в основе понимания, LLM качественно превзойдут любой биологический интеллект.

Эксперимент заключался в решении задачи принятия решений в условиях неопределенности из класса задач «бюджетирования»: ограничения ресурсов (времени), которые агент готов потратить на поиск лучшего варианта, прежде чем согласиться на худший.

Например.
• Вы въехали в плохо освещенную длинную стоянку автомобилей, выход из которой на противоположном от входа конце.
• Можно занять первое увиденное свободное место прямо у въезда на стоянку. Но тогда придется идти пешком через всю стоянку к выходу.
• Можно пытаться найти место как можно ближе к выходу. Но движение назад на стоянке запрещено. И если вы проехали последнее ближайшее к выходу свободное место, вы останетесь ни с чем – придется покинуть стоянку.
• Вам нужен алгоритм «бюджетирования».

С решением подобной задачи люди справляются уже много тысячелетий, а муравьи – миллионы лет.

В недавней работе был исследован алгоритм, используемый муравьями-ткачами для решения задачи этого класса. Он – результат, как минимум, 50 млн лет эволюции этого рода муравьев.
Я решил проверить, найдет ли LLM этот алгоритм? А может предложит другой?

Результат эксперимента вкратце описан в начале этого поста.

Подробности и тексты моего общения с иным разумом LLM, позволяющие увидеть:
✔️ интеллектуальный блеск и колоссальную мощь этого разума,
✔️ наряду с его интеллектуальной нищетой (в сравнении с биологическим разумом)

Продолжить чтение (еще 13 мин, если читать диалог с ИИ, в противном случае - лишь 2 мин):
• на Medium bit.ly
• на Дзене clck.ru

#ИнойИнтеллект #Разум #Интеллект #Эволюция
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

Наняли бы вы на работу Океан Соляриса?
Три капкана на пути внедрения генеративного ИИ.
Этот пост полезно прочесть всем руководителям, обдумывающим перспективы «найма» генеративного ИИ для задействования его мощного интеллектуального ресурса в своей работе.
Представьте себе ситуацию:
• Вы – руководитель.
• Ваши кадровики предлагают вам кандидатуру чрезвычайно компетентного нового сотрудника - по внешним отзывам и описанию кадровиков, разносторонне способного полимата, обладающего знаниями в широчайшем спектре областей и навыками многих профессий.
• Но и на солнце есть пятна. У этого кандидата есть три настораживающих «пунктика». Эдакие три инаковости, кардинально отличающие его от всех известных вам людей.

1) Его метрика сложности задач (определяющая, какие задачи для него сложные, а какие простые) абсолютно не соответствует ни вашей, ни кого-либо из ваших сотрудников. Это, в частности, значит, что сложнейшее в вашем понимании задание он может выполнить на раз-два, а наипростейшее для вас задание он запросто может запороть.

2) Для него не существует ответа «я не знаю». Это значит, что даже при категорической нехватке исходных данных для решения задачи и полном отсутствии у него необходимых для решения таких задач знаний и умений, он не признается в этом и будет биться головой о стену сколь угодно долго в безуспешных попытка решить задачу, подсовывая вам все новые ошибочные решения.

3) Правильность решения им поставленной вами задачи в значительной степени зависит от того, как вы ему эту задачу сформулируете. И, что самое неприятное, заранее неизвестно, какая из ваших формулировок поспособствует правильному решению, а какая ошибочному. Получается, как повезет.

Что думаете? Стоит вам нанять на работу такого сверхспособного полимата с тремя «пунктиками»?
Я бы нанял.
• Но не для заполнения каких-либо вакансий или замены сотрудников
• А для выполнения особых ролей (каких – расскажу)

А теперь вот вам такая информация к размышлению.
Новая статья в Nature на сотнях убедительных примеров доказывает, что современные модели генеративного ИИ обладают тремя вышеописанными кардинальными инаковостями, принципиально отличающими их «разум» от нашего. Т.е. лучшие современные модели генеративного ИИ – и есть такие сверхспособные полиматы с 3 пунктиками.

Заинтересованный читатель моих лонгридов может прочесть по приведенным ссылкам:
[1, 2, 3]
• мой анализ значения трех названных кардинальных инаковостей «разума» LLM при их использовании на практике,
• мои размышления о том, как, даже при наличии общего языка (что в случае LLM кажется очевидным), истинное понимание нами LLM может оставаться недостижимым, и это делает наше сотрудничество в важных вопросах непредсказуемо рискованным (что иллюстрируется примером попыток взаимодействия людей и Океана в романе Станислава Лема «Солярис»).

#ИнойИнтеллект #LLMvsHomo

* * * * *
P.S. Примерно неделю канал будет на осенних каникулах. И вместо нового малоизвестного-интересного, рекомендую вам:
• освежить в памяти 3 важных предсказания годичной давности (дабы проверить их актуальность сегодня)
• а также подивиться, насколько близко к предсказанному «Эффектом Ленина-Трампа» шли события в США (и не только) с 2016 по сегодня.

1) Сбывшийся важный прогноз.
В посте «» приведен прогноз, {...продолжить в источнике}

_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P

-------
Секретики!
-------

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

_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P

-------
Секретики!
-------