Вы знаете, как мало своих знаний вы готовы делегировать ИИ — не потому, что ИИ плох, а потому, что ваш мозг может справиться с этим лучше." (порядка 20 Вт на сложные задачи)
Так технология искусственных нейронных сетей таже :)
https://www.tesla.com/AI "Применяйте передовые исследования для обучения глубоких нейронных сетей для решения задач, охватывающих широкий спектр задач, от восприятия до управления. Наши покамерные сети анализируют необработанные изображения для семантической сегментации, обнаружения объектов и монокулярной оценки глубины." глубокое обучение
потому что никто не аннотировал данные по Perl для ИИ платформ - аннотирование данных ручной процесс (Scale AI, Surge AI, Amazon Mechanical Turk и прочие компании)
Потому что с увеличением масштаба не меняется суть как и фундаментальные ограничения. Искусственный нейрон (перцетрон - perceptron - воспиятор) это технология 1957 года (тогда еще Элвис Пресли выпустил Jailhouse Rock) на концепциях поведенческой психологии 1943 года. Тогда считали что человеческий мозг работает именно так. Первая искусственная нейронная сеть была балансируемой небольшой матрицей весов на вход которой подавали изображение букв-цифр.
ИИ тулзы не в открытых источниках ищут. Сами они вообще ничего не ищут если быть буквальным. Этим занимаются те кто аннотирует видео, аудио и текст (включая код). OpenAI (даже) нанимали для этого посредственных программистов чтобы внести код в базу данных ChatGPT. Разметкой данных занимаются кенийцы, филиппинцы, индусы и тд (там подешевле)
не нужно упоминать индусов и китайцев в одном посте :) ибо китайцы что-то САМИ стараются сделать и изобрести (у меня это вызывает некоторое уважение), а не пролезть обманом в айтишку в западных компаниях
ИИ на нейронках не является чем-то новым:) Эта технология изобретена в 1957м году - тогда перцептроны (искусственные нейроны от слова восприятие perception perceptron) составляли балансируемую матрицу 20x20 (примерно) и базируются на концепциях поведенческой психологии 1943 года. С тех пор системы усложнялась и расчеты оптимизировались, ИИ прошло через пики хайпа и зимы (потери интереса), но фундаментальные ограничения никуда не делись. В 1957 люди верили что супер-интеллект на нейронках заховает весь мир, а Элвис Пресли наяривал свой Jailhouse rock.
"На прошлой неделе я потратил много времени и слов, представляя отрасль генеративного ИИ как циничное мошенничество, в котором Сэм Альтман из OpenAI и Дарио Амодеи из Anthropic использовали послушные СМИ и безмозглых инвесторов, чтобы представить убыточное, неустойчивое, экологически вредное и посредственное облачное программное обеспечение как некую мощную, футуристическую автоматизацию."
"Критическая проблема, как отмечают авторы Mind Matters News, такие как Гэри Смит , заключается в том, что ИИ не показывает большой отдачи от инвестиций: «Основная проблема заключается в том, что LLM [чат-боты] недостаточно полезны, чтобы приносить большой доход».
Современные системы могут имитировать слова, которые люди используют при выполнении задач, часто в контексте, но это не означает, что они понимают, что делают; они понятия не имеют, что значит удалить базу данных или создать фиктивную запись в календаре. Совершают ли они такие ошибки или нет, зависит главным образом от того, что именно они имитируют. Иногда мимикрия срабатывает, иногда — нет. Как я часто подчёркивал, именно тогда у нас возникают галлюцинации и глупые ошибки рассуждения.
Главное, что нужно понимать, — это то, что, как отмечает технологический консультант Джеффри Фанк , вся эта шумиха направлена на привлечение большего числа инвесторов; она не соответствует действительности. Именно так и возникают пузыри."
"После разочаровывающих экономических последствий автоматизации надежды всё больше смещаются в сторону генеративного искусственного интеллекта. Огромные ресурсы сейчас вкладываются в разработку моделей ИИ и создание центров обработки данных, необходимых для их поддержки. Microsoft, Google, Meta и OpenAI в совокупности инвестировали миллиарды долларов, рассчитывая, что генеративный ИИ обеспечит прорыв, которого не смогли достичь предыдущие этапы автоматизации.
Учитывая масштаб инвестиций, подразумеваемые ожидания ошеломляют: чтобы эти инвестиции стали прибыльными, производительность должна расти темпами, невиданными со времён быстрого догоняющего развития Японии и Китая в XX веке, но на этот раз в уже технологически развитых экономиках, таких как США. Легко понять эту привлекательность. Если роботизация не смогла обеспечить новую волну процветания, возможно, это смогут сделать интеллектуальные программные агенты. Тем не менее, разрыв между мечтами и реальностью остаётся значительным, и есть веские основания сомневаться в том, что генеративный ИИ на его нынешнем пути развития сможет преодолеть структурную стагнацию постиндустриальных экономик.
Фундаментальные ограничения генеративного ИИ становятся всё более очевидными даже для многих его ранних сторонников."
Компьютеры «нового поколения» Copilot+ выпускаются с модулями аппаратного ускорения NPU (neural processing unit) с производительностью более 40 трлн операций в секунду (TOPS) для «уникальных» функций ИИ, таких как генерация изображений и проч.
Какой-то техногенный мусор
ЗЫ Современные версии "Ведроида" тормозное дерьмище.
Пользователи еще как видят и бесятся, но МОНОПОЛИИ Микрософт, Гугла, Эппл и прочих крупных компаний вроде Амазона и Нетфликса - так что ничего не сделать. Раньше монструозность софта компенсировалась возроставшими мощностями оборудования которое росло (закон Мура / "640КБ хватит всем"). Ныне ничего такого нет, но программы деградируют все больше.
Многие не слушают современную музыку, не смотрят современные фильмы и не играют в современные игры (ретройгеминг, ретрокомпьютинг и увлечение 80-90ми) и это (даже) не ретроградство :)
https://www.youtube.com/watch?v=WKcYweatMss "Лифт (самоубийства) на ARDUINO!"
поосторожнее там с этим :)
как-то так - vibe от vibration (вайб это сокращение от вибрация) - вибрируют они
При слове вайб (вибрация vibe от vibration - буквально vibrocoding) в голову приходят либо растаманы, либо (цензура), либо погромирование
... после чего хитрые китайцы (из Alibaba) захапали код себе :)
манки кодер... манки вибро кодер
кодинг никогда не меняется
https://medium.com/nerd-for-tech/vibe-coding-raising-monkeys-on-steroids-5d9d9cd3557d
"Vibe Coding — выращивание обезьян на стероидах.
Вы знаете, как мало своих знаний вы готовы делегировать ИИ — не потому, что ИИ плох, а потому, что ваш мозг может справиться с этим лучше." (порядка 20 Вт на сложные задачи)
Так технология искусственных нейронных сетей таже :)
https://www.tesla.com/AI "Применяйте передовые исследования для обучения глубоких нейронных сетей для решения задач, охватывающих широкий спектр задач, от восприятия до управления. Наши покамерные сети анализируют необработанные изображения для семантической сегментации, обнаружения объектов и монокулярной оценки глубины." глубокое обучение
https://digitalassets.tesla.com/tesla-contents/video/upload/f_auto,q_auto/network.mp4
https://en.wikipedia.org/wiki/Transformer_(deep_learning_architecture) Трансформер (ChatGPT и пр.) - архитектура глубокого обучения
Илон хитрый - он нанял команду механических турок т.е. телеоператоров
потому что никто не аннотировал данные по Perl для ИИ платформ - аннотирование данных ручной процесс (Scale AI, Surge AI, Amazon Mechanical Turk и прочие компании)
по JS более менее напихали примеров в БД чатботов
Потому что с увеличением масштаба не меняется суть как и фундаментальные ограничения. Искусственный нейрон (перцетрон - perceptron - воспиятор) это технология 1957 года (тогда еще Элвис Пресли выпустил Jailhouse Rock) на концепциях поведенческой психологии 1943 года. Тогда считали что человеческий мозг работает именно так. Первая искусственная нейронная сеть была балансируемой небольшой матрицей весов на вход которой подавали изображение букв-цифр.
https://www.youtube.com/watch?v=l-9ALe3U-Fg
ChatGPT состоит из 100 миллионов [Персептрон]
Cursor - UI к API Claude (Anthropic)
Perplexity - Claude (Anthropic), DeepSeek и ChatGPT (OpenAI)
Нет в этих сортах ИИ ничего уникального
ИИ тулзы не в открытых источниках ищут. Сами они вообще ничего не ищут если быть буквальным. Этим занимаются те кто аннотирует видео, аудио и текст (включая код). OpenAI (даже) нанимали для этого посредственных программистов чтобы внести код в базу данных ChatGPT. Разметкой данных занимаются кенийцы, филиппинцы, индусы и тд (там подешевле)
такова суть виброкодера :)
не нужно упоминать индусов и китайцев в одном посте :) ибо китайцы что-то САМИ стараются сделать и изобрести (у меня это вызывает некоторое уважение), а не пролезть обманом в айтишку в западных компаниях
По сути это классификатор
https://www.youtube.com/watch?v=l-9ALe3U-Fg в ChatGPT 100 миллионов таких перцептронов
ИИ на нейронках не является чем-то новым:) Эта технология изобретена в 1957м году - тогда перцептроны (искусственные нейроны от слова восприятие perception perceptron) составляли балансируемую матрицу 20x20 (примерно) и базируются на концепциях поведенческой психологии 1943 года. С тех пор системы усложнялась и расчеты оптимизировались, ИИ прошло через пики хайпа и зимы (потери интереса), но фундаментальные ограничения никуда не делись. В 1957 люди верили что супер-интеллект на нейронках заховает весь мир, а Элвис Пресли наяривал свой Jailhouse rock.
https://www.wheresyoured.at/wheres-the-money/ Революции искусственного интеллекта не существует
"На прошлой неделе я потратил много времени и слов, представляя отрасль генеративного ИИ как циничное мошенничество, в котором Сэм Альтман из OpenAI и Дарио Амодеи из Anthropic использовали послушные СМИ и безмозглых инвесторов, чтобы представить убыточное, неустойчивое, экологически вредное и посредственное облачное программное обеспечение как некую мощную, футуристическую автоматизацию."
https://mindmatters.ai/brief/warning-signs-that-the-ai-bubble-is-due-to-collapse/
"Критическая проблема, как отмечают авторы Mind Matters News, такие как Гэри Смит , заключается в том, что ИИ не показывает большой отдачи от инвестиций: «Основная проблема заключается в том, что LLM [чат-боты] недостаточно полезны, чтобы приносить большой доход».
Современные системы могут имитировать слова, которые люди используют при выполнении задач, часто в контексте, но это не означает, что они понимают, что делают; они понятия не имеют, что значит удалить базу данных или создать фиктивную запись в календаре. Совершают ли они такие ошибки или нет, зависит главным образом от того, что именно они имитируют. Иногда мимикрия срабатывает, иногда — нет. Как я часто подчёркивал, именно тогда у нас возникают галлюцинации и глупые ошибки рассуждения.
Главное, что нужно понимать, — это то, что, как отмечает технологический консультант Джеффри Фанк , вся эта шумиха направлена на привлечение большего числа инвесторов; она не соответствует действительности. Именно так и возникают пузыри."
ОНО "творчески" генерит нерабочий код
технология не исчезнет, но ИИ пузырь лопнет громче пузыря доткомов
так и куда ей исчезнуть? искусственные нейроны были придуманы в 1957 на основе поведенческой психологии 40х
https://www.versobooks.com/blogs/news/is-the-ai-bubble-about-to-burst
"После разочаровывающих экономических последствий автоматизации надежды всё больше смещаются в сторону генеративного искусственного интеллекта. Огромные ресурсы сейчас вкладываются в разработку моделей ИИ и создание центров обработки данных, необходимых для их поддержки. Microsoft, Google, Meta и OpenAI в совокупности инвестировали миллиарды долларов, рассчитывая, что генеративный ИИ обеспечит прорыв, которого не смогли достичь предыдущие этапы автоматизации.
Учитывая масштаб инвестиций, подразумеваемые ожидания ошеломляют: чтобы эти инвестиции стали прибыльными, производительность должна расти темпами, невиданными со времён быстрого догоняющего развития Японии и Китая в XX веке, но на этот раз в уже технологически развитых экономиках, таких как США. Легко понять эту привлекательность. Если роботизация не смогла обеспечить новую волну процветания, возможно, это смогут сделать интеллектуальные программные агенты. Тем не менее, разрыв между мечтами и реальностью остаётся значительным, и есть веские основания сомневаться в том, что генеративный ИИ на его нынешнем пути развития сможет преодолеть структурную стагнацию постиндустриальных экономик.
Фундаментальные ограничения генеративного ИИ становятся всё более очевидными даже для многих его ранних сторонников."
Часто задумываюсь над этим как соскочить с колеса и заняться к примеру промроботами.
Какой-то техногенный мусор
ЗЫ Современные версии "Ведроида" тормозное дерьмище.
Пользователи еще как видят и бесятся, но МОНОПОЛИИ Микрософт, Гугла, Эппл и прочих крупных компаний вроде Амазона и Нетфликса - так что ничего не сделать. Раньше монструозность софта компенсировалась возроставшими мощностями оборудования которое росло (закон Мура / "640КБ хватит всем"). Ныне ничего такого нет, но программы деградируют все больше.
Многие не слушают современную музыку, не смотрят современные фильмы и не играют в современные игры (ретройгеминг, ретрокомпьютинг и увлечение 80-90ми) и это (даже) не ретроградство :)