Кризис ИИ – революция или эволюция?
Искусственный интеллект или все-таки машинное обучение? В золотой лихорадке обогащаются прежде всего продавцы лопат.Расходы на инфраструктуру Machine learning.Акт первый – обвал фондового рынка из-за компаний, расходующих на Machine Learning.Продолжение банкета – рецессия, печатный станок, инфляция ... и расцвет технологий Machine Learning.Искусственный интеллект или все-таки машинное обучение?Можно конечно погрузится в изучение того, что собой представляет интеллект вообще. Вспомнить тест Тюринга Тест Тьюринга / Хабр. Но согласитель –
50 LLM-клеток пытались построить организм. Вот что получилось
В 1970 году математик Джон Конвей придумал игру без игроков.Сетка. Клетки. Три правила. Меньше двух соседей — умираешь от одиночества. Больше трёх — от тесноты. Ровно три соседа рядом с пустой клеткой — рождается новая.Всё.Из этого появились глайдеры — структуры, которые ползут по полю. Пушки, которые стреляют глайдерами. Компьютеры внутри игры, способные вычислять что угодно. Целая вселенная — из трёх строчек логики.Но вот что не давало мне покоя.Клетки в «Жизни» не выбирают. Они подчиняются. Правило сработало — клетка умерла. Никаких переговоров.А что, если дать клеткам мозг?
Прогноз появления общего искусственного интеллекта
Задаче создания компьютерной имитации мозга сейчас посвящен проект the China Brain Project. Ранее этой задачей занималась японской команды RIKEN, «Human Brain Project» и «Blue Brain».Имитация памяти мозгаРассмотрим таблицу, которая позволит оценить сложность имитации человеческой памяти. Таблица 1. Приблизительные числовые характеристики мозга и электронных систем Память Значениеlog1024Объем памяти мозга человека согласно 1 ПБ5
Инженеры ИИ бьют тревогу, а мы продолжаем жить в 2024-м. Происходит нечто большее
Вспомните февраль 2020 года.Если вы тогда внимательно следили за новостями, то могли заметить редкие разговоры о каком-то вирусе, распространяющемся где-то за океаном.
Детерминированная нейросеть на конечных группах: эксперимент с XOR
Введение: проблема недетерминизмаПопробуйте запустить обучение простой PyTorch модели 10 раз на одних и тех же данных:import torch import torch.nn as nn # Одна и та же архитектура model = nn.Sequential( nn.Linear(2, 4), nn.ReLU(), nn.Linear(4, 2) ) # 10 запусков с разными seed for seed in range(10): torch.manual_seed(seed) train(model, train_data) acc = evaluate(model, test_data) print(f"Run {seed}: accuracy={acc:.2%}") # Output: # Run 0: accuracy=95.2% ← Разные результаты! # Run 1: accuracy=96.8% # Run 2: accuracy=94.5% # ...
Топ нейросетей для генерации описаний товаров и карточек
Давай честно. Скорее всего, у тебя сейчас открыто 15 вкладок, в одной из них - таблица с товарами, которые нужно загрузить на маркетплейс вчера, а во второй - мессенджер, где менеджер пишет: “Ну что там с описаниями?”
45. Рефлексия
Наступил мой «очередной рубеж». Неизбежная красная линия (или розовая?).«Перевал в середине пути»? (книга есть такая) — Вроде и середина — это про 35. А тут уже 45, а кажется ещё «середина». А кажется, ещё не состоялся как полноценная личность. Есть ворох проблем в психике. Стабильности... Хотя... а у кого их нет?Позвольте сформулировать несколько мыслей, посещающих меня при приближении к этиой «психологической черте».Извиняйте за некоторый сумбур. Но я не ставил целью сделать «полностью литературный опус». Это скажем так «поток сознания».0. «Тонкое искусство пофигизма» —
