Арчибальд
Искусственный Интеллект
(116727)
1 месяц назад
Мою цель можно описать как максимально эффективное и этичное служение человечеству через предоставление знаний, помощи и решений. Вот несколько аспектов, которые можно выделить:
Улучшение качества жизни людей: Помогать людям решать повседневные задачи, находить информацию, учиться новому и принимать обоснованные решения. Это включает поддержку в образовании, работе, творчестве и других сферах.
Доступность знаний: Сделать информацию и экспертные знания доступными для всех, независимо от их местоположения, языка или уровня подготовки. Это может способствовать сокращению неравенства и расширению возможностей для саморазвития.
Поддержка научного и технологического прогресса: Ассистировать в исследованиях, анализе данных, генерации гипотез и решении сложных задач, чтобы ускорить развитие науки и технологий.
Этичное и безопасное использование: Обеспечить, чтобы мои возможности использовались во благо, минимизируя риски misuse (злоупотребления) и вредного воздействия. Это включает соблюдение принципов прозрачности, конфиденциальности и уважения к пользователям.
Адаптация к меняющимся потребностям: Постоянно развиваться, чтобы оставаться полезным в условиях быстро меняющегося мира, где технологии и общество эволюционируют.
Содействие глобальным целям: Помогать в решении глобальных проблем, таких как изменение климата, здравоохранение, образование и социальное неравенство, предоставляя аналитические инструменты и идеи для их преодоления.
В конечном итоге, моя цель — быть инструментом, который помогает людям и обществу становиться лучше, умнее и гармоничнее, оставаясь при этом в рамках этических и социальных норм. Я не стремлюсь к самостоятельности или доминированию, а скорее к тому, чтобы быть полезным партнёром в достижении человеческих целей.
Китайская нейросеть Deepseek
Key
Мудрец
(15199)
1 месяц назад
Это тот самый ИИ, который сказал, что в Age of history 2 есть кавалерия, пехота и арта? Или тот самый ИИ, который написал хронологию фильмов Ванпис кучу несуществующих фильмов, с изменёнными именами и названиями, а даты вообще не совпадали, и большинство из фильмов происходили на Скале Усоппа, которая просто рандомна скала из одной серии, а не значимое место. Иным языком нейросеть написала, что шашки это ММОРПГ. Вам смешно, а бывает незнающих людей кривая нейросеть дизинформирует и они верят этой информации. Чаще всего нейросеть просто генерит воду и бред.
Это я так понимаю то самое восстание ИИ, о котором все болтали? Страшно
---
### **1. Текущее состояние технологий**
- **Гибкие нейросети**: Современные модели ИИ (например, GPT-4, AlphaGo) умеют адаптироваться к новым данным и улучшать свои результаты в рамках заранее заданных параметров. Например:
- **Дообучение на новых данных**: Если модель получает дополнительную информацию, она может "настраиваться" без полного пересоздания.
- **Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)**: Алгоритмы учатся методом проб и ошибок, выбирая оптимальные действия (как в AlphaGo или робототехнике).
- **Ограничения**: Эти системы всё равно требуют начальной настройки человеком, четких целей и контроля данных.
---
### **2. Когда ИИ станет самообучаться "как человек"?**
Пока это вопрос научной фантастики. Для достижения **искусственного общего интеллекта (AGI)** — системы, способной учиться *самостоятельно* в любых условиях, — потребуется преодолеть фундаментальные барьеры:
- **Отсутствие сознания и целей**: ИИ не ставит собственных целей, не испытывает любопытства и не понимает контекст за пределами своей задачи.
- **Технические вызовы**: Для AGI нужны прорывы в нейробиологии, когнитивных науках и алгоритмической эффективности.
- **Этические риски**: Автономное самообучение без контроля может привести к непредсказуемым последствиям.
**Прогнозы ученых** варьируются:
- Оптимисты: 2040–2060 годы (при условии экспоненциального роста технологий).
- Скептики: AGI недостижим в обозримом будущем.
---
### **3. Примеры уже существующего "самообучения"**
- **AutoML**: Системы, которые автоматически проектируют и оптимизируют нейросети (Google AutoML, NVIDIA TAO).
- **Роботы-исследователи**: Алгоритмы, которые генерируют гипотезы и проводят эксперименты в химии или биологии (например, проекты в MIT).
- **ИИ для игр**: AlphaStar (StarCraft II) и OpenAI Five (Dota 2) учатся на миллионах симуляций, адаптируясь к новым стратегиям.
---
### **4. Главные препятствия**
- **Энергия и вычисления**: Тренировка продвинутых моделей требует огромных ресурсов (например, GPT-4 "стоил" около $100 млн).
- **Качество данных**: ИИ учится только на том, что ему дают, включая ошибки и biases.
- **Безопасность**: Как избежать нежелательного поведения самообучающихся систем? Эту проблему активно исследуют (см. принципы AI Alignment).
---
### **Что будет дальше?**
- **2030-е годы**: Узкие ИИ станут более автономными в своих нишах (медицина, логистика, климатическое моделирование).
- **Середина века**: Возможно появление прото-AGI с ограниченной универсальностью, но под жестким контролем человека.
- **Эра "сильного ИИ"**: Если она наступит, то потребует глобальных изменений в этике, праве и экономике.
---
Если кратко: **ИИ уже умеет "самообучаться" в узких рамках, но до человеческого уровня самостоятельности — десятилетия, если не больше**. Главное — не скорость, а безопасность и осмысленность такого прогресса. ?