Что такое искусственный интеллект, как он работает?

Я не писал что это подбор цитат из имеющихся текстов. Оно и тексты то сами полностью не помнит и не может помнить (размер модели намного меньше, чем размер обучающих данных). Оно выводит закономерности, связывающие очередное слово/слог/букву с предыдущими, подбирает в них правильные коэфициенты, а затем эту огромную формулу с миллиардами констант раз за разом применяет для вычисления следующего.

Пример более наглядный: тебе дали координатную сетку, на ней поставили допустим 20 точек, сказали нарисовать по ним линию и продолжить её насколько возможно. И вот ты начинаешь подбирать: линейные функции, квадратичные, другие степени, логарифмы, экспоненты, тригонометрию, а так же комбинации всего этого в разных пропорциях. Тупым почти-брутфорсом выясняешь, что точки довольно хорошо ложатся на функцию 6*e(0.43*x) + x^3.2 + 0.0017*sin(66*x*x), при изменений коэфициентов совпадение графика с точками неизменно ухудшается, добавление в него любых других известных тебе слагаемых его тоже ухудшает. И вот ты проводишь эту функцию и можешь её считать теперь не только в этих двадцати точках, но и в других, как между этими, так и далеко сбоку от них. «Физический» смысл данной формулы ты не понимаешь, и даже не пытаешься понять, но она у тебя есть и годится для узнавания ответов на вопросы. Чем больше точек тебе дадут на вход - тем точнее ты сможешь подобрать коэфициенты.

И ещё, касательно готовых отвечателей от яндекса и остальных. Там внутри вполне может быть инструкция «если у тебя спрашивают формулу, дай такой-то знак», а по этому знаку уже внешний инструмент всё считает калькулятором и как-то подсовывает в ллм чтобы оно дальше включило это в свой ответ.

Не совсем. Предоставляют наиболее часто встречающиеся ответы в сети, или что-то на них похожее собранное из кусков наиболее часто встречающихся ответов. Нейросетка - это такой убогий архиватор с дикими потерями. Весь массив «тернировочных данных» упаковывается в весовые коэффициенты со всеми вытекающими.

Никакого интеллекта там не было, нет и не будет.

!! о том и речь :)
это уже не предсказание текста по имеющимся шаблонам.
это более глубокая работа с логикой и смыслом, заложенными в текст, а не только с текстом, как набором буковок.

Я нигде не писал что предсказание «по шаблонам». Оно не по шаблонам, а по статистическим закономерностям обучающего набора. Но эти статистические закономерности содержат в себе ничуть не больше разума чем шаблоны, это всё так же механическое автодополнение без какой-либо связи со смыслом.

эквипенисуально :)
ты ж сам подтверждаешь, что в текущих чат-ботах не только ценный мех создание текста по текстовым закономерностям, сиречъ работа с буковками, но и дополнительные алгоритмы.

по ссылке яндекс-бот строит логичную «надтекстовую» структуру и проводит по ней расчёт. чисто текстовыми закономерностями не ограничивается.

кстати кто хорош в аглицком и имеет под руками впн в сша. спросите у гугла «кто победил в великую отечественную войну» гооврят для американцев он дает американски правильный ответ :)

усреднённо-вероятное в том множестве текстов, на котором модель обучалась

Нет, подумай ещё.

к примеру сколько длин волн 1,2 мгц уложится в 13 сантиметров воде таких слов не найдется в тырнетике…

В тырнетике всё уже сказано до нас: «Сколько длин волн монохроматического света с частотой колебаний ν=5*1014 Гц уложится на пути длиной l=1,2 мм: 1) в вакууме; 2) в стекле?» © (exir.ru) – семантически эквивалентно, а с учётом базы синонимов и имеющихся в ответе формул ИИ даже напрягаться не нужно.

Гомер вроде как грек был. Пусть и древний.

Очень древний, почти легендарный. К тому же он жил ещё в бесписьменное время, поэтому Одиссея это скорре устная легенда, появивишиеся до него, но которой он смог придать особый статус и значимость.

к примеру сколько длин волн 1,2 мгц уложится в 13 сантиметров воде таких слов не найдется в тырнетике…

Сколько ангелов сможет уместиться на кончике иглы?

ИИ жалкая пародия на разум. Но иногда работает..

Когда я в прошлом тысячелетие учился в универе, наш препод по вышке всегда говорил. Не нужно запоминать формулы, для этого есть справочники, нужно только уметь в них искать то что нужно. Так вот то что называют ИИ сейчас это просто справочник.

Только есть одно но, то что ты находил в справочнике было 100% инфой а ИИ достаточно часто неправду пишет (ну или по твоему ип/бесплатному-ак тебе такое выдает).

это уже не предсказание текста по имеющимся шаблонам. это более глубокая работа с логикой и смыслом, заложенными в текст, а не только с текстом, как набором буковок.

Это отражение той логики и смысла заложенными людьми в текст. Текущий БЯМ не могут сформировать независимо от данных предоставленных человеком те же связи и данные, которые присутствуют в современной модели. То есть БЯМ может работать пока есть база знаний предоставляемая людьми. Без этого будет просто бредогенератор.

Единственный момент, который я вижу, это если БЯМ сможет сформировать прокси-симулякр реального мира и действовать относительно этого, что может приблизить к «ИИ».

Мое имхо согласуется с мнением того же geohot-а и других, что без внутренней виртуальной модели окружающего мира вы можете сделать только какой-то «эрзац-ИИ».

Только есть одно но, то что ты находил в справочнике было 100% инфой

Ага, например там было написано что плутон это планета, и еще дофига подобной дичи, давно устаревшей и неактуальной.

плутон это не планета

И как, часто ли тебе нужна эта информации в процессе администрирования linux ?

про длину волны, смотреть справочник по подбору антенн. Диполь, тоже антенна.

Основание степени: Число e — иррациональное число, его можно представить как предел (1 + 1/n)^n при n, стремящемся к бесконечности. Плюс организация алгоритмов в слоях самом корпусе/наборе данных + тренировки.

Это заявка на танцпол) есть проекция, параллели и даже совпадения)))) Шутка, если что

Простите, хотел бы добавить (согласен с этой мыслью, что формация поисковых систем выросла до локального ИИ, который как архив «всего интернета» в степень N сможет подсказать «как гугл».): «и вместе с со всеми ошибками в этих наборах данных». Все почему-то об этом забывают)

Интересно как создатели ИИ будут бороться с ложными, может даже специально созданными ложными наполнениями. Типа миллионы лемингов не могут ошибаться?

Кстати умные вещи придумываються одиночками.

А зачем им с этим бороться? ) Миллионы леммингов пусть и дальше не ошибаются, а умный человек увидит и отфильтрует.

+1, сейчас просто сложнее стало отделять умных от … раньше проще было.

Хотя если ИИ будет меньше ошибаться то еще сложнее будет :(

На ЛОРе забанили? Да нет пока, вроде бы. :)

• LLM: от предсказателя слов к подобию рефлексии
• Нейронные сети нетрадиционной ориентации
• Нейронные сети нетрадиционного возбуждения
• Нейронные сети нетрадиционного вычисления

На ЛОРе забанили? Да нет пока, вроде бы. :)

Дислайк за хамство на ровном месте.
Мог ведь ты мимо пройти и не хамить.

Фамилиё у аффтара говорящая.

По сабжу: отраслевые распределённые базы данных — в общем случае.

Это токены и вероятности того что после токена А будет токен Б. С помощью параметра температуры мы можем регулировать эту вероятность. Понижая её мы делаем ответы четкими, увеличивая порог совпадения, повышая - креативными, те бредовыми

Это все фигня, твои токены я понял.

Ты наговорил столько слов, синоним робот.

Пацаны, я бухой, вы красавцы. Мне нравица вас читать. ушел спать.

ушел спать.

Отличное решение.

Дураков не слушай.

Я профессионально работаю с передовыми моделями.

Работает внутри оно - вкратце примерно как мозги человека. За исключением долговременной памяти, там с натяжкой. Как точно из этого получаются эмерджентные свойства и наблюдаемый разум - не знает никто, как в случае и с мозгом человека.

Я профессионально работаю с передовыми моделями.

Работает внутри оно - вкратце примерно как мозги человека.

Без обид.

Вот видите в чем отличие профи от любителя. Любитель так никогда не напишет, а профи просто уверен что мозги человека именно также работают а не иначе.

Куча связей в многомерном пространстве, которые моделируются косинусным расстоянием. В мозгах по сути то же самое только на химии.

Что еще расписать?

Каа из этого получается разум и сознание, не знает никто.

Я вообще думаю оно нелокально, что у человека что в трансформерах итп моделях.

Куча связей в многомерном пространстве, которые моделируются косинусным расстоянием. В мозгах по сути то же самое только на химии.

а если я вам скажу что у человека нет связей? Что вы на это скажите?

Ну связи есть но их очень мало и они по сути общие и по мере мышления появляется динамически и могут не долго существовать. Наверное не понятно пишу … ну это нормально.

Хорошо, объясните, пожалуйста, почему человек способен определить, когда ему не хватает знаний и если начинает врать, то делает это осознанно, в то время как модель не способна определить корректность вывода и галюцинирует по тому же принципу, что и обычный вывод?

Это не ложь на самом деле, а попытка экстраполировать свои данные чуть дальше, чем следовало бы. Человеки занимаются этим все время.

Это не ложь на самом деле

Я выше написал, это есть динамические связи, они возникают в процессе и могут тут-же исчезнуть, или укрепится и развиться.

Я выше написал, это есть динамические связи, они возникают в процессе и могут тут-же исчезнуть, или укрепится и развиться.

В ИИ этого нет и не будет, поэтому ИИ хорошио себя проявит лишь в тех предметных областях в
которых имеется хорошая формализация знаний (математика, химия, яизика, .. ).

которых имеется хорошая формализация знаний (математика, химия, физика, .. ).

Ещё одна проблема у ИИ будет с созданием проектов на основе нынешних технологий создания программ.

Они ведь весьма отстойные.
А как известно из г. и палок хороший дом не построишь.

Объясните, пожалуйста, почему человек способен определить, когда ему не хватает знаний …

Это не ложь на самом деле, а попытка экстраполировать …

Это не совсем то, что я спрашивал. Мой вопрос немного хитрее. Я спрашивал, почму человек способен идентифицировать нехватку знаний, а модель нет.

Сейчас это рассматривается как одна из главных проблем появления галюцинаций. Человек естественным образом определяет, является ли его вывод основанным на знаниях и памяти, или он фантазирует. Интересно также, что неважно, является ли его определение истиной или нет - так бывает, что человек уверен в выводе, но вывод или ошибочный или галюцинация. В то время как модель вообще не способна отделить случай достаточности от случая нехватки знаний.

Вопрос, почему?

Напомню контекст. Специалист-профессинал утверждал, что два подхода идентичны, разница лишь в масштабе.

Интересно также, что неважно, является ли его определение истиной или нет - так бывает, что человек уверен в выводе, но вывод или ошибочный или галюцинация. В то время как модель вообще не способна отделить случай достаточности от случая нехватки знаний.

Вопрос, почему?

Странно, почему мне нужно одно и тоже повторять несколько раз - потому что связи у него динамические а не заранее построенные.

Вот решил сейчас спросить ИИ на всякий случай интересно что он ответит:

Обычный вопрос:

"Идет человек и видит дом - как опеределить какого цвета дом?"

ну как я и предполагал ИИ не может правильно ответить.

Нормальный человек логик сразу ответит:

Чтобы определить какого цвета дом нужно его обойти со всех сторон, в противном случае вы определите только его 1-2 стены а это не весь дом.

Что такое искусственный интеллект

Эх, жалко что лорвики нету. Там бы была очень полезна статейка в самом топе с определением типа: «искусственный интеллект»®©™ - это лживый маркетинговый термин которым насрали в мозги хомячков с целью упрощения обувания их на бабло путём прямого обмана. Такое же 100% маркетинговое враньё как «ксеноновые фары» или там «*-кола».

почму человек способен идентифицировать нехватку знаний, а модель нет

Представьте себе ситуацию: играете вы в игру в виртуальой реальности, а все стены покрыты рябью из чёрных квадратов. Вы спрашиваете у нейронки а какого лешего? А она вам отвечает.. мне дана текстура 512x512 пикселей, а ваш экран 8k пикселей, я не знаю как растянуть текстуру на экран, пикселей мне не хватает, а что между пикселями я не знаю поэтому там нули.

Странно, почему мне нужно одно и тоже повторять несколько раз - потому что связи у него динамические а не заранее построенные.

Возможно потому, что вы отвечаете не на вам заданный вопрос и вне контекста. Я очень рад, что вы видите очень большую разницу между тем, как работает мозг человека и тем, как работает модель. Можно добавить, что аксоны имеют возможность соединяться с сотнями тысяч нейронов (в то время как модель соединяет узлы порядка десятка), эти соединения динамические (у модели они статические и фиксированные, это вы сказали), и веса каждого соединения не дискретные и переменные (у модели они вычисляются в процессе тренировки и больше не меняются).

Я чуть ниже объяснил, чётко, понятно, и с математической аккуратностью.

А я вам предлагаю подумать, почему и зачем вообще существуют алгоритмы интерполяции. Почему без них компьютерами было бы пользоваться намного сложнее. И почему вас не волнует(и даже наоборт, вам удобно) что компьютер вам врёт когда растягивает картинку.
Думойте.

Что-то вот не верится, что это просто автодополнение. Как оно тогда логически мыслит и доказывает теоремы?

Оно не мыслит логически, оно строит логично выглядящие фразы по примеру обучающих текстов. Упрощённый пример: ты пишешь 2+2=, заказываешь автодополнение. Почти во всех текстах после этих цифр идёт цифра 4, её и ставим. Понимать для этого, что такое 2, что такое 4, и что такое сложение, не требуется.

Хорошо, объясните, пожалуйста, почему человек способен определить, когда ему не хватает знаний

Поразительно точный выбор адресата. Рукоплещу.

Все равно не объясняет как оно теоремы смогло доказать, которые люди десятки/сотни лет не могли.