LLM - благо!

Пример, первый который пришел мне в голову. Сейчас у китайцев развивается тема использования жидкой углекислоты вместо пара в энергетике. Что-то такое. Дает хороший эффект. Я лично, пока про это не прочитал, никогда бы не догадался что имеет смысл так делать. Почему? Именно потому, что я не знаю теплоемкости наизусть. И другие параметры.

Я мог бы за секунды загуглить все параметры по воде и углекислоте, но мне не пришло бы в голову вообще в эту сторону думать, я был ложно уверен что вода вне конкуренции в этом. А вот имей я энциклопедические знания…

А китайцы что делают - они терроризируют детей, заставляя черепушку работать на пределе. Вот итог.

Интеллект и IQ это про другое.

Ум и IQ имеют лишь статистическую корреляцию.

Человек с индексом 80-90 НИКОГДА не решит достаточно сложную задачу, доступную человеку с, например 120. Никогда. Вообще. За всю жизнь.

«Достаточно сложная задача» – это такая квадратура сферического коня в вакууме?

Во-первых, вы допускаете простейшую логическую и методологическую ошибку. Вы из связки «Умные люди набирают высокие баллы в IQ-тестах» делаете неправомерный вывод «Набирающий много баллов в IQ-тесте человек умён» и ещё более грубую и опасную ошибку «Набирающий мало баллов не умён».

Во-вторых, вы излишне обобщаете. Тесты на IQ проходят не так много жителей планеты, отсюда нет достоверной статистике.

В-третьих, повторю банальность, что человеки решают самые разные задачи из самых разных областей, умный в одном может быть тупым в другом, а может просто что-то не знать. Т.е. никакого «интеллекта вообще» не существует.

В-червёртых, измерять чем угодно можно лишь ЗУНы, т.е. знания, умения и навыки, а вот измерить понимание невозможно, что означает невозможность определить, человек умный и понимающий или он(а) просто знает правильный ответ или как решить задачу.

Так что высокий IQ, точно так же как достижения в шахматах или рэндзю означает лишь то, что человек умеет проходить тесты на IQ или играть в рэндзю, не более.

Скажу больше, как человек, изучивший множество тестов (не на IQ, правда) и много их составивший, без анализа этих самых тестов и системы оценивания их прохождения, любые ссылки на результаты беспредметны.

Если мы противопоставим «понимание» <—-> «знание правильного ответа», то

можно определить понимание как наличие сформированной в голове модели, с которой понимающий может проводить мысленные эксперименты, и таким образом получать ответ.

В рамках экзамена например, диагностировать наличие/отсутствие такой модели, задавая правильно подобранные вопросы, не составляет большого труда. У меня так на курсовых спрашивали, а что если в асинхроннике ротор деревянный, а что если вот тут диод отгорит, а что если между передаточными функциями в структурной схеме по ТАУ вставить болт. Такие вопросы показывали кто есть кто сразу, благо что тогда среди нас были и понимающие, а сейчас если я так начну спрашивать, то зумеры все пойдут на пересдачу - вот и выявляется, есть ли понимание. А почему его сейчас нет, это уже другая история, печальная…

Ты ж вроде прочитал моё сообщение и даже его процитировал, а понять не удосужился. Ещё раз прочитай. Середнячок с сотней баллов это ваш эталонный «это - умею, то - не умею и ваще спать пойду ато устал».

Если в ит работаешь, найми, или попроси нанять если сам не можешь, двух людей, совершенно не разбирающихся в предмете, и дай обоим одинаково сложную задачу прям с порога. Много нового узнаешь.

можно определить понимание как наличие сформированной в голове модели

Нельзя. Сформированная в голове – это З, знания. Понимание можно выявить нестандартным применением этих знаний, но нельзя быть уверенным, что и в этом случае испытуемый не просто знает и умеет решать такие как бы нестандартный задачи.

Ваши примеры совсем не на понимание. Вот вам пример, вопрос на понимание: «Назовите символы Российской федерации» и «Назовите символы России» – это тождественные по существу вопросы? («Окружающий мир», 4 класс).

Середнячок с сотней баллов это ваш эталонный

Ты даже не понимаешь базы методологии тестирования на IQ… 100 баллов – это не абсолютный уровень, а очень относительный, нормированный по возрасту и… по средним показателям прохождения.

Т.е. сначала репрезентативной выборке дают набор тестов, смотрят, сколько в абсолютных цифрах правильных ответов, строят кривую Гаусса и по ней делают нормировку.

100 баллов – это СТАТИСТИЧЕСКАЯ норма для данного возраста и… данного года. Если в этом году 80% отвечают на 60 вопросов из 200, то это и означает 100 IQ, даже если 10 лет назад для 100 IQ надо было ответить на 150 вопросов.

совершенно не разбирающихся в предмете, и дай обоим одинаково сложную задачу прям с порога

Да пожалуйста, вот вам задача, решить без ЫЫ: докажите не метризуемость пространства непрерывных функций на вещественной оси.

метрики меняются(чаще) топологии

есть очень провокационная(если доверять архивам переписки подготовленния) статья «Программирование вторая грамотность»

так вот вы особо выделяете кто автор модели у носителя - самоочучвшийся али натаскавшие(передали мудлость древних Лафкрафты)

ну вроде ща то уже повсеместно очевидно что сеть держащая конечную модель меньше ресурсов чем недосушенная сеть в которой «атавизмы» научения

это(ваше) вполне намеренное противопоставления скаляра ( а они удобны ибо порядок строг очевидным предпочтением) и той же пары кинетика,потента - акти,реа

при желании можно в одно «число»(битовое слово переменной блины) загнать - тока порядок будет не такой очевидный как в полностью упорядоченном массиве а дай удача как в пирамиде Флойда али ещё какой куче ван де Бооса - что не так и очевидно и практики для такой орги меньшее

так что вы уязвленны излишней простецкостью :(

«зависит» от уровня и контектса

тут мем про Бора? и 100 вариантов как барометром высоту (Calandra, Alexander (December 21, 1968). «Education in America: Angels on a Pin» [1] ) 1959

[1]https://en.wikipedia.org/wiki/Barometer_question#:~:text=Calandra%2C%20Alexander%20(December%2021%2C%201968).%20%22Education%20in%20America%3A%20Angels%20on%20a%20Pin%22

[0] https://dsimanek.vialattea.net/angelpin.htm

[-1] https://dsimanek.vialattea.net/home.htm кто то вернулся в «94» (впочем и не покидал)

[-2] ХиЖ https://hij.ru/read/6310/

физики дошутились - Идеократия провалилась; Поймай если сможешь шкатулочный сказ от кон-неучдачника - марширующие мороны не легендарные леминги

Иронично, что считать то ИИшки и не умеют…

надо сказать что даже «не умея» они считают получше чем я без специальных инструментов. единственное, с временными метками (ну то есть я имею ввиду определять сколько дней прошло с того то момента по тот то и что раньше что позже) по умолчанию у меня по моему лучше.

Это сейчас им дали внешние инструменты - среду выполнения кода, где они могут скрипт запустить и глянуть результат. Считать они не умеют вообще никак. Это давно в мемы вошло.

Да и на среду выполнения кода лучше не надеяться, сразу брать формулы или код.

я тебя смею заверить, умеют. клод (опус и фабл 5.х) однозначно считает как минимум кое-как. разбирали с ним статистику, там внешние инструменты сложные. так он прикидки в уме делал «1 стандартная ошибка, 2 ошибки. так 10 это меньше трёх ошибок» или вроде того. я тебя уверяю он это делает лучше чем я без инструментов. или сравнимо.

тут спор возник.. ты считаешь «в уме» или в консоли что то запускаешь?

Opus 5.5 > Простую арифметику я иногда делаю в уме. Так были посчитаны числа шага 8, и я их только что перепроверил в песочнице. Всё сошлось: на xxx прирост 12.1 тыс. слов, из них 11.7 тыс. от постеров и 0.4 тыс. от остальных; серии 166 → 303, 172 → 161, 211 → 489; разница на yyy 6.6 стандартной ошибки.

Ты не понимаешь устройство этой хрени. Это статистическая машина. Например последний год все ИИшки практически всегда на запрос «Назови случайное число» - называли ли 42 или 73. Просто потому что эти числа вероятнее в массовой культуре.

Они хорошо считают простейшие действия. 2*2 = 4. Потом учто это предсказуемо. Сложные вычисления они просчитать неспособны, но используют внутренние инструменты для этого. Это недостаточно надежно и я вот лично не могу сказать какая и что внутри использует, чтобы такому доверять.

Зато они отлично выдают формулы и код для этого, которому доверять уже проще. Особенно проверив.

Говорят, есть специализирванные математические модели. Но я их не видел.

В корне не согласен.

Почему это вдруг модель - это З?

Даже по определению слопогенератора - «Знание — это обладание информацией или фактами, а понимание — это осознание того, как эти факты устроены и как они связаны друг с другом». Под моделью я подразумеваю именно понимание как устроено и какие связи. То есть, белый ящик, а не черный. Осталось подобрать вопросы, для ответа на которые нужна такая модель.

я был ложно уверен что вода вне конкуренции в этом.

Это как раз потому, что ложно был уверен в наличии энциклопедических знаний. А если бы теплоёмкость всегда смотрел в справочнике, то не был бы уверен.

И, Яндекс намекает, что у воды 4,2 кДж/(кгС), а у жидкой углекислоты 0,47-0,68 кДж/(кгС) (https://gidro.tech-group.pro/fizicheskie_svoystva_uglekisloty)

Сейчас надо помнить методики решения задач, всё остальное можно посмотреть в Интернете.

что удельная теплоемкость какого-нибудь определенного жидкого сплава, условно, выше чем у воды

Вот для этого точно лучше посмотреть в справочник, чем надеяться, что с того момента, как зазубрил табличку из справочника не появилось новых сплавов. Вот, кстати, поэтому не люблю лечиться у врачей с советским образованием: Интернета для них часто не существует, а методы лечения исключительно из заученных знаний, а технологии с тех пор заметно изменились.

А китайцы что делают - они терроризируют детей, заставляя черепушку работать на пределе. Вот итог.

Китайцы как раз наглядный пример: у них в среднем лучше память из-за необходимости зазубривать огромное количество иероглифов. Дрессировка по решению задач позволяет занимать первые места на олимпиадах по математике, физике и химии. Но где результаты в двигателестроении, фармацевтике, программировании, военном деле? Практически везде китайцы копируют чьи-то успешные решения, а не придумывают свои.

я встречался с аристотелем и алеф-прувером. но как они устроены не знаю. (но правда по крайней мере по аристотелю информация открыта, но мне не досуг глядеть).

как эти штуки устроены я примерно знаю. но как бы хочу тебе наменуть что сильно похоже на людей (в смысле нейронных связей в мозгу). но мы ж при этом как то считаем.

и там не только статистические законы. они явно уважают логику и чем продвинутей модели, тем лучше у них с логикой.

это правда возвращает нас к спору Хомского и Маркова (если не путаю), а туда я лезть не хочу. но факт отмечу - как то считают, а логику понимают весьма неплохо, хоть в основе и статистические веса.

Вот для этого точно лучше посмотреть в справочник

Похоже мой пойнт вообще не был понят. Еще раз - чтобы посмотреть в справочник, надо сначала осознать необходимость посмотреть в справочник. Никто не смотрит просто так в справочник раз в 5 секунд целый день, просто для разминки глаз.

Но где результаты в двигателестроении, фармацевтике, программировании, военном деле?

Да везде! Что значит где результаты. Везде результаты. У нас толпы стран сажают марсоходы реактивной платформой на Марс с первого раза? Это что, не двигателестроение? Где у РФ такие технологии, например? Возьмите, скопируйте. Удачи! Вакциной ширялись китайской на ура, давеча - вот и фармацевтика. Много ли стран создали свою вакцину, хоть какую-то? Программирование - а ничего, что почти все открытые модели сейчас - китайские? Кого они прям копируют-копируют, если открытых не-китайских аналогов зачастую нет?

В военном деле - ну проведите СВО на территории Китая. Вас даже в учебниках истории не останется после этого.

Сейчас надо помнить методики решения задач, всё остальное можно посмотреть в Интернете.

даже методики помнить не надо, ИИ есть. по большому счёту. это нас куда то в странное место кидает - с одной стороны , кто ты если ты ничего не знаешь? + нельзя научиться плавать в бассейне без воды.

с другой - ИИ реально ускоряет работу. Даже не являясь спецом в области (скажем, придя из смежной), с ИИ можно делать реальные задачи «сходу». И это заставляет меня сомневаться в себе.

У человечества был похожий период я думаю. Это было когда , вероятно, началась одиссея. В какой то момент греки вынуждены были стать и плотником, и царём одновременно. Хотя перед этим была очень жёсткая специализация и очень глубокая (Олимпийский период и олимпийские же боги-спецы - гермес - кузнец, артемида - охотник, и т.п., могу путать имена). Интересно изучить вопрос, но времени нет...

И вот если раньше Интернет позволял заменить знание, то теперь ИИ позволяет заменить понимание.

Раньше, я в Интернет ходил, чтобы посмотреть, какая библиотека реализует нужную функцию, как называется нужная функция и какие параметры ей надо передать, то теперь могу написать ИИ «мне нужен сайт со списком дел, напиши план действий … реализуй» и мне больше не требуется помнить устройство подобных программ (СУБД / AJAX / CSS / JS / HTML / …).

Пока ещё требуются локальные знания (где именно у конкретной организации хранятся резервные копии, как пару лет назад решали (успешно) конкретную задачу, кому звонить, когда надо закупить картриджи для принтера, …) и локальное понимание (как в конкретной организации организованы работа, учёт и контроль). Но когда локальные модели ИИ смогут это обрабатывать, на долю человека останется только создание нового понимания и новых знаний.

на долю человека останется только создание нового понимания и новых знаний.

оптимистично. ты ведь слышал что модели решили некоторые «задачи тысячелетия» по математике? я сомневаюсь что есть что то что они не смогут в ближайшие лет 10 , скажем, в науке.

Вот на практике мне кажется пока да. Не в этом десятилетии по крайней мере. Мне так кажется. (Тут я имею ввиду например создание новой модели машины - придумать то она придумает,но её ж на практике надо проверить, эргономику понять, потестировать, слишком длинный цикл, по крайней мере если сравнивать с программой - написал, запустил тесты, повторяй). Но в виртуальном/интеллектуальном пространстве они в целом не только являются незаменимым иснтрументом (уже), но и кажется вполне способны соперничать в большинстве «средних» и «среднеспециальных» задачах как минимум. Может пока не в большой физике или космологии. Но как долго продлится это «пока», я не знаю.

Прямо какая то параллельная реальность. Из самостоятельных полноценных стран все свои вакцины делали. В том числе РФ, поставляя вакцины в несколько десятков стран.

Япония, Британия, Франция, Германия, Россия, Италия, Австрия, Венгрия, Португалия как то все еще существуют в учебниках истории. Я перепроверил.

И вот если раньше Интернет позволял заменить знание, то теперь ИИ позволяет заменить понимание.

Да. Лично мне понравилась такая формулировка.

на долю человека останется только создание нового понимания и новых знаний

Тут возникает та самая фундаментальная проблема. Нельзя создавать новое, не имея старого. Создателю нового надо еще больше иметь непосредственно в своей голове, чем «тупому» выполнителю рутинной работы.

И что? Вывод то какой? Португалия сделала вакцину тоже, значит Китай это лохи? Л - логика

Никто не смотрит просто так в справочник раз в 5 секунд целый день, просто для разминки глаз.

Вот я программирую. В справочник смотрю, фактически, при записи каждой функции (всплывающая подсказка по открывающей скобке). А до автоматических справочников заучивал наизусть команды x86 (и местами их шестнадцатеричное представление). Но сейчас я программирую лучше, чем когда мне приходилось помнить все команды. И я не полагаюсь на то, что для какой-то задачи я без справочника напишу правильно все необходимые функции.

У нас толпы стран сажают марсоходы реактивной платформой на Марс с первого раза? Это что, не двигателестроение? Где у РФ такие технологии, например?

YF-100 это наш РД-120. YF-73/75/77 американский RS-25.

Вакциной ширялись китайской на ура, давеча - вот и фармацевтика. Много ли стран создали свою вакцину, хоть какую-то?

РФ четыре штуки создала. А если серьёзно, то та вакцина была вопросом не химически-фармацевтическим, а политическим.

Программирование - а ничего, что почти все открытые модели сейчас - китайские? Кого они прям копируют-копируют, если открытых не-китайских аналогов зачастую нет?

Llama, Mistral были раньше китайских. Китайцы, как всегда, просто масштабировали чьё-то успешное.

Нет, Китай сейчас мировой лидер. Просто его достижения не отменяют достижений других. А кое в чем и превосходят. Особенно смешно было про военную сферу, учитывая историю последней тысячи лет.

Я не понимаю, с чем конкретно в моем посте ты решил спорить, путем простого повторения пойнта моего поста?

оптимистично. ты ведь слышал что модели решили некоторые «задачи тысячелетия» по математике? я сомневаюсь что есть что то что они не смогут в ближайшие лет 10 , скажем, в науке.

Решить могут. Сформулировать новую (пока) нет. Есть, конечно, предположение, что в ближайшие пару десятилетий реализуют полноценный AGI, тогда может кончиться и как-то так: https://i.pinimg.com/736x/8e/60/e9/8e60e94adf14fe32e01b4f1e6e7b2625.jpg

Но на данный момент это всего лишь инструмент. Такой же революционный, как письменность или Интернет, но всего лишь инструмент.

Llama, Mistral

А кроме них ничего нету, да? После llama человечество уже ничего не создало? Других моделей кроме чятиков не существует, для других областей, генерации музыки, видео например?

даже методики помнить не надо, ИИ есть. по большому счёту

В этой ветке мы Интернет до ИИ обсуждали. Что уже тогда не было смысл заучивать значение пи, е, постоянной Планка и уравнения Максвелла. При необходимости можно было мгновенно получить правильный ответ из внешней памяти.

ИИ обесценивает заучивание методик, так как можно дать задачу и он мгновенно найдёт методику для решения такого класса задач.

кто ты если ты ничего не знаешь? + нельзя научиться плавать в бассейне без воды.

Для пользования экскаватором не требуется перекидать пару тонн земли лопатой, для решения задач не обязательно тратить несколько лет на зазубривание всех типовых методов их решения.

У человечества был похожий период я думаю.

Похожий период был после изобретения письменности. Когда внезапно вековая мудрость, хранимая в памяти, стала доступна без носителя этой мудрости любому юнцу, научившемуся читать. Думаю, тогда тоже были экзистенциальные размышления на тему «кто ты если ты ничего не знаешь».

Так нейросети изобрели больше 50 лет назад. Последний взрывной прогресс - это по больше части достижение железа. Какое последнее алгоритмическое достижение было в этом плане? Разве что трансформеры лет 10 назад.

Если ты не можешь дочитать до конца строки, повторю «Китайцы, как всегда, просто масштабировали чьё-то успешное.»

Не были китайцы первыми в создании открытых LLM моделей. Но взяли успешное решение и вложили в него уйму человекочасов и денег для развития.

Создателю нового надо еще больше иметь непосредственно в своей голове, чем «тупому» выполнителю рутинной работы.

В общем случае нет. Новое создаётся не потому, что человек сначала прочитал всё, что было сделано по этой теме до него, а потом обнаружил недоделку. Новое создаётся, потому что появилась какая-то идея, а проверка этой идеи дала результат. И то, что проверку идеи будет делать не автор идеи собственноручно, а ИИ, никак эту идею не обесценивает.

А про «иметь в голове» хороший анекдот есть: «Хочу призвать наших авторов детективных романов. Читайте Агату Кристи! Еще и еще раз! Читайте Конан-Дойля, Честертона, Алистера Маклина… Вообще — как можно больше читайте. Тогда у вас будет оставаться меньше времени на свою хрень…»

Новое создаётся не потому, что человек сначала прочитал всё, что было сделано по этой теме до него

Вообще-то, если мы возьмём структуру любой научной статьи, то там сначала, обязательно, излагается анализ всего, буквально всего, что было сделано по теме до этой статьи. И чем выше уровень журнала, тем больше этого требуется почему-то. Наверное, они дураки и не понимают, как создаётся новое.

Новое создаётся, потому что появилась какая-то идея, а проверка этой идеи дала результат

А потом окажется, что эта идея уже запатентована в 70-х! И я не шучу, у меня так и было. По молодости и тупости, заявку на патент отправил «не зная всего», ну и получил удар от классика и минус бабки. Таких примеров сплошь и рядом.

Вообще-то, если мы возьмём структуру любой научной статьи, то там сначала, обязательно, излагается анализ всего, буквально всего, что было сделано по теме до этой статьи.

Я сам диплом писал. Вот этот анализ делается всегда после того, как оформилась идея. Иногда даже после проверки идеи, если проверка не требует существенных затрат.

И чем выше уровень журнала, тем больше этого требуется почему-то.

Так это для читателя. Совсем недавно Интернета не было и заставлять каждого читателя статьи самостоятельно искать, что ещё было сделано по этой теме, было бы садизмом.

Я сам диплом писал

При всем уважении, но диплом это не тот уровень, который позволял бы делать такие безапелляционные утверждения со словом «всегда». В дипломах может и «всегда», а в научных работах? Вопрос.

Так это для читателя. Совсем недавно Интернета не было и заставлять каждого читателя статьи самостоятельно искать, что ещё было сделано по этой теме, было бы садизмом.

Глупости! Вообще не поэтому. И интернет тут непричем. До интернета, еще больше читали и знали, что было сделано по теме.

А потом окажется, что эта идея уже запатентована в 70-х!

И так бывает. Опять же, Интернет и ИИ помогают значительно ускорить патентный поиск.

К слову, не всегда наличие патента обозначает, что идея не нова. Сейчас есть патенты на телепортацию в РФ и США, например.

И я не шучу, у меня так и было.

Что является косвенным доказательством, что новые идеи рождаются не после тщательного исследования всех старых.

В дипломах может и «всегда», а в научных работах? Вопрос.

Научные работы вообще планом института определяются. И тоже, сначала берёшь тему, а потом по этой теме начинаешь поиск всего сделанного, а не наоборот.

До интернета, еще больше читали и знали, что было сделано по теме.

Те, кто в теме, да. А большинство читателей научных статей о других работах узнавали из самой статьи. Читают ведь не только те, кто сам пишет свою статью по этой теме.

Вот ещё про китайцев: https://vc.ru/ai/3041958-obvineniya-v-adres-moonshot-ai-v-krazhe-tekhnologiy-anthropic

Что является косвенным доказательством, что новые идеи рождаются не после тщательного исследования всех старых.

Нет! Новая идея - значит новая ге в моей башке лично, а новая для всего человечества! Понимаешь? Этот пример как раз показывает что идея, для меня казавшаяся новой, совсем даже не является новой для человечества. Как я мог это понять изначально? Только одним путем - если бы я «знал все по теме».

Так вот если изучить все по теме, то вместо всякой ерунды, в голове начинают рождаться подлинно новые для всего человечества идеи! А без этого, это один шанс на миллион. Можно Джек пот срывать, да, но вероятность этого какая?

Научные работы вообще планом института определяются

Кто сказал? Почему я за 16 лет работы в институте, и 5 лет учебы до этого, первый раз про это слышу?

Вообще-то, никакого «плана научных работ» спускаемого сверху нет, что за чушь. Тематику научных работ придумывает либо кафедра во главе с заведующим, на свое усмотрение, если это обязательная неоплачиваемая кафедральная госбюджетная тема. А если это оплачиваемая тема в рамках госпрограммы научных исследований, в простонародье грант - то мы сами с нуля придумываем себе тему, содержание, планы работ, пишем нехилое обоснование что это все надо. Дальше это все подается в комиссии на базе академии наук, все это под лупой рассматривается, вызывают N раз на научные советы чтобы мы лично обосновали что это все надо. Потом отбираются заявки тех, кто смог обосновать и только потом(!!!) составляется «план сверху». Понимаешь?

Ты рассуждаешь с точки зрения студента, есть темы блин и надо выбрать. Эти темы не с Луны падают, пойми. Их в науке, не студенческой, полностью придумывают и прорабатывают те, кто будет их исполнять! Наверху, только утверждают заявки, присылаемые снизу.

А вот теперь самое главное - в этой заявке на тему научных исследований, есть целый раздел, где опять же излагается все, что ты знаешь по теме! Не покажешь, что ты в теме, и тебя сразу пошлют лесом.

Украли технологии из закрытой модели, к которой и пользовательский доступ то не то чтобы у всех есть.

Я понял, ну да, все логично. Ничего не щёлкает.

И чем выше уровень журнала, тем больше этого требуется почему-то.

Так это для читателя

Не совсем. Обзор предыдущих работ прежде всего делается для того, чтобы авторы работы показали своё место в обсуждаемой проблеме. Если они продвинули направление, то где и как. Интернет и поиск - это несущественные технические детали.

Научные работы вообще планом института определяются.

Я, конечно, не авторитет в последней инстанции, но у нас в организации научное направление прежде всего определяется финансированием. Есть деньги на исследование - исследуешь, нет денег на исследование- или ищешь сам, или идёшь работать к тому, у кого они есть.

Если уж на то пошло, то тогда надо учиться делать то, что ИИшница делать не умеет и не научится. Допустим, крутить болты в автосервисе, сваривать, и т.д. и т.п. Т.е. либо полностью ручная работа, либо такая физическая работы, которую очень сложно автоматизировать. Допустим, вряд ли в ближайшее время получится сделать полностью автоматический экскаватор.

Вот тут очень такое себе х.з., что будет в итоге. Сейчас активно разрабатываются роботы, в том числе антропоморфные, для встраивания в существующие производственные цепочки в цехах. Пока дело не долшло то, чтобы заменять ими мастеров в автосервисе, но не могу поручиться, что ещё несколько лет и не дойдёт и до этого. Поначалу всякие чатгопоты тоже казалось из разряда «вау, как круто».

Как бы не оказалось, что деньги будут только у собственников средств производства, а кто им не стал, тот опоздал.

Украли технологии из закрытой модели, к которой и пользовательский доступ то не то чтобы у всех есть.

Видимо есть возможность:

Для кражи данных китайские компании создали как минимум 24 тысячи мошеннических аккаунтов и в общем более 16 млн раз обращались к Claude, собирая данные для обучения, пишет WSJ со ссылкой на заявление Anthropic.

Из них 150 тысяч запросов пришлись на DeepSeek, 3,4 млн — на Moonshot, и 13 млн — на MiniMax.

Вообще-то, никакого «плана научных работ» спускаемого сверху нет, что за чушь. Тематику научных работ придумывает либо кафедра во главе с заведующим

Для аспиранта-МНСа это именно план, спускаемый сверху.

Ты рассуждаешь с точки зрения студента, есть темы блин и надо выбрать.

Всё так. Аспирантом я так и не стал в итоге.

Эти темы не с Луны падают, пойми. Их в науке, не студенческой, полностью придумывают и прорабатывают те, кто будет их исполнять! Наверху, только утверждают заявки, присылаемые снизу.

И считаешь, что если эти темы будут проработаны не силами аспирантов и научных сотрудников, а при помощи ИИ, то учёные будут меньше понимать, в какую сторону исследовать?

Для пользования экскаватором не требуется перекидать пару тонн земли лопатой, для решения задач не обязательно тратить несколько лет на зазубривание всех типовых методов их решения.

Что то здесь не так с аналогией. С твоей. С моей по моему ок. Вот смотри, пакеты вроде Mapple / Mathcad появились уже довольно давно. Т..е интегралы они решали аналитическими методами не хуже студентов ещё во времена оны (по крайней мере лучше меня, я это помню). Но я не видел ни одного человека который бы мог пользоваться этим не умея на самом деле брать интегралы. Может быть ты видел?

А лопатой да, необязательно перекапывать кучу земли, чтобы пользоваться экскаватором, тут соглашусь. Но кажется это разные вещи.