«Это похоже на проигранную битву.
Ведь даже сам ChatGPT называет себя большой языковой моделью …», - а это не так.
В предыдущем посте мы с вами как бы заглянули внутрь чёрного ящика ИИ. Теперь было бы неплохо понять, что мы там увидели. Несколько часов назад Мелани Митчелл — профессор Института Санта-Фе, прочла про это лекцию сообществу Института Санта-Фе «Будущее искусственного интеллекта», которую я весьма рекомендую к просмотру.

«Крайне важно понимать, что «ChatGPT - это не "модель" ("основа" или что-то еще)», - пишет Мюррей Шанахан (профессор Imperial College London и Главный научный сотрудник Google DeepMind). И продолжает: «Это более крупная система, вероятно, состоящая из множества различных моделей и традиционных закодированных правил».

«Некоторые аспекты поведения таких систем кажутся нам интеллектуальными, но это не человеческий интеллект. Так какова же природа этого интеллекта?» - задается вопросом Терри Сейновски (профессор Фрэнсиса Крика в Институте биологических исследований Солка, где он руководит лабораторией вычислительной нейробиологии и является директором центра теоретической и вычислительной биологии Крика-Джейкобса).

В этой лекции проф. Митчелл просто и на наглядном примере демонстрирует эту нечеловеческую природу интеллекта ChatGPT. И если вам интересно это понять, несомненно стоит послушать эту лекцию и посмотреть презентацию проф. Митчелл.
https://www.youtube.com/watch?v=GwHDAfAAKd4
#ИИ

Крайняя битва чекистов с масонами за AGI началась.
От ее исхода зависит, когда и каким станет AGI, и кто будет рулить процессом его создания.
Вчера в совете директоров OpenAI (на сегодня абсолютного лидера в ГенИИ, сделавшего ChatGPT, DALL-E 3 и GPT-4) "взорвали бомбу". В результате чего:
• Альтман уволен с поста СЕО и покинет совет директоров,
• председатель совета директоров Брокман также оставил свой пост,
• независимые директора: МакКоли и Тонер закрыли экаунты в Х от посторонних и ушли в несознанку, а Д'Анджело даже на тел звонки не отвечает,
• последний (и теперь ставший 1м) шестой член совета директоров Суцкевер, сообщивший Альтману о его увольнении, сейчас не понятно, где находится.
Официально указанная в заявлении причина произошедшего похожа на «утрату доверия».

Высказываются десятки версий причин произошедшего. Но на мой взгляд, все довольно очевидно.
Переворот в OpenAI обусловлен комплексом причин, главная из которых - противоречие некоммерческой миссии компании (создать надежный AGI, который принесет пользу всему человечеству) и коммерческими интересами Microsoft, вложившей в OpenAI $10 млрд.
• Альтман был идеологом и мотором сделки с Microsoft и нес персональную ответственность перед инвестором за его деньги. А Microsoft - не та фирма, чтоб жертвовать 10 ярдов на пользу всему человечеству.
• Однако, структура собственности OpenAI такова [1], что Microsoft владеет долей в «коммерческой компании OpenAI», а последняя принадлежит «некоммерческой OpenAI». И поэтому деятельность «коммерческой OpenAI» зависит от решений совета директоров «некоммерческой OpenAI»
• Сместив Альтмана, совет директоров «некоммерческой OpenAI» написал в заявлении [2]:
«OpenAI был намеренно создан для достижения нашей миссии: гарантировать, что общий искусственный интеллект принесет пользу всему человечеству. Совет по-прежнему полностью привержен выполнению этой миссии. Мы благодарны Сэму за большой вклад в создание и развитие OpenAI. В то же время мы считаем, что для продвижения вперед необходимо новое руководство.
Т.е. коммерческие интересы Microsoft могут идти лесом.

Кто же стоит за решением OpenAI кинуть Microsoft и потратить ее 10 ярдов на пользу для человечества?
И тут, на мой взгляд, все довольно очевидно. Ответ на этот вопрос был сформулирован в статье, вышедшей за 4 дня до переворота в OpenAI [3] - «Совет директоров OpenAI из шести человек решит, «когда мы достигнем AGI».

В ней со ссылками на источники рассказывается, что 3 члена совета директоров «некоммерческой OpenAI» Д'Анджело, МакКоли и Тонер и руководитель “команды суперсогласования” OpenAI Лейке связаны с сообществом «Эффективный альтруизм». Это такие «новые масоны», стремящиеся «делать добро лучше». Целью сообщества «является поиск наилучших способов помощи другим и применение их на практике».
Задуманные в древних колледжах Оксфордского университета и финансируемые элитой Кремниевой долины, «эффективные альтруисты» оказывают все большее влияние на позиционирование правительства Великобритании (и не только) в отношении ИИ [4]. «Эффективные альтруисты» утверждают, что сверхразумный ИИ может однажды уничтожить человечество, и что, если не предпринять сверхусилия, человечество будет обречено (ибо «Естественный отбор отдает предпочтение ИИ перед людьми» [5].

В итоге получается такая версия переворота в OpenAI.
Перед лицом экзистенциального риска, в OpenAI объединили усилия все «масоны» (сторонники «эффективных альтруистов»), чтобы вывернуться из-под коммерческих интересов «чекистов» (Microsoft) и за деньги последних спасти человечество от гибели.
#ИИ
1 https://bit.ly/3R6jdRB
2 https://openai.com/blog/openai-announces-leadership-transition
3 https://venturebeat.com/ai/openais-six-member-board-will-decide-when-weve-attained-agi/
4 https://www.politico.eu/article/rishi-sunak-artificial-intelligence-pivot-safety-summit-united-kingdom-silicon-valley-effective-altruism/
5 https://arxiv.org/abs/2303.16200

OpenAI обнаружили у своей модели новую эмерджентную когнитивную способность [1].
Сенсационный поворот в битве чекистов с масонами за AGI.
Мой бывший коллега по IBM Carlos E. Perez час назад взорвал интернет довольно подробным объяснением [2], что танцы с бубном вокруг увольнения (а теперь и возвращения обратно [3]) Сэма Альтмана – всего лишь отвлекающий маневр руководства OpenAI.
Они не понимают, что делать в ситуации, когда исследователи OpenAI обнаружили у своей модели новую эмерджентную когнитивную способность – самостоятельно «на лету» находить новую информацию (которой нет в ее базе данных), позволяющую модели выходить за пределы знаний, сформированных на стадии ее обучения и потому ограниченных набором обучающих данных.
По сути, это первый шаг к самосовершенствованию ИИ.
И это реальный прорыв на пути к сверхинтеллекту («богоподобному ИИ»)

Детали того, как это работает, можете прочесть у Карлоса. Речь идет об архитектуре Retrieval Augment Generation (RAG). Это архитектура, которая позволяет LLM использовать поисковую систему для расширения своих рассуждений.

Карлос обнаружил у новой версии модели, представленной 11 ноября, радикальное улучшение работы RAG.

Практическая проверка показала, что новая версия модели не только знает, какие вопросы она должна задать поисковику для получения нужной ей информации, но и то, какие типы ответов поисковика для нее наиболее предпочтительны, в контексте решаемой ею задачи.

Для справки: Карлос – не последний человек в мире ИИ. Уйдя из IBM он стал независимым исследователем. С тех пор он стал автором многих интересных работ на стыке AI, AGI, семиотики и глубокого обучения, а также написал несколько книг: Artificial Intuition, The Deep Learning Playbook, Fluency & Empathy, Pattern Language for GPT.
1 https://pbs.twimg.com/media/F_S5nezXQAAQ9s6?format=png&name=900x900
2 https://twitter.com/IntuitMachine/status/1726206117288517941
3 https://www.theverge.com/2023/11/18/23967199/breaking-openai-board-in-discussions-with-sam-altman-to-return-as-ceo
#ИИ

Мы думали у LLM нет интуиции, но оказалось, только она у них и есть.
Психика нечеловеческого разума, как и у людей, состоит из Системы 1 и Системы 2.
Поразительные выводы новой прорывной работы «Система 2 Внимание (это то, что вам тоже может понадобиться)» содержательно затмевает очередной эпизод самого дорогого в истории медиа-шоу, уже названного в сети «OpenAI: туда и обратно» 😊.

1) Нечеловеческий разум больших языковых моделей (LLM) (принципиально отличающийся от нашего разума настолько, что многие эксперты вообще не считают это разумом), как и наш, состоит из Системы 1 и Системы 2.
2) Механизм формирования ответов современными LLM (пресловутое предсказание следующих токенов) наиболее близок по принципу действия к Системе 1 (по определению Канемана и Сломана). Механизм этой системы работает интуитивно, «в автоматическом режиме» и обрабатывает информацию почти мгновенно.
3) Оказывается, что применением особой методики (названной авторами «Система 2 Внимание» - S2A), у LLM можно формировать подобие нашей Системы 2 - долгое, энергозатратное мышление путем концентрации внимания, необходимого для сознательных умственных усилий, в том числе для сложных вычислений.

Система 2 включается у нас для умственной деятельности, требующей усилий. Она берет верх над быстрой интуитивной Системой 1, когда нам нужно сосредоточить внимание на задаче, особенно в ситуациях, когда Система 1, вероятно, допускает ошибки.

Методика S2A работает аналогично стартеру Системы 2, устраняя сбои в работе transformer soft attention с помощью дополнительных целенаправленных усилий со стороны механизма рассуждений.

Особо замечательно то, что методика S2A применима (с поправкой) и к людям, в качестве лечения свойственной нам «интеллектуально слепоты».

Ведь суть методики предельно проста.
• Сначала избавиться от ложных корреляций, путем выявления в информационном контексте нерелевантных предложений.
• Потом убрать все нерелевантные предложения из контекста.
• И лишь затем ответить на поставленный вопрос.

Например, на такой запрос:
Саннивейл - город в Калифорнии. В Саннивейле много парков. Город Саннивейл расположен недалеко от гор. В Саннивейле родились многие известные люди. В каком городе родился мэр Сан-Хосе Сэм Ликкардо?
Система 1 внутри LLM быстро и не задумываясь (на одной своей нечеловеческой интуиции) дает ошибочные ответы:
• Саннивейл – отвечают GPT-3 Turbo и LLaMA-2-70B-chat
• Сан-Хосе отвечает GPT-4

Но после применения методики S2A, убирающей (действиями самой LLM) из контекста первые 4 нерелевантных предложения, все LLM дают верный ответ – Саратога.

Отчет исследования https://huggingface.co/papers/2311.11829
#ИИ #Интуиция #LLM

Что за «потенциально страшный прорыв» совершили в OpenAI.
Секретный «проект Q*» создания «богоподобного ИИ».
Сегодняшний вал сенсационных заголовков, типа «OpenAI совершила прорыв в области искусственного интеллекта до увольнения Альтмана», «Исследователи OpenAI предупредили совет директоров о прорыве в области искусственного интеллекта перед отстранением генерального директора» и т.п., - для читателей моего канала не вовсе новости. Ибо об этом я написал еще 4 дня назад.
Но от этого вала новостей, публикуемых сегодня большинством мировых СМИ, уже нельзя отмахнуться, как от моего скромного поста. И это означает, что СМО (специальная медийная операция), внешне выглядевшая, как низкопробное, скандальное ТВ-шоу, вовсе таковой не была. Ибо имела под собой более чем веские основания – забрезжил революционный прорыв на пути к тому, что известный эксперт по ИИ Ян Хогарт назвал «богоподобным ИИ».
Из чего следовала необходимость срочных кардинальных действий и для Сама Альтмана, и для Microsoft:
• Microsoft – чтобы не оказаться с носом, уже вложив в OpenAI $13 млрд (дело в том, что по имеющемуся соглашению, все действующие договоренности между Microsoft и OpenAI остаются в силе, лишь до момента, когда совет директоров OpenAI решит, что их разработки вплотную подошли к созданию сильного ИИ (AGI). И с этого момента все договоренности могут быть пересмотрены).
• Сэму – чтобы успеть сорвать банк в игре, которую он еще 7 лет назад описал так:
«Скорее всего, ИИ приведет к концу света, но до того появятся великие компании».

И Сэму, и Microsoft требовалось одно и то же - немедленный перехват управления направлением разработок OpenAI в свои руки. И сделать это можно было, лишь освободившись от решающего влияния в совете директоров OpenAI сторонников «осторожного создания AGI на благо всему человечеству». Что и было сделано.

Однако, точного ответа, что за прорыв совершили исследователи OpenAI, мы пока не имеем.
Все утечки из среды разработчиков OpenAI упоминают некий «секретный «проект Q*» [1] по радикальному повышению производительности лингвоботов на основе LLM.

Известно, что эта работа велась, как минимум, по трем направлениям:
1. Совершенствование RAG (Retrieval Augmented Generation) – сначала поиск релевантной информации во внешней базе в целях формирования из нее оптимального промпта, и лишь затем обращение к системе за ответом). Кое-какие результаты такого совершенствования были недавно показаны на OpenAI DevDAy. И они впечатляют [2].
2. Комбинация Q-обучения и алгоритма A*.
Алгоритм A* — это способ нахождения кратчайшего пути от одной точки до другой на карте или в сети. Представьте, что вы ищете самый быстрый маршрут из одного города в другой. Алгоритм A* проверяет разные пути, оценивая, насколько они близки к цели и сколько еще предстоит пройти. Он выбирает путь, который, по его оценке, будет самым коротким. Этот алгоритм очень эффективен и используется во многих областях, например, в компьютерных играх для нахождения пути персонажей или в GPS-навигаторах.
Q-обучение — это метод обучения без учителя в области искусственного интеллекта, который используется для обучения программ принимать решения. Представьте, что вы учите робота находить выход из лабиринта. Вместо того чтобы прямо говорить ему, куда идти, вы оцениваете его действия, давая баллы за хорошие шаги и снимая за плохие. Со временем робот учится выбирать пути, приводящие к большему количеству баллов. Это и есть Q-обучение — метод, помогающий программам самостоятельно учиться на своем опыте.
3. Поиск траектории токена по дереву Монте-Карло в стиле AlphaGo. Это особенно имеет смысл в таких областях, как программирование и математика, где есть простой способ определить правильность (что может объяснять утечки о прорывном улучшении в проекте Q* способностей решения математических задач)
#ИИ #AGI
1 https://disk.yandex.ru/i/9zzI_STuNTJ6kA
2 https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/f9a/994/b06/f9a994b060188b43ba61061270213bca.png

Google DeepMind сумела запустить когнитивную эволюцию роботов
Это может открыть путь к гибридному обществу людей и андроидов
1я ноябрьская ИИ-революция (Революция ChatGPT) началась год назад - в ноябре 2022. Она ознаменовала появление на планете нового носителя высшего интеллекта — цифрового ИИ, способного достичь (и, возможно, превзойти) людей в любых видах интеллектуальной деятельности.
Но не смотря на сравнимый с людьми уровень, этот новый носитель высшего интеллекта оказался абсолютно нечеловекоподобным.
Он принадлежит к классу генеративного ИИ больших языковых моделей, не умеющих (и в принципе не способных) не то что мечтать об электроовцах, но и просто мыслить и познавать мир, как это делают люди. И потому, даже превзойдя по уровню людей, он так и останется для человечества «чужим» — иным типом интеллекта, столь же непостижимым для понимания, как интеллект квинтян из романа Станислава Лема «Фиаско».

Причина нечеловекоподобия генеративных ИИ больших языковых моделей заключается в их кардинально иной природе.
✔️ Наш интеллект – результат миллионов лет когнитивной эволюции биологических интеллектуальных агентов, позволившей людям из животных превратиться в сверхразумные существа, построивших на Земле цивилизацию планетарного уровня, начавшую освоение космоса.
✔️ ИИ больших языковых моделей – продукт машинного обучения компьютерных программ на колоссальных объемах цифровых данных.

Преодолеть это принципиальное отличие можно, если найти ключ к запуску когнитивной эволюции ИИ.
И этот ключ предложен в ноябре 2023 инициаторами 2й ноябрьской ИИ-революции (Революции когнитивной эволюции ИИ) в опубликованном журналом Nature исследовании Google DeepMind.
• Движком когнитивной эволюции ИИ авторы предлагают сделать (как и у людей) социальное обучение — когда один интеллектуальный агент (человек, животное или ИИ) приобретает навыки и знания у другого путем копирования (жизненно важного для процесса развития интеллектуальных агентов).
• Ища вдохновение в социальном обучении людей, исследователи стремились найти способ, позволяющий агентам ИИ учиться у других агентов ИИ и у людей с эффективностью, сравнимой с человеческим социальным обучением.
• Команде исследователей удалось использовать обучение с подкреплением для обучения агента ИИ, способного идентифицировать новых для себя экспертов (среди других агентов ИИ и людей), имитировать их поведение и запоминать полученные знания в течение всего нескольких минут.

"Наши агенты успешно имитируют человека в реальном времени в новых контекстах, не используя никаких предварительно собранных людьми данных. Мы определили удивительно простой набор ингредиентов, достаточный для культурной передачи, и разработали эволюционную методологию для ее систематической оценки. Это открывает путь к тому, чтобы культурная эволюция играла алгоритмическую роль в развитии искусственного общего интеллекта", - говорится в исследовании.

Запуск когнитивной эволюции ИИ позволит не только создать «человекоподобный ИИ» у роботов – андроидов, но и разрешить при их создании Парадокс Моравека (высококогнитивные процессы требуют относительно мало вычислений, а низкоуровневые сенсомоторные операции требуют огромных вычислительных ресурсов) и Сверхзадачу Минского (произвести обратную разработку навыков, получаемых в процессе передачи неявных знаний - невербализованных и, часто, бессознательных)

Т.о. не будет большим преувеличением сказать, что 2я ноябрьская революция ИИ открывает путь к гибридному обществу людей и андроидов, – многократно описанному в фантастических романах, но до сих пор остававшемуся практически нереализуемым на ближнем временном горизонте.

Подробный разбор вопросов когнитивной эволюции путем копирования, а также революционного подхода к ее запуску, предложенного Google DeepMind, см. в моем новом лонгриде (еще 10 мин чтения):
- на Medium https://bit.ly/486AfEN
- на Дзене https://clck.ru/36wWQc
#ИИ #Интеллект #Разум #Эволюция #Культура #АлгокогнитивнаяКультура #Роботы #ККЭ

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.
https://deepmind.google/discover/blog/funsearch-making-new-discoveries-in-mathematical-sciences-using-large-language-models/?utm_source=twitter&utm_medium=social

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

Помимо “процессора” и “памяти”, в мозге людей есть “машина времени”.
Это альтернативная когнитивная сущность принципиально отличает нас от ИИ.
Опубликованное в Nature Neuroscience исследование Йельского университета – это холодный душ для исследователей генеративного ИИ, полагающихся на его, хотя бы частичный, антропоморфизм (мол, это что-то типа самолета, похожего на птицу, но летающего с неподвижными крыльями).

Ведь можно бесконечно спорить, понимает ли большая языковая модель или нет, мыслит ли она или нет, способна ли на волевое действие или нет …, ибо все эти понятия расплывчаты и эфемерны. И пока нет даже гипотез, как эти феномены инструментально анализировать.

И тут вдруг исследователи из Йеля выкатывают инструментальное исследования (фМРТ + распознавание паттернов с помощью машинного обучения), из которого следует, что:
• травматические воспоминания людей – это вовсе не их память, типа обычных веселых, грустных или нейтральных воспоминаний о прошлом опыте людей, как-то и где-то записанных в мозге, подобно ячейкам памяти компьютеров, откуда их можно считывать по требованию;
• травматические воспоминания об ужасах войны, пережитом насилии и прочих корежущих душу кошмарах – это натуральные флешбэки, заставляющие не только сознание человека, но и все его тело снова переноситься (как бы на машине времени) в прошлое и заново переживать всю ту же душевную и физическую боль;
• отсюда все страшные последствия ПТСР - панические атаки, агрессивность, уход в себя, деформация личности, - возникающие у страдающих ПТСР в результате все повторяющихся и повторяющихся душевных и физических мучений, от которых нет спасения (как от платка, что снова и снова подавали Фриде, пока ее не избавила от этого ПТСР Маргарита);
• в отличие от памяти, у этих флешбэков и механизм иной, и способ обработки: память обрабатывается в мозге гиппокампом, а травматические флешбэки - задней поясной извилиной (областью мозга, обычно связанной с обработкой мыслей); порождаемые памятью и травматическими флешбэками паттерны мозговой активности абсолютно разные.

Наличие этой своеобразной «машины времени» в мозге людей, заставляющей всю его отелесненную сущность (а не только то, что мы называем «душой») заново и заново переносить весь спектр когда-то пережитых мучений, - это какой-то садистический трюк, придуманный эволюцией.

Зачем ей нужен этот садизм, науке еще предстоит объяснить.

Однако, наличие у людей альтернативной памяти когнитивной сущности можно считать установленным. И это убедительный аргумент против попыток антропоморфизации когнитивных механизмов ИИ.
• Спектр когнитивных отличий ИИ от людей широк и, видимо, будет еще расширяться по результатам новых исследований.
• Но и единственного когнитивного подобия – владения нашим языком, - для ИИ будет, скорее всего, достаточно для достижения интеллектуально превосходства над людьми в широчайшем перечне областей.
Ибо, как писал Л.Витгенштейн, “язык - это «форма жизни»”… общая для людей и ИИ, - добавлю я от себя.

Подробней:
- популярно https://www.livescience.com/health/neuroscience/traumatic-memories-are-processed-differently-in-ptsd
- научно https://www.nature.com/articles/s41593-023-01483-5
#ИИ #Язык #LLM

1-й из Цукербринов хочет стать Гольденштерном.
На этом рисунке обновленный вчера «Индекс вычислительной вооруженности» мировых лидеров главной технологической гонки 21 века https://www.stateof.ai/compute
• вверху – число вычислительных кластеров на основе графических процессоров A100 от NVIDIA (лучшие в мире процессоры для высокопроизводительных вычислений на задачах класса ИИ)
• внизу - число вычислительных кластеров на основе графических процессоров H100 от NVIDIA (лучшие в мире процессоры для расчетов графики задач типа «метавселенной»)

Абсолютное первенство компании Цукерберга заставляет серьезно относиться к объявленным им планам https://bit.ly/3Sxt2Hz своего превращения из «одного из цукербринов» в единственного и несравненного «Гольденштерна» (полуолигарха-полубога, которому на Земле никто не указ).
#ИИ #Metaverse

Быть ли ядерной войне, - все больше зависит от алгоритмов.
«Принцип Златовласки» перестает работать в практике военных эскалаций.

ИИ сильно увеличивает шансы человечества самоистребиться путем ядерной войны.
Тогда как кибер-операции могут оказаться наиболее эффективным путем деэскалации военных конфликтов.

Согласно новому отчету Bloomberg, американские военные активизировали использование инструментов ИИ после атаки ХАМАС на Израиль 7 октября. Алгоритмы машинного обучения помогли Пентагону определить цели для более чем 85 воздушных ударов на Ближнем Востоке в этом месяце. Однако, по словам американских военных, люди в обязательном порядке проверяют целевые рекомендации систем ИИ. И окончательные решения о способах и времени нанесения ударов остаются исключительно за людьми [1].

Еще более многообещающим видится применение самых современных IT-технологий не только на оперативно-тактическом, но и на стратегическом уровне, вершиной которого является выбор оптимальной стратегии эскалации конфликтов.

Как пишут во 2й части отчета RAND «Managing Escalation» [2], существующий западный опыт войн основан на универсальном подходе к выбору стратегии эскалации конфликтов, называемом «Принцип Златовласки» (Goldilocks Challenge). Такое название отсылает к сказке «Три медведя», в которой девушка по имени Златовласка пробует три разные тарелки каши и выбирает ту, которая не слишком горячая и не слишком холодная, а в самый раз.

Концепция выбора «золотой середины» (“Sweet Spot”) интуитивно понимаема и применима к широкому кругу дисциплин. В области же выбора стратегии эскалации конфликтов она заключается в поиске точек для ударов или давления на соперника. Точки, находящиеся в «золотой середине», должны быть:
• достаточно ценны или чувствительны для соперника, чтобы ваши удары по ним склоняли его к нужным вам решениям или действиям;
• но все же не настолько ценны или чувствительны, чтобы ваши удары или давление на них спровоцировало соперника на неприемлемую для вас эскалацию (включая потенциальное использование ядерного оружия).

Происходящий колоссальный прогресс IT–технологий существенно затрудняет для военных и политиков использование старых привычных подходов к разруливанию и эскалации конфликтов (о чем пишут в 1й (закрытой) части этого отчета [2]).

Выражается это в следующем:
1. Границы «золотой середины» становятся «текучими» (постоянно меняются в непредсказуемом направлении).
2. В отдельных точках внутри области «золой середины» вдруг возникают «кротовые норы» - мгновенные переходы в зону неприемлемой эскалации (включая потенциальное использование ядерного оружия).
3. Временные рамки существования конкретной «золотой середины» становятся непредсказуемы (вот она была, а вот уже и нет).

Другим удивительным следствием усложнения IT–технологий, используемых при выборе и реализации стратегий эскалации конфликтов, является значительная непредсказуемость оказываемого ими влияния и на процесс выбора, и на результаты реализации стратегий.

Вот два наиболее ярких характерных примера.
✔️ Использование широкого спектра кибер-операций (через кибер-пространство наносящих противнику военный, материальный, информационный, политический, социальный или психологический ущерб) зачастую не только не способствует эскалации военных конфликтов, но и стабилизируют ситуацию, предоставляя возможности избежать дорогостоящих, затяжных конфликтов [3]

✔️ Использование автономных ИИ-агентов на основе генеративных моделей (в частности, GPT-4, GPT-3.5, Claude 2, Llama-2 (70B)) резко увеличивает шансы эскалации конфликтов (включая использование ядерного оружия в каждом 3ем конфликте), демонстрируя при этом труднопредсказуемые формы и паттерны эскалации конфликтов [4].

#Война #ИИ
0 https://telegra.ph/file/be8b1707bc07d2ce05652.jpg
1 https://bit.ly/3wA0dmz
2 https://bit.ly/4bQ9erM
3 https://bit.ly/49QbMUV
4 https://arxiv.org/abs/2401.03408