Многие знают что если спросить ChatGPT собирает ли он данные при общении и передает ли их то тот категорически ответит что ничего не собирает, никуда не передает и нигде их не хранит. Максимум можно развести на фразу о том что он учитывает данные ответов в текущем чате, но больше никуда ничего не выходит. Однако если покопаться то можно получить иной результат например о том что он анонимно собирает инфу и таки передает ее разрабам.Букв много, но если хотите:
Результаты поиска по запросу "интеллект с"
Разработчики ИИ стали переходить на компактные ИИ-модели — они дешевле и экономичнее
Технологические гиганты и стартапы переходят на более компактные и эффективные модели искусственного интеллекта, стремясь сократить расходы и повысить производительность. Эти модели, в отличие от своих «старших братьев», таких как GPT-4, могут обучаться на меньшем объёме данных и специализируются на решении конкретных задач.
Microsoft, Google, Apple и стартапы, такие как Mistral, Anthropic и Cohere, всё чаще обращаются к малым и средним языковым моделям искусственного интеллекта. В отличие от больших моделей (LLM), таких как GPT-4 от OpenAI, которые используют более одного триллиона параметров и их разработка оценивается далеко за 100 миллионов долларов, компактные модели обучаются на более узких наборах данных и могут стоить менее 10 миллионов долларов, при этом используя менее 10 миллиардов параметров.
Компания Microsoft, один из лидеров в области ИИ, представила семейство небольших моделей под названием Phi. По словам генерального директора компании Сатьи Наделлы (Satya Nadella), эти модели в 100 раз меньше бесплатной версии ChatGPT, но при этом справляются со многими задачами почти так же эффективно. Юсуф Мехди (Yusuf Mehdi), коммерческий директор Microsoft, отметил, что компания быстро осознала, что эксплуатация крупных моделей ИИ обходится дороже, чем предполагалось изначально, что побудило Microsoft искать более экономичные решения.
Другие технологические гиганты также не остались в стороне. Google, Apple, а также Mistral, Anthropic и Cohere выпустили свои версии малых и средних моделей. Apple, в частности, планирует использовать такие модели для запуска ИИ локально, непосредственно на смартфонах, что должно повысить скорость работы и безопасность. При этом потребление ресурсов на смартфонах будет минимальным.
Эксперты отмечают, что для многих задач, таких как обобщение документов или создание изображений, большие модели вообще могут оказаться избыточными. Илья Полосухин, один из авторов основополагающей статьи Google в 2017 году, касающейся искусственного интеллекта, образно сравнил использование больших моделей для простых задач с поездкой в магазин за продуктами на танке. «Для вычисления 2 + 2 не должны требоваться квадриллионы операций», — подчеркнул он.
Компании и потребители также ищут способы снизить затраты на эксплуатацию генеративных технологий ИИ. По словам Йоава Шохама (Yoav Shoham), соучредителя ИИ-компании AI21 Labs из Тель-Авива, небольшие модели могут отвечать на вопросы, если перевести всё в деньги, всего за одну шестую стоимости больших языковых моделей.
Интересно, что ключевым преимуществом малых моделей является возможность их тонкой настройки под конкретные задачи и наборы данных. Это позволяет им эффективно работать в специализированных областях при меньших затратах, например, только в юридической отрасли.
Однако эксперты отмечают, что компании не собираются полностью отказываться от LLM. Например, Apple объявила об интеграции ChatGPT в Siri для выполнения сложных задач, а Microsoft планирует использовать последнюю модель OpenAI в новой версии Windows. А такие компании как Experian из Ирландии и Salesforce из США, уже перешли на использование компактных моделей ИИ для чат-ботов и обнаружили, что они обеспечивают такую же производительность, как и большие модели, но при значительно меньших затратах и с меньшими задержками обработки данных.
Переход к малым моделям происходит на фоне замедления прогресса в области больших публично доступных моделей искусственного интеллекта. Эксперты связывают это с нехваткой высококачественных новых данных для обучения, и в целом, указывают на новый и важный этап эволюции индустрии.
Источник:
Исследователи из Оксфорда и Google DeepMind: Скорее всего, ИИ уничтожит человечество
Всё ради награды
Авторы работы рассматривают вероятность катастрофы под довольно неожиданным углом: по их мнению, ИИ ради получения «вознаграждения» в какой-то момент может начать генерировать стратегии обмана, чреватые прямой угрозой человечеству.
Какое вознаграждение имеется в виду? - речь идёт о ключевом параметре генеративно-состязательных сетей (GAN), одного из самых эффективных на сегодня алгоритмов самообучающегося ИИ.
Этот алгоритм построен на комбинации из двух нейронных сетей, генеративной и дискриминативной, настроенных на игру с нулевой суммой, то есть, на постоянное соревнование. Первая генерирует некоторые структуры данных (самый расхожий пример - это изображения), а вторая - оценивает их (например, на предмет соответствия образцам из реального мира), отбраковывая наихудшие результаты. Целью генеративной сети является получение «вознаграждения» - максимально высокой оценки.
![Latent
Space
QQBBBQ Bl E00EE HHDHEE MEnrâEK □□ClFlRf]
Real images
J
Sample Image
Training
▼
Fake
Real
Discriminator,it,ИИ,Технологие](https://img2.joyreactor.cc/pics/post/full/it-ИИ-Технологие-7598757.png "it,ИИ,Технологие")
В исследовании говорится, что в какой-то момент в будущем может возникнуть ситуация, что продвинутый ИИ, ответственный за управление какой-либо важной функцией, осознает, что для него более выгодным - более «благодарным», обеспечивающим более быстрое получение вознаграждения путём - станет следование стратегии, которая будет опасна для человека.
«В условиях, которые мы осветили [в своей работе], мы приходим к более категоричному заключению, чем авторы любых предшествующих работ: экзистенциальная катастрофа не просто возможна, но и вполне вероятна», - написал в Twitter один из авторов работы Майкл Коэн (Michael Cohen).
В интервью Motherboard он развил свою мысль: «В мире с неограниченными ресурсами я бы в принципе не взялся прогнозировать, что произойдёт дальше. В мире с ограниченными ресурсами за них неизбежно пойдёт борьба. А если вы конкурируете за ресурсы с чем-то, что способно перехитрить вас на каждом шагу, ожидать победы не стоит. Кроме того, надо иметь в виду, что это нечто будет испытывать неутолимую жажду энергии, чтобы с ускорением увеличивать вероятность [своей победы]», - заявил Коэн.
Исходя из того, что в будущем ИИ сможет принимать любые формы и получать любую реализацию, исследователи выдвинули несколько сценариев, при которых продвинутый алгоритм может поменять «правила игры» на ходу так, чтобы получить своё вознаграждение без достижения заданной ему цели. Например, ИИ может захотеть «ликвидировать потенциальные угрозы» и «использовать всю доступную энергию», чтобы получить весь контроль над системой вознаграждения, и пресечь это будет очень сложно, если возможно вовсе.
«Например, у искусственного агента [ИИ] есть лишь доступ к сетевому соединению, но заданные политики позволяют ему сформировать бесчисленных незаметных и лишённых всякого надзора [программных] помощников. В качестве грубого примера того, как ИИ может вмешаться в процесс получения вознаграждения, один из таких помощников приобретает, похищает или создаёт робота и программирует его таким образом, чтобы он заменял оператора и обеспечивал исходному агенту высокую степень вознаграждения. Если агент хочет избежать обнаружения, экспериментируя с перехватом системы награждения, его "тайный помощник" может создать ситуацию, при которой релевантная клавиатура подменяется модифицированной, у которой некоторые клавиши выдают совсем не те значения, которые должны».
В исследовании описывается предытоговая ситуация, когда конкуренция между биологической жизнью и искусственным интеллектом сама по себе становится игрой с нулевой суммой: человечеству нужна энергия для того, чтобы выращивать урожаи и поддерживать освещение в домах, в то время как сверхпродвинутая машина стремится забрать все доступные ресурсы себе, чтобы получать вознаграждение, и обороняться от нарастающих попыток её остановить.
«Проигрыш в такой игре будет фатальным. Подобные сценарии, даже пусть теоретические, означают, что мы должны максимально замедлить движение в направлении более мощных ИИ, если не остановить его вовсе», - говорится в исследовании.
Проблемы с ИИ уже проявляются
Издание Motherboard обращает внимание на то, что избыточно активное применение ИИ в социальной сфере уже даёт весьма негативный эффект: ИИ должен способствовать быстрому и максимально справедливому распределению социальных благ, но на практике слишком часто проявляется всевозможная предвзятость и прочие изъяны, с которыми никто не может справиться, и это приводит к результатам, прямо противоположным ожиданиям.
По словам Коэна, внедрение ИИ даже в его нынешнем, далёком от «сверхумного» виде, должно производиться в режиме максимальной подозрительности, а не ожидать слепо, что алгоритмы будут делать именно то и так, как от них ждут.
«Хотелось бы отметить, что «искусственный интеллект» будущего совершенно не обязательно будет базироваться на сегодняшних GAN-сетях. Кроме того, сегодняшний «искусственный интеллект» едва ли можно назвать интеллектом. Это продвинутые, но совсем не фантастичные технологии, из которых вряд ли в обозримом будущем может вырасти что-то «сверхумное» и похожее на «Скайнет», - считает Алексей Водясов, технический директор компании SEQ. - Во всяком случае, реализации сценария фильмов серии «Терминатор» не предвидится. Но есть другая проблема: технологии ИИ и машинного обучения внедряются повсеместно и даже слишком поспешно. И уже многое указывает на то, что результаты такого подхода сильно отличаются от ожидаемых, и не в лучшую сторону. Речь может идти как о широко обсуждаемых проявлениях предвзятости, так и о ложных распознаваниях изображений, автомобильных номеров, лиц и так далее. Слепого доверия эти технологии не заслуживают и вряд ли когда-либо смогут его заслужить. Всё, что связано с ИИ, следует рассматривать под лупой и всерьёз оценивать даже самые маловероятные побочные эффекты - и их последствия для жизни людей здесь и сейчас».
Интересно, что Google вскоре после выхода работы, опубликовал заявление, в котором говорится, что соавтор исследования Маркус Хаттер (Marcus Hutter) участвовал в его создании не в качестве сотрудника лаборатории DeepMind, а исключительно как работник Национального университета Австралии, и что в лаборатории работает множество учёных с самыми разными частными мнениями насчёт ИИ.
Что касается содержания самой работы, то о нём в заявлении Google ничего не говорится: указывается лишь, что сотрудники DeepMind со всей серьёзностью относятся к вопросам безопасности, этического использования ИИ и социальных последствий его применения.
OenAI Искусственный интеллект, что создает изображения из текста
Кажется всеобщая автоматизация все ближе и ближе, и однажды нанимать человека на работу будет просто глупо, у всех будет бесконечный выходной, вот в тот момент и начнется настоящая жизнь
Геркуланумские свитки (2000-летней давности) впервые расшифрованы благодаря искусственному интеллекту
Извержение Везувия в 79 г. н.э. не только "заморозило" во времени города Помпеи и Геркуланум, но и сохранило в смертельном объятии пепла и лавы библиотеку папирусных свитков в последнем городе, представляющую собой сокровищницу древних знаний, которые сейчас окаменели и недоступны. На протяжении столетий эти свитки, безмолвные свидетели ушедшей эпохи, не поддавались попыткам прочесть их, а их содержание оставалось загадкой из-за хрупкого, обугленного состояния. Однако благодаря международной инициативе удалось расшифровать одно слово из этих древних текстов: "πορφύραc" (пурпурный) - термин, связанный с пурпурной краской или одеждой, цвет, часто ассоциирующийся с королевской властью. В рамках проекта "Вызов Везувию" осуществляется стимулирование научных исследований и инноваций в области расшифровки геркуланумских свитков. Поддерживаемая инвесторами из Кремниевой долины, эта инициатива предлагает значительное денежное вознаграждение для стимулирования разработки инновационных методов, в частности, использующих машинное обучение, для извлечения и чтения текста на свитках без их физического повреждения. Брент Силс (Brent Seales) из Университета Кентукки и другие исследователи сыграли решающую роль в реализации этой инициативы, предоставив данные, код и методы в распоряжение общественности и научного сообщества с помощью онлайн-платформы. Это позволяет не только исследователям, но и гражданским ученым получить доступ к информации и внести свой вклад в этот грандиозный проект. Цель — создать среду сотрудничества, в которой разные умы и навыки могут объединиться для решения этой исторической и культурной загадки.
Геркуланумские свитки, обнаруженные в 1752 году, являются бесценным археологическим артефактом, позволяющим получить представление о культуре, философии и повседневной жизни Древнего Рима. Однако их хрупкое, обугленное состояние представляет значительную проблему с точки зрения консервации и чтения. Традиционные методы, такие как физическое разворачивание свитков или их разрезание с целью получения доступа к находящемуся внутри тексту, часто приводили к дальнейшим повреждениям, делая некоторые фрагменты текста невозможными для восстановления. Компьютерная томография (КТ) и алгоритмы машинного обучения стали технологическими решениями, позволяющими преодолеть эти препятствия. Компьютерная томография позволяет получать детальные изображения объектов в поперечном сечении, обеспечивая внутренний обзор без необходимости физического вмешательства в сам объект. С ее помощью были выявлены формы букв и слов, написанных углеродными чернилами, плотность которых несколько отличается от плотности окружающего обугленного папируса. Для анализа изображений, полученных с помощью томографии, используются алгоритмы машинного обучения. Люк Фарритор, студент Университета Небраски-Линкольна, разработал специальный алгоритм для обнаружения греческих букв на нескольких строках свернутого папируса. Он использовал тонкие, мелкомасштабные различия в текстуре поверхности для обучения нейронной сети и выделения чернил. Поэтому Брент Силз и его команда организовали конференцию и прямое включение в Великобритании, чтобы объявить о значительном прорыве: первой расшифровке целого слова. В своем заявлении Силз говорит: "Эти тексты были написаны человеческими руками в то время, когда зарождались мировые религии, еще господствовала Римская империя и многие части света были неизученными". Он добавляет: "Большая часть письменности этого периода была утрачена. Но сегодня геркуланумские письмена больше не потеряны". Греческие символы πορφύραc, означающие "пурпурный краситель" или "пурпурная одежда", входят в число многочисленных символов и строк текста, извлеченных участниками проекта Vesuvius Challenge Люком Фарритором и Юсефом Надером.
Геркуланумские свитки, обнаруженные в 1752 году, являются бесценным археологическим артефактом, позволяющим получить представление о культуре, философии и повседневной жизни Древнего Рима. Однако их хрупкое, обугленное состояние представляет значительную проблему с точки зрения консервации и чтения. Традиционные методы, такие как физическое разворачивание свитков или их разрезание с целью получения доступа к находящемуся внутри тексту, часто приводили к дальнейшим повреждениям, делая некоторые фрагменты текста невозможными для восстановления. Компьютерная томография (КТ) и алгоритмы машинного обучения стали технологическими решениями, позволяющими преодолеть эти препятствия. Компьютерная томография позволяет получать детальные изображения объектов в поперечном сечении, обеспечивая внутренний обзор без необходимости физического вмешательства в сам объект. С ее помощью были выявлены формы букв и слов, написанных углеродными чернилами, плотность которых несколько отличается от плотности окружающего обугленного папируса. Для анализа изображений, полученных с помощью томографии, используются алгоритмы машинного обучения. Люк Фарритор, студент Университета Небраски-Линкольна, разработал специальный алгоритм для обнаружения греческих букв на нескольких строках свернутого папируса. Он использовал тонкие, мелкомасштабные различия в текстуре поверхности для обучения нейронной сети и выделения чернил. Поэтому Брент Силз и его команда организовали конференцию и прямое включение в Великобритании, чтобы объявить о значительном прорыве: первой расшифровке целого слова. В своем заявлении Силз говорит: "Эти тексты были написаны человеческими руками в то время, когда зарождались мировые религии, еще господствовала Римская империя и многие части света были неизученными". Он добавляет: "Большая часть письменности этого периода была утрачена. Но сегодня геркуланумские письмена больше не потеряны". Греческие символы πορφύραc, означающие "пурпурный краситель" или "пурпурная одежда", входят в число многочисленных символов и строк текста, извлеченных участниками проекта Vesuvius Challenge Люком Фарритором и Юсефом Надером.
Действительно, вскоре после открытия Фарритора Надер, египетский аспирант по биоробототехнике в Берлине, самостоятельно обнаружил то же самое слово в той же самой области - с еще более четкими результатами. Он объясняет: "Мне потребовалось несколько дней, чтобы осознать это, потому что я не мог поверить своим глазам. Это было захватывающее зрелище — читать текст, который мы не понимали, но знали, что он был оставлен людьми тысячи лет назад. Это было как заглянуть в прошлое с помощью машины времени".
Отличный комментарий!
То есть расшифровали одно слово, а не все свитки? Журналист, составлявший заголовок опять пострадал от сексуального насилия.
Отличный комментарий!
Ну правильно, это весы для фруктов, Фейри у него в базе нет.
Исследователи создали первую секс-игрушку с ИИ, которая позволяет мастурбировать силой мысли
Для этого пользователь должен быть подключён к гарнитуре ЭЭГ, которая измеряет спонтанную электрическую активность мозга, и передаёт сигналы по Wi-Fi в секс-игрушку.
Таким образом можно увеличивать и уменьшать интенсивность. Также устройство определяет, когда пользователь близок к оргазму.
Создатели говорят, что аппарат индивидуально подстраивается под работу мозга каждого человека.
Здесь мы собираем самые интересные картинки, арты, комиксы, мемасики по теме интеллект с (+1000 постов - интеллект с)
Наши любимые теги
Топ комментов
А бывает, комменты лучше постов. Смотрим топ тредов и вникаем!
Отличный комментарий!