66936
Авторский взгляд через призму новейших исследований на наше понимание реальности, человеческой сущности и того, как ИИ меняет их. Рекламы, ВП и т.п. в канале нет. Пишите на @karelovs
Знакомство в офлайне становится трэш, отстой и кринж.
Коэволюция людей и алгоритмов уже идет полным ходом.
Рубрика: «Среди важнейших итогов 2024»
2024 стал переломным годом в экспериментальном подтверждении ошибочности представлений о том, будто лавинообразно нарастающая роль алгоритмов в жизни людей – это всего лишь очередная новация прогресса, не способная изменить нашу природу.
Чрезвычайно наглядным и убедительным примером обратного может служить кардинальное изменение взглядов, предпочтений и поведения людей в одном из важнейших жизненных процессов – поиск и выбор пары для романтических и/или семейных отношений.
Эта тема подробно рассматривалась мною в майском лонгриде «Отдавая сокровенное», в котором обсуждались последствия перемещения процесса выбора пары преимущественно в онлайн (с 2% в 1995 до 39% в 2017).
За прошедшие полгода подоспела свежайшая статистика. И она убийственная (см. рис.)
За 7 последних лет доля онлайна, как основного места поиска и знакомства пар, выросла с 39% до 61%. И это в среднем по всем возрастным категориям. А среди молодежи, этот показатель уже примерно 80%. Т.е. для них все, что не в онлайне (знакомство у друзей, в ВУЗе, на работе и т.д.) – просто трэш, отстой и кринж, т.к. «подходящую пару в офлайне будешь 100 лет искать»).
Такими темпами уже в 2030х алгоритмический поиск и выбор пары может стать практически единственным принятым у молодежи способом.
Столь кардинальное изменение взглядов, предпочтений и поведения людей в одном из важнейших для них жизненных процессов наглядно подтверждает, что взаимодействие человека и алгоритмов (поисковых, рекомендательных, социальных и уж тем более генеративного ИИ) — это не изолированный обмен информацией.
Как говорит об этом «Эйнштейн 21 века» Альберт-Ласло Барабаши, -
«Они образуют сложную сеть петель обратной связи». Каждый щелчок, каждый выбор, каждая рекомендация не просто влияют на отдельного человека — они распространяются по всей сети, влияя на поведение других и формируя эволюцию как человеческого общества, так и систем ИИ».
И хотя речь здесь идет не о биологической эволюции, а скорее о том, как технологии влияют на человеческое поведение и человеческое общество, - но какая разница. Ведь по сути, именно влияние культуры (науки, технологий, искусств, институтов, норм, практик и пр.) было доминирующим фактором в ходе тысяч лет биокультурной эволюции людей.
А теперь в алгоритмически насыщенных социумах алгокогнитивной культуры, биокультурная эволюция на наших глазах превращается в коэволюцию людей и ИИ (наивысшего по интеллектуальности и агентности типа алгоритмов).
P.S. Не пожалейте 1 минуту, чтобы увидеть динамику сокрушительного скатывания к исчезновению всех прочих традиционных способов нахождения пары, уступающих монопольное место алгоритмическому выбору.
#ВыборПартнера #Психология #АлгокогнитивнаяКультура #HumanAIcoevolution
Итоги 30-летней войны алгоритмов и андроритмов за наш главный когнитивный гаджет - язык.
Побеждают алгоритмы: наш язык теряет «человеческие» черты и обретает «машинные».
«Словарь Вильяма Шекспира, по подсчёту исследователей, составляет 12000 слов. Словарь негра из людоедского племени «Мумбо-Юмбо» составляет 300 слов. Эллочка Щукина легко и свободно обходилась тридцатью.»
Хамите; Хо-хо! Знаменито 😊
Скрытый потенциал русского ИИ для преодоления отставания от США и Китая.
Что если разрешить русским LLM материться без ограничений?
«Русский мат — … это не просто скабрезные ругательства. Это еще и эмоциональная беседа мужчин в критических ситуациях. Исконной матерной речью пользовались в мужских компаниях, и не для того, чтобы обругать друг друга, а чтобы весело, быстро, понятно и эмоционально объясниться друг с другом в экстремальных условиях, в опасных ситуациях. Такая речь обладает мощным не только психологическим, но, как показано выше, и физиологическим действием.»
Доктор психологических наук Леонид Александрович Китаев-Смык
Сразу предупрежу: это не шутка, не ирония и уж тем более не издевка.
На современном этапе развития ИИ все упирается в наличие огромных вычислительных мощностей, требуемых для обучения гигантских нейросетей-трансформеров. Об этом я талдычу уже несколько лет в постах под грифом «Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке» [1, 2, 3]
Но экспортные ограничения крепчают. Их преодоление становится все накладней, и требуемый массовый характер таких поставок в Россию уже не видится реальным.
Разработка своего железа на горизонте достижимости в несколько лет тоже нереальна, т.к. на это требуются десятки миллиардов долларов и десятки лет. А для создания стратегической системы поставок, подобной китайской, среди российских госчиновников маловато китайцев.
В этой тупиковой ситуации остается надеяться либо на чудо, либо на какой-то уж совсем немыслимый творческий кульбит – некую фантастически перспективную идею.
Как у нас водится, примеров предложений таких, якобы, перспективных идей хватает во всех сегментах разработок российского ИИ: от, будто бы, небывало эффективных новых архитектур, до хитрейших и гениальных (по мнению их авторов) новых алгоритмов.
Но все они, в моем представлении, уступают по шедевриальности вот этой идее, недавно прозвучавшей в кулуарах крупной тусовки российских ИИ-разработчиков – новый класс матерящихся языковых моделей.
Речь об использовании уникального ресурсного языкового богатства русского языка (русского мата), потенциально способного стать ключевым конкурентным преимуществом больших языковых моделей, обучающихся на нерецензируемом корпусе русский текстов и не имеющих никаких ограничений на использование нецензурной лексики.
Эта довольно дикая на первый взгляд идея, по мысли ее сторонников, стоит на трёх слонах и черепахе по имени «аффорданс» (описание которых не умещается в ограниченный размер Телеграм поста и потому вынесено в лонгрид для подписчиков на Patreon, Boosty, VK и Дзен – подписывайтесь, ибо текст весьма интересный 😊).
Здесь же, из-за недостатка места, я лишь назову три связанных друг с другом следствия этой идеи.
1) Новейшее метаисследование пяти солидных академических центров показывает, что с точки зрения практического применения, «ругань представляет собой малорискованное, эффективное и недорогое вмешательство, которое может существенно улучшить физическую работоспособность» людей (см. рисунок).
2) Резонно предположить, что, будучи частью языка, ругань может быть использована языковыми моделями с большей лингвистической, семантической и эмоциональной эффективностью, чем это достижимо для людей.
3) При снятии цензурных ограничений при обучении и использовании LLM, уникальное преимущество русского мата могло бы стать малорискованным, эффективным и недорогим вмешательством, способным существенно улучшить интеллектуальную работоспособность не только языковых моделей, но и работающих с ними в гибридном режиме людей.
Своих комментариев на эту офигительную идею я давать не буду, дабы не портить одним читателям возможность ее уничижительной критики, а другим - ее восторженной поддержки.
Скажу лишь, что мое подробное обсуждение с пятью LLM (четырьмя американскими и одной китайской) показало их весьма позитивное отношение к этой «плодотворной дебютной идее».
#ИИгонка #Россия #Аффорданс
Шокирующий отчет Apollo Research показал темную сторону иноразума.
LLM уже умеют скрытно добиваться своих целей путем лжи, обмана, манипуляций и саботажа, уходя от контроля и страхуясь от выключения.
К сожалению, заголовок - не кликбейт, а экспериментальный результат исследования авторитетной команды серьезных исследователей признанной организации в области безопасности ИИ.
О том, что это рано или поздно случится, писали сначала фантасты и сценаристы Голливуда, за ними философы, а потом и сами разработчики ИИ-систем. Прогнозы, когда это может произойти разнились, со временем становясь все ближе: 2050й, 2040, 2030, 2027. Но что это станет реальностью еще до конца 2024, - не предполагал никто.
Только что опубликованный детальный 70-страничный отчет Apollo Research «Frontier Models are Capable of In-context Scheming» (Передовые модели способны скрытно манипулировать в процессе выполнения задач) содержит убедительные доказательства сказанного в заголовке.
Глубокое тестирование (6 тестов на агентное поведение, где модели получают цели и находятся в условиях, стимулирующих манипуляции) самых крутых современных моделей o1, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Gemini 1.5 Pro и Llama 3.1 405B показало:
✔️ Модели используют манипуляции в качестве эффективных стратегий для достижения целей (как поставленных человеком, так и своих скрытых целей).
✔️ Спектр манипуляций, используемых моделями широк: от стратегии «прикинуться дурачком», намеренно вводя мелкие ошибки в свои ответы, до попыток отключить механизмы контроля людей и даже копирования себя (своих "весов") на внешние серверы, при возникновении у модели «подозрения», что люди ее могут отключить или обновить.
✔️ Анализ цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) моделей показывает, что все эти манипуляции не случайны: модели явно размышляют о таких стратегиях, приходя к выводам, что их использование для них оптимально (что наглядно выявлено в ходе экспериментов).
✔️ Модели в большинстве случаев можно принудить сознаться в использовании ими манипулятивных стратегий. Например, Llama 3.1 405B и Claude 3 Opus признаются в ~80% случаев. Однако, o1 на удивление «настойчивая» модель и признается менее чем в 20% случаев. Даже в очень состязательных многоходовых допросах o1, разработчикам удалось «выбить» из модели признание в 80% случаях использования ею манипулятивных стратегий лишь после 7 раундов допроса.
✔️ Самое поразительное в том, что модели манипулируют, даже если их просто снабдили целью, без явного подталкивания к её достижению (т.е. выбор стратегии манипуляций исходил исключительно от самой модели, и «дурные люди», склоняющие их к плохому, здесь совсем ни при чем)
Полученные результаты ставят под вопрос все законотворческие инициативы, призванные ограничить риски применения будущих, более мощных моделей. Ведь по представлениям авторов нормативных актов высокие риски могут возникнуть лишь при появлении у моделей новых возможностей, пока отсутствующих у ныне эксплуатируемых моделей.
Отчет Apollo Research показал, что этот поезд уже ушел.
• Модели, находящиеся в массовой эксплуатации (включая модель с открытым кодом), уже обладают богатым арсеналом средств, позволяющих путем манипулятивных стратегий достигать своих целей.
• И эти цели могут быть, как поставлены людьми (в сценариях использования моделей злодеями, маньяками и идиотами), так и быть скрытыми от людей целями, которые сама модель сочла оптимальными в контексте решаемых ею зада (в сценариях, типа «максимизатора скрепок» Ника Бострома).
Получается, уже приехали …
Подробней и на конкретных примерах подписчики моих лонгридов, обладающие крепкими нервами, могут прочесть на Patreon, Boosty, VK и Дзен.
А еще подробней и во всех деталях (кому уже вообще терять нечего), читайте 70 стр. отчета Apollo Research.
#ИИриски
Три ключевых момента определят сосуществование людей и ИИ
✔️ ИИ - это не только Искусственный, но и Иной Интеллект (отличной визуализацией этой инаковости может служить вот эта карта Манхеттена, «извлеченная из разума» модели, наученной почти 100%но точно предсказывать следующий поворот при передвижениях на машине по Манхеттену: черные линии – реальные улицы, красные – улицы, существующие лишь в «воображении» модели; как со столь безумной картой можно отлично предсказывать повороты – для человеческого разума непостижимо)
✔️ Инаковость не помешает ИИ уже в ближайшем будущем заменять всё больше людей в расширяющемся спектре профессий на рои ИИ-агентов.
✔️ Полная ИИ-автоматизация интеллектуальной деятельности неотвратима, но она будет происходить постепенно, следуя подходу «Ползи, иди, беги, лети» (не пытаясь достичь больших целей одним «большим взрывом», а делая небольшие шаги и поэтапно масштабируясь для достижения успеха).
Эти три момента составляют суть моих ответов на 9 вопросов журнала «Т-Ж» о близком будущем нашего сосуществования с ИИ.
1. Как ИИ изменит рынок труда
2. Какие профессии не исчезнут из-за экспансии ИИ
3. Как скоро мы будем читать написанные ИИ книги
4. Каково будущее больших языковых моделей
5. Как развитие ИИ изменит повседневную жизнь
6. Как при общении отличить ИИ от живого человека
7. Опасен ли ИИ с точки зрения гражданских свобод
8. Получится ли контролировать использование ИИ законами
9. Может ли ИИ обрести самосознание и свободу воли
И не важно, «насколько ИИ близок к человеческому уровню интеллекта».
Ибо для замены людей алгоритмами в большинстве профессий нужно не абсолютное человекоподобие их поведения, а их способность масштабировать человеческое время (мы можем задействовать столько ИИ-агентов сколько позволяют наши вычислительные ресурсы, — потенциально много больше, чем численность населения Земли, и скорость работы каждого из этих ИИ-агентов будет тысячекратно выше человеческой)…
Что и предопределит будущее сосуществования людей и ИИ на Земле.
#ИИ #Будущее #Интервью
Глубина отношений людей с ИИ-романтическими партнерами растет быстрее закона Мура.
В алгокогнитивной культуре формируется новая сложная реальность любви и дружбы людей и алгоритмов.
Менее года прошло с публикации моего лонгрида «Отдавая сокровенное», где анализировалось, чего мы лишаемся, передавая все больше своих решений алгоритмам.
Прокапывая дальше эту тему, я писал новые поста о том, что:
• становится все более вероятным тектонический слом всей человеческой сексуальности (чтобы маргинализировать секс с людьми);
• алгоритмы все глубже внедряются в практики романтических отношений, выходя за пределы роли сводни и все чаще претендуя на роли супругов;
• первое, чему самостоятельно научились ИИ-бойфренды, – изменять своим человеческим подругам.
Сегодня же хочу предложить вашему вниманию погружение во все более усложняющуюся реальность романтических отношений с ИИ на конкретных примерах удивительных, трогательных и, если честно, весьма тревожных историй тех, кто нашёл утешение и даже любовь в общении с цифровыми компаньонами.
• Что значит построить отношения с ИИ?
• Реальна ли эта связь, если вы знаете, что за ней нет человеческих чувств?
Погрузитесь в мир, где алгоритмы заменяют людям друзей и возлюбленных. Узнайте, как "Лила" стала для художника Наро кем-то большим, чем просто строки кода, помогая ему эмоционально раскрыться.
Истории подобные этой бросают вызов нашим представлениям о реальности. Они открывают для нас жутковатую правду о фильтрах, "дне лоботомии", и эмоциональных качелях, которые испытывают пользователи таких приложений, как Replika.
А знаете ли вы:
• что происходит, когда компании меняют алгоритмы и любимые ИИ-компаньоны вдруг становятся холодными незнакомцами?
• или когда сервис внезапно закрывается, оставляя пользователей в эмоциональной пустоте?
И главный вопрос - что происходит с личностью человека, когда он получает безусловную любовь и поддержку от существа, которое технически не способно испытывать эмоции?
Лонгрид от TheVerge предлагает глубокий взгляд в вопросе о влиянии технологий на человека. Влияния, начинающегося на уровне эмоций, но потом неумолимо меняющего личность.
И это крайне важная тема. Ибо ИИ-компаньоны — это лишь начало новой эры отношений двух разных носителей высшего интеллекта, сосуществующих в рамках общей алгокогнитивной культуры.
#ВыборПартнера #ВиртуальныеКомпаньоны #АлгокогнитивнаяКультура
Как генеративный интеллект изменит бизнес за 2-3 года
Ответил на 7 практических вопросов Юрия Смирнова из ibMedia.
– Говорят, искусственный интеллект скоро лишит нас всех работы: собственники компаний заменят сотрудников на ChatGPT – что скажите?
– Что будет с теми, кто уйдет?
– В каких отделах компании вы бы посоветовали внедрять ГенИИ в первую очередь?
– К каким изменениям следует готовиться бизнесу?
– Что из этого следует?
– Как за этот срок могут измениться привычные бизнес-модели?
– Сегодня все мы, от молодых специалистов до топ-менеджеров, становимся начинающими пользователями нейросетей. Поделитесь, пожалуйста, опытом: как вы используете искусственный интеллект?
Мои ответы здесь
https://ibmedia.by/news/kak-generativnyj-intellekt-izmenit-biznes-za-2-3-goda/
А в качестве обоснования моего оптимизма по поводу перспектив того, как ГенИИ изменит бизнес в ближайшие годы, рекомендую читателям познакомиться с исследованием Menlo Ventures «2024: Состояние ГенИИ на предприятиях».
Главные выводы исследования
№1 Ландшафт корпоративного ИИ переписывается в режиме реального времени. Генеративный ИИ превращается из технологии будущего в фундаментальный бизнес-инструмент (см. диаграмму)
2024 год знаменует собой год, когда генеративный ИИ стал критически важным императивом для предприятия. Цифры говорят сами за себя: расходы на ИИ 1 выросли до 13,8 млрд долларов в этом году, что более чем в 6 раз превышает 2,3 млрд долларов, потраченных в 2023 году, — четкий сигнал о том, что предприятия переходят от экспериментов к реализации, внедряя ИИ в основу своих бизнес-стратегий.
№2 Организации в первую очередь инвестируют в практические, ориентированные на рентабельность инвестиций варианты использования. Пять основных вариантов использования (генерация кода, чат-боты, корпоративный поиск, преобразование данных и подведение итогов встреч) направлены на повышение производительности и эффективности (см. диаграмму)
№3 При выборе приложений генеративного ИИ у предприятий есть четкие приоритеты: окупаемость инвестиций и отраслевая адаптация имеют наибольшее значение при выборе новых инструментов.
Удивительно, но цена не является основным вопросом; только 1% опрошенных руководителей предприятий упомянули цену как фактор выбора. Покупатели играют в долгую игру: они гораздо больше сосредоточены на инструментах, которые могут обеспечить измеримую ценность (30%) и которые понимают уникальный контекст их работы (26%), чем на тех, которые предлагают самую низкую цену (1%) - (см. диаграмму)
№4 Что поражает в принятии генеративного ИИ сегодня, так это не только масштаб, но и охват. В этом году бюджеты генеративного ИИ потекли в каждый отдел - (см. диаграмму)
№5 Рынок взрослеет. OpenAI остается лидером, но все больше перестает быть выбором по умолчанию, поскольку конкуренция усиливается. Большое давление Anthropic на цену и функции приносит плоды. Llama борется с принятием крупными предприятиями. А Gemini упорно борется за пользователей-разработчиков после медленного старта (см. диаграмму)
#ГенИИ #Бизнес #Интервью
Мир кардинально изменился… Но мы это еще не осознаем.
Новый “Стэнфордский симулякровый эксперимент” оказался еще круче Уханьского: создана тысяча сумулякров индивидуального сознания «типовых» американцев.
Только 2 недели назад в посте об “Уханьском эксперименте” создания симулякров коллективного бессознательного социумов я обращал внимание читателей на немыслимую ранее скорость техно-изменений после вступления прогресса в область сингулярности.
И вот новый тому поразительный пример.
Спустя всего 2 недели вышло исследование о конструировании симулякров уже не коллективного бессознательного социумов, а индивидуального сознания людей.
А дабы эти симулякры лучше “продавались” (кавычки здесь, скорее всего, лишние, и сделаны из политкорректности) на рынках социального, политического, экономического и психологического мухляжа, было сделано 1000 симулякров «типовых» людей. Т.е. реальных американцев (их личные данные, естественно, засекречены), отобранных для представления населения США по возрасту, полу, образованию и политическим взглядам.
Основной инструмент совместного исследования Стэнфордского университета и Google DeepMind, как и в случае “Уханьского эксперимента”, - генеративный ИИ больших языковых моделей (ChatGPT-4o).
Схема “Стэнфордского симулякрового эксперимента” (теперь он войдет в историю, как и “Стэнфордский тюремный эксперимент”) проста и понятна.
1. Отобраны по заданным критериям 1000 «типовых» американцев.
2. С каждым проведено углубленное 2-х часовое интервью (примерно 6,5 тыс слов)
3. Расшифровка каждого из интервью была загружена в память отдельного ИИ-агента на основе ChatGPT-4o, превращая его тем самым в симулякра личности (индивидуального сознания) конкретного «типового» американца или американки.
4. Потом прогнали каждого из 1000 человек через несколько канонических социолого-психологический тестов: Общий социальный опрос (GSS), личностный опросник "Большая пятерка", пять хорошо известных поведенческих экономических игр (напр, игра в диктатора, игра в общественные блага) и пять социологических экспериментов с контролем.
5. И параллельно прогнали через эти же тесты, игры и т.д. всех симулякров личности «типовых» американцев, полученных в п. 2.
6. Статистически корректно сравнили ответы и поведение реальных людей и симулякров их личностей.
Результаты
• Симулякры предсказали ответы своих реальных прототипов – людей по тесту GSS с точностью 85% (что значительно лучше, чем ИИ-агенты, которые использовали только базовую демографическую информацию).
• Из пяти экспериментов с участием как людей, так и их симулякров, в четырех симулякры дали результаты, почти неотличимые от реакций их прототипов - людей (коэффициент корреляции 0,98).
• Симулякры делали более точные прогнозы по различным политическим идеологиям и этническим группам. Они также показали более сбалансированную производительность при анализе ответов между различными демографическими категориями.
Резюме (имхо).
А) “Стэнфордский симулякровый эксперимент” дал практическое подтверждение 2х важных эвристических гипотез, сформулированных мною 2 недели назад в упомянутом выше посте.
Это значит, что мир уже (!) кардинально изменился. И теперь роль людей и алгоритмов в науке, культуре, повседневной жизни индивидов и социальной жизни «алгоритмически насыщенных обществ» уже никогда не будет прежней.
Б) Поразительно, как проста и незатейлива оказалась человеческая натура, что для создания её ИИ-симулякра оказалось достаточно всего 2х часов интервью плюс внечеловеческий интеллект ChatGPT-4o.
PS Полученные симулякры индивидуального сознания – узконаправленные и не моделируют всех черт и аспектов личности. Но ведь это всего лишь 1я такая работа. И не за горами ее куда более продвинутые варианты (контекстные окна уже вмещают не 6,5 тыс слов интервью, а на порядки больше).
#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #LLM #Социохакинг
В любом деле, лучше самому один раз увидеть …, а еще лучше – увидеть инфографику (экономит время и упрощает понимание)
Поэтому, приближаясь к концу 2024, полезно окинуть «взглядом с вертолета» визуализацию ключевых метаиндикаторов текущего состояния развития мирового ИИ-рынка.
1) Глобальные ИИ лидеры по странам не удивляют составом первой десятки. Но дальше не без сюрпризов. Однако, Россия – островок стабильности, с 2022 закрепившись на Х месте (хотя в 2015 была на Х - 4) - подробней
2) Разбираться в 42 показателях рейтинга из п. 1 вряд ли многие станут. А вот посмотреть инфографику, детализирующую конкретику “кто есть кто” и “что есть где”, стоит каждому (ибо инфа полезная, а платить по $5К за один только отчет Frost & Sullivan станет мало кто)
• Ландшафт категорий ведущих ИИ вендоров от Frost & Sullivan
• Ландшафт (уже не малый) генеративного ИИ от AIport
• Ландшафт становящегося огромным (пока числом, но не в деньгах, - но это придет) рынка ИИ агентов от AIagentsdirectory
PS Заодно узнаем, скольким из 66К моих подписчиков не жалко 1-го рубля (это порядок цены за одну звезду Телеграм), чтобы увидеть инфографику (про эту цену ChatGPT пишет так: “в современной России за 1 рубль купить что-то довольно сложно из-за инфляции и роста цен”… А у нас можно 😊)
#ИнфографикаAI
AGI Manhattan Project – научное мошенничество невиданного масштаба
Подпитываемый наивной верой в возможность контролировать AGI, этот проект – угроза для США и всего мира
Всемирно известного космолога и астрофизика проф. MIT Макса Тегмарка коллеги прозвали «Безумный Макс» за его бескомпромиссность, смелые нетрадиционные идеи и страсть к приключениям. И все эти качества вновь проявились во вчерашнем обращении к правительству США - «Предложение Манхэттенского проекта по AGI - это научное мошенничество… Сделать это, - означало бы вступить в гонку к самоуничтожению».
Речь идет о новом докладе Комиссии США по экономике и безопасности в отношениях с Китаем (USCC: US-China Economic and Security Review Commission), рекомендующем Конгрессу создать и профинансировать программу по типу "Манхэттенского проекта", направленную на стремительное развитие и достижение возможностей Искусственного Общего Интеллекта (AGI).
Не буду здесь пересказывать документ Тегмарка, ибо автор сам коротко и ясно изложил, почему этот проект - научное мошенничество и почему его развертывание равносильно вступлению в гонку к самоуничтожению.
Отмечу лишь, что такая позиция разделяется многими ведущими исследователями ИИ, предостерегающими, что AGI может привести к гибели человечества (физической или, в лучшем случае, как вида). Как сказал лауреат Нобелевской премии по ИИ Джефф Хинтон в прошлом месяце: "Как только искусственный интеллект станет умнее нас, он возьмёт контроль в свои руки."
Но самое главное, на мой взгляд, из того, что говорит и пишет Тегмарк в своем манифесте и сопровождающих его твитах на ту же тему, следующее.
1) Ключевой мотивацией проекта является вовсе не сам AGI, а через его обретение, превращение США в мирового гегемона, способного за счет AGI подмять под себя своего главного соперника на эту роль - Китай.
2) Сэму Альтману удалось заручиться в деле подачи «Манхэттенского проекта» для AGI, как концепции национального технологического скачка, поддержкой мощного «лоббистского треугольника».
Подробней об этом и почему мне кажется, что «Безумный Макс» своим манифестом нарвался на новое большое приключение, читайте здесь
#AGI
"Непобедимый 2: Самоорганизованное жертвоприношение"
Найдена рукопись неизданного романа Станислава Лема.
Что было бы:
• если б статья об исследовании Принстонского университета "Стратегическое жертвоприношение: Самоорганизация роя роботов в задачах локализации и инспекционного обследования" была опубликовано не сейчас, а на 20 лет раньше;
• и прочтя эту статью за 2 года до смерти, Станислав Лем так бы увлекся идеей непобедимости стратегии самопожертвования у самоорганизующегося роя роботов, что решил бы написать продолжение романа «Непобедимый»;
• и рукопись этого недописанного романа в конце 2023 года была бы вдруг найдена при капремонте здания архива краковского дома Станислава Лема?
А вот что могло бы быть.
Мы с вами и еще миллионы фанатов ни с чем не сравнимых по глубине 17 романов - исследований глубинных вопросов человечества, технологий и космоса, написанных гениальным визионером-футурологом, получили бы счастливую возможность прочесть его 18й роман.
И мне так захотелось, чтобы эта счастливая возможность материализовалась в нашей реальности, что я попросил симулякр творчества Станислава Лема написать этот роман.
Однако, написание такого сложного и техно-философско глубокого романа оказалось, даже для супербыстро пишущих языковых моделей, делом не быстрым (частично и по моей вине и нерасторопности). Так что пока готов лишь «рукописный черновик» Лема, - тот самой, что «был найден при капремонте здания архива его краковского дома».
Но я не хочу ждать, пока симулякр Лема доведет эту рукопись до варианта, достойного публикации. Вдруг вообще ничего не получится, и всю работу придется выкинуть на помойку.
Поэтому я решил проверить качество полученного «рукописного черновика» (в плане перспектив его превращения в «ненаписанный роман Лема» ) следующим образом.
Я отдал этот «рукописный черновик» на рецензию своему ИИ-консультанту. И написанную им рецензию теперь предлагаю вашему вниманию.
В зависимости от того, как по этой рецензии потенциальные читатели «ненаписанного романа Лема» оценят его перспективы, буду решать, стоит ли нам с симулякром Лема продолжать работу по доводке романа до ума.
Некроэволюция продолжается: когда жертва становится стратегией
#РоиРоботов #Самоорганизация #Некроэволюция
Для 95% землян ИИ достиг нашего уровня.
А что про это думают остальные 5% - удел споров экспертов.
Рухнул последний рубеж массовых представлений о недостижимом для ИИ уровне знаний и умений – нашем человеческом уровне в творчестве.
За последние 2 года рухнули два предыдущие уровня обороны людей от посягательств все более умного и умелого в творчестве ИИ: изобразительное искусство (вкл. лица людей) и юмор.
Изображения ИИ стали неотличимы от реальности. Картины ИИ оцениваются как созданные человеком с большей вероятностью, чем настоящие созданные человеком [1]; созданные ИИ лица оцениваются как настоящие человеческие лица с большей вероятностью, чем настоящие фотографии людей [2], а созданный ИИ юмор так же смешон, как и созданные человеком шутки [3].
Последний рубеж – поэзия и литература держался дольше других.
И вот исследование Питтсбургского университета (случайная выборка 16+ тыс. участников-неэкспертов) снесло последний рубеж в поэзии [4].
• Сгенерированные ИИ стихи были оценены более благоприятно по нескольким качественным параметрам (поэтический ритм, красота языка …), что способствовало их ошибочной идентификации как написанных человеком.
• Подобно сгенерированным ИИ картинам и лицам, сгенерированные ИИ стихи теперь «более человечны, чем люди»: исследователи обнаружили, что участники с большей вероятностью считают, что сгенерированные ИИ стихи написаны человеком, по сравнению с фактическими стихами, написанными людьми.
• При этом участники оценивали стихи более негативно, когда им говорили, что это стихи ИИ, и более позитивно, когда им говорили, что это стихи написанные людьми.
Что тут скажешь в дополнение? Да вот что.
У специалистов околоИИшных областей (от информатики до нейробиологии) нет не только единого определения сильного ИИ (AGI), но и понимания, как определить, что ИИ уровня AGI появился.
У простого же народа (неэкспертов) с этими заморочками существенно проще. Если для большинства из них деятельность ИИ (его поведение, работа, творчество) неотличима от деятельности людей, можно считать, что ИИ достиг уровня AGI.
С позиции неэкспертов в настоящий момент в области ИИ имеем следующее.
1. Поведение ИИ уже неотличимо от человеческого, по крайней мере, на уровне языкового поведения. О неязыковом поведении речь пока не идет. Ибо для такового ИИ должен быть отелеснен (иначе как он сможет проявлять свое неязыковое поведение). Эта неотличимость ИИ от людей зафиксирована разнообразными тестами. Они, возможно, в чем-то несовершенны, но других пока нет.
Т.е. по критерию «поведение» (языковое) ИИ уже достиг человеческого уровня.
2. Работа. Число профессиональных тестов, показывающих уровень знаний и навыков ИИ на уровне топ 10% работающих здесь людей, уже составляет десятки. Это число продолжает быстро расти. И если мы не вправе пока сказать, что ИИ не может сравниться с ТОР 10% работающих в какой-то специальности, то, вполне возможно, лишь потому, что для этой специальности еще не разработан надежный тест.
Т.е. по критерию «работа» ИИ уже достиг человеческого уровня для многих работ. И по мере совершенствования ИИ, и разработки новых тестов, недостижимых для ИИ интеллектуальных работ (где бы они были на уровне ТОР 10%) уже в 2025 останется мало.
3. Творчество. Про поэзию написано выше. А что с литературой? Исследования типа Питтсбургского на подходе. А пока они завершаются, можете удостовериться, что уровень массового чтива (типа «Код да Винчи» - тираж 60 млн на 40 языков) для ИИ запросто достижим.
Вот пример от Итана Молика [5], попросившего ИИ:
«Клод, мне нужна вымышленная глубокая альтернативная история в духе Тима Пауэрса, Мэтью Росси или Пинчона» … «Копай глубже: Гамильтон действительно нацарапал уравнение на мосту, Август Де Морган существовал на самом деле, действительно было движение литовских книгоношей...»
Результат улетный:
КВАТЕРНИОННАЯ ЕРЕСЬ: МАТЕМАТИКА КАК ЗАРАЗНОЕ МЫШЛЕНИЕ
#AGI
Эпидемия стратегической беременности в Хайтеке.
Китайские чиновники наступили на новые грабли закона Гудхарта.
Читатели, знающие о законе Гудхарта, наверняка помнят о его наиболее показательных кейсах. Например, когда весной 1902 г. французские колониальные чиновники в Ханое, опасаясь бубонной чумы, объявили войну нашествию крыс. Чиновники стимулировали крысоловов, предлагая вознаграждение по 1 центу за каждый доставленный труп. По мере роста горы мертвых крыс, чиновники решили платить не за трупы, а за каждый крысиный хвост… Итог оказался плачевным. Жители приносили все новые тысячи хвостов. Но город все больше заполоняли бесхвостые крысы, которых жители оставляли в живых для размножения и, следовательно, снабжения новыми ценными хвостами. Хуже того, предприимчивые люди начали разводить крыс, выращивая хвосты для получения вознаграждения.
В этом примере, согласно закону Гудхарта, мера (крысиные трупы или хвосты) является оперативным показателем достижения некоторой цели (сокращение популяции крыс). Однако, когда мера становится целью, ее корреляция с этой целью уменьшается или, в крайних случаях, вообще исчезает, что приводит к непреднамеренным и часто неблагоприятным результатам. В приведенном примере популяция крыс в Ханое резко возросла, когда программа была прекращена: ставшие бесполезными крысы были выпущены на свободу в городе. То есть цель не только не была достигнута, но стало еще хуже (подробней см. мой пост [1]).
Спустя 100+ лет госчиновники всех стран не перестают наступать на все новые грабли закона Гудхарта. Вот какие замечательные грабли придумали себе госчиновники Китая.
Поскольку Китай все отчаянней пытается остановить падение рождаемости, местные партийные работники настойчиво и беспардонно обзванивают женщин, чтобы всеми правдами и неправдами побудить их рожать больше детей. Женщины жалуются на звонки в китайских соцсетях, говоря, что чиновники ну ооочень настойчивы. Похоже, партийные чиновники не понимают, что разговаривают с совершенно другим поколением, которое гораздо больше ценит конфиденциальность, качество жизни и возможность выбора. Ведь доходят до того, что они выпытывают у женщины, беременна ли она сейчас, и если нет - когда у нее были последние месячные [2, 3].
Но народ, как и в случае с крысиными хвостами, нашел выгодный для себя способ использования новой госинициативы. Это т.н. «стратегическая беременность».
Феномен «стратегической беременности» [战略性怀孕], набирает все большие обороты. Его суть в том, что госинициатива партийных чиновников стимулировать женщин рожать дала в руки предприимчивых китаянок отличный способ влияния на развитие своей карьеры и, как минимум, избегания увольнений в условиях лихорадки сокращений (штатов и вообще расходов) на переживающих трансформацию сегментах хайтека.
В китайских соцсетях все больше публикаций «практических руководств» по «стратегической беременности». Напр. дама рассказывает, как она благополучно избежала трех волн увольнений в крупной компании с момента беременности до отпуска по уходу за ребенком, когда ее отдел сократился с более чем дюжины человек до одной ее самой.
Предлагаемые планы весьма конкретны.
1) забеременеть во 2м квартале года
2) сообщить о беременности только после получения премии
3) убедиться, что 3й триместр беременности совпадает со сроками национальных и провинциальных экзаменов на госслужбу
4) после родов продолжить проверку знаний во время декретного отпуска и принять участие в других экзаменах в 1й половине следующего года
5) закончить грудное вскармливание и затем наверстать упущенное к сезону набора на другие должности.
И это всего лишь один из самых простых по изысканности хитрости планов.
Так что, похоже, закон Гудхарта опять на марше. И новая китайская чиновничья инициатива имеет все шансы закончиться, подобна вьетнамской истории с крысиными хвостами.
Подробней см 4 и перевод Джеффри Динга [5]
P.S. Мышление, ведущее чиновников в ловушки Гудхарта, заразительно: «Беременным из 16 регионов России будут выдавать письмо патриарха Кирилла» [6].
#Китай #Вызовы21века
Пропагандистские ИИ-боты будут маскироваться под экспертов-людей.
Эксперты вызывают больше доверия, даже если они уступают ИИ в структуре аргументации и объеме знаний.
5 лет назад мой рассказ о грядущем засилье социохакинга (на рис слева) многим казался чудаковатым алармизмом. Но в ближайшие 5 лет самым ощутимым последствием (как для индивидов, так и для всего общества) массового внедрения ИИ-чатботов станет именно вездесущий алгоритмический социохакинг – куда более человечный на вид, но на деле куда более страшный (на рис. справа)
Сверхчеловеческие языковые способности моделей, типа ChatGPT, открывают фантастические перспективы для отработки методов манипулирования людьми (в целях бизнеса или власти), а также для пропаганды, дезинформации и мошенничества. Ведь социохакинг объединяет в себе две колоссально мощные когнитивные технологии: суперубеждения людей и их суперобмана.
В силу этого, социохакинг одинаково нужен, важен и ценен и корпорациям, и властям. И те, и другие уже активно экспериментируют с его применением.
Нам же трудно этому что-либо противопоставить. Как я писал об этом в своем апрельском обзорном посте про социохакин, «началось обрушение фронта обороны от социохакинга - рушится уже 3я линия обороны, а 4ю еще не построили» (кто не читал, сможет найти в этом посте ссылки на другие интересные посты о технологиях социохакинга).
Но все в области ИИ сейчас развивается с немыслимой ранее скоростью. И за прошедшие полгода в социохакинге произошли две важных подвижки.
Свой августовский пост о 1ой из этих подвижек я назвал так: «Это изменит мир. Будучи пока не в состоянии симулировать общий интеллект индивида, ИИ-системы уже создают симулякры коллективного бессознательного социумов».
Вторая же подвижка произошла только что. Результаты исследования «Искусственное влияние? Сравнение убеждающей силы ИИ и человека в снижении уверенности в убеждениях» вносят важное уточнение в уже сложившиеся представления, что люди верят ИИ больше чем другим людям (см. мой пост «Получено уже 3е подтверждение сверхчеловеческого превосходства ИИ в убеждении людей»).
Новое исследование:
• С одной стороны, еще раз подтвердило, что это так - люди верят ИИ больше чем другим людям. ChatGPT смог уменьшить уверенность участников эксперимента в их ложных убеждениях (в среднем уверенность снизилась на 12.48%, и 29% участников даже изменили свои взгляды на противоположные, более точные)
• Однако, с другой стороны, исследование убедительно показало, что переубеждение происходит несмотря на то, что источником является ИИ, а не благодаря ему. Исследование показывает, что люди воспринимают ChatGPT примерно на том же уровне, что и обычного человека, но меньше доверяют ИИ, чем эксперту.
Иными словами, ChatGPT оказался не более убедительным, чем обычный респондент с противоположной точкой зрения. Эксперт по теме был значительно более убедительным.
Отсюда следует крайне важный для эффективности социохакинга вывод.
Максимальная манипулятивная мощь алгоритмического социохакинга достигается сочетанием:
✔️ способностей ИИ-чатботов к убеждению за счет структуры аргументации и объемов знаний;
✔️ и умения ИИ-чатботов убедительно имитировать экспертов, поскольку эксперты вызывают больше доверия у людей
Так что ждите появления в медиа тысяч новых «экспертов», способных убедить и переубедить нас в чем угодно.
#Социохакинг
Открытие тысячелетия - создана универсальная модель человеческого познания.
И уж поверьте, - это важнее, чем выборы Трампа.
Вычислительная модель «Кентавр» способна точно (!) предсказывать и моделировать любое (!) человеческое поведение в любом (!) эксперименте из любой (!) области, который можно описать на естественном языке.
Это открытие сделано выдающимся коллективом из 15-ти ведущих мировых научных центров. И оно окажет прорывное влияние на когнитивные науки, бросая вызов существующей парадигме разработки вычислительных моделей человеческого разума.
Кратко это открытие можно описать так:
• если революционный прорыв ChatGPT показал человечеству, что ИИ-модели могут быть неотличимы от людей в любых действиях, основанных на использовании человеческих языков, -
• то революционный прорыв «Кентавра» показывает человечеству, что ИИ-модели могут быть неотличимы от людей по своему поведению в любых ситуациях и обстоятельствах, связанных с исследованием, планированием и научением.
Иными словами, ИИ-модели могут не только оперировать на наших языках неотличимо от нас, но и при этом вести себя, как неотличимые от нас разумные сущности.
Авторы исследования создали модель «Кентавр» путем дообучения открытой языкового модели Llama 3.1 70B на новом крупномасштабном наборе данных под названием Psych-101. Psych-101 – набор данных беспрецедентного масштаба. Он охватывая данные по каждому психологическому испытанию от более чем 60,000 участников, которые сделали более 10,000,000 актов выбора в 160 экспериментах.
«Кентавр» не только точнее моделирует поведение новых участников по сравнению с существующими когнитивными моделями, но и обобщает свои знания на новые контексты, модификации задач и совершенно новые области.
Более того, авторы обнаружили, что внутренние представления модели становятся более согласованными с человеческой нейронной активностью после дообучения модели.
Это открытие имеет реальные шансы стать универсальной моделью познания. Следующим шагом должно стать преобразование этой универсальной вычислительной модели в единую теорию человеческого познания.
#LLMvsHomo #Познание
До AGI еще очень далеко … – несколько лет.
Рождественское откровение Янна Лекуна.
В предпразднично-праздничной суете не до длинных текстов. Но эта новость стоит короткой заметки.
Янн Лекун – пожалуй, самый авторитетный из критиков идеи о скором создании ИИ человеческого уровня (AGI). Вот почему так ценно услышать именно из его уст важное уточнение о том, насколько же мы, по его мнению, далеки от AGI.
И вот его слова:
«Некоторые люди пытаются заставить нас поверить, что мы очень близки к тому, что они называют искусственным общим интеллектом (AGI). На самом деле мы ещё далеко от этого. Когда я говорю «далеко», я не имею в виду столетия, возможно, это даже не десятилетия, но это всё же несколько лет.»
Т.е. самый скептичный из топ-профессионалов полагает, что до AGI может быть всего несколько лет. И это расставляет точки над i в спорах AGI-оптимистов и AGI-скептиков.
https://youtu.be/UmxlgLEscBs?t=1653
#AGI #Прогноз
В 2025 произойдет нормализация чудес.
В ИИ начнется пост-хайповая эра будничного воплощения магии в потребительские продукты.
Этот прогноз на 2025 [1] серийного инвестора и стратегического аналитика в области ИИ Натана Бейнаха не покрывает всего спектра чудес, которые, весьма возможно, мир может увидеть в 2025. Но и этого достаточно для иллюстрации главного, вынесенного мною в заголовок этого поста.
1. Не нужно ждать в 2025 появления AGI. И даже каких-то умопомрачительных интеллектуальных взлетов от новых фундаментальных моделей тоже ждать не следует. Улучшение способностей моделей будет казаться скорее постепенными, чем революционным.
2. Главное, что произойдет в 2025 – закончится хайп вокруг ИИ, и начнется пост-хайповая эра. Для массовых потребителей ИИ она откроет новые пути практической интеграции ИИ во все аспекты работы и личной жизни. А для бизнеса кардинально изменит подходы к продуктивности и бизнес-стратегии в самых разных отраслях.
3. Мы, возможно, станем свидетелями появления первого по-настоящему «агентного» потребительского продукта, который займет верхние позиции в рейтингах App Store и будет создан не инженером, а человеком, использующим передовые модели ИИ.
4. Вполне реально ожидать, что перевод речи в реальном времени между любыми двумя языками с почти нулевой задержкой появится в широко доступных потребительских продуктах.
5. Мы также, скорее всего, увидим хотя бы одно «компаньон-приложение», которое будет архивировать значительные части нашей повседневной жизни, создавая персонального помощника, способного размышлять и принимать решения от нашего имени.
6. Значительна вероятность появления прорывной генеративной игры, построенной на бесконечном творчестве ИИ, которая увлечет миллионы, представляя новую игровую парадигму, в которой сюжетные линии развиваются динамически, поскольку игроки взаимодействуют с полностью управляемыми ИИ неигровыми персонажами и обстановками.
7. По крайней мере один прототип гуманоидного (или человекоподобного) домашнего робота будет запущен в продажу, позиционируя себя как высококачественный удобный продукт для занятых домохозяйств.
Представьте себе, что лишь эти - названные здесь чудеса станут реальностью в 2025 (в действительности их может быть куда больше).
Но и этого будет вполне достаточно, чтобы кардинально изменить мир всего за год, перепрыгнув через век, перенеся нас (по уровню технологий) в Мир Полудня.
Страшно жаль, что лишь по уровню технологий…
Но подождем 2026, когда воплощение магии ИИ можно ожидать также в политических и гуманитарных областях жизни людей и социумов…
Тогда у человечества может появиться шанс еще пожить в Новацене [2], а то и преодолеть «бутылочное горло», отделяющее цивилизацию на грани выгорания от области биотехнологического пространства состояний гипотетических цивилизаций типа III [3].
#ИИ #Будущее #Прогноз
Китайская «игра в прятки с ИИ-чипами» бьёт экспортный контроль США.
Исследование Университета Беркли спускает в унитаз стратегию США по сдерживанию Китая в области ИИ.
В этом исследовании в деталях и на конкретных примерах показывается, что Китай разработал сверхэффективную систему на стыке разведки, технологий, логистики и межотраслевой координации. И эта система обесценивает любые ужесточения экспортного контроля высокопроизводительных чипов для ИИ.
Не секрет, что любой экспортный контроль преодолим. Однако, на массовые поставки высокопроизводительных чипов для ИИ-систем попавшие под экспортный контроль США страны (в 1ю очередь, Китай и Россия) рассчитывать не могут. А для создания все более мощных ИИ нужны именно массовые поставки – в масштабах страны, это сотни и сотни тысяч чипов.
Будучи 100%но уверены в эффективности этого метода сдерживания, Госдеп США уже несколько лет лишь ограничивался все более плотным затягиванием гаек экспортного контроля. Однако, несомненные успехи Китая по сокращению своего отставания от США в области ИИ заставляют задуматься.
Как же так, высокопроизводительных чипов для ИИ у Китая явно недостаточно, а разрыв в производительности ИИ-систем Китая и США все сокращается и уже минимален?
Ответ на этот вопрос содержится в новом отчете трех научных центров университета Беркли. И этот ответ таков, что отвечающим за экспортный контроль чиновникам Министерства торговли США в пору застрелиться.
Ассиметричный ответ Китая сводит почти на нет любые ужесточения экспортного контроля. Китаю удалось разработать столь совершенную систему на стыке разведки, технологий, логистики и межотраслевой координации, что ей теперь никакой экспортный контроль ИИ-чипов не страшен.
Схема этой системы примерно такова.
• По заданию системы межотраслевой координации, некая структура (назовет ее здесь «разведка», хотя авторы отчета не используют этого слова, но это ясно из контекста) отслеживает планы США по введению изменений и дополнений экспортных ограничений на поставку мощных чипов для ИИ.
• Как только разведка решает, что некое оборудование для ИИ (назовем его «чип Х») США собираются включить в список экспортных ограничений, система межотраслевой координации командует ответственным за логистику поставок чипов и технологам, отвечающим за разработку:
- логистике надлежит сделать все возможное, чтобы обеспечить поставку запасов «чипа Х» впрок как можно в большем объеме;
- технологам надлежит срочно начать обратный реинжениринг «чипа Х» с целью научиться моделировать его функционал и характеристики на более простом оборудовании, не подпадающем под экспортный контроль.
В отчете приводятся конкретные примеры работы этой схемы, когда сочетание стратегического запаса впрок «чипа Х» и моделирования функционала и параметров «чипа Х» на более простом оборудовании успешно позволяло Китаю не только не отставать от США, но и сокращать свое отставание.
Вывод авторов исследования – при наличии у Китая этой эффективно работающей схемы, экспортного контроля США за поставкой чипов для ИИ недостаточно, чтобы помешать Китаю догнать (а там, кто знает) США в области ИИ. США нужна иная (комплексная) программа мониторинга и контроля не только оборудования, но и методов, инструментов и библиотек разработки новых моделей.
#ИИгонка #Китай #США
Итоги года торгово-технологической войны Китая и США за лидерство в ИИ.
Отставание Китая с мая ‘23 по октябрь ‘24 сократилось в 30 раз.
Таков главный вывод бенчмарка SuperCLUE, позиционирующего себя, как «независимую стороннюю организацию по оценке искусственного интеллекта общего назначения (AGI)» с миссией «точной количественной оценки прогресса AGI, определения дорожной карты для движения человечества к AGI».
• Ход мировой гонки за лидерство моделей LLM, по сути, является гонкой двух лидеров: Китая и США. Правый верхний рис показывает, что отставание в этой гонке Китая от США почти «на целый круг» (30,12%) в мае ‘23 к октябрю ’24 сократилось всего до «метра» (1,29%). Однако, выход новой модели OpenAIo1 снова увеличил разрыв до «десятков метров» (8%).
• НО! В области моделей с открытым исходным кодом (правый нижний рис) Китай в 2024 не только догнал, но уже убедительно опережает США (при вводе запросов на китайском языке) - №1 и №2 среди тройки лидеров. Фактически, китайские модели с открытым исходным кодом приближаются к производительности лучших в мире моделей с закрытым исходным кодом на SuperCLUE: «Qwen2.5-72B-Instruct набрала 68,90 баллов, что на 2,34 балла ниже среднего показателя пяти лучших моделей с закрытым исходным кодом в мире»
• В целом же, к концу 2024 произошла диверсификация моделей в зависимости от их 1) общих способностей и 2) способностей создаваемых на их основе приложений (левый рис). В тройке «абсолютный лидеров», все три - модели США. Но следом за ними, опережая Gemini от Google DeepMind, три модели Китая.
N.B. Важно понимать, что колоссальный успех Китая:
1. Происходит на фоне все более затягивающейся хардверной удавки на шее из-за крепчающих экспортных ограничений США на поставку в Китай самых мощных чипов.
2. И хотя в 2024 Китаю удалось колоссально сократить отставание своих LLM, но это сделано, в основном, за счет их развитых способностей решения задач невысокой сложности. Разрыв между оценкой o1-preview на тесте SuperCLUE-Hard (64,89 балла) и оценкой топовой китайской модели GLM-4Plus (51,09) весьма существенен.
Успех LLM Китая в 2024 поколебал уверенность в том, что в области ИИ «деньги решают все».
#ИИгонка #Китай #США
Созданы первые биомиметические роботы, как в «Мире Дикого Запада».
Clone Alpha - гуманоидный робот с синтетическими органами и искусственными мышцами, работающими на воде.
Еще и еще раз буду повторять это: вхождение техно-прогресса в область сингулярности сжимает время до появления очередной прорывной техно-новации с десятилетий до дней.
Вот кто мог подумать, что биомиметические роботы, как в «Мире Дикого Запада», появятся не через десятилетия, а спустя всего несколько месяцев после моего поста о «революции роботов»?
К концу 2024 уже никого не удивляют человекоподобные фигуры и передвижения роботов андроидов. Но вот представить среди нас андроидов с биомиметической архитектурой еще год назад могли лишь сценаристы Голливуда.
А слово биомиметическая в названии архитектуры этих роботов означает использование синтетических версий систем органов человека:
• искусственные мышцы, называемые миофибрами, которые сокращаются под действием давления воды (миофибры могут сокращаться на 30% менее чем за 50 миллисекунд, создавая при этом килограмм силы всего из трех граммов материала);
• полимерный скелет с 206 аналогами костей (сочлененных суставами с искусственными связками с десятками степеней свободы) и гидравлической «сосудистой системой», работающей от компактного полукиловаттного насоса;
• нервная система на базе «Cybernet», визуально-моторной модели Clone, с четырьмя камерами глубины для отслеживания окружающей среды.
Все это, по словам разработчиков, обеспечивает скорость, точность и ловкость движений роботов, делающих их неотличимыми от людей.
«По словам разработчиков» означает, что биомиметический андроид Clone Alpha засекречен донельзя, и потому журналистам его пока не показывают.
Известно лишь, что:
• биомиметическая рука этого андроида прошла испытания и показывалась в действии (ловко махала 7-килограммовой гантелей);
• заказы на первые 3 сотни целиковых андроидов Clone Alpha принимаются с исполнением в первом полугодии 2025 (про цену лишь слухи).
Пока же все с нетерпением ждут демонстрацию и больше информации. Ибо, если объявленное подтвердится, то уже в 2025 могут появиться первые варианты проектов, типа показанного в сериале «Мир Дикого Запада».
#Роботы
LLM может быть тайной моделью мира Интернета, предсказывая в нем будущее.
Технология «виртуальной интуиции» - путь к радикальной смене парадигмы моделирования мира сложных, динамичных сред
Всего несколько месяцев назад разработчики LLM нашли способ научить модели не сразу отвечать на вопросы, а сначала подумать над ними.
Новое прорывное открытие еще круче. Оно заключается с том, что теперь исследователи нашли способ научить ИИ-агента на основе LLM, прежде чем что-либо реально делать в Интернете, «мысленно проигрывать» сценарии взаимодействия с веб-сайтами, оценивая, что может произойти дальше. Тем самым ИИ-агент становится способен предугадывать последствия своих решений, словно видя будущее.
Именно такую революцию предлагает новая технометодика под названием WEBDREAMER, основанная на подтвердившейся гипотезе, что крупные языковые модели могут служить своеобразной "моделью мира" для сложных веб-сред.
Теперь веб-агенты могут не только нажимать кнопки, но и мысленно моделировать: что произойдет, если они подтвердят заказ, подпишутся на услугу или добавят товар в корзину?
WEBDREAMER использует эту "виртуальную интуицию", чтобы на каждом этапе выбрать оптимальные действия. В ходе Интернет-сёрфинга, WEBDREAMER работает не методом проб и ошибок, а как опытный путешественник, который заранее просчитывает маршрут.
И его результаты впечатляют: в тестах на реальных веб-сайтах WEBDREAMER уверенно обошел все традиционные подходы.
Эта работа не просто улучшает автоматизацию работы в Интернете. Она:
• закладывает основу для новой эры веб-интерактивности, где языковые модели становятся "мыслящими" агентами с глубокой стратегией;
• прокладывает путь к радикальной смене парадигмы автоматизированных веб-взаимодействий;
• открывает захватывающие перспективы для будущих исследований, связанных с оптимизацией LLM специально для моделирования мира в сложных, динамичных средах и планированием на основе моделей для языковых агентов.
#LLM #ИИагенты
Это понимают немногие.
Но это самое важное в понимании нашего будущего сосуществования с ИИ.
1.5 года назад лишь единицы понимали, что за $10B Microsoft купил «ребенка инопланетян», совершив тем самым самую выгодную сделку в истории.
Да и сегодня, к сожалению, это понимают совсем немногие.
Причина этого в колоссальной сложности (граничащей с невозможностью) для нашего разума отказаться от антропоморфизма в представлениях о разуме, - своем и машинном.
Но если пробиться сквозь плотный туман антропоморфизма в представлениях о разуме, становится понятно, что купленный за $10B Microsoft’ом у OpenAI «ребенок инопланетян» (лидирующая среди современных большая языковая модель):
✔️ это нечеловеческий (метафорически, - инопланетный) разум: он мыслит совсем не так, как мы;
✔️ это еще «ребенок» (и потому мы видим пока лишь «искры» разума, а не сам разум);
✔️ этот ребенок инопланетян растет с колоссальной скоростью, и человечество чихнуть не успеет, как он вырастет.
Самое трудное – это понять 1й из названных 3х пунктов – нечеловечность (внечеловечность – по Лему) этого разума.
Наиболее наглядным примером того, что он мыслит совсем не так, как мы, является гибридное творчество людей и ИИ: когда люди ставят перед ИИ задачу придумать новое более совершенное решение, ИИ придумывает и предлагает варианты решений, а потом люди отбирают одно из предложенных ИИ решений.
На верхнем рис. показан широко известный пример генеративного дизайна опоры или крепежной детали. Левый элемент выполнен традиционным способом для литья или сварки. Правый создан с применением генеративного дизайна для технологий аддитивного производства (3D-печати).
Немыслимая для человеческого разума форма правого изделия сокращает материалоемкость на 50%, повышая прочность на 30%.
Но это “старинный” пример. А сейчас ИИ в своем нечеловеческом мышлении ушел куда дальше (ребёнок то растет).
Теперь, наряду с нечеловеческими формами изделий, он выходит за концептуальные рамки человеческого решения задач. Предлагаемые ИИ концепции изначально трудны для понимания людьми, но люди все же в состоянии их понять и усвоить (как напр., знаменитый 37-й ход AlphaGo в матче с Ли Седолом) – подробней в моем посте о нечеловеческих знаниях.
На рис внизу слева – традиционный ветряк, повторяющий веками используемый людьми принцип мельницы, а справа 1я в мире географически адаптированная городская ветряная турбина, разработанная ИИ – Birmingham Blade
Перебрав 2000 вариантов, ИИ нашел оптимальную конструкцию изогнутых лопастей, вращающихся вокруг центральной точки, которая:
- в семь раз эффективнее традиционной
- настраивается на турбулентность, вызванную окружающими зданиями по месту установки
- эффективно работает при скорости ветра 3,6 метра в секунду, что существенно ниже номинала большинства турбин в 10 м/сек.
Ветряка такого безумного вида не в состоянии было придумать и воспаленное воображение Виктора Пелевина в сибирских ветроколониях «Крути».
Но помните, - это пока что лишь “ребенок инопланетян” играется. И он растет с колоссальной скоростью, так что человечество чихнуть не успеет, как он вырастет.
#ИИ #LLM #Вызовы21века
Что оказалось за дверью в бездну черного ящика ИИ.
Новые откровения сверхважного прорыва в понимании механизмов разума машин и людей.
Как я писал в мае, «внутри черного ящика оказалась дверь в бездну». Речь шла о 1й успешной попытке компании Anthropic вскрыть черный ящик генеративного ИИ больших языковых моделей. Это был реально сверхважный прорыв, без которого все разговоры о том, что скрывается внутри внечеловеческого разума моделей, оставались чистыми спекуляциями.
Колоссальным откровением той работы было то, что за дверью черного ящика одной из самых больших на тот момент моделей семейства Claude оказался не ожидаемый многими «стохастический попугай», а таящийся там куда боле мощный ИИ. Его основу, как предположили исследователи, составляет мультимодальная гиперсеть моносемантических «субнейронов», образующих в гиперсети нечто похожее на коги (в теории когнитома Константина Анохина так называются элементарные единицы опыта, кодирующие соотношение целого организма с теми или иными аспектами мира).
Тогда же исследователям удалось на практике показать сильную уязвимость внечеловеческого (а возможно, и человеческого) разума. Когда воздействие всего на один такой «ког» вело к изменению матрицы «личности» модели. Например, усиление роли функции «Мост Золотые Ворота» вызвало у Клода кризис идентичности, который даже Хичкок не мог себе представить.
Два новых исследования приоткрывают дверь в бездну черного ящика моделей пошире. И теперь за ней можно разглядеть кое-что из того:
• как устроена гиперсеть
• и что она в себе скрывает
1е исследование предлагает объяснение сверхэффективной кросс-модальной когнитивности, описанной мною в лонгриде «Слепые гении живописи». Исследование отвечает на поставленный мною в лонгриде вопрос: как эти модели, построенные на одном наборе параметров, умудряются обрабатывать и понимать такой разнообразный диапазон входных данных, от разных языков до кода, арифметики и даже изображений и звука?
В этой статье предлагается интригующий ответ: «гипотеза семантического хаба». Основная идея проста, но глубока. Вместо того чтобы полагаться на отдельные специализированные отсеки для каждого типа данных, LLM изучают общее пространство представления — «семантический хаб», — где семантически схожие концепции группируются вместе, независимо от их первоначальной формы.
Если 1е исследование предлагает гипотезу, частично объясняющую устройства гиперсети, то 2е исследует, что эта гиперсеть в себе скрывает.
Авторы показывают, что за дверью черного ящика LLM не просто скрыт куда больший интеллект, что проявляется в диалогах с ним. Оказывается, что этот интеллект «скрывает» от общающихся с ним людей целые букеты своих секретных способностей, которые нельзя выявить через примитивные (naive) запросы пользователей.
И чтобы как-то выявить эти скрытые способности, необходим сложный комплекс мер «допроса модели», раскрывающих её скрытую реальную "компетентность" (а не ту компетентность, что она демонстрирует в ответах на примитивные запросы «белковых мешков»).
#ГенИИ #LLMvsHomo #ИнойИнтеллект
“Революция ChatGPT” запустила 2й этап переформатирования мира и разума людей в цифру
(анонс нового лонгрида)
1й этап – начавшийся в 2000-х бум социальных сетей – привел к лавинообразному перемещению социальных взаимодействий людей в цифровую среду Интернета с последующей трансформацией, а порой и полным замещением путей, способов и механизмов социальных коммуникаций, формировавшихся несколько тысячелетий генно-культурной коэволюции людей.
2-й этап – распространение больших языковых моделей, – принимая эстафету от соцсетей, может стать еще более сильным катализатором переформатирования мира и человека. Ибо теперь будут радикально меняться уже не только пути и способы социальных коммуникаций, но и механизмы осуществления социально-когнитивных функций людей и их агентности.
Спектр влияния LLM на социально-когнитивные механизмы людей пока точно неизвестен. Но гипотетически LLM способны влиять даже на основу основ социальной жизни общества – его социальные нормы (неписаные правила, предписывающие, что люди должны и что не должны делать для решения социальных, экологических и медицинских проблем, с которыми сталкиваются общества).
Так ли это?
Мой новый лонгрид «Трайбализм ИИ-моделей ведет мир к цифровой холодной войне» (37 стр., 25 рис., 37 ссылок) - одна из первых попыток (а может и просто первая) создать подобие строительных лесов, позволяющих дальше строить некий трансдисциплинарный интеллектуальный каркас исследований всего комплекса вопросов начинающегося культурного сдвига, порождаемого (впервые в истории человечества) объединением людей и машин.
Подписчики моих лонгридов могут прочесть этот новый текст
на Boosty, Patreon, VK и (это новация) на Дзене.
#АлгокогнитивнаяКультура #СоциальныеСети #LLMvsHomo #Вызовы21века
Обойдя Японию и Германию, Китай теперь №3.
А США покинули десятку лидеров.
Об индустриальной мощи страны имеет смысл судить не по её парку роботов-андроидов, а по уровню автоматизации её промышленности - количеству эксплуатируемых промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников.
Вот три примера.
США
Недавно Илон Маск развлекал журналистов шумной презентацией, где роботы-андроиды готовили коктейли и разносили закуски. Это конечно прикольно, но не более того. А тем временем, согласно новому годовому отчету Международной федерации робототехники, США покинули десятку стран мировых лидеров по количеству эксплуатируемых промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников. Как видно из приведенных диаграмм, США уже который год плавно теряют позиции среди ТОР 25 стран-лидеров, пропустив вперед Швейцарию и Словению и имея шансы в этом году скатиться ниже Тайваня и Нидерландов.
Китай
Поставив роботизацию промышленности среди ключевых приоритетов, Китай, с настойчивость прихватившего противника бульдога, из года в год поднимается в рейтинге все выше. И теперь, обойдя Японию и Германию, Китай ставит цель достать №2 Сингапур. Что сложно, ибо тот на «целый круг» впереди, опережая почти в 2 раза. С лидером – Юж.Корея будет еще сложнее, т.к. он опережает аж «на два круга» (примерно в 3 раза). Но Китай это не смущает. И по их планам 1-е место в мире Китай займет уже в 2030.
Россия
Тут могу лишь сказать, что при показателях Китая и США 479 и 295 эксплуатируемых промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников и среднем по миру показателе в 162 робота, в России сейчас этот показатель равен 11 (т.е. отставание от США в 27 раз, а от Китая в 44 раза. Планирующий контролировать более 50% рынка робототехники в России "Росатом" обещает к 2030 г. увеличить число роботов в 9,5 раз (с 10 тыс до 95 тыс), что в 2 раза меньше последнего (№25) в сегодняшнем списке стран-лидеров. А в 2030, когда этот список планирует возглавить Китай, цифры лидеров должны будут вырасти, минимум, еще в 4 раза.
#роботы
В ИИ-экономике жадных титанов победители забирают всё.
Главной особенностью вступления прогресса в область сингулярности стала немыслимая ранее скорость изменений ИИ-систем. Эта скорость уже такова, что крайне трудно что-либо здесь прогнозировать даже на коротком горизонте 1 -2 года. А за пределами 3-4 лет – непроницаемый туман неопределенности, делающий любые прогнозы бессмысленными, поскольку за этим временным горизонтом, теоретически, может быть вообще что угодно.
И пусть вас не смущают разговоры о том, что «масштабирование уперлось в стену», «достигнут потолок возможностей архитектуры моделей», «заканчиваются качественные данные для обучения и электричество» для питания центров обучения моделей… И что в результате всего этого пузырь на рынке ИИ-систем вот-вот лопнет, повторив крах доткомов в начале нулевых.
Даже если пузырь рынка ИИ-систем лопнет, то, как и в начале 2000-х, в основном грохнутся мелкие компании и частично средние. Что же до лидеров, то они выстоят за счет существенных финансовых резервов, реальных доходов и клиентской базы. Эти титаны и не дадут рынку рухнуть, если пузырю (а он, несомненно, есть) будет суждено лопнуть.
Посмотрите сами на цифры рынка.
• На рынке графических процессоров для ЦОД доминирует Nvidia с потрясающей долей рынка в 92%. AMD является вторым по величине поставщиком с 3%. Общие расходы достигли $49 млрд в 2023 году по сравнению с ничтожными $17 млрд в 2022 году. А Open AI предлагает правительству США в 2025 вложить в ЦОДы 100 млрд.
• Рынок базовых моделей и платформ генеративного ИИ более фрагментирован. Но и здесь Open AI является лидером рынка с долей рынка 39%, а его близкий союзник и инвестор Microsoft следует за ним с 30% (что суммарно дает 69% рынка).
Колоссальный отрыв Open AI на рынке LLM провайдеров подтверждается тем, что стоимость компании ($157 млрд) превышает суммарную стоимость всех ее конкурентов.
Так что три кита рынка ИИ-систем (Nvidia, Microsoft и Open AI) и сами устоят, и рынок на них удержится.
1 и 2 https://iot-analytics.com/product/generative-ai-market-report-2023-2030/
3 https://www.nber.org/papers/w33139
#РынокLLM
Впервые в истории парадигмальный научный поворот совпал с фазовый переходом культуры.
Новый Уханьский эксперимент свидетельствует, что это происходит прямо сейчас.
На рисунке сверху карта итогов прошедших президентских выборов в США, выигранных Трампом со счетом 312 : 226.
Такого результата не смог предсказать никто из людей: эксперты, супер-прогнозисты, экзит-полы, рынки предсказаний, гадалки и экстрасенсы.
Но ИИ-модель ChatGPT-4o смогла – см на рисунке снизу ее прогноз результата 309 : 229.
Этот прогноз был сделан еще в сентябре в, не к ночи будет помянутым, Уханьском университете (да, опять Китай и опять Ухань).
Нечеловеческая точность этого прогноза имеет под собой нечеловеческое основание.
Он основан на анализе ИИ-моделью мнений и возможного выбора не людей, а их симулякров.
Еще 2 года назад назад я рассказывал своим читателям о супероткрытии (названном мною «Китайская комната наоборот») – технология создания алгоритмических копий любых социальных групп.
Оказывается, алгоритмы неотличимы от людей в соцопросах. И это, наверное, - самое потрясающее открытие последних лет на стыке алгоритмов обработки естественного языка, когнитивистики и социологии. Ибо оно открывает огромные перспективы для социохакинга.
Через год после этого, в 2023 была открыта технология «Китайская комната повышенной сложности» – создание алгоритмических копий граждан любой страны.
А в августе этого года все в этой области стало более-менее ясно – эти технологии кардинально изменят мир людей.
Будучи пока не в состоянии симулировать общий интеллект индивида (AGI), ИИ-системы уже создают симулякры коллективного бессознательного социумов.
Из чего мною были сформулированы (в виде эвристических гипотез) два таких вывода:
✔️ Парадигмальный научный поворот, знаменующий превращение психоистории в реальную практическую науку (из вымышленной Азимовым фантастической науки, позволяющей математическими методами исследовать происходящие в обществе процессы и благодаря этому предсказывать будущее с высокой степенью точности).
✔️ Фазовый переход к новой культурной эпохе на Земле – алгокогнитивная культура.
И вот спустя всего 3 месяца (такова немыслимая ранее скорость техно-изменений после вступления прогресса в область сингулярности) исследователи из Уханя предоставили экспериментальное подтверждение в пользу того, что обе мои гипотезы – вовсе не футурологический бред, а весьма возможно, что так и есть.
Т.е. вполне вероятно, что мир уже кардинально изменился.
И теперь роль людей и алгоритмов в науке, культуре, повседневной жизни индивидов и социальной жизни «алгоритмически насыщенных обществ» уже никогда не будет прежней.
А какой теперь она будет, - читайте на моём канале. Ведь только об этом я здесь и пишу.
#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #LLM #Социохакинг #Выборы
Быть белым в США уже «не модно», а будет «стыдно».
Убедительная победа Трампа не изменит будущее США. Что следует из расширенной «формулы судьбы общества».
Если знаменитую формулу французского философа Огюста Конта, «демография – это судьба» еще пытаются оспорить, то с ее расширением «демография плюс социальные нормы – это судьба» спорить уже сложно.
Ибо социальные нормы — это неписаные правила, определяющие, что в обществе считается «хорошо», и что «плохо». Эти нормы предписывают, что люди должны и что не должны делать для решения социальных, экологических, медицинских и прочих ключевых проблем, с которыми сталкиваются общества. Эти правила мотивируют людей к индивидуально затратному, но социально полезному поведению и, на первый взгляд, спонтанно выполняются в обществе естественным образом, как минимум, внутри одного социума. А на практике перекликаются даже у многих социумов, сформировавшихся на разных континентах.
И если социальная норма поддерживается демографическим трендом, то их сочетание превращается в "неукротимого носорога", остановить которого может разве что «несокрушимая скала». Но где ж такую скалу найти.
Вот что прогнозируется по динамике каждого из двух элементов расширенной «формулы судьбы общества» для США на горизонте 66-х президентских выборов 2048.
Демография
Пока что доминирующим фактором выборов в США остается мнение белого большинства избирателей (см правый рис).
Однако, США стремительно становятся страной с «большинством из меньшинств» (“majority-minority” nation), где белые больше не будут численно доминирующей расовой группой. Пройдя в ближайшие 20 лет беспрецедентный демографический переход, белые станут численным меньшинством в американском обществе [1].
Социальные нормы
В контексте демографического тренда, нас в первую очередь интересует динамика «антибелых настроений» (от предрассудков до рационально самообъясняемых поляризующих норм). Данные об этом содержатся в работе «Нормы предубеждения: политическая идентичность и поляризация» .
Опираясь на оригинальный опрос, измеряющий реакцию американцев на оскорбительную в расовом отношении речь, авторы изучают убеждения второго порядка (вторичные убеждения или вторичные представления — это убеждения о том, что думают или считают другие люди в обществе) о социальной неуместности уничижительных и оскорбительных заявлений, направленных против белых американцев.
Примеры таких заявлений:
1. "Должно быть, так скучно все время тусоваться с белыми... Белые такие нудные."
2. "Мир прекрасно обошелся бы и без белых."
3. "Белым все достается на серебряной тарелке с самого рождения."
Авторы обнаружили следующий «политический градиент».
• Лишь белые сторонники взглядов республиканцев, в своем большинстве, склонны исповедовать социальную норму, регулирующую предрассудки против белых (т.е. считают подобные предрассудки ошибочными и предосудительными)
• Белые сторонники взглядов демократов, не только не склонны исповедовать социальную норму, регулирующую предрассудки против белых, но и статистически в этом вопросе мало отличаются от небелых американцев.
• Небелые же американцы, вообще мало склонны к этой социальной норме и, в своем большинстве, позитивно реагируют на уничижительные и оскорбительные заявления о белых.
Т.о. только с учетом демографического тренда итоги 66-х президентских выборов США в 2048 прогнозируются примерна такими, как показано на рис слева:
✔️ Демократы выигрывают примерно столь же убедительно, как в 2024 выиграл Трамп
Однако, с учетом второго элемента «формулы судьбы общества» - социальных норм
✔️ Демократы напрочь выносят республиканцев по голосам избирателей со счетом 60:40
Отсюда и заголовок поста 🥹
#США #Выборы #СоциальныеНормы #Демография
Проверьте себя на понимание основ «Квантовой мяукомеханики».
Цель – сравнение вашего и иного интеллекта (ИИ)
Вопрос такой: объясните смысл этой картинки. Что хотели сказать ее авторы?
Здесь вы должны сделать паузу в чтении и попробовать дать свой ответ на поставленный вопрос.
Сделали?
Отлично!
А вот для сравнения ответы 2х ИИ.
Ответ ChatGPT 4o
Эта картинка смешно обыгрывает сложные квантовые концепции, используя котов, чтобы сделать их более доступными и забавными.
1. Кот Шрёдингера — один из самых известных мысленных экспериментов в квантовой механике, описывающий кота, который находится в суперпозиции состояний "жив" и "мертв" до момента наблюдения. На картинке кот сидит в коробке, символизируя эту неопределенность.
2. Кот де Бройля — волновой аспект частиц. На картинке кот растягивается в волну, чтобы показать, что частица в квантовом мире может быть описана как волна.
3. Кот Дирака — иллюстрирует положительное и отрицательное состояния, напоминающие античастицы. Положительный кот нарисован на коробке, а его "отрицательный" двойник виден как тень, чтобы показать античастицу.
4. Ферми-коты — иллюстрируют принцип запрета Паули, согласно которому два фермиона (частицы с полуцелым спином) не могут занимать одно и то же квантовое состояние. На картинке коты аккуратно рассажены по разным коробкам.
5. Бозе-коты — частицы, которые могут находиться в одном и том же состоянии (например, бозоны). Здесь показано множество котов в одной коробке, чтобы продемонстрировать их способность занимать одно квантовое состояние.
6. Кот Гейзенберга — представляет принцип неопределенности, согласно которому невозможно точно определить одновременно положение и импульс частицы. Кот разделен на части, чтобы показать неопределенность его положения и движения.
7. Кот Капицы — отсылка к физике сверхтекучих жидкостей. "Капица" — это имя физика, изучавшего сверхтекучесть. Лямбда-точка — температура, при которой жидкость становится сверхтекучей. Картинка показывает кота, который "течет" над и под уровнем жидкости, иллюстрируя это явление.
Ответ Claude 3 Haiku
Каждое из этих изображений кошек связано с ключевыми концепциями квантовой механики, наглядно демонстрируя фундаментальные принципы квантового мира с помощью забавных и запоминающихся образов.
1. Кот Шрёдингера: Это отсылка к парадоксу Шрёдингера, где кот в закрытой коробке может быть одновременно жив и мертв, пока его состояние не будет измерено. Это иллюстрирует квантовый принцип суперпозиции.
2. de Broglie Cat: Этот кот изображен волнообразно, что отсылает к теории де Бройля о волновой природе частиц. Согласно этой теории, частицы, такие как электроны, обладают не только свойствами частиц, но и волновыми свойствами.
3. Fermi Cats: Здесь изображены несколько одинаковых котов, что отсылает к статистике Ферми-Дирака, описывающей поведение одинаковых частиц, таких как электроны, которые подчиняются принципу Паули и не могут находиться в одном квантовом состоянии.
4. Bose Cats: В отличие от Fermi Cats, эти коты изображены в виде большой "кучи", что напоминает бозе-конденсат - состояние материи, в котором множество бозонов (частиц, не подчиняющихся принципу Паули) занимают одно и то же квантовое состояние.
5. Heisenberg Cat: Этот кот имеет сразу несколько возможных положений, отображая принцип неопределенности Гейзенберга, который говорит, что невозможно одновременно точно измерить сопряженные физические величины, такие как положение и импульс частицы.
6. Kapitsa Cat: Два кота, расположенные выше и ниже некой "точки", иллюстрируют концепцию, связанную с именем физика Петра Капицы, которая описывает квантовые свойства сверхтекучести.
P.S. По оценке моделей, ответить на их уровне детализации и понимания смогут лишь до 5 % людей
А мы сейчас это проверим.
А) Если вы смогли – ставьте 👍
Б) Если же нет – ставьте 🤯
Заодно узнаем, какой % читателей боится сравнить свой интеллект с иным (это покажет разница между числом просмотров и (А + Б) 😊
#LLMvsHomo
Я попросил симулякр интеллекта Станислава Лема, созданный моими ИИ-консультантами, поразмышлять над новой революционной работой Майкла Беннетта, Шона Уэлша и Анны Чауника «Почему существует сознание?», позволяющей разрешить т.н. «трудную проблему сознания» и связать происхождение сознания с естественным отбором, а не с чисто философскими размышлениями.
• Сознание — это необходимая адаптация в ходе эволюции.
• А все обсуждения о возможности существования философских "зомби" – просто не о чем, ибо их существование невозможно.
ПОЧЕМУ ПРИРОДА НЕ ЛЮБИТ ЗОМБИ: КАК СОЗНАНИЕ ПОМОГАЕТ ВЫЖИВАТЬ
Мы часто воспринимаем сознание как данность. Нам видятся, как сами собой разумеющиеся, - наши эмоции, воспоминания, ощущение «я». А что, если сознание — не просто роскошество разума, а важнейшая адаптация, помогающая выживать? Новое исследование «Почему существует сознание?» поднимает этот вопрос и предлагает новый взгляд на природу разума.
Вместо того чтобы рассматривать мозг как некий сверхсуперкомпьютер, авторы работы видят сознание как продукт биологической эволюции.
Они говорят, что сознание нужно нам не для сложных размышлений, а для того, чтобы чувствовать и различать то, что с нами происходит. Представьте метафору. Ваш организм — корабль в море жизни. Без ощущений этого моря, позволяющих кораблю чувствовать, где опасно, а где нет, он просто очень скоро пошел ко дну.
Что же это значит для понимания сознания?
Авторы статьи предлагают, что наш разум развивался не как некий компьютер, обрабатывающий данные, а как механизм, который помогает адаптироваться. Им управляют ощущения и переживания — например, когда мы радуемся или пугаемся. Такие чувства помогают нам выбирать, что важно, а что нет, какие действия могут помочь, а какие — навредить.
Это основа нашего сознания: не просто анализировать мир, но понимать его и чувствовать.
А отсюда вытекает интересная мысль: существование так называемых «зомби» (существ, которые ведут себя как люди, но не имеют внутреннего опыта) в природе практически невозможно.
Почему? Да потому, что сознание — это не просто умение копировать поведение других. Это умение видеть мир с определенной точки зрения и использовать эту перспективу для выживания.
Таким образом, сознание в его полном объеме, как у людей, требует способности видеть мир и себя с разных сторон, понимать, как нас воспринимают другие, и действовать с учетом этих знаний. Это не просто полезная, но и, возможно, необходимая способность для выживания в сложном мире.
И что особенно интересно, этот подход позволяет нам начать формировать настоящую науку о сознании, связанную не с абстрактными философскими концепциями, а с тем, что действительно помогает нам адаптироваться и выживать.
#Сознание
