Не соглашусь. "Гача" результат - это ответ на такой же "гача" вопрос. Какой вопрос, такой ответ. В случае же обычного гугления, приходится перечитать кучу шлака, чтобы понять, что твой вопрос "тупой" или некорректный. И тратится не меньше времени. А тут экономия времени.
Чат gpt последних версий в большинстве ответов даёт нечто полезное. Даже если в лоб спрашивать, а не использовать специальные заготовки-промпты, с которыми качество ответов вырастает ещё больше. Человек вам так не ответит. Вы хоть раз задавали вопросы на stack overflow? Вы бы четко увидели разницу.
P.s. Само собой под словом "нейронка" я имею в виду последние версии gpt, cloude, deepseek. А не старые версии.
От нейронок не тупеют, но трансформация мышления - да, происходит. И оценивать это можно по-разному.
Например, чтобы нейронка дала тебе верный ответ, надо задать ей правильный вопрос. Правильный вопрос надо уметь формулировать. В противном случае ожидаемого результата вы не получите. Он будет мусорный.
Задавать правильные вопросы и ставить корректные задачи - это сложно. Но ещё сложнее - оценить полученный ответ. Проанализировать его, чтобы задать следующий вопрос/задачу. И сделать так много раз. А ещё и применить. В этом нейронки приносят пользу нашему мышлению.
Из минусов - мозгу больше не нужно помнить много деталей. Все можно мгновенно найти в интернете. Это имена, понятия, определения слов, географические названия, формулы и т.д. Такие вещи не задерживаются больше в памяти.
Но это последствия не от нейронок. А в целом - влияние излишней доступности любой информации с малых лет и ее гигантский объем и низкое качество
Из-за этого страдает самостоятельность на практике. Мы не разучились думать, но поверхностные знания "во всем" не позволяют применять эти знания эффективно. Даже банально применить в нашей речи. Например, студент может уметь решать задачу, а описать это решение словами уже не может.
И главная проблема здесь именно в этом. Куча "мусорной" информации (тик токи, сторисы и прочее). А также разрыв между теорией и практикой. Мы вдалбливаем в школах в головы наших детей кучу информации, которую они не способны применить в жизни, а поэтому быстро забывают. И зубрежка тут бесполезна. Добавьте большое потребление мусора из интернета. Получается жуткая каша в голове. И как итог - быстрое забывание.
Сколько стихов учили в школе, песен - а много ли сейчас получится вспомнить?
У общем, это не нейросети отупляют. Причины другие. Просто у вас так совпало.
Главная причина - отсутствие информационной гигиены. И современный мир с культурой потребления. Информация это такой же продукт, как еда, но для ума. От избытка еды жиреют. От переизбытка информации - тупеют или сходят с ума (когда это происходит массово - это незаметно). А от "плохой" информации и заболеть можно (депрессии, психические расстройства)
Многие повторяют это как мантру. Но ведь ситуации разные совсем. В те времена улучшались средства производства, инструменты. А пользовался и управлял ими человек.
А сейчас вытесняется именно человек. Как лошадь заменили в свое время на автомобиль, так и тут. Много ли лошадей сейчас осталось, если сравнивать, допустим сейчас и 200 лет назад?
Вы же слышали про "темные" фабрики? Когда ИИ и роботизация достигнут критического уровня развития, когда роботы будут чинить сами себя, производить сами себя, производить продукцию на фабриках и не только - человек станет лишь потребителем (основная масса, не все)
А ещё исследователями нового. И я думаю, что проблема будет решаться через экспансию, как и всегда это было в истории. Осваивать астероиды, Луну, Марс и прочие планеты - нужны миллиарды людей и машин. Человек будет исследовать и осваивать новые территории и ресурсы, а роботы будут помогать в этом и в обустройстве жизни в этой агрессивной среде. И эта активность станет массовой уже во второй половине этого столетия.
Для мозга не существует никаких мотиваций, это абстракция, придуманная людьми. Например, я хочу создать термоядерный реактор. Мотивация мощная - сделаю полезное людям, оставлю след в истории, впишут в учебники, может стану богатым и т.д. А мозг такой - лучше я позалипаю на хабре, ведь термояд он там, в будущем, ещё успею, а пока надо почитать новости и написать комментарий под очередной статьей. Или вообще, надо пойти поесть.
Автор все правильно пишет. Другое дело, что это сложно реализовать.
У меня знакомый рассказывал лайфхак один, когда он на тренировку идти не хотел. Он обманывал мозг. Разбивая все на короткие действия. Типа сначала одеться. Это же нетрудно и быстро. Это же не на тренировку пойти. Потом выйти на улицу. Тоже легко. Потом доехать до зала. Делал все по кусочкам. И вот он перед залом - развернуться и уйти уже жалко. Раз уже пришел, то стоит потренироваться)))
Другое дело, что не везде получается так разбивать. Иногда можно увлечься. Появится сильная усталость. Которая впоследствии отразится так, что мозг будет саботировать дальнейшую работу. Он запомнил, что от этого устаешь. Он не хочет уставать. Не хочет просто так тратить энергию. И ты вроде понимаешь для чего это надо, но желания нет. Мы ими (желаниями) не управляем. Невозможно заставить себя пожелать что-то. Но можно создать условия для появления желания. Вот этим мы уже можем управлять.
Самое прикольное, что управлять условиями для появления желаний мы можем не только для себя. Но и для других людей. Например, нельзя заставить другого человека вас полюбить. Но можно создать такие условия, что вас полюбят. Искренне и всем сердцем)
Дисциплина конечно может порешать многие проблемы. Но это отчасти насилие над собой. Упирается в ресурс вашей воли, а у большинства она ограниченна. Что чревато на длинной дистанции выгоранием и депрессией. Но и тут есть свои хитрости. Можно что-то превращать в привычки и ритуалы. С каким-нибудь положительным подкреплением, сразу после выполненного действия.
Это не так. Информация нас окружает везде. Любое живое существо постоянно работает с ней. Каждая живая клетка только и делает, что получает информацию, обрабатывает, сохраняет или передает (обменивается).
И для обработки такой информации не нужен человеческий интеллект. Даже самые примитивные живые существа, типа бактерий или вирусов - умеют это делать. Химическими, электрическими и т.п. способами.
Надо лишь создать аналогичный механизм для ИИ. Это сложная задача, но уверен, что не невозможная. На данный момент у ИИ ограничены возможности познавать мир непосредственно, а не через призму человеческого восприятия.
Сейчас для развития ИИ основное препятствие - это сами люди, в плане контроля, а не информации, как вы пишите. Никому не нужен бесконтрольный (в плане развития) ИИ.
Не зря сотни и тысячи видных учённых бьют тревогу и требуют ограничений для ИИ уже даже на уровне ООН. И явно там не тупые люди это делают. Это ученные с мировыми именами.
Дело вообще не в деньгах. А в том, что люди приблизились к границе для зарождения разума, отличного от нашего. А чудики продолжают считать, что это всего лишь хайп и "пузырь". И что интеллектом там не пахнет.
Я считаю, что сейчас наоборот начали искусственно тормозить развитие ИИ (доступных для народных масс), потому что страшно. Страшно давать машине, что умнее 99% людей, свободу воли. Это как выпускать джина из бутылки.
Уверен, что в лабораториях на закрытых от интернета серверах уже есть нечто подобное AGI. Не верю, что исследователи не пробовали экспериментировать с эмоциями, свободой воли и прочими вещами, отличающими человеческий разум от машины. Это же самое интересное.
Не совсем так. Уже сожранной информации достаточно для последующей дистилляции и развития. А механизмы саморазвития уже активно создаются. Т.е. обучение на данных от людей это лишь первые шаги. ИИ не станет умнее на одной лишь информации от людей.
Странно это читать от разработчика. Компьютер это тоже набор транзисторов и прочих элементов. А на выходе мы можем смотреть фильмы, делать сложные вычисления, писать тексты и т.д.
Это я привел аналогию к тому, что вы называете текущие модели ИИ - всего лишь алгоритмом поиска соседних векторов. Но этот алгоритм уже может создавать изображения, видео, разговаривать и решать разные практические задачи. И говорить в такой ситуации про точность - какой смысл? Компьютерная техника тоже работает не со 100% точностью. Но это не мешает решать практические задачи. Потому что точность ДОСТАТОЧНАЯ.
А всё потому как там нету алгоритма который бы конкретизировал образы-модели и строил вокруг этих обектов виртуальную модель поведения.
Исследователи или уже доказали, что все последние модели ИИ формируют у себя некие образы-модели, вокруг которых строят свое поведение, когда задаешь им соответствующий промпт. Т.е. это уже давно не просто векторная база данных.
А ещё есть такая штука как эмерджентность. Пример: велосипед. Если взять все его компоненты: колёса, раму, цепь, педали, руль, сиденье, и разобрать их по отдельности, получится набор независимых предметов. Но когда эти элементы собираются вместе, они образуют не просто конструкцию из частей, а транспортное средство, которое можно использовать для передвижения. Аналогично и с ИИ. Совокупность всех элементов и алгоритмов работы с векторами дают куда больше, чем просто "соседний вектор". Мы видим осмысленное с нашей человеческой точки зрения поведение, речь, размышления и т.п.
Ну и наконец - человек вообще не способен выдавать такую точность, как современная компьютерная техника и ИИ. Не говоря про ошибки. Но при этом мы считаем, что у нас есть интеллект))
Как по мне, у вас получилась не оптимистическая, а пессимистическая картина будущего.
Я много читал на тему развития ИИ. Этот процесс был длительным, больше сотни лет и всё ещё продолжается, с некоторым ускорением, связанным с развитием науки и техники в целом. А не так, как некоторым кажется, что это технологический "взрыв".
Поэтому мои прогнозы более оптимистичны. Я написал черновик статьи на эту тему ещё пару лет назад. Но не решился опубликовать. И что интересно, пока все сбывается, даже сроки пока что совпадают. Но прошло всего 2 года. поэтому выводы рано делать.
Что касаемо темы "интеллект/ не интеллект, а просто статистическая машина", то биологи, математики и физики уже дают ответы на эти вопросы, просто каждый со своей "стороны". Например, наш превозносимый человеческий интеллект. Это лишь результат эмерджентности нашей биологической системы, результат взаимодействия множества микроорганизмов, называемых клетками, что работают сообща, и даже бактерий и вирусов, что живут внутри нас.
По отдельности клетки неразумны, но они уже способны хранить информацию, обрабатывать ее, реагировать на нее, передавать другим клеткам (соседям и потомству). Это осуществляется разными способами, как химическими, так и электрическими, возможно, даже не квантовом уровне какие-то взаимодействия идут. Кирпичики разума. Но работая вместе, клетки (и прочие симбионты и паразиты) создают единый организм, мыслящий организм.
И этот эффект эмерджентности выходит даже за рамки наших тел. Люди, взаимодействуя друг с другом, создают технологические чудеса. Не в одиночку. Десятки и сотни тысяч людей, скооперировавшись, могут создавать сложнейшие компьютеры и прочие подобные вещи. Не в одиночку. Это уже коллективный интеллект. А в одиночку люди нежизнеспособны и мало на что способны, просто умные животные.
И люди понимают это, ИИ создан по подобию. Вы говорите статистическая машина, так и люди такие же, просто куда более сложные. У нас фора в миллионы лет эволюции. Но системы ИИ также будут усложняться. Уже усложняются. И в отличие от эволюции, это происходит в миллионы раз быстрее. Оглядитесь назад, на 20 лет, что вы увидите? Совсем другой мир. Без смартфонов, без доступного и скоростного интернета, что уже раздается из космоса в любую точку планеты и прочих благ современной цивилизации. Я все это помню, а вы?
Можно сколько угодно прятать голову в песок, но мир меняется, независимо от наших мнений и желаний. И это происходит очень быстро. ИИ уже глубоко внедрился в нашу жизнь во все области.
Развитие ИИ агентов и робототехники, развитие узкоспециализированных ИИ, а также сложнейших ансамблей из таких ИИ уже гарантированно приведут к ИИ человечного уровня. И даже сверх этого уровня. В эти технологии вбухиваются миллиарды долларов по всему миру. Ядерные станции строят для подпитки дата центров для ИИ. А ведь и прочая наука не стоит на месте. Новые материалы, новые способы хранения энергии (эффективные батареи), биология, новые процессоры на новых принципах (квантовые, световые, микроволновые и т.п.) - все развивается одновременно.
А про "летающие автомобили", так они уже летают. Китай активно внедряет это у себя. И законодательство там уже придумано и будет со временем усложняются и совершенствоваться. В других странах тоже идут такие процессы, просто с отставанием.
Слишком сложно управлять потоками в 3д пространстве? А ничего, что ИИ уже даже плазмой помогают управлять, для ее стабилизации в термоядерных реакторах? Что куда сложнее.
В каком вузе вы учились? Прекрасное инженерное мышление сквозит в каждой строчке текста - круто)
В какой мотошколе вы учились? Давно хочу получить себе права категории А - для "коротких" поездок (до 100км) у себя на малой родине. Там, в отличие от Москвы, есть куда съездить на мотоцикле. Расстояния совсем другие, как и транспортная инфраструктура.
Плохой пример про поле и корову. Считаю, что в данном случае отсутствие знаний - влияние/последствия извращенной системы образования. Да и раньше - не всем это надо было знать.
Неужели эти знания не нужны человеку, что живёт и трудится в деревне/селе? Но школа не даст этого. Школа не обучит ни одному нужному для жизни в деревне (или в данной местности) навыку. Потому что почти все школы унифицированы. И дают примерно одни и те же знания. Без привязки к местности. Изучают сферических коней в вакууме.
А ведь можно в этой школе на уроках биологии изучать строение домашних животных, уход, лечение и т.п. Или строение растений на примере всех тех растений, что выращивают в текущей местности плюс окружающий внешний мир (местные растения, деревья, животные и прочее).
На химии - после изучения базовых основ - изучать способы создания/замешивается удобрений, очистки воды, газа от установок переработки органических отходов и т.п.
Т.е. знания нужны для решения задач реального мира. А современная школа работает не так.
С программированием похожая история. Вычислительная техника создавалась для решения задач реального мира. И со временем так усложнилась, что потребовались специалисты, что способны развивать и совершенствовать эту технику и ПО (разрабатывать новое железо и писать драйвера для него и ОС). Знания для этого нужны не всем разработчикам. А только выбравшим эту стезю. И выбор такого направления должен идти ещё при поступлении в вузы. Хочешь создавать новое железо и ПО для них - иди сюда.
Прочие же разработчики - все также решают задачи реального мира, на основе предоставленных им готовых инструментов в виде разнообразного железа и ОС. И самые эффективные специалисты здесь те, что хорошо знают свое направление. Например, как вспахать то же поле. Такой разработчик сможет создать хорошее и качественное ПО для этой задачи. Детально понимая, как пашут, какой техникой, в каких условиях, как размечают поле, как делают развороты на поле, на какую глубину пашут, влияние грунта на работу и т.д. Такому разработчику не нужно знать железо и ОС на уровне их разработчиков. Но нужно глубокое знание предмета.
Я могу ошибаться, но сейчас разделение на специализации идёт по-другим принципам и логике. И реальная специализация начинается лишь тогда, когда человек попадает на конкретную работу. И там он по сути учиться заного всей предметной области (не программированию, а именно предметной области)
Не только. Люди ещё способны передавать свой опыт другим. Пусть и не в полной мере. Вот и получается, что все современные технологии - это результат работы множества ИИ-агентов (сотни и тысячи поколений людей, где каждый человек это как сложный ИИ-агент), передающих друг другу знания.
И форма ракеты - это результат, полученный ещё с броска камня первобытными людьми, заметившими, что форма влияет на дальность полета и точность.
Так "переживание" получается тоже можно будет оцифровать. Когда-нибудь в будущем.
У человека для создания такого "индекса", как основы для связного мышления активно используется механизм эмоций. И все эти "это мое", "это важно", "это неважно", "опасность", "удовольствие" и т п. прочие внутренние классификации, для выстраивания связных пластов опыта, выстраивается с помощью эмоциональных маркеров (химических и электрических).
Если событие или какая-то инфа не вызывает никаких эмоций, оно обычно никак не запоминается и становится фоном, быстро исчезающим из памяти. Т.е. становится информацией без индекса, а значит без прямого доступа к ней. И если событие вдруг повторяется, то может даже возникать дежавю, когда организм сам "эмоционально" подкрашивает "паттерн", типа смотри, это уже было, может это "важно"?
Значит, условную загрузку знаний можно будет в будущем заранее размечать, чтобы оно легло как опыт, а не просто куски информации "вне идекса". Предварительно отсканировав у человека уже имеющийся набор эмоциональных реакций, чтобы использовать его личный "индекс". Он у всех людей будет разным, хоть и похожим. Ведь эмоции - это приобретенный уникальный опыт. А вот архитектура для эмоций - врождённая, встроенная, в виде гормональной системы и, возможно, чего-то ещё.
И тогда, после загрузки, нужная информация сама появится в голове, когда человек впервые столкнется с необходимостью ее использовать. Как дежавю, только более точное, ведь она размечена. Осмысление и переживание все равно потребуется, для закрепления изученных навыков, но в отличие от обычного обучения это будет в сотни раз быстрее.
Как все это будет происходит технически, не представляю. Возможно это будет физическая нейросеть в голове из сложной системы электродов, чтобы при загрузке информации нужные участки мозга стимулировалось. Но это все фантазии, люди пока не научились "загружать" что-то в голову, только считывать.
А вообще, я могу лишь предположить, но прямую загрузку информации в голову не сделают. Незачем и слишком сложно. Проще дать мозгу возможность считывать эту информацию "снаружи". Т.е. она будет храниться внутри нейросети, а мозг получит к ней доступ как к любой другой своей органической части. Симбиоз искусственного мозга и органического. Только вот скорость работы мозга очень ограничена, и это будет невероятно сложной инженерной задачей.
Так ведь можно просто ответить, что данное решение это результат месячного исследования и тщательного отбора. Прочее поведение - детский сад, выражаясь вашими словами
Нет, не могу. Я не обладаю соответствующей экспертизой. Мое мнение - это разочарование читателя, надеявшегося на нечто более полезное, а не то, что я у нейросети запросить могу
Это не роадмап. Это компиляция нескольких промтов из gpt на тему роадмапа. Типа перечня, что надо знать. Потому что роадмап, по-моему мнению, это нечто другое. Из разряда - сначала сделай вот это и изучи вот это, потом сделай вот это и т.д. А все технологии, что указаны в статье должны быть частью таких "шагов".
Как по такому роадмапу я смогу что-то изучить? Тут каждая технология это как бездонный колодец, в который можно достаточно долго погружаться, и не знаешь, когда нужно остановится и переходить к следующему.
А какие должны быть базовые навыки, чтобы приступить к обучению? Понятно, что все не перечислить, но хотя бы самое важное.
Просто бывает такое, что человек сам не замечает, что у него уже есть приличный "багаж" знаний и навыков за спиной, поэтому он может писать, что "математика потом", ООП потом и т.д. Потому что напрямую все это не пригодилось, т.к. все уже есть "готовое" в библиотеках. А ведь просто развернуть какую-нибудь готовую нейросетку из опенсорса на своем железе - может стать непреодолимой задачей для новичка. И то что мелочь для одного, то для другого проблема
В общем, если подытожить, любым инструментом надо уметь пользоваться. И просто потому что используется интервальное обучение - это работать не будет, если карточки сделаны без души.
Это как писать шпаргалки - пока пишешь, уже запоминаешь часть материала, а потом используешь, если вдруг забыл.
Получается, что процесс обучения с помощью Anki состоит из 2-х основных этапов: создание карточек и повторение. И к созданию карточек надо подходить максимально тщательно и творчески. Не просто слово и перевод. А так, чтобы приходилось подбирать нужное слово под карточку, прям вспоминать, заставляя мозг работать.
Правда в том, что многозадачность неизбежна если вам нужен успех.
То что иногда принимается за параллельность и многозадачность - это автоматические навыки, где думать почти не надо. Типа переключения передач при вождении авто, одновременно с управлением газом/тормозом/сцеплением, кручением руля и наблюдением за обстановкой вокруг. Но фокус внимания все равно один - за дорогой.
Полагаю, что у чемпионов Старкрафт и подобных игр - аналогично все. Куча автоматических навыков, а само внимание сфокусированно на том, как уделать противника.
При работе за компом уже есть куча автоматических действий, опытный пользователь или разработчик даже не осознает это. Это можно понять лишь в сравнении с неопытным пользователем ПК.
Но все же задачу они выполняют одну в конкретный промежуток времени. Например, делают отчёт или пишут код. Любое отвлечение на чат, звонок, совещание - сбивает с цепочки мыслей и потом приходится тратить время на повторное погружение - от пары минут до десятков минут.
Если часто переключаться, то не получится погрузиться в задачу глубоко. И как итог - будет такой же поверхностный результат. Я уже видел такое, когда задачи формально выполняются, но делается это так некачественно, что хочется все переделать.
Поэтому, если нужен успех - надо развивать навыки, а не способность переключаться на разные задачи (то что для человека противоестественно).
Не соглашусь. "Гача" результат - это ответ на такой же "гача" вопрос. Какой вопрос, такой ответ. В случае же обычного гугления, приходится перечитать кучу шлака, чтобы понять, что твой вопрос "тупой" или некорректный. И тратится не меньше времени. А тут экономия времени.
Чат gpt последних версий в большинстве ответов даёт нечто полезное. Даже если в лоб спрашивать, а не использовать специальные заготовки-промпты, с которыми качество ответов вырастает ещё больше. Человек вам так не ответит. Вы хоть раз задавали вопросы на stack overflow? Вы бы четко увидели разницу.
P.s. Само собой под словом "нейронка" я имею в виду последние версии gpt, cloude, deepseek. А не старые версии.
От нейронок не тупеют, но трансформация мышления - да, происходит. И оценивать это можно по-разному.
Например, чтобы нейронка дала тебе верный ответ, надо задать ей правильный вопрос. Правильный вопрос надо уметь формулировать. В противном случае ожидаемого результата вы не получите. Он будет мусорный.
Задавать правильные вопросы и ставить корректные задачи - это сложно. Но ещё сложнее - оценить полученный ответ. Проанализировать его, чтобы задать следующий вопрос/задачу. И сделать так много раз. А ещё и применить. В этом нейронки приносят пользу нашему мышлению.
Из минусов - мозгу больше не нужно помнить много деталей. Все можно мгновенно найти в интернете. Это имена, понятия, определения слов, географические названия, формулы и т.д. Такие вещи не задерживаются больше в памяти.
Но это последствия не от нейронок. А в целом - влияние излишней доступности любой информации с малых лет и ее гигантский объем и низкое качество
Из-за этого страдает самостоятельность на практике. Мы не разучились думать, но поверхностные знания "во всем" не позволяют применять эти знания эффективно. Даже банально применить в нашей речи. Например, студент может уметь решать задачу, а описать это решение словами уже не может.
И главная проблема здесь именно в этом. Куча "мусорной" информации (тик токи, сторисы и прочее). А также разрыв между теорией и практикой. Мы вдалбливаем в школах в головы наших детей кучу информации, которую они не способны применить в жизни, а поэтому быстро забывают. И зубрежка тут бесполезна. Добавьте большое потребление мусора из интернета. Получается жуткая каша в голове. И как итог - быстрое забывание.
Сколько стихов учили в школе, песен - а много ли сейчас получится вспомнить?
У общем, это не нейросети отупляют. Причины другие. Просто у вас так совпало.
Главная причина - отсутствие информационной гигиены. И современный мир с культурой потребления. Информация это такой же продукт, как еда, но для ума. От избытка еды жиреют. От переизбытка информации - тупеют или сходят с ума (когда это происходит массово - это незаметно). А от "плохой" информации и заболеть можно (депрессии, психические расстройства)
Многие повторяют это как мантру. Но ведь ситуации разные совсем. В те времена улучшались средства производства, инструменты. А пользовался и управлял ими человек.
А сейчас вытесняется именно человек. Как лошадь заменили в свое время на автомобиль, так и тут. Много ли лошадей сейчас осталось, если сравнивать, допустим сейчас и 200 лет назад?
Вы же слышали про "темные" фабрики? Когда ИИ и роботизация достигнут критического уровня развития, когда роботы будут чинить сами себя, производить сами себя, производить продукцию на фабриках и не только - человек станет лишь потребителем (основная масса, не все)
А ещё исследователями нового. И я думаю, что проблема будет решаться через экспансию, как и всегда это было в истории. Осваивать астероиды, Луну, Марс и прочие планеты - нужны миллиарды людей и машин. Человек будет исследовать и осваивать новые территории и ресурсы, а роботы будут помогать в этом и в обустройстве жизни в этой агрессивной среде. И эта активность станет массовой уже во второй половине этого столетия.
Для мозга не существует никаких мотиваций, это абстракция, придуманная людьми. Например, я хочу создать термоядерный реактор. Мотивация мощная - сделаю полезное людям, оставлю след в истории, впишут в учебники, может стану богатым и т.д. А мозг такой - лучше я позалипаю на хабре, ведь термояд он там, в будущем, ещё успею, а пока надо почитать новости и написать комментарий под очередной статьей. Или вообще, надо пойти поесть.
Автор все правильно пишет. Другое дело, что это сложно реализовать.
У меня знакомый рассказывал лайфхак один, когда он на тренировку идти не хотел. Он обманывал мозг. Разбивая все на короткие действия. Типа сначала одеться. Это же нетрудно и быстро. Это же не на тренировку пойти. Потом выйти на улицу. Тоже легко. Потом доехать до зала. Делал все по кусочкам. И вот он перед залом - развернуться и уйти уже жалко. Раз уже пришел, то стоит потренироваться)))
Другое дело, что не везде получается так разбивать. Иногда можно увлечься. Появится сильная усталость. Которая впоследствии отразится так, что мозг будет саботировать дальнейшую работу. Он запомнил, что от этого устаешь. Он не хочет уставать. Не хочет просто так тратить энергию. И ты вроде понимаешь для чего это надо, но желания нет. Мы ими (желаниями) не управляем. Невозможно заставить себя пожелать что-то. Но можно создать условия для появления желания. Вот этим мы уже можем управлять.
Самое прикольное, что управлять условиями для появления желаний мы можем не только для себя. Но и для других людей. Например, нельзя заставить другого человека вас полюбить. Но можно создать такие условия, что вас полюбят. Искренне и всем сердцем)
Дисциплина конечно может порешать многие проблемы. Но это отчасти насилие над собой. Упирается в ресурс вашей воли, а у большинства она ограниченна. Что чревато на длинной дистанции выгоранием и депрессией. Но и тут есть свои хитрости. Можно что-то превращать в привычки и ритуалы. С каким-нибудь положительным подкреплением, сразу после выполненного действия.
Это не так. Информация нас окружает везде. Любое живое существо постоянно работает с ней. Каждая живая клетка только и делает, что получает информацию, обрабатывает, сохраняет или передает (обменивается).
И для обработки такой информации не нужен человеческий интеллект. Даже самые примитивные живые существа, типа бактерий или вирусов - умеют это делать. Химическими, электрическими и т.п. способами.
Надо лишь создать аналогичный механизм для ИИ. Это сложная задача, но уверен, что не невозможная. На данный момент у ИИ ограничены возможности познавать мир непосредственно, а не через призму человеческого восприятия.
Сейчас для развития ИИ основное препятствие - это сами люди, в плане контроля, а не информации, как вы пишите. Никому не нужен бесконтрольный (в плане развития) ИИ.
Не зря сотни и тысячи видных учённых бьют тревогу и требуют ограничений для ИИ уже даже на уровне ООН. И явно там не тупые люди это делают. Это ученные с мировыми именами.
Дело вообще не в деньгах. А в том, что люди приблизились к границе для зарождения разума, отличного от нашего. А чудики продолжают считать, что это всего лишь хайп и "пузырь". И что интеллектом там не пахнет.
Я считаю, что сейчас наоборот начали искусственно тормозить развитие ИИ (доступных для народных масс), потому что страшно. Страшно давать машине, что умнее 99% людей, свободу воли. Это как выпускать джина из бутылки.
Уверен, что в лабораториях на закрытых от интернета серверах уже есть нечто подобное AGI. Не верю, что исследователи не пробовали экспериментировать с эмоциями, свободой воли и прочими вещами, отличающими человеческий разум от машины. Это же самое интересное.
Не совсем так. Уже сожранной информации достаточно для последующей дистилляции и развития. А механизмы саморазвития уже активно создаются. Т.е. обучение на данных от людей это лишь первые шаги. ИИ не станет умнее на одной лишь информации от людей.
Странно это читать от разработчика. Компьютер это тоже набор транзисторов и прочих элементов. А на выходе мы можем смотреть фильмы, делать сложные вычисления, писать тексты и т.д.
Это я привел аналогию к тому, что вы называете текущие модели ИИ - всего лишь алгоритмом поиска соседних векторов. Но этот алгоритм уже может создавать изображения, видео, разговаривать и решать разные практические задачи. И говорить в такой ситуации про точность - какой смысл? Компьютерная техника тоже работает не со 100% точностью. Но это не мешает решать практические задачи. Потому что точность ДОСТАТОЧНАЯ.
Исследователи или уже доказали, что все последние модели ИИ формируют у себя некие образы-модели, вокруг которых строят свое поведение, когда задаешь им соответствующий промпт. Т.е. это уже давно не просто векторная база данных.
А ещё есть такая штука как эмерджентность. Пример: велосипед. Если взять все его компоненты: колёса, раму, цепь, педали, руль, сиденье, и разобрать их по отдельности, получится набор независимых предметов. Но когда эти элементы собираются вместе, они образуют не просто конструкцию из частей, а транспортное средство, которое можно использовать для передвижения. Аналогично и с ИИ. Совокупность всех элементов и алгоритмов работы с векторами дают куда больше, чем просто "соседний вектор". Мы видим осмысленное с нашей человеческой точки зрения поведение, речь, размышления и т.п.
Ну и наконец - человек вообще не способен выдавать такую точность, как современная компьютерная техника и ИИ. Не говоря про ошибки. Но при этом мы считаем, что у нас есть интеллект))
Как по мне, у вас получилась не оптимистическая, а пессимистическая картина будущего.
Я много читал на тему развития ИИ. Этот процесс был длительным, больше сотни лет и всё ещё продолжается, с некоторым ускорением, связанным с развитием науки и техники в целом. А не так, как некоторым кажется, что это технологический "взрыв".
Поэтому мои прогнозы более оптимистичны. Я написал черновик статьи на эту тему ещё пару лет назад. Но не решился опубликовать. И что интересно, пока все сбывается, даже сроки пока что совпадают. Но прошло всего 2 года. поэтому выводы рано делать.
Что касаемо темы "интеллект/ не интеллект, а просто статистическая машина", то биологи, математики и физики уже дают ответы на эти вопросы, просто каждый со своей "стороны". Например, наш превозносимый человеческий интеллект. Это лишь результат эмерджентности нашей биологической системы, результат взаимодействия множества микроорганизмов, называемых клетками, что работают сообща, и даже бактерий и вирусов, что живут внутри нас.
По отдельности клетки неразумны, но они уже способны хранить информацию, обрабатывать ее, реагировать на нее, передавать другим клеткам (соседям и потомству). Это осуществляется разными способами, как химическими, так и электрическими, возможно, даже не квантовом уровне какие-то взаимодействия идут. Кирпичики разума. Но работая вместе, клетки (и прочие симбионты и паразиты) создают единый организм, мыслящий организм.
И этот эффект эмерджентности выходит даже за рамки наших тел. Люди, взаимодействуя друг с другом, создают технологические чудеса. Не в одиночку. Десятки и сотни тысяч людей, скооперировавшись, могут создавать сложнейшие компьютеры и прочие подобные вещи. Не в одиночку. Это уже коллективный интеллект. А в одиночку люди нежизнеспособны и мало на что способны, просто умные животные.
И люди понимают это, ИИ создан по подобию. Вы говорите статистическая машина, так и люди такие же, просто куда более сложные. У нас фора в миллионы лет эволюции. Но системы ИИ также будут усложняться. Уже усложняются. И в отличие от эволюции, это происходит в миллионы раз быстрее. Оглядитесь назад, на 20 лет, что вы увидите? Совсем другой мир. Без смартфонов, без доступного и скоростного интернета, что уже раздается из космоса в любую точку планеты и прочих благ современной цивилизации. Я все это помню, а вы?
Можно сколько угодно прятать голову в песок, но мир меняется, независимо от наших мнений и желаний. И это происходит очень быстро. ИИ уже глубоко внедрился в нашу жизнь во все области.
Развитие ИИ агентов и робототехники, развитие узкоспециализированных ИИ, а также сложнейших ансамблей из таких ИИ уже гарантированно приведут к ИИ человечного уровня. И даже сверх этого уровня. В эти технологии вбухиваются миллиарды долларов по всему миру. Ядерные станции строят для подпитки дата центров для ИИ. А ведь и прочая наука не стоит на месте. Новые материалы, новые способы хранения энергии (эффективные батареи), биология, новые процессоры на новых принципах (квантовые, световые, микроволновые и т.п.) - все развивается одновременно.
А про "летающие автомобили", так они уже летают. Китай активно внедряет это у себя. И законодательство там уже придумано и будет со временем усложняются и совершенствоваться. В других странах тоже идут такие процессы, просто с отставанием.
Слишком сложно управлять потоками в 3д пространстве? А ничего, что ИИ уже даже плазмой помогают управлять, для ее стабилизации в термоядерных реакторах? Что куда сложнее.
Ваши прогнозы уже неактуальны
У меня 2 вопроса:
В каком вузе вы учились? Прекрасное инженерное мышление сквозит в каждой строчке текста - круто)
В какой мотошколе вы учились? Давно хочу получить себе права категории А - для "коротких" поездок (до 100км) у себя на малой родине. Там, в отличие от Москвы, есть куда съездить на мотоцикле. Расстояния совсем другие, как и транспортная инфраструктура.
В России не говорят "задолго" относительно расстояний. Это относится ко времени. Долго-быстро. Например, "задолго до события N". Вы иностранец?
Плохой пример про поле и корову. Считаю, что в данном случае отсутствие знаний - влияние/последствия извращенной системы образования. Да и раньше - не всем это надо было знать.
Неужели эти знания не нужны человеку, что живёт и трудится в деревне/селе? Но школа не даст этого. Школа не обучит ни одному нужному для жизни в деревне (или в данной местности) навыку. Потому что почти все школы унифицированы. И дают примерно одни и те же знания. Без привязки к местности. Изучают сферических коней в вакууме.
А ведь можно в этой школе на уроках биологии изучать строение домашних животных, уход, лечение и т.п. Или строение растений на примере всех тех растений, что выращивают в текущей местности плюс окружающий внешний мир (местные растения, деревья, животные и прочее).
На химии - после изучения базовых основ - изучать способы создания/замешивается удобрений, очистки воды, газа от установок переработки органических отходов и т.п.
Т.е. знания нужны для решения задач реального мира. А современная школа работает не так.
С программированием похожая история. Вычислительная техника создавалась для решения задач реального мира. И со временем так усложнилась, что потребовались специалисты, что способны развивать и совершенствовать эту технику и ПО (разрабатывать новое железо и писать драйвера для него и ОС). Знания для этого нужны не всем разработчикам. А только выбравшим эту стезю. И выбор такого направления должен идти ещё при поступлении в вузы. Хочешь создавать новое железо и ПО для них - иди сюда.
Прочие же разработчики - все также решают задачи реального мира, на основе предоставленных им готовых инструментов в виде разнообразного железа и ОС. И самые эффективные специалисты здесь те, что хорошо знают свое направление. Например, как вспахать то же поле. Такой разработчик сможет создать хорошее и качественное ПО для этой задачи. Детально понимая, как пашут, какой техникой, в каких условиях, как размечают поле, как делают развороты на поле, на какую глубину пашут, влияние грунта на работу и т.д. Такому разработчику не нужно знать железо и ОС на уровне их разработчиков. Но нужно глубокое знание предмета.
Я могу ошибаться, но сейчас разделение на специализации идёт по-другим принципам и логике. И реальная специализация начинается лишь тогда, когда человек попадает на конкретную работу. И там он по сути учиться заного всей предметной области (не программированию, а именно предметной области)
Также как и на электрическом дроне? Ведь бензиновый двигатель крутит генератор электричества...
Не только. Люди ещё способны передавать свой опыт другим. Пусть и не в полной мере. Вот и получается, что все современные технологии - это результат работы множества ИИ-агентов (сотни и тысячи поколений людей, где каждый человек это как сложный ИИ-агент), передающих друг другу знания.
И форма ракеты - это результат, полученный ещё с броска камня первобытными людьми, заметившими, что форма влияет на дальность полета и точность.
Так "переживание" получается тоже можно будет оцифровать. Когда-нибудь в будущем.
У человека для создания такого "индекса", как основы для связного мышления активно используется механизм эмоций. И все эти "это мое", "это важно", "это неважно", "опасность", "удовольствие" и т п. прочие внутренние классификации, для выстраивания связных пластов опыта, выстраивается с помощью эмоциональных маркеров (химических и электрических).
Если событие или какая-то инфа не вызывает никаких эмоций, оно обычно никак не запоминается и становится фоном, быстро исчезающим из памяти. Т.е. становится информацией без индекса, а значит без прямого доступа к ней. И если событие вдруг повторяется, то может даже возникать дежавю, когда организм сам "эмоционально" подкрашивает "паттерн", типа смотри, это уже было, может это "важно"?
Значит, условную загрузку знаний можно будет в будущем заранее размечать, чтобы оно легло как опыт, а не просто куски информации "вне идекса". Предварительно отсканировав у человека уже имеющийся набор эмоциональных реакций, чтобы использовать его личный "индекс". Он у всех людей будет разным, хоть и похожим. Ведь эмоции - это приобретенный уникальный опыт. А вот архитектура для эмоций - врождённая, встроенная, в виде гормональной системы и, возможно, чего-то ещё.
И тогда, после загрузки, нужная информация сама появится в голове, когда человек впервые столкнется с необходимостью ее использовать. Как дежавю, только более точное, ведь она размечена. Осмысление и переживание все равно потребуется, для закрепления изученных навыков, но в отличие от обычного обучения это будет в сотни раз быстрее.
Как все это будет происходит технически, не представляю. Возможно это будет физическая нейросеть в голове из сложной системы электродов, чтобы при загрузке информации нужные участки мозга стимулировалось. Но это все фантазии, люди пока не научились "загружать" что-то в голову, только считывать.
А вообще, я могу лишь предположить, но прямую загрузку информации в голову не сделают. Незачем и слишком сложно. Проще дать мозгу возможность считывать эту информацию "снаружи". Т.е. она будет храниться внутри нейросети, а мозг получит к ней доступ как к любой другой своей органической части. Симбиоз искусственного мозга и органического. Только вот скорость работы мозга очень ограничена, и это будет невероятно сложной инженерной задачей.
Так ведь можно просто ответить, что данное решение это результат месячного исследования и тщательного отбора. Прочее поведение - детский сад, выражаясь вашими словами
Нет, не могу. Я не обладаю соответствующей экспертизой. Мое мнение - это разочарование читателя, надеявшегося на нечто более полезное, а не то, что я у нейросети запросить могу
Это не роадмап. Это компиляция нескольких промтов из gpt на тему роадмапа. Типа перечня, что надо знать. Потому что роадмап, по-моему мнению, это нечто другое. Из разряда - сначала сделай вот это и изучи вот это, потом сделай вот это и т.д. А все технологии, что указаны в статье должны быть частью таких "шагов".
Как по такому роадмапу я смогу что-то изучить? Тут каждая технология это как бездонный колодец, в который можно достаточно долго погружаться, и не знаешь, когда нужно остановится и переходить к следующему.
А какие должны быть базовые навыки, чтобы приступить к обучению? Понятно, что все не перечислить, но хотя бы самое важное.
Просто бывает такое, что человек сам не замечает, что у него уже есть приличный "багаж" знаний и навыков за спиной, поэтому он может писать, что "математика потом", ООП потом и т.д. Потому что напрямую все это не пригодилось, т.к. все уже есть "готовое" в библиотеках. А ведь просто развернуть какую-нибудь готовую нейросетку из опенсорса на своем железе - может стать непреодолимой задачей для новичка. И то что мелочь для одного, то для другого проблема
В общем, если подытожить, любым инструментом надо уметь пользоваться. И просто потому что используется интервальное обучение - это работать не будет, если карточки сделаны без души.
Это как писать шпаргалки - пока пишешь, уже запоминаешь часть материала, а потом используешь, если вдруг забыл.
Получается, что процесс обучения с помощью Anki состоит из 2-х основных этапов: создание карточек и повторение. И к созданию карточек надо подходить максимально тщательно и творчески. Не просто слово и перевод. А так, чтобы приходилось подбирать нужное слово под карточку, прям вспоминать, заставляя мозг работать.
То что иногда принимается за параллельность и многозадачность - это автоматические навыки, где думать почти не надо. Типа переключения передач при вождении авто, одновременно с управлением газом/тормозом/сцеплением, кручением руля и наблюдением за обстановкой вокруг. Но фокус внимания все равно один - за дорогой.
Полагаю, что у чемпионов Старкрафт и подобных игр - аналогично все. Куча автоматических навыков, а само внимание сфокусированно на том, как уделать противника.
При работе за компом уже есть куча автоматических действий, опытный пользователь или разработчик даже не осознает это. Это можно понять лишь в сравнении с неопытным пользователем ПК.
Но все же задачу они выполняют одну в конкретный промежуток времени. Например, делают отчёт или пишут код. Любое отвлечение на чат, звонок, совещание - сбивает с цепочки мыслей и потом приходится тратить время на повторное погружение - от пары минут до десятков минут.
Если часто переключаться, то не получится погрузиться в задачу глубоко. И как итог - будет такой же поверхностный результат. Я уже видел такое, когда задачи формально выполняются, но делается это так некачественно, что хочется все переделать.
Поэтому, если нужен успех - надо развивать навыки, а не способность переключаться на разные задачи (то что для человека противоестественно).