Как рассказ на литконкурс превратил меня в исследователя копирования сознания
Началось всё беззаботно. Я участвовала в локальном писательском конкурсе, где рассказ надо писать по выпавшему жанру, и мне выпала антиутопия, а я выпала в осадочек.Что я знала про антиутопию? Ну, читала «1984» когда-то давно, ещё в той жизни, где у меня было время читать что-то кроме логов. Помнила, что это когда мир вокруг тебя хреновый, но старательно притворяется хорошим, а главный герой, сколько бы ни бился, всё равно проигрывает. Плюс бонусы: кодовые имена и лозунги на плакатах. Негусто, короче.
Понятия способ, случай, действие и его свобода, причина, измерение, предположение и его верность, игра, поведение и ум
Радченко Андрей Леонидович, примеры https://goo.su/dF5r
Мы не создаём мыслителей. Где ошибка?
Современные LLM принципиально не могут иметь сущность. И причина не в несовершенстве архитектуры. Причина в способе обучения.
Зачем инженерам философия? Памяти Владимира Аршинова
На Хабре, как и в любом живом техническом сообществе, время от времени вспыхивают споры: «Зачем программисту гуманитарные науки?», «Философия — это пустословие», «От неё ни пользы, ни кода». Я не раз слышал подобные комментарии под своими статьями — и каждый раз они вызывали у меня не раздражение, а скорее грусть. Потому что за этими словами стоит не просто непонимание, а потеря масштаба. А масштаб — это как раз то, что отличает инженера от квалифицированного исполнителя, учёного — от техника.
Разум без жизни: почему ИИ не станет хомо сапиенсом
Искусственный интеллект стремительно сближается с образом разумного существа. Он решает задачи, пишет музыку, программирует, общается на человеческом языке, распознаёт эмоции, обучается на ходу. В тестах он уже превосходит нас. Он говорит красиво, точно. Всё это порождает соблазн: а не рождается ли новый разум? Не появляется ли новое существо — робосапиенс?Но чтобы понять, что на самом деле происходит, надо задать фундаментальный вопрос: что отличает живого разумного человека от небиологического разума?
Как машинное обучение объясняет реальный мир
Природа мира склонна повторять себя, например: каждый раз, когда возникает вопрос об эффективном использовании ограниченных ресурсов, мы изобретаем кэши. Компьютеры, иерархии компаний, DNS — все это примеры того, как одни и те же подходы вновь и вновь используются для решения схожих задач. Эта фрактальная природа мира объясняет, почему обучение нейронных сетей так похоже на человеческое: и там и там базовая структура это нейронная сети.
