Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Искусственный интеллект — это не технология

Искусственный интеллект — это не про «нажать кнопку и получить результат». Это про другое. Про то, как ты ставишь задачу.
Как ты видишь результат.
И как ты принимаешь решения. Большинство думает, что AI появился недавно. Но ещё в середине XX века
Алан Тьюринг
задал простой и тревожный вопрос: может ли машина думать так, что мы не отличим её от человека? Так появился тест Тьюринга.
И вместе с ним — точка отсчёта. Через несколько лет — Дартмутская конференция Учёные собираются, чтобы обсудить невозможное: создание машин, которые умеют думать. Тогда это выглядело как идея. Сегодня — это реальность. Но есть важный момент, который почти никто не понимает. Она не следует чёткому алгоритму.
Она учится. Смотрит на тысячи, миллионы примеров
и делает свои выводы. Иногда — точные.
Иногда — странные. Если нейросеть обучили на белых котах на траве,
она может решить, что: кот — это белое на зелёном. И тогда - баран станет котом, а чёрный кот — исчезнет. И в этом — суть. Результат работы AI
невозможн
Оглавление

Это способ думать

Искусственный интеллект — это не про «нажать кнопку и получить результат».

Это про другое.

Про то, как ты ставишь задачу.
Как ты
видишь результат.
И как ты
принимаешь решения.

Большинство думает, что AI появился недавно.

Но ещё в середине XX века
Алан Тьюринг
задал простой и тревожный вопрос:

может ли машина думать так, что мы не отличим её от человека?

Так появился тест Тьюринга.
И вместе с ним — точка отсчёта.

Через несколько лет — Дартмутская конференция

-2

Лето 1956 года.

Учёные собираются, чтобы обсудить невозможное:

создание машин, которые умеют думать.

Тогда это выглядело как идея. Сегодня — это реальность.

Но есть важный момент, который почти никто не понимает.

Нейросеть — это не программа в привычном смысле.

Она не следует чёткому алгоритму.
Она
учится.

Смотрит на тысячи, миллионы примеров
и делает свои выводы.

Иногда — точные.
Иногда — странные.

Если нейросеть обучили на белых котах на траве,
она может решить, что: кот — это белое на зелёном.

И тогда - баран станет котом, а чёрный кот — исчезнет.

И в этом — суть.

Результат работы AI
невозможно полностью предсказать.

Это пугает.

Потому что мы привыкли к контролю.

Но это же - и сила. AI не заменяет человека.
Он предлагает.

Иногда - лучше, чем ты ожидал.
Иногда - иначе, чем ты думал.

И вопрос не в том,правильно это или нет.

Вопрос - видишь ли ты ценность в этом результате

Здесь включается человек.

Не как исполнитель.
А как тот, кто
выбирает.

Экономист Ричард Талер
доказал:
мы принимаем решения нерационально.

Мы выбираем не лучшее.
Мы выбираем привычное.

AI в этом смысле — зеркало.

Он может повторять наши ошибки.
А может — обходить их.

И иногда его решение
оказывается чище, чем наше.

Поэтому работа с нейросетями —
это не про команды и промпты.

Это про другое.

Про умение:

- формулировать
- уточнять
- видеть
- выбирать

И в какой-то момент ты понимаешь:

AI — это не инструмент.

Это партнёр в мышлении.

И тогда меняется всё. Ты больше не ищешь «правильный ответ».

Ты начинаешь работать с пространством вариантов.

-3

через инструмент → к мышлению
через мышление → к результату