Comments 114
Так Ломрозо нужно упомянуть.
Тоже датасаентист был
Сейчас машины в разы превосходят людей по скорости перевода, но в то время был нюанс - 1969 год и IBM 701 с 4кб ОЗУ.
IBM 701 — это 1953-й год. В 69-м совсем другие были технологии.
Обучившись, программа Розенблатта была способна успешно распознавать различные геометрические фигуры. Спустя пару лет перцептрон успешно выделял общие черты у объектов, например, букв разного подчерка и демонстрировал способность к генерализации, распознавая буквы, не встречающиеся в обучающей выборке.
Не так давно искусственный интеллект социальной сети «ВКонтакте» прислал мне вопрлс, не я ли стою, обнимаю К.Г. Шахназарова:
Фотографию справа добавлена мною. Кстати, это неудивительно, В Екатеринбурге я давал за Михалкова автографы, на улице Пятницкой в Москве школьники не давали проходу, толпа народу на вокзале в Минске не давала выйти из вагона.
Так что, здесь искусственный интеллект очень похож на интеллект человека, ему также свойственно ошибаться.
Никита Сергеевич, перелогиньтесь!
Не ожидал, что знаменитости попадут на мою статью)
Главное, чтобы вместо него в дурку не упаковали.
План успеха:
Выбрить голову.
Возглавить Союз кинематографистов России.
Профит!!!
Это получается и Михалкову в ВК такие вопросы приходят про ваши фотки...
Всё по секретным документам
Все правильно, про какого-то мичмана (или прапорщика?) Вы тут много писали! ;-) ;-) ;-)
Похож только для недалеких, увидевших похожие усы
Возможно это не ошибка, а способ привлечь внимание. То есть нейросеть пробегает по известным личностям и находит сходства. Многим это очень нравится, просто событие года. Если это так, то ИИ переигрывает людей на поле хитрых манипуляций вниманием.
Ну как бы не удивительно. В то время не было накопителей большого объема, способных в режиме онлайн работать. Да и компьютеры не способны были на многое. Плюс еще сам алгоритм перевода был явно не лучшим. Как многие помнят прорыв в этом направление где то в конце десятых случился.
Я думаю, нам ещё стоит ожидать прорыва в области машинного перевода, так как даже современные LLM зачастую неправильно переводят термины. Ту же аббревиатуру LLM они переводят как "магистр права")
Ну по словарю так и есть. Видимо данные на которых обучали ИИ не содержали значения LLM как большие языковые модели.
Они всё равно лучше большинства людей. Разве что опытные переводчики лучше, чем LLM.
Любой переводчик лучше большинства людей. Даже просто любой человек со словарём уже лучше большинства людей. Это абсолютно бессмысленное сравнение. Осмысленно только сравнение с представителями профессии. Google translate, например, на данный момент, существенно хуже среднего переводчика. Но, в отличие, от 70-х годов, он уже выдаёт годную заготовку. Другое дело, что для авторов новостных ресурсов, включая Хабр, уровня Google translate без последующей редактуры уже, к сожалению, бывает достаточно.
Гугл транслейт да, но с ним и не сравнивают. ЧатГПТ переводит очень круто. Я не уверен, что я мог бы лучше, хоть и читаю свободно книги на английском.
Я ещё раз попытаюсь донести свою мысль. Я тоже свободно читаю книги на английском, но предположу, что вы, как и я, переводчиком не работаете. Поэтому сравнение ChatGPT со мной (или вами), просто не имеет смысла. То, что он переводит хорошо, у меня нет сомнений. Лучше ли среднего переводчика - не знаю, я не обладаю достаточной квалификацией, чтобы это оценивать.
Да где же хорошо? Плохо переводит.
Тут главный вопрос - что именно переводит? Технический текст будет переведён вполне качественно, определённо лучше среднестатистического человека со словарём (но хуже специализированного переводчика). А вот достойно перевести какого-нибудь ихнего Чака Паланика на русский или нашенского Виктора Олеговича Пелевина на английский - это очень большой вопрос.
А справится ли с этим средний переводчик? Так, чтобы было не приемлемо, а хорошо?
Насколько помню, была байка, что условный четвертьфунтовник переводили именно руками криво. Да и "Fire in the hole" многострадальный как только не извращали задолго до ИИ
С техническим - нет, разве только имеющий опыт обращения с конкретным корпусом (он, кстати, не особо большой для каждой специфической области, поднатореть можно быстро. Наш штатный толмач по судостроению изначально специализировался, но на нашу область быстро переключился, очень качественно переводил. Просто мог оценить как человек, много лет читающий профессиональную литературу и статьи на английском).
С художественны - однозначно нет. Тут даже человек нужен выдающихся способностей, чтобы не выдать тупой подстрочник.
Я, конечно, не эксперт в этой области, но сам лично читаю и перевожу документацию без LLM, так как они неправильно переводят сокращения, аббревиатуры и т.п. Из за этого невозможно понять, о чем идёт речь. Человек, разбирающийся в этой области переведет лучше
Среднестатистический человек со знаниями английского из среднестатистической школы за приемлемое время перевод просто не осилит. В этом смысле, конечно, лучше иметь корявый перевод чем не иметь никакого. Здесь вопросов нет. Но если сравнивать со средним переводчиком, то конечно же хуже.
Никогда не забуду, как в юности читал НФ-цикл "про линзу", и как-то попала в руки очередная книга... где-то, прочитав с четверть, поймал себя на отчётливом дежавю - вроде, действие сие уже было... оказалось, да, уже читал, но в другом переводе, где "кошкоптицы" назывались "орлокотами", и планеты (не говоря про оружие и названия космолётов) имели несколько иные названия.
Так же вспоминается фанатский перевод "Гарри Поттера", где имена героев и прочие заклинания практически никогда не совпадали с "официальным" переводом...
Очень зависит от языка. Английский язык, особенно, бытовой достаточно прямолинейный, контекста мало, различных смыслов у слов тоже не так чтобы дофига, искусственный идиот легко обучается. А вот с тем же китайским жопа, что-то сложнее, чем «я съел банан», стабильно переводит с ошибками. Подозреваю, что и с английским проблемы начинаются в художественном или узко специализированном переводе.
В английском тоже приколюхи бывают, например, чудесное слово apparently, которое может переводиться как "несомненно", "видимо", "может быть", "очевидно". И сидишь, гадаешь, то ли автор в статье предполагает какое-то явление, то ли точно уверен в его существовании.
Это в английском-то контекста мало?!
Так LLM для большинства англоязычных людей и есть магистр права, что не так? А то, что для вас это большая языковая модель - это уже ваша профдеформация.
Просто забавно слышать или читать "магистр права" в тексте, посвящённом ИИ)
Ну так речь, как раз, о том, что нормальный переводчик обязан из контекста узнавать, что означает аббревиатура.
Контекст не всегда помогает. Например, магистр права может делать много из того, что делает большая языковая модель.
Скажем, если будет написано "he recieved an llm degree" - тут сразу понятно. Или "llm was launched on my computer" - тоже. А вот например "this text was translated by llm" - уже не дает достаточного контекста.
Ну, это с любой аббревиатурой - СКС, например, для подавляющего большинства людей - "специальный карточный счёт", а для кого-то - "совсем другая история".
Точно не карабин для большинства?
Ну, с карабином Симонова всё же меньше людей кантактируют, чем с пластиковыми картами ;)
С другой стороны, кого больше - читающих договора или стреляющих в игрушках?
А в интерфейсах банковских приложений на поверхности таких слов вроде нет.
Ну, вот, я до Вашего комментария даже не знал о существовании карабина Симонова, хотя мог даже из него стрелять (по юниорке стрельбой занимался, было упражнение "армейка" - пару раз тренировались с карабинами 7.62, но как-то фамилия автора не запомнилась). Ну а в игрушки как-то уж лет 20 не игрался, разве только в телефоне, какими-нибудь тайм-киллерами развлекаюсь, да и знакомые, в курилке, в основном какие-то фэнтезийные сюжеты обсуждают - там явно с СКС не богато...
Сможете привести пример фразы, которую Chat GPT переведет неверно, при наличии контекста, с которой переводчик-человек справился бы лучше?
Я много работал с профессиональными техническими писателями и переводчиками, и встречал множество ошибок, допущенных ими. И я считаю, что машина давно и полностью доминирует в этой области, как по скорости так и по качеству перевода.
> машина давно и полностью доминирует в этой области
А почему тогда статьи на Хабре так коряво переведены?
Хотя казалось бы, технический перевод куда проще и легче художественного...
Доминирует, не означает лучше / качественнее. Это может быть запросто доминирование за счет цены/скорости результата.
Собственно, что мы и наблюдаем на habr.
@i360u написал, что доминирует "по качеству перевода", я этим и возмущён
Насчёт количества никто не спорит :)
А почему тогда статьи на Хабре так коряво переведены?
Человек, в общем случае, переведет гораздо корявее, если не обладает глубокими знаниями в предметной области. Оригинальный контент, посвященный действительно сложным штукам, может хорошо перевести либо сам автор, либо ИИ под присмотром автора. С переводчиком-человеком, даже очень хорошим, эта задача просто затянется надолго.
Человек, в общем случае, переведет гораздо корявее, если не обладает глубокими знаниями в предметной области.
Так человек, если не обладает знаниями в предметной области, то и браться не будет.
Мы ведь о переводчиках говорим? Переводчик может обладать глубокими знаниями во всем, что он переводит?
Знания конечно же должны быть достаточно глубокими для перевода, как иначе. Но главное, что человек может сам понять, что ему не хватает знаний и либо самостоятельно углубить их, либо отказаться от работы, либо обратиться за помощью. Элелемка же неспособна понять свою некомпетентность, не способна ни самостоятельно дообучиться, ни даже просигнализировать о затруднениях. Будет лепить горбатого до последнего.
У меня такой же вопрос. Может быть они используют llm "доученную" в Т-банке или другую не очень сильную llm?
По тому, что мой опыт показывает, что при минимальных вводных перевод не просто качественный, а ещё и учитывающий вставки кода и даже иронию или другие двусмысленные реплики, но не в коротком отдельном предложении, а когда они часть целостного текста.
Да ладно. Т.е. если взять целостный текст из которого понятно человеку, что речь идет о нейросетях, какой-нибудь deepseek переведёт llm как "магистр права"? Не верю. Его можно даже попросить сделать литературный перевод и он не плохо справится, подбирая мощные образные и зависящие от контекста образы.
,тут наполнило один факт, есть у нас в домовом чате одна бабулька, которая пишет простыни на пару страниц, и там такой поток мыслей, что просто читать не возможно, а уж тем более обдумать написанное, так вот выручает только ИИ, кратко и локанично описывая то, что бабулька хотела написать🤣 и это получается с русского на русский переводчик, и я сомневаюсь что кто то из людей так смог.
А без кликбейтного заголовка никак нельзя?
Он вообще прямо противоположен тексту - так-то нейронки "зиму" пережили успешно, сам же автор указывает на преемственность идей первопроходцев. Странно, что в этом контексте про еще одну "зиму ИИ" с прологом не рассказал.
А Prolog сегодня — как йети / лошадь Пржевальского /дискета 8". Вроде как все слышали, что это было/есть, но практически никто из живущих и работающих не видел и не трогал.
P. S. Я видел и трогал... Prolog и дискеты. Вот Йети и лошади Пржевальского мне не встречались.
Во времена расцвета ИИ в 80е на слуху больше Лисп был, Пролог был уж слишком узкоспециализированным.
Там японцы мутили свой "компьютер 5 поколения" с Прологом и гейшами.
А в теории символического ИИ, конечно, настолько же сложно придумать что-либо кроме Лиспа, насколько в вычислительной математике обойтись без понятия числа.
японцы мутили свой "компьютер 5 поколения" с Прологом и гейшами.
Слова такие слышал, но не в курсе насчёт деталей - скажем, насколько сильно в это вкладывались коммерческие компании.
У японцев фиг поймёшь, где коммерческая компания, а где государство. Но вроде как компьютеры 5 поколения у них были вписаны в основы государственной политики, как у нас сейчас импортозамещение.
Сам я в то время прочёл целую книжку по компьютерам 5 поколения, от которой у меня осталось стойкое ощущение, что авторы сами не понимают, что же это конкретно такое.
А вот LISP для меня ( и думаю для большинства учившихся в 90-х/2000-х) как раз "лошадь Пржевальского". По Prolog у нас были лекции, лабы и курсач. А про LISP, только завкаф и ещё пара преподов рассказывали...
Тем не менее Лисп и сейчас жив как минимум в Emacs ) Но если говорить о AI, то в 90е пузырь уже сдулся. А в 80е лисп-машинки вовсю делали Symbolics и LMI, и даже TI включилась в игру.
У нас в 90-е Пролог и Лисп преподавались в равной мере. Но Лисп после этого мне пригодился, а Пролог нет.
В общем-то нет никаких проблем реализовать Пролог на Лиспе. В 1000 строк, наверное, можно уложиться. Обратное неверно. (Вроде как Пролог изначально и был программой на Лиспе?)
Тюринг полный на тьюринг полном всегда можно перелить.
Но когда я читал обзорку по хаскелю от нее сильно пахло прологом. Это одного поля ягоды, или функциональщина родилась совсем независимо?
Тюринг полный на тьюринг полном всегда можно перелить.
Программы на Прологе, насколько я помню, не имеют определённой операционной семантики (т.е., не гарантируется, как именно будет производиться логический вывод), поэтому чтобы реализовать на нём обычный операционно детерминированный язык вроде Лиспа, нужно очень сильно извратиться. Хотя принципиально это, конечно, возможно.
Функциональное программирование в виде Лиспа появилось на самой заре программирования в 1958 году, а Пролог только в 1970-х. Вероятно, на Хаскель оказал влияние и Пролог тоже, но вообще-то в Прологе нет ничего такого, что нельзя было бы коротко и ясно выразить на Лиспе.
Они схоже пахнут, так как оба декларативные, а вообще логическая парадигма существенно отличается (и существенно ýже) от функциональной.
Лисп появился немного позже, чем события в статье. Как раз таки ближе к 90-м, когда появились Лисп-экспертные машины
Странно, что в этом контексте про еще одну "зиму ИИ" с прологом не рассказал.
Это явно материал для отдельной статьи, причём "пролог" с оптимистичными предсказаниями, заметными капиталовложениями и разработкой специфичного железа (причём всё это в бизнес плоскости, а не как материал для исследования за государственные деньги) уже больше похож на наши дни - хотя, как во всех аналогиях, принципиальная разница есть.
Согласен. Когда увидел статью в ленте гугл новостей, то искренне подумал, что тут про не взлетевшее пятое поколение компьютеров и про Лисп с Прологом.
Многое из того, что происходит сегодня, уже происходило в прошлом.
Такого количества качественных и количественных изменений не происходило НИКОГДА в прошлом. Никогда раньше машина не превосходила человека в решении ТАКОГО количества задач, которые мы считали исключительно "интеллектуальными". Никто не изобретает перцептрон заново, люди ушли далеко вперед. Меня искренне удивляют адепты секты "Ничего нового", которые носят суперкомпьютеры в кармане, но продолжают ментально копаться в "старых библиотечных карточках".
Такого количества качественных и количественных изменений не происходило НИКОГДА в прошлом
Вы недооцениваете одомашнивание растений и животных :)
Действительно, сейчас масштаб измений немного больше, чем раньше. Но в те времена достижения своего времени также считались прорывом. Поэтому я имею ввиду восприятие этого прорыва. Как и тогда, сейчас люди возлагают большие надежды на ИИ, но оправданы ли они?
Я каждый день работаю с ИИ и вижу его слабые стороны, вижу тренды его развития.
И я все больше склоняюсь к тому, что в ближайшие годы мы сможем увидеть небольшой откат или застой, если не будет придумана принципиальнр новая архитектура вместо трансформеров. Так как за эти 4 года мы не ушли от фундаментальных проблем LLM, а просто компенсируем их размером.
Возможно, я не прав, и увеличение параметров до десятков триллионов решит все проблемы) А может и нет
Я каждый день работаю с ИИ и вижу его слабые стороны, вижу тренды его развития.
Вы на Хабре, тут большинство работает с ИИ. А некоторые, даже заняты в решении фундаментальных задач из этой области. В некотором смысле, я отношу себя к этим некоторым. Поэтому оценка "немного больше, чем раньше" мне кажется абсурдной. Разница колоссальная, и приправлена кучей эмерджентных эффектов, которые нам только предстоит осознать.
Я не отрицаю, что нам многое предстоит только осознать) Но, как вы считаете, сколько ещё продлится именно "хайп" вокруг ИИ?
Ну, думаю, примерно столько же, сколько длится "хайп" вокруг электричества. ИИ - это просто наша новая реальность, а последствия трудно предсказать.
Звучит, само собой, пафосно, но сравнить электричество и современные языковые модели - это, конечно, слегка перебор
А компьютеры и LLM?
А то в самом начале компьютеры были ну, прикольной, но очень узко-специализированной штукой, которая жрала 100квт, занимала целую комнату и пригождалась, ну, предприятиям там. Или атомную бомбу посчитать. А потом прошло, сколько, лет 50? И компьютеры у каждого в кармане, и представить цивилизацию без них — сложно. Прилетят завтра инопланетяне и удаленно сломают весь кремний, так у нас коллапс цивилизации будет, не больше и не меньше. Сравнимо с отключением всего электричества.
Ну вот LLMки щас — это вот такие компы размером с комнату, или даже чуть дальше, мейнфреймы с терминалами. Имеет смысл для 1% людей, остальным пофиг. Вот интересно, что будет через десять лет? Такой же эффект, как с компами или нет?
Зачем инопланетяне? Люди сами справятся.
США и Китай как лидеры технологической гонки находятся по разные стороны баррикад. Ядерную заварушку устравивать страшно и непрактично, то ли дело бить по цифровой инфраструктуре. Сначала немного, потом сильнее, потом ЭМ разного типа, потом в космосе, а дальше мир. Вот только нет уже технологического превосходства, производственные цепочки разрушены, про LLM можно забыть.
Это вполне реалистично и оптимистично насчет того, что будет через десять лет. Те, кто родились в 80-х и раньше подтвердят - жизнь есть при таком раскладе. Только гораздо больше надо своими руками, ногами и головой работать.
Да с чего быть такому эффекту, как с компами?
У компьютеров 40 лет подряд был "закон Мура" (любой интерпретации, это на такой дистанции неважно), что и привело к экспоненциальному росту производительности и экспоненциальному росту всех возможностей.
А сейчас, уже прямо сейчас, для нейросетей нужны новые электростанции!
Прогресс в вычислительных силах уже работает не по "закону Мура", алгоритмических прорывов что-то не просматривается, значит, остаётся только экстенсивный путь, наращивание возможностей путём количественного увеличения вычислительной мощности. А увеличить объём производимой энергии для нужд нейросетей в сотни раз не представляется возможным по физическим причинам - ну нет столько "лишнего" газа, угля и урана, а даже если и найдём, то на следующую итерацию в 10 раз, уже точно не будет. А ведь три порядка - это только лёгкая разминка для компьютерного экспоненциального роста.
Поэтому, реально стоит рассчитывать на количественное увеличение ИИ-мощностей примерно на порядок (около 10 раз). Картинки миджорни будут ещё красивее, взрывы ещё реалистичнее, код генерироваться чище (но не любой), враньё - станет изощрённее :)
Вообще, последние глобальные изобретения, блокчейн и криптовалюты, и большие нейросети, пожирают слишком много физической энергии просто для своего существования. Это нужно алгоритмически оптимизировать - либо принять как факт, что при любом энергетическом дефиците именно их будут стараться отключать в первую очередь как неочевидно полезных потребителей.
Какое-то время безусловно был "хайп" вопкруг электричества. Вера в то что с помощью Э. можно вылечить множество болезней, вера в гораздо большую КПД электричества при транспартировке грузов... МНого чего.
Короче, "хайп" вокруг электричества был. После он спал. И электричество заняло своё почётное место.
Так что вопрос @Viacheslav-hub не такой уж риторический как вы на него отвечаете.
"Хайп" - преувеличенные ожидания - от электричества был. Он длился какое-то время после чего спал. Так что такой же вопрос можно задавать и про ИИ.
Несколько лет назад также носились с блокчейном, но он не стал массовым. А ИИ может пользоваться уже любой. Также было и с компами: сначала это был удел избранных, потом появились домашние компы, а теперь суперкомпьютер у каждого в кармане. И инет тоже был для только для избранных, а когда стал доступен для всех — выстрелил. Думаю, блокчейн так и не выстрелил, тк не стал массовым, а ИИ — уже массовый, поэтому выстрелит и станет такой же важной вехой, как компы и инет.
блокчейн так и не выстрелил
Крипта - мой основной финансовый инструмент, на сегодняшний день. И не потому, что я какой-то крипто-панк или проворачиваю сомнительные схемы. У меня, как и у многих других, просто нет доступных альтернатив. Но я живу в стране, где криптовалюты легальны и признаны полноценным платежным средством, наравне с национальной валютой.
Поэтому, справедливости ради, блокчейн - еще как выстрелил и давно перешел в область ежедневного практического применения. Массово. Я, буквально, покупаю еду за USDT.
Подскажите, а где у вас получается еду покупать за крипту? Крипта - это буквально ничем не подкреплённый инструмент, который существует в вакууме. Тендеция на использование наоборот в основных сферах её применения сходит на нет, немалое кол-во даже хостеров отказываются либо принимать крипту, либо вставляют существенные палки в колёса для этого (минимум 100 евро, только с подтверждённым аналогом классической платёжки и т.д.).
А уж чтобы полноценное еду покупать - действительно академический интерес появился - где же так можно? Костыли через создание visa/mc, за которой стоит крипта - не принимаются
Подскажите, а где у вас получается еду покупать за крипту?
В Аргентине. Еда по подписке.
тендеция на использование наоборот в основных сферах её применения сходит на нет
Откуда такие сведения? Есть ссылка на какую-то статистику?
Уже целые государства используют крипту для части своих резервных фондов. А вы где-то увидели обратную тенденцию...
я постоянно работаю с deepseek и по рабочим вопросам и для развлечения и хочу сказать, что определенно ии занял многие ниши - тот же перевод уже хорошо.
Но не похоже, что 10 трилионов дадут что-то принципиально новое само по себе. Однако лёд тронулся. Новые подходы предлагаются, ставятся эксперементы, просто пока не такие масштабные. Например недавно предложили обучать разные слои с оазной скоростью: низкоуровневые близкие ко входу быстро и грубо, высокоуровневые медленно и аккуратно. Идея в том, чтобы после шага обучения слоёв оперирующими высокими абстоакциями заново переобучать под их нужды низкоуровневые слои под новые потребности "умных" слоёв. И результат по мнению авторов сильно обнадёживающий.
А это только один аспект, развиваются и стратегии инференса, предлагаются новые топологии, ускорители не стоят на месте. Например, если раньше огромную сеть нужно было целиком пихать в gpu, то moe-подход позволяет грузить в ускоритель только kv-cache и самые нагруженные эксперты.
Прошу прощение за опечатки. Набирал со смартфона.
Я что-то в недоумении.
Правительство США щедро финансирует науку, включая ИИ.
СССР запускает спутник. Это меняет правила игры. [С каких на какие? По контексту, как будто, надо забить на ИИ и тоже начать запускать спутники?]
Президент Эйзенхауэр со словами "лучше бы это не повторилось" [Что именно? Запуск спутника?] создаёт организацию ARPA.
ARPA проводит исследования в областях [внезапно!] алгоритмов обработки языка и т. п. [Хотя по контексту, казалось бы, должна то ли сама спутники запускать, то ли с советскими спутниками как-то бороться - там, я не знаю, бонбить.]
?????
PROFIT!!! [Но в чём?]
Что это, Бэрримор? Высококачественный полностью автоматический машинный перевод, который не может быть достигнут в принципе?
Что это, Бэрримор?
Это набор фактов. Причём действительно фактов, как это не удивительно. А вот какая между ними связь, это вопрос вопросов.
Это набор притянутых за уши разрозненных фактов, призванный показать автора человеком многознающим и добавить веса его спорным утверждениям.
Автор говорит "добавлю контекста" и вместо этого вбрасывает факты которые без контекста не понять).
Попробую добавить контекста вместо автора:
- "СССР запускает спутник раньше чем США" - теперь у СССР есть средство доставки ЯО с минимальным временем подлёта (запуск заранее на орбиту под видом спутника, а затем свод с орбиты в нужный момент) которому нечего противопоставить (нечем защититься, нечем ответить). Паритет нарушен, правила изменились.
- "лучше бы это не повторилось": В данном случае "Это" - это передовые научные и технические достижения, которые СССР получит раньше чем США и тем самым поставит под угрозу безопасность последних.
Ну и из этого уже вполне логичный вывод, что надо вкладывать в исследования в областях, которые могут дать военное преимущество.
Ссылка на канал протухла
Так скептицизм на счет скорого развития вычислительных систем, поправки демократов и мышление в рамках своего времени отдалили прорыв в области машинного перевода примерно на 20 лет.
То есть, вы утверждаете, что если бы продолжился этот финансовый чад кутежа, то мы получили бы машинный перевод уже в 90-х? То есть революция (или две) вычислительных средств, по вашему, не имеет тут ключевого значения, а всё дело в "скептицизме ..., поправках демократов и мышлении в рамках своего времени?"
Мински и Пейперт – гениальные люди, которые ещё тогда правильно поняли многие вещи. А в целом это часть вечной борьбы между символическим и нейросетевым ИИ.
Нынешние создатели ИИ схватятся за голову, когда узнают, сколько надо потратить средств для модернизации инфраструктуры. Она уже дышит на ладан
Почему она дышит на ладан?
Потому что электросети перегружены. Они не были предназначены для такой интенсивной передачи тока в единицу времени. В штате Вирджиния, где сконцентрирована самая большая доля ЦОД Америки, за год произошло несколько аварий, спасли только аварийные генераторы. Но там уже на годы вперёд контракты подписаны по размещению новых ЦОД, а про инфраструктуру никто не думает. Поступают только отчёты со стороны, на которые компании не обращают внимания
Прорыв случился когда до учёных дошло, что машину не смогли научить говорить по правилам языка за 50 лет. Как только на правила забили - машина заговорила сразу на всех языках.
Кто открыл законы природы все знают. Кто "открыл" "правила языка" - тайна велика сия есть.
Кто "открыл" "правила языка" - тайна велика сия есть.
ууу там много поработало. вот такой кадр например
https://ru.wikipedia.org/wiki/Бодуэн_де_Куртенэ,_Иван_Александрович
или такой:
https://ru.wikipedia.org/wiki/Сводеш,_Моррис
или вот такой
https://ru.wikipedia.org/wiki/Зализняк,_Андрей_Анатольевич
есть мнение что больше таких не будет. напишет он в автобиографии "По обмену попал на учёбу во Францию, 21 сентября 1956 года вылетел в Париж" - а на вопрос "кем надо быть в пост-сталинском СССР, чтобы ездить по обмену во Францию ?" ответить не сможет. а люди смеются.
Из всей статьи и темы ИИ + LLM есть одна ВЕЩЬ которую не видят или замечают
Это ЯЗЫК. Ну соответственно ПЕРЕВОД с ЯЗЫКА.
Как по мне все эти "трудности перевода" только из-за ОДНОЙ и единственной проблемы:
У нас до сих пор нет УНИВЕРСАЛЬНО и всеединого ЯЗЫКА для нас всех на планете.
Только вообразите, насколько бы стало проще ВСЕМ: учёным, врачам, исследователям - если бы на планете был ЕДИНЫЙ ЯЗЫК.
да это должен быть искусственно созданный, выверенный, ОДНОЗНАЧНЫЙ , без кучи исключений и прочей исторической фигни ЯЗЫК.
Но все статьи на планете, все болячки, открытия и т.д. если бы были на этом едином языке - наша жизнь бы вы МИЛЛИОН раз бы стала проще, из-за отсутствие этой ВЕЧНОЙ проблемы с переводом.
p.s: предвкушая вой и крики про нацию, народы и прочее - конечно, ВТОРЫМ языком может быть какой угодно. Говорите на чем хотите.
Но вся наука, медицина, исследования и законы ДОЛЖНЫ быть на этом ЕДИНОМ И ОДНОЗНАЧНО понятном компьютеру и ИИ языке.
Вот это был бы ПРОРЫВ в цивилизации.
Но для этого нужна ОГРОМНАЯ ВОЛЯ всех правительств на планете.
Чтобы компьютеру был понятен какой-то язык, компьютер для начала должен научиться понимать вообще. А как раз с этим главная проблема. Даже язык программирования компьютер не понимает, а просто синтаксически интерпретирует.
Давайте всеми читателями этой статьи придумаем единый язык для всего человечества) Судя по комментариям, у нас есть эксперты во всех областях )
Крах ИИ: Почему нейросети не пережили свою первую зиму