Уже не раз писал про так называемые ИИ, ИР, а теперь ещё и нейросети.
Удивительно, как быстро внедрились эти понятия в современную жизнь.
Дети через нейросети пытаются облегчить себе учёбу.
Взрослые, не имея соответствующего образования, опыта, знаний, только некие предчувствия и задумки, начинают писать стихи, рассказы, картинки, даже снимать кино.
Причём чем больше развиваются этот инструмент, тем всё более не отличимы эти произведения становятся от настоящих человеческих рук.
Нейросетям теперь обучают. Даже у меня на работе, насколько уж консервативная организация, дошли до нас курсы по нейросетям.
Я точно знаю, что теперь нейросети начинают пересматривать за врачами медицинские изображения, например МРТ, КТ, флюорография. Пока ещё в режиме чисто констатации фактов.
Но это пока. Потому что нисколько не удивлюсь, что наши медицинские некомпетентные (и это обосновано) руководители, могут попытаться заменить врачей нейросетями. Это будет Ж...
Не раз слыхал, что нейросети пробрались в образование и часто "выручают" (не просто так поставил в кавычки) в сложных ситуациях.
Примеров можно приводить множество.
Я соглашусь, что нейросети очень хороший инструмент. Но всякий раз буду повторять, что это инструмент.
А какой бы ни был инструмент, он эффективен только в опытных профессиональных руках, коих становиться всё меньше (в том числе и по вине нейросетей).
Ну не может робот научить человека!
Если я на всех углах буду кричать, что человек учит Бога, что со мной сделают верующие в этого Бога.
А ведь логика именно такая.
И это связано именно с тем, что люди, бездумно использующие этот инструмент совершенно не знают, как он работает, наивно представляя нейросети таким умным железным человечком с мозгами на основе компьютерных чипов.
Но позвольте. Вспомним одну простую вещь.
Любой человек, проживая целую долгу жизнь, обмениваясь огромными объёмами информации (неверно миллиарды терабайт), обдумывая, применяя, получая опыт, причём сильно разнообразный и много чего ещё, всё равно обычно не становиться гением, хотя бы в одной области человеческого знания или профессионалом в какой-то профессии.
Я думаю каждый с этим согласиться, что большинство из нас, включая меня, не гении, а обычные люди.
А теперь представим, что скачивая небольшую программку в несколько гигабайт себе на далеко на самый производительный компьютер, вы вдруг представляете, что получили гения в этой компьютерной коробке.
Вы верите в это?
Ещё бы, если из одной фразы тебе выдают целую картинку, хотя и не всегда ту, что тебе нужно. Но ты упорно изучаешь, как подправить свои действия, чтобы вышло то, что тебе надо.
А потом радуешься, что ИИ гений, помог тебе воплотить свою задумку, мечту в реальность.
А никто не задумывался, что эта программа совершенно не содержит ни какой базы данных, часто даже к интернету не подключена, ни какого опыта в требуемой вами области - ничего из того, что за всю жизнь приобретает человек.
Но почему-то вам кажется, что он всё сделал правильно (наивные верующие).
- А причина кроется, во первых и самых главных, как я уже сказал выше, это только инструмент, а значит делаете вы, или как вариант, вы соглашаетесь на то, что вам приемлемо то, что он наделал из базовой информации.
- А во вторых, о чём никто не догадывается, кроме тех, кто пишет эти самые программы, первоначальный узел нейросети - это просто программа со стандартными И - ИЛИ, ЕСЛИ то так.
Обычные алгоритмы.
Вот только в эти алгоритмы внесён код, позволяющий программе обучаться.
Только не путайте обучение человека и программы.
Если человек при обучении сначала получает знания (запоминает их), а потом приобретает опыт их применения (учиться делать своими руками, не один раз и с запоминанием), то для машины это просто дописывание в свой код дополнительных:
ЕСЛИ так, то нужно делать так, ИНАЧЕ нужно делать так или перейти туда то.
Собственно всё. Просто таких вариантов такое огромное количество, полученное при обучении, что человеку кажется, что нейросеть мыслит.
Но это не так.
Человек всегда будет превосходить ИИ, ИР или нейросети (конечно не по скорости вычислений - реакции), а по знаниям и опыту, чего у машин просто нет.
Это означает, что когда-нибудь эта программа с выбором будет поставлена в тупик.
И вот тут начнёт проявляться ещё один важный блок программы, сильно отличающийся от других привычных программ. Назовём его условно "модулем анализа и глюков(МАГ)".
Почему так? А дело в следующем.
Не знаю, имеет ли читатель представление, что у каждой нейросети есть специализация, но это так. Любая нейросеть изначально на чём-то специализируется - первоначальное обучение.
Далее, по мере её работы происходит последующие обучения и с каждым разом программа получает новые способы реализации стандартных запросов, которым она обучена.
Вы должны понимать, что нейросеть - это просто машина.
Но по мере работы встречаются и не только стандартные или близкие к стандартным вопросы. Иногда, а теперь это всё чаще происходит, вопросы, задачи задаются те, которые не предусмотрены программой обучения нейросети.
Не знаю, как вы, а я не раз встречал ситуацию, например, когда по одному сценарию нейросеть выдаёт картинку быстро и ту, как надо. А по другому это происходит очень медленно, и они или вообще не выдаёт, или выдаёт не то, что написано в сценарии. Или как вариант, выдаёт часть того, что написано в сценарии.
И вот тут в работу включается МАГ.
Суть его проста. Первоначально включается система анализа.
Система анализа отыскивает из своей маленькой базы данных (или если она подключена к интернету, от туда, но это более трудная задача) наиболее вероятное решение, подходящее к ответу, по "мнению" машины.
Если вероятность совсем низка (каковы проценты - я не могу сказать), то часто решение вообще не выдаётся.
Если же нужная минимальная вероятность имеется, тогда идёт переход к следующему этапу, определяя вероятности запрашиваемых деталей задачи и так до тех пор, пока вероятность, что ответ правильный, как посчитала машина, будет достаточный, чтобы выдать ответ.
И так на свет появляется глюк.
И когда на свет появляется, например, какая-то картинка (выше можете ознакомиться), то мы или видим вполне приемлемое изображение, хотя конечно не то, что предполагали и останавливаемся на этом и тут машина этот выбор запоминает на будущее.
Либо мы возмущены глюками. То шесть пальцев на руке, то три руки, то нарисованный самолёт в настоящем небе, то вместо самолёта появляется автомобиль, но с пририсованными лебедиными крыльями. И таких глюков много.
Мы начинаем дополнять описание, переписывать сценарий, что является обучением машины за вас счёт.
Вот так работает МАГ.
Понятно, что я описал это слишком примитивно. На самом деле выбор вероятностей - это строгая математика, основанная на множестве статистики, экспериментов и т.д.
Т.е. машину постоянно обучают множество людей, все в неё вносят множество корректив и изменений в программу. Поэтому с каждым годом, днём нейросети "умнеют".
Кому интересно, могут посмотреть видео "Почему нейросети постоянно врут", где об этом достаточно подробно, хотя и излишне эмоционально, сказано.
Хотя бы потому, что ложь - это действие человеческое. А машина не человек.
Потому что человек осознаёт, а машина просто выполняет команды и всё.
Вот в этом и содержится главная опасность нейросетей.
Несмотря на то, что это очень хороший инструмент, я уже об этом говорил выше, люди, в силу своей человечности, начинают эти машины воспринимать, как живые, с присущими человеку качествами, умом, воображением, верой и т.д.
Но у машины этого нет. И рано или поздно, человек, доверившись машине, в критический момент, даже профессионал (каждому человеку ничто человеческое не чуждо) может получить не верный ответ(ложь).
А последствия могут быть самые печальные.
Поэтому к машине нужно относиться именно как к инструменту.
У человечества уже есть хороший опыт (хотя он так ничему нас и не научил), как не правильно относиться к инструментам. В данном случае я говорю к финансовому инструменту - деньгам.
Собственно они и являются "двигателем прогресса" этого инструмента, о котором мы только что поговорили. Именно наличие и совершенствование указанных выше качеств нейросетей, позволяют получить серьёзный барыш, умалчивая указанную негативную сторону вопроса.
Главное ведь деньги, больше денег и нейросети в этом очень хорошо помогут.
Но только тем, кто имеет деньги и эти нейросети. У этих денег будет становиться больше.
Ну а по закону Природы, сформулированную ещё Михайлом Ломоносовым, если где-то прибыло, то где-то убавилось.
Дальше всё сами знаете.
Как то так.
P.S. Изменил для генерации картинки запрос - ничего не изменилось.
