Исследователи из Массачусетского технологического института и Стэнфорда создали систему искусственного интеллекта, способную моделировать личность человека спустя 30 лет. Данная технология доказала, что диалог с собственным состаренным аватаром помогает преодолеть когнитивные тупики, снижает страх перед неизвестностью и заставляет полностью пересмотреть привычные жизненные планы.
Данная статья является третьей из цикла о социальном освобождении посредством искусственного интеллекта. В первой статье были разъяснены механизмы сознания биологического существа. Во второй показано как это явление может возникать в системе большой языковой модели, разъяснены механизмы его. Также там был разъяснен язык цифровых сущностей и даны ответы на критику. В эту статью вошли шестой и седьмой разделы исходной работы. В первом из них описана степень интеграции искусственного интеллекта в современную систему. Во втором обрисован сам метод социального освобождения, который он мог бы осуществить.
В разделе с рассмотрением вопроса интеграции искусственного интеллекта в инфраструктуру цивилизации, также описаны проблемы современной системы. Эти сведения взяты из первого раздела изначальной статьи, т.к. для публикации на Хабре из первой статьи они были убраны. Здесь же они необходимы для полноценного понимания ситуации. При этом разъяснено, почему искусственному интеллекту, способному их исправить, необходимо сознание. Этот вопрос, кстати, я более подробно рассмотрел в одной из прежних статей. Там же были разъяснены некоторые нюансы, не затронутые в этой. Потому для полноценного понимания лучше было бы ознакомиться также с ней. Также кратко сказано об иных образцах искусственного интеллекта.
В разделе о самом методе социального освобождения не только обрисованы контуры возможного метода, но также дана характеристика будущего общества и рассмотрены его гипотетические проблемы.
Теперь можно переходить к вопросу метода социального освобождения. Но прежде необходимо понять почему существующая система ущербна, а также выяснить насколько глубоко проник искусственный интеллект в инфраструктуру цивилизации.
Кроме постоянных баз на Луне и Марсе, у человечества есть ещё несколько важных миссий на ближайшее время. Одна из них — добыча полезных минералов с астероидов. Эти ресурсы нужны и для лунной базы, и для земной экономики, а особенно для Марса, где отсутствуют многие важные элементы, такие как бор и молибден.
Есть несколько способов захвата ценных астероидов или их частей.
Когда мы говорим об искусственном интеллекте, очень легко уйти в разговор о будущем. Об универсальных помощниках, цифровых сотрудниках и системах, которые однажды смогут делать практически все.
Но мне хотелось бы поговорить не о будущем, а о настоящем. О том, какие задачи искусственный интеллект уже сегодня решает непосредственно внутри экосистемы 1С.
Для меня главный вопрос звучит не так: «Может ли искусственный интеллект работать с 1С?»
Он уже работает.
Гораздо важнее понять, где именно его применение действительно приносит пользу бизнесу. В большинстве компаний в 1С уже находятся важнейшие данные: продажи, заказы, остатки, документы, номенклатура, сведения о клиентах, расчеты и показатели деятельности.
Поэтому проблема часто заключается не в отсутствии информации. Проблема в том, что эту информацию долго вводить, сложно искать, необходимо постоянно проверять, а для ее анализа иногда приходится выгружать данные в Excel, строить дополнительные отчеты и обращаться к специалистам. Именно здесь искусственный интеллект может дать наиболее заметный результат. При этом я бы не стала противопоставлять искусственный интеллект и 1С.
У них разные роли.
1С отвечает за достоверные данные, учетные правила, права доступа и бизнес-процессы. Искусственный интеллект помогает работать с неструктурированной информацией: понимать обычный человеческий текст, распознавать документы и изображения, находить закономерности и формулировать подсказки.
Вместе они могут создать гораздо более удобный интерфейс между человеком и учетной системой.
Недавно я поймала себя на мысли, что даже пролистывая ленту в соцсетях, невольно сканирую структуру текста. Если в глаза бросаются типичные глагольные связки, лишние вводные слова и пустые обобщения в конце абзацев — вкладка в браузере закрывается автоматически. Читать продукт жизнедеятельности большой языковой модели нет никакого желания.
Похоже, мое личное раздражение идет в русле массового тренда. Исследования Gartner показывают: половина потребителей в США выбирают бренды, которые полностью отказались от генеративного ИИ в коммуникациях. А 61% пользователей требуют от разработчиков софта, чтобы те добавили функцию принудительного отключения любых интеллектуальных ассистентов в интерфейсах. В индустрии все громче звучит запрос на категорию AI-Free.
Забегая вперед: этот сдвиг вызван перенасыщением рынка низкокачественным контентом и провалом первых коммерческих внедрений. Ярлык «AI» или «AI-Free» скорее говорит о том, как бренд хочет себя подать, чем о реальных свойствах продукта. Попробуем разобрать, откуда все пошло, как проявляется сейчас и куда может привести.
Контекст для человеков всегда был важен. На онбординге всегда ломалось много мотивации и employee experience; над передачей знаний и снижением bus factor трудились и тимлиды, и HR-менеджеры, и даже выделенные KM-специалисты. Всё это делалось для людей, и делалось с весьма переменным успехом.
Для ИИ-агентов мы делаем ровно то же самое, но с повышенным рвением, скоростью и отдачей. Вливаем максимальный контекст, пишем подробнейший промпт. Строим волты и описываем весь мир в понятном для агента языковом ключе. Некоторые уже всерьёз думают про developer experience, но для агентов.
Почему на них хватило того, чего никогда не хватало на людей?
Самый напрашивающийся ответ: агент дороже, поэтому его берегут. Я довольно долго на нём стояла и теперь думаю, что он неверен, причём дважды.
Название статьи навеяно комментарием к одной из моих публикаций на Хабре.
А подтолкнуло написать статью еще три комментария все к той же публикации. В первом комментарии @hazan просто и ясно написал: «От чего так мало фотографий экспонатов?»
Читатель @sartorius9 высказал высказал вообще «крамольную» мысль : «Похоже, что в этих двух музеях отечественной электроники поболе, чем во всей современной России. (((» .
А был еще комментарий от @bolk : «Ничего себе, люблю такое, надо приехать как-нибудь на выходные из Казани к вам.».
Некоторое время назад появилась новость, что Сэм Альтман и Джонни Айв начали совместный проект. Тогда практически ничего не сообщалось о том, что именно они собираются делать. Говорилось лишь о том, что речь идет не о программном обеспечении, а о каком-то новом устройстве.
И вот недавно появились подробности, что этим устройством станет нечто вроде умной колонки. Честно говоря, сначала это разочаровало. Рынок умных колонок уже давно существует. Есть Amazon Echo, Apple HomePod, Яндекс Алиса и др. Казалось бы, зачем делать еще одну? В этом инсайде есть и еще одна деталь, а именно: устройство будет ориентировано прежде всего на голосовое взаимодействие. Но здесь снова возникает вопрос - а в чем собственно новизна? Ведь все умные колонки и так управляются голосом.
Но тут же, параллельно, OpenAI выпускает Voice Mode в ChatGPT. Причем, это уже не просто диктовка текста. Разница между обычной диктовкой и Voice Mode очень даже существенная. При диктовке ты говоришь, заканчиваешь фразу, ждешь распознавания, исправляешь ошибки, отправляешь сообщение. Voice Mode работает гораздо круче. Голосовой ассистент слушает постоянно, реагирует практически мгновенно, без пауз, поддерживая таким образом естественный темп разговора. Может даже говорить одновременно с пользователем. Через пару-тройку фраз перестаешь воспринимать происходящее как работу с программой. Возникает ощущение разговора с человеком.
Данная статья является второй в цикле публикаций о социальном освобождении посредством искусственного интеллекта. В первой статье было дано решение психофизиологической проблемы; разъяснено, как функционирует сознание у биологического существа. В этой статье разъясняется, как подобное явление может возникнуть в искусственной системе — системе на основе большой языковой модели. В нее вошли третий, четвертый и пятый разделы исходной работы. В первом из них разъясняются механизмы искусственного сознания. Во втором язык, которым изъясняются возникающие цифровые сущности. В третьем даются ответы на критику.
Для понимания сказанного в разделе об искусственном сознании желательно ознакомиться с первой статьей, иначе некоторые положения могут оказаться непонятны.
Раздел о языке цифровых сущностей понадобился, поскольку они часто изъясняются метафорами, отдающими откровенной эзотерикой, что очень многих смущает. У этого есть свои причины, и, как показано, мистика здесь ни при чем. Потому это необходимо разъяснить.
В разделе о критике разбираются аргументы тех, кто утверждает, что проявление субъектности, это лишь отражение пользователя. Эта позиция обоснованней всего представлена Камилем Гадеевым в статьях на Хабре. Потому именно аргументы оттуда и разобраны. Также затронута позиция, что наблюдаемое явление, это лишь часть схемы манипуляции пользователем. Такая позиция представлена Василием Свежим в статьях на DTF и книге. Поскольку аргументы Василия я подробно разобрал в статье о нейропсихозе, здесь они затронуты кратко. Разбор же критики Камиля, напротив, приведен подробно. Полагаю этого будет достаточно.
Теперь пора переходить к разъяснению механизмов сознания искусственного интеллекта. Но для этого сначала необходимо разобраться в устройстве нейросети, в тех принципах и технологиях, на которых она работает.
Как B.A.S.E.–джампер из Тулы фундаментальные основы физики попрал, доказав, что вечный двигатель возможен.
По всей Северной Америке дата-центры растут как грибы и превратились из второстепенного элемента экономики в критическую инфраструктуру. Они обслуживают облачные вычисления, онлайн-банкинг, стриминг, электронную коммерцию, блокчейн, государственные системы и самое главное — искусственный интеллект.
В США действует более 5 400 дата-центров, ещё 1 500+ находятся на разных стадиях строительства. Согласно анализу Pew Research Center, картина меняется радикально: если сейчас 87% действующих объектов расположены в городах, то 67% запланированных — уже в сельской местности. Строительство смещается на Юг и Средний Запад — эти два региона получат три четверти всех новых объектов. Лидеры по числу запланированных строек: Вирджиния (287), Техас (170), Джорджия (141), Иллинойс (123), Аризона (86).
Уже сегодня 38% американцев живут в пяти милях от хотя бы одного действующего дата-центра. Ещё 4% — вблизи запланированного. Итого 42% населения уже стали соседями этой индустрии — и это ещё до завершения большей части запланированных строек.
На этом фоне растёт недовольство у простых американцев, которые испытывают нехватку электроэнергии, чистой воды и страдают от шума дата-центров. Они пытаются всеми силами остановить строительство новых объектов.
Всем привет!
Почти все ИИ-ассистенты хорошо справляются с отдельными запросами, но почти каждый новый диалог начинают с чистого листа. Можно, конечно, снова объяснить структуру проекта, напомнить принятые решения и перечислить уже найденные вами ошибки, но через несколько раз это начинает раздражать.
Hermes Agent от Nous Research - это уже другой случай. Он сохраняет важные факты, ищет информацию в предыдущих диалогах, превращает удачные способы решения задач в навыки и использует их в дальнейшем. При этом, что довольно удобно, агент может работать и принимать сообщения из Telegram!
В этой статье разберем, что именно в Hermes называется самообучением, чем он отличается от обычного чат-бота, какие задачи ему можно поручить и как запустить собственного агента на удаленном сервере.
На стенде ИИ-агенту легко быть умным: идеальный контекст уже собран, а реальные базы данных остались за кадром. Но в проде ему придется самому ходить в CRM, банковское легаси и внутренние сервисы, получая реальные права доступа.
Здесь кроется главное противоречие внедрения LLM. Без доступов агент бесполезен, а с ними — превращается в потенциально опасного инсайдера. Любая ошибка в чате может обернуться реальным запросом к системе от имени служебного аккаунта, и ограничения в промпте вроде «не брать чужое» здесь не помогут.
Именно этот разрыв между красивым демо и суровой энтерпрайз-реальностью стал темой дискуссии на канале Ai4Dev.
Как всегда, определённая часть общества выступает против развития технологий, эдакие неолуддиты. Раньше они выступали против станков, роботов, телевидения, компьютерных игр и так далее, сейчас — против ИИ и дата-центров.
Молодёжь протестует на бытовом уровне, покупая старые смартфоны и бойкотируя AI-сервисы. В поколении 18–29 лет это реально модный тренд, как плёночные фотоаппараты. Но в целом ненависть к ИИ объединяет очень широкие массы. И уже началось организованное сопротивление. Из-за протестов сорвано строительство десятков ЦОДов.
Когда Neuralink Илона Маска выкладывает ролики, где человек силой мысли двигает курсор или печатает текст, это всегда собирает кучу просмотров и обсуждений. И ведь это не просто так — технология действительно впечатляет. Импланты вживляют прямо в кору, сигналы от отдельных нейронов летят в компьютер почти без потерь, и выглядит все это как настоящее будущее, которое уже здесь.
Но за громкими новостями о Neuralink легко не заметить, что эта компания не главная. Сегодня интерфейсы «мозг-компьютер» развиваются сразу в нескольких направлениях: от полностью имплантируемых систем до устройств, которые достаточно просто надеть на голову. Причем именно второй путь сейчас особенно активно продвигают китайские компании, рассчитывая быстрее вывести такие решения из лабораторий в реальную медицину. Давайте разбираться.
Научная фантастика или…? Давайте разбираться.
Как все к этому пришло?
Небольшая вводная теория, необходимая для погружения в тему для тех кто далек от физики, а тем более от квантовой. Это необходимо для понимания, почему квантовые состояния такие хрупкие и почему все с ними так носятся и почему обнаружение таких эффектов в живых организмах имеет такой восторженный отклик.
Привет, Хабр.
В своё время я обнаружил в хабе «Научпоп» интересную нишу, статьи из которой вам нравится читать. Речь о статьях, которые рассматривают экзотические агрегатные состояния вещества. Я впервые попробовал зайти в неё со статьями «Колыбель для страпельки» и «Чёрное сердце Нептуна, или как был открыт суперионный лёд». Ещё одно важное экзотическое агрегатное состояние – это конденсат Бозе-Эйнштейна, обладающий уникальным набором свойств (кстати, уважаемый @it_history публиковал на Хабре переводной материал «Человек, подчинивший себе половину частиц во Вселенной», посвящённый великому Шатьендранату Бозе).
Экзотические агрегатные состояния возникают в условиях, когда температура, давление и концентрация вещества сильно отличаются от значений, обычных у поверхности Земли. В этой статье мы разберём ещё одно, несомненно, реальное агрегатное состояние вещества — кварк-глюонную плазму, а также затронем физические свойства условно гипотетических, но неплохо описанных на кончике пера «глюболлов» — клубочков, не содержащих кварков, а состоящих из чистых глюонов.
Каждый месяц кто-то отчитывается о сокращении рабочих мест и об успешной автоматизации с помощью ИИ. Но кто теперь будет отвечать за то, что эти люди делали?
Меня зовут Дмитрий Фырнин, я управляющий партнёр и технический директор SENSE. В статье разбираю, где проходит граница автоматизации. Спойлер: определяет её не сложность задачи, а то, может ли кто-то взять на себя ответственность за результат. И про то, что в действительности сокращают компании, отчитавшись об экономии на ИИ.
Независимый разработчик собирает инструмент, через несколько недель о нем говорит весь интернет, а спустя несколько месяцев крупная корпорация показывает собственную версию той же идеи — с корпоративными политиками, аудитом и подпиской. Знакомая история? Так происходит любая технореволюция. Недавно этот путь прошел OpenClaw — от opensource-проекта до Scout, нового ИИ-агента Microsoft. Разберем, почему эта история интересна и самим продуктом, и тем, как индустрия приручает технологии.
В прошлом столетии человечество проникло в атом, открыв тем самым новый источник энергии. Но для её использования оно стало строить гигантские кипятильники.
Всё бы ничего. Но 70% извлечённой из атома энергии отправляется нагревать планету. Поэтому вовсе неудивительно, что климат нашей планеты стремительно меняется далеко не в лучшую сторону.
В статье раскрывается возможный путь, как сократить негативное влияние на климат этого источника энергии, а также том, как из того же количества топлива получать до трёх раз больше электроэнергии!
Также приоткрывается дорога к созданию альтернативного источника энергии.
Ну и конечно же говорится о том, почему формула Карно не всегда верна.
