ChatGPT и продвинутые модели | Интеллект и сознание ИИ | Опасности и ограничения | Сценарии будущего
Краткое содержание интервью
Всем привет! Данное краткое содержание было сделано с помощью бота @SokratiBot. Надеюсь, он поможет вам сохранить ваше драгоценное время
В этом видео отрезке обсуждается тема искусственного интеллекта в бизнесе и современном мире. Гость программы - кандидат математических наук, эксперт в области искусственного интеллекта и машинного обучения Александра Логачев. Она рассказывает о своей карьере, начиная с работы тестировщиком до работы в Яндексе и знакомства с машинным обучением. Обсуждаются перспективы развития этой технологии и ее возможности, включая определение пола человека по его действиям в интернете.
В этом видео рассказывается о счетчиках на сайтах в интернете, таких как Google Analytics, Яндекс Метрика и другие. Затем переходят к обсуждению терминологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Эксперт объясняет, что сильный искусственный интеллект - это пока что теория или гипотеза, а машинное обучение является частью слабого искусственного интеллекта. В конце видео эксперт объясняет, как дети учатся на примерах взрослых.
В видео рассказывается о том, что машинное обучение используется для того, чтобы на основе опыта прошлого помогать человеку принимать решения в будущем. Машина может обрабатывать больше информации, чем человек, и находить закономерности для более качественного решения задач. В видео также обсуждаются различные модели машинного обучения, от простых до сложных, и возможность объяснения результатов работы модели. Однако, современные модели машинного обучения становятся все более сложными и непонятными для человека.
В видео рассказывается о том, как модели искусственного интеллекта обучаются и какие закономерности они могут выявлять. Описывается пример с AlphaGo, где модель обучалась сама себе и нашла определенные закономерности в игре. Также обсуждается понятие интеллектуальности и сознания у моделей искусственного интеллекта, а также их сходства и различия с человеческим интеллектом. В целом, видео затрагивает тему развития и возможностей искусственного интеллекта.
В этом видео отрезке обсуждается разница между человеком и моделью машинного обучения в предсказуемости и адаптивности к изменяющейся среде. Также рассматривается популярность темы искусственного интеллекта и прорыв, который достигнут с помощью больших языковых моделей, таких как GPT. В конце обсуждается возможность появления сознания у моделей машинного обучения при большом количестве данных и признаков, но нет однозначного ответа на этот вопрос.
В видео обсуждается вопрос о том, что такое сознание и можно ли обучить машинное обучение иметь сознание. Отмечается, что сознание - это нечто приобретенное, но есть генетические предпосылки. Машинное обучение доступно для любого человека и может быть использовано для решения различных задач, но количество сенсоров у модели машинного обучения пока меньше, чем у человека. Обсуждается также вопрос о том, какие задачи может решать искусственный интеллект в бизнесе и почему модель машинного обучения нужно регулярно переобучать. Выводится мысль о том, что мир постоянно меняется и люди адаптируются к этим изменениям, а модель машины обучения использует старый опыт.
В этом видео отрезке рассказывается о том, как машинное обучение используется в страховании. До прихода героя видео, машинное обучение использовалось очень мало. Он собрал команду и построил инфраструктуру для использования новых алгоритмов машинного обучения. Различные специалисты, такие как дата аналитики, дата инженеры и математики работают вместе в команде. Важно понимать бизнес-ценность и не только строить классные модели, но и находить новые области для заработка большего количества денег для компании. Важными качествами для управления такой командой являются понимание данных и бизнес-ценности, а не обязательно математическое образование.
В видео отрезке обсуждается, нужно ли быть математиком для работы в сфере искусственного интеллекта. Ответ - не обязательно, так как управление компанией и структурами также является важным аспектом. Также рассматриваются опасности и риски использования искусственного интеллекта, такие как возможность выхода из-под контроля или массовое увольнение людей. В конце видео проводится мини-игра, где оцениваются вероятности наступления различных событий связанных с использованием искусственного интеллекта.
В видео обсуждается тема искусственного интеллекта и его влияния на будущее. Говорится о том, что искусственный интеллект не вытеснит маленькие профессии, а будет использоваться для автоматизации массовых решений. Также обсуждается возможность использования искусственного интеллекта в качестве персонального помощника человека. В конце видео обсуждаются вопросы ограничений и контроля искусственного интеллекта, а также возможности его злоупотребления.
В видео обсуждается тема ограничений и контроля в развитии искусственного интеллекта. Говорится о том, что ограничения, которые ставят люди, могут быть обойдены другими людьми. Также обсуждаются возможности государственного контроля за технологиями и создания аналогов органов, которые будут контролировать развитие искусственного интеллекта. В ближайшие 5-15 лет ожидается развитие беспилотных автомобилей и персональных ассистентов с контекстом. Однако, возможность манипуляции человеком через персональных ассистентов вызывает опасения. Также обсуждаются проблемы выбора профессии в связи с популярностью искусственного интеллекта.
В этом видео обсуждается перспектива искусственного интеллекта и машинного обучения. Рассматривается возможный переизбыток специалистов в этой области, но также отмечается, что научные исследования в машинном обучении могут быть очень интересными и востребованными. Важно не забывать всю жизнь учиться, потому что машины учатся быстрее, чем люди. Кроме того, для успешной карьеры в этой области нужно находить мотиваторы и решать разные задачи. В конце видео дается напутственное слово: необходимо продолжать учиться и познавать новое, чтобы конкурировать с машинами и жить успешно.
Видео отрезок говорит о том, что профессионалы должны постоянно развиваться и учиться, чтобы не оставаться на месте. Один из руководителей сравнивает это с самолетом, который не может оставаться в воздухе без движения. Хотя это трудно, но это необходимо для тех, кто хочет расти и узнавать что-то новое. В конце подкаста говорится о том, что общение было интересным и необычным опытом.