«Это Жжж неспроста» или необъяснимое поведение искусственного интеллекта

Вышла интересная новость: Разработчики GPT не понимают, как модель смогла «неожиданно» выучить китайский, на который ее не тренировали. Это подтверждается скрупулезным тестированием SuperCLUE benchmark.

Итог тестирования поражает: общий балл GPT-4 по SuperCLUE (76,67) на 23 балла выше, чем у самой эффективной китайской модели SparkDesk от iFlytek 星火认知大模型, набравшей лишь 53,58 балла

Совершенно необъяснимым является тот факт, что:

📣 GPT порвал все китайские модели в тестах на понимание особенностей китайского языка: понимание китайских идиом, знание классической китайской литературы и поэзии, умение разбираться в тонкостях китайской иероглифики;

📣 но при этом китайскому языку GPT почти не учили (это «почти» заключается в том, что для обучения GPT3 был использован корпус из 181 млрд английских слов и лишь 190 млн китайских, что составляет 900-кратную разницу (линк)

Как такое могло случиться, не понимают и сами разработчики GPT из OpenAI.

«Мы до сих пор этого не понимаем. И я бы очень хотел, чтобы кто-нибудь разобрался в этом» - пишет руководитель группы выравнивания ценностей людей и ИИ в OpenAI.

В его дата сете конечно же есть не только китайский. Там более -менее равновзвешенная смесь из большинства языков мира, и чем старше модель тем их больше. То есть GPT самостоятельно обобщил поставленную перед ним цель на новый контекст.

Вполне возможно… это начало принципиально новой эры…

PS: а меж тем бот напоминатор праздников сообщает что сегодня таки-праздник. Ни много ни мало:
🏳️Сегодня День конца средневековья 🏳️.

PPS: А если вы вдруг тоже любите языки и хотите невзначай окунуться во вселенную лингвистических изысков, то по этой ссылке вам откроется доступ к грамматикам большинства языков мира :)

🏳️ИИ, дата центричный педдизайн, на канале Дизайн Образования

#ai #newtech

Эксперимент по восстановлению звучания древних языков с помощью нейросетей

С учетом того каких успехов нейросети достигли в последние пару лет, особенно там где это касается текстов , стоит ожидать прорывов и в древних языках.

В предложенном видео 1 с помощью нейросетей попытались воссоздать звучание утерянных языков.
На видео 2 дополнительно воссоздали наиболее характерно выглядящих персонажей и с помощью lipsinc вложили в их уста слова затерянных народов.

Интересно (во втором видео) что указаны также латинский и южный церковнославянский языки восстановленные тем же методом. Поскольку эти языки еще не совсем утеряны вполне можно оценить насколько нейросеть "смазывает" или наоборот угадывает определенные обороты.

И наконец третье видео на котором лингвист изучающий и практикующий старый англо-саксонский язык устраивает челлендж для современных любителей и знатоков языков из шотландии ирландии и сша - поймут ли они чоть чтото :)


При этом многие специалисты склоняются к мысли, что восстановить реальное звучание древних утерянных, мертвых языков практически невозможно, и все попытки это не более чем догадки на основе более поздних аналогов.

🏳️ИИ и дата центричный педдизайн, на канале Дизайн Образования

#ai #lingv

ИИ для онлайн курсов - Цифровой фантом преподавателя - апдейт + ДЕМО Экзаменатора.

Как мы уже писали ранее в процессе разработки универсального ИИ для асинхронного обучения на онлайн курсах мы выделили два ключевых модуля: Советник-объяснятор и Экзаменатор.

Первый модуль дает ответы на любые вопросы (но только по тематике курса). Он не ведет себя как полноценный диалоговый помощник, а скорее как оцифрованный вариант "вопросов к экспертам на Quora и Stackoverflow". При этом в основе его лежит знаниевая нейросеть обученная нами на массиве данных а не "мудрость cHatGPT".  Такой модуль способен дать ответ на любой вопрос пользователя по тематике курса, но не будет тратить его времени на поддержание пустых диалогов.
 
Экзаменатор же - это модуль способный оценить качество ответа пользователя на открытый вопрос типа. И не только оценить его в баллах но и указать на ошибки, посоветовать как исправить ответ и над чем дополнительно поработать. То есть это модуль формирующего оценивания по открытым вопросам.

Для демо мы обучили оба модуля на тематике "Управление персоналом". 

Итак

✔️ ДЕМО 1 ✔️ модуля "Объяснятор"

а также 

✔️ ДЕМО 2✔️ модуля "Экзаменатор"

Следующий этап - добавить в экзаменатора аудио-интерфейс и таймер, так чтобы учащийся не имел возможности копипастом выдать ответы самого ИИ или скопировать сторонние тексты в качестве собственных. 

На наш взгляд появление подобных ИИ в онлайн курсах сможет сделать процесс обучения существенно более прозрачным для методиста и преподавателя и независимо от количества учащихся выдавать качественные данные цифрового следа, подтверждая достижение образовательных результатов.

🏳️ИИ и дата центричный педдизайн, на канале Дизайн Образования

#ai #twin

Этические и правовые вопросы применения ИИ в образовании (запись панельной сессии)

Этические нормы наступают тогда, когда люди осознанно используют любые технологии и инструменты (в данном случае ИИ), понимая возможности и несут ответственность. Этика - это следствие грамотности, а грамотность - это следствие знаний и опыта. В дискуссии принимали участие:

1. Андрей Комиссаров, директор направления «Развитие на основе данных» Университета 2035, образовательный методолог-игропрактик, эксперт в области ИИ и дата-центричного педдизайна, соавтор книги «Искусственный интеллект в образовании» и «ИИ в экономике»,

2. Анатолий Райбольд, научный сотрудник Institute for Medical Informatics, Statistics and Epidemiology (IMISE) University Leipzig, старший консультант в области Data Science и алгоритмов искусственного интеллекта в Cardisio GmbH, редактор серии книг по искусственному интеллекту издательства Springer

3. Тина Бережная, академический руководитель образовательной программы магистратуры «Журналистика данных» НИУ ВШЭ, эксперт в области больших данных

4. Илья Чамуха, юрист по интеллектуальной собственности, преподаватель Факультета права Департамента права цифровых технологий и биоправа НИУ ВШЭ

5. Диана Минец, учитель русского языка и литературы, призер Всероссийского конкурса «Учитель года России-2020», «Цифровой учитель года России-2020» по версии Mail.ru Group (VK), амбассадор цифрового образования, член Совета учителей-блогеров при Общественном совете при Министерстве Просвещения РФ, канд. филол. наук

Обсудили
✔️ ограничения и возможности в сфере образовательного ИИ
✔️ этические аспекты применения GPT
✔️ правовые аспекты применения ИИ в образовании
✔️ конкретные прикладные кейсы применения образовательного ИИ в том числе в школе
✔️ вопросы прозрачности данных

Полная запись вебинара
⚜️тут⚜️


🏳️ИИ, дата центричный педдизайн, нейрофизиология и игропедагогика на канале Дизайн Образования

#ai #edupeople #ethics

Войны клонов или альтернативные пути эволюции цифровых аватаров человека

Мы уже "усвоили" что нас лекторов, преподавателей совсем скоро заменят наши цифровые аватары. И у нас сразу появится много свободного времени а заработок потечет рекой... или нет...

Но тренд налицо - цифровые аватары - одна из наиболее активно развивающихся технологий. Вопрос лишь в том как именно они будут выглядеть.

Если не считать "цифрового Жириновского", у которого с голосом и содержанием все вполне неплохо, а вот внешний вид (синий неандерталец) явно оставляет желать лучшего, то технологии создания цифровых аватаров идут по двум направлениям.

1️⃣- Видео с "синхронизированными губами"

Для создания такого аватара используются сервисы HeyGen или Arcads или просто Lipsync (синхронизация движения губ с предложенным текстом) поверх видео отснятого на хромокее.

Отличить такого аватара от обычного видео крайне непросто, ведь при создании используется именно видео реального живого человека. Но есть проблемы с синхронизацией движений с текстом. На коротких отрезках такие аватары очень хороши а на длинных возникают "стыковки" , победить которые достаточно проблематично.

Плюсы:
- Нет эффекта Зловещей долины
- Поражают естественностью

Минусы:
- Склейка движений
- Подходят только для коротких отрезков
- Заметны "повторения" на больших отрезках

Возможности:
- Построение пайплайна естественной генерации движений


2️⃣ - 3D портреты

Для создания такого аватара используются игровые движки - Unreal engine 5 (Meta human), Avatar cloud engine от NVIDIA.

На данном этапе они дорогостоящи, так как требуют человечеко-часов, но есть целый ряд нейросетей, развивающихся в направлении image-to-3D

Такие аватары используются для создания 3D инфлюенсеров и цифровых ассистентов для веб (пример выше от Сбера).

Но то ли графика недостаточно хороша, то ли наш мозг уж черезчур избирателен, но мы как то сразу понимаем что это не натуральный человек а 3D подделка. Это называется "Эффект зловещей долины" - неестественность 3D человека.

Плюсы:
- Легко программировать движения и поведение с помощью нейросетей
- Показывают уровень "ооо технологии".
- Не требуют "склейки движений"
- Не требуют Lipsync

Минусы:
- Пока еще дороги в создании
- Эффект "Зловещей долины" - противоестественность 3D
- Пока еще немного дерганные движения. многие не моргают

Возможности:
- Создание 3D аватара нейросетью без участия человека
- Большая плавность движений
- Адаптивное нейросетевое программирование поведения

Постепенно создатели аватаров расходятся на два лагеря - любителей естества (дайте реалистичного прям о сейчас) и технологичных программируемых 3D копий (совсем скоро все будет полностью автоматизировано).

Лично я придерживаюсь первого подхода, а что об этом думаете вы? :) ❓

🔠🔠. Я намеренно опускаю пока возможности генерации аватаров с помощью сервиса SORA от OpenAI. Мы слишком мало еще знаем о его реальном функционале в части встраивания одного видео в другое, или генерации по фото и видео. В потенциале это может стать убийцей обоих подходов, описанных выше, но пока потребует достаточно сложной промпт инженерии (написания серии специфических запросов к нейросетевой модели).

🏳️ИИ, дата центричный педдизайн, нейрофизиология и игропедагогика на канале Дизайн Образования