А люди, стало быть, массово приспособлены решать нестандартные задачи, ни разу до них не решенные?
У тестов айкью есть проблемы с областью применимости. Сравнить айкью бушмена и профессора Гарварда не получится. Бушмен и близко не такой "тупой" как покажет тест, а профессор скорее всего обломается решить простейшую интеллектуальную задачу из мира бушмена. Люди тоже хороши в решении типовых задач, потому что системы решений, основанные на обучении (интеллект) так работают. В принципе. Нестандартные же задачи обычно требуют большого количества итераций проб и ошибок, то есть дообучения сети альтернативным методом. У ии здесь слабость, у них требуют выдать ответ на запрос в одну итерацию. Никакой интеллект не работает так. Отсюда и попытки создать "рассуждающий" ии. Следующий шаг: ии, проверяющий свои ответы и повторяющий цепь рассуждений до удовлетворительного результата.
Юнит тесты пишет влет, причем адекватные. Очень сэкономил время на свежем проекте, который мне достался уже как рабочий mvp, при этом с двумя тестами на проект. А особенно в реакт части, я сперва хотел просить отдельного фронта, но оказалось не нужен. По крайне мере пока. -1 рабочее место фронт-энд...
Очень бы хотел эксперимента ради скормить вашу документацию 4о которой я пользуюсь, чтобы посмотреть что она генерит. Постоянно слышу такие штуки и все время удивляюсь, мы вообще про один и тот же ии говорим?) Жаль проектная документация под нда, не поставить такой эксперимент.
Почему говнокачество существует? Потому что оно рентабельно. Почему оно рентабельно? Потому что продается хорошо и служит недолго. Люди покупают, выкидывают, покупают снова. Так в чем разница? Ни в чем. Запланированное устаревание и есть - осознанно производимое говнокачество.
А что такое понимание? Как его выразить в категориях, которые позволят сравнить ваше понимание с моим, а наше - с нейросетями? Если вы спросите нейросеть "кто ты", она ответит "я большая языковая модель" или что-то в этом духе. Так она осознает кто она? Как доказать, что нет? Ее спросить? А если я вам отвечу, что у меня сознания нет, вы согласитесь с таким ответом? Нужна физическая основа, а ее нет.
А нужна ли она? Колесо намного лучше человеческих ног решает аналогичные задачи. Ноги универсальные, но такая универсальность обычно не нужна, для решения конкретных задач лучше работают более узконаправленные механизмы.
Чтобы проверить, можем ли имитировать конкретно человеческое сознание со всеми его недостатками? Принципиальных возражений пока нет, только высокая сложность физического устройства, понимания работы которого не хватает на сегодня для качественной полноценной имитации.
Спрашивать у ллм, обученных на известных данных о неизвестных областях, вроде природы мышления - максимально странный эксперимент. Что вы ожидали в ответ?
А как именно эти "штуки" работают у людей и в чем отличие от нейросетей? Можете описать в физических терминах? Попросите нейросеть решить задачу применяя индукцию с пошаговым описанием, и когда она решит - докажите что она ее не применяла, возьмётесь? А как эта индукция работает внутри вашей нейросети, сможете описать? Не могу понять откуда у многих такая категоричность, учитывая что и "человеческий" процесс мышления пока - сплошной черный ящик.
Мне еще интересно, кто и как прочертил границу в 84 году? Я родился в 83, хоть убей не могу ощутить ту пропасть, которая меня должна отделять от рожденных в 84. Или 85.
Гравитационные волны были предсказаны общей теорией относительности 100 лет назад (кстати, примерно тогда же, когда была похоронена теория эфира, плюс-минус), а недавно их экспериментально подтвердили. Это заняло 100 лет развития технологий и безумного количества усилий со стороны всего научного сообщества. Нет, наука "работает" вообще не так, прежде чем писать подобный кошмар, стоило бы ознакомиться с тем, что такое научный метод и как же он на самом деле сегодня работает. То что вы пишете - воинствующее невежество.
Если и эти ребята недостаточно грамотные для вас, включая рецензентов, тогда боюсь мне нечего вам предложить.
Не совсем понятно только, какие у вас требования к работе, статье, или эксперименту, если вы сами подметили, что тест не имеет четкого стандарта. Суть его в том, что независимый человек общаясь с искусственным собеседником не сможет определить, что он искусственный. Разумеется выборка должна быть не из одного взаимодействия, кроме того нужна контрольная группа, и еще нужны правила, чтобы эти сессии можно было сравнивать. Результаты показывают, что ГПТ4 успешнее притворяется человеком, чем сами люди. В среднем. Но окей, не нравится вам, можете вычеркнуть из списка тест Тьюринга, суть моего поста не изменится.
Про прохождение теста Тьюринга было даже тут на Харбре. Он не то что слишком не регламентирован, он вообще не регламентирован, это по сути только идея. Существуют какие-то готовые варианты, но чаще разрабатывают конкретный тест под конкретное исследование. Причем за последние пару лет эти тесты перерабатывались очень активно, как раз потому что новые версии популярных ЛЛМ проходили их раз за разом, в тех или иных вариантах, и тесты дорабатывались, чтобы лучше отражать то, что ими хотят исследовать. Тест этот не является каким-то формальным доказательством, или какой-то строгой метрикой, все понятия вокруг него, как и он сам - носят очень абстрактный характер.
Я ничего не говорил про понимание и связанные с ним понятия. Похоже вы отвечаете не мне, а какому-то другому оппоненту, с которым привыкли спорить на эту тему. Я указал исключительно на то, что не так давно появившиеся трансформеры произвели фурор, потому что их возможности превзошли ожидания большинства и выглядят удивительными. Для данного контекста вообще не важно как именно устроены и работают нейросети, я говорил о результатах, применимости и сенсационности технологии.
Холиварные темы о том, можно ли сравнивать человеческое мышление и генерацию ответов в трансформерах, я муссировать не вижу смысла, хотя бы потому что собственно процесс мышления человека на физическом уровне недостаточно детально описан и объяснен. А из того, что известно, физическую модель "понимания" извлечь не удается. Вполне возможно, что мозг генерирует ответы максимально похоже на трансформер, с какой-то разницей на архитектуру и "осознание" - то есть постоянную регистрацию процесса мышления, которая и дает "ощущение" понимания. Возможно и нет, возможно подобное описание очень далеко от того, что происходит. Но в любом случае, без надежного описания процесса мышления у человека, сравнивать не имеет смысла.
У высокотемпературной сверхпроводимости никогда не было не только макета, но и подтвержденного экспериментом результата. Была одна статья и ту в итоге разгромили и отозвали.
Фуллерены используются в различных исследованиях по физике, тот же двухщелевой опыт с ними ставили, но снова - про какой хайп и макет речь?
Графен успешно применяют в каких-то своих областях. Действительно, был некоторый хайп в новостях, но никакого массового продукта а-ля макета не было и нет. Хайп очень быстро сдулся не дойдя ни до каких продаж, разработки как велись до так и ведутся после.
БПЛА? Никак не могу натянуть на формулу. Беспилотники используются довольно широко, технология полезная, вроде бы не связана ни с каким прорывом, или открытием, никаких сверхобещаний или периода хайпа тоже припомнить не могу. Рабочая лошадка.
Насчет думать - сложно не согласиться. Только не совсем понятно к чему это. ИИ, как и прочие инструменты, помогает решать проблемы, он не может думать за кого-то. На сегодня уж точно.
А что кроме ИИ вы отнесли бы к данной категории? Подходящей под ваше описание "прорыв - кое-как рабочий макет - искусственно созданный ажиотаж - бесконечный цикл разводок - отсутствие прогресса - забвение, или узкая ниша"? Было бы интересно.
Исследователи не знают, куда приведут их исследования. Они конечно ставят какие-то цели, делают предположения, но суть науки в познании, и исследователи просто исследуют. Ради знаний. Конечно кто-то за это должен платить. В университетах и гос. организациях за это платит правительство, в отдельных случаях удается привлечь какие-то другие средства. В частных компаниях платит собственник (или собственники, стейкхолдеры). Ему разумеется нужна прибыль, ради этого бизнес существует, ему нужно окупать затраты на исследования в конечном итоге, иначе бизнес перестанет функционировать. Исследованиями, применением их результатов в технологиях, прикладном использовании этих технологий, привличением инвестиций, стратегическим планированием, продажами и рекламой в массовом сегменте обычно занимаются разные люди. Обвинять исследователей в бессовестном маркетинге не очень уместно, даже если он присутствует.
Касаемо ИИ, то концепции нейросетей уже около 80 лет, исследования шли, технологии развивались, теория развивалась, технологии прогрессировали. ИИ использовался крайне активно и 10 лет назад. Очень, очень широко. Он уже по сути использовался большинством людей так, или иначе. "Хайп" появился после изобретения моделей-трансформеров, которые смогли то, чего большинство людей не ожидало от ИИ либо вообще, либо еще долгое время. Например проходить тест Тьюринга, писать по запросу музыку, программный код, создавать картинки и видео, проводить анализ текстов по необходимым критериям, даже отвечать на любые вопросы с приемлемой степенью точности и учетом нюансов вопроса. Кроме того, что это очень полезно и на самом деле очень быстро нашло просто колоссально широкое применение, это еще и крайне удивительно для большинства людей. Хотя современных людей избалованных технологиями довольно сложно удивить очередной. Хайп тут даже особо создавать не пришлось, это с любой стороны сенсационная технология, даже если на этом прорыв пока что закончился. Но еще раз: 80 лет развития ИИ, от начальных идей до современных трансформеров. Это не технология-однодневка какая-то, не обман и даже не ядерный синтез, обещающий бесплатную энергию навалом вот-вот уже завтра, а пока максимум рабочие макеты которые невозможно отмасштабировать. Технология очень широко использовалась и до трансформеров, трансформеры просто еще сильнее расширили этот круг, просто-таки взорвали. Но даже если долгое время не будет никаких сенсационных прорывов и "хайп" уляжется, вполне очевидна целая куча направлений для развития в рамках уже существующей технологии. Простое линейное увеличение мощности все еще дает стабильный прирост качества, новые способы использования появляются, старые улучшаются, технологии-саттелиты развиваются. Появляются специализированные чипы, добавляются функции в разные продукты, ИИ используется в образовании, в науке, в повседневной работе и досуге многих. Я не склонен видеть в этом всем какой-то необоснованный хайп. Конечно, ИИ не всесилен, полно ограничений и рамок, не все их осознают, но это вроде как нормально. Для многих ИИ это вообще что-то из Матрицы. Как еще демонстраций люди не проводят с требованием сжечь ИИ, как когда-то 5G вышки жгли.
Умение охотиться тоже позволило выжить. Однако этот навык устарел, в современном мире он не особо востребован, за исключением редких ситуаций. Я не сказал, что нужно просто доверять первой попавшейся сторонней информации, я сказал - есть более надежные способы ее получения. Продвинутые средства коммуникации, сбора и хранения информации, позволяют найти обобщенный опыт большого количества людей, найти разнообразные перекрестные источники информации, получить доступ к надежным наблюдениям проведенным под контролем и тд. На фоне всего этого личный опыт не годится для построения картины мира. Хотя все еще годится для разных повседневных бытовых вопросов.
Почему нет? Активно пользуясь различными инструментами ИИ, я (а я всегда проверяю информацию, если она для меня новая, зачастую перепроверяю и старую) еще не получал неверных ответов. И здесь как раз хороший пример, почему личный опыт - плохой показатель, потому как ИИ таки дают неверные ответы, если обобщить опыт многих. Но ошибаются действительно редко, о чем говорят многочисленные тестирования и исследования. В каких-то продвинутых узких областях, например решении математических задач, или написании кода, они ошибаются чаще, но все еще намного реже, чем дают верный ответ.
Последняя часть комментария - все верно, именно так все и работает. Есть масса экспериментов, где это наглядно демонстрируется, современные нейронауки имеют соответствующие модели и механизмы эти изучены неплохо, насколько это сегодня вообще можно утверждать о нейронауках. Тем не менее, доверчивость можно рассматривать как отдельную абстракцию. И основана она не только на экономии затрат и автоматизации действий, есть и другие механизмы, которые заставляют субъект доверять. Не так давно даже генетический механизм вот обнаружили. В целом доверчивость, как и любая другая сложная модель поведения, обычно имеет под собой большой набор механизмов, ее обеспечивающих.
Людям свойственно доверять своему опыту. Что конечно же большая ошибка, т.к. сейчас есть масса более надежных способов получения информации, чем единичтная выборка субъективного опыта, прошедшая через когнитивные искажения субъекта и особенности его восприятия. Однако, в большинстве повседневных случаев, даже точности и надежности субъективного опыта обычно достаточно. Если вы привыкли пользоваться маршрутками, то отправляясь в нужное место вы находите нужный номер маршрутки и садитесь в нее, вполне доверяя проверенному методу. Хотя маршрутка может и не довезти вас по множеству причин, но вероятностью этого вы пренебрегаете. ИИ чаще всего дает точный и правильный ответ на любой правильно поставленный вопрос и люди к этому тоже привыкают. Отсюда и доверие. Люди вообще доверчивые, и большинство из них получая информацию из более-менее доверенного источника, тут же включают ее в свою парадигму действительности. Склонность проверять и перепроверять новую информацию прсуща немногим (хотя, возможно, на этом ресурсе это и не так, в силу специфики выборки людей), поэтому ответы ИИ, которым доверяют, проверяются тоже редко. Несмотря на то, что даже сам ИИ дает возможности перепроверить его ответы, всегда можно спросить источники откуда он взял информацию для ответа, перефразировать вопрос, задать дополнительные и тд. Но это дополнительное время и усилия, а люди не только доверчивы, но и склонны экономить свои ресурсы.
Что было бы интересно, так это исследовать, насколько чаще, или реже, дезинформированы люди, которые пользуются ИИ, и которые им не пользуются, а ищут ответы другими способами.
Вы используете робот пылесос, потому что он убирает лучше вас, или по какой-то другой причине?
Ваши категории - следствие ваших когнитивных искажений, не стоит натягивать их на глобус.
А люди, стало быть, массово приспособлены решать нестандартные задачи, ни разу до них не решенные?
У тестов айкью есть проблемы с областью применимости. Сравнить айкью бушмена и профессора Гарварда не получится. Бушмен и близко не такой "тупой" как покажет тест, а профессор скорее всего обломается решить простейшую интеллектуальную задачу из мира бушмена. Люди тоже хороши в решении типовых задач, потому что системы решений, основанные на обучении (интеллект) так работают. В принципе. Нестандартные же задачи обычно требуют большого количества итераций проб и ошибок, то есть дообучения сети альтернативным методом. У ии здесь слабость, у них требуют выдать ответ на запрос в одну итерацию. Никакой интеллект не работает так. Отсюда и попытки создать "рассуждающий" ии. Следующий шаг: ии, проверяющий свои ответы и повторяющий цепь рассуждений до удовлетворительного результата.
Из всех новостей про о1 больше всего впечатлила та, где о1 первая написала пользователю. Без запроса, сама. Все еще надеюсь, что это фейк.
Для меня оба вида относятся к одной категории: те кто соревнуется с ии. Я отношу себя к другой: те кто его использует.
Юнит тесты пишет влет, причем адекватные. Очень сэкономил время на свежем проекте, который мне достался уже как рабочий mvp, при этом с двумя тестами на проект. А особенно в реакт части, я сперва хотел просить отдельного фронта, но оказалось не нужен. По крайне мере пока. -1 рабочее место фронт-энд...
Пользуетесь о1 моделью?
Очень бы хотел эксперимента ради скормить вашу документацию 4о которой я пользуюсь, чтобы посмотреть что она генерит. Постоянно слышу такие штуки и все время удивляюсь, мы вообще про один и тот же ии говорим?) Жаль проектная документация под нда, не поставить такой эксперимент.
Да, пересекаться в основном: целях и методах. А нюансы исполнения уже второстепенны.
Плутон друг, но истина дороже, как известно. Нил Деграсс Тайсон до сих пор просит прощения за Плутон)
Почему говнокачество существует? Потому что оно рентабельно. Почему оно рентабельно? Потому что продается хорошо и служит недолго. Люди покупают, выкидывают, покупают снова. Так в чем разница? Ни в чем. Запланированное устаревание и есть - осознанно производимое говнокачество.
А что такое понимание? Как его выразить в категориях, которые позволят сравнить ваше понимание с моим, а наше - с нейросетями? Если вы спросите нейросеть "кто ты", она ответит "я большая языковая модель" или что-то в этом духе. Так она осознает кто она? Как доказать, что нет? Ее спросить? А если я вам отвечу, что у меня сознания нет, вы согласитесь с таким ответом? Нужна физическая основа, а ее нет.
А нужна ли она? Колесо намного лучше человеческих ног решает аналогичные задачи. Ноги универсальные, но такая универсальность обычно не нужна, для решения конкретных задач лучше работают более узконаправленные механизмы.
Чтобы проверить, можем ли имитировать конкретно человеческое сознание со всеми его недостатками? Принципиальных возражений пока нет, только высокая сложность физического устройства, понимания работы которого не хватает на сегодня для качественной полноценной имитации.
Спрашивать у ллм, обученных на известных данных о неизвестных областях, вроде природы мышления - максимально странный эксперимент. Что вы ожидали в ответ?
А как именно эти "штуки" работают у людей и в чем отличие от нейросетей? Можете описать в физических терминах? Попросите нейросеть решить задачу применяя индукцию с пошаговым описанием, и когда она решит - докажите что она ее не применяла, возьмётесь? А как эта индукция работает внутри вашей нейросети, сможете описать? Не могу понять откуда у многих такая категоричность, учитывая что и "человеческий" процесс мышления пока - сплошной черный ящик.
Мне еще интересно, кто и как прочертил границу в 84 году? Я родился в 83, хоть убей не могу ощутить ту пропасть, которая меня должна отделять от рожденных в 84. Или 85.
Гравитационные волны были предсказаны общей теорией относительности 100 лет назад (кстати, примерно тогда же, когда была похоронена теория эфира, плюс-минус), а недавно их экспериментально подтвердили. Это заняло 100 лет развития технологий и безумного количества усилий со стороны всего научного сообщества. Нет, наука "работает" вообще не так, прежде чем писать подобный кошмар, стоило бы ознакомиться с тем, что такое научный метод и как же он на самом деле сегодня работает. То что вы пишете - воинствующее невежество.
Если и эти ребята недостаточно грамотные для вас, включая рецензентов, тогда боюсь мне нечего вам предложить.
Не совсем понятно только, какие у вас требования к работе, статье, или эксперименту, если вы сами подметили, что тест не имеет четкого стандарта. Суть его в том, что независимый человек общаясь с искусственным собеседником не сможет определить, что он искусственный. Разумеется выборка должна быть не из одного взаимодействия, кроме того нужна контрольная группа, и еще нужны правила, чтобы эти сессии можно было сравнивать. Результаты показывают, что ГПТ4 успешнее притворяется человеком, чем сами люди. В среднем. Но окей, не нравится вам, можете вычеркнуть из списка тест Тьюринга, суть моего поста не изменится.
Про прохождение теста Тьюринга было даже тут на Харбре. Он не то что слишком не регламентирован, он вообще не регламентирован, это по сути только идея. Существуют какие-то готовые варианты, но чаще разрабатывают конкретный тест под конкретное исследование. Причем за последние пару лет эти тесты перерабатывались очень активно, как раз потому что новые версии популярных ЛЛМ проходили их раз за разом, в тех или иных вариантах, и тесты дорабатывались, чтобы лучше отражать то, что ими хотят исследовать. Тест этот не является каким-то формальным доказательством, или какой-то строгой метрикой, все понятия вокруг него, как и он сам - носят очень абстрактный характер.
Я ничего не говорил про понимание и связанные с ним понятия. Похоже вы отвечаете не мне, а какому-то другому оппоненту, с которым привыкли спорить на эту тему. Я указал исключительно на то, что не так давно появившиеся трансформеры произвели фурор, потому что их возможности превзошли ожидания большинства и выглядят удивительными. Для данного контекста вообще не важно как именно устроены и работают нейросети, я говорил о результатах, применимости и сенсационности технологии.
Холиварные темы о том, можно ли сравнивать человеческое мышление и генерацию ответов в трансформерах, я муссировать не вижу смысла, хотя бы потому что собственно процесс мышления человека на физическом уровне недостаточно детально описан и объяснен. А из того, что известно, физическую модель "понимания" извлечь не удается. Вполне возможно, что мозг генерирует ответы максимально похоже на трансформер, с какой-то разницей на архитектуру и "осознание" - то есть постоянную регистрацию процесса мышления, которая и дает "ощущение" понимания. Возможно и нет, возможно подобное описание очень далеко от того, что происходит. Но в любом случае, без надежного описания процесса мышления у человека, сравнивать не имеет смысла.
У высокотемпературной сверхпроводимости никогда не было не только макета, но и подтвержденного экспериментом результата. Была одна статья и ту в итоге разгромили и отозвали.
Фуллерены используются в различных исследованиях по физике, тот же двухщелевой опыт с ними ставили, но снова - про какой хайп и макет речь?
Графен успешно применяют в каких-то своих областях. Действительно, был некоторый хайп в новостях, но никакого массового продукта а-ля макета не было и нет. Хайп очень быстро сдулся не дойдя ни до каких продаж, разработки как велись до так и ведутся после.
БПЛА? Никак не могу натянуть на формулу. Беспилотники используются довольно широко, технология полезная, вроде бы не связана ни с каким прорывом, или открытием, никаких сверхобещаний или периода хайпа тоже припомнить не могу. Рабочая лошадка.
Насчет думать - сложно не согласиться. Только не совсем понятно к чему это. ИИ, как и прочие инструменты, помогает решать проблемы, он не может думать за кого-то. На сегодня уж точно.
А что кроме ИИ вы отнесли бы к данной категории? Подходящей под ваше описание "прорыв - кое-как рабочий макет - искусственно созданный ажиотаж - бесконечный цикл разводок - отсутствие прогресса - забвение, или узкая ниша"? Было бы интересно.
Исследователи не знают, куда приведут их исследования. Они конечно ставят какие-то цели, делают предположения, но суть науки в познании, и исследователи просто исследуют. Ради знаний. Конечно кто-то за это должен платить. В университетах и гос. организациях за это платит правительство, в отдельных случаях удается привлечь какие-то другие средства. В частных компаниях платит собственник (или собственники, стейкхолдеры). Ему разумеется нужна прибыль, ради этого бизнес существует, ему нужно окупать затраты на исследования в конечном итоге, иначе бизнес перестанет функционировать. Исследованиями, применением их результатов в технологиях, прикладном использовании этих технологий, привличением инвестиций, стратегическим планированием, продажами и рекламой в массовом сегменте обычно занимаются разные люди. Обвинять исследователей в бессовестном маркетинге не очень уместно, даже если он присутствует.
Касаемо ИИ, то концепции нейросетей уже около 80 лет, исследования шли, технологии развивались, теория развивалась, технологии прогрессировали. ИИ использовался крайне активно и 10 лет назад. Очень, очень широко. Он уже по сути использовался большинством людей так, или иначе. "Хайп" появился после изобретения моделей-трансформеров, которые смогли то, чего большинство людей не ожидало от ИИ либо вообще, либо еще долгое время. Например проходить тест Тьюринга, писать по запросу музыку, программный код, создавать картинки и видео, проводить анализ текстов по необходимым критериям, даже отвечать на любые вопросы с приемлемой степенью точности и учетом нюансов вопроса. Кроме того, что это очень полезно и на самом деле очень быстро нашло просто колоссально широкое применение, это еще и крайне удивительно для большинства людей. Хотя современных людей избалованных технологиями довольно сложно удивить очередной. Хайп тут даже особо создавать не пришлось, это с любой стороны сенсационная технология, даже если на этом прорыв пока что закончился. Но еще раз: 80 лет развития ИИ, от начальных идей до современных трансформеров. Это не технология-однодневка какая-то, не обман и даже не ядерный синтез, обещающий бесплатную энергию навалом вот-вот уже завтра, а пока максимум рабочие макеты которые невозможно отмасштабировать. Технология очень широко использовалась и до трансформеров, трансформеры просто еще сильнее расширили этот круг, просто-таки взорвали. Но даже если долгое время не будет никаких сенсационных прорывов и "хайп" уляжется, вполне очевидна целая куча направлений для развития в рамках уже существующей технологии. Простое линейное увеличение мощности все еще дает стабильный прирост качества, новые способы использования появляются, старые улучшаются, технологии-саттелиты развиваются. Появляются специализированные чипы, добавляются функции в разные продукты, ИИ используется в образовании, в науке, в повседневной работе и досуге многих. Я не склонен видеть в этом всем какой-то необоснованный хайп. Конечно, ИИ не всесилен, полно ограничений и рамок, не все их осознают, но это вроде как нормально. Для многих ИИ это вообще что-то из Матрицы. Как еще демонстраций люди не проводят с требованием сжечь ИИ, как когда-то 5G вышки жгли.
Умение охотиться тоже позволило выжить. Однако этот навык устарел, в современном мире он не особо востребован, за исключением редких ситуаций. Я не сказал, что нужно просто доверять первой попавшейся сторонней информации, я сказал - есть более надежные способы ее получения. Продвинутые средства коммуникации, сбора и хранения информации, позволяют найти обобщенный опыт большого количества людей, найти разнообразные перекрестные источники информации, получить доступ к надежным наблюдениям проведенным под контролем и тд. На фоне всего этого личный опыт не годится для построения картины мира. Хотя все еще годится для разных повседневных бытовых вопросов.
Почему нет? Активно пользуясь различными инструментами ИИ, я (а я всегда проверяю информацию, если она для меня новая, зачастую перепроверяю и старую) еще не получал неверных ответов. И здесь как раз хороший пример, почему личный опыт - плохой показатель, потому как ИИ таки дают неверные ответы, если обобщить опыт многих. Но ошибаются действительно редко, о чем говорят многочисленные тестирования и исследования. В каких-то продвинутых узких областях, например решении математических задач, или написании кода, они ошибаются чаще, но все еще намного реже, чем дают верный ответ.
Последняя часть комментария - все верно, именно так все и работает. Есть масса экспериментов, где это наглядно демонстрируется, современные нейронауки имеют соответствующие модели и механизмы эти изучены неплохо, насколько это сегодня вообще можно утверждать о нейронауках. Тем не менее, доверчивость можно рассматривать как отдельную абстракцию. И основана она не только на экономии затрат и автоматизации действий, есть и другие механизмы, которые заставляют субъект доверять. Не так давно даже генетический механизм вот обнаружили. В целом доверчивость, как и любая другая сложная модель поведения, обычно имеет под собой большой набор механизмов, ее обеспечивающих.
Людям свойственно доверять своему опыту. Что конечно же большая ошибка, т.к. сейчас есть масса более надежных способов получения информации, чем единичтная выборка субъективного опыта, прошедшая через когнитивные искажения субъекта и особенности его восприятия. Однако, в большинстве повседневных случаев, даже точности и надежности субъективного опыта обычно достаточно. Если вы привыкли пользоваться маршрутками, то отправляясь в нужное место вы находите нужный номер маршрутки и садитесь в нее, вполне доверяя проверенному методу. Хотя маршрутка может и не довезти вас по множеству причин, но вероятностью этого вы пренебрегаете. ИИ чаще всего дает точный и правильный ответ на любой правильно поставленный вопрос и люди к этому тоже привыкают. Отсюда и доверие. Люди вообще доверчивые, и большинство из них получая информацию из более-менее доверенного источника, тут же включают ее в свою парадигму действительности. Склонность проверять и перепроверять новую информацию прсуща немногим (хотя, возможно, на этом ресурсе это и не так, в силу специфики выборки людей), поэтому ответы ИИ, которым доверяют, проверяются тоже редко. Несмотря на то, что даже сам ИИ дает возможности перепроверить его ответы, всегда можно спросить источники откуда он взял информацию для ответа, перефразировать вопрос, задать дополнительные и тд. Но это дополнительное время и усилия, а люди не только доверчивы, но и склонны экономить свои ресурсы.
Что было бы интересно, так это исследовать, насколько чаще, или реже, дезинформированы люди, которые пользуются ИИ, и которые им не пользуются, а ищут ответы другими способами.