Чтобы понять как "думает" искусственный интеллект (ИИ), а также может ли он угрожать человечеству, достаточно понять как он работает. А принципы работы его совершенно просты и понятны. Более того, каждый из нас с ним сталкивается буквально каждый день. И часто его даже ругают или подсмеиваются над ним, не отдавая себе отчета, что это и есть он - искусственный интеллект!))
Ниже я расскажу об этих принципах работы ИИ. Как я уже сказал, в этом нет ничего сложного.
Последнее время, после появления ChatGPT, который пишет даже дипломные работы, интернет буквально взорвался обсуждениями успехами искусственного интеллекта.
Некоторые просто восторгаются, другие рисуют катастрофические картины, что сначала ИИ лишит всех работы, а потом вообще уничтожит ненужное ему человечество. Третьи наоборот рисуют радужные картины, что скоро ИИ начнет делать научные открытия отправит человечество в дальний космос и снабдит его безграничными источниками энергии.
Что из этого правда, а что нет будет совершенно понятно после прочтения этой статьи.
Если очень коротко, ТО что, по крайней мере, сейчас понимается под ИИ это всего лишь... статистика. А все разговоры про нейросети, это всего лишь способ отработки этой статистики.
И даже то, что, якобы, нейросети и ИИ на их основе, могут самообучаться - неправда. Они могут ОБУЧАТЬСЯ, если получают обратную связь, как правило от человека.
С принципиальной точки зрения это не сильно отличается от того, если бы сам человек стал что-то подкручивать/настраивать в алгоритмах, в тех случаях, когда его не устраивает результат работы этих алгоритмов.
Единственное, нейросети/ИИ делают это значительно быстрее. Впрочем, и ресурсы которые они потребляют, особенно на свое "обучение" просто не сопоставимы даже не с одним человеком, а совсем человечеством, особенно если учесть количество связей.
Внедрение искусственного интеллекта в нашу жизнь началось с того самого Т9, который мы то ругаем, то смеемся над ним. Хотя...
концептуально ИИ был фактически описан еще в 1975 году в фильме "Три дня Кондора", где обычные гражданские люди, точнее не совсем обычные, а "читающие абсолютно всё", заносили прочтенные факты в компьютер, который уже искал среди этих данных совпадение с реальными операциями ЦРУ, для поиска утечек.
Но этот симбиоз читающих людей и вычислительной мощности компьютера позволил обнаружить, что отдельные люди внутри ЦРУ ведут несанкционированную деятельность.
К этому мы еще вернемся чуть позже.
Первые варианты Т9 угадывали слово по нескольким первым буквам. Точнее даже просто предлагали варианты слов из словаря с таким началом из букв.
На следующем шаге стали не просто предлагать варианты слов, а с учетом их частотного анализа. Ведь чем чаще слово употребляется, тем с больше вероятностью именно его, а не другой вариант вы хотите набрать на клавиатуре.
Очередным этапом развития стало предугадывание уже не окончания слова, а следующего слова. Опять таки исходя из статистики - чем чаще встречается такая последовательность слов, чем выше она предлагается в вариантах выбора.
Самый простой пример - это поисковая строка Яндекса или Google.
Хотя они оперируют фразами, как с целыми длинными словами, и статистика набирается только по тому, что когда либо набирали в поисковой строке.
Ну а далее по такой же схеме.
Стали учитывать не только последнее слово, а множество предыдущих слов, фактически контекст.
С учетом:
- вариативности
- обратной связи ("обучения")
- небольшой случайности в выборе близких вариантов (иначе на один и тот же вопрос всегда получался бы один и тот же ответ)
- гигантских вычислительных мощностей
С достаточно высокой вероятностью получается вполне осмысленный текст, особенно если сделать несколько попыток с уточнением. Получается так хорошо, что результат можно даже сдать как дипломную работу.
Примечание:
интересно, что экспериментальная физика элементарных частиц работает точно также, только в обратную сторону, когда по окончанию "фразы" (набором "слов" выступают зафиксированные частицы, которые являются "смысловым" продолжением распада исходной/начальной частицы.
Бозон Хиггса на БАК никто и никогда не наблюдал. Наблюдали наборы конечных частиц ("слов"), которые "логически" могли появиться только из бозона Хиггса.
Правда, никто это не называет ИИ, иначе бы наверное пришлось отказать от авторства научных статей))
Еще один пример из личного опыта:
классе во втором я решил выучить английский язык и спросил какие буквы русского языка заменяются на какие английские буквы.
Мне объяснили, что заменять надо не буквы, а слова.
Значительно позже я понял, что фактически заменять надо не словами, а целыми предложения, ЯЗЫКОВЫЕ ЦЕПОЧКИ, которыми ДУМАЕТ и ГОВОРИТ человек).
Еще позже я понял, что некоторые смысловые конструкции хоть формально и можно перевести, например "цвет цветущей сакуры" с японского, но их полный смысловой и эмоциональный окрас не подвластен переводу, как так это уже культурная среда, я не формальный язык.
Еще одним примером является табуированная лексика, когда одно и то же слово в зависимости от контекста или даже просто эмоционального состояния может передавать диаметрально противоположные смыслы.
Надеюсь теперь понятно как работает ИИ. Теперь можно переходить к тому, что он сможет, а что нет.
И начнем мы вот с такого примера.
Не знаю замечали вы или нет, но некоторое время назад, проверка правописания в браузере иногда предлагала заведомо ошибочные варианты. Происходило это, по всей видимости, потому, что большинство людей писало это слово неправильно, и грамматическая система думала что именно такой вариант правильный - именно в таком варианте чаще всего встречается это слово.
Другой пример, когда Яндекс путает кубометры и килограммы, а Google метры с километрами.
В этом нет ничего удивительного. Люди тоже путают.
Я, например, встречал человека, который утверждал, что самолеты летают на высоте 10 000 километров. Он правильно запомнил цифру, но неправильные единицы, как и Яндекс с Google. То есть, он НЕ ПОНИМАЛ то, о чем говорил (толщину атмосферы и тд)!
На этих примерах видно, как пределы "разумности" искусственного интеллекта, который построен на статистической обработке массива письменных источников, так и то, что он может и что нет.
✅ ИИ может написать похожий текст, если он когда-то был написан. Еще лучше, если он был написан множество раз с небольшими вариациями.
✅ Он может найти какие-то закономерности, которые присутствуют в исходных данных, но которые не осознаются людьми из-за огромного объема этих данных. Хороший пример этого как раз показан в упомянутом выше фильме "Три дня Кондора".
Ну а теперь, когда стали понятны принципы работы искусственного интеллекта и мы разобрали некоторые примеры, можно переходить к анализу...
У кого искусственный интеллект может забрать работу
Журналисты
Думаю вам уже стало понятно, что первыми жертвами ТАКОГО (на основе массива текстов) искусственно интеллекта станут журналисты, которые зачастую не понимают (как и ИИ!) то, о чём пишут, но пишут грамматически правильно и стилистически красиво.
Писатели
Писатели также находятся в зоне риска. Где-то читал, что все сюжеты сводятся к 10 или 20 базовым сюжетам и их комбинациям.
Художники
Уже есть реализации ИИ, которые рисуют картины по некоторым словесным описаниям.
Юристы, судьи и врачи, ставящие диагноз
Так же уже есть первые попытки внедрить ИИ в эти сферы деятельности. На самом деле, они даже более просты для ИИ, так как есть достаточной органиченный набор правил.
Поисковики
Microsoft уже вложил миллиарды долларов в ChatGPT, а инженеры Google серьезно задумались, ведь поисковый движок - это скелет на котором держится "Империя добра" и если он станет терять популярность, то и Alphabet Inc. не долго протянет.
А ChatGPT фактически делает тоже самое - ищет тексты, только ответ предоставляется менее бездумно.
Кодеры и программисты
Языки программирования еще более просты, чем обычные языки или какой-нибудь свод законов.
Водители
С водителями непонятно.
В этом случае высока цена ошибки. Хотя и люди ошибаются и даже может быть чаще , что тоже приводит к фатальным результатам.
Но психологически и эмоционально общество может быть не готово к тому, что людей будут убивать ошибки машин.
Но самое главное то, что это... совсем другой искусственный интеллект❗
Его статистика основывается совсем на других исходных данных, по другому натренированный и... ЛОКАЛЬНЫЙ! Его вычислительные мощности должны располагаться внутри машины, а это резко снижает его "интеллект" 😂!
Научная деятельность
Если говорить про естественные науки, то с одной стороны, его уже используют и достаточно давно в ядерной физике, как я написал выше.
С другой стороны, если новые идеи нигде не написаны, то и искусственному интеллекту негде их "подсмотреть", то они и не могут у него появиться.
Сейчас он способен решать задачки по математике за 2-3 класс. Но и то, только потому, что такие решения были множество раз написаны людьми. То есть это не решения на основе логики, а опять таки, на основе "литературы", литературщины, как я часто говорю)).
Далее вы и сами, надеюсь, сможете проанализировать те или иные профессии и понять, угрожает ли им то, что ИИ заменит работников этих профессий.
Совсем осталась не раскрыта тема того, может ли искусственный интеллект мыслить. Но об этом в другой раз.
Алексей
Пока ИИ не захватил сферу торговли, вы еще можете успеть обучиться и начать :)
ps
А здесь пример "хрени", которую написал ИИ про теорию относительности. Приплел даже теорию эволюции и таблицу Менделеева))
‼️🔴🚩⚠️ВНИМАНИЕ: ⚠️🚩🔴‼️
здесь комментарии закрыты, так как статья не формат для канала. Если хотите обсудить это можно сделать здесь.
