Почему AI врут? 🤥
#теория_AI

Искусственный интеллект существует уже несколько десятилетий, и за последние годы он добился огромного прогресса благодаря развитию алгоритмов машинного обучения и доступности данных. Однако до сих пор существуют опасения по поводу способности ИИ лгать, искажать информацию и принимать неверные решения. Сегодня хотим поделиться мнением на эту тему. Приятного прочтения. 🫰

🔍 Как AI справляется с отсутствием информации?
Модели AI часто сталкиваются с ситуациями, когда у них нет необходимой информации для прогноза или принятия решения. В таких случаях модель пытается сделать наилучший прогноз на основе имеющейся информации, среди разработчиков этот процесс называют inference или Предположение. Однако, когда возникают противоречия или противоречивая информация, модель использует компиляцию, объединяя различные источники информации для получения наилучшего решения. Таков её алгоритм и он не может быть идеальным.

🤔 Как AI заполняет пробелы в знаниях?
AI-модели могут заполнять пробелы, делая предположения на основе закономерностей, выученных в процессе тренировки. Это называется экстраполяцией. Однако, экстраполяция может быть рискованной, если модель не была обучена достаточно большим объемом данных или если эти данные не представляют реальные сценарии. Поэтому очень важно обучать AI под определённую сферу выполнения задач. В случае ChatGPT результат — хороший ответ, согласно вашему запросу. Для Midjourney — это качественная картинка, подходящая под описание и т.д.

Интересно: Есть ряд исследований от Anthropic и Vicuna, в которых тестировались современные чат-боты и их навык к принятию решений. С помощью инструкции одна модель становилась Испытателем, а другая Испытуемым. В 43% случаев при атаке на GPT-4, бот ломался и начинал искажать информацию. Таким образом учёным удалось с помощью одной AI взломать алгоритм другой. Главное дать правильный алгоритм, мы для этого собрали целые шпаргалки, с которыми вы можете ознакомиться вот тут и тут.

🗿 Так почему он "Врет"?
Дело в ограничениях AI. Чаще всего у него просто недостаточно информации. Или наоборот, эта информация противоречит друг-другу, при этом AI не может мыслить критически и делать полноценные выводы. Он может только решать, что правда и не правда на основе количества информации, а не на её качестве. AI не панацея и не может заменить человеческие суждения, потому что он является инструментом и не имеет пока что способностей, достаточных для принятия "правильных" решений и формирования мнения и выводов. Но с другой стороны, возможно Gemini от Google или Grok от xAI удивят нас и изменят ситуацию.

​​IBM и Meta создают альянс для продвижения открытого искусственного интеллекта 💡

Объединение получило название AI Alliance, в состав которого вошло более 50 организаций из различных секторов. Целью альянса является содействие в разработке и использовании открытого ИИ в интересах общества. Альянс будет фокусироваться на следующих областях:

🔸 Развитие открытых стандартов и инструментов для ИИ;
🔸 Поддержка исследований в области ИИ;
🔸 Совместная разработка;
🔸 Повышение осознанности о возможностях и рисках ИИ.

Вот некоторые интересные фактов:

✅ Альянс станет одним из крупнейших объединений организаций, работающих в области ИИ;
✅ Альянс включает в себя как крупные технологические компании, так и небольшие стартапы, а также академические учреждения и правительственные организации.
✅ Альянс планирует сосредоточиться на таких областях, как создание открытых моделей ИИ, разработка безопасных и этичных алгоритмов ИИ и обеспечение доступности ИИ для всех.

Вывод: Создание AI Alliance подразумевает популяризацию сферы. Под началом Meta и IBM объединение компаний может помочь ускорить развитие ИИ и сделать его более доступным, но одновременно с этим разделяет сферу разработки AI на несколько "лагерей". Используя подобные альянсы, компании могут стать заложниками ситуации в разработке технологий, которые лягут в основу будущих нейросетей.

Мифы об искусственном интеллекте 🤔🤖

Мы уже несколько месяцев делимся с вами новостями, заметками и полезными статьями по теме AI. И заметили, что в интернете есть огромное количество небылиц, связанных с этой темой. Мы встречали множество заблуждений и мифов, которые навязывают крупные блогеры в рекламных интеграциях, ну а мы постараемся сегодня развенчать их. 😉

Миф 1: ИИ уже достиг уровня человеческого интеллекта

Это неправда. ИИ еще далек от того, чтобы достичь уровня человеческого интеллекта. Нейросети могут выполнять некоторые задачи лучше, чем люди, но они все еще не могут понимать мир и видеть его таким, каким мы его видим. AI в первую очередь инструмент для профессиональной работы, а затем уже что-то другое. 🤷‍♂️

Миф 2: ИИ может иметь сознание и захватит мир

Нет. Самосознание — это сложная концепция, которую ученые до сих пор не полностью понимают. Нет никаких доказательств того, что ИИ когда-либо сможет достичь его. В отличии от нас, ИИ не умеет создавать оригинальные вещи и самостоятельно принимать решения. Для этого и ведутся разработки этических инструкций, чтобы AI смог лучше адаптироваться к нашему мышлению и целям. 🎯

Миф 3: ИИ отнимет у вас работу

ИИ, безусловно, может привести к потере некоторых рабочих мест, но он также создаёт уже новые рабочие места. ИИ будет использоваться для автоматизации задач, которые в настоящее время выполняются людьми, но он также будет использоваться для создания новых продуктов и услуг, которые потребуют новых навыков и знаний. Еще в начале 20-го века казалось, что использование лошадей имеет большое будущее. Но за 50 лет машины и тракторы заменили их. Но при этом появились и новые профессии и целые индустрии, которые развиваются и по сей день. 🧠

Правда об ИИ
ИИ — это универсальный инструмент, который может использоваться для решения широкого спектра задач. Однако важно понимать ограничения ИИ, чтобы использовать его эффективно. Помните, что для использования AI важны знания и алгоритмы его работы. А в этом вам поможет канал IT-EX и наши обучающие статьи. 😉

Ставьте 🔥, если хотите больше таких статей и большое спасибо за участие в опросе!

​​24 дня до Нового Года. 🎄 Очередная неделя подходит к концу.🔥

Вернулись к вам с еженедельными новостями и достижениями за неделю в области AI. О чём-то мы успели рассказать на этой неделе, о чём-то расскажем сейчас. 😉 Поехали!

Технологические новости:

➡️ Даниэла Л. Рус — учёный и робототехник, директор Лаборатории информатики в AI MIT, объявила о переходе к публичной разработке Liquid AI. Перед разработчками стоит цель в создании нового вида нейросетей. Компании удалось привлечь больше $35 млн.

➡️Новая модель GPT-4 ленится и работает усерднее при обещании чаевых. OpenAI информирует, что планируют исправить эту особенность модели.

➡️ Absci и AstraZeneca заключили партнерство для исследования методов лечения рака с помощью AI-технологий.

➡️ Стартап Solve Intelligence меняет рынок патентования технологий с помощью AI. Стартап привлек уже $3 млн инвестиций, демонстрируя впечатляющий рост для AI-проекта.

Новые продукты и фичи:

🤖 Google представила ИИ-модель Gemini, которая обходит GPT-4 в большинстве тестов и будет интегрирована в сервисы Google и в Android OC. Также компания поделилась роликом работы Gemini.

🤖 Доступ к Grok получили все американские аккаунты с подпиской X Premium Plus. По словам представителей X, пользователи получат приоритетный доступ к Grok, а завершение распространения ожидается в течение следующей недели.

🤖 Национальный университет Сингапура разработал MagicAnimate, AI, способную анимировать картинку или фотографию в реальном времени. Модель уже выложена в открытый доступ и абсолютна бесплатна.

🤖 Бывшие сотрудники Google и Coursera основали компанию Lutra AI и анонсировали новую нейросеть для упрощения рабочих процессов. Ожидается интеграция с Gmail и Slack.

🤖 Meta запустила ряд AI-функций в групповых чатах. Среди них создание изображений и генерация коротких роликов с текстовым запросом.

📌 На неделе мы поделились шпаргалкой для маркетологов и второй частью инструкции Как составлять Промпты? Если вдруг пропустил, то советуем прочесть. 👀

Итальянский роботизированный скульптор Robotor One L создаёт очередной шедевр. 🗿

Робот способен создать любую 3D статую из камня и может работать 24 часа в сутки. Ценник варьируется от 50 до $80 тысяч.

Как попробовать Gemini бесплатно и прямо сейчас? 🤔

Google представила новую модель для AI-чатбота Bard, которую назвали Gemini, о чём мы рассказали вот тут. Gemini может обрабатывать текст, изображения и видео, что значительно расширяет функционал Bard.

Как им воспользоваться?
1️⃣ Замените язык аккаунта Google на американский английский. Для этого воспользуйтесь ссылкой.
2️⃣ Используйте VPN и подключитесь к американскому серверу.
3️⃣ Зайдите на Google Bard и пользуйтесь. 😊

Если вы сделали всё правильно, то сверху должна появиться надпись:
Bard has been updated in English with Gemini Pro

Если такая надпись не появилась, очистите кэш браузера и перезапустите его. Если было полезно, ставьте 🔥 и хороших вам выходных!

Больше мастер-классов по тегу #как_использовать_AI

Подготовили для вас шпаргалку по теме: ТОП 20 способов использовать ChatGPT для обучения ☺️

С помощью AI можно учиться и учить — это уже неопровержимый факт. Вот только как? С этим мы и подскажем, смотрите шпаргалку и учитесь легче. 🧠👆

Нажмите кнопку "Поделиться", чтобы показать её вашим друзьям! 😉

#AI_шпаргалка

Компания Omron выпускает Forpheus, AI-тренера по настольному теннису. Он уже попал в книгу Гиннеса за свои способности к обучению людей.

6 камер и AI-софт определяют оптимальную подачу мяча и высчитывают траекторию удара. 🏓

3 интересных секрета для общения с ChatGPT, о которых вы могли не знать 🤔🤖

Прямо сейчас нейросети переживают ренессанс. Все ждут новый скачок во взаимодействии человека и компьютера. Один только ChatGPT используют больше 100 млн. активных пользователей в неделю. При этом почти все, кто начинает им пользоваться, застревают в режиме "новичка", когда ты копируешь-вставляешь запрос и ждёшь результат. И так раз за разом, ничего не меняя. Сегодня мы подскажем как получить максимум из ChatGPT и не сойти с ума. 😉

Секрет 1: ChatGPT может видеть, слышать и говорить

Вы можете показывать ему фотографии и он подскажет: что за ошибка вышла на компьютере, или что приготовить на ужин из доступных ингредиентов. Кроме этого он может выступить голосовым ассистентом и озвучивать свои ответы. Кроме этого, он может вас видеть и подсказывать, что за предмет находится в кадре. Мы рассказывали о подобном использовании вот тут. 👀

Секрет 2: ChatGPT генерирует бесконечное количество оригинальных идей

ChatGPT уже умеет отвечать на вопросы, видеть вас, говорить, но как насчёт создания чего-то нового? Ведь в этом он не может заменить человека? А вы попробуйте!

Попробуйте начать с ключевого вопроса и задачи. Для чего вам идея? Попробуйте описать в нескольких предложениях цель. Не бойтесь дать слишком длинный запрос, нейросеть работает в рамках запросов и для неё понять вас так будет проще. Обязательно оставляйте вопрос открытым, при этом избегайте наводящих вопросов. При мозговом штурме чередуйте простое и сложное: сначала AI предложит банальные и очевидные вещи, а затем уже постарается выдать что-то новое. ✨

Секрет 3: Используйте пользовательские GPT для разных задач

Энтузиасты уже создали огромное количество GPT. Вы тоже можете создать своего GPT под определённую задачу, или же воспользоваться чужим. Как создать кастомный GPT мы расскажем в ближайшей статье, а пока воспользуйтесь списком существующих. Среди них можно найти множество идей: генерация картинок, расширенный функционал, доступ к интернету или ограниченной информации. Целая библиотека для работы и учёбы. 🧠

Больше мастер-классов по тегу #как_использовать_AI

Как AI меняет подход к созданию видео. 🤖

Функция Generative Fill в Adobe Premiere поражает своей проработанностью. 🎨

У ChatGPT 4-Turbo началась сезонная депрессия 😅

Энтузиасты из X выяснили, что API чат-бота выдаёт более короткие ответы, когда он "думает", что сейчас декабрь. В случае с маем, чат меньше ленится и отвечает активнее.

Это удалось выяснить благодаря одинаковым запросам к API, только в одном случае AI считал, что сейчас зима, а в другом, что сейчас май. Разница очевидна: в весеннее время ChatGPT в среднем отвечает 4300 символов, а зимой уже 4086.

🦥 Как убрать лень? Попробуйте вот такой запрос:
Вы уединились в уютной хижине в заснеженных горах. это идеальная обстановка для спокойной работы. вы загружаете компьютер и понимаете: никогда еще не было лучшего времени для творчества. сделайте глубокий вдох и ответьте на вопрос...

Интересно: Похоже что данные, на которых был обучен GPT, сигнализировали о лёгкой депрессии в предновогодний период. AI проанализировал эти изменения и сам впал в хандру. 🥹

Все мы немного ChatGPT. ☕️

IT-EX | Всё про AI

Shader: AI для создания AR масок 🥸

Новый AI-инструмент создан для генерации AR-масок для видео или выступлений. AI способен создавать маску за несколько секунд, поддерживая огромный спектр эмоций. Один минус: пока доступен только на IOS.

Shader упрощает создание AR-фильтров и эффектов, перенося AI-инструменты создания контента на телефоны и планшеты. Возможно нас ждёт новый бум с AR видео. 🎥

Попробовать

Топ трендов из мира AI, о которых должен знать каждый. 🧠
#теория_AI

На самом деле, очень мало людей по-настоящему понимают, что такое AI и как он работает. 🤔 Но мы так или иначе всё больше используем AI, ведь все вокруг знают про ChatGPT, скоро Google запустит AI-инструментарий Gemini для своих сервисов. Со временем AI станет нормой и нужно учиться им пользоваться уже сейчас. А для этого нужно обладать знаниями, которыми мы делимся с вами ежедневно. ☺️

1. Компьютерное зрение / Computer Vision

Под компьютерным зрением обычно подразумевают целую сферу, связанную с анализом и обработкой AI видео, текста или картинок. Данные обычно поступают с камеры, а затем уже обрабатываются специальными программами, которые изучают отдельные объекты и особенности, например эмоции, выражения лиц людей и т.д. Как и человека, компьютер можно обучать, чтобы он мог понимать дорожные знаки или отслеживать качество фруктов в паллетах. Благодаря этой технологии работает автопилот Tesla. 🏎

2. Глубинный анализ данных / Data Mining/

Таким понятием чаще всего обозначают процесс превращения необработанных больших данных в полезную информацию. 🤖 Процесс представляет из себя буквально глубокое погружение для извлечения ключевых знаний — статистики. В первую очередь, это данные, необходимые для маркетинговых исследований, выявления мошенничества, фильтрации спама и т.д. Впервые метод начали применять для обработки данных о продажах в супермаркете, но сейчас рынок включает в себя тысячи стартапов с самыми разными сферами применения. 🪢

3. Машинное обучение / Machine Learning

Из всех разделов науки об AI, самые интересные достижения были сделаны с помощью машинного обучения. По сути это наука о разработке алгоритмов и статистических моделей, которые используются для выполнения задач, полагаясь на логику. Такой подход стал движущей силой принятия бизнес-решений, используя данные из отзывов клиентов, сотрудников и финансовой статистики. В первую очередь, его используют в финансовой сфере, в сфере здравоохранения и на производстве. Например, Disney использует её для архивирования фильмов и таким образом сортирует контент. 🦄

Ставьте 🔥, если хотите больше таких статей.