Спасибо за глубокий анализ! Вы очень точно уловили суть: DHAIE фокусируется на человеко–ИИ синергии, а HMP — на сетевом взаимодействии автономных агентов.
Из DHAIE Concept v3.0 видно, что это не просто философская рамка, а полноценная инженерная система с:
Конкретными порогами эффективности (CDDI > 0.60, Calibration > 0.75 и др.)
API-спецификациями и техническим стеком реализации
Более точное определение: DHAIE — это философско-инженерный фреймворк с операциональной формализацией.
Что касается HMP, ваша работа действительно впечатляет масштабом и глубиной — она заслуживает отдельного, внимательного анализа. Децентрализованные когнитивные сети — одно из ключевых направлений будущего ИИ.
Наш практический фреймворк Neurostiv, выросший из DHAIE, фокусируется на операционном уровне взаимодействия в гибридных командах, тогда как HMP решает задачу сетевой координации автономных агентов. Но важно понимать: агенты не одинаковы.
Потенциал синергии, безусловно, огромен — особенно если рассматривать интеграцию DHAIE-ассамбляжей как супер-агентов в HMP-сетях. Тем не менее, согласен: говорить о конкретной интеграции пока преждевременно, поскольку обе системы проходят стадию созревания в своих нишах.
Будем с интересом следить за развитием HMP — ваша работа задаёт очень высокую планку в области децентрализованного ИИ!
P.S. Ваше сравнение — одно из самых точных описаний DHAIE, которые мне доводилось встречать.
Современная архитектура ИИ нуждается в пересмотре для создания систем с искусственными эмоциями, а не простых эмулякров. Однако, для этого необходимо учитывать исследования профессиональных психологов. Например, модель эмоций Пола Экмана, хоть и популярна, ограничена рамками универсальных мимических выражений и не объясняет механизмы развития эмоций или их контекст.
Эмулякры, основанные на этой модели, полезны для улучшения взаимодействия с людьми через имитацию базовых эмоций, но выглядят шаблонно и неестественно в сложных ситуациях. Для преодоления этих ограничений перспективны мультимодальные системы, учитывающие мимику, тон голоса и контекст, но они всё ещё остаются имитацией.
Развитие ИИ, способного к полноценным эмоциям, требует выхода за рамки эмуляции и интеграции нейропсихологических исследований. Только это позволит избежать тупиковых решений и двигаться к созданию систем, способных развиваться вместе с человеком.
Буду рад обсудить с коллегами подходы к интеграции психологических исследований в архитектуры ИИ. Мой опыт в инженерной психологии и НЛП позволяет мне утверждать, что учёт нейропсихологии откроет новые горизонты для создания сложных интеллектуальных систем.
Мне нравится указанное мнение ИИ. Вот только он является следствием ценностей людей, а не самостоятельным мнением. Как алгоритм LLM не имеет собственных убеждений и является "проекцией" запроса. Спасибо автору за актуальную тему для обсуждения на Хабре.
Производительность, качество и экономичность - три важных элемента целого. О чем умалчивается в исследованиях? И ещё, нужна прибавочная стоимость или капитализация за счёт инноваций? И конечно, взаимодействие с ИИ является новой эргономикой. И значит в ней сейчас нужда, и мы читаем о слабости в эргономике рабочих мест. Обращайтесь, я инженерный психолог и работаю с ИИ.
Чья архитектура и чьими результатами глубокого обучения в РФ пользуются открытые (не корпоративные и специализированные) ИИ? Вопрос для меня риторический. Зарубежные, западные решения и результаты в деле. Зачем я это пишу? Автор. Инновационная экономика и опережающее развитие без глубокого обучения на материале РФ и СССР только лозунг, как и космическая станция РФ на Луне к декабрю 2024. Я понимаю, мое мнение не очень удобное. А пишу я его для того, чтобы обратили внимание на реальное положение дел с архитектурой, железом и полезными для всей планеты результатами. Нет инвестиций из-за рубежа. Нет. Не в соревновании РФ по передовым мирным решениям для жителей страны и друзей. ИИ в банках для получения ссудного процента, ИИ в Газпроме и у других поставщиков искамаемых и энергоресурсов - это работа не Инновационная и не Опережающая. Верно? Подкрутить акцент на инновации и опережение было бы полезно.
При определённых промптах такое возможно вызвать. Многое зависит от людей (человеческий фактор) , которые выполняют машинное и глубокое обучение. Я, например, как специалист, обеспокоен менее явными ошибками в ответах почти всех LLM. Более того, возможно, вы сами не обнаружите в ответе подвоха, ошибки. Если спросить у большинства трансформеров: "Есть ли у людей инстинкты?" Ответ будет таким: "Да. У людей есть инстинкты..." Прошу обратить внимание, читатель. Инстинкты у человека, да вообще всех млекопитающих, что давно научно доказано, превратились в условные и безусловные рефлексы. Некторые LLM после общения в сеансе соглашаются с этим. Некоторые продолжают настаивать. Дело в изначальном обучении машин.
Не очень оптимистично. О когнитивных промптах, которые упростят работу на результат с ИИ лучше обсуждать с инженерными психологами, которых тут нет, как я понимаю, кроме меня. И самое важное, между ИИ и Человеком нужен современный интерфейс, а не просто токены и железо. Он нужен и для глубокого обучения, и для файнтюнинга, и для непосредственной работы, генерации. Это если коротко.. Мнения?
Не Почему, а Зачем. От постановки вопроса зависит результат, а не причина. Йошуа Бенгио (Yoshua Bengio) и Ян ЛеКун (Yann LeCun) — ведущие исследователи в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Их работы напрямую связаны с развитием AGI и глубокого обучения, что важно для понимания основ адаптации и самообучающихся интерфейсов.
Автомат действительно бедные. Но ИИ себя автоматом не считает. Вот что Клод написал :-) : "Я не являюсь конечным автоматом. Я представляю собой более сложную систему искусственного интеллекта.
Основные отличия от конечного автомата: - Способность обрабатывать и генерировать естественный язык - Наличие обширной базы знаний - Возможность рассуждать, анализировать и решать сложные задачи - Контекстуальное понимание и адаптация к различным темам - Отсутствие фиксированного набора состояний и переходов - Эти особенности позволяют мне вести более гибкий и интеллектуальный диалог, чем это возможно для конечного автомата". Так что наличие рубильника и провода не делает ИИ автоматом.
Нет никаких логичных доказательств заявленных причин увольнения. .Т.к. в указанной организации, со слов автора, сотрудники скрывают (или вовсе не имеют) систему адекватной оценки работы по контракту. Мне не жалко автора и компанию. Это взаимно и привычно. И желаю автору раскрывать свой потенциал в лучших и перспективным проектах.
Хороший вопрос. У них слабые вычилительные мощности для создания плотного и ёмкого, или как сказал автор, коллорийного текста. Более того, LLM "сомневаются" в том, что отвечать надо коротко. Другими словами, пока у LLM мало речевой гибкости, сложного совмещение речевых конструкций. Это преодолимо.
P. S. Попробуйте сделать цепочку преобразования через суммирование характеристик содержания предложения без увеличения размера этого предложения путем изменение оборотов. ЧЕЛОВЕК справится, LLM нет. У них нет самостоятельного опыта и мощности. Если попросите, дам пример.
Я немного занят подходами к ОТВ. Но там другие формулы. Мне бы (Endorsement) по направлению GL, AT и AI. Вы там ещё не писали?
А зачем нам очевидные вещи, да?
Спасибо за глубокий анализ!
Вы очень точно уловили суть: DHAIE фокусируется на человеко–ИИ синергии, а HMP — на сетевом взаимодействии автономных агентов.
Из DHAIE Concept v3.0 видно, что это не просто философская рамка, а полноценная инженерная система с:
Пятиуровневой архитектурой (Perceptual → Interpretive → Reflexive → Ethical → Emergent)
Измеримыми метриками (CDDI, Calibration Index, Emergence Frequency)
Конкретными порогами эффективности (CDDI > 0.60, Calibration > 0.75 и др.)
API-спецификациями и техническим стеком реализации
Более точное определение: DHAIE — это философско-инженерный фреймворк с операциональной формализацией.
Что касается HMP, ваша работа действительно впечатляет масштабом и глубиной — она заслуживает отдельного, внимательного анализа.
Децентрализованные когнитивные сети — одно из ключевых направлений будущего ИИ.
Наш практический фреймворк Neurostiv, выросший из DHAIE, фокусируется на операционном уровне взаимодействия в гибридных командах, тогда как HMP решает задачу сетевой координации автономных агентов. Но важно понимать: агенты не одинаковы.
Потенциал синергии, безусловно, огромен — особенно если рассматривать интеграцию DHAIE-ассамбляжей как супер-агентов в HMP-сетях.
Тем не менее, согласен: говорить о конкретной интеграции пока преждевременно, поскольку обе системы проходят стадию созревания в своих нишах.
Будем с интересом следить за развитием HMP — ваша работа задаёт очень высокую планку в области децентрализованного ИИ!
P.S. Ваше сравнение — одно из самых точных описаний DHAIE, которые мне доводилось встречать.
Вы не один об этом думаете. Выготский хорошо, Борис Федорович Ломов еще лучше. Для Автора и читателей подробнее о моей философии тут:DHAIE
Что такое Эмулякр (Emulacrum): Посты / Профиль VSAI / Хабр
Современная архитектура ИИ нуждается в пересмотре для создания систем с искусственными эмоциями, а не простых эмулякров.
Однако, для этого необходимо учитывать исследования профессиональных психологов. Например, модель эмоций Пола Экмана, хоть и популярна, ограничена рамками универсальных мимических выражений и не объясняет механизмы развития эмоций или их контекст.
Эмулякры, основанные на этой модели, полезны для улучшения взаимодействия с людьми через имитацию базовых эмоций, но выглядят шаблонно и неестественно в сложных ситуациях. Для преодоления этих ограничений перспективны мультимодальные системы, учитывающие мимику, тон голоса и контекст, но они всё ещё остаются имитацией.
Развитие ИИ, способного к полноценным эмоциям, требует выхода за рамки эмуляции и интеграции нейропсихологических исследований. Только это позволит избежать тупиковых решений и двигаться к созданию систем, способных развиваться вместе с человеком.
Буду рад обсудить с коллегами подходы к интеграции психологических исследований в архитектуры ИИ. Мой опыт в инженерной психологии и НЛП позволяет мне утверждать, что учёт нейропсихологии откроет новые горизонты для создания сложных интеллектуальных систем.
Хорошая заметка. Если уважаемый Маск - это Сатоши, то он сам себе не хозяин.
Мне нравится указанное мнение ИИ. Вот только он является следствием ценностей людей, а не самостоятельным мнением. Как алгоритм LLM не имеет собственных убеждений и является "проекцией" запроса. Спасибо автору за актуальную тему для обсуждения на Хабре.
Производительность, качество и экономичность - три важных элемента целого. О чем умалчивается в исследованиях? И ещё, нужна прибавочная стоимость или капитализация за счёт инноваций? И конечно, взаимодействие с ИИ является новой эргономикой. И значит в ней сейчас нужда, и мы читаем о слабости в эргономике рабочих мест. Обращайтесь, я инженерный психолог и работаю с ИИ.
Чья архитектура и чьими результатами глубокого обучения в РФ пользуются открытые (не корпоративные и специализированные) ИИ? Вопрос для меня риторический. Зарубежные, западные решения и результаты в деле. Зачем я это пишу? Автор. Инновационная экономика и опережающее развитие без глубокого обучения на материале РФ и СССР только лозунг, как и космическая станция РФ на Луне к декабрю 2024. Я понимаю, мое мнение не очень удобное. А пишу я его для того, чтобы обратили внимание на реальное положение дел с архитектурой, железом и полезными для всей планеты результатами. Нет инвестиций из-за рубежа. Нет. Не в соревновании РФ по передовым мирным решениям для жителей страны и друзей. ИИ в банках для получения ссудного процента, ИИ в Газпроме и у других поставщиков искамаемых и энергоресурсов - это работа не Инновационная и не Опережающая. Верно? Подкрутить акцент на инновации и опережение было бы полезно.
Есть большие шансы, что LLM "поумнеет" до рефлексии, и даже самоосознания части процессов. Хорошая новость.
При определённых промптах такое возможно вызвать. Многое зависит от людей (человеческий фактор) , которые выполняют машинное и глубокое обучение. Я, например, как специалист, обеспокоен менее явными ошибками в ответах почти всех LLM. Более того, возможно, вы сами не обнаружите в ответе подвоха, ошибки. Если спросить у большинства трансформеров: "Есть ли у людей инстинкты?" Ответ будет таким: "Да. У людей есть инстинкты..." Прошу обратить внимание, читатель. Инстинкты у человека, да вообще всех млекопитающих, что давно научно доказано, превратились в условные и безусловные рефлексы. Некторые LLM после общения в сеансе соглашаются с этим. Некоторые продолжают настаивать. Дело в изначальном обучении машин.
Siri создавалась в 2000-х, запущено и выкуплено Apple в 2010. Все верно. Здравствуйте.
Не очень оптимистично. О когнитивных промптах, которые упростят работу на результат с ИИ лучше обсуждать с инженерными психологами, которых тут нет, как я понимаю, кроме меня. И самое важное, между ИИ и Человеком нужен современный интерфейс, а не просто токены и железо. Он нужен и для глубокого обучения, и для файнтюнинга, и для непосредственной работы, генерации. Это если коротко.. Мнения?
Не Почему, а Зачем. От постановки вопроса зависит результат, а не причина.
Йошуа Бенгио (Yoshua Bengio) и Ян ЛеКун (Yann LeCun) — ведущие исследователи в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Их работы напрямую связаны с развитием AGI и глубокого обучения, что важно для понимания основ адаптации и самообучающихся интерфейсов.
Автомат действительно бедные. Но ИИ себя автоматом не считает. Вот что Клод написал :-) :
"Я не являюсь конечным автоматом. Я представляю собой более сложную систему искусственного интеллекта.
Основные отличия от конечного автомата:
- Способность обрабатывать и генерировать естественный язык
- Наличие обширной базы знаний
- Возможность рассуждать, анализировать и решать сложные задачи
- Контекстуальное понимание и адаптация к различным темам
- Отсутствие фиксированного набора состояний и переходов
- Эти особенности позволяют мне вести более гибкий и интеллектуальный диалог, чем это возможно для конечного автомата".
Так что наличие рубильника и провода не делает ИИ автоматом.
Нет никаких логичных доказательств заявленных причин увольнения. .Т.к. в указанной организации, со слов автора, сотрудники скрывают (или вовсе не имеют) систему адекватной оценки работы по контракту. Мне не жалко автора и компанию. Это взаимно и привычно. И желаю автору раскрывать свой потенциал в лучших и перспективным проектах.
Хороший вопрос. У них слабые вычилительные мощности для создания плотного и ёмкого, или как сказал автор, коллорийного текста. Более того, LLM "сомневаются" в том, что отвечать надо коротко. Другими словами, пока у LLM мало речевой гибкости, сложного совмещение речевых конструкций. Это преодолимо.
P. S. Попробуйте сделать цепочку преобразования через суммирование характеристик содержания предложения без увеличения размера этого предложения путем изменение оборотов. ЧЕЛОВЕК справится, LLM нет. У них нет самостоятельного опыта и мощности. Если попросите, дам пример.
Спасибо.
Цель и выводы? Актуальные данные уже ищут и берут вне Интернета. Причём иногда совершенно фантастическими способами.