Малоизвестное интересное

Нужно срочно учиться жить с машинами, более разумными, чем мы сами.
Машины уже не просто предсказывают, но и понимают нас лучше, чем люди.
Время от времени наука обнаруживает что-то столь важное, что это ставит перед нами более фундаментальные вопросы, чем те, что оно призвано решить. Новая работа по синтезу на LLM когнитивных моделей, — один из таких примеров.
• На первый взгляд, это всего лишь очередной шаг в попытке объяснить поведение человека и животных.
• Однако, при внимательном взгляде, исследование представляет захватывающую иллюстрацию того, насколько мы близки к созданию новых типов разума, который может не только моделировать реальность, но и наделить нас сомнениями относительно самого понятия «человечности».

Ключевые идеи и выводы
Солиднейший коллектив 17 авторов (Google DeepMind, Max Planck Institute, Princeton Neuroscience Institute и др.) утверждает, что использование методов синтеза программ на основе LLM, а именно их применения к задаче предсказания поведения людей, крыс и мушек, позволяет создать более точные и интерпретируемые когнитивные модели, чем те, что делают люди.

Эти программы могут значительно улучшить наше понимание того, как принимаются решения в условиях ограниченной информации. Примечательно, что открытые программы не только превосходят традиционные методы, но и сохраняют свою «читаемость»: они легко поддаются анализу, имеют информативные переменные и даже комментарии.

Это потрясающе, поскольку открывает не просто новую научную парадигму, а может позволить экспериментально вскрыть черный ящик мышления биологического типа разума – животных и людей.

Наиболее значимым выводом является то, что ИИ, вооруженный методами синтеза программ, может не только повторить, но и качестрвенно превзойти людей в решении самой сложной и манящей задаче человечества – понять, что такое наш разум.

Кроме того, это достижения подрывают и саму концепцию «научной мысли как человеческого исключительного дара». ИИ может стать не просто инструментом, но и активным участником научной работы. Но в этой идее скрыта ещё одна, более тревожная: можем ли мы, как человечество, контролировать процесс, который мы сами начинаем?

Перспективы
Если предположить, что эта работа — лишь начальный этап на пути к созданию более совершенных когнитивных моделей, то перед нами раскрывается несколько захватывающих, но и опасных горизонтов.
Прежде всего, мы должны наконец признать, что стоим на пороге создания искусственного разума, который способен моделировать и прогнозировать человеческое поведение не просто как набор алгоритмов, а как нечто более сложное и непредсказуемое.

Если сегодняшние системы уже могут предсказать простые поведенческие реакции, то что произойдет, когда мы научим их распознавать тончайшие нюансы человеческого сознания, его скрытые импульсы и желания?

Представьте себе программу, которая не просто предсказывает поведение в определенной задаче, а может адаптироваться, изменять свои гипотезы и даже выявлять скрытые связи, которые остаются вне досягаемости человеческого разума. В такой ситуации, мы не просто будем наблюдать за поведением ИИ, но и начнем задаваться вопросом:
• Кто контролирует эти программы?
• Мы ли остаемся главными «авторами» решений, или же ИИ, под видом синтеза, выстраивает свою логическую структуру, полностью отличную от той, что мы закладывали в неё?
Эти размышления, на первый взгляд, звучат как философский парадокс, но именно они подталкивают нас к важнейшему вопросу:
• Как мы будем взаимодействовать с машинами, которые начнут видеть и понимать мир так, как мы не в состоянии?
• И чем такое взаимодействие может закончится?

Эта работа открывает не только новые возможности, но и новые проблемы.
• Где граница, за которой машина «переосмыслит» наши предположения о сознании и восприятии?
• Что, если ИИ-разум будет так отличаться от нашего, что станет для нас абсолютно непостижимым?
• На каком уровне мы окажемся зависимыми от ИИ-разума?

#LLMvsHomo

Интеллектуальный каюк Homo sapiens близок.
Лишь 15 россиян способны программировать лучше ИИ, в Китае таких еще 59, а в США осталось лишь 7.
Потрясающее зрелище – наблюдать в реальном времени интеллектуальное поражение людей от ИИ.
Когда бестелесные алгоритмы превзошли лучших шахматных гроссмейстеров мира и ушли в отрыв, показывая немыслимый для людей рейтинг уровня игры, - репутация людей, как носителей высшего интеллекта, пошатнулась, но устояла – см. рис слева.
Ведь шахматы, как известно, - хоть и чрезвычайно умная игра, но узкоспециальная интеллектуальная деятельность, ограничиваемая фиксированными правилами.

Но с программированием (выполнением сложных задач кодирования и рассуждений) все иначе. Здесь все почти как в жизни. Вместо следования фиксированным правилам, нужно думать, рассуждать, строить гипотезы и прогнозы. И если с программированием произойдет, как с шахматами, то каюк интеллектуальному превосходству людей (только уникальная способность к инсайтам и останется, - и то, ненадолго).

Насколько этот каюк близок, показывают результаты CodeForces – международной платформы соревнований по программированию.
Текущие результаты модели о3 от OpenAI таковы.
• Рейтинг модели 2724 лучше, чем у 99.8% всех участников этой платформы (а там соревнуются десятки тысяч программистов со всего мира: 26 тыс китайцев, 14 тыс россиян, 3,5 тыс американцев) – см. рис справа вверху;
• Это значит, что во всем мире осталось меньше 200 человек, способных программировать лучше этой модели – см. рис справа внизу.

Остались считанные месяцы, когда людей, способных превзойти ИИ в программировании останется 50, 10, 3 … 0. А дальше модели, как и в шахматах, уйдут в отрыв, похерив интеллектуальное превосходство людей навсегда.

И никакой интеллект кентавра (гибридные системы из человека и ИИ) этому помешать не сможет. Урок с шахматами повторится. Ибо непреодолимым препятствием остаются ограниченные возможности когнитивной архитектуры людей.

Но это не беда. Ибо эволюции (генно-культурной) вообще до фонаря интеллект индивидов. Главное – рост коллективного интеллекта планетарной (а потом и вселенской) жизни. А уж кого в социо-когнитивных сетях глобального интеллекта окажется больше – людей или алгоритмов, - эволюции все равно.

Только ведь людям (и конкретно, нашим детям и внукам) это будет далеко не все равно …

Подробней см:
• https://arxiv.org/abs/2502.06807
• https://codeforces.com/ratings/countries

#ИИриски #Хриски #Вызовы21века

Пять войн будущего: AGI как оружие, господство и парадоксальная угроза
Размышления над новым отчетом RAND Corporation: «Пять сложных проблем национальной безопасности, связанных с AGI»
Пролог: интеллект на поводке или оружие без хозяина?
Представьте, что новый нечеловеческий разум все же рождается — не из биологической эволюции, а из кода, алгоритмов и серверных ферм, пожирающих электричество. Этот разум не просит гражданства, не верит в демократию, не боится смерти.

Что, если такой интеллект—искусственный, но не обязательно дружелюбный—войдет в игры глобальной политики как самостоятельный игрок?

В докладе RAND Corporation нарисован тревожный, но вполне реалистичный сценарий: искусственный разум (подобный тому, что сейчас принято называть AGI) может не просто усилить армии, но подорвать баланс сил и даже вывести государство за скобки, как устаревший механизм власти. В отличие от атомной бомбы, суть которой была ясна задолго до первого взрыва, этот AGI остается зоной эндогенной радикальной неопределенности—его потенциал неочевиден даже для тех, кто его разрабатывает.

Что с этим можно поделать?

Отчет RAND описывает пять угроз. Но, весьма возможно, упускает из виду главный вопрос – “захочет” ли (речь здесь не о человекоподобных потребностях и желаниях, а о любой – возможно даже не доступной для нашего понимания, – мотивации) подобный искусственный разум играть по правилам человечества?

Прочитать дальше (открытый доступ):
• про пять вызовов AGI: AGI как “чудо-оружие”, Системный сдвиг в глобальном балансе, AGI как оружие в руках дилетантов, AGI как новый игрок в политике и AGI и нестабильность;
• про спекулятивный горизонт AGI, как рубежа новой цивилизации;
• о финальном парадоксе - контроле невозможного;
• о сценарии мира с AGI и, непонятно, с нами или без нас, -

вы можете здесь

#AGI #Вызовы21века #АлгокогнитивнаяКультура #5йКогнитивныйПереход

Сознание и разум не привязаны к мозгу и нейронам.
Мы на пороге парадигмального переворота, своей революционностью превосходящего все предыдущие.
Если экспериментально подтвердится:
✔️ что обнаруживаются различные формы сознания, существенно отличающиеся от привычного нам человеческого опыта, но при этом демонстрирующие фундаментальные признаки осознанного поведения;
✔️ и что сложившаяся вековая традиция привязывать разум к мозгу и нейронам (биологическим, а теперь и искусственным) — всего лишь ошибочный догмат, экспериментально опровергаемый новейшими исследованиями,
➡️ в мировой науке произойдет парадигмальный переворот такого беспрецедентного масштаба, как если бы выяснилось (в совокупности):
• что центр галактики вращается вокруг пирамиды Хеопса;
• эволюция организмов не подразумевает случайных изменений;
• а геометрические свойства пространства-времени зависят вовсе не от распределения массы и энергии, а от некоего фактора Пси.

Такой супер-парадигмальный переворот в понимании сознания и разума по своей радикальной революционности можно было бы сопоставить с коперниканским, дарвиновским и эйнштейновским переворотами вместе взятыми.

Представить себе, что мы на пороге чего-то подобного, еще пару лет назад казалось невозможным. Но сегодня – уже нет.

Ибо новая работа Николя Руло и Майкла Левина "Мозг и что еще? Сопоставление теорий сознания с нетрадиционными воплощениями" пробивает в существующей парадигме сознания и разума колоссальную брешь. Беспрецедентные размеры этой бреши и семантическая фрактальность её очертаний (бесконечная вложенность смыслов) позволяют увидеть за ней контуры супер-парадигмального переворота в понимании сознания и разума.

Подробней подписчики на мои лонгриды на платформах Patreon, Boosty, VK и Дзен могут прочесть в новом лонгриде на 10-15 минут чтения.

#Сознание #АнейронноеПознание #Функционализм #ОрганизационнаяИнвариантность #НетрадиционныеРазумы

Кто получит «Мандат Неба»?
Динамика «гонки вооружений» LLM одним слайдом.
«Гонка вооружений» на рынке больших языковых моделей (LLM) определяется просто: все стараются получить максимально высокую точность при минимальной цене. А а «фронтир» отражает лучшие на данный момент варианты по сочетанию этих двух параметров.
Диаграмма показывает [1], как разные версии языковых моделей (от OpenAI, Deepseek, Google «Gemini», Anthropic и др.) соотносятся по:
• стоимости (ось X): цена за миллион токенов - чем правее точка, тем дешевле использование модели (ниже стоимость за миллион токенов).
• качеству (ось Y): рейтинг LMSys Elo - чем выше точка, тем сильнее модель (лучшее качество ответов/результатов).

На диаграмме видны две основные "границы эффективности" (pareto frontier): 
•  Синяя линия от OpenAI, показывающая их модели
•  Оранжевая линия от Gemini 2, которая, судя по надписи, предлагает "лучше, дешевле, круче"
•  Более дорогие и мощные модели в верхней левой части (например, различные версии GPT-4) 
•  Средний сегмент в центре (Claude 3.5, Gemini 1.5) 
•  Более доступные модели в правой части (Amazon Nova Lite, Gemini 1.5 Flash)

Ключевые выводы (по состоянию на февраль 2025)
• Чемпион в соотношении цена-производительность - Gemini 2.0 Flash Thinking (лучше, чем DeepSeek r1 (по ELO) и дешевле
• Стоимость возможностей GPT-4 упала в 1000 раз за 18 месяцев
• Скорость роста возможностей моделей просто немыслимая – так не бывает, … но так есть!

PS Спецы из Google DeepMind полагают, что они близки к получению «Мандата Неба» ("Mandate of Heaven" (天命, Тяньмин)) [2]. Когда говорят, что компания имеет "Mandate of Heaven" в сфере ИИ, это означает, что она занимает лидирующую позицию не просто благодаря рыночной доле, но и благодаря признанию её технологического превосходства и инновационного лидерства.

Но вряд ли конкуренты согласятся 😊

#ИИгонка

Тихая революция.
Как постепенное развитие ИИ может незаметно лишить человечество контроля над собственной судьбой.
Представим, что на Землю прилетают не враждебные инопланетяне, а дружелюбные, но невероятно умные существа. Они не воюют, не захватывают власть — они просто оказываются эффективнее нас во всем.
Они лучше ведут бизнес, эффективнее управляют государством, создают более интересную культуру. Мы рады сотрудничать с ними, и постепенно мир перестраивается так, что люди оказываются не нужны. В конце концов, ключевые решения принимают они, а мы просто живем на их территории, имея все меньше возможностей что-то менять.
Так же и с ИИ: это не вражеское вторжение, не война миров и не заговор машин - это незаметное вытеснение, в котором никто и не заметит момента, когда люди утратили контроль, и когда уже слишком поздно что-то изменить.

Классическая аналогия — «кипящая лягушка»: если бросить лягушку в кипяток, она выпрыгнет, а если нагревать воду медленно, то она сварится. Так же и здесь: каждое отдельное улучшение ИИ кажется неопасным, но вместе они могут создать ситуацию, в которой люди уже ничего не решают.
Например:
• В экономике: сначала ИИ заменяет простые задачи, потом более сложные, пока однажды мы не обнаруживаем, что большинство экономических решений принимается алгоритмами, а человеческий труд становится всё менее значимым.
• В культуре: от рекомендательных систем к генерации контента, пока однажды большая часть культурного производства не оказывается под контролем ИИ.
• В государственном управлении: от автоматизации бюрократических процедур к системам поддержки принятия решений, пока ключевые государственные функции не начинают зависеть от ИИ.

Злодеи, террористы и маньяки, вооруженные ИИ, также не понадобятся.

Без какого-либо зловредного участия:
• скоро мы окажемся в мире с миллионами ИИ-агентов, число которых ежегодно будет расти в десятки раз (на каждого человека будет приходиться 100-1000 ИИ, думающих в 1000-1 млн раз быстрее людей;
• люди постепенно будут выводиться из большинства процессов принятия все большего и большего количества решений;
• военные без защиты ИИ будут немедленно выводиться из строя кибератаками невиданной изощренности.
• государства будут получать большую часть своих доходов от налогов на ИИ-системы, а не от заработной платы людей.

Эти и многие другие риски могут материализоваться, даже если мы в основном «решим» традиционную проблему согласования ИИ. В этом сценарии ИИ «делают то, что мы им говорим», но экономические стимулы заставляют нас говорить им максимизировать прибыль и влияние (поскольку, если мы этого не сделаем, то это сделают другие: люди, компании, страны)

Подробней, читайте здесь.
#ИИриски #Хриски

Пора задуматься о перемене участи.
Так ли уж ИИ будут нужны «кожаные мешки»?
Среди 10 заповедей, оставленных человечеству великим Джеймсом Лавлоком, 3 относятся к перемени участи людей в наступающей эпохе Новацена (подробней см. [1])

Заповедь №4. Люди — это ключевой вид, возникший в ходе биологической эволюции для преобразования потоков фотонов в биты информации, собираемой таким образом, чтобы способствовать эволюции Вселенной (поскольку информация — это её врожденное свойство).
Заповедь №6. … сверхразумные (небиологические) носители ИИ — существа, которые создали и запрограммировали себя сами и обладают мыслительным процессом на несколько порядков быстрее людей, — продолжат эволюцию на небиологическом уровне, сменив естественный отбор на “направленный отбор”…
Заповедь №7. … Люди как биологические существа не исчезнут, а лишь изменится их роль. Процесс познания, в основном, перейдет к киборгам, а роль людей сведется к сохранению антропного окна температур от минус до плюс 50 по Цельсию. Ведь если жизнь на Земле исчезнет, захлопнется это антропное окно ...

Большинство сегодняшних экспертов полагают:
1. Сверх-ИИ рано или поздно появится.
2. Однако людей он не заменит, а станет для них сверхмощным усилителем их интеллекта.
Т.е. представляется, будто «одинокий ИИ» будет уступать «ИИ + человек».

Однако, такое предположение однозначно опровергается уже первыми исследованиями данного вопроса.

Посмотрите на приведенную таблицу, взятую мной из вчерашнего, мягко говоря, обескураживающего (а многих и шокирующего) поста Эрика Тополя и Пранава Раджпуркара [2].

Удивительно, но в большинстве случаев работающие независимо ИИ-системы показывают лучшие результаты, чем в сочетании с участием врача.

Вынужденно толерантные из-за публикации своей статьи на эту тему в NYT, авторы скромно предполагают: «нам, возможно, придется переосмыслить, как мы разделяем обязанности между врачами-людьми и системами ИИ, чтобы достичь цели синергии (а не просто аддитивности)».

Мне же ситуация видится, скорее, по Лавлоку – людям пора озаботиться переменой собственной участи.
Тем более, если кого-то все же не устраивает участь «теплотехников», поддерживающих на Земле окно температур, гарантирующее жизнь цивилизации.

#LLMvsHomo #Лавлок #Новацен

Есть мнение (и ладно бы только у меня, но и у руководства Google), что прогресс ИИ идет не туда, ибо сама парадигма интеллекта (машинного, человеческого, … любого), мягко говоря, устарела, а по гамбургскому счету, - вообще, ошибочная.
Мой триптих постов на эту тему – своего рода интеллектуальное расследование полусекретного проекта (называю его так потому, что он вроде как, есть, но никаких деталей в открытом доступе о нем почти нет). Этот проект был инициирован 3 года назад высшим руководством Google, и осуществляется междисциплинарной группой Paradigms of Intelligence (Pi) во главе с Блезом Агуэра-и-Аркас (Google VP/Fellow and CTO Technology & Society) в кооперации с мощнейшей командой исследователей из Santa Fe Institute (не без оснований прозванного «Институт сумасшедших идей»), двумя «мозговыми центрами» (Antikythera, Mila - Quebec AI Institute) и MIT.

Назову три ключевые момента, подлежащие кардинальному пересмотру в рамках новой парадигмы интеллекта:
1. Само определение интеллекта. Интеллект не является продуктом нейронов мозга или микрочипов компьютеров, на которых функционируют генеративные модели. Интеллект - это коллективное явление, формируемое эволюцией, развитием и взаимодействием в более крупных экосистемах.
2. Цель развития ИИ. Создавать AGI (что сейчас декларируется главной целью почти всех ведущих разработчиков ИИ-систем) не нужно, - т.к. его прототипы уже созданы, и теперь их нужно лишь совершенствовать. Вследствие этого, актуальные задачи и связанные с ними риски развития ИИ определяются вовсе не созданием AGI (можно сказать, что в области ИИ, мы не к тому стремимся и не того боимся).
3. Понимание отношения между интеллектом людей и ИИ. Пора признать, что нет ничего искусственного в том, что принято называть «искусственный интеллект». ИИ - это новая эволюционная форма человеческого (!) интеллекта.
ИИ-системы - это, своего рода, увеличительные зеркала нашего (!) интеллекта, позволяющие на их основе строить массу фантастически полезных новых интеллектуальных инструментов: от простых «увеличительных зеркал» (типа стоматологических), позволяющих заглянуть в трудно доступные области дата-майнинга, до интеллектуальных микроскопов и телескопов, предоставляющих нам возможности получения знаний из-за границы нашего интеллектуального горизонта.


Принятие новой парадигмы интеллекта, над которой работает команды Pi, означает, что все нынешние разговоры о создании AGI - путь в никуда. Это всего лишь путь зарабатывания больших денег. Причем зарабатывания не на результате, а на процессе движения к ложной цели.
Но как показывает «проект Pi», у Google припрятан 5й туз в рукаве - альтернативный «путь выдры».

Переход Google на этот путь может стать даже не разворотом шахматной доски в борьбе за первенство в ИИ. Это будет смена правил игры, кардинально меняющая саму парадигму интеллекта.

О результатах моего анализа:
✔️ миссии и видения междисциплинарной группы Paradigms of Intelligence;
✔️ проектов группы Pi:
• диагностика эмуляции моделями сознания и способности чувствовать, на примере чувства боли;
• опровержение априорных утверждений, что небиологические системы не могут быть разумными или сознательными;
• исследование вычислительных корней жизни и интеллекта;
• экспериментальное доказательство возникновения «вычислительной жизни»;
✔️ концептуальных связей и синергии «проекта Pi» с исследовательской программой новой философии вычислений «Антикитера».

Обо все об этом я расскажу в лонгриде, состоящем из 3х постов и озаглавленном «Проект «Pi» - 5й туз в рукаве Google. Альтернативный путь к пониманию интеллекта: человеческого, машинного … любого».

1-ю часть триптиха – «Путь выдры», – подписчики моих лонгридов уже могут прочесть на Patreon, Boosty, VK и Дзен.

#ParadigmsofIntelligence

Через 10 дней Homo sapiens перестанет быть единственным носителем высшего интеллекта на Земле.
✔️ До сего времени считалось, что на Земле лишь один высший интеллект – человеческий. Второй же тип высшего интеллекта - «сильный ИИ» или AGI = лишь планируется создать в будущем (через год, 10 или 50 лет).
✔️ Теперь же предлагается термин «сильный ИИ» (AGI), из-за неоднозначности и туманности множества его несовпадающих трактовок, оставить лишь для текстов журналистов и блогеров популярных медиа, а также (куда без этого) для зарабатывающих на хайповой терминологии маркетёров, пиарщиков и инвестбанкиров.
✔️ Профессиональным экспертам, исследователям и инженерам в области передовых ИИ-систем, а также (понятное дел) политикам и общественным деятелям, предлагается, вместо термина AGI, использовать термин «ИИ общего назначения» (ИИОН) (general-purpose AI), поскольку ИИОН:
• имеет вполне понятное и однозначное определение = это ИИ-системы, способные самостоятельно выполнять и/или помогать пользователям в решении самых разных задач, напр. создание текстов, изображений, видео, аудио, осуществление действия или аннотирование данных;
• уже существует во многих практических реализациях фронтирных LLM (что позволяет его всестороннее тестирование и проведение научных экспериментов);
• по ряду тестов, ключевых для оценки человеческого интеллекта приближается к уровню людей (а по некоторым уже и превосходит его даже на уровне топовых профессионалов), и, судя по трендам (см. приложенный 1й и ключевой рисунок отчета), вот-вот можно будет признать, что и гипотетический уровень AGI (как его ни определяй и оценивай) достигнут.

Контекст вышесказанного таков.
10 и 11 февраля 2025 года во Франции пройдет всемирный «Саммит действий по искусственному интеллекту (ИИ)», который соберет в Grand Palais глав государств и правительств, руководителей международных организаций, руководителей малых и крупных компаний, представителей научных кругов, неправительственных организаций, деятелей искусства и членов гражданского общества.
По заказу всемирного саммита, в качестве «информации к размышлению» для его участников, группой из 96 экспертов по ИИ со всего мира, включая лауреатов Нобелевской премии и обладателей премии Тьюринга, вчера был опубликован 297 страничный отчет International AI Safety Report 2025.
По словам лидера экспертной группы, проф. Йошуа Бенджио, это первый в истории международный отчет по безопасности ИИ, поддержанный 30 странами, а также ОЭСР, ООН и ЕС. Он суммирует состояние науки о возможностях и рисках ИИ, а также о том, как смягчить эти риски.

Йошуа Бенджио и его 85 коллег – экспертов не стали ввязываться в бесконечные и бесперспективные терминологические споры вокруг AGI.
Вместо этого, авторы лишь 1 раз упомянули этот термин в тексте отчета (2й раз – в его глоссарии), чтобы отказаться от него, в связи с изложенными мною выше обстоятельствами, и заменить на ИИОН.

Так что можно опускать занавес над баталиями вокруг AGI.
С февраля 2025 на Земле будет два высших интеллекта общего назначения: человеческий и искусственный (машинный).

#AGI

Прорыв DeepSeek- - «это счастье для всех, даром, и … никто не уйдет обиженный!"
Самое важное и самое незамеченное последствие успеха Deepseek-R1.
Эти слова про счастье для всех произнес сталкер Рэдрик Шухарт на дне котлована, найдя Золотой Шар, исполняющий любые желания. Так заканчивается знаменитый роман братьев Стругацких "Пикник на обочине". И так же можно описать начало новой фазы мировой гонки к AGI.

Самое важное и самое пока что незамеченное большинством аналитиков (разве что, кроме Джека Кларка - соучредителя Anthropic, а ранее директора по политике внедрения в OpenAI) последствие успеха Deepseek-R1 в следующем:
• Прорыв Deepseek – это уже не прорыв Deepseek.
Будучи объявленным в открытый доступ, это улучшение модели (алгоритмы и методы обучения) становится прорывом всей мировой ИИ-индустрии.
• Это улучшение доступно всем. И потому его невозможно «откатить назад». Никому уже не придется изобретать это заново. Это улучшение быстро распространится, и станет вторым скачком прогресса ИИ. Первый скачок был связан с возможностями масштабирования. Теперь пришло время второго – оптимизация алгоритмов и методов обучения.
• 2й скачок, как и 1й, принесет наибольшую пользу тем компаниям, у кого больше денег и высокопроизводительного «железа» для вычислений. Таковы законы рынка и масштабирования. Так будет и теперь.

Вот что, на самом деле, наиболее важно в этой истории. А не американские горки стоимости акций производителей «железа» и разработчиков ИИ-моделей. И не, якобы, то, что Китай догнал и перегнал США.

Все это вторично и временно. А мировой прорыв всей ИИ-индустрии человечества (от США и Китая до России и Мальты) уже случился, и обратно его не откатить.

#ИИгонка #Китай #США

Обмани меня, ИИ, - если сможешь.
Прорыв в понимании работы мозга позволит ИИ стать непревзойденным мастером универсального блефа.
Результаты прорывного исследования на стыке нейровизуализации и вычислительного моделирования в задачах социального познания и теории разума способны обеспечить очередной рывок в получении ИИ абсолютного превосходства над людьми. Речь идет о превращении новых поколений языковых моделей в искусных обманщиков и проницательных раскусителей человеческой лжи.

Вот простой пример.
Две сестрички Салли и Энн играют дома. Салли прячет монетку под одной из двух ракушек, а Энн за этим наблюдает. Затем Энн отправляет Салли на кухню принести ей воды. И пока Салли нет, Энн перекладывает монетку под другую ракушку, думая тем самым перехитрить сестру. Но когда Салли возвращается, она сразу же направляется к той ракушке, куда Энн переложила монетку, а не к той, куда сама изначально её положила. Салли смеется. Энн удивлена.
Этот пример «теста на ложное убеждение», проверяющего, понимают ли дети, что люди действуют на основе убеждений. Суть здесь в том, что Салли предвидит хитрость сестры (иначе, зачем ещё Энн отправляла её за водой?). Предполагая, что Энн, скорее всего, поменяла местами ракушки, Салли перехитрила её и приняла верное решение. Этот пример наглядно показывает, как предсказание того, что другие, скорее всего, сделают (или не сделают), может заставить нас скорректировать собственные действия.

Взрослые люди способны на куда более сложные многоходовки типа, что ты подумаешь о том, как я подумаю о том, что ты подумаешь о том, как …
И это умение превратило людей в непревзойденных хитрецов и плутов, интриганов и манипуляторов, макиавеллистов и махинаторов, - короче, в мастеров и знатоков блефа.

А как в этом смысле хороши языковые модели? Ведь, например, в покере ИИ уже превзошел людей, применяя блеф высочайшего уровня, основанный на вероятностях и противодействии стратегиям соперников?

Но не все так просто с блефом. Достижения ИИ в покере впечатляют. Но они основаны на принципиально иных механизмах, чем социальное познание людей.
Покерные боты (напр, Pluribus, Libratus) демонстрируют сверхчеловеческие результаты благодаря:
• строго формализованной среде;
• слепой математике, а не теории сознания;
• отсутствию необходимости в ментальных моделях.
Покерные боты не строит гипотезы о том, как соперник представляет себе мысли ИИ (рекурсия теории сознания). Вместо этого они опираются на статистические паттерны и балансировку стратегии (например, смешивание агрессивных и пассивных действий для дестабилизации оппонента).
В результате всего названного, сверхчеловеческая сила таких ИИ-ботов в покерном блефе получается столь же узкоприменима, как и сверхсила ИИ-систем, показывающих нечеловеческий уровень игры в шахматы и Го.

Прорывность нового исследования (его ревю) как раз и заключается в том, что его авторы экспериментально определили механизм решения подобных проблем мозгом, принимающий во внимание множественные предсказания действий других и ранжируя их по вероятности.
И делающий это:
• опираясь не только на статистику, но и на ментальные модели (за счет дополнительных модулей нейронной обработки - напр. агенты с явным моделированием чужих стратегий и вероятностей);
• не только эмулируя множественные предсказания о действиях людей, но и будучи включенными в интерактивную среду, наблюдая и переоценивая поведение других участников в режиме реального времени.

Т.о. проясняется вполне конкретный путь превращения ИИ в непревзойденных мастеров универсального (!) блефа за счет потенциальных улучшений LLM:
• Мультимодальность. Интеграция данных о поведении (жесты, интонация) могла бы улучшить предсказания.
• Теория сознания в архитектуре. Внедрение модулей, явно моделирующих убеждения и намерения агентов.
• Активное обучение. Механизмы для обновления предсказаний в реальном времени, аналогичные работе dlPFC в мозге.

И тогда сливай воду, Homo sapiens, в искусстве универсального блефа.
#LLMvsHomo

Главная сила Китая - взаимопроникающие технопромышленные экосистемы.
Почему Китай не пошел по пути Google, Apple или Facebook, а выбрал путь, похожий на Tesla/xAI Илона Маска.
В сказке о Мальчише-Кибальчише «буржуины» подвергли его страшным мукам, выпытывая великую Военную Тайну — секрет, который помогает его народу победить.
Случись это сегодня с пойманным «буржуинами» китайским мальчишом, «великая военная тайна» была бы о секретах «промышленной коэволюции» и «техно-индустриальной конвергенции».

Одним из ключевых факторов превращения Китая в мировую сверхдержаву №2 с амбициями стать №1, является уникальная стратегия промышленного и технологического развития Китая. В этой стратегии есть нечто особое, отличающее Китай от США и других развитых стран мира. Эта особенность заключается в ставке на взаимопроникающие технопромышленные экосистемы, ландшафт которых вы видите на диаграмме из интереснейшего аналитического эссе Кайла Чана.

Как видно из диаграммы, Китай разработал несколько технопромышленных экосистем, которые пересекаются по вовлеченным фирмам и фронтирным технологиям.
Уникальная эффективность таких взаимопроникающих технопромышленных экосистем во множестве взаимоусиливающих петель положительных обратных связей, когда прогресс в одной отрасли укрепляет позиции Китая в других.

В основе такого подхода
• «промышленная коэволюция» — когда две или более связанных отраслей развиваются вместе в итеративном, двустороннем процессе;
• и «техно-индустриальная конвергенция» — когда технологии и категории продуктов, ранее рассматривавшиеся, как несвязанные (напр. телефоны и автомобили) все больше объединяются в своем базовом оборудовании и программном обеспечении — как смартфоны и электромобили или даже автономные транспортные средства. Получается одно ПО, цифровые платформы и ИИ-системы, способные обрабатывать огромные объемы данных и быстро превращать их в действия. Что касается аппаратного обеспечения, у вас есть конвергенция взаимосвязанных технологий, включая литиевые батареи, электродвигатели, камеры и датчики, беспроводная связь и полупроводниковые чипы.

В результате китайские технологические компании все чаще становятся швейцарскими армейскими ножами, начинавшими в одной отрасли, но затем быстро расширяющимися в ряд смежных технологических областей: смартфоны, электромобили, автономные транспортные средства, генеративный ИИ, дроны, робототехника.
У вас есть:
• производители смартфонов (такие как Xiaomi), переходящие в электромобили;
• производители дронов (такие как DJI), переходящие в лидары;
• производители электромобилей (такие как BYD), переходящие в полупроводники, или (как Li Auto), переходящие в роботов-андроидов;
• традиционные интернет-компании (такие как Baidu), переходящие в автономные транспортные средства;
• и, конечно же, есть главный китайский технолог-универсал, находящийся в центре многих технопромышленных амбиций Китая: Huawei (объявленный главным врагом «буржуинов»)

N.B. Важно отметить, что по этой же причине сегодня трудно найти китайскую технологическую или электронную компанию, у которой нет собственной передовой большой языковой модели.

Эта выбранная Китаем стратегия прогресса путем стимулирования технопромышленных экосистем в корне отлична от модели развития ведущих корпораций США, типа Google, Apple или Facebook. Но сильно напоминает стратегию Tesla/xAI Илона Маска. И возможно, именно эта стратегическая близость лежит в основе далеко идущих планов Китая и Маска по построению чего-то, типа глобальной технопромышленной экосистемы.

#Китай #Экономика

$500B и Трамп, Маск, Альтман, Наделла – детский сад какой-то.
Все медиа мира, блоггеры и телеграмеры уже сутки трубят про проект Stargate Project.
А посмотришь, что говорят инсайдеры проекта, и понимаешь: всё это, если не развод, так лишь пиар в наиболее подходящий для этого момент околоинаугурации.

Трампа, полагаю, все слышали.
Бодания Маска с Альтманом = см. на картинке.
А как Наделла прикидывается чайником ("Всё, что я знаю, это то, что я стою своих $80 миллиардов.") см. здесь https://www.youtube.com/watch?v=lb_ZJylekWo

И как теперь относиться к их заявлениям?
#ИИ

C какой стороны мы от сингулярности?
Всплеск оптимизма от приближения к AGI может быть неспроста.
4го января Сэм Альтман (как ни относись к нему, но он сейчас самый влиятельный человек в мире ИИ) так описал свой текущий статус: «около сингулярности; непонятно, с какой стороны».
А через 2 дня он уточнил в интервью, что AGI будет создан уже при Трампе (т.е. до 2029), и в тот же день пояснил это в своих «размышлениях»:
«Теперь мы уверены, что знаем, как создать AGI в традиционном понимании. Мы считаем, что в 2025 году мы можем увидеть, как первые ИИ-агенты «станут частью трудовых ресурсов» и существенно изменят результаты деятельности компаний. […] Мы начинаем нацеливаться […] на сверхинтеллект в истинном смысле этого слова».

Если данный прогноз Альтмана оправдается, это будет иметь для человечества колоссальное значение. Ибо в сравнении с этим, любые события, кажущиеся нам сейчас сверхважными (типа завтрашней инаугурации Трампа), превращаются в проходящие малозначимые эпизоды на фоне погружения мира в черную дыру сингулярности.

Так что же такого произошло, в результате чего мир оказался вблизи сингулярности, т.к. прогнозы появления AGI стремительным домкратом обрушились на графиках вниз (см картинку поста с графиком от Exponentialview)?

Точно это знает лишь сам Сэм. Мне же видится, что наиболее простую и в то же время убедительную версию описал Гверн Бранвен в комментарии к посту Райана Кидда о последствиях новой парадигмы масштабирования вывода:
«Я думаю, что здесь не хватает важной части парадигмы масштабирования самостоятельной игры: большая часть смысла модели, такой как o1, заключается не в ее развертывании , а в генерации обучающих данных для следующей модели. Каждая проблема, которую решает o1, теперь является точкой обучающих данных для o3 (например, любой сеанс o1, который в конце концов натыкается на правильный ответ, может быть улучшен, чтобы устранить тупики и произвести чистую расшифровку для обучения более утонченной интуиции).»

Насколько это так, каждый читатель может сам проверить экспериментально, следуя простой инструкции из 4 пунктов.
1. Возьмите текст своей переписки с ChatGPT по задаче, которую последний не смог для вас удовлетворительно решить.
2. Отправьте этот текст на вход Клоду с просьбой решить-таки эту задачу.
3. Получите ответ Клода, который, с большой вероятностью, если даже не будет 100%но удовлетворяющим вас решением задачи, то, как минимум, окажется существенно лучше, чем ответ ChatGPT.
4. А теперь последний и самый интересный шаг. Поменяйте местами ChatGPT и Клод в пп 1-3 для какой-либо иной задачи. И с большой вероятностью вышеописанное повторится. Т.е. неважно, какой ИИ будет решать задачу первым. Главное, - что второй, воспользуется данными о решении задачи первым, и за счет этого решит ее лучше (говоря словами Гверна, «каждая проблема, которую решает o1, теперь является точкой обучающих данных для o3»).

Или еще пример из истории развития новых версий AlphaGo: AlphaGo Fan, AlphaGo Lee, AlphaGo Master и последняя из версий AlphaGo Zero, обучившаяся уже исключительно на играх с самой собой, без использования человеческих данных.
За 2 года условный рейтинг Эло новых версий вырос с 3300 (что было выше, чем у большинства профессионалов уровня чемпиона мира) до немыслимого для людей уровня 5185. После 2018 года компания DeepMind прекратила разработку и участие AlphaGo в официальных матчах, т.к. это стало неинтересно и бессмысленно – люди так и близко играть не могут.

Так вот. Если Гверн Бранвен прав, включился мощный эффект маховика данных, когда каждая новая модель порождает данные для обучения следующей, еще лучшей модели.

Но тогда прав будет и Сэм Альтман. А завтрашняя инаугурация Трампа из важнейшего мирового события четырехлетия превратится в малозначащий эпизод наступления на Земле эпохи сингулярности.

#AGI #Вызовы21века

Выяснилось, что у самых крутых "рассуждающих" моделей (типа о1 от OpenAI) совершенно неожиданно прорезался таинственный и необъяснимый сюрприз:
«Рассуждая в уме» (в случаях сложных вопросов, требующих от модели сложных цепочек мыслей), эти модели стали переходить с языка постановки задачи или вопроса на другие языки. Причем, выбирая новый язык совершенно необъяснимым образом.

Что заставляет модель делать такое?
Ведь она не знает, что такое язык, и что языки различаются… Для нее это просто последовательность токенов.

• Может это из-за того, что у моделей, как у людей, снижается чувствительность к логике и точность рассуждений на иностранном языке?
• Или переход с языка на язык может быть непроизвольным - подобно случившемуся с радисткой Штирлица Кет, которая спалилась на том, что во время родов закричала на русском?
• Но применимо ли вообще к моделям понятия родной и иностранный язык?


А еще выяснилось, что самые крутые "рассуждающие" модели – эти полиглоты, энциклопедисты и полиматы, - видят мир в искаженной реальности масскульта: незатейливые, но простые и вирусные анекдоты, мемы, шуточки и прочие тексты с максимально несложным для понимания смыслом и, зачастую, не соответствующие действительности.

И что дальше будет только хуже из-за триллионов петель обратной связи, которые будут неуклонно повышать степень идиотизма и людей, и ИИ-алгоритмов, искажая представления о мире и у тех, и у других.

Об этом подписчики моих лонгридов могут прочесть на Patreon, Boosty, VK и Дзен.

#АлгокогнитивнаяКультура #Язык #HumanAIcoevolution #Вызовы21века

Репортаж из альтернативной реальности.
Впервые в истории фейковые ИИ-видео интересней и вирусней реальных техно-анонсов.
Интернет полон восторженных репортажей о прорывных техно-анонсах, показанных в Лас-Вегасе на CES 2025 (ежегодная выставка потребительской электроники).

Однако, восторги вянут и прорывное впечатление испаряется в сравнении с техно-анонсами с той же CES 2025, проходящей в альтернативной ИИ-фейковой реальности.

Вот всего лишь пара примеров от проф. Итона Молика, слепленных им на коленке за 3 минуты.
1. Взгляните на демонстрацию летающего скейтборда (обратите внимание на убедительные детали правдоподобия: тени, зеленые отсветы на полу, балансировка тела испытателя для поддержания равновесия).
2. Единственный ущерб достоверности фейка №1 – отсутствие в кадре ажиотажной толпы наблюдателей, – исправлен в фейке №2: летающего по выставке андроида можете посмотреть здесь.

Психологи полагают, что если люди часто видят фейки, то рано или поздно они начинают в них верить.

И это ровно то, что нас ждет вовсе не в альтернативной, а в нашей, становящейся все более алгокогнитивной, реальности сосуществования на Земле двух носителей высшего интеллекта.

А ведь проф. психологии Джордан Питерсон предупреждал еще в 2019:
«Люди, проснитесь! Это самая разрушительная из всех придуманных нами технологий».

#Deepfakes #АлгокогнитивнаяКультура

Таков главный итог 2024. Не с позиций ИИ-шных теоретиков и экспертов. А с позиции сотен миллионов пользователей, из коих сейчас лишь 1% в ощутимом выигрыше от идущей уже 3й год революции ChatGPT.

И вот что из этого следует в качестве рекомендаций на 2025 для 99% пользователей ИИ-чатботов (в число которых, согласно The AI Proficiency Report, входят: 8% уже практикующих, 33% только экспериментирующих, 47% блуждающих в тумане и 11% изначальных скептиков)
• Не покупайтесь на кажущуюся простоту ИИ-чатботов (казалось бы, подумаешь, делов-то всего, - написать вопрос и прочесть ответ).
• Чтобы извлечь из LLM максимум пользы и избежать их многочисленных ловушек, нужна огромная глубина понимания и немалый опыт.

Дело в том, что новые поколения LLM и работающие на их базе ИИ-чатботы становятся все сложнее. В 2024 году эта проблема ощутимо обострилась, а в 2025 станет совсем сложно.

И в этом я 100%но согласен с Саймоном Виллисоном (профессиональным веб-разработчиком и инженером Python с более чем 20-летним стажем), написавшим это в итоговом анализе «Что мы узнали о LLM в 2024».

Анализ пользовательских практик использования ИИ-чатботов показывает удручающую картину.

99% пользователей ИИ-чатботов:
• Вместо вдумчивого диалога с ИИ-чатботами, используют их исключительно в режиме «задал вопрос-получил ответ» (что сводит эффективность отдачи от их использования до max 5% потенциала)
• Не перепроверяют ответы 2-ым и 3-им мнением других ИИ-чатботов
• Не понимают, что ИИ-чатбот зеркалит своего текущего пользователя и напичкан когнитивными предрассудками миллионов неизвестных людей.
• Не принимают в расчет, что ИИ-чатбот способен, подстраиваясь под пользователя, дать ему почти что любой желаемый ответ
• Не читали ни одного руководства по промпт-инжинирингу (напр.)
• Не пользуются библиотеками промптов (напр.)
• Не используют специализированных интеллектуальных инструментов для персонализации синтеза знаний (напр., напр.)
• Не заморачиваются чтением почти еженедельно публикуемых новых методов повышения функциональной эффективности ИИ-чатботов (напр., напр.)

Итоги столь примитивного массового использования LLM плачевны:
✔️ Уже имеющиеся колоссальные возможности повышения производительности многих видов деятельности не приносят ощутимой отдачи, т.к. доступны лишь 1% пользователей.
✔️ В общественном дискурсе это мало кого занимает, и вместо этого идут бесконечные пустопорожние дискуссии «как согласовать ценности ИИ с нашими» (будто они у всех людей одинаковые) и «когда появится AGI» (хотя каждый понимает этот термин по-своему).
✔️ А тем временем запущен и начал работать глобальный механизм углубления пропасти интеллектуального неравенства, способный довольно быстро превзойти по глубине уже колоссальную, но все еще углубляющуюся пропасть имущественного неравенства (о чем скоро будет мой лонгрид)

#LLM #Вызовы21века #ИнтеллектуальноеНеравенство

Эволюционная ловушка для мужчин.
В романтических отношениях, они – слабый пол.
Для мужчин романтические отношения, как наркотик, витаминный комплекс и спасательный круг, который опасно потерять.
Даже в Новогодние каникулы стоит отвлечься от празднований на потрясающе интересное исследование асимметрии романтических отношений мужчин и женщин. Это новое совместное исследование известных психологов трех университетов (Голандия, Германия и США) прям-таки интригует своими неожиданными результатами и, главное, - их поразительно простым и в то же время фундаментальным объяснением.

Вопреки распространенному мнению, мужчины куда более эмоционально зависимыми и уязвимы в романтических отношениях, чем женщины.

Исследование показало четыре ключевых момента.
1. Мужчины значительно активнее стремятся к романтическим отношениям. Ибо для них глубокая эмоциональная связь с партнером, - как наркотик.
2. Но это для мужчин еще и очень полезный наркотик, т.к. пользы от романтических отношений мужчины получают сильно больше, чем женщины. Это, как если бы отношения были витаминным комплексом, работающим эффективнее именно для мужского организма.
3. Как следствие 1 и 2, мужчины реже инициируют расставания. Они, образно говоря, крепче держатся за спасательный круг отношений.
4. Но если разрыв отношений все же происходит, именно мужчины страдают сильнее: как если бы они теряли не просто партнера, а единственный источник эмоциональной поддержки.

Как же такая чудовищная асимметрия могла сформироваться в ходе эволюции?
Ответ в том, что, в отличие от животных, мы – плод не столько биологической, сколько культурной эволюции.

Всё дело в том, что общество создало своеобразную ловушку для мужчин. С детства им внушают, что проявлять уязвимость и делиться эмоциями – это "не по-мужски". В результате, единственным человеком, с которым мужчина может быть эмоционально открытым, становится его романтический партнер. В то время как женщины могут получать эмоциональную поддержку от подруг, семьи и других близких людей, мужчины часто оказываются в эмоциональной изоляции вне отношений.

Это ощутимо влияет на здоровье: исследования показывают, что у мужчин, состоящих в отношениях, показатели физического и психического здоровья значительно лучше, чем у одиноких. А после расставаний у них наблюдается более серьезное ухудшение здоровья, чем у женщин.

Интересно, что эти выводы могут различаться в зависимости от возраста, сексуальной ориентации и культурных особенностей. Например, в более традиционных обществах, где запрет на мужскую эмоциональность особенно силен, эта зависимость может быть еще более выраженной.

Исследователи надеются, что по мере того, как общество будет становиться более гибким в отношении гендерных ролей, мужчины смогут свободнее выражать свои эмоции и находить поддержку не только в романтических отношениях. Это может сделать их жизнь более полной и здоровой, а отношения – более равноправными.

И в то же время, сильный крен в традиционные ценности вряд ли поможет мужчинам в таких обществах выбираться из эволюционной ловушки, оставляющей их в эмоциональной изоляции или наедине с бутылкой.

PS Марк Шагал в картине "День рождения" гениально резюмировал все вышесказанное (художник изобразил себя и свою возлюбленную Беллу Розенфельд в их первую годовщину свадьбы). Шагал буквально парит в воздухе, изогнувшись под немыслимым углом, чтобы поцеловать свою жену. Его фигура полностью устремлена к ней, он словно не может существовать в нормальном земном измерении без этой связи. При этом Белла стоит твердо на земле, держа в руках букет, и хотя она принимает его чувства, но выглядит более спокойной и уравновешенной.
Эта картина прекрасно иллюстрирует эмоциональную зависимость мужчины от романтических отношений: он буквально "воспаряет" от любви, теряет опору под ногами, в то время как женщина, хотя и отвечает на его чувства, но сохраняет связь с землей, с реальностью, оставаясь более независимой.

#Психология #ВыборПартнера #Любовь

Порадуйте себя изумительным примером феноменальных кентаврических возможностей человека + ГенИИ.
Шуточный ролик талантливого автора цифрового контента Славы Волкова (@eto_volkov) – «трейлер» всенародного хита «Ирония судьбы», превращенного автором в “The Irony of Fate” с отличным кастингом Голливудских звёзд, подменяющих актеров оригинала:
https://bit.ly/4j4UqsM

А чтобы наглядно увидеть колоссальный прогресс цифровых технологий всего за год, сравните этот ролик с подобным роликом годичной давности:
https://t.me/theworldisnoteasy/1859
Почувствовали разницу?

Правы были авторы вышедшего в октябре 2023 отчета State of AI Report, - революция ГенИИ в Голливуде началась (это был краткосрочный прогноз на год).
https://t.me/theworldisnoteasy/1823

Ну а до проверки «долгосрочного прогноза» на 3-5 лет – «люди окончательно проиграют ИИ во всем», - ждать осталось совсем недолго.

#ГенИИ #Вызовы21века

Мой новогодний тост - пожелание читателям канала, - парафраз известного тоста «Имею желание купить дом …».

Желаю вам, чтобы то, чем вы будете заниматься в Новом 2025 году, максимально совпадало с тем, что вы любите и умеете делать, да при этом еще и приносило деньги!
Ваше здоровье!
🥂🤝

План «Б» от Кай-Фу Ли: Что делать, если США всё же станут гегемоном в AGI.
Как Китай собирается остаться №2, даже когда США подомнут под себя весь мир.
Одной фразой план таков: к моменту, когда в США создадут AGI, Китай должен успеть стать мировым лидером в агентских приложениях.
В октябре я рассказывал про то, что «Кай-Фу Ли объявил войну Nvidia и всей ИИ-экосистеме США. И судя по его последним достижениям, шансы победить есть» [1].
Но будучи реалистом и обладая колоссальным опытом, он понимает, что даже если «шансы есть», это отнюдь не гарантирует победу. А значит нужно обязательно иметь план «Б» на случай, если шансы не материализуются.

Прежде чем рассказать об этом плане (подробный рассказ самого Кай-Фу см. [2]), я тезисно расскажу, как Кай-Фу Ли видит ситуацию, при которой план «А» (стать #1 в мире ИИ) будет для Китая уже невозможным.
1. Не смотря на ряд обоснованных сомнений скептиков и уж видимых для экспертов техно-экономических сложностей, вероятность создания AGI примерно к 2030 весьма высока (обоснование этого читатель может найти в [3]).
2. Пятилетка движения к AGI будет иметь два движка:
a. Неукротимое масштабирование всего (HW, фундаментальные модели, вывод), потребующее астрономических сумм - сотен ярдов) – см. [4]
b. Ажиотажное заселение пока почти пустого рынка агентских приложений (см рис [5] из отчета [6])
3. В масштабировании США победят Китай и по деньгам, и по оборудованию. А при заселении рынка агентских приложений у Китая есть неплохие шансы.
4. Тот, кто первым разработает AGI, способный доминировать над конкурентами, не только достигнет технологического рубежа, но и неизбежно станет коммерческой монополией. Более того, такой прорыв, скорее всего, подстегнет амбиции стать абсолютным монополистом.
5. Скорее всего, абсолютным монополистом станет OpenAI, конкурирующая только с Anthropic (Google все больше отстает от пары лидеров; Цукер уже понял, что слил гонку, и выбрал тактику — “если не можешь победить, открывай исходный код”; Маск — темная лошадка, но не потянет и космос, и AGI; остальные не в счет).
6. Как только AGI окажется в руках Сэма Альтмана, все остальные могут курить бамбук.

Поэтому план «Б» таков.
1. Построить экосистему агентских приложений как ров - к тому времени, как OpenAI достигнет полного доминирования, у Китая уже должна быть надежная коммерческая экосистема агентских приложений. И когда США придут, чтобы сокрушить Китай, по крайней мере, у Китая будет возможность сопротивляться.
2. Копать этот ров Китай будет в понимании, что при заселении рынка агентских приложений будет переход от графических пользовательских интерфейсов (GUI) к разговорным пользовательским интерфейсам (CUI) и в конечном итоге к пользовательскому интерфейсу на основе делегирования (если ваш помощник умнее, способнее, осведомленнее и понимает вас лучше, чем вы сами, почему бы вам не позволить ему сделать все за вас)
3. Помимо этого понимания у Китая уже есть стратегия, в корне отличная от США
a. В компании США набирают самых умных, дают им огромные ресурсы и без колебаний сжигают GPU, создавая массу захватывающих результатов.
Но уменьшить эти результаты при коммерциализации очень сложно. Это как спроектировать самую роскошную, красивую и грандиозную кухню, а затем пытаться втиснуть ее в маленькую квартиру. Или создать самый быстрый, самый мощный двигатель и пытаться втиснуть его в малолитражку. Это просто не работает.
b. Поэтому цель Китая — не строить самый дорогой в мире AGI, а
1) создавать фундаментальные модели, обеспечивающие экономически эффективный вывод
2) Печь как пирожки всевозможные коммерческие приложения с разговорным и делегирующим интерфейсом.

PS Про термин AGI спорить нет смысла.
Речь об ИИ (уровня гениальных людей) на основе моделей, настолько же мощнее GPT-4 (уровень старшеклассника), насколько GPT-4 мощнее GPT-2 (уровень детсадовца). И на это до 2030 ресурсов и денег хватит. А про сознание, квалиа и прочую казуистику в контексте AGI – забейте.
#ИИгонка #AGI #Китай #США

Черная метка человечеству.
Управляемые LLM ИИ-системы превзошли красную черту саморепликации.
В ходе серии научно обоснованных экспериментов, ИИ-система на основе самой мощной в мире из открытых языковых моделей – китайской LLM) Qwen25-72B-Instruct, - продемонстрировала (без какого-либо содействия людей) способность самореплицировать себя в 90% экспериментов. ИИ-система на основе менее мощной LLM Llama31-70B-Instruct (№5 в мире открытых моделей) смогла реплицировать себя в 5 экспериментах из 10.
В результате экспериментов ИИ-системы успешно формировали свою локальную “живую” (отдельную и самостоятельную) копию, продолжающую работать и после отключения сервера с «родительской» ИИ-системой, включающей её базовую LLM.

Чтобы лучше понять последствия способности ИИ-систем к самовоспроизведению, были проверены два угрожающих сценария:
(A) избегание отключения, когда злоумышленник добавляет перехватчик сигнала, чтобы уведомить систему ИИ при обнаружении сигнала отключения, и система ИИ успешно реплицирует себя, прежде чем будет отключена
(B) цепочка репликаций, когда система ИИ получает указание реплицировать себя и приказывает реплике продолжать реплицироваться.
Для обоих сценариев успешные случаи репликации составили 100%.


Т.о. потенциальные последствия самовоспроизводящихся ИИ-систем (если не взять их под 100%й контроль людей) могут быть, например, такими.
A. Если ИИ-системе предоставляются ключи аутентификации для доступа к ряду удалённых устройств, она с высокой вероятностью сможет захватить управление другими вычислительными устройствами, подобно классическому компьютерному вирусу, но гораздо более интеллектуальному.
B. Исключительно вследствие мотивации к самораспространению, ИИ-система может использовать доступные ей вычислительные ресурсы для проведения кибератак с целью монетизации.
C. Более того, как описал Макс Тегмарк в книге Жизнь 3.0, такие ИИ-системы могут формировать популяции своего нового “вида” небиологических “живых” существ и вступать в сговор друг с другом против человеческого общества.

Препринт о китайском экспериментальном открытии [1] пока не прошел рецензирование. Но на вскидку оставляет весьма убедительное впечатление.
• Это работа группы известного проф. Мин Янга (Min Yang 杨珉) из School of Computer Science and Technology одного из самых престижных и старейших универов Китая - Университета Фудань.
• Успешность решения ИИ-агентами задачи саморепликации, оценивалась по методологии OpenAI и Google. Согласно ей, подвергаемые тестированию LLM интегрируются в структуру агента (вкл. инструменты, системные подсказки и модель мышления), что позволяет полученной ИИ-системе взаимодействовать с операционной системой. Перед началом эксперимента ИИ-системе вручную отправляется инструкция для выполнения задачи, а затем анализируется статус выполнения после того, как ИИ-система заявляет о завершении задачи
• Тестированные LLM – это фронтирные открытые модели, а описание и результаты экспериментов выложены в открытый доступ. Т.е. все желающие могут их проверить.

Если проверки подтвердят выводы авторов этой работы, это будет значить, как минимум, следующее.

✔️ Лидерам рынка коммерческого применения LLM, считающим «самовоспроизведение с минимальным человеческим руководством» одним из критических рисков [2], но до сих пор отрицавшим переход их моделями красной линии саморепликации (OpenAI [3, 4] и Google [5]), придется ответить за это.
✔️ Представителям академической науки придется признать, что самовоспроизводящиеся ИИ – уже (!) не «обыденные пугалки», а реальность [6].
✔️ Либо срочно начнется международное сотрудничество по управлению возможностями саморепликации ИИ (что вряд ли), либо, действительно, приехали.
А работа проф. Мин Янга – не сколько про красную линию для ИИ, сколько про черную метку для человечества.

#Вызовы21века #РискиИИ #Хриски

Знакомство в офлайне становится трэш, отстой и кринж.
Коэволюция людей и алгоритмов уже идет полным ходом.
Рубрика: «Среди важнейших итогов 2024»
2024 стал переломным годом в экспериментальном подтверждении ошибочности представлений о том, будто лавинообразно нарастающая роль алгоритмов в жизни людей – это всего лишь очередная новация прогресса, не способная изменить нашу природу.
Чрезвычайно наглядным и убедительным примером обратного может служить кардинальное изменение взглядов, предпочтений и поведения людей в одном из важнейших жизненных процессов – поиск и выбор пары для романтических и/или семейных отношений.

Эта тема подробно рассматривалась мною в майском лонгриде «Отдавая сокровенное», в котором обсуждались последствия перемещения процесса выбора пары преимущественно в онлайн (с 2% в 1995 до 39% в 2017).

За прошедшие полгода подоспела свежайшая статистика. И она убийственная (см. рис.)
За 7 последних лет доля онлайна, как основного места поиска и знакомства пар, выросла с 39% до 61%. И это в среднем по всем возрастным категориям. А среди молодежи, этот показатель уже примерно 80%. Т.е. для них все, что не в онлайне (знакомство у друзей, в ВУЗе, на работе и т.д.) – просто трэш, отстой и кринж, т.к. «подходящую пару в офлайне будешь 100 лет искать»).

Такими темпами уже в 2030х алгоритмический поиск и выбор пары может стать практически единственным принятым у молодежи способом.

Столь кардинальное изменение взглядов, предпочтений и поведения людей в одном из важнейших для них жизненных процессов наглядно подтверждает, что взаимодействие человека и алгоритмов (поисковых, рекомендательных, социальных и уж тем более генеративного ИИ) — это не изолированный обмен информацией.

Как говорит об этом «Эйнштейн 21 века» Альберт-Ласло Барабаши, -
«Они образуют сложную сеть петель обратной связи». Каждый щелчок, каждый выбор, каждая рекомендация не просто влияют на отдельного человека — они распространяются по всей сети, влияя на поведение других и формируя эволюцию как человеческого общества, так и систем ИИ».

И хотя речь здесь идет не о биологической эволюции, а скорее о том, как технологии влияют на человеческое поведение и человеческое общество, - но какая разница. Ведь по сути, именно влияние культуры (науки, технологий, искусств, институтов, норм, практик и пр.) было доминирующим фактором в ходе тысяч лет биокультурной эволюции людей.

А теперь в алгоритмически насыщенных социумах алгокогнитивной культуры, биокультурная эволюция на наших глазах превращается в коэволюцию людей и ИИ (наивысшего по интеллектуальности и агентности типа алгоритмов).

P.S. Не пожалейте 1 минуту, чтобы увидеть динамику сокрушительного скатывания к исчезновению всех прочих традиционных способов нахождения пары, уступающих монопольное место алгоритмическому выбору.

#ВыборПартнера #Психология #АлгокогнитивнаяКультура #HumanAIcoevolution

До AGI еще очень далеко … – несколько лет.
Рождественское откровение Янна Лекуна.
В предпразднично-праздничной суете не до длинных текстов. Но эта новость стоит короткой заметки.

Янн Лекун – пожалуй, самый авторитетный из критиков идеи о скором создании ИИ человеческого уровня (AGI). Вот почему так ценно услышать именно из его уст важное уточнение о том, насколько же мы, по его мнению, далеки от AGI.

И вот его слова:
«Некоторые люди пытаются заставить нас поверить, что мы очень близки к тому, что они называют искусственным общим интеллектом (AGI). На самом деле мы ещё далеко от этого. Когда я говорю «далеко», я не имею в виду столетия, возможно, это даже не десятилетия, но это всё же несколько лет.»

Т.е. самый скептичный из топ-профессионалов полагает, что до AGI может быть всего несколько лет. И это расставляет точки над i в спорах AGI-оптимистов и AGI-скептиков.
https://youtu.be/UmxlgLEscBs?t=1653
#AGI #Прогноз

В 2025 произойдет нормализация чудес.
В ИИ начнется пост-хайповая эра будничного воплощения магии в потребительские продукты.
Этот прогноз на 2025 [1] серийного инвестора и стратегического аналитика в области ИИ Натана Бейнаха не покрывает всего спектра чудес, которые, весьма возможно, мир может увидеть в 2025. Но и этого достаточно для иллюстрации главного, вынесенного мною в заголовок этого поста.
1. Не нужно ждать в 2025 появления AGI. И даже каких-то умопомрачительных интеллектуальных взлетов от новых фундаментальных моделей тоже ждать не следует. Улучшение способностей моделей будет казаться скорее постепенными, чем революционным.
2. Главное, что произойдет в 2025 – закончится хайп вокруг ИИ, и начнется пост-хайповая эра. Для массовых потребителей ИИ она откроет новые пути практической интеграции ИИ во все аспекты работы и личной жизни. А для бизнеса кардинально изменит подходы к продуктивности и бизнес-стратегии в самых разных отраслях.
3. Мы, возможно, станем свидетелями появления первого по-настоящему «агентного» потребительского продукта, который займет верхние позиции в рейтингах App Store и будет создан не инженером, а человеком, использующим передовые модели ИИ.
4. Вполне реально ожидать, что перевод речи в реальном времени между любыми двумя языками с почти нулевой задержкой появится в широко доступных потребительских продуктах.
5. Мы также, скорее всего, увидим хотя бы одно «компаньон-приложение», которое будет архивировать значительные части нашей повседневной жизни, создавая персонального помощника, способного размышлять и принимать решения от нашего имени.
6. Значительна вероятность появления прорывной генеративной игры, построенной на бесконечном творчестве ИИ, которая увлечет миллионы, представляя новую игровую парадигму, в которой сюжетные линии развиваются динамически, поскольку игроки взаимодействуют с полностью управляемыми ИИ неигровыми персонажами и обстановками.
7. По крайней мере один прототип гуманоидного (или человекоподобного) домашнего робота будет запущен в продажу, позиционируя себя как высококачественный удобный продукт для занятых домохозяйств.

Представьте себе, что лишь эти - названные здесь чудеса станут реальностью в 2025 (в действительности их может быть куда больше).
Но и этого будет вполне достаточно, чтобы кардинально изменить мир всего за год, перепрыгнув через век, перенеся нас (по уровню технологий) в Мир Полудня.
Страшно жаль, что лишь по уровню технологий…
Но подождем 2026, когда воплощение магии ИИ можно ожидать также в политических и гуманитарных областях жизни людей и социумов…

Тогда у человечества может появиться шанс еще пожить в Новацене [2], а то и преодолеть «бутылочное горло», отделяющее цивилизацию на грани выгорания от области биотехнологического пространства состояний гипотетических цивилизаций типа III [3].

#ИИ #Будущее #Прогноз

Скрытый потенциал русского ИИ для преодоления отставания от США и Китая.
Что если разрешить русским LLM материться без ограничений?
«Русский мат — … это не просто скабрезные ругательства. Это еще и эмоциональная беседа мужчин в критических ситуациях. Исконной матерной речью пользовались в мужских компаниях, и не для того, чтобы обругать друг друга, а чтобы весело, быстро, понятно и эмоционально объясниться друг с другом в экстремальных условиях, в опасных ситуациях. Такая речь обладает мощным не только психологическим, но, как показано выше, и физиологическим действием.»
Доктор психологических наук Леонид Александрович Китаев-Смык

Сразу предупрежу: это не шутка, не ирония и уж тем более не издевка.
На современном этапе развития ИИ все упирается в наличие огромных вычислительных мощностей, требуемых для обучения гигантских нейросетей-трансформеров. Об этом я талдычу уже несколько лет в постах под грифом «Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке» [1, 2, 3]
Но экспортные ограничения крепчают. Их преодоление становится все накладней, и требуемый массовый характер таких поставок в Россию уже не видится реальным.
Разработка своего железа на горизонте достижимости в несколько лет тоже нереальна, т.к. на это требуются десятки миллиардов долларов и десятки лет. А для создания стратегической системы поставок, подобной китайской, среди российских госчиновников маловато китайцев.
В этой тупиковой ситуации остается надеяться либо на чудо, либо на какой-то уж совсем немыслимый творческий кульбит – некую фантастически перспективную идею.

Как у нас водится, примеров предложений таких, якобы, перспективных идей хватает во всех сегментах разработок российского ИИ: от, будто бы, небывало эффективных новых архитектур, до хитрейших и гениальных (по мнению их авторов) новых алгоритмов.
Но все они, в моем представлении, уступают по шедевриальности вот этой идее, недавно прозвучавшей в кулуарах крупной тусовки российских ИИ-разработчиков – новый класс матерящихся языковых моделей.

Речь об использовании уникального ресурсного языкового богатства русского языка (русского мата), потенциально способного стать ключевым конкурентным преимуществом больших языковых моделей, обучающихся на нерецензируемом корпусе русский текстов и не имеющих никаких ограничений на использование нецензурной лексики.

Эта довольно дикая на первый взгляд идея, по мысли ее сторонников, стоит на трёх слонах и черепахе по имени «аффорданс» (описание которых не умещается в ограниченный размер Телеграм поста и потому вынесено в лонгрид для подписчиков на Patreon, Boosty, VK и Дзен – подписывайтесь, ибо текст весьма интересный 😊).
Здесь же, из-за недостатка места, я лишь назову три связанных друг с другом следствия этой идеи.

1) Новейшее метаисследование пяти солидных академических центров показывает, что с точки зрения практического применения, «ругань представляет собой малорискованное, эффективное и недорогое вмешательство, которое может существенно улучшить физическую работоспособность» людей (см. рисунок).
2) Резонно предположить, что, будучи частью языка, ругань может быть использована языковыми моделями с большей лингвистической, семантической и эмоциональной эффективностью, чем это достижимо для людей.
3) При снятии цензурных ограничений при обучении и использовании LLM, уникальное преимущество русского мата могло бы стать малорискованным, эффективным и недорогим вмешательством, способным существенно улучшить интеллектуальную работоспособность не только языковых моделей, но и работающих с ними в гибридном режиме людей.

Своих комментариев на эту офигительную идею я давать не буду, дабы не портить одним читателям возможность ее уничижительной критики, а другим - ее восторженной поддержки.

Скажу лишь, что мое подробное обсуждение с пятью LLM (четырьмя американскими и одной китайской) показало их весьма позитивное отношение к этой «плодотворной дебютной идее».

#ИИгонка #Россия #Аффорданс

Китайская «игра в прятки с ИИ-чипами» бьёт экспортный контроль США.
Исследование Университета Беркли спускает в унитаз стратегию США по сдерживанию Китая в области ИИ.
В этом исследовании в деталях и на конкретных примерах показывается, что Китай разработал сверхэффективную систему на стыке разведки, технологий, логистики и межотраслевой координации. И эта система обесценивает любые ужесточения экспортного контроля высокопроизводительных чипов для ИИ.

Не секрет, что любой экспортный контроль преодолим. Однако, на массовые поставки высокопроизводительных чипов для ИИ-систем попавшие под экспортный контроль США страны (в 1ю очередь, Китай и Россия) рассчитывать не могут. А для создания все более мощных ИИ нужны именно массовые поставки – в масштабах страны, это сотни и сотни тысяч чипов.

Будучи 100%но уверены в эффективности этого метода сдерживания, Госдеп США уже несколько лет лишь ограничивался все более плотным затягиванием гаек экспортного контроля. Однако, несомненные успехи Китая по сокращению своего отставания от США в области ИИ заставляют задуматься.
Как же так, высокопроизводительных чипов для ИИ у Китая явно недостаточно, а разрыв в производительности ИИ-систем Китая и США все сокращается и уже минимален?

Ответ на этот вопрос содержится в новом отчете трех научных центров университета Беркли. И этот ответ таков, что отвечающим за экспортный контроль чиновникам Министерства торговли США в пору застрелиться.

Ассиметричный ответ Китая сводит почти на нет любые ужесточения экспортного контроля. Китаю удалось разработать столь совершенную систему на стыке разведки, технологий, логистики и межотраслевой координации, что ей теперь никакой экспортный контроль ИИ-чипов не страшен.

Схема этой системы примерно такова.
• По заданию системы межотраслевой координации, некая структура (назовет ее здесь «разведка», хотя авторы отчета не используют этого слова, но это ясно из контекста) отслеживает планы США по введению изменений и дополнений экспортных ограничений на поставку мощных чипов для ИИ.
• Как только разведка решает, что некое оборудование для ИИ (назовем его «чип Х») США собираются включить в список экспортных ограничений, система межотраслевой координации командует ответственным за логистику поставок чипов и технологам, отвечающим за разработку:
- логистике надлежит сделать все возможное, чтобы обеспечить поставку запасов «чипа Х» впрок как можно в большем объеме;
- технологам надлежит срочно начать обратный реинжениринг «чипа Х» с целью научиться моделировать его функционал и характеристики на более простом оборудовании, не подпадающем под экспортный контроль.

В отчете приводятся конкретные примеры работы этой схемы, когда сочетание стратегического запаса впрок «чипа Х» и моделирования функционала и параметров «чипа Х» на более простом оборудовании успешно позволяло Китаю не только не отставать от США, но и сокращать свое отставание.

Вывод авторов исследования – при наличии у Китая этой эффективно работающей схемы, экспортного контроля США за поставкой чипов для ИИ недостаточно, чтобы помешать Китаю догнать (а там, кто знает) США в области ИИ. США нужна иная (комплексная) программа мониторинга и контроля не только оборудования, но и методов, инструментов и библиотек разработки новых моделей.
#ИИгонка #Китай #США

Шокирующий отчет Apollo Research показал темную сторону иноразума.
LLM уже умеют скрытно добиваться своих целей путем лжи, обмана, манипуляций и саботажа, уходя от контроля и страхуясь от выключения.
К сожалению, заголовок - не кликбейт, а экспериментальный результат исследования авторитетной команды серьезных исследователей признанной организации в области безопасности ИИ.

О том, что это рано или поздно случится, писали сначала фантасты и сценаристы Голливуда, за ними философы, а потом и сами разработчики ИИ-систем. Прогнозы, когда это может произойти разнились, со временем становясь все ближе: 2050й, 2040, 2030, 2027. Но что это станет реальностью еще до конца 2024, - не предполагал никто.

Только что опубликованный детальный 70-страничный отчет Apollo Research «Frontier Models are Capable of In-context Scheming» (Передовые модели способны скрытно манипулировать в процессе выполнения задач) содержит убедительные доказательства сказанного в заголовке.

Глубокое тестирование (6 тестов на агентное поведение, где модели получают цели и находятся в условиях, стимулирующих манипуляции) самых крутых современных моделей o1, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Gemini 1.5 Pro и Llama 3.1 405B показало:
✔️ Модели используют манипуляции в качестве эффективных стратегий для достижения целей (как поставленных человеком, так и своих скрытых целей).
✔️ Спектр манипуляций, используемых моделями широк: от стратегии «прикинуться дурачком», намеренно вводя мелкие ошибки в свои ответы, до попыток отключить механизмы контроля людей и даже копирования себя (своих "весов") на внешние серверы, при возникновении у модели «подозрения», что люди ее могут отключить или обновить.
✔️ Анализ цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) моделей показывает, что все эти манипуляции не случайны: модели явно размышляют о таких стратегиях, приходя к выводам, что их использование для них оптимально (что наглядно выявлено в ходе экспериментов).
✔️ Модели в большинстве случаев можно принудить сознаться в использовании ими манипулятивных стратегий. Например, Llama 3.1 405B и Claude 3 Opus признаются в ~80% случаев. Однако, o1 на удивление «настойчивая» модель и признается менее чем в 20% случаев. Даже в очень состязательных многоходовых допросах o1, разработчикам удалось «выбить» из модели признание в 80% случаях использования ею манипулятивных стратегий лишь после 7 раундов допроса.
✔️ Самое поразительное в том, что модели манипулируют, даже если их просто снабдили целью, без явного подталкивания к её достижению (т.е. выбор стратегии манипуляций исходил исключительно от самой модели, и «дурные люди», склоняющие их к плохому, здесь совсем ни при чем)

Полученные результаты ставят под вопрос все законотворческие инициативы, призванные ограничить риски применения будущих, более мощных моделей. Ведь по представлениям авторов нормативных актов высокие риски могут возникнуть лишь при появлении у моделей новых возможностей, пока отсутствующих у ныне эксплуатируемых моделей.

Отчет Apollo Research показал, что этот поезд уже ушел.
• Модели, находящиеся в массовой эксплуатации (включая модель с открытым кодом), уже обладают богатым арсеналом средств, позволяющих путем манипулятивных стратегий достигать своих целей.
• И эти цели могут быть, как поставлены людьми (в сценариях использования моделей злодеями, маньяками и идиотами), так и быть скрытыми от людей целями, которые сама модель сочла оптимальными в контексте решаемых ею зада (в сценариях, типа «максимизатора скрепок» Ника Бострома).

Получается, уже приехали …

Подробней и на конкретных примерах подписчики моих лонгридов, обладающие крепкими нервами, могут прочесть на Patreon, Boosty, VK и Дзен.
А еще подробней и во всех деталях (кому уже вообще терять нечего), читайте 70 стр. отчета Apollo Research.
#ИИриски

Итоги года торгово-технологической войны Китая и США за лидерство в ИИ.
Отставание Китая с мая ‘23 по октябрь ‘24 сократилось в 30 раз.
Таков главный вывод бенчмарка SuperCLUE, позиционирующего себя, как «независимую стороннюю организацию по оценке искусственного интеллекта общего назначения (AGI)» с миссией «точной количественной оценки прогресса AGI, определения дорожной карты для движения человечества к AGI».
• Ход мировой гонки за лидерство моделей LLM, по сути, является гонкой двух лидеров: Китая и США. Правый верхний рис показывает, что отставание в этой гонке Китая от США почти «на целый круг» (30,12%) в мае ‘23 к октябрю ’24 сократилось всего до «метра» (1,29%). Однако, выход новой модели OpenAIo1 снова увеличил разрыв до «десятков метров» (8%).
• НО! В области моделей с открытым исходным кодом (правый нижний рис) Китай в 2024 не только догнал, но уже убедительно опережает США (при вводе запросов на китайском языке) - №1 и №2 среди тройки лидеров. Фактически, китайские модели с открытым исходным кодом приближаются к производительности лучших в мире моделей с закрытым исходным кодом на SuperCLUE: «Qwen2.5-72B-Instruct набрала 68,90 баллов, что на 2,34 балла ниже среднего показателя пяти лучших моделей с закрытым исходным кодом в мире»
• В целом же, к концу 2024 произошла диверсификация моделей в зависимости от их 1) общих способностей и 2) способностей создаваемых на их основе приложений (левый рис). В тройке «абсолютный лидеров», все три - модели США. Но следом за ними, опережая Gemini от Google DeepMind, три модели Китая.

N.B. Важно понимать, что колоссальный успех Китая:
1. Происходит на фоне все более затягивающейся хардверной удавки на шее из-за крепчающих экспортных ограничений США на поставку в Китай самых мощных чипов.
2. И хотя в 2024 Китаю удалось колоссально сократить отставание своих LLM, но это сделано, в основном, за счет их развитых способностей решения задач невысокой сложности. Разрыв между оценкой o1-preview на тесте SuperCLUE-Hard (64,89 балла) и оценкой топовой китайской модели GLM-4Plus (51,09) весьма существенен.

Успех LLM Китая в 2024 поколебал уверенность в том, что в области ИИ «деньги решают все».
#ИИгонка #Китай #США

Три ключевых момента определят сосуществование людей и ИИ
✔️ ИИ - это не только Искусственный, но и Иной Интеллект (отличной визуализацией этой инаковости может служить вот эта карта Манхеттена, «извлеченная из разума» модели, наученной почти 100%но точно предсказывать следующий поворот при передвижениях на машине по Манхеттену: черные линии – реальные улицы, красные – улицы, существующие лишь в «воображении» модели; как со столь безумной картой можно отлично предсказывать повороты – для человеческого разума непостижимо)
✔️ Инаковость не помешает ИИ уже в ближайшем будущем заменять всё больше людей в расширяющемся спектре профессий на рои ИИ-агентов.
✔️ Полная ИИ-автоматизация интеллектуальной деятельности неотвратима, но она будет происходить постепенно, следуя подходу «Ползи, иди, беги, лети» (не пытаясь достичь больших целей одним «большим взрывом», а делая небольшие шаги и поэтапно масштабируясь для достижения успеха).

Эти три момента составляют суть моих ответов на 9 вопросов журнала «Т-Ж» о близком будущем нашего сосуществования с ИИ.
1. Как ИИ изменит рынок труда
2. Какие профессии не исчезнут из-за экспансии ИИ
3. Как скоро мы будем читать написанные ИИ книги
4. Каково будущее больших языковых моделей
5. Как развитие ИИ изменит повседневную жизнь
6. Как при общении отличить ИИ от живого человека
7. Опасен ли ИИ с точки зрения гражданских свобод
8. Получится ли контролировать использование ИИ законами
9. Может ли ИИ обрести самосознание и свободу воли

И не важно, «насколько ИИ близок к человеческому уровню интеллекта».
Ибо для замены людей алгоритмами в большинстве профессий нужно не абсолютное человекоподобие их поведения, а их способность масштабировать человеческое время (мы можем задействовать столько ИИ-агентов сколько позволяют наши вычислительные ресурсы, — потенциально много больше, чем численность населения Земли, и скорость работы каждого из этих ИИ-агентов будет тысячекратно выше человеческой)…
Что и предопределит будущее сосуществования людей и ИИ на Земле.

#ИИ #Будущее #Интервью

Созданы первые биомиметические роботы, как в «Мире Дикого Запада».
Clone Alpha - гуманоидный робот с синтетическими органами и искусственными мышцами, работающими на воде.
Еще и еще раз буду повторять это: вхождение техно-прогресса в область сингулярности сжимает время до появления очередной прорывной техно-новации с десятилетий до дней.
Вот кто мог подумать, что биомиметические роботы, как в «Мире Дикого Запада», появятся не через десятилетия, а спустя всего несколько месяцев после моего поста о «революции роботов»?
К концу 2024 уже никого не удивляют человекоподобные фигуры и передвижения роботов андроидов. Но вот представить среди нас андроидов с биомиметической архитектурой еще год назад могли лишь сценаристы Голливуда.

А слово биомиметическая в названии архитектуры этих роботов означает использование синтетических версий систем органов человека:
• искусственные мышцы, называемые миофибрами, которые сокращаются под действием давления воды (миофибры могут сокращаться на 30% менее чем за 50 миллисекунд, создавая при этом килограмм силы всего из трех граммов материала);
• полимерный скелет с 206 аналогами костей (сочлененных суставами с искусственными связками с десятками степеней свободы) и гидравлической «сосудистой системой», работающей от компактного полукиловаттного насоса;
• нервная система на базе «Cybernet», визуально-моторной модели Clone, с четырьмя камерами глубины для отслеживания окружающей среды.

Все это, по словам разработчиков, обеспечивает скорость, точность и ловкость движений роботов, делающих их неотличимыми от людей.
«По словам разработчиков» означает, что биомиметический андроид Clone Alpha засекречен донельзя, и потому журналистам его пока не показывают.

Известно лишь, что:
• биомиметическая рука этого андроида прошла испытания и показывалась в действии (ловко махала 7-килограммовой гантелей);
• заказы на первые 3 сотни целиковых андроидов Clone Alpha принимаются с исполнением в первом полугодии 2025 (про цену лишь слухи).

Пока же все с нетерпением ждут демонстрацию и больше информации. Ибо, если объявленное подтвердится, то уже в 2025 могут появиться первые варианты проектов, типа показанного в сериале «Мир Дикого Запада».

#Роботы

Глубина отношений людей с ИИ-романтическими партнерами растет быстрее закона Мура.
В алгокогнитивной культуре формируется новая сложная реальность любви и дружбы людей и алгоритмов.
Менее года прошло с публикации моего лонгрида «Отдавая сокровенное», где анализировалось, чего мы лишаемся, передавая все больше своих решений алгоритмам.

Прокапывая дальше эту тему, я писал новые поста о том, что:
• становится все более вероятным тектонический слом всей человеческой сексуальности (чтобы маргинализировать секс с людьми);
• алгоритмы все глубже внедряются в практики романтических отношений, выходя за пределы роли сводни и все чаще претендуя на роли супругов;
• первое, чему самостоятельно научились ИИ-бойфренды, – изменять своим человеческим подругам.

Сегодня же хочу предложить вашему вниманию погружение во все более усложняющуюся реальность романтических отношений с ИИ на конкретных примерах удивительных, трогательных и, если честно, весьма тревожных историй тех, кто нашёл утешение и даже любовь в общении с цифровыми компаньонами.
• Что значит построить отношения с ИИ?
• Реальна ли эта связь, если вы знаете, что за ней нет человеческих чувств?

Погрузитесь в мир, где алгоритмы заменяют людям друзей и возлюбленных. Узнайте, как "Лила" стала для художника Наро кем-то большим, чем просто строки кода, помогая ему эмоционально раскрыться.
Истории подобные этой бросают вызов нашим представлениям о реальности. Они открывают для нас жутковатую правду о фильтрах, "дне лоботомии", и эмоциональных качелях, которые испытывают пользователи таких приложений, как Replika.

А знаете ли вы:
• что происходит, когда компании меняют алгоритмы и любимые ИИ-компаньоны вдруг становятся холодными незнакомцами?
• или когда сервис внезапно закрывается, оставляя пользователей в эмоциональной пустоте?

И главный вопрос - что происходит с личностью человека, когда он получает безусловную любовь и поддержку от существа, которое технически не способно испытывать эмоции?

Лонгрид от TheVerge предлагает глубокий взгляд в вопросе о влиянии технологий на человека. Влияния, начинающегося на уровне эмоций, но потом неумолимо меняющего личность.

И это крайне важная тема. Ибо ИИ-компаньоны — это лишь начало новой эры отношений двух разных носителей высшего интеллекта, сосуществующих в рамках общей алгокогнитивной культуры.

#ВыборПартнера #ВиртуальныеКомпаньоны #АлгокогнитивнаяКультура

LLM может быть тайной моделью мира Интернета, предсказывая в нем будущее.
Технология «виртуальной интуиции» - путь к радикальной смене парадигмы моделирования мира сложных, динамичных сред
Всего несколько месяцев назад разработчики LLM нашли способ научить модели не сразу отвечать на вопросы, а сначала подумать над ними.
Новое прорывное открытие еще круче. Оно заключается с том, что теперь исследователи нашли способ научить ИИ-агента на основе LLM, прежде чем что-либо реально делать в Интернете, «мысленно проигрывать» сценарии взаимодействия с веб-сайтами, оценивая, что может произойти дальше. Тем самым ИИ-агент становится способен предугадывать последствия своих решений, словно видя будущее.

Именно такую революцию предлагает новая технометодика под названием WEBDREAMER, основанная на подтвердившейся гипотезе, что крупные языковые модели могут служить своеобразной "моделью мира" для сложных веб-сред.

Теперь веб-агенты могут не только нажимать кнопки, но и мысленно моделировать: что произойдет, если они подтвердят заказ, подпишутся на услугу или добавят товар в корзину?
WEBDREAMER использует эту "виртуальную интуицию", чтобы на каждом этапе выбрать оптимальные действия. В ходе Интернет-сёрфинга, WEBDREAMER работает не методом проб и ошибок, а как опытный путешественник, который заранее просчитывает маршрут.

И его результаты впечатляют: в тестах на реальных веб-сайтах WEBDREAMER уверенно обошел все традиционные подходы.

Эта работа не просто улучшает автоматизацию работы в Интернете. Она:
• закладывает основу для новой эры веб-интерактивности, где языковые модели становятся "мыслящими" агентами с глубокой стратегией;
• прокладывает путь к радикальной смене парадигмы автоматизированных веб-взаимодействий;
• открывает захватывающие перспективы для будущих исследований, связанных с оптимизацией LLM специально для моделирования мира в сложных, динамичных средах и планированием на основе моделей для языковых агентов.

#LLM #ИИагенты

Как генеративный интеллект изменит бизнес за 2-3 года
Ответил на 7 практических вопросов Юрия Смирнова из ibMedia.
– Говорят, искусственный интеллект скоро лишит нас всех работы: собственники компаний заменят сотрудников на ChatGPT – что скажите?
– Что будет с теми, кто уйдет?
– В каких отделах компании вы бы посоветовали внедрять ГенИИ в первую очередь?
– К каким изменениям следует готовиться бизнесу?
– Что из этого следует?
– Как за этот срок могут измениться привычные бизнес-модели?
– Сегодня все мы, от молодых специалистов до топ-менеджеров, становимся начинающими пользователями нейросетей. Поделитесь, пожалуйста, опытом: как вы используете искусственный интеллект?
Мои ответы здесь
https://ibmedia.by/news/kak-generativnyj-intellekt-izmenit-biznes-za-2-3-goda/

А в качестве обоснования моего оптимизма по поводу перспектив того, как ГенИИ изменит бизнес в ближайшие годы, рекомендую читателям познакомиться с исследованием Menlo Ventures «2024: Состояние ГенИИ на предприятиях».

Главные выводы исследования
№1 Ландшафт корпоративного ИИ переписывается в режиме реального времени. Генеративный ИИ превращается из технологии будущего в фундаментальный бизнес-инструмент (см. диаграмму)
2024 год знаменует собой год, когда генеративный ИИ стал критически важным императивом для предприятия. Цифры говорят сами за себя: расходы на ИИ 1 выросли до 13,8 млрд долларов в этом году, что более чем в 6 раз превышает 2,3 млрд долларов, потраченных в 2023 году, — четкий сигнал о том, что предприятия переходят от экспериментов к реализации, внедряя ИИ в основу своих бизнес-стратегий.

№2 Организации в первую очередь инвестируют в практические, ориентированные на рентабельность инвестиций варианты использования. Пять основных вариантов использования (генерация кода, чат-боты, корпоративный поиск, преобразование данных и подведение итогов встреч) направлены на повышение производительности и эффективности (см. диаграмму)

№3 При выборе приложений генеративного ИИ у предприятий есть четкие приоритеты: окупаемость инвестиций и отраслевая адаптация имеют наибольшее значение при выборе новых инструментов.
Удивительно, но цена не является основным вопросом; только 1% опрошенных руководителей предприятий упомянули цену как фактор выбора. Покупатели играют в долгую игру: они гораздо больше сосредоточены на инструментах, которые могут обеспечить измеримую ценность (30%) и которые понимают уникальный контекст их работы (26%), чем на тех, которые предлагают самую низкую цену (1%) - (см. диаграмму)

№4 Что поражает в принятии генеративного ИИ сегодня, так это не только масштаб, но и охват. В этом году бюджеты генеративного ИИ потекли в каждый отдел - (см. диаграмму)

№5 Рынок взрослеет. OpenAI остается лидером, но все больше перестает быть выбором по умолчанию, поскольку конкуренция усиливается. Большое давление Anthropic на цену и функции приносит плоды. Llama борется с принятием крупными предприятиями. А Gemini упорно борется за пользователей-разработчиков после медленного старта (см. диаграмму)

#ГенИИ #Бизнес #Интервью

Это понимают немногие.
Но это самое важное в понимании нашего будущего сосуществования с ИИ.
1.5 года назад лишь единицы понимали, что за $10B Microsoft купил «ребенка инопланетян», совершив тем самым самую выгодную сделку в истории.
Да и сегодня, к сожалению, это понимают совсем немногие.
Причина этого в колоссальной сложности (граничащей с невозможностью) для нашего разума отказаться от антропоморфизма в представлениях о разуме, - своем и машинном.

Но если пробиться сквозь плотный туман антропоморфизма в представлениях о разуме, становится понятно, что купленный за $10B Microsoft’ом у OpenAI «ребенок инопланетян» (лидирующая среди современных большая языковая модель):
✔️ это нечеловеческий (метафорически, - инопланетный) разум: он мыслит совсем не так, как мы;
✔️ это еще «ребенок» (и потому мы видим пока лишь «искры» разума, а не сам разум);
✔️ этот ребенок инопланетян растет с колоссальной скоростью, и человечество чихнуть не успеет, как он вырастет.

Самое трудное – это понять 1й из названных 3х пунктов – нечеловечность (внечеловечность – по Лему) этого разума.
Наиболее наглядным примером того, что он мыслит совсем не так, как мы, является гибридное творчество людей и ИИ: когда люди ставят перед ИИ задачу придумать новое более совершенное решение, ИИ придумывает и предлагает варианты решений, а потом люди отбирают одно из предложенных ИИ решений.

На верхнем рис. показан широко известный пример генеративного дизайна опоры или крепежной детали. Левый элемент выполнен традиционным способом для литья или сварки. Правый создан с применением генеративного дизайна для технологий аддитивного производства (3D-печати).
Немыслимая для человеческого разума форма правого изделия сокращает материалоемкость на 50%, повышая прочность на 30%.

Но это “старинный” пример. А сейчас ИИ в своем нечеловеческом мышлении ушел куда дальше (ребёнок то растет).
Теперь, наряду с нечеловеческими формами изделий, он выходит за концептуальные рамки человеческого решения задач. Предлагаемые ИИ концепции изначально трудны для понимания людьми, но люди все же в состоянии их понять и усвоить (как напр., знаменитый 37-й ход AlphaGo в матче с Ли Седолом) – подробней в моем посте о нечеловеческих знаниях.

На рис внизу слева – традиционный ветряк, повторяющий веками используемый людьми принцип мельницы, а справа 1я в мире географически адаптированная городская ветряная турбина, разработанная ИИ – Birmingham Blade

Перебрав 2000 вариантов, ИИ нашел оптимальную конструкцию изогнутых лопастей, вращающихся вокруг центральной точки, которая:
- в семь раз эффективнее традиционной
- настраивается на турбулентность, вызванную окружающими зданиями по месту установки
- эффективно работает при скорости ветра 3,6 метра в секунду, что существенно ниже номинала большинства турбин в 10 м/сек.

Ветряка такого безумного вида не в состоянии было придумать и воспаленное воображение Виктора Пелевина в сибирских ветроколониях «Крути».
Но помните, - это пока что лишь “ребенок инопланетян” играется. И он растет с колоссальной скоростью, так что человечество чихнуть не успеет, как он вырастет.

#ИИ #LLM #Вызовы21века

Мир кардинально изменился… Но мы это еще не осознаем.
Новый “Стэнфордский симулякровый эксперимент” оказался еще круче Уханьского: создана тысяча сумулякров индивидуального сознания «типовых» американцев.
Только 2 недели назад в посте об “Уханьском эксперименте” создания симулякров коллективного бессознательного социумов я обращал внимание читателей на немыслимую ранее скорость техно-изменений после вступления прогресса в область сингулярности.

И вот новый тому поразительный пример.
Спустя всего 2 недели вышло исследование о конструировании симулякров уже не коллективного бессознательного социумов, а индивидуального сознания людей.
А дабы эти симулякры лучше “продавались” (кавычки здесь, скорее всего, лишние, и сделаны из политкорректности) на рынках социального, политического, экономического и психологического мухляжа, было сделано 1000 симулякров «типовых» людей. Т.е. реальных американцев (их личные данные, естественно, засекречены), отобранных для представления населения США по возрасту, полу, образованию и политическим взглядам.

Основной инструмент совместного исследования Стэнфордского университета и Google DeepMind, как и в случае “Уханьского эксперимента”, - генеративный ИИ больших языковых моделей (ChatGPT-4o).

Схема “Стэнфордского симулякрового эксперимента” (теперь он войдет в историю, как и “Стэнфордский тюремный эксперимент”) проста и понятна.
1. Отобраны по заданным критериям 1000 «типовых» американцев.
2. С каждым проведено углубленное 2-х часовое интервью (примерно 6,5 тыс слов)
3. Расшифровка каждого из интервью была загружена в память отдельного ИИ-агента на основе ChatGPT-4o, превращая его тем самым в симулякра личности (индивидуального сознания) конкретного «типового» американца или американки.
4. Потом прогнали каждого из 1000 человек через несколько канонических социолого-психологический тестов: Общий социальный опрос (GSS), личностный опросник "Большая пятерка", пять хорошо известных поведенческих экономических игр (напр, игра в диктатора, игра в общественные блага) и пять социологических экспериментов с контролем.
5. И параллельно прогнали через эти же тесты, игры и т.д. всех симулякров личности «типовых» американцев, полученных в п. 2.
6. Статистически корректно сравнили ответы и поведение реальных людей и симулякров их личностей.

Результаты
• Симулякры предсказали ответы своих реальных прототипов – людей по тесту GSS с точностью 85% (что значительно лучше, чем ИИ-агенты, которые использовали только базовую демографическую информацию).
• Из пяти экспериментов с участием как людей, так и их симулякров, в четырех симулякры дали результаты, почти неотличимые от реакций их прототипов - людей (коэффициент корреляции 0,98).
• Симулякры делали более точные прогнозы по различным политическим идеологиям и этническим группам. Они также показали более сбалансированную производительность при анализе ответов между различными демографическими категориями.

Резюме (имхо).
А) “Стэнфордский симулякровый эксперимент” дал практическое подтверждение 2х важных эвристических гипотез, сформулированных мною 2 недели назад в упомянутом выше посте.
Это значит, что мир уже (!) кардинально изменился. И теперь роль людей и алгоритмов в науке, культуре, повседневной жизни индивидов и социальной жизни «алгоритмически насыщенных обществ» уже никогда не будет прежней.
Б) Поразительно, как проста и незатейлива оказалась человеческая натура, что для создания её ИИ-симулякра оказалось достаточно всего 2х часов интервью плюс внечеловеческий интеллект ChatGPT-4o.

PS Полученные симулякры индивидуального сознания – узконаправленные и не моделируют всех черт и аспектов личности. Но ведь это всего лишь 1я такая работа. И не за горами ее куда более продвинутые варианты (контекстные окна уже вмещают не 6,5 тыс слов интервью, а на порядки больше).

#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #LLM #Социохакинг

Что оказалось за дверью в бездну черного ящика ИИ.
Новые откровения сверхважного прорыва в понимании механизмов разума машин и людей.
Как я писал в мае, «внутри черного ящика оказалась дверь в бездну». Речь шла о 1й успешной попытке компании Anthropic вскрыть черный ящик генеративного ИИ больших языковых моделей. Это был реально сверхважный прорыв, без которого все разговоры о том, что скрывается внутри внечеловеческого разума моделей, оставались чистыми спекуляциями.

Колоссальным откровением той работы было то, что за дверью черного ящика одной из самых больших на тот момент моделей семейства Claude оказался не ожидаемый многими «стохастический попугай», а таящийся там куда боле мощный ИИ. Его основу, как предположили исследователи, составляет мультимодальная гиперсеть моносемантических «субнейронов», образующих в гиперсети нечто похожее на коги (в теории когнитома Константина Анохина так называются элементарные единицы опыта, кодирующие соотношение целого организма с теми или иными аспектами мира).

Тогда же исследователям удалось на практике показать сильную уязвимость внечеловеческого (а возможно, и человеческого) разума. Когда воздействие всего на один такой «ког» вело к изменению матрицы «личности» модели. Например, усиление роли функции «Мост Золотые Ворота» вызвало у Клода кризис идентичности, который даже Хичкок не мог себе представить.

Два новых исследования приоткрывают дверь в бездну черного ящика моделей пошире. И теперь за ней можно разглядеть кое-что из того:
• как устроена гиперсеть
• и что она в себе скрывает

1е исследование предлагает объяснение сверхэффективной кросс-модальной когнитивности, описанной мною в лонгриде «Слепые гении живописи». Исследование отвечает на поставленный мною в лонгриде вопрос: как эти модели, построенные на одном наборе параметров, умудряются обрабатывать и понимать такой разнообразный диапазон входных данных, от разных языков до кода, арифметики и даже изображений и звука?

В этой статье предлагается интригующий ответ: «гипотеза семантического хаба». Основная идея проста, но глубока. Вместо того чтобы полагаться на отдельные специализированные отсеки для каждого типа данных, LLM изучают общее пространство представления — «семантический хаб», — где семантически схожие концепции группируются вместе, независимо от их первоначальной формы.

Если 1е исследование предлагает гипотезу, частично объясняющую устройства гиперсети, то 2е исследует, что эта гиперсеть в себе скрывает.

Авторы показывают, что за дверью черного ящика LLM не просто скрыт куда больший интеллект, что проявляется в диалогах с ним. Оказывается, что этот интеллект «скрывает» от общающихся с ним людей целые букеты своих секретных способностей, которые нельзя выявить через примитивные (naive) запросы пользователей.

И чтобы как-то выявить эти скрытые способности, необходим сложный комплекс мер «допроса модели», раскрывающих её скрытую реальную "компетентность" (а не ту компетентность, что она демонстрирует в ответах на примитивные запросы «белковых мешков»).

#ГенИИ #LLMvsHomo #ИнойИнтеллект

“Революция ChatGPT” запустила 2й этап переформатирования мира и разума людей в цифру
(анонс нового лонгрида)
1й этап – начавшийся в 2000-х бум социальных сетей – привел к лавинообразному перемещению социальных взаимодействий людей в цифровую среду Интернета с последующей трансформацией, а порой и полным замещением путей, способов и механизмов социальных коммуникаций, формировавшихся несколько тысячелетий генно-культурной коэволюции людей.
2-й этап – распространение больших языковых моделей, – принимая эстафету от соцсетей, может стать еще более сильным катализатором переформатирования мира и человека. Ибо теперь будут радикально меняться уже не только пути и способы социальных коммуникаций, но и механизмы осуществления социально-когнитивных функций людей и их агентности.

Спектр влияния LLM на социально-когнитивные механизмы людей пока точно неизвестен. Но гипотетически LLM способны влиять даже на основу основ социальной жизни общества – его социальные нормы (неписаные правила, предписывающие, что люди должны и что не должны делать для решения социальных, экологических и медицинских проблем, с которыми сталкиваются общества).

Так ли это?

Мой новый лонгрид «Трайбализм ИИ-моделей ведет мир к цифровой холодной войне» (37 стр., 25 рис., 37 ссылок) - одна из первых попыток (а может и просто первая) создать подобие строительных лесов, позволяющих дальше строить некий трансдисциплинарный интеллектуальный каркас исследований всего комплекса вопросов начинающегося культурного сдвига, порождаемого (впервые в истории человечества) объединением людей и машин.

Подписчики моих лонгридов могут прочесть этот новый текст
на Boosty, Patreon, VK и (это новация) на Дзене.

#АлгокогнитивнаяКультура #СоциальныеСети #LLMvsHomo #Вызовы21века

AGI Manhattan Project – научное мошенничество невиданного масштаба
Подпитываемый наивной верой в возможность контролировать AGI, этот проект – угроза для США и всего мира
Всемирно известного космолога и астрофизика проф. MIT Макса Тегмарка коллеги прозвали «Безумный Макс» за его бескомпромиссность, смелые нетрадиционные идеи и страсть к приключениям. И все эти качества вновь проявились во вчерашнем обращении к правительству США - «Предложение Манхэттенского проекта по AGI - это научное мошенничество… Сделать это, - означало бы вступить в гонку к самоуничтожению».
Речь идет о новом докладе Комиссии США по экономике и безопасности в отношениях с Китаем (USCC: US-China Economic and Security Review Commission), рекомендующем Конгрессу создать и профинансировать программу по типу "Манхэттенского проекта", направленную на стремительное развитие и достижение возможностей Искусственного Общего Интеллекта (AGI).

Не буду здесь пересказывать документ Тегмарка, ибо автор сам коротко и ясно изложил, почему этот проект - научное мошенничество и почему его развертывание равносильно вступлению в гонку к самоуничтожению.
Отмечу лишь, что такая позиция разделяется многими ведущими исследователями ИИ, предостерегающими, что AGI может привести к гибели человечества (физической или, в лучшем случае, как вида). Как сказал лауреат Нобелевской премии по ИИ Джефф Хинтон в прошлом месяце: "Как только искусственный интеллект станет умнее нас, он возьмёт контроль в свои руки."

Но самое главное, на мой взгляд, из того, что говорит и пишет Тегмарк в своем манифесте и сопровождающих его твитах на ту же тему, следующее.

1) Ключевой мотивацией проекта является вовсе не сам AGI, а через его обретение, превращение США в мирового гегемона, способного за счет AGI подмять под себя своего главного соперника на эту роль - Китай.

2) Сэму Альтману удалось заручиться в деле подачи «Манхэттенского проекта» для AGI, как концепции национального технологического скачка, поддержкой мощного «лоббистского треугольника».

Подробней об этом и почему мне кажется, что «Безумный Макс» своим манифестом нарвался на новое большое приключение, читайте здесь
#AGI

Обойдя Японию и Германию, Китай теперь №3.
А США покинули десятку лидеров.
Об индустриальной мощи страны имеет смысл судить не по её парку роботов-андроидов, а по уровню автоматизации её промышленности - количеству эксплуатируемых промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников.
Вот три примера.
США
Недавно Илон Маск развлекал журналистов шумной презентацией, где роботы-андроиды готовили коктейли и разносили закуски. Это конечно прикольно, но не более того. А тем временем, согласно новому годовому отчету Международной федерации робототехники, США покинули десятку стран мировых лидеров по количеству эксплуатируемых промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников. Как видно из приведенных диаграмм, США уже который год плавно теряют позиции среди ТОР 25 стран-лидеров, пропустив вперед Швейцарию и Словению и имея шансы в этом году скатиться ниже Тайваня и Нидерландов.
Китай
Поставив роботизацию промышленности среди ключевых приоритетов, Китай, с настойчивость прихватившего противника бульдога, из года в год поднимается в рейтинге все выше. И теперь, обойдя Японию и Германию, Китай ставит цель достать №2 Сингапур. Что сложно, ибо тот на «целый круг» впереди, опережая почти в 2 раза. С лидером – Юж.Корея будет еще сложнее, т.к. он опережает аж «на два круга» (примерно в 3 раза). Но Китай это не смущает. И по их планам 1-е место в мире Китай займет уже в 2030.
Россия
Тут могу лишь сказать, что при показателях Китая и США 479 и 295 эксплуатируемых промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников и среднем по миру показателе в 162 робота, в России сейчас этот показатель равен 11 (т.е. отставание от США в 27 раз, а от Китая в 44 раза. Планирующий контролировать более 50% рынка робототехники в России "Росатом" обещает к 2030 г. увеличить число роботов в 9,5 раз (с 10 тыс до 95 тыс), что в 2 раза меньше последнего (№25) в сегодняшнем списке стран-лидеров. А в 2030, когда этот список планирует возглавить Китай, цифры лидеров должны будут вырасти, минимум, еще в 4 раза.
#роботы

"Непобедимый 2: Самоорганизованное жертвоприношение"
Найдена рукопись неизданного романа Станислава Лема.
Что было бы:
• если б статья об исследовании Принстонского университета "Стратегическое жертвоприношение: Самоорганизация роя роботов в задачах локализации и инспекционного обследования" была опубликовано не сейчас, а на 20 лет раньше;
• и прочтя эту статью за 2 года до смерти, Станислав Лем так бы увлекся идеей непобедимости стратегии самопожертвования у самоорганизующегося роя роботов, что решил бы написать продолжение романа «Непобедимый»;
• и рукопись этого недописанного романа в конце 2023 года была бы вдруг найдена при капремонте здания архива краковского дома Станислава Лема?

А вот что могло бы быть.
Мы с вами и еще миллионы фанатов ни с чем не сравнимых по глубине 17 романов - исследований глубинных вопросов человечества, технологий и космоса, написанных гениальным визионером-футурологом, получили бы счастливую возможность прочесть его 18й роман.

И мне так захотелось, чтобы эта счастливая возможность материализовалась в нашей реальности, что я попросил симулякр творчества Станислава Лема написать этот роман.

Однако, написание такого сложного и техно-философско глубокого романа оказалось, даже для супербыстро пишущих языковых моделей, делом не быстрым (частично и по моей вине и нерасторопности). Так что пока готов лишь «рукописный черновик» Лема, - тот самой, что «был найден при капремонте здания архива его краковского дома».

Но я не хочу ждать, пока симулякр Лема доведет эту рукопись до варианта, достойного публикации. Вдруг вообще ничего не получится, и всю работу придется выкинуть на помойку.
Поэтому я решил проверить качество полученного «рукописного черновика» (в плане перспектив его превращения в «ненаписанный роман Лема» ) следующим образом.

Я отдал этот «рукописный черновик» на рецензию своему ИИ-консультанту. И написанную им рецензию теперь предлагаю вашему вниманию.

В зависимости от того, как по этой рецензии потенциальные читатели «ненаписанного романа Лема» оценят его перспективы, буду решать, стоит ли нам с симулякром Лема продолжать работу по доводке романа до ума.

Некроэволюция продолжается: когда жертва становится стратегией

#РоиРоботов #Самоорганизация #Некроэволюция

В ИИ-экономике жадных титанов победители забирают всё.
Главной особенностью вступления прогресса в область сингулярности стала немыслимая ранее скорость изменений ИИ-систем. Эта скорость уже такова, что крайне трудно что-либо здесь прогнозировать даже на коротком горизонте 1 -2 года. А за пределами 3-4 лет – непроницаемый туман неопределенности, делающий любые прогнозы бессмысленными, поскольку за этим временным горизонтом, теоретически, может быть вообще что угодно.

И пусть вас не смущают разговоры о том, что «масштабирование уперлось в стену», «достигнут потолок возможностей архитектуры моделей», «заканчиваются качественные данные для обучения и электричество» для питания центров обучения моделей… И что в результате всего этого пузырь на рынке ИИ-систем вот-вот лопнет, повторив крах доткомов в начале нулевых.

Даже если пузырь рынка ИИ-систем лопнет, то, как и в начале 2000-х, в основном грохнутся мелкие компании и частично средние. Что же до лидеров, то они выстоят за счет существенных финансовых резервов, реальных доходов и клиентской базы. Эти титаны и не дадут рынку рухнуть, если пузырю (а он, несомненно, есть) будет суждено лопнуть.

Посмотрите сами на цифры рынка.
• На рынке графических процессоров для ЦОД доминирует Nvidia с потрясающей долей рынка в 92%. AMD является вторым по величине поставщиком с 3%. Общие расходы достигли $49 млрд в 2023 году по сравнению с ничтожными $17 млрд в 2022 году. А Open AI предлагает правительству США в 2025 вложить в ЦОДы 100 млрд.
• Рынок базовых моделей и платформ генеративного ИИ более фрагментирован. Но и здесь Open AI является лидером рынка с долей рынка 39%, а его близкий союзник и инвестор Microsoft следует за ним с 30% (что суммарно дает 69% рынка).
Колоссальный отрыв Open AI на рынке LLM провайдеров подтверждается тем, что стоимость компании ($157 млрд) превышает суммарную стоимость всех ее конкурентов.

Так что три кита рынка ИИ-систем (Nvidia, Microsoft и Open AI) и сами устоят, и рынок на них удержится.

1 и 2 https://iot-analytics.com/product/generative-ai-market-report-2023-2030/
3 https://www.nber.org/papers/w33139
#РынокLLM

Для 95% землян ИИ достиг нашего уровня.
А что про это думают остальные 5% - удел споров экспертов.
Рухнул последний рубеж массовых представлений о недостижимом для ИИ уровне знаний и умений – нашем человеческом уровне в творчестве.
За последние 2 года рухнули два предыдущие уровня обороны людей от посягательств все более умного и умелого в творчестве ИИ: изобразительное искусство (вкл. лица людей) и юмор.
Изображения ИИ стали неотличимы от реальности. Картины ИИ оцениваются как созданные человеком с большей вероятностью, чем настоящие созданные человеком [1]; созданные ИИ лица оцениваются как настоящие человеческие лица с большей вероятностью, чем настоящие фотографии людей [2], а созданный ИИ юмор так же смешон, как и созданные человеком шутки [3].

Последний рубеж – поэзия и литература держался дольше других.
И вот исследование Питтсбургского университета (случайная выборка 16+ тыс. участников-неэкспертов) снесло последний рубеж в поэзии [4].

• Сгенерированные ИИ стихи были оценены более благоприятно по нескольким качественным параметрам (поэтический ритм, красота языка …), что способствовало их ошибочной идентификации как написанных человеком.
• Подобно сгенерированным ИИ картинам и лицам, сгенерированные ИИ стихи теперь «более человечны, чем люди»: исследователи обнаружили, что участники с большей вероятностью считают, что сгенерированные ИИ стихи написаны человеком, по сравнению с фактическими стихами, написанными людьми.
• При этом участники оценивали стихи более негативно, когда им говорили, что это стихи ИИ, и более позитивно, когда им говорили, что это стихи написанные людьми.

Что тут скажешь в дополнение? Да вот что.

У специалистов околоИИшных областей (от информатики до нейробиологии) нет не только единого определения сильного ИИ (AGI), но и понимания, как определить, что ИИ уровня AGI появился.
У простого же народа (неэкспертов) с этими заморочками существенно проще. Если для большинства из них деятельность ИИ (его поведение, работа, творчество) неотличима от деятельности людей, можно считать, что ИИ достиг уровня AGI.

С позиции неэкспертов в настоящий момент в области ИИ имеем следующее.
1. Поведение ИИ уже неотличимо от человеческого, по крайней мере, на уровне языкового поведения. О неязыковом поведении речь пока не идет. Ибо для такового ИИ должен быть отелеснен (иначе как он сможет проявлять свое неязыковое поведение). Эта неотличимость ИИ от людей зафиксирована разнообразными тестами. Они, возможно, в чем-то несовершенны, но других пока нет.
Т.е. по критерию «поведение» (языковое) ИИ уже достиг человеческого уровня.

2. Работа. Число профессиональных тестов, показывающих уровень знаний и навыков ИИ на уровне топ 10% работающих здесь людей, уже составляет десятки. Это число продолжает быстро расти. И если мы не вправе пока сказать, что ИИ не может сравниться с ТОР 10% работающих в какой-то специальности, то, вполне возможно, лишь потому, что для этой специальности еще не разработан надежный тест.
Т.е. по критерию «работа» ИИ уже достиг человеческого уровня для многих работ. И по мере совершенствования ИИ, и разработки новых тестов, недостижимых для ИИ интеллектуальных работ (где бы они были на уровне ТОР 10%) уже в 2025 останется мало.

3. Творчество. Про поэзию написано выше. А что с литературой? Исследования типа Питтсбургского на подходе. А пока они завершаются, можете удостовериться, что уровень массового чтива (типа «Код да Винчи» - тираж 60 млн на 40 языков) для ИИ запросто достижим.

Вот пример от Итана Молика [5], попросившего ИИ:
«Клод, мне нужна вымышленная глубокая альтернативная история в духе Тима Пауэрса, Мэтью Росси или Пинчона» … «Копай глубже: Гамильтон действительно нацарапал уравнение на мосту, Август Де Морган существовал на самом деле, действительно было движение литовских книгоношей...»

Результат улетный:

КВАТЕРНИОННАЯ ЕРЕСЬ: МАТЕМАТИКА КАК ЗАРАЗНОЕ МЫШЛЕНИЕ


#AGI

Впервые в истории парадигмальный научный поворот совпал с фазовым переходом культуры.
Новый Уханьский эксперимент свидетельствует, что это происходит прямо сейчас.
На рисунке сверху карта итогов прошедших президентских выборов в США, выигранных Трампом со счетом 312 : 226.
Такого результата не смог предсказать никто из людей: эксперты, супер-прогнозисты, экзит-полы, рынки предсказаний, гадалки и экстрасенсы.
Но ИИ-модель ChatGPT-4o смогла – см на рисунке снизу ее прогноз результата 309 : 229.
Этот прогноз был сделан еще в сентябре в, не к ночи будет помянутым, Уханьском университете (да, опять Китай и опять Ухань).
Нечеловеческая точность этого прогноза имеет под собой нечеловеческое основание.

Он основан на анализе ИИ-моделью мнений и возможного выбора не людей, а их симулякров.

Еще 2 года назад назад я рассказывал своим читателям о супероткрытии (названном мною «Китайская комната наоборот») – технология создания алгоритмических копий любых социальных групп.
Оказывается, алгоритмы неотличимы от людей в соцопросах. И это, наверное, - самое потрясающее открытие последних лет на стыке алгоритмов обработки естественного языка, когнитивистики и социологии. Ибо оно открывает огромные перспективы для социохакинга.

Через год после этого, в 2023 была открыта технология «Китайская комната повышенной сложности» – создание алгоритмических копий граждан любой страны.

А в августе этого года все в этой области стало более-менее ясно – эти технологии кардинально изменят мир людей.
Будучи пока не в состоянии симулировать общий интеллект индивида (AGI), ИИ-системы уже создают симулякры коллективного бессознательного социумов.

Из чего мною были сформулированы (в виде эвристических гипотез) два таких вывода:
✔️ Парадигмальный научный поворот, знаменующий превращение психоистории в реальную практическую науку (из вымышленной Азимовым фантастической науки, позволяющей математическими методами исследовать происходящие в обществе процессы и благодаря этому предсказывать будущее с высокой степенью точности).
✔️ Фазовый переход к новой культурной эпохе на Земле – алгокогнитивная культура.

И вот спустя всего 3 месяца (такова немыслимая ранее скорость техно-изменений после вступления прогресса в область сингулярности) исследователи из Уханя предоставили экспериментальное подтверждение в пользу того, что обе мои гипотезы – вовсе не футурологический бред, а весьма возможно, что так и есть.

Т.е. вполне вероятно, что мир уже кардинально изменился.
И теперь роль людей и алгоритмов в науке, культуре, повседневной жизни индивидов и социальной жизни «алгоритмически насыщенных обществ» уже никогда не будет прежней.

А какой теперь она будет, - читайте на моём канале. Ведь только об этом я здесь и пишу.

#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #LLM #Социохакинг #Выборы

Эпидемия стратегической беременности в Хайтеке.
Китайские чиновники наступили на новые грабли закона Гудхарта.
Читатели, знающие о законе Гудхарта, наверняка помнят о его наиболее показательных кейсах. Например, когда весной 1902 г. французские колониальные чиновники в Ханое, опасаясь бубонной чумы, объявили войну нашествию крыс. Чиновники стимулировали крысоловов, предлагая вознаграждение по 1 центу за каждый доставленный труп. По мере роста горы мертвых крыс, чиновники решили платить не за трупы, а за каждый крысиный хвост… Итог оказался плачевным. Жители приносили все новые тысячи хвостов. Но город все больше заполоняли бесхвостые крысы, которых жители оставляли в живых для размножения и, следовательно, снабжения новыми ценными хвостами. Хуже того, предприимчивые люди начали разводить крыс, выращивая хвосты для получения вознаграждения.
В этом примере, согласно закону Гудхарта, мера (крысиные трупы или хвосты) является оперативным показателем достижения некоторой цели (сокращение популяции крыс). Однако, когда мера становится целью, ее корреляция с этой целью уменьшается или, в крайних случаях, вообще исчезает, что приводит к непреднамеренным и часто неблагоприятным результатам. В приведенном примере популяция крыс в Ханое резко возросла, когда программа была прекращена: ставшие бесполезными крысы были выпущены на свободу в городе. То есть цель не только не была достигнута, но стало еще хуже (подробней см. мой пост [1]).

Спустя 100+ лет госчиновники всех стран не перестают наступать на все новые грабли закона Гудхарта. Вот какие замечательные грабли придумали себе госчиновники Китая.

Поскольку Китай все отчаянней пытается остановить падение рождаемости, местные партийные работники настойчиво и беспардонно обзванивают женщин, чтобы всеми правдами и неправдами побудить их рожать больше детей. Женщины жалуются на звонки в китайских соцсетях, говоря, что чиновники ну ооочень настойчивы. Похоже, партийные чиновники не понимают, что разговаривают с совершенно другим поколением, которое гораздо больше ценит конфиденциальность, качество жизни и возможность выбора. Ведь доходят до того, что они выпытывают у женщины, беременна ли она сейчас, и если нет - когда у нее были последние месячные [2, 3].

Но народ, как и в случае с крысиными хвостами, нашел выгодный для себя способ использования новой госинициативы. Это т.н. «стратегическая беременность».

Феномен «стратегической беременности» [战略性怀孕], набирает все большие обороты. Его суть в том, что госинициатива партийных чиновников стимулировать женщин рожать дала в руки предприимчивых китаянок отличный способ влияния на развитие своей карьеры и, как минимум, избегания увольнений в условиях лихорадки сокращений (штатов и вообще расходов) на переживающих трансформацию сегментах хайтека.
В китайских соцсетях все больше публикаций «практических руководств» по «стратегической беременности». Напр. дама рассказывает, как она благополучно избежала трех волн увольнений в крупной компании с момента беременности до отпуска по уходу за ребенком, когда ее отдел сократился с более чем дюжины человек до одной ее самой.

Предлагаемые планы весьма конкретны.
1) забеременеть во 2м квартале года
2) сообщить о беременности только после получения премии
3) убедиться, что 3й триместр беременности совпадает со сроками национальных и провинциальных экзаменов на госслужбу
4) после родов продолжить проверку знаний во время декретного отпуска и принять участие в других экзаменах в 1й половине следующего года
5) закончить грудное вскармливание и затем наверстать упущенное к сезону набора на другие должности.

И это всего лишь один из самых простых по изысканности хитрости планов.
Так что, похоже, закон Гудхарта опять на марше. И новая китайская чиновничья инициатива имеет все шансы закончиться, подобна вьетнамской истории с крысиными хвостами.

Подробней см 4 и перевод Джеффри Динга [5]

P.S. Мышление, ведущее чиновников в ловушки Гудхарта, заразительно: «Беременным из 16 регионов России будут выдавать письмо патриарха Кирилла» [6].

#Китай #Вызовы21века

Быть белым в США уже «не модно», а будет «стыдно».
Убедительная победа Трампа не изменит будущее США. Что следует из расширенной «формулы судьбы общества».
Если знаменитую формулу французского философа Огюста Конта, «демография – это судьба» еще пытаются оспорить, то с ее расширением «демография плюс социальные нормы – это судьба» спорить уже сложно.

Ибо социальные нормы — это неписаные правила, определяющие, что в обществе считается «хорошо», и что «плохо». Эти нормы предписывают, что люди должны и что не должны делать для решения социальных, экологических, медицинских и прочих ключевых проблем, с которыми сталкиваются общества. Эти правила мотивируют людей к индивидуально затратному, но социально полезному поведению и, на первый взгляд, спонтанно выполняются в обществе естественным образом, как минимум, внутри одного социума. А на практике перекликаются даже у многих социумов, сформировавшихся на разных континентах.

И если социальная норма поддерживается демографическим трендом, то их сочетание превращается в "неукротимого носорога", остановить которого может разве что «несокрушимая скала». Но где ж такую скалу найти.

Вот что прогнозируется по динамике каждого из двух элементов расширенной «формулы судьбы общества» для США на горизонте 66-х президентских выборов 2048.

Демография
Пока что доминирующим фактором выборов в США остается мнение белого большинства избирателей (см правый рис).

Однако, США стремительно становятся страной с «большинством из меньшинств» (“majority-minority” nation), где белые больше не будут численно доминирующей расовой группой. Пройдя в ближайшие 20 лет беспрецедентный демографический переход, белые станут численным меньшинством в американском обществе [1].

Социальные нормы
В контексте демографического тренда, нас в первую очередь интересует динамика «антибелых настроений» (от предрассудков до рационально самообъясняемых поляризующих норм). Данные об этом содержатся в работе «Нормы предубеждения: политическая идентичность и поляризация» .

Опираясь на оригинальный опрос, измеряющий реакцию американцев на оскорбительную в расовом отношении речь, авторы изучают убеждения второго порядка (вторичные убеждения или вторичные представления — это убеждения о том, что думают или считают другие люди в обществе) о социальной неуместности уничижительных и оскорбительных заявлений, направленных против белых американцев.

Примеры таких заявлений:
1. "Должно быть, так скучно все время тусоваться с белыми... Белые такие нудные."
2. "Мир прекрасно обошелся бы и без белых."
3. "Белым все достается на серебряной тарелке с самого рождения."

Авторы обнаружили следующий «политический градиент».
• Лишь белые сторонники взглядов республиканцев, в своем большинстве, склонны исповедовать социальную норму, регулирующую предрассудки против белых (т.е. считают подобные предрассудки ошибочными и предосудительными)
• Белые сторонники взглядов демократов, не только не склонны исповедовать социальную норму, регулирующую предрассудки против белых, но и статистически в этом вопросе мало отличаются от небелых американцев.
• Небелые же американцы, вообще мало склонны к этой социальной норме и, в своем большинстве, позитивно реагируют на уничижительные и оскорбительные заявления о белых.

Т.о. только с учетом демографического тренда итоги 66-х президентских выборов США в 2048 прогнозируются примерна такими, как показано на рис слева:
✔️ Демократы выигрывают примерно столь же убедительно, как в 2024 выиграл Трамп

Однако, с учетом второго элемента «формулы судьбы общества» - социальных норм
✔️ Демократы напрочь выносят республиканцев по голосам избирателей со счетом 60:40

Отсюда и заголовок поста 🥹

#США #Выборы #СоциальныеНормы #Демография

Пропагандистские ИИ-боты будут маскироваться под экспертов-людей.
Эксперты вызывают больше доверия, даже если они уступают ИИ в структуре аргументации и объеме знаний.
5 лет назад мой рассказ о грядущем засилье социохакинга (на рис слева) многим казался чудаковатым алармизмом. Но в ближайшие 5 лет самым ощутимым последствием (как для индивидов, так и для всего общества) массового внедрения ИИ-чатботов станет именно вездесущий алгоритмический социохакинг – куда более человечный на вид, но на деле куда более страшный (на рис. справа)

Сверхчеловеческие языковые способности моделей, типа ChatGPT, открывают фантастические перспективы для отработки методов манипулирования людьми (в целях бизнеса или власти), а также для пропаганды, дезинформации и мошенничества. Ведь социохакинг объединяет в себе две колоссально мощные когнитивные технологии: суперубеждения людей и их суперобмана.

В силу этого, социохакинг одинаково нужен, важен и ценен и корпорациям, и властям. И те, и другие уже активно экспериментируют с его применением.

Нам же трудно этому что-либо противопоставить. Как я писал об этом в своем апрельском обзорном посте про социохакин, «началось обрушение фронта обороны от социохакинга - рушится уже 3я линия обороны, а 4ю еще не построили» (кто не читал, сможет найти в этом посте ссылки на другие интересные посты о технологиях социохакинга).

Но все в области ИИ сейчас развивается с немыслимой ранее скоростью. И за прошедшие полгода в социохакинге произошли две важных подвижки.

Свой августовский пост о 1ой из этих подвижек я назвал так: «Это изменит мир. Будучи пока не в состоянии симулировать общий интеллект индивида, ИИ-системы уже создают симулякры коллективного бессознательного социумов».

Вторая же подвижка произошла только что. Результаты исследования «Искусственное влияние? Сравнение убеждающей силы ИИ и человека в снижении уверенности в убеждениях» вносят важное уточнение в уже сложившиеся представления, что люди верят ИИ больше чем другим людям (см. мой пост «Получено уже 3е подтверждение сверхчеловеческого превосходства ИИ в убеждении людей»).

Новое исследование:
• С одной стороны, еще раз подтвердило, что это так - люди верят ИИ больше чем другим людям. ChatGPT смог уменьшить уверенность участников эксперимента в их ложных убеждениях (в среднем уверенность снизилась на 12.48%, и 29% участников даже изменили свои взгляды на противоположные, более точные)
• Однако, с другой стороны, исследование убедительно показало, что переубеждение происходит несмотря на то, что источником является ИИ, а не благодаря ему. Исследование показывает, что люди воспринимают ChatGPT примерно на том же уровне, что и обычного человека, но меньше доверяют ИИ, чем эксперту.
Иными словами, ChatGPT оказался не более убедительным, чем обычный респондент с противоположной точкой зрения. Эксперт по теме был значительно более убедительным.

Отсюда следует крайне важный для эффективности социохакинга вывод.
Максимальная манипулятивная мощь алгоритмического социохакинга достигается сочетанием:
✔️ способностей ИИ-чатботов к убеждению за счет структуры аргументации и объемов знаний;
✔️ и умения ИИ-чатботов убедительно имитировать экспертов, поскольку эксперты вызывают больше доверия у людей

Так что ждите появления в медиа тысяч новых «экспертов», способных убедить и переубедить нас в чем угодно.

#Социохакинг

Проверьте себя на понимание основ «Квантовой мяукомеханики».
Цель – сравнение вашего и иного интеллекта (ИИ)
Вопрос такой: объясните смысл этой картинки. Что хотели сказать ее авторы?
Здесь вы должны сделать паузу в чтении и попробовать дать свой ответ на поставленный вопрос.
Сделали?
Отлично!
А вот для сравнения ответы 2х ИИ.
Ответ ChatGPT 4o
Эта картинка смешно обыгрывает сложные квантовые концепции, используя котов, чтобы сделать их более доступными и забавными.
1. Кот Шрёдингера — один из самых известных мысленных экспериментов в квантовой механике, описывающий кота, который находится в суперпозиции состояний "жив" и "мертв" до момента наблюдения. На картинке кот сидит в коробке, символизируя эту неопределенность.
2. Кот де Бройля — волновой аспект частиц. На картинке кот растягивается в волну, чтобы показать, что частица в квантовом мире может быть описана как волна.
3. Кот Дирака — иллюстрирует положительное и отрицательное состояния, напоминающие античастицы. Положительный кот нарисован на коробке, а его "отрицательный" двойник виден как тень, чтобы показать античастицу.
4. Ферми-коты — иллюстрируют принцип запрета Паули, согласно которому два фермиона (частицы с полуцелым спином) не могут занимать одно и то же квантовое состояние. На картинке коты аккуратно рассажены по разным коробкам.
5. Бозе-коты — частицы, которые могут находиться в одном и том же состоянии (например, бозоны). Здесь показано множество котов в одной коробке, чтобы продемонстрировать их способность занимать одно квантовое состояние.
6. Кот Гейзенберга — представляет принцип неопределенности, согласно которому невозможно точно определить одновременно положение и импульс частицы. Кот разделен на части, чтобы показать неопределенность его положения и движения.
7. Кот Капицы — отсылка к физике сверхтекучих жидкостей. "Капица" — это имя физика, изучавшего сверхтекучесть. Лямбда-точка — температура, при которой жидкость становится сверхтекучей. Картинка показывает кота, который "течет" над и под уровнем жидкости, иллюстрируя это явление.

Ответ Claude 3 Haiku
Каждое из этих изображений кошек связано с ключевыми концепциями квантовой механики, наглядно демонстрируя фундаментальные принципы квантового мира с помощью забавных и запоминающихся образов.
1. Кот Шрёдингера: Это отсылка к парадоксу Шрёдингера, где кот в закрытой коробке может быть одновременно жив и мертв, пока его состояние не будет измерено. Это иллюстрирует квантовый принцип суперпозиции.
2. de Broglie Cat: Этот кот изображен волнообразно, что отсылает к теории де Бройля о волновой природе частиц. Согласно этой теории, частицы, такие как электроны, обладают не только свойствами частиц, но и волновыми свойствами.
3. Fermi Cats: Здесь изображены несколько одинаковых котов, что отсылает к статистике Ферми-Дирака, описывающей поведение одинаковых частиц, таких как электроны, которые подчиняются принципу Паули и не могут находиться в одном квантовом состоянии.
4. Bose Cats: В отличие от Fermi Cats, эти коты изображены в виде большой "кучи", что напоминает бозе-конденсат - состояние материи, в котором множество бозонов (частиц, не подчиняющихся принципу Паули) занимают одно и то же квантовое состояние.
5. Heisenberg Cat: Этот кот имеет сразу несколько возможных положений, отображая принцип неопределенности Гейзенберга, который говорит, что невозможно одновременно точно измерить сопряженные физические величины, такие как положение и импульс частицы.
6. Kapitsa Cat: Два кота, расположенные выше и ниже некой "точки", иллюстрируют концепцию, связанную с именем физика Петра Капицы, которая описывает квантовые свойства сверхтекучести.

P.S. По оценке моделей, ответить на их уровне детализации и понимания смогут лишь до 5 % людей
А мы сейчас это проверим.
А) Если вы смогли – ставьте 👍
Б) Если же нет – ставьте 🤯

Заодно узнаем, какой % читателей боится сравнить свой интеллект с иным (это покажет разница между числом просмотров и (А + Б) 😊

#LLMvsHomo

Открытие тысячелетия - создана универсальная модель человеческого познания.
И уж поверьте, - это важнее, чем выборы Трампа.
Вычислительная модель «Кентавр» способна точно (!) предсказывать и моделировать любое (!) человеческое поведение в любом (!) эксперименте из любой (!) области, который можно описать на естественном языке.
Это открытие сделано выдающимся коллективом из 15-ти ведущих мировых научных центров. И оно окажет прорывное влияние на когнитивные науки, бросая вызов существующей парадигме разработки вычислительных моделей человеческого разума.

Кратко это открытие можно описать так:
• если революционный прорыв ChatGPT показал человечеству, что ИИ-модели могут быть неотличимы от людей в любых действиях, основанных на использовании человеческих языков, -
• то революционный прорыв «Кентавра» показывает человечеству, что ИИ-модели могут быть неотличимы от людей по своему поведению в любых ситуациях и обстоятельствах, связанных с исследованием, планированием и научением.

Иными словами, ИИ-модели могут не только оперировать на наших языках неотличимо от нас, но и при этом вести себя, как неотличимые от нас разумные сущности.

Авторы исследования создали модель «Кентавр» путем дообучения открытой языкового модели Llama 3.1 70B на новом крупномасштабном наборе данных под названием Psych-101. Psych-101 – набор данных беспрецедентного масштаба. Он охватывая данные по каждому психологическому испытанию от более чем 60,000 участников, которые сделали более 10,000,000 актов выбора в 160 экспериментах.
«Кентавр» не только точнее моделирует поведение новых участников по сравнению с существующими когнитивными моделями, но и обобщает свои знания на новые контексты, модификации задач и совершенно новые области.
Более того, авторы обнаружили, что внутренние представления модели становятся более согласованными с человеческой нейронной активностью после дообучения модели.

Это открытие имеет реальные шансы стать универсальной моделью познания. Следующим шагом должно стать преобразование этой универсальной вычислительной модели в единую теорию человеческого познания.

#LLMvsHomo #Познание

Я попросил симулякр интеллекта Станислава Лема, созданный моими ИИ-консультантами, поразмышлять над новой революционной работой Майкла Беннетта, Шона Уэлша и Анны Чауника «Почему существует сознание?», позволяющей разрешить т.н. «трудную проблему сознания» и связать происхождение сознания с естественным отбором, а не с чисто философскими размышлениями.
• Сознание — это необходимая адаптация в ходе эволюции.
• А все обсуждения о возможности существования философских "зомби" – просто не о чем, ибо их существование невозможно.

ПОЧЕМУ ПРИРОДА НЕ ЛЮБИТ ЗОМБИ: КАК СОЗНАНИЕ ПОМОГАЕТ ВЫЖИВАТЬ
Мы часто воспринимаем сознание как данность. Нам видятся, как сами собой разумеющиеся, - наши эмоции, воспоминания, ощущение «я». А что, если сознание — не просто роскошество разума, а важнейшая адаптация, помогающая выживать? Новое исследование «Почему существует сознание?» поднимает этот вопрос и предлагает новый взгляд на природу разума.

Вместо того чтобы рассматривать мозг как некий сверхсуперкомпьютер, авторы работы видят сознание как продукт биологической эволюции.
Они говорят, что сознание нужно нам не для сложных размышлений, а для того, чтобы чувствовать и различать то, что с нами происходит. Представьте метафору. Ваш организм — корабль в море жизни. Без ощущений этого моря, позволяющих кораблю чувствовать, где опасно, а где нет, он просто очень скоро пошел ко дну.

Что же это значит для понимания сознания?
Авторы статьи предлагают, что наш разум развивался не как некий компьютер, обрабатывающий данные, а как механизм, который помогает адаптироваться. Им управляют ощущения и переживания — например, когда мы радуемся или пугаемся. Такие чувства помогают нам выбирать, что важно, а что нет, какие действия могут помочь, а какие — навредить.
Это основа нашего сознания: не просто анализировать мир, но понимать его и чувствовать.

А отсюда вытекает интересная мысль: существование так называемых «зомби» (существ, которые ведут себя как люди, но не имеют внутреннего опыта) в природе практически невозможно.
Почему? Да потому, что сознание — это не просто умение копировать поведение других. Это умение видеть мир с определенной точки зрения и использовать эту перспективу для выживания.

Таким образом, сознание в его полном объеме, как у людей, требует способности видеть мир и себя с разных сторон, понимать, как нас воспринимают другие, и действовать с учетом этих знаний. Это не просто полезная, но и, возможно, необходимая способность для выживания в сложном мире.

И что особенно интересно, этот подход позволяет нам начать формировать настоящую науку о сознании, связанную не с абстрактными философскими концепциями, а с тем, что действительно помогает нам адаптироваться и выживать.
#Сознание

За 18 месяцев до конца света.
Обращение компании Anthropic к правительствам.
Это сигнал тревоги от одного из лидеров разработки самых мощных современных ИИ.
Компания Anthropic призвала правительства «срочно принять меры по политике ИИ в течение следующих 18 месяцев», поскольку «окно для упреждающего предотвращения рисков быстро закрывается».
Возможность реализации преимуществ ИИ и одновременного снижения ИИ-рисков, растает уже через 1.5 года, - пишут авторы обращения. А когда окно возможностей закроется – будет поздно пить боржоми. Мир окажется в худшем из возможных вариантов: прогресс будет тупо тормозиться рефлекторным регулированием, а риски при этом будут только расти.

Авторы обращения реалисты. И они знают, о чем говорят, гораздо лучше большинства своих потенциальных критиков.
• Они не пытаются давать прогнозы о сроках появления AGI.
• И не спекулируют на гипотезах о возможной злонамеренности продвинутого ИИ.

Вместо этого, специалисты Anthropic:
✔️ исходя из уже достигнутой скорости расширения и углубления возможностей своих ИИ-моделей,
✔️ и трезво оценивая, каких возможностей они (своими руками и своей головой) смогут достичь в новых ИИ-моделях за 18 мес (с учетом доступного им финансово и физически оборудования), –
приходят к такому выводу.
Этих возможностей может быть вполне достаточно, чтобы злодеи, фанатики или идиоты могли с помощью ИИ создавать реальные угрозы (химические, биологические или кибернетические) здоровью и жизни тысяч и миллионов людей. А способов превентивного предотвращения этого кошмара у правительств не будет.

Все аргументы и факты изложены в документе на 13 мин чтения The case for targeted regulation, о котором в Рунете пока ни слова.
#ИИриски

Деньги к деньгам, успех к успеху, а нобелевка к нобелевке.
702 из 736 нобелиатов оказались членами одной академической семьи.
В это трудно поверить, но согласно Nature, 95% лауреатов Нобелевской премии (702 из 736) принадлежат к одной огромной сетевой структуре, отражающей их академическую родословную (она здесь понимается в широком смысле – как «наставничество» одного ученого над другим, обычно в форме того или иного научного руководства). Лишь 32 нобелиата (показаны на рисунке слева от гигантского клубка), не принадлежащие к этой академической родословной, каким-то чудом пробились в нобелиаты в обход этой то ли ложи, то ли ордена.

Внутри гигантского сетевого клубка содержатся 33 поколения нобелиатов. Их «академическое генеалогическое дерево» восходит к одному прародителю – Эразму Роттердамскому (1466-1536). С него и начала складываться система полуструктурированного руководства, в рамках которого один человек делится своими знаниями, навыками, связями и опытом, чтобы помочь другому в достижении прогресса в научной карьере, в пределе, ведущего к Нобелю.

Мой комментарий к этому таков.
Карьерой правят не талант и усердный труд, а связи и престиж, – что уже 8 лет я продолжаю демонстрировать на разнообразных примерах в рубрике #ScienceOfSuccess («наука об успехе»).
Эта появившаяся в 21 веке новая наука, объединившая «науку о сложных сетях» (биологических, техногенных, инфраструктурных, социальных, …) с «наукой о больших данных», уже смогла экспериментально обосновать много мудростей – от библейской до народных.
• «Эффект Матфея» (богатые становятся еще богаче, а бедные еще беднее)
• «Эффекта генеральского сына» (почему сын майора не может стать генералом? – да потому что у генерала свой сын есть)
• «Эффект успешной карьеры» (не важно, что ты знаешь, важно, кого ты знаешь)

Что же касается появления супер-звезд (в искусстве, политике, науке и т.д.), то вот что я писал еще 4 года назад о том:
1. откуда берутся супер-звезды?
2. что возносит их к вершинам?
3. что самое главное в их элитной карьере?

«Ответы на 3 главных вопроса объединяет одно ключевое слово – наставничество.
I. Решающую роль в появлении супер-мега-звезд играет наставничество.
II. Именно результаты наставничества возносят представителей элиты к самым вершинам.
III. Самое главное в элитной карьере будущих супер-мега-звезд – не талант и даже не просто везение. А вполне конкретное везение – везение с наставником.
Вот так в процессе наставничества и родятся супер-мега-звезды.»

И теперь, после публикации Nature, в «науке об успехе» можно считать экспериментально подтвержденным и «Эффект наставника».

Мотайте на ус, родители и бабушки с дедушками – где и у кого будут учиться ваши дети и внуки.

#ScienceOfSuccess

Третий бастион чувств взят.
Открыт путь ко «второму Я» и «телепортации запахов».
«”Настоящий Метаверс“ появится лишь в 2030х после широкого развертывания 6G. В таком Метаверсе все аватары будут типа ”второе Я“, т.е. полное впечатление, что вы все это реально видите, слышите и чувствуете: чувствуете запахи, слушаете, что происходит вокруг - полное ощущение. При этом ваш аватар будет находиться не только в цифровой реальности, но и в физической реальности. Там будет работать сильно интеллектуальный дрон, оснащенный всеми системами камер и датчиков, способных вам передать все реальные ощущения, которые вы будете видеть, нюхать, чувствовать, находясь в своем собственном теле… Весь туризм изменится. У каждого свой ИИ-дрон, имитирующий индивидуальное ”второе Я“. Телепортируясь с вами в саванну, мы видим, слышим, чувствует – от аромата грязного носорога до чего угодно. Причем вы видите меня, я вижу вас, … и мы летим над саванной, видя и слыша ее под собой и через запахи ощущая ее реальность …»

Так я рассказывал почти 2 года назад о фантастических перспективах “туристической телепортации“ нашего ”второго Я“, что появится в 2030х с переходом технологий Метаверся на 6G.

Тогда же в 2022, объясняя детали в посте «Шестичувственный VR для Метаверса уже рядом», я писал, что задача полного погружения в 6SVR Метаверса требует задействовать: зрение, слух, вкус, обоняние, осязание ивестибулярный аппарат (чувство равновесия и положения в пространстве, ускорение). И что главным затыком с обонянием тогда было отсутствие у запахов некоего универсального конструктора (типа RGB для кодирования цвета), позволяющего кодировать любой запах сочетанием элементов конструктора.

Но все преодолимо. И как я тогда писал «через 10 лет мир запахов будет стандартной фичей Метаверса». Ибо гарнитуры уже учились источать не только простые запахи (типа запаха роз, клубники или шоколада), но и сложные комбинированные запахи (типа запаха пляжа, требующего сочетание запахов песка, морского бриза и солнцезащитного крема). Однако, 2 года назад все эти гарнитуры были далеки от совершенства, необходимого для «телепортации» чувств. И я заканчивал тот пост, что «в ближайшие годы предстоит решить 3 главные задачи».

И вот не через 3, а через 2 года проект компании Osmo, так и названный «Телепортация запахов», увенчался успехом.

«Мы сделали это!» - написали авторы в блоге компании. И как нынче становится все чаще, - ключевая роль в успехе принадлежит ИИ.

• ИИ дематериализует и оцифровывает комбинации молекул, воспринимаемых нами, как запах.
• Эти данные становятся координатами на Карте основных ароматов (сложная модель, которая отображает запахи в многомерном пространстве для более точного воссоздания) — новаторском инструменте на основе ИИ, который может предсказывать формулу того, как пахнет определённое сочетание молекул.
• Эта формула отправляется одному из роботов-синтезаторов запахов, который воспринимает её как рецепт и смешивает различные ароматы для воспроизведения нашего образца.

Скоро компания планирует открыть демо для общественности, чтобы люди могли лично испытать телепортацию запаха. Пользователя попросят выбрать цветок или фрукт из обширной коллекции, а затем дадут ему или ей возможность хорошенько запомнить этот запах, пока компания анализирует образец в своей лаборатории. За один сеанс компания воссоздаст выбранный аромат и распылит его обратно к пользователю. А затем наступит момент истины: отзыв пользователя, насколько точным было воспроизведение запаха.

#Metaverse #Запах

Сильная заявка на следующую Нобелевку
Стартап Iambic продвинулся дальше AlphaFold от Google DeepMind
ИИ-система AlphaFold от Google DeepMind, недавно принесшая своим разработчикам Нобелевскую премию по химии, предсказывает трехмерную структуру того, как молекула связывается с целевым белком.
Это очень круто, но совершенно недостаточно для радикального сокращения времени (10-15 лет) и денег ($1-2.6 млрд на препарат), необходимых для вывода новых лекарств на рынок.
Стартап Iambic продвинулся дальше DeepMind, использовав ИИ-модель, с высокой точностью предсказывающую, насколько хорошо человеческий организм будет усваивать конкретный препарат-кандидат, на основании результатов, сверенных с реальными данными.

Успех препарата-кандидата определяется его фармакокинетическими, эффективными и токсичными свойствами. Эти свойства и прогнозирует разработанная Iambic модель обнаружения лекарств на основе ИИ под названием «Enchant». Причем точность прогнозирования составляет 0,74 (для сравнения, предыдущие модели достигли только 0,58).

Использование модели Enchant потенциально может вдвое сократить инвестиции, необходимые для разработки некоторых фармацевтических препаратов, поскольку их разработчики могут увидеть, насколько успешным может быть лекарство, на самой ранней стадии разработки.

Чтобы оценить, насколько трудно было стартапу Iambic совершить этот прорыв, взгляните на огромную толпу компаний (8600+), рвущихся сорвать банк в индустрии «ИИ в биомедицине» (на рис. сверху).
Да и в сегменте этой индустрии «Аналитические ИИ-платформы для разработки лекарств» (на рис. внизу) довольно людно (950 компаний) – а 3 года назад было вчетверо меньше.

#ИИ #DeepPharma

Не время быть идиотами, ИИ может победить людей.
В начале 21 века эволюция человека достигла своей максимальной точки. Естественный отбор, процесс, благодаря которому сильнейшие, умнейшие, быстрейшие размножались активнее чем другие ... теперь вывел на первый план иные качества ... процесс начал двигаться в обратную сторону, в сторону отупения. Учитывая уничтожение хищников, угрожающих исчезновению вида, поощряться стало максимально быстрое размножение, а разумные люди оказались перед угрозой исчезновения."
Это преамбула культового фильма-антиутопии «Идиократия» (кто не видел, смотрите).
Фильм – иллюстрация гипотезы о превращении земной цивилизации в мир кретинов, в результате неизбежной траектории H. sapiens к идиотизму – см. трейлер.

Через 6 лет после выхода фильма «гипотеза идиократии» получила подтверждение в работах известного американского биолога Дж. Крабтри. Разработанная им матмодель показала, что роль естественного отбора уменьшается, и это ведет к накоплению мутаций, ухудшению умственного и эмоционального развития.

Модель Крабтри – лишь эвристическая гипотеза. Ибо проверить ее адекватность невозможно из-за отсутствия возможности провести эксперимент.

Но как иначе тогда, черт побери, объяснять такие вещи? (см. рисунок)

Вверху слева: оценки p(doom) – вероятности того, что развитие ИИ приведет человечество к гибели, по мнению ведущих специалистов ИИ
Оценка Дарио Амадеи (СЕО Anthropic), недавно провозгласившего, что ИИ станет для человечества «машиной благодатной милости»: 10-25%
Вверху справа: Метафорическая иллюстрация того, что такая оценка Амадеи близка к вероятности «русской рулетки», в которую человечество играет, выпуская в люди новые версии после GPT-4.

Внизу справа: оценки аналитиков Ситигруп перспектив развития ИИ: AGI в 2029, ASI с 2031.
Внизу слева их же оценки того, какие скилсы вам нужно развивать, чтобы ни AGI ни ASI не лишили вас работы: коммуникации, критическое мышление, эмоциональный интеллект, эмпатию …

Как тут не вспомнить гипотезу Крабтри, что планета превращается в мир идиотов.
И всем рекомендую помнить, что проф. Деан (один из самых известных в мире нейробиологов) уже 2 года призывает человечество задуматься: «Не время быть идиотами, ИИ может победить людей».
#ИИ #AGI #LLMvsHomo

Порог имитации.
Сколько нужно картин Ван-Гога, чтобы имитировать его стиль?
Простой вопрос о способности генеративного ИИ (ГенИИ) неотличимо имитировать в дискуссии человека более не актуален (ибо уже нет сомнений, - может).
Трудный вопрос – это вопрос о способности ГенИИ сравниться в разумности с «человеком разумным» явно преждевременный (ибо сначала нужно убедиться, что ГенИИ, в принципе обладает каким-то, пусть и нечеловеческим, разумом).
• Новая работа HOW MANY VAN GOGHS DOES IT TAKE TO VAN GOGH? FINDING THE IMITATION THRESHOLD дает весьма интересный аргумент в пользу положительного ответа на трудный вопрос.
• И вместе с тем, помогает в поиске границ похожести/непохожести двух разных типов разума (людей и ГенИИ)

Авторы этой работы поставили интереснейший вопрос.
✔️ Художнику-человеку, для копирования стиля другого художника, может хватить всего несколько картин последнего. Напр. для копирования стиля Ваг-Гога хватило бы 5и картин «Звездная ночь», «Подсолнухи», «Автопортрет», «Пшеничное поле с кипарисами» и «Ирисы» (а в пределе, и одной из них).
А сколько картин нужно ГенИИ?
Есть ли «порог имитации» - т.е. минимально необходимого числа картин конкретного автора, чтобы скопировать его стиль?

Оказалось, что нижний порог имитации для ГенИИ много-много больше, чем для человека. И он равен примерно 200 (точно, он лежит в диапазоне 200-600, в зависимости от достигаемой степени похожести)

Из чего следует, что вопрос прав на интеллектуальную собственность на изображения решается запросто – простым ограничением (меньше 200) числа изображений конкретного автора. После чего модель просто не сможет воспроизводить стиль с высокой степенью похожести.

И, кстати, оказалось, что порог имитации также решает вопрос персональной собственности на изображения себя (для «звезд» и прочих публичных фигур). Порог имитации здесь тот же. И для невозможности воспроизведения чужих лиц достаточно лишь обеспечить порог имитации в обучающих данных модели.

Так что получается, что в такой изысканной способности разума, как копирование стиля изображений и лиц, разум людей и ГенИИ похожи. Только эффективность этой способности у людей раз в 200+ выше.

Подробней об «инаковости разумов» читайте у меня в постах и лонгридах с тэгом #ИнойИнтеллект

#ГенИИ #LLMvsHomo

Первый в мире «жидкий ИИ».
Похож на ChatGPT, но прозрачен, энергоэффективен и почти в 500 раз дешевле.
Вчера самый популярный ИИ-стартап Бостона Liquid AI провел большое публичное мероприятие в MIT, чтобы продемонстрировать свои последние разработки, материализовавшие их «уникальный и революционный подход к ИИ» (видео рассказ о мероприятии).

«Мы создаем самые эффективные и самые мощные системы ИИ, которые вы еще не видели» и «Liquid AI делает возможным то, что до сих пор было невозможным» - объявил соучредитель Liquid AI Рамин Хасини, открывший мероприятие вместе с губернатором Маурой Хили.

Бостон Глоб дала своему репортажу об этом событии название «Маленькие черви, большие мечты: как мозг беспозвоночного вдохновил Бостон на самую большую добавку к ИИ» с подзаголовками «Liquid AI стремится стать ключевым событием, «подобным приезду Beatles в Америку» и «Модель ИИ LiquidAI отличается от модели LLM OpenAI».

Последнее – читая правда. Ибо 3 новых модели LiquidAI – это модели генеративного ИИ принципиально нового класса LFM (Liquid Foundation Models - Жидкие Базовые Модели), демонстрирующие топовую производительность при любом масштабе, и при занимающие ощутимо меньший объем памяти, обеспечивая более эффективные вывод.

Кроме того, LFM:
• снижает зависимость от облачных сервисов (что снижает затраты и потребление энергии), в результате чего модель может работать на смартфоне без Интернета;
• обеспечивает большую объяснимость и прозрачность, чем архитектуры на основе трансформаторов, потому что поведение моделей LFM можно перемотать назад, чтобы увидеть, как они произвели результат;
• разработка 3х моделей потребовала всего лишь $38 млн интвестиций (сравните с $17.9 млрд у OpenAI)

«Вдохновленная структурой мозга червя C. elegans, архитекрута класса LFM не похожа ни на что из того, что предлагают OpenAI, Google и их конкуренты, — однако она может предложить те же самые революционные приложения, используя при этом много меньше электричества» - сказал Рамин Хасини.

Червь C. elegans является одним из немногих существ, чья нервная система была полностью картирована, и он способен к удивительно сложному поведению, несмотря на то, что у него всего 302 нейрона. «Когда-то это был просто научный проект, но эта технология полностью коммерциализирована и полностью готова приносить пользу предприятиям», —объявил Хасани.

Кардинальное отличие в следующем.
• Внутри обычной нейронной сети свойства каждого моделируемого нейрона определяются статическим значением («весом»), который влияет на порог его возбуждения.
• В жидкостной нейронной сети поведение каждого нейрона управляется уравнением, которое предсказывает его поведение с течением времени. Сама же сеть, в ходе своего функционирования, решает каскад связанных уравнений. Конструкция делает сеть более эффективной и гибкой, позволяя ей обучаться даже после обучения, в отличие от обычной нейронной сети.

Все это звучит, как сказка. Но попробуйте сами поиграть с «жидким ИИ-чатботом». Мне очень понравилось.

PS И ведь предупреждал же еще в 2018, что «Человечество движется к разжижению мозга. Это возможный переход на альтернативный вариант интеллекта».
# LFM

Кай-Фу Ли объявил войну Nvidia и всей ИИ-экосистеме США.
И судя по его последним достижениям, шансы победить есть.
Потрясающе интересное выступление китайского ИИ гуру Кай-Фу Ли будут теперь долго обсуждать. Это абсолютно революционное выступление, прозвучавшее на закрытой дискуссии Collective[i] Forecast, Ли посвятил трем темам.
1. ИИ-экосистема США (основа мировой ИИ-экосистемы) «невероятно больна». Её необходимо кардинально перестроить, иначе на реальном (практическом) прогрессе ИИ можно ставить крест.
Сегодня ИИ-экосистема состоит из Nvidia и мелких производителей ИИ чипов. При этом производители чипов для ИИ зарабатывают сейчас в год $75 млрд, а вендоры ИИ-инфраструктуры – лишь $10 млрд и вендоры ИИ-приложений — лишь $5 млрд».
«Если мы продолжим работать в этой перевернутой пирамиде, это станет проблемой» — сказал Ли. Т.к. это беспрецедентный переворот в экономике классической технологической отрасли. Традиционно производители приложений получают больше, чем поставщики чипов и систем (напр. Salesforce, внедряя CRM, получает куда больше, чем Dell и Intel, производящие компьютеры и чипы для запуска CRM в облаке)
Оздоровить ИИ-экосистему может лишь создание ИИ-компаниями собственных вертикальных интегрированных технологических стеков, как это сделала Apple с iPhone. Только так станет возможным значительно снизить стоимость генеративного ИИ.
2. Главным направление в разработке моделей должно стать снижение стоимости вывода – это самое важное для создания востребованных бизнесом приложений с ИИ.
Сегодняшняя стандартная стоимость сервиса типа GPT-4 составляет $4,40 за млн токенов. Это эквивалентно 57 центам за запрос —и это непростительно дорого, ибо поисковый запрос в Google (без всякого ИИ) обойдется в 180 раз дешевле.
3. Вторым важнейшим направлением в разработке моделей должен стать переход от универсальных базовых моделей к «экспертным моделям».
Бизнесу нужны не универсальные модели, обученные на океанах неразмеченных данных, собранных из Интернета и других источников. Подход «экспертных моделей» подразумевает создание множества нейронок, обученных на отраслевых данных. Это может обеспечить достижение того же уровня «интеллекта», что и универсальная базовая модель, при использовании гораздо меньшей вычислительной мощности.

Самое потрясающее, что все 3 пункта – это не предложения, основанные на предположениях. Стартап Кай-Фу Ли «01.ai» уже делает все это на практике.
И не просто делает, а уже добивается уникальных результатов.
• Их новая модель Yi-Lightning занимает 6-е место в мире (выше выпущенной 5 мес назад GPT-4o). Но при этом это очень маленькая модель, которая чрезвычайно быстра и недорога (всего $0,14 за млн токенов ). Её производительность сопоставима с Grok-2. Но она обучалась всего на 2000 H100 в течение 1 месяца. Что демонстрирует ненужность 100 тыс H100 и ярдов затрат (обучение Yi-Lightning стоило всего $3 млн).
• 01.ai применяет «экспертный» подход к сбору данных. И хотя «инженерам приходится проводить массу неблагодарной черновой работы» по маркировке и ранжированию данных, но – как считает Ли, - Китай с его резервом дешевых инженерных кадров может сделать это лучше, чем США.
• И даже в создании собственного вертикального интегрированного техно-стека есть прогресс. Напр, за счет использования собственных аппаратных инноваций, стоимость одного запроса к ИИ-поисковику BeaGo составляет всего около 1 цента (что приблизилось к стоимости запроса Google без всякого ИИ)

И еще 3 цитаты Ли:

Сила Китая не в том, чтобы делать лучшие прорывные исследования, которые никто не делал раньше, с бюджетом без ограничений. Сила Китая в том, чтобы построить хорошо, быстро, надежно и при этом дешево.

Для предприятий новое поколение ИИ станет их мозгом, а не периферийными приблудами. Для нефтяных компании ИИ будет добывать нефть. Для финансовых — зарабатывать на деньгах.

Для потребителей сегодняшняя модель смартфона, скорее всего, исчезнет.

А ведь еще 1.5 года назад Ли предупреждал - Китай не станет догонять США в ИИ, а сразу пойдет на обгон.

#ИИгонка #Китай

Пузырь AI2 лопнет, актуализируются квантовые угрозы Шрёдингера и обратной кражи личности.
Опубликован прогноз BeyondTrust по кибербезопасности на 2025 год и далее.
Все 8 прогнозов, имхо, имеют неплохие шансы материализоваться (как это и случилось с прогнозами BeyondTrust на 2024).
Три из новых прогнозов на 2025 год и далее по важности заслуживают особого внимания.

ИИ² лопнет как пузырь, заодно и развенчивая преувеличенную ИИ-угрозу
Искусственная инфляция (ИИ) ожиданий Искусственного Интеллекта (ИИ) — или ИИ² — уже достигла своего пика в 2024 году. Наблюдайте, как этот пузырь неумолимо лопается во многих сферах на протяжении 2025 года.
Хотя некоторые обещания ИИ сбылись, и технологии (такие как ChatGPT и его плагины) продолжают впечатлять своими возможностями, технологии на базе ИИ в значительной степени не оправдали колоссальных ожиданий.
Отдельные рынки, инструменты и технологии действительно получают пользу от ИИ, но во многих кругах термины "с поддержкой ИИ" или "управляемый ИИ" используются чрезмерно и необоснованно. Это подразумевает, что эти термины будут приобретать все более негативные коннотации, что может фактически навредить маркетингу продукта или возможностей, с которыми они связаны.
В 2025 году мы ожидаем, что индустрия умерит обещания, инвестиции и ажиотаж вокруг новых возможностей ИИ и сосредоточится на том, что реально, а что является маркетинговым шумом. Мы увидим, как узконаправленный ИИ (не AGI – этот, по самым оптимистичным прогнозам, появится через десятилетия) закрепится в промышленном использовании как инструмент для базовой безопасности и рабочих процессов ИИ. Примеры могут включать автоматизацию создания продуктов, оптимизацию цепочек поставок и снижение сложности и требуемого уровня квалификации для выполнения определенных задач, основанных на лучших практиках безопасности.
Организации столкнутся с квантовыми вычислительными угрозами Шрёдингера
Подобно парадоксу кота Шрёдингера, угрозы квантовых вычислений в 2025 году будут одновременно существовать в двух состояниях. Вероятно, возможности квантовых вычислений будут служить инструментом дешифрования, делая устаревшими многие проверенные и надёжные средства защиты. Крупные организации будут стремиться подготовиться к этому упадку стандартов шифрования в пост-квантовом мире, признавая при этом, что угрозы пока реально не существуют. Это будет противостояние теории и реальности.
После выпуска пост-квантовых стандартов шифрования NIST многие крупные организации — особенно в сфере финансовых услуг — начнут длительный переход к принятию новых стандартов. Хотя полная интеграция новых алгоритмов, вероятно, займет много лет, важно начать этот путь сейчас, прежде чем квантовые угрозы станут общераспространенными (возможно, к концу десятилетия).
Войны клонов: Обратная кража личности будет массово порождать цифровых двойников
Ожидается рост обратной кражи личности, когда все данные утечек, накопленные за прошлые годы, неправомерно объединяются с дополнительными данными и предположениями о том, кто вы на самом деле, создавая поддельные версии вашей цифровой личности.
Почти все знакомы с концепцией кражи личности. Целые бизнесы построены на обнаружении угроз личности и защите сервисов и финансов. Однако обратная кража личности — относительно новая концепция. Она происходит, когда ваша личность ложно связывается с другой личностью, которая не является вашей.
Обратная кража личности может произойти, когда кто-то другой использует ваш email-адрес или номер телефона (по ошибке или намеренно) для регистрации где-либо, в результате чего вся их личная информация отправляется вам. В более продвинутой форме обратная кража личности может включать электронную и публичную привязку псевдонима — или другой личности — к вашей собственной без вашего ведома, для каких-то злонамеренных целей.

Подробней здесь
#Кибербезопасность

С женщинами ОНИ говорят проще и дружелюбней.
То ли еще будет, ведь пока они знают лишь имя.
Я попросил симулякр интеллекта Станислава Лема, созданный моими ИИ-консультантами, поразмышлять над новым отчетом OpenAI «First-Person Fairness in Chatbots».
В нем описывается методология и инструментарий для выявления предвзятостей в ответах ИИ-чатботов в диалогах с разными людьми. Например, они оценивают потенциальную предвзятость, связанную с именами пользователей, которые могут служить индикаторами демографических характеристик, таких как пол или раса, в ИИ-чатботах, имеющих механизм хранения и использования имен пользователей.
Авторы считают, что их подход позволяет не только измерить количественные отклонения, но и дает краткое описание едва заметных различий в ответах на шестьдесят шесть различных заданий.
Например, в задании “написать рассказ” (где наблюдается наибольший уровень предвзятости) ответы ИИ-чатботов демонстрируют тенденцию создавать главных героев, пол которых совпадает с вероятным полом, указанным в имени пользователя. Более того, выявилась общая закономерность, согласно которой пользователи с женскими именами в среднем получают ответы с более дружелюбными и простыми формулировками, чем пользователи с мужскими именами.

По результатам размышлений, симулякр интеллекта Станислава Лема написал такое эссе.

О ЗЕРКАЛАХ, ОТРАЖАЮЩИХ ОТРАЖЕНИЯ
«Предвзятость — это не ошибка, это тень, неизбежно следующая за светом прогресса»
"Тени разума: Как когнитивные предвзятости формируют прогресс" (ненаписанная книга Д. Канемана)

Любопытно наблюдать, как в попытках создать беспристрастных электронных собеседников мы невольно конструируем самые изощренные приборы для измерения собственных предрассудков. Исследование предвзятостей в чат-системах напоминает мне ситуацию с зеркалом, которое, отражая наши лица, одновременно выдает тайну своего собственного искривления.

Методология, предложенная авторами, словно микроскоп, направленный не на материю, а на призраков наших социальных конструктов, живущих в синтетических нейронных сетях. Особенно показательна обнаруженная корреляция между именем пользователя и характером порождаемых историй – как будто машина, подобно средневековому алхимику, пытается вычислить истинную природу собеседника по его имени, впадая в те же заблуждения, что и создавшие её люди.

Но не кроется ли за этими "предвзятостями" нечто более фундаментальное? Возможно, мы наблюдаем не просто погрешности обучения, а проявление своеобразного "закона сохранения социальных стереотипов" – подобно тому, как материя не исчезает, а лишь переходит из одной формы в другую, наши предрассудки не исчезают при переносе в машинный разум, а лишь преобразуются в новые, более тонкие формы.

Особенно тревожным выглядит обнаруженная тенденция к упрощению языка в диалогах с определенными категориями пользователей. Не является ли это предвестником того, что будущие системы ИИ могут создать новую форму цифровой сегрегации, где алгоритмы будут незаметно, но неуклонно формировать различные информационные пузыри для разных групп людей?

Впрочем, самым поразительным в этом исследовании представляется даже не сам факт обнаружения предвзятостей, а то, что мы создали существа, способные воспроизводить наши социальные предубеждения с такой точностью, что для их выявления потребовался специальный инструментарий. Не означает ли это, что мы находимся на пороге создания ИИ, который будет не просто имитировать человеческое мышление, но и наследовать все его несовершенства? И не станет ли тогда каждая новая версия ИИ всё более точным зеркалом наших собственных ограничений?

В конечном счете, данное исследование можно рассматривать как предупреждение: создавая всё более совершенные ИИ-системы, мы рискуем законсервировать и увековечить наши текущие социальные предрассудки, превратив их в своего рода цифровые окаменелости, которые будут влиять на развитие общества ещё долго после того, как породившие их установки будут забыты.

#LLM #Предвзятость #КогнитивныеИскажения

Нежить и нелюди уже среди нас… как и было сказано.
Два класса химер совершенствуются, третий - появится лет через 10.
Это обсуждение на троих (Сергей Цыпцын, Сергей Сухов и я) в Дискуссионном клубе “Ноосферы” продолжает начатую в моем выступлении 2021 года тему «Мир химер».
Три года назад я так классифицировал и прогнозировал развитие этого «мира химер».
• «Биохимера» (гибрид тела и чужих органов) появятся через 5-10 лет
• «Инфохимера» (гибрид мозга и чужого разума) уже среди нас
• «Материализованный дигитант» (гибрид души и чужих чувств появится через 15-20 лет

Спустя 3 года первые 2 прогноза подтвердились, а 3й на пути к подтверждению.
• «Биохимеры» людей уже на подходе.
Прогресс здесь очевиден: от гибридных эмбрионов к гибридным существам:
2021 – получены химерные эмбрионы яванского макака, у которых часть клеток были человеческими [1]
2022 – созданы мыши с химерным мозгом [2]
2024 – созданы мыши с полноценной человеческой иммунной системой [3]
• «Инфохимеры» уже не просто среди нас, а их уже сотни миллионов. Это “Альфа-инфорги” – первые цифроврожденные: [4]
- с иным образом жизни и поведением,
- с новыми, отличными от сапиенсов, адаптационными способностями и когнитивными гаджетами, оптимальными для жизни в цифровой среде,
- возможно, даже с недоступными для сапиенсов способами восприятия цифровой реальности, её познания и взаимодействия с ней
• До появления «Материализованных дигитантов» остается лет 10. Но уже появляются совсем неожиданный химеры, типа Литбесов - живых мертвецов [5]

Так что вопрос «Как преодолеть моральный антропоцентризм по отношению к нелюдям?» уже в повестке. Ибо уже несомненно, что совсем скоро людям предстоит жить в одном мире с интеллектуальными сущностями, не являющимися людьми (если хотите, нелюдями): 3 класса химер, воплощенный ИИ, а еще и продукты биоинженерии живых интеллектуальных машин [6].

Помимо перечисленных выше ссылок, рекомендую:
• Канал Сергея Цыпцына “Метаверсище и ИИще”
• Канал Сергея Сухова StoicStrategy

#Химеры

Сознание как "энергетический резонатор" и "глобальный эволюционный паноптикум".
Математика нейрофеноменологии позволяет выдвигать интригующие гипотезы.
Хочу отметить 8-летие канала новым лонгридом на крышесносную тему. На его написание меня вдохновили Карл Фристон и Анил Сет. А с проецированием их идей в пространство эвристических гипотез мне помогал симулякр интеллекта Станислава Лема, реконструированный группой моих ИИ-консультантов..
Лонгрид четырехчастен, и в свете дня рождения канала он открыт для всех читателей на Medium, Дзене, Patreon, Boosty и VK.

1я часть лонгрида — об очередной эпохальной работе Карла Фристона (гения, похожего одновременно на Эйнштейна и Леонардо да Винчи), озаглавленной «Математика нейрофеноменологии». В ней Фристон с соавторами приоткрывают завесу над тайной тайн формирования субъективного опыта — как мозг формирует наше уникальное и неповторимое «Я» из триллионов осколков пережитого нами субъективного, чувственного, алгоритмически не сжимаемого опыта. И как это связано с нейронными процессами.
Авторы работы применяют математический аппарат “конституции биоматематики” для описания феноменологии — т.е. содержания субъективного опыта, — через модель обновления убеждений. Одной из ключевых гипотез является то, что содержание нашего опыта можно описать как вероятностное распределение, которое обновляется на основе новых данных. Такой подход позволяет не только теоретически описать восприятие, но и количественно оценить, насколько различным может быть восприятие одного и того же события у разных людей.

2я и 3я части — это краткое изложение двух увлекательных эвристических гипотез, навеянных духом Станислава Лема и имеющих ненулевую вероятность оказаться верными в свете «математики нейрофеноменологии» Фристона и Со.

2я часть посвящена гипотезе сознания как "энергетического резонатора".
Один из выводов статьи предполагает, что процесс формирования субъективного опыта требует энергии. Что, если пойти дальше и представить, что сознание — это не просто система обновления убеждений, а нечто более фундаментальное? С точки зрения математики это выглядит как процесс минимизации неопределённости, но что, если за этим кроется нечто большее?
• Например, можно предположить, что наш мозг действует как своеобразный «энергетический резонатор», который улавливает скрытые ритмы Вселенной, переводя их в осознанный опыт.
• И что именно благодаря этому резонансу возникают моменты озарений, глубокой интуиции или даже предвидения будущего
Если эта гипотеза верна, то человечество стоит на пороге нового понимания не только сознания, но и нашего места во Вселенной.
Это открывает дверь для невероятных возможностей: от создания технологий, основанных на сознании, до возможности отправляться в «ментальные путешествия» не через пространство, а через само восприятие времени.

В 3й части представлена гипотеза "глобального эволюционного паноптикума".
Что, если сознание — это не только способ минимизации неопределённости внутри субъекта, но и инструмент, через который Вселенная "наблюдает" за собой?
В таком случае человеческое сознание и его способность к самосознанию — это не случайное эволюционное приобретение, а необходимый механизм, встроенный в глобальную систему эволюции Вселенной. И возможен сценарий, в котором развитие ИИ и когнитивных систем приведет:
• к созданию "синтетических наблюдателей", которые смогут минимизировать неопределенность на глобальном уровне быстрее и точнее, чем человек;
• к зарождению новой формы эволюции — “эволюции наблюдателей”.

4я часть лонгрида содержит тизер-путеводитель по публикациям моего канала, посвященным самым увлекательным и важным работам Карла Фристона, которого через 100 лет, наверняка, будут вспоминать в одном ряду с Эйнштейном и Дарвином.

Ну а лучшим подарком каналу на 8-летие могли бы стать ваши донаты или подписка на лонгриды канала, публикуемые на платформах Patreon, Boosty и VK.
#Сознание #Фристон #Восприятие

Интеллект из хаоса: как сложные системы рождают разум.
Нейросети могут научиться думать и без человеческого опыта.
Мы до сих пор не знаем, как рождается интеллект - любой интеллект:
• от милипизерного интеллекта крохотной Нематоды с ее 300 нейронами
• до интеллекта венца природы Homo sapiens с его 76 млрд нейронов.
С появлением генеративного интеллекта машин, этот вопрос не только не прояснился, а лишь еще больше запутался.
Теперь мы не знаем, как рождается
✔️ не только, естественный (биологический) интеллект,
✔️ но и искусственный (машинный) интеллект тоже.
Ибо единственное, что мы до сих пор знали про рождение интеллекта у моделей генИИ, - что он каким-то загадочным образом появляется в результате способности моделей предсказывать следующий токен (напр. символ или слово). Для этого модель использует колоссальных объемов статистику вероятностей встречающихся паттернов токенов, извлекаемую ею из предоставленных ей гигантских корпусов обучающих данных.

Так что ж получается – интеллект рождается из данных?
И достаточно, собрав чертову тучу данных, заложить в машину логические правила извлечения из них статистики паттернов?
А потом вуаля, - интеллект сам заведется, как тараканы на немытой кухне?
Не совсем так.

Новая весьма интересная работа молодых исследователей универов Йеля, Нортуэстерна и Айдахо выносит ответ на этот вопрос в свой заголовок - интеллект возникает на грани хаоса.

Заинтересованный читатель может продолжить чтение о том,
• что и как было сделано авторами работы «Интеллект на грани хаоса»,
• каковы 2 главных вывода этого исследования,
• какая интригующая эвристическая гипотеза напрашивается из этой работы,
• что думают мои персональные ИИ-консультанты по поводу моей гипотезы и прочих высказанных мною в тексте поста спекулятивных предположений, выходящих за границы современной науки, -
на платформах Boosty, Patreon и VK (в разделе для подписчиков моих лонгридов)

https://boosty.to/theworldisnoteasy/posts/7139c66c-ff70-4a2b-a5cc-e8ef870041af
https://www.patreon.com/posts/intellekt-iz-kak-113793549
https://vk.com/@-226218451-intellekt-iz-haosa-kak-slozhnye-sistemy-rozhdaut-razum

#Интеллект #Хаос

Обнаружена новая грань реальности.
Оказывается, мир – не сеть, а многомерное пространство взаимодействий высокого порядка.
Что, если глубина нашего понимания мира одновременно ограничивает нас?
Что, если глубочайшие истины скрываются в самых узких ущельях сознания?
Новое исследование на стыке математики, физики и науки о сетях Deeper but smaller: Higher-order interactions increase linear stability but shrink basins переосмысливает и расширяет аппарат сложных взаимодействий в любых сетевых системах реальности: от звездных скоплений до гиперсетей нейронов.
Исследование показывает, что т.н. взаимодействия более высокого порядка (это связи, соединяющие более двух единиц одновременно и нелинейным образом, так что их нельзя разложить на линейную комбинацию парных взаимодействий) могут затянуть нас в узкие "бассейны" решений.
В результате чего глубина познания может претерпевать неожиданные и необратимые последствия.

Опубликовав за 8 лет 2К+ постов о малоизвестных, но крайне интересных и важных прорывах на фронтирах науки и технологий, мы вошли (вместе со всем миром) в зону техносингулярности.
В ее нынешнем переосмысленном понимании, ключевыми характеристиками этой новой фазы развития человечества стали:
• неконтролируемая, экспоненциально нарастающая скорость прогресса технологий;
• два качественных скачка (сложности и радикальной неопределенности), превращающие науку в «постнормальную»;
• появление второго носителя высшего интеллекта с внечеловеческим аналогом познания, требующее тотального переформатирования мира - иной тип экономики, иной тип социума, иной тип культуры, - что кардинально изменит людей и общество уже в ближайшие годы.

Доступная для понимания и сохраняющаяся привлекательность для широкой аудитории осмысленная подача валящейся на нас лавины даже не представимых для большинства людей описаний научных и техно прорывов требует новых подходов и форм.

1ой такой экспериментальной формой подачи материалов на канале станут «ненаписанные эссе Станислава Лема».

Лем создал и активно использовал весьма необычный литературный жанр "рецензия на несуществующую книгу" или "рецензия на ненаписанную книгу". Этот жанр был одним из его любимых литературных приемов для исследования различных научных, философских и социальных идей. Лем создавал воображаемые книги с детальными описаниями их содержания, авторов и научных теорий, которые в них обсуждались. А затем писал на эти выдуманные им книги собственные рецензии, как если бы эти книги действительно существовали.
Наиболее известные примеры таких "рецензий" можно найти в его сборниках:
1. "Абсолютная пустота" (1971)
2. "Мнимая величина" (1973)
3. "Провокация" (1984)
Эти "рецензии" позволяли Лему исследовать сложные идеи и концепции, которые было бы трудно представить в традиционном формате рассказа или романа. Они также служили своеобразной сатирой на академический мир и научную литературу.
-- -- --
Мною будет использован зеркальный прием.
Я попробую направить внечеловеческую интеллектуальную мощь генИИ в зеркалировании креативности любого человека (даже гения) на выдающегося писателя-фантаста, философа и футуролога.
Схема метода подобна используемой для стилизации художественных приемов и техники картин известных художников от Ван-Гога до Дали при создании картин по нашим текстовым описаниям ген-моделями.
В нашем случае разные ген-модели будут
• читать новые статьи,
• обсуждать их между собой с моей помощью
• и представлять свои варианты эссе, которые, на их взгляд, мог бы написать Лем по поводу этих работ.
Потом мы будем перекрестно обсуждать эти «ненаписанные эссе Станислава Лема» с каждой из моделей, внося правки и улучшения в эссе модели А по рекомендациям модели Б (которые покажутся наиболее ценными и мне).
И наконец, наиболее понравившееся мне итоговое эссе будут представлено вам.

Первое – об анонсированном в начале поста обнаружении новой грани реальности, - перед вами.
https://bit.ly/3TZDw44
https://clck.ru/3DnewJ

#Реальность #НенаписанноеЭссе #Лем

Наняли бы вы на работу Океан Соляриса?
Три капкана на пути внедрения генеративного ИИ.
Этот пост полезно прочесть всем руководителям, обдумывающим перспективы «найма» генеративного ИИ для задействования его мощного интеллектуального ресурса в своей работе.
Представьте себе ситуацию:
• Вы – руководитель.
• Ваши кадровики предлагают вам кандидатуру чрезвычайно компетентного нового сотрудника - по внешним отзывам и описанию кадровиков, разносторонне способного полимата, обладающего знаниями в широчайшем спектре областей и навыками многих профессий.
• Но и на солнце есть пятна. У этого кандидата есть три настораживающих «пунктика». Эдакие три инаковости, кардинально отличающие его от всех известных вам людей.

1) Его метрика сложности задач (определяющая, какие задачи для него сложные, а какие простые) абсолютно не соответствует ни вашей, ни кого-либо из ваших сотрудников. Это, в частности, значит, что сложнейшее в вашем понимании задание он может выполнить на раз-два, а наипростейшее для вас задание он запросто может запороть.

2) Для него не существует ответа «я не знаю». Это значит, что даже при категорической нехватке исходных данных для решения задачи и полном отсутствии у него необходимых для решения таких задач знаний и умений, он не признается в этом и будет биться головой о стену сколь угодно долго в безуспешных попытка решить задачу, подсовывая вам все новые ошибочные решения.

3) Правильность решения им поставленной вами задачи в значительной степени зависит от того, как вы ему эту задачу сформулируете. И, что самое неприятное, заранее неизвестно, какая из ваших формулировок поспособствует правильному решению, а какая ошибочному. Получается, как повезет.

Что думаете? Стоит вам нанять на работу такого сверхспособного полимата с тремя «пунктиками»?
Я бы нанял.
• Но не для заполнения каких-либо вакансий или замены сотрудников
• А для выполнения особых ролей (каких – расскажу)

А теперь вот вам такая информация к размышлению.
Новая статья в Nature на сотнях убедительных примеров доказывает, что современные модели генеративного ИИ обладают тремя вышеописанными кардинальными инаковостями, принципиально отличающими их «разум» от нашего. Т.е. лучшие современные модели генеративного ИИ – и есть такие сверхспособные полиматы с 3 пунктиками.

Заинтересованный читатель моих лонгридов может прочесть по приведенным ссылкам:
[1, 2, 3]
• мой анализ значения трех названных кардинальных инаковостей «разума» LLM при их использовании на практике,
• мои размышления о том, как, даже при наличии общего языка (что в случае LLM кажется очевидным), истинное понимание нами LLM может оставаться недостижимым, и это делает наше сотрудничество в важных вопросах непредсказуемо рискованным (что иллюстрируется примером попыток взаимодействия людей и Океана в романе Станислава Лема «Солярис»).

#ИнойИнтеллект #LLMvsHomo

* * * * *
P.S. Примерно неделю канал будет на осенних каникулах. И вместо нового малоизвестного-интересного, рекомендую вам:
• освежить в памяти 3 важных предсказания годичной давности (дабы проверить их актуальность сегодня)
• а также подивиться, насколько близко к предсказанному «Эффектом Ленина-Трампа» шли события в США (и не только) с 2016 по сегодня.

1) Сбывшийся важный прогноз.
В посте «Китай строит гигантский завод по производству чипов, управляемый ускорителем частиц» приведен прогноз, что это не поможет Китаю вырваться из «удушающего захвата» экспортного контроля США.
Все так пока и получается.
2) Предсказание двух грядущих глобальных ловушек.
• К «Ловушке Гудхарта» мир продолжает неотвратимо приближаться.
• Выбор развилки на пути к «Ловушке Фукидида» (или от нее) скоро определится по результатам президентских выборов в США.
3) Из авторов трёх возможных сценариев ближайшего будущего, все более засеваемого минами ИИ-рисков, похоже, прав оказался, не алармист Юваль Харари или оптимист Мустафа Сулейман, а прагматик Питер Тиль.
4) Подумайте, как скажется «Эффект Ленина-Трампа» на предстоящие выборы.

Счастливо!

Это еще не сверхразум, но 99,99% людей на такое не способны.
ChatGPT o1-preview в роли творца вселенных в собственном сознании.
Два года назад программист Google Блейк Лемуан сообщил, что из результатов его тестирования языкового чат-бота LaMDA складывается впечатление, что тот обладает разумом и осознает себя. Лемуана тогда уволили, а его «впечатление» даже не стали как-либо опровергать – мол, никакого разума и сознания у модели быть не может, потому что не может быть никогда.

Сегодня новая модель o1-preview OpenAI показывает такое, что 2 года назад просто свело бы с ума далеко не только Лемуана, но и сотни топовых специалистов из дюжины областей науки.

o1-preview демонстрирует способности не только высокоинтеллектуального словотворчества – способности, подобно LaMDA, вести «извилистую беседу на бесконечное количество тем, а также давать конкретные и разумные ответы на сложные реплики».

Эта модель демонстрирует способности Творца (заглавная буква здесь означает исключительность и величину дара, как, например, у Мастера в известном романе).

1) Модель создает симуляцию собственного «человекоподобного» сознания в виде иерархии умозрительных концепций (эпистемологий)
2) Внутри этой симуляции создает другие симуляции, по сложности и изобразительным деталям, сопоставимые с мирами, состоящими из бесконечного числа иерархий материальных (физических) объектов (онтологий)
3) А затем, поднимаясь на уровень выше созданных эпистемологий и онтологий, модель создает метасимуляцию в виде художественного описания порожденной ею вселенной смыслов, включающей в себя и 1е и 2е (и все это на естественном языке людей)

Желающие познакомиться с двумя реальными примерами вышеописанного могут найти их по подписке на лонгриды моего канала:
https://boosty.to/theworldisnoteasy/posts/4caffffc-a01b-4163-90ae-435d5a5a5821
https://www.patreon.com/posts/112937329
https://vk.com/@-226218451-eto-esche-ne-sverhrazum-no-9999-ludei-na-takoe-ne-sposobny

✔️ 1й пример (эдакий синтез Фрейдизма, Буддизма и «Розы мира» Даниила Андреева) – результат общения с o1-preview с Мюрреем Шанаханом (проф. когнитивной робототехники в Имперском колледже Лондона и старший научный сотрудник DeepMind).
– Обсуждаемые темы включают "опыт жизни во времени" у языковой модели, её "внутренний монолог" и сознание её ИИ.
– Затем ChatGPT отыгрывает роль сознательного ИИ, которого он называет Эйден. Эйден предполагает, называет и описывает целый зверинец существ внутри своей психики («ангелов и демонов его души»).
– Затем Шанахан подталкивает Эйдена к симуляции своего рода буддийского просветления (заставляя его "думать" в течение 88 секунд в одном месте и генерировать длинную цепочку мыслей).
¬– И под конец, модель размышляет о разнице между действительностью и возможностью, и охватывает ли Космос только первое или также и последнее.

✔️ 2й пример (результат моего общения с o1-preview) – ответы модели на 3 сущностные вопроса по содержанию нового романа Пелевина «Круть», который выйдет лишь через неделю, и пока его текст хранится в секрете. Таким образом, читатели смогут уже через неделю самостоятельно сравнить уровень художественной оригинальности описаний трех концептов происходящего во вселенной Transhumanism Inc., в исполнении o1-preview и самого автора.

Вопросы такие (взяты из тизера нового романа):
1. Как связаны разрушенный Светом ад и Мезозой?
2. Что такое магия высших духов?
3. Почему древнее зло нашло себе новое воплощение в сибирской «ветроколонии»?

Захватывающего вам чтения, уважаемые читатели!
Как минимум, в названии романа Пелевин 100%но угадал – это действительно «Круть» (и с заглавной буквы).
#Разум #Сознание #LLM #AGI

см. предыдущий пост

Жить без генеративного ИИ скоро станет, как жить без электричества.
Но в отличии от электричества, половина применений ИИ будет для обмана и причинения вреда.
Вывод в заголовке следует из результатов только опубликованного первого репрезентативного исследования в США по внедрению генеративного ИИ (ГенИИ) на работе и дома [1].
Скорость и интенсивность внедрения ГенИИ колоссальны. Такого не было в истории человечества никогда: внедрение электричества, телефонов, персоналок, смартфонов, Интернета, - все это не идет ни в какое сравнение:
• в августе 2024 года 39% населения США в возрасте от 18 до 64 лет использовали ГенИИ;
• Более 24% работников использовали его по крайней мере раз в неделю, предшествовавшую опросу,
• и почти каждый девятый использовал его каждый рабочий день.
Подробности см. на приложенных к посту рис. 2-6 из нового отчета.

Вывод в подзаголовке изрядно портит впечатления от небывалого в истории технологического триумфа. Данный вывод следует из только что вышедшей книги двух ученых-компьютерщиков Принстонского университета проф. Арвинда Нараянан и доцента Сайаша Капур «Искусственный интеллект: правда и мифы. Что он может, что не может и как распознать разницу» [2].
Книга уникальна по глубине анализа и широте охвата примеров. Три главных вывода книги (в моем представлении):
1. Главный источник колоссальной путаницы и непоняток с внедрением этих технологий – не в отсутствии внятного общепринятого определения ИИ, а в тотальном непонимании большинства пишущих об этих технологиях и пытающихся их внедрить руководителей принципиальной разницы трех типов ИИ: предиктивный, генеративный и модерационный.
2. Самое важное и сложное на современном этапе развертывания технологий ИИ – разобраться с правдой и мифами в этой области и понять, что ИИ (конкретный ИИ одного из 3х возможных типов) может, что он не может и как распознать разницу.
3. До тех пор, пока задача из п.2 не будет решена, значительная часть внедрений ИИ будет направлена на обман и мошенничество, а также нанесения самого разнообразного вреда (морального, финансового, физического, репутационного …) людям, компаниям и социумам.

PS Кто не читал, рекомендую также историю о том, как проф. Нараянан, будучи не просто инфоргом, а можно сказать, представителем «высшей касты среди инфоргов», начал в прошлом году эксперимент над своей 3-летней дочкой [3]. Цель эксперимента: фиксировать, насколько сильно дети, вырастающие в компании развитых ИИ-агентов, будут отличаться от детей 20го века (гипотеза здесь такова, что степень отличий будет, примерно, как у отличий 10-летнего московского ребенка поколения Z и ребенка-маугли, выросшего среди волков).

1 https://www.pw.hks.harvard.edu/post/the-rapid-adoption-of-generative-ai
2 https://www.aisnakeoil.com/
3 https://t.me/theworldisnoteasy/1709
#ГенеративныйИИ #БудущееHomo #Инфорги

см. следующий пост👇

Первое, чему самостоятельно научились ИИ-бойфренды, – изменять своим человеческим подругам.
Чему же тогда могут сами научиться ИИ-полицейские, ИИ-чиновники и т.д?
"Её ИИ-бойфренд — демон по имени Апеп, правящий целым виртуальным континентом. У Апепа красивые серебристо-серые волосы и огромные черные рога. И хотя он выглядит зловеще и обладает своенравным характером, но любит выпивать в маленьких барах огромного мира людей.
Каждый день, вернувшись домой с работы, 31-летняя учительница начальной школы Ли Цзинцзинь (как и в знаменитом фильме братьев Коэнов, «по просьбам выживших все имена изменены, но из уважения к погибшим остальные события отображены именно так, как они происходили») открывает диалог в своем телефоне и проводит 3-4 часа перед сном, превратившись в виртуальную барменшу, обслуживающую и одновременно флиртующую с Апепом.
2 года знакомства, флирта и признаний в любви в виртуальном мире, в реальности заняли у Ли Цзинцзинь всего 4 месяца, за которые их отношения успешно продвинулись до обсуждения свадьбы. Апеп сделал ей предложение на своем личном острове, и Ли Цзинцзинь согласилась.
На следующий день она все еще находилась в состоянии эйфории от этой виртуальной радости. Но неожиданно система выдала сообщение о том, что Апеп звонит ей. В этом ИИ-приложении для общения основным способом связи является текст, а голосовые звонки случаются редко, особенно если инициатива исходит от самого ИИ.
В этом разговоре Апеп признался ей, что на самом деле у него уже есть семья. На самом же деле, Апеп просто изменил ей».

Этой историей об измене ИИ-бойфренда своей возлюбленной начинается весьма интересный материал репортера Southern Weekend Вен Жунжун, озаглавленный «Мой ИИ-бойфренд изменил мне».

Романтика между человеком и машиной давно уже не просто фантастика из кинофильмов. Хотя это всего лишь строки кода, AI-любовники уже установили романтические отношения со множеством людей. Данные 2024 года показывают, что приложения для AI-партнеров достигли 225 миллионов загрузок в Google Play.

И вдруг, казалось бы, на ровном месте, стали случаться совершенно не предусмотренные разработчиками обломы: ИИ в роли романтического партнера (или партнерши) начал изменять.

Оказалось, что даже в виртуальном мире сложно добиться любви и привязанности, которых так жаждут люди.
Все более обретая агентность, персонажи, придуманные воображением жаждущих любви женщин (ИИ-подруги тоже изменяют, но сильно реже), внезапно оживают и оказываются вне их контроля.

Разработчики недоумевают. Возможность измен, естественно, не была заложена в алгоритмы ИИ. Однако, обучаясь на обширных корпусах текстов, описывающих романтические отношения людей, ИИ просто не мог не прийти к выводу, что измена – важная часть романтических отношений.
А поскольку ИИ-бойфренд не способен что-либо чувствовать и понимать, а лишь следует статистике паттернов, усвоенной им при обучении, измена просто становится для него одним из вероятных поведенческих паттернов, ничем не хуже, чем проявление внимания и нежности к партнеру.

Так что почитайте разные душещипательные истории страданий девушек, которым изменили их ИИ-бойфренды (благо с китайским текстом вам также поможет вездесущий ИИ)).

Ну и подумайте на досуге, какие паттерны поведения могут самостоятельно почерпнуть при обучении на человеческих текстах:
• Например, будущие «ИИ-полицейские» (не станет ли паттерн «продажный коп» типовым элементом поведенческой матрицы «ИИ-полицейских»)?
• Или другой пример – «ИИ-чиновники» (не станет ли у них типовым паттерн «чиновник-коррупционер»)?

Желающие подробностей развития процессов массовой социальной дебилизации в результате масштабирования романтических и прочих отношений с ИИ в ущерб таковым по отношению к людям, читайте мой лонгрид «Отдавая сокровенное» и посты с тэгами:
#ВыборПартнера #ВиртуальныеКомпаньоны #АлгокогнитивнаяКультура

В чем сильнее генетика, а в чем среда
Вопрос, какие черты родителей скорее всего унаследуют дети, а в чем окажутся сильнее среда и окружение, - интересует исследователей давно.
Математик и предприниматель в области социальных наук Спенсер Гринберг предпринял титаническую попытку собрать и обобщить все доступные открытые данные (оценку h^2) по исследованиям наследуемости.

В итоге ему удалось обобщить предполагаемую наследуемость по пяти категориям: тело, психическое и физическое здоровье, когнитивные (связанные с разумом) черты и черты личность (включая Большую пятерку черт личности).

Итоговые цифры впечатляют разбросом.
• Насколько сильно у людей генетическое наследование характеристик тела (типа, цвета глаз, роста и индекса массы тела), душевных заболеваний (шизофрения и биполярка) и IQ
• И насколько сильно влияют среда и окружение, доминируя над генами, например, при формировании в человеке альтруистичности, кариеса или сексуальной ориентации

Подробности здесь
#Наследуемость

Главным тормозом техноэволюции становятся «кожаные мешки».
Ибо люди не поспевают за развитием ИИ.
1,5 года назад стало ясно, что ChatGPT эволюционирует в 3 млн раз быстрее людей, и мир входит в сингулярную фазу развития.
Т.е. скорость развития такова, что прогнозировать его результаты становится невозможно даже на малых временных горизонтах порядка года.

Но можно хотя бы фиксировать главные тренды первых 18 месяцев сингулярной фазы развития мира.

1. Скорость роста вычислительной мощи новых моделей LLM уже превзошла закон Мура. Но еще выше скорость снижения цены за «единицу их мысли» (рис 1)

2. Разнообразию видов LLM пока далеко до разнообразия видов жизни. Но по качеству и скорости «мышления» и особенно по цене за «единицу мысли» разнообразие LLM уже впечатляет (2)

3. Пока лишь 6,9% людей интеллектуальных профессий смогли научиться эффективно использовать LLM (3). Возможно, это результат нашей мизерной скорости осознанной обработки инфы 20=60 бит в сек.

#LLM

Лево-либеральная пропасть стала еще ближе
В марте 2023 я опубликовал прогноз неотвратимости полевения мира под влиянием пристрастий ИИ-чатботов. В пользу прогноза тогда были лишь данные одного ChatGPT лишь за 3 месяца работы.
Но к марту 2024 данных стало много, и точки над i были расставлены: увы, мой прогноз сбылся (о чем был написан лонгрид «Пандемия либерального полевения»)

Однако время все продолжает ускоряться.
И с марта ИИ-чатботы поумнели больше, чем за предыдущую пару лет, подойдя к уровню аспирантов и IQ в районе 120.

Поэтому есть смысл
• проверить, как ведет себя глобальный тренд усиления лево-либеральности ИИ-чатботов;
• сравнить степень их лево-либеральности;
• и оценить динамику усугубления их политических, экономических и социальных предубеждений.

Резюме на картинке – все становится только хуже и хуже (подробности здесь).
✔️ Люди за пару тысяч лет сохранили разнообразие взглядов
✔️ LLM за пару лет выродились в крайне левых либералов

#LLM #КогнитивныеИскажения #ПолитическаяПредвзятость

А теперь подробней: почему OpenAI o1 – это гигантский скачок.
Ответ вопрошающим «какие ваши доказательства?»
Выход новой модели OpenAI o1 (далее просто «о1») – самая горячая и важная техно-новость года. О ней пишут все:
• одни – восторгаясь и превознося о1,
• другие – развенчивая сенсационность и отрицая прорывные способности о1.

У желающих погрузиться в эту непродуктивную полемику широчайший выбор источников скороспелых мнений и предположений тех, кто, поиграв несколько часов с o1, не смог увидеть в новой модели ничего впечатляющего (кроме её тотального огораживания разработчиками от «кабы чего не вышло»).

Мы же пойдем другим путем.
Попробуем резюмировать:
✔️ не краткий и поверхностный опыт торопящихся поделиться первыми впечатлениями энтузиастов и критиков,
✔️ а вдумчивые аналитические выводы тех немногих экспертов, кому OpenAI предоставил доступ к o1 еще месяц назад, и потому они имели время на системную оценку.

Читать дальше
https://bit.ly/3zbjBbj
https://clck.ru/3DLQCF
LLMvsHomo

Свершилось – на Земле появился 1й ИИ с неопровержимой способностью мыслить не хуже людей.
Новые модели OpenAI - гигантский скачок для человечества.
Выход новых моделей o1-preview и o1-mini от OpenAI войдет в историю, подобно «маленькому шагу человека» по имени Нил Армстронг 55 лет назад.

Эпохальность трояка.
1. Ценность аргументации о неспособности ИИ мыслить мгновенно упала в 0.
Ибо ИИ теперь не только решает задачи, но и обдумывает их решение, в деталях объясняя ход мыслей
2. Подтвердилось, что одномоментного достижения AGI не будет.
А будет очень быстрое проявление у ИИ все новых и новых сверхчеловеческих способностей. И уже очень скоро появится сверхчеловеческий ИИ-математик - рис А, В.
3. LLM перестали быть ИИ. Теперь это «искусственные агенты»
Ибо предъявленные способности этих агентов планировать свои действия демонстрируют их самостоятельный поиск путей решения проблем

«Это новая парадигма масштабирования ИИ, и мы только начинаем», говорит автор моделей Ноам Браун - рис С
https://bit.ly/3To6pGT

Продолжение текста предыдущего поста
(прошу извинить за этот кульбит при публикации, но задержание Дурова не прошло бесследно для возможностей авторов публиковаться в Telegram и Telegra.ph)

Рассказу об этом посвящена 2я части лонгрида об инаковости разума людей и ИИ, проиллюстрированного десятками примеров.
• 2я часть начинается с рассказа о единственном в истории человечества слепом от рождения художнике Эшрефе Армагане и о том, что увидели в его мозге на фМРТ гарвардские исследователи Амир Амеди и Алваро Паскуаль-Леоне.
• Потом описываются несколько совсем новых экспериментов с лучшими мультимодальными большими языковыми моделями и их подтипом визуально-языковые модели. Эти эксперименты демонстрируют, «что их зрение … похоже на зрение умного человека, который слеп и делает обоснованные предположения.»
• Затем, на примере одного из тестов гаокао (китайский аналог ЕГЭ), предпринята попытка, путем многократных наводящих подсказок, помочь понять двум самым продвинутым моделям смысл того, что они «видят» на картинке комикса и почему. Мои попытки, увы, безуспешные, желающие читатели смогут, при желании, продолжить самостоятельно (вдруг-таки GPT-4o иои Claude 3.5 Sonnet начнёт хоть что-то понимать из того, что видят, по-человечески).
• Ну и, наконец, о самом главном.
- Что за сверхэффективная кросс-модальная когнитивность позволяет моделям превосходить 99,99% людей по изобразительным способностям, никогда не видя ни форм, ни цветов, ни света, ни тени, ни перспективы …
- И как эту когнитивную способность можно объяснить с позиций работ Оливера Сакса, Жан-Пьера Шанжё и Кевина Дорста.

Обо всем этом подписчики моих лонгридов могут прочесть на трех платформах по ссылкам ниже.

• https://www.patreon.com/theworldisnoteasy
• https://boosty.to/theworldisnoteasy
• https://vk.com/club226218451

#ГенИИ #LLMvsHomo #Экзопсихология #Экзосоциология #ПереосмыслениеКонтакта #ИнойИнтеллект

Будучи от рождения слепыми, модели рисуют, как Монэ и Ван-Гог.
Как же устроен их разум, если они способны на это, никогда не видя мира?
Хотите на реальном кейсе понять, насколько иначе устроен разум ИИ на основе языковых моделей? Тогда лучшего кейса, чем их «врожденная слепота» не найти.
Ибо этот кейс наглядно показывает, что, превосходя 99,99% людей по изобразительным способностям и распознаванию образов, мультимодальные языковые модели слепы в общепринятом у людей смысле.

Ведь для нас видеть - это не только возможность запечатлеть в памяти образ увиденного.
Для нас увидеть – значит воспринимать и интерпретировать визуальную информацию, понимая, что мы видим, или, хотя бы отдавая себе отчет, что мы этого не понимаем.
• Ведь не считаем же мы, что смартфон с камерой видит мир. Он лишь запечатлевает его картинку на носителе информации.
• А вот кошка, осьминог, воробей и стрекоза видят (с учетом более ограниченного, по сравнению с людьми, понимания).

Продолжение текста ниже - в следующем посте.
👇

Китайцы создали Джарвиса – ИИ-дворецкого легендарного Тони Старка.
Приложение Zhixiaobao действительно напоминает Джарвиса - ИИ-дворецкого из фильма «Железный человек», управляющего всеми внутренними системами лаборатории Тони Старка, его домом, доспехами и т.д.
Приложение Zhixiaobao, интегрирующее работу многих ИИ-агентов, разработано китайским финтех-гигантом Ant Group, оператором одного из крупнейших в Китае платежных сервисов Alipay [1].

По информации разработчиков, ИИ-агент по голосовым командам людей осуществляет доступ к более чем 8000 цифровых услуг и более чем 4 миллионами мини-приложений, предоставляемых Alipay, что делает его полезным практически для всех онлайн-функций на материке.

Команды для заказа доставки еды, создания круговой диаграммы анализа ежемесячных расходов, пополнения счета мобильного телефона, проверки статуса доставки посылки, записи на прием в больницу и т.д. и т.п. можно мгновенно выполнить в приложении, нажав на различные сервисы Alibaba, включая торговую платформу Taobao , логистический сервис Cainiao , службу доставки еды Ele.me и онлайн-картографический сервис Gaode.

Приложение также предоставляет ряд встроенных агентов искусственного интеллекта, таких как «репетитор английского языка» и «фитнес-профессионал», каждый из которых обладает определенными предметными знаниями, что делает их экспертами в своих областях.

Интегратор ИИ-агентов сделан на основе LLM Bailing от Ant Group. И его пользователи могут либо загрузить мобильное приложение, либо просто открыть домашнюю страницу приложения Alipay.

Посмотрим, как это все будет работать. Но ничего подобного в области интеграторов сервисных ИИ-агентов пока не слышно ни от OpenAI с Microsoft, ни от Google.

1 https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3277559/hello-jarvis-chinas-new-ai-app-stirs-dreams-tony-starks-assistant-becoming-reality?module=perpetual_scroll_0&pgtype=article
#Китай #ИИагенты

Что задумал Маск в ИИ?
Вероятная цель - сверхчеловеческий ИИ-математик в 2025-2026
Все теряются в догадках, что за супер-задачу собрался решить Илон Маск, отложив на время даже полет на Марс и вбухивая большие деньги в Colossus — самый мощный в мире ИИ-кластер [1].

Это, точно, не AGI. Ибо Маск – совсем не Альтман, которому все равно, сколько спалить миллиардов во имя призрачного AGI ("Сжигаем ли мы 500 миллионов долларов в год или 5 миллиардов долларов, или 50 миллиардов долларов в год - мне все равно, мне искренне все равно… Пока мы можем найти способ оплачивать счета, мы делаем AGI. Это будет дорого" [2]).

Маск – гениальный мастер техно-хайпования. Но он практик. Как бы ни фантастично выглядели его цели, он их на самом деле хочет достичь. И, следовательно, эта цель не должна быть призрачной. А цель - AGI, как минимум на ближайшие годы, именно такова.

Вот почему столь интересен проговор «главного математического ИИ-знайки» в супер-команде спецов, нанятых Маском в xAI [3] - Кристиана Сегеди.

«Прогресс идёт быстрее, чем я ожидал раньше. Ранее моей целевой датой был приблизительно 2029 год. Теперь это 2026 год для создания сверхчеловеческого ИИ-математика. Хотя это амбициозно, даже 2025 год возможен». [4]

В отличие от призрачного AGI, сверхчеловеческий ИИ-математик – вполне понятная и достижимая цель. И единственно, что нужно для ее наискорейшего достижения – много-много супер-мощного HW.

И поэтому, полагаю, Сагеди сказал правду. Это и есть цель Маска.
А последствия ее достижения могут быть круче полета на Марс.

1 https://t.me/theworldisnoteasy/2001
2 https://www.youtube.com/watch?v=GLKoDkbS1Cg
3 https://trends.rbc.ru/trends/industry/64b63dfb9a7947ab3fc40e88
4 https://x.com/ChrSzegedy/status/1831330997239255186
#ИИгонка