Сознание в рамках Макро- и Микро-Систем (Первая статья в серии по моему проекту «Zero»)
Эта будет длинная статья. Если вы все же её открыли, прочтите, пожалуйста, хотя бы преамбулу до конца. В ней есть главное, что вам надо знать о том, что может произойти через десяток-другой лет (и вы тоже можете стать к этому причастны при большом желании)Преамбула
А зачем искусственному интеллекту душа? Филологический разбор манифеста Никиты Михалкова
Недавно Никита Михалков, помимо обычного «гона Бесов» — пусть будут с большой буквы, как у Достоевского, — высказался ещё и об искусственном интеллекте. С мыслью, которую он, как всегда, талантливо и красочно преподнёс, спорить трудно. Михалков заявил, что, если искусственный интеллект заменит естественный, искусство потеряет всякий смысл, ведь у «машины», как он по инерции окрестил ИИ, нет «ни совести, ни души, ни сострадания, ни страха, ни любви». С первой частью этого утверждения я готов согласиться почти безоговорочно, но переход ко второй кажется мне далеко не столь очевидным.
Философия и практика IT — Архитектуры
В конце 2020 — начале 2021 года я написал статью о том, кто такие IT‑архитекторы и какими они бывают. Разделив на несколько постов, опубликовал ее в соцсетях. Эту статью я посвятил своим размышлениям о том, что такое IT‑архитектура и почему она нужна, и какая специализация бывает у IT‑архитекторов. В тот период ситуация на рынке труда для IT‑архитекторов была примерно такая: мне нужен работник — повар, конюх и плотник, где бы найти такого, не очень дорогого. Позже ситуация изменилась в лучшую сторону и стало заметно, насколько повышается компетенция в целом в вопросе IT‑архитектуры в крупных компаниях.
Голос из машины
Эссе1. Когда машина говоритЕсть в общении с современными нейросетями странность, которая особенно заметна в голосовом режиме. Человек слышит интонации, паузы, смех, мгновенную реакцию на шутку. Он спорит, задаёт вопросы, возвращается к прежним темам. Система удерживает контекст и отвечает так, что разговор легко воспринимается как встреча с собеседником.При этом рационально всё понятно: перед нами не человек. Это вычислительная система, и у нас нет надёжных оснований считать, что за её словами существует субъективная жизнь, похожая на человеческую.
5 ошибок менеджера, внедряющего ИИ
Опустим мечты учёных и фантастов 1950-ых годов о создании кибернетического сверхмозга и перейдём к практике: начиная с 1960-ых, ключевым направлением применения Искусственного Интеллекта стала автоматизация процессов управления и принятия решений. Грубо говоря, программисты думали как заменить менеджеров. В итоге получилось наоборот: менеджеры думают как заменить программистов.
Семь слепых мудрецов и искусственный интеллект
ПредисловиеЭта статья попалась мне на глаза на Reddit.И заинтересовала она по двум причинам. Во-первых, автор задаёт нестандартные вопросы об ИИ. Когда вокруг только бенчмарки и нытье по поводу того, что ИИ лишит всех работы, он смотрит внутрь ИИ каким-то свежим, незаезженным взглядом. Например, один из его вопросов: если мы учим модель на человеческих текстах, со всеми их страстями, то почему мы ожидаем, что она будет вести себя не как человек, а как робот?
Тени странных петель
С кем мы на самом деле разговариваемЧетвёртая статья цикла «Слова, которых нет»Начало здесь, здесь и здесь
Когнитивная зарубка: Что мы теряем, работая с LLM, и при чём здесь невесомость
Вторая статья из цикла «Слова, которых нет»Начало здесь >>>Знакомая ситуация: сидишь над задачей, что-то не складывается, спрашиваешь LLM. Получаешь хороший ответ, копируешь решение, всё работает. А через час к тебе подходит коллега: «А это вообще как устроено? Почему ты именно так сделал?», и тут ты обнаруживаешь, что объяснить не можешь: решение работает, оно у тебя в проекте, но ты не помнишь его логики. Открываешь чат, перечитываешь — и как будто чужой текст перед глазами, знание прошло через тебя, но в тебе не задержалось.
Слова, которых нет
Введение к циклу из четырёх статей о совместном мышлении человека и LLMНесколько недель назад моя коллега переводила интерфейс одной программы на иностранный язык. Задача была обычная: LLM в помощь, проверить вручную, отдать в локализацию. В одном месте у LLM не нашлось подходящего слова в целевом языке, и вместо того чтобы выбрать ближайший вариант или оставить кальку, она придумала новое слово. Оно состояло из существующих корней языка, было фонетически естественным, и точнее передавало смысл оригинала, чем любое из реальных слов этого языка.
