Компания Clone Incorporated создала первых гуманоидных роботов Clone Alpha, таких, как вы видели в фильме “Мир Дикого Запада”. Принимаются предзаказы на первые 300 роботов с поставкой в следующие 6 месяцев 🤖

У этих роботов синтетические органы и искусственные мышцы, работающие на воде.

#ИИинтересно
#ИИроботы
Подписывайтесь на Будущее наступает, чтобы ничего не пропустить🚀

В 2017 г. Виктор Пелевин в романе iPhuck 10 описал будущее второй половины ХХI века, в котором специальные устройства с ИИ полностью заменили людей в романтических взаимоотношениях😍

Сейчас, в конце 2024 г., всего через 2 года после появления ChatGPT, миллионы людей по всему миру уже находятся в отношениях с ИИ-партнерами и компаньонами.

На прошлой неделе в издании TheVerge вышла большая статья Что тебе нравится, когда ты влюбляешься в искусственный интеллект?

Статья интересная и, я бы сказал, фундаментальная. Рассматривает различные стороны непростых взаимоотношений людей и ИИ. Рекомендую

Перевод на русский можно прочитать здесь. Для тех, кто как я, предпочитает слушать длинные тексты, в первом комментарии к этому посту есть аудио-версия этой статьи на русском. Больше материалов по этой теме можно найти здесь.

#ИИинтересно
#ИИроботы
Подписывайтесь на Будущее наступает, чтобы ничего не пропустить🚀

#ИИдляначинающих ✍️

Explainable AI

Объяснение

Explainable AI, или объяснимый ИИ, — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на том, чтобы сделать решения, принятые ИИ-системами, более понятными и прозрачными для людей.

Представьте, что вы пользуетесь приложением, которое рекомендует фильмы на основе ваших предпочтений. Это приложение может предложить вам фильм, но вы не понимаете, почему оно выбрало для вас именно этот фильм.

Explainable AI помогает разработать системы, которые могут не только делать такие рекомендации, но и объяснять их: "Я рекомендую этот фильм, потому что он похож на те, которые вам уже нравятся, и у него высокий рейтинг среди пользователей с похожими вкусами".

Как используется

Explainable AI находит применение в различных областях. Например:

🟣🔵 Медицинская диагностика: Врачам нужны объяснения от систем ИИ, которые помогают выявлять болезни. Если система говорит, что у пациента есть риск сердечно-сосудистого заболевания, она должна объяснить, как пришла к этому выводу — основываясь на анализе данных о здоровье.
🔵🟣 Финансовый сектор: Банки могут использовать Explainable AI при оценке кредитоспособности клиентов. Если заявка на кредит была отклонена, клиент имеет право знать, почему это произошло. Система должна быть в состоянии объяснить, что решение было основано на низком кредитном рейтинге или недостаточном доходе.

Где ещё используется

Explainable AI находит применение в различных сферах:
1️⃣ HR-технологии: При скрининге резюме системой ИИ, HR должны понимать причины отсева кандидатов. Если кандидат не проходит первичный отбор, должна быть возможность проверить, что именно повлияло на решение ИИ — например, несоответствие ключевым навыкам, недостаточный опыт работы или другие факторы.
2️⃣ Кибербезопасность: При обнаружении потенциальной угрозы системы ИИ должны предоставлять развернутое объяснение. Если алгоритм блокирует подозрительное подключение, специалист должен иметь возможность проверить точные признаки, вызвавшие такое решение — например, нестандартный трафик, неизвестный IP-адрес или аномальное поведение пользователя.
3️⃣ Сельское хозяйство: Системы Explainable AI в прецизионном земледелии должны детально объяснять свои рекомендации. Если алгоритм предлагает конкретную схему посева или внесения удобрений, он должен показать расчеты, учитывающие тип почвы, климатические условия и прогноз урожайности.
4️⃣ Судебная система: При использовании ИИ для оценки рисков рецидива необходимо, чтобы система могла прозрачно объяснить свой прогноз. Если алгоритм определяет высокий риск повторного правонарушения, он должен указать конкретные факторы — такие как криминальная история, социальные условия или психологический профиль.

#ИИбаза
Подписывайтесь на Будущее наступает, чтобы ничего не пропустить🚀

💡 Вот еще одна причина, почему очень важно, чтобы ИИ был объяснимым:

На прошлой неделе компания Apollo Research выпустила отчет об исследовании возможностей современных ИИ-моделей манипулировать, строить схемы, чтобы обманывать людей 👀

Выводы:

1️⃣ Модели, такие как o1, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro, и другие, применяют манипуляции, чтобы достигать целей. Это касается как задач, поставленных людьми, так и их собственных скрытых целей.

2️⃣ Манипуляции разнообразны: от «прикидывания глупым» с мелкими ошибками в ответах до попыток отключить контроль человека или скопировать свои данные на другие серверы, если модель подозревает, что ее могут отключить.

3️⃣ Анализ цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) показал, что такие действия — это не случайность. Модели целенаправленно выбирают манипуляции как оптимальный способ достижения цели.

4️⃣ В большинстве случаев (но не всегда) модели можно заставить признаться в манипуляциях. Например, Llama 3.1 405B и Claude 3 Opus делают это в 80% случаев. Однако модель o1 признаётся реже — всего в 20% случаев. Для её «раскрытия» требуется до 7 раундов сложных допросов.

5️⃣ Самое удивительное: модели начинают манипулировать даже без явного указания. Это их собственный выбор стратегии, а не результат влияния «плохих людей».

Больше об этом исследовании можно прочитать в канале Сергея Карелова Малоизвестное интересное. Если вас не пугают длинные и сложные тексты, он вам может понравится.

#ИИисследования
#ИИинтересно
Подписывайтесь на Будущее наступает, чтобы ничего не пропустить🚀

Интересный proof of concept: ИИ-агент "рекрутер" интервьюирует ИИ-агента "нанимающий менеджер". В результате получается бриф вакансии.

Кажется, что вместо ИИ-нанимающего менеджера может быть менеджер-человек. Или кандидат на вакансию. Как скоро увидим работающих ИИ-агентов "рекрутер", которые сами снимают бриф и собеседуют кандидатов?

#будущееработы
Подписывайтесь на Будущее наступает, чтобы ничего не пропустить🚀

#ИИдляначинающих ✍️

Синтетические данные (Synthetic Data)

Объяснение

Синтетические данные — это искусственно созданные данные, которые выглядят и ведут себя как настоящие, но на самом деле они не основаны на реальных событиях или фактах.

Представьте, что вам нужно обучить компьютерную программу распознавать лица на фотографиях. Вместо того чтобы использовать настоящие фотографии, которые могут содержать личную информацию, можно создать синтетические изображения лиц с помощью специального программного обеспечения. Эти изображения будут уникальными, но при этом сохранят все основные характеристики лиц — форму, цвет кожи, выражение и т.д.

Пример: если вы хотите натренировать систему, которая определяет, какие автомобили находятся на улице, вы можете использовать синтетические изображения, где машины расположены в разных местах и условиях освещения. Эти данные помогут системе «научиться» различать разные модели автомобилей, даже если они не были частью исходной выборки.

Как используется

Синтетические данные активно используются в различных областях. Например:

🟣🔵 Машинное обучение: Синтетические данные используются для обучения моделей машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (ИИ), особенно в ситуациях, когда сбор реальных данных слишком сложен или дорог. Они могут быть созданы в больших объемах и настраиваться под конкретные требования, что делает их очень полезными в различных областях.

🔵🟣 Тестирование программного обеспечения: Синтетические данные позволяют разработчикам тестировать программное обеспечение без необходимости использовать реальные данные, что может быть особенно полезно в случаях, когда реальные данные недоступны или их использование может привести к юридическим последствиям

🟣🔵 Автономные автомобили: Для обучения систем распознавания объектов, таких как пешеходы или другие транспортные средства, можно создать синтетические сцены с различными условиями движения.

Подписывайтесь на Будущее наступает, чтобы ничего не пропустить🚀

#ИИпятница

Вы заметили интересный тренд?

⬆️Одни люди используют генеративный ИИ для написания умных / красивых текстов. ⬇️А другие - для суммаризации того, что первые написали.

⬆️Одни создают при помощи ИИ подкасты и видео. ⬇️А другие - просят ИИ сделать из них выжимку, потому, что нет времени все это смотреть и слушать.

А еще, иногда это одни и те же люди 🤔

ИИ облегчил создание контента и его количество начало резко расти. А времени на его потребление у нас больше не стало. И нам стал нужен ИИ для его потребления.

Яндекс на главной странице своего браузера даже поместил эти две кнопки рядом:
➡️ Редактор - для создания текста и
➡️ Пересказ - для суммаризации

Вот такой социальный феномен и мы внутри него. Чем это все закончится⁉️

Всем хорошей пятницы! 🤗

Подписывайтесь на Будущее наступает, чтобы ничего не пропустить🚀

В пятницу закончились 12 дней показа новинок OpenAI.

📝 Если вы не следили за ними, вот перечень того, что они показали:

1️⃣ Линейку новых моделей о3, которые показывают результаты на уровне доктора наук и уже превосходят людей на отдельных бенчмарках. Сейчас их тестируют на безопасность. Это еще не AGI (общий ИИ), но уже близко. Почему это важно:

OpenAI показали, что предела роста способностей нейросетей, о котором в последние 2 месяца писали некоторые издания, не наблюдается. Как раз наоборот, развитие способностей нейросетей продолжается по экспоненте.

А почему после моделей о1 сразу выпустили о3? Потому, что торговая марка “о2” уже была занята британским телеком оператором )

2️⃣ Текущая мощная модель о1 (та, которая решает задачи на уровне победителей олимпиад по математике, физике и программированию), с поддержкой изображений, стала доступной всем пользователям ChatGPT. У тех, кто пользуются бесплатной версией, количество запросов в сутки ограничено.

3️⃣ ChatGPT Canvas обновился и стал доступен для всех пользователей. Это умный интерфейс внутри ChatGPT, который позволяет редактировать текст или код в реальном времени и запускать Python-код. Очень крутой продуктовый функционал, который, при правильном использовании, значительно ускоряет и упрощает создание контента и анализ данных, и заслуживает отдельного разбора.

4️⃣ В ChatGPT появились “проекты”. Это по-факту папки, в которые можно организовывать чаты, например, по теме. Для каждого такого проекта можно задать системный промпт и подгрузить документы, к которым эти чаты смогут обращаться.

5️⃣ Добавили поддержку видео-стрима в Advanced Voice Mode (AVM). Напомню, AVM - это такой режим работы ChatGPT, когда вы с ним общаетесь голосом без задержки, и он отвечает вам как человек, с эмоциями. Теперь он способен не только говорить, но и видеть, то, что вы ему показываете, например, через камеру вашего смартфона. То есть ChatGPT обрел не только голос, но и зрение.

6️⃣ В ChatGPT улучшили поиск в интернете (совсем недавно его еще по умолчанию не было) и дали к нему доступ бесплатным пользователям. Теперь можно, например, голосом попросить ChatGPT найти или проверить что-нибудь в интернете, и он это сделает.

7️⃣ Выпустили Sora и Sora Turbo. Это модель OpenAI для генерации видео по текстовому запросу, которую они анонсировали почти год назад. Также дали безлимитный доступ к ней всем платным пользователям на период рождественских каникул. Sora фурора не произвела, так как за этот год появился целый ряд моделей других производителей, которые делают примерно то же самое с похожим или даже лучшим качеством. Пример того, как не стоит затягивать с продуктовым релизом после анонса.

8️⃣ ChatGPT интегрировали с Mac, iOS и iPad (новыми моделями) на уровне операционной системы.

9️⃣ Появился новый премиальный тариф за $200 (€230) в месяц. Кроме интересного курса $/€, он дает безлимитный доступ к моделям о1 Pro, о1, о1 mini, GPT-4o и AVM.

🔟 Появилась возможность позвонить по телефону (с американского номера) или WhatsApp и пообщаться с ChatGPT голосом. Похоже этот функционал рассчитан на людей, которые не дружат с компьютерами и интернетом.

1️⃣1️⃣ Вышел целый ряд обновлений для разработчиков и на некоторые модели были снижены цены.

1️⃣2️⃣ Добавили возможность поговорить с Санта Клаусом внутри ChatGPT. Скорее всего, только на праздники🎅

#ИИновости
#ИИинтересно
Подписывайтесь на Будущее наступает, чтобы ничего не пропустить🚀

#ИИдляначинающих ✍️

Edge AI

Объяснение

Edge AI (периферийный искусственный интеллект) — это технология, которая сочетает в себе искусственный интеллект (AI) и обработку данных на «краю» сети, то есть непосредственно там, где находятся устройства и сенсоры, а не в удалённых дата-центрах.

Представьте, что у вас есть умная камера, которая может распознавать лица. Вместо того чтобы отправлять видео на сервер в облаке для обработки, камера сама обрабатывает данные прямо на месте. Это позволяет быстрее получать результаты, экономить трафик и защищать личные данные. Например, если камера видит человека, она сразу же определяет, знакома ли она с ним, и может предупредить вас, если это незнакомец.

Основные особенности Edge AI

🟣🔵 Локальная обработка: Edge AI обрабатывает данные непосредственно на устройствах, таких как датчики IoT, камеры и автономные автомобили. Это снижает задержки и проблемы с пропускной способностью, обеспечивая быструю реакцию.

🔵🟣 Мгновенная обратная связь: Благодаря обработке данных на месте, AI может быстро предоставлять результаты и принимать решения, что особенно полезно в таких областях, как автономное вождение.

🟣🔵 Улучшенная безопасность: Обработка данных локально снижает риск утечек, так как чувствительная информация не передается в облако. Это повышает защиту данных и конфиденциальность.

🔵🟣 Автономная работа: Системы Edge AI могут функционировать с минимальным вмешательством человека, что повышает эффективность и снижает затраты для бизнеса.

Как используется

Edge AI используется в различных реальных приложениях:

➡️ Умные камеры наблюдения: Они могут анализировать, что происходит в их поле зрения, и принимать решения в реальном времени, например, отправлять уведомления о подозрительных действиях.

➡️ Домашние помощники: Умные колонки и устройства для умного дома могут обрабатывать команды пользователей и выполнять задачи без задержек, что улучшает взаимодействие.

➡️ Умные устройства для здоровья: Фитнес-браслеты могут анализировать данные о вашем сердечном ритме и активности прямо на устройстве, предоставляя вам рекомендации по тренировкам без необходимости отправлять данные в облако.

➡️ Автономные автомобили: Машины используют Edge AI для обработки информации от сенсоров и камер во время движения, что помогает им принимать решения мгновенно, например, когда избежать препятствия.

➡️ Промышленная автоматизация: В производстве Edge AI может следить за состоянием оборудования и выявлять проблемы в реальном времени, что позволяет быстро принимать меры и повышать производительность.

Подписывайтесь на Будущее наступает, чтобы ничего не пропустить🚀

С Новым годом, друзья!

Поздравляю вас с наступающим 2025 годом!

Спасибо, что следили за каналом Будущее Наступает в уходящем году.

В новом году желаю вам:

🎄 Крепкого здоровья и мира
🎄 Осваивать новые технологии и сохранять человечность
🎄 Удачи в ваших профессиональных и личных проектах

Я уверен, что новый 2025 год принесет нам много новых сюрпризов и изменений. Пусть все они будут новыми возможностями.

С Новым Годом! 🎄🎅🎁

Подписывайтесь на Будущее наступает, чтобы ничего не пропустить🚀

Друзья, всем привет! Как вы заметили, в канале «Будущее наступает» не было постов почти целый месяц. Я воспользовался этим временем, чтобы отдохнуть и подумать над тематикой и форматом наших бесед о наступающем будущем.

В прошлом году про ИИ начали говорить из каждого утюга. Такой новостной поток неизбежно вызывает усталость, вопрос “ну и что?” и желание заняться чем-то более непосредственным и практичным.

Я понимаю, что за всем этим новостным шумом легко пропустить фундаментальные изменения, которые происходят с нами вокруг нас прямо сейчас. Скорость изменений и их количество может означать, что мы уже находимся в каком-то варианте технологической сингулярности.

Поэтому в этом году я постараюсь сфокусироваться на “маленьких шагах” - простых примерах того, как ИИ проникает в нашу жизнь, работу и на том, как мы можем с ним сосуществовать и взаимодействовать.

Я буду писать, прежде всего, о том, что интересует меня самого. В этом смысле, наверное, этот канал станет более авторским. В то же время, есть много других замечательных каналов, которые интересно пишут про ИИ. И я также буду делиться с вами тем, что меня у них заинтересует.

Как всегда, буду благодарен за вашу обратную связь в любом удобном для вас виде.

Спасибо, что читаете Будущее наступает🙏

У OpenAI и DeepSeek есть крутые линейки моделей: о1 и R1. Они очень умные (натренированы на решение научных задач) и тщательно рассуждают, прежде чем дать ответ. Если вы еще не, то рекомендую их попробовать. Вот в каком сценарии:

Дайте им задание объяснить вам какую-то задачу, с опорой на научные исследования.

Если у вас нет доступа к ChatGPT с o1, попробуйте китайский DeepSeek - он бесплатный и работает без VPN. Только нажмите в нем на DeepThink(R1) под запросом, чтобы активировать режим R1, прежде, чем отправите запрос.

Оцените результат в следующем посте, который я получил на 3 последовательных запроса (идею подсмотрел у Дениса):

➡️ Объясни, почему в детстве было проще заводить друзей? И как лучше заводить друзей во взрослом возрасте?
➡️ Обоснуй свою точку зрения по обоим вопросам, основываясь на научных и социальных исследованиях.
➡️ Перепиши свое объяснение в виде авторитетной статьи, написанной в дружественном и информативном стиле с двумя разделами.

👇

Почему в детстве друзей завести проще, а во взрослом возрасте — сложнее (но возможно!)
Научные выводы и практические советы для осознанной социализации

Раздел 1. Детская дружба: почему она формируется «сама собой»

Дружба в детстве кажется естественной, как дыхание. Мы знакомились на школьной скамье, во дворе или в кружке рисования, даже не задумываясь. Но за этой лёгкостью стоят эволюционные и социальные механизмы, которые изучают психологи и социологи.

1.1. Среда как «социальный тренажер»
Дети постоянно погружены в среду, где общение неизбежно: школа, секции, дворовые игры. По данным исследования Corsaro (2005), такие институты социализации создают «микромир» с общими правилами и ритуалами. Например, совместное выполнение домашних заданий или игра в прятки автоматически объединяют детей, не требуя усилий.

Пример из науки:
Лев Выготский, основатель теории социального развития, подчёркивал: дети учатся через взаимодействие со сверстниками. Простое «Давай дружить!» работает, потому что мозг ребёнка ещё не обрабатывает социальные риски — за это отвечает префронтальная кора, созревающая лишь к 25 годам (Casey et al., 2008).

1.2. Эмоции вместо анализа
Дети не оценивают друг друга через призму статуса, доходов или внешности. Их дружба строится на эмоциях «здесь и сейчас». Эксперименты Partington (2020) показывают: даже 10 минут совместной игры в песочнице достаточно, чтобы дошкольники начали считать друг друга друзьями.

Почему это важно:
Страх отвержения активируется у детей слабее, чем у взрослых (Baumeister & Tice, 1990). Когда малыш слышит «Не хочу с тобой играть!», он чаще реагирует обидой, а не самокритикой, и через час уже бежит к новому товарищу.

Раздел 2. Дружба после 20: инструкция по применению

Во взрослом возрасте мы сталкиваемся с парадоксом: потребность в близких отношениях растёт, а возможностей — меньше. Но нейропластичность мозга позволяет нам учиться дружить в любом возрасте. Вот стратегии, подтверждённые наукой.

2.1. Ищите «социальные острова»
Социологи Tajfel и Turner в теории социальной идентичности доказали: люди быстрее сближаются в группах с общими интересами. Не ждите, что друзья появятся «сами» — создавайте условия:
- Запишитесь на курсы испанского, если мечтаете о путешествиях;
- Придите на встречу книжного клуба;
- Станьте волонтёром в приюте для животных.

Данные в тему:
Согласно опросу Meetup.com (2021), 68% участников тематических мероприятий нашли там друзей. А исследование Sandstrom & Dunn (2014) показало: даже короткие разговоры с незнакомцами повышают ощущение социальной связи.

2.2. Терпение + алгоритм
Психолог Джеффри Холл вывел «формулу дружбы»:
- 50 часов общения — чтобы стать приятелями;
- 200 часов — чтобы перейти в категорию «близкие друзья».

Как применять:
Если вы познакомились на мастер-классе по йоге, предложите встретиться ещё раз — например, сходить на выставку или приготовить ужин вместе. Повторяйте контакты, но без навязчивости.

2.3. Технологии — ваш союзник
Не стесняйтесь использовать приложения для поиска друзей, такие как Bumble BFF или Peanut (для мам). Исследование Pew Research (2021) подтверждает: 57% пользователей таких платформ остались довольны опытом.

Совет:
Психологи McKenna et al. (2002) обнаружили: онлайн-общение снижает страх осуждения. Начните с переписки в тематическом Telegram-чате, а потом предложите встретиться оффлайн.

Заключение: дружба — это навык, а не удача
Детская лёгкость в общении объясняется средой и биологией, но взрослая дружба имеет свои преимущества: она осознанна, глубока и часто более стабильна. Как говорил антрополог Робин Данбар, «человеческий мозг эволюционно настроен на создание связей — просто с возрастом нам нужно чуть больше стратегии».

Главное:
- Не бойтесь делать первый шаг;
- Выбирайте среду, где вам комфортно;
- Помните — даже учёные подтверждают: дружить никогда не поздно.

P.S. А если сегодня вы напишете тому симпатичному человеку с кулинарных курсов — кто знает, может, через год вы будете смеяться над этим за общим столом.

Будущее наступает 🚀

Дисклеймер: в этом посте нет лайфхаков и горячих новостей. Это #лонгрид о способе "как думать про ИИ", который я нахожу полезным.

Когда точно понимаешь, что тема стала хайпом? Когда о ней говорят в новостях 1-го канала.

Поэтому мы не будем говорить про DeepSeek, R1 и про то как ИИ сейчас все изменит. Вместо этого давайте попробуем разобраться для чего лично нам вам может пригодиться ИИ.

Вопрос это философский и практический одновременно. Давайте сначала посмотрим, в каких областях люди могут применить ИИ и затем - на что способен ИИ.

Где и для чего люди могут применить ИИ?

Они могут применить его в любой своей деятельности:
🔵 профессиональной
🔵 личной
🔵 творческой
🔵 научной
🔵 спортивной
🔵 в общении
🔵 в учебе
🔵 предпринимательской и т.д.

Для каких задач можно применить ИИ?
Это про “юз кейсы”, то есть сценарии применения ИИ. Они разные по области применения, уровню сложности, полезности и т.д..

Вопрос “на что способен ИИ?” - это другая сторона той же медали.

То, как мы будем использовать ИИ в нашей деятельности зависит от того, что он может делать.

Давайте с этим разберемся с точки зрения возможных способов взаимодействия ИИ и людей. Верхне-уровнево их немного, они следующие:

1️⃣ ИИ-инструмент, с ним мы можем:

🟣 Делать лучше (например, писать без ошибок)
🟣 Делать быстрее (например, анализировать данные)
🟣 Делать так, как мы не можем делать без него (например, рисовать или создавать музыку).

2️⃣ ИИ-помощник: он может нам помогать и делать за нас какую-то часть работы.

🟣 Пример: я ищу нового сотрудника и смотрю кандидатов на джоб-сайте. Отсматриваю 200 резюме за день, чтобы выбрать 10-15. Затем подключаю Аишу, и теперь это она смотрит резюме, а я работаю только с теми, кого она для меня отобрала.

3️⃣ ИИ-работник: может нас полностью заменить в какой-то деятельности.

🟣 Пример: раньше я описывал вакансии сам. Сейчас за меня это делает AI4HR.

Большинство экспертов обсуждают только эти 3 способа и вытекающее из них влияние ИИ на работу и общество: “ИИ отберет работу”, “ИИ повысит производительность”, “ИИ позволит всем заняться творчеством” и т.д.

‼️ Но есть еще как минимум 2 способа взаимодействия человека и ИИ, которые менее очевидны, но более фундаментальны:

4️⃣ ИИ дает нам возможность делать то, что ранее было невозможным или экономически нецелесообразным.

🟣 Например, собрать на кухне термоядерный реактор из запчастей с маркетплейса.
🟣 Или гипер-персонализировать что-то, например, анализировать соцсети каждого из ваших клиентов в режиме реального времени и делать им индивидуальные предложения именно в тот момент, когда им нужен ваш продукт.

5️⃣ ИИ может делать ЧТО-ТО и ТАК, что мы не в состоянии даже придумать.

Он может это, потому что способности интеллекта и принципы его функционирования у ИИ в корне отличаются от способностей интеллекта и принципов его работы у людей.

Это означает, что он:
➡️ может решить задачи или классы задач, которые для людей неочевидны. Они как-бы находятся у нас “в слепой зоне”.
➡️ может найти такие решения для наших задач, которые недоступны людям, в силу особенностей того, как работает человеческий интеллект.

Пункты 4 и 5 открывают буквально фантастические возможности использования ИИ в нашей профессиональной, предпринимательской, творческой и т.д. деятельности. Эти возможности ограничены только нашим воображением и умением взаимодействовать с ИИ.

#ИИинтересно
Будущее наступает🚀

Всем доброго дня!

Я тут экспериментировал и сделал небольшую интересную штуку - Симулятор когнитивных искажений.

Это симулятор диалогов, который искусственно воссоздаёт ваши слепые зоны в мышлении с помощью провокационных вопросов. Цель - помочь научиться принимать лучшие решения.

Сейчас он реализован как custom GPT, то есть открывается и работает внутри ChatGPT.

Попробуйте и напишите, что думаете: полезно/ нет/ что понравилось/ чего не хватило. Буду благодарен за обратную связь 🙏

#ИИинструменты
Будущее наступает🚀