Пределы автоматизации и внедрения роботов

[Инопланетянин]

Кажущаяся мощь компьютеров вводит в заблуждение. Если бы выживаемость живой сферы зависела от умения выполнять арифметические операции, то самый мощный компьютер сегодня не мог бы сравниться с вычислительной мощью какого-нибудь примитивного гада. Как не может сравниться сейчас в обработке зрительной информации мозгом.

Здесь согласен.

А я нет. Быстродействие (частота, как сейчас принято говорить) нейрона не идёт ни в какое сравнение с транзистором. Да, мозг кроет любой компьютер там, где можно и нужно распараллеливание. Но именно математические задачи с последовательной обработкой хороший компьютер будет выполнять быстрее.
К счастью выживаемость биосферы не требует слишком большой скорости последовательных операций.

[troglodit888]

Да, мозг кроет любой компьютер там, где можно и нужно распараллеливание

А они вообще не конкурируют. У молотка же нет конкуренции с кулаком. Инструмент это инструмент. Понятное дело, что молотком гвоздь забить лучше получится. Но мало есть разговоров о том, что молоток превосходит человека.

Про параллельность согласен.

[AMX]

А причем тут нейронная сеть?

Это алгоритм распознавания объектов, любых в общем случае, через обучение. Ключевое тут слово "обучение". То что он не выглядит как ваше представление об AI, ну так я и отметил этот момент, что он такой - "кот наплакал". Можете исключить его из ряда AI, я с вами спорить не буду. Получится, что видеокамеры на улицах AI и тут не используют )))

[troglodit888]

Это алгоритм распознавания объектов, любых в общем случае, через обучение. Ключевое тут слово "обучение". То что он не выглядит как ваше представление об AI, ну так я и отметил этот момент, что он такой - "кот наплакал". Можете исключить его из ряда AI, я с вами спорить не буду.

Вообще спорить не охота, хотел уточнить, что простота алгоритма о котором вы говорили это не простота структуры нейронной сети. Она как раз сложная и весь алгоритм распознавания в ней как раз и содержится.

Просто поскольку вручную такой алгоритм написать невозможно за приемлемое время - алгоритм формируется за счет обучения нейронки.

[Olweg]

1. Ищем лицо, мы же не на попу будем идентификатор считать. Здесь есть ИИ. Тот который "обводит прямоугольники".
2. По лицу получаем по точкам идентификатор лица.
3. Сохраняем в базу изображение из первого пункта вместе с идентификатором.

При распознавании:
Делаем пункты 1 и 2 выше, ищем по базе записи с таким идентификатором, их там будет много, по изображению пытаемся найти нужное более строгим поиском, здесь тоже есть ИИ. Но тут машины проигрывают нам.
Вы знакомого Васю узнаете из многих лиц, которые знаете, мгновенно.

Ничего не понял. ИИ создаёт по точкам идентификатор лица. ИИ же по этому идентификатору находит преступника. Но человек всё равно распознаёт лучше. Зачем же нужен ИИ?

[Ый]

Нет никакого искусственного интеллекта.

Кто-то ввёл термин, обозначающий систему обработки больших массивов информации с помощью самообучающейся системы, и все стали думать, что это прям мыслящий ум создали. Щас! Это просто следующий шаг в компьютерной системе обработки данных и вычислений, и всё. Это как в своё время были созданы обычные счёты, потом их заменили механическими вычислителями, работающими по определённому алгоритму, потом механику заменили электроникой, система стала помощнее, теперь вот ещё усложнили, разработав самообучающуюся систему. А по сути это та же компьютерная система, только посложнее.

[Ый]

Просто титанический объем информации заключен в этом алгоритме и его сложность может плохо представляться, поэтмоу выглядит чудом.

Это как ещё в средневековье создавали простые механические системы, но работа которых казалась чудом, а церковники обозвали это всё дьявольскими штуками, хотя очевидно было, что и как это работает.

[NotSodern]

ИИ же по этому идентификатору находит преступника. Но человек всё равно распознаёт лучше. Зачем же нужен ИИ?

человек распознает хуже.
человек запоминает хуже. сколько средний полицейский может запомнить преступников по приказу? ладно ключевых оппозиционеров которые не меняются годами можно запомнить. но в крупном городе может быть сотни людей которых ищут
"ИНТЕРФАКС Москва 2023 - Около 150 несовершеннолетних было объявлено в розыск в начале года, всего полиция разыскивает 975 детей"
а по стране "МК 19 июн. 2012 г. — — В среднем в России ежегодно объявляется в розыск около 100 тысяч человек"

люди с плохим зрением распознают хуже. а их очень много. и их число растет. люди с -3 не редко путают людей на улице. на дистанции в десяток другой меторов и ближе.
уставший человек распознает намного хуже. те распознавание зависит от времени работы.
настроение и мысли так же влияют на распознование.

человек нужен в ключевых случаях. к примеру система не уверена изза масок/красок/итд.
или система рекомендует проверить вещи у этого человека.

[troglodit888]

Это просто следующий шаг в компьютерной системе обработки данных и вычислений, и всё

Да. Причем бытуют суеверия о том, что это нечто вроде сильного ии. На самом деле модель обучается очень длительное время, а после обучения она не меняется, то есть обучения в реальном времени там нет. Это как если взять мозг и заморозить его в определенном состоянии, а затем пользоваться тем, что в нём было накоплено в виде знаний до момента заморозки.

Причем гпт4 например взять - пишут что для её обучения потребовалось 25 тысяч Nvidia A100 gpu и около 100 дней времени. Так вот, для того чтобы добавить некую информацию в эту нейронку - потребуются точно такие же затраты (чтобы она обучилась чему то новому).

Там ещё и потребление энергии за будь здоров. Майкрософт собирается атомную электростанцию стоить. Для обучения естественно, уже обученная модель на порядки менее требовательна.

[NotSodern]

Причем гпт4 например взять - пишут что для её обучения потребовалось 25 тысяч Nvidia A100 gpu и около 100 дней времени

те довольно быстро если сравнивать с людьми.
сколько времени нужно потратить что бы научить человека быть начинающим инженером?
10-11 лет на школу, 5-5,5 лет на институт. плюс как минимум в школе требуется значительные усилия родителей по "мотивации" и доп занятиям.
при чем от поступивших только примерно 30% закончит обучение. из закончивших только 20-50% пойдут работать по специальности.
те казалось бы обучению людей тысячи лет. но и тут проблем выше крыши.
и образование не прогрессирует, а скорее регрессирует.
причем даже после успешного обучения нет гарантий что инженер будет решать задачу правильно.

с доп обучением да проблема большая. но иметь проблемы в новых отраслях наук не то что бы странно.
в механике и гидродинамике с многотысячелетней историей есть много не решенных проблем.

LLM существуют похоже с 2018 года. те 5 лет относительно активному исследованию.
за 5 лет прогресс довольно не плох. какая еще индустрия может показать за 5 лет рост результатов?

[ivanij]

плюс как минимум в школе требуется значительные усилия родителей по "мотивации" и доп занятиям.

От родителей здесь зависит, пожалуй, только организация доп. занятий, а мотивация только косвенно.

из закончивших только 20-50% пойдут работать по специальности.

можно согласиться только отчасти, т.к. есть вузы, которые заранее предусматривают в процессе обучения возможности для переучивания своих выпускников на иные специальности и направления, а есть вузы, которые такие возможности полностью исключают. Таким людям приходится, увы, уходить из профессии.   

[Инопланетянин]

А они вообще не конкурируют. У молотка же нет конкуренции с кулаком. Инструмент это инструмент.

Согласен, я же и пишу, что к счастью нам таким образом конкурировать и не надо. Кстати, я где-то тут читал, что змеи именно что решают сложную математическую задачу создания изображения из размытого теплового пятна в их теплочувствительных ямках. Так что да, именно примитивные ползучие гады именно решают. Но опять же, это задача, которая хорошо распараллеливается.

[BlackMokona]

Как пример, иллюстрирующий отсталость всего, что связано сейчас с ИИ, мы не можем смоделировать нервную систему даже червяка

Уже сделали давно

[BlackMokona]

Причем гпт4 например взять - пишут что для её обучения потребовалось 25 тысяч Nvidia A100 gpu и около 100 дней времени. Так вот, для того чтобы добавить некую информацию в эту нейронку - потребуются точно такие же затраты (чтобы она обучилась чему то новому

Нет, не требуется. Дообучить можно даже на ПК. В СтаблДифьюжене да Ламма постоянно таким обычные юзеры занимаются

[BlackMokona]

Если кого заинтересует на каком уровне находиться копирование 1 в 1 мозгов организмов. То дошли до личинки мухи.

В 2023 году был описан коннектом личинки дрозофилы (Drosophila connectome[en]), состоящий из 3016 нервных клеток и примерно 548 тысяч синапсов[6].

[NotSodern]

От родителей здесь зависит, пожалуй, только организация доп. занятий, а мотивация только косвенно.

так это скорее дополнительный недостаток "обучения людей"(возможно большая тема чем просто обучение).
мы можем иметь класс из 30 человек и не получить ни одного специалиста нужной отрасли (математика, инженерия, исследования, мед/био) условно.
мотивация даже успешного ученика может конвертироваться с 100 в 0 если скажем ему покажется что учитель/родители его разочаровал/предал или по какой то еще причине которую он может никогда не сказать. а значит решить ее очень сложно.

ладно ученики. у нас математики решившие проблему тысячелетия "теряют мотивацию" работать в математике.

[Ый]

если сравнивать с людьми.

Некорректное сравнение. Люди в школе и институте не только обучаются на инженера, но и постигают множество других наук, воспитываются. Если из всего периода обучения/воспитания извлечь время, затраченное исключительно на инженерную науку, то получится несколько сотен часов.

[NotSodern]

Некорректное сравнение.

конечно. но иногда любопытно такие проводить.

LLM обучается не только инженерному делу. строго говоря инженерному делу он учится хуже чем многим другим.
LLM "так же" воспитывают. он же Вам не хамит?
кстати многие люди любят хамить и грубить во как во взрослом возрасте так и в школе. те школа и родители не редко полностью не компетентны не только в обучении, но и в воспитании

и LLM это научный эксперимент пусть и имевший вау эффект.
обучение детей это не научный эксперимент в 99% случаев.

[BlackMokona]

Google запустила проект Green Light, который использует данные приложения «Карты», чтобы анализировать данные о дорожном движении и предоставлять городам оптимизированные с помощью искусственного интеллекта подсказки по времени сигналов светофора. Компания утверждает, что это позволит сократить время остановок на 30%, а выбросы СО2 на перекрёстках — на 10%.

[Vitaliy]

В Яндекс браузере появилась функция пересказать видеоролик с ютуба.
Кликаем на Краткий пересказ и Яндекс GPT выдает текстом краткое содержание видеоролика.