Можно ли научить человека пониманию ? 

STARLINK технологии , Коты & Сrypto
@lgj170

Дженсен Хуан утверждает, что в течение следующих 10 лет производительность вычислений будет удваиваться или утраиваться каждый год, а потребности в энергии будут снижаться в 2-3 раза в год, что он описывает как «гиперкривую закона Мура».

[внешняя ссылка]

STARLINK технологии , Коты & Сrypto
@lgj170

Кевин Вайль из OpenAI говорит, что модели ИИ «будут становиться умнее с ускоренной скоростью», при этом голосовые функции и перевод уже достигли «волшебного» уровня, а в будущем появится и зрение

[внешняя ссылка]

STARLINK технологии , Коты & Сrypto
@lgj170

GPT за год уничтожил компанию, которая 15 лет помогала студентам с домашкой. Акции Chegg рухнули на 95\%, стерев $14.5 млрд ее стоимости, а полмиллиона студентов отказались от платной подписки

Показательно, что в 22 году сотрудники Chegg просили руководство начать разработку AI-инструментов, но боссы отмахнулись. Даже после выхода ChatGPT в компании не беспокоились, считая, что чат-бот "слишком часто ошибается".

Кто следующий? 🍿

[внешняя ссылка]

OpenAI, по слухам, выпустит автономного ИИ-агента в январе 2025

OpenAI готовится представить нового автономного ИИ-агента под кодовым названием Operator, который сможет самостоятельно управлять компьютером и выполнять задачи. По данным Bloomberg, релиз первой версии для разработчиков ожидается уже в январе 2025 года. Это решение может открыть новую эру для ИИ, который будет не только обрабатывать информацию, но и активно взаимодействовать с компьютерными интерфейсами. Подобные продукты разрабатывают Google и Anthropic.

Несколько недель назад генеральный директор OpenAI Сэм Альтман во время сессии вопросов-ответов на Reddit заявил: «Наши модели будут становиться все лучше и лучше» и «Я считаю, что настоящим прорывом станут именно агенты». На пресс-конференции OpenAI перед ежегодным Днем разработчика главный продуктовый директор Кевин Вейл сказал: «Думаю, что 2025 год станет годом, когда агентные системы окончательно войдут в нашу повседневную жизнь».

[внешняя ссылка]

⚡ Учёные ПОЛНОСТЬЮ оцифровали мозг мухи и сделали её БЕССМЕРТНОЙ! Впервые удалось перенести в цифру настолько сложный организм:

• Оцифровать мозг человека сейчас нереально: в нём 86 миллиардов нейронов. Когда это получится, человек получит цифровое БЕССМЕРТИЕ — наше сознание можно будет полностью перевести в ИИ;

• Учёные начали с малого — оцифровывают мозги самых простых организмов типа червей и личинок. Первым был Caenorhabditis elegans (302 нейрона). Позже были личинки и простейшая рыба;

• НАКОНЕЦ учёные взялись за организм сложнее — взрослая дрозофила (Drosophila melanogaster), у которой 139,5 тысяч нейронов и 54,5 миллиона синаптических связей между ними;

• Работу вели с 2016 года сотни учёных. На полную разметку науке потребовалось 33 человеко-ЛЕТ;

• В конце концов, мозг УДАЛОСЬ оцифровать. Он лежит в открытом доступе вот тут.

САМОЕ ВАЖНОЕ

• Устройство мозга дрозофилы имеет сложные внутренние сети: нейроны передачи сигналов, сумматоры для построения агрегированных данных и так далее. Они позволяют мухе обрабатывать информацию и управлять каждой конечностью по-своему;

• Около 14\% нейронов отвечают за передачу сенсорных данных глубже в мозг, превращая дрозофилу в аналог операционной системы в реальном времени;

• Сейчас же всё это можно скачать и воспроизвести — мозг весит 14 Гб.

Киберпанк ближе, чем мы думаем.

Прогнозы на ближайшие пять лет.

1. мультимодальное мастерство:
- модели будут легко обрабатывать текст, изображения, видео, аудио
- мы, вероятно, увидим фильмы, которые смогут понимать и манипулировать трехмерными пространствами
- одновременная обработка нескольких входов в реальном времени
- возможность генерировать и редактировать все эти форматы «на лету»

2. способности к рассуждению:
- гораздо лучше справляется с решением сложных проблем
- фактическое понимание, а не просто сопоставление с образцом
- способность замечать свои собственные ошибки и исправлять их самостоятельно
- возможно, даже некая форма здравого смысла

3. память и последовательность:
- долговременная память во время разговоров
- лучше сохраняет контекст и преемственность
- возможно, настойчивые личности и построение отношений
- способность учиться на основе взаимодействий (хотя это чертовски сложно)

4. технические усовершенствования:
- более высокая скорость обработки
- более эффективные методы обучения
- модели меньшего размера, которые работают так же хорошо, как и современные модели большего размера
- лучшая обработка нескольких языков и кодирования

5. специализация:
- отраслевые модели, которые абсолютно успешны в своих областях
- медицинские фильмы, которые знают больше, чем большинство врачей
- юридические модели, которые могут обрабатывать и понимать целые юридические библиотеки
- научные модели, которые могут предлагать новые гипотезы и эксперименты

страшная/захватывающая часть:
- мы можем увидеть первые признаки общего искусственного интеллекта
- модели могли бы начать демонстрировать подлинную креативность и новаторство
- потенциал для неожиданного поведения, которое мы не можем предсказать
- этические и охранные проблемы станут еще более актуальными

потенциальные препятствия:
- вычислительные пределы
- проблемы с качеством данных
- нормативные ограничения
- проблемы безопасности
- общественная реакция

Прогнозы с дикими картами:
- модели, которые могут взаимодействовать с физическим миром посредством робототехники
- прямые интерфейсы мозг-компьютер с LLM
- модели, которые могут самостоятельно обучаться новым навыкам
- совершенно новые архитектуры, о которых мы еще даже не думали