Тема «Искусственный интеллект. Как он повлияет на развитие человечества?»

Вы здесь: Форумы fantlab.ru > Форум «Трёп на разные темы» > Тема «Искусственный интеллект. Как он повлияет на развитие человечества?»

Искусственный интеллект. Как он повлияет на развитие человечества?

	Варианты ответов	Мой голос
	Никак. Окажется технологическим пузырём
	Станет важным инструментом для человека, но не заменит его
	Полностью изменит социально-экономические основы общества
	В конце концов начнет управлять прогрессом и человеком
	Я не знаю

Внимание! Для голосования Вам нужно пройти авторизацию

Страницы: 1 2 3...74 75 76 77 78 79 80 81 🔍 поиск написать сообщение

автор

сообщение

магистр

20 ноября 2025 г. 13:01

цитировать | [ ]

Экспансия ИИ, кажется, уже неотвратима. И в воздухе витает ощущение, что скоро мир изменится гораздо сильнее, чем мы можем себе представить. Возможная замена ИИ высококвалифицированных специалистов, отмена денег, анализ больших массивов данных и т.п. Что будет с рынком труда, как это отразится на развитии общества и прогрессе человечества, начнется ли его деградация или, наоборот, полдень?

–––
Жизнь изнашивает человека. Изнашивает до дыр.

магистр

22 марта 22:41

цитировать | [ ]

цитата elkub
Скорее бы уже

Не боитесь?

авторитет

22 марта 23:12

цитировать | [ ]

цитата Дюша
Её не обучали (как человека), её допиливали по более сложной схеме, чтоб она имитировала работу мозга гроссмейстера

Да всё тот же чесс джениус только на максималках.

магистр

22 марта 23:19

цитировать | [ ]

цитата Фридрих
Да всё тот же чесс джениус только на максималках.

Грубо говоря — да. Только намного дороже ещё

гранд-мастер

22 марта 23:32

цитировать | [ ]

«Сумма разума на планете – величина постоянная, а население постоянно растет» (с) Аксиома Коула

Нууу, чем больше ИСКУСТВЕННОГО интеллекта , тем меньше разума ЕСТЕСТВЕННОГО...

;-)

–––
"Справедливость не милосердна , милосердие не справедливо" (с) Альберт Майнц

философ

22 марта 23:42

цитировать | [ ]

цитата Фридрих
Нет. Эти слова слегка вырваны из контекста. На самом деле её обучали игре, об этом есть большая статья. В вики есть на неё ссылка.

Были разные версии этой модели. AlphaGo, AlphaGoZero, AlphaZero. Последняя была самой «универсальной» версией, её обучали играть сразу трём играм (хотя и не одновременно) — го, японской сёги и шахматам. Её не обучали на человеческих партиях, вся обучающая выборка была создана в играх с самою с собой.

цитата
Комбинаторика. После обучения, сыграв несколько тысяч партий, мощный процессор дальше перебирал данные с бешеной скоростью.

Нет, голая комбинаторика в таких играх, как го, не работает (см. комбинаторный взрыв).

философ

22 марта 23:44

цитировать | [ ]

цитата Дюша
В основе этого — перебор данных. Многослойный. ничего нового псевдоИИ создать не может (Настоящий ИИ как раз должен). Только комбинация старого ... по жёстко заданной программе.

Что такое «многослойный перебор данных»? Как он осуществляется?

магистр

23 марта 00:47

цитировать | [ ]

цитата Vramin
Что такое «многослойный перебор данных»? Как он осуществляется?

Так же, как и обычный, но параметров много и учитываются их комбинации. То есть из колоды карт отбираются не только буби, но и мятые карты и карты с отпечатками Васи Иванова, причём должно быть два из трёх параметров, но не все три вместе, при этом просматривается не одна колода, а несколько, причём в разных городах мира, также по каждой карте проверяется насколько вероятно, что она поддельная. и т.д. и т.п.

философ

23 марта 06:03

цитировать | [ ]

цитата Дюша
Не боитесь?

Нет, человечество более чем заслужило это

–––
1654/30:45
Аляска цэ Росiя

активист

23 марта 10:10

цитировать | [ ]

цитата Фридрих
Нет. Эти слова слегка вырваны из контекста. На самом деле её обучали игре, об этом есть большая статья. В вики есть на неё ссылка.

Не нашёл такой ссылки. Как её обучали? Ей же не давали шахматных партий или теории. Дали только правила игры и алгоритм по которому она обучалась, играя сама с собой.

активист

23 марта 10:30

цитировать | [ ]

цитата Дюша
В основе этого — перебор данных. Многослойный. ничего нового псевдоИИ создать не может (Настоящий ИИ как раз должен). Только комбинация старого ... по жёстко заданной программе.

Когда нейросеть рисует новую картину или пишет новый программный код, это не перебор данных. Это создание новых данных, на основе каких-то других. И какая там жёстко заданная программа если обучаемые системы меняют себя по ходу обучения.
Человек разве не так же создаёт что-то новое? Он что, свыше информацию получает, когда рисует картину или пишет новый код?

авторитет

23 марта 11:06

цитировать | [ ]

цитата Stargaser
Не нашёл такой ссылки.

Почему не нашли?
В Примечаниях, №8. Архивированная ссылка.
"We trained separate instances of AlphaZero for chess, shogi, and Go. Training proceeded for 700,000 steps (in mini-batches of 4096 training positions) starting from randomly initialized parameters. During training only, 5000 first-generation tensor processing units (TPUs) (19) were used to generate self-play games, and 16 second-generation TPUs were used to train the neural networks. Training lasted for approximately 9 hours in chess, 12 hours in shogi, and 13 days in Go (see table S3) (20). Further details of the training procedure are provided in (10)."
И перевод "Мы обучили отдельные экземпляры AlphaZero для игры в шахматы, сёги и го. Обучение продолжалось 700 000 шагов (с мини-пакетами из 4096 обучающих позиций) со случайной инициализацией параметров. Только во время обучения для создания игр с автоигрой использовались 5000 тензорных процессоров первого поколения (TPU) (19), а для обучения нейронных сетей — 16 TPU второго поколения. Тренировки по шахматам длились около 9 часов, по сёги — 12 часов, а по го — 13 дней (см. таблицу S3) (20). Более подробная информация о процедуре тренировок приведена в (10)."
И вроде как обмана нет. Про процессоры же написано. Сколько они операций в секунду обрабатывают? С такими даже за 9 часов обучения можно перебрать тучи партий.
Можно сказать так: её сначала водили в шахматную секцию (по человеческим меркам пусть будет 9 лет, а не часов) и после 9 лет обучения она начала сама играть в шахматы.

магистр

23 марта 11:17

цитировать | [ ]

цитата Stargaser
Это создание новых данных, на основе каких-то других.

На основе перебора данных по заданным параметрам и по определённой программе. Качество зависит от таланта команды программеров

магистр

23 марта 11:18

цитировать | [ ]

цитата Stargaser
Он что, свыше информацию получает, когда рисует картину или пишет новый код?

А вот как это делает человек, наука пока не в курсе. Богословы утверждают, что именно свыше

активист

23 марта 12:29

цитировать | [ ]

Фридрих
У меня архивная ссылка не открывалась, нашёл эту статью через гугл-поиск.

цитата
Мы обучили отдельные экземпляры AlphaZero для шахмат, сёги и го. Обучение продолжалось 700 000 шагов (в мини-пакетах по 4096 тренировочных позиций), начиная со случайно инициализированных параметров.

Но эти 4096 позиций из того, что сама наиграла. Это не водили в шахматную секцию. Это она начала играть как умеет. Взяла 4096 своих позиций, оценила их, подправила свои настройки, наиграла ещё 4096 позиций и так 700000 раз. Оценивала просто от того, что знала, какие ходы привели к каждой из позиций, и знала результаты этих партий.
В англоязычной Википедии так и написано в начале: AlphaZero was trained solely via self-play (AlphaZero обучалась исключительно методом самообучения)

философ

23 марта 12:58

цитировать | [ ]

цитата Дюша
Так же, как и обычный, но параметров много и учитываются их комбинации.

Я понял вашу мысль. Нет, это всё не так просто. Нельзя сказать, что нейросеть — это просто большая база данных. Ведь у обычной базы данных классификация задаётся разработчиком. Нейросети сами проводят классификацию, причём эта классификация зависит от контекста. Сам принцип организации хранения информации в нейросетях ничего общего с классическими базами данных не имеет.

авторитет

23 марта 14:55

цитировать | [ ]

цитата Stargaser
Но эти 4096 позиций из того, что сама наиграла. Это не водили в шахматную секцию. Это она начала играть как умеет. Взяла 4096 своих позиций, оценила их, подправила свои настройки, наиграла ещё 4096 позиций и так 700000 раз.

Нет, не так. Ей 4096 раз показали что такое дебют, миттельшпиль и эндшпиль и т.д и что последует дальше. А дальше пошла комбинаторика с бешеной скоростью.
Без обучению этому программа вообще не способна понять что такое шахматы, фигуры, позиции. Надо ли в них играть или их надо лизать (осталось только найти чем) или просто ничего не делать.

магистр

23 марта 15:00

цитировать | [ ]

цитата Vramin
Нельзя сказать, что нейросеть — это просто большая база данных. Ведь у обычной базы данных классификация задаётся разработчиком. Нейросети сами проводят классификацию, причём эта классификация зависит от контекста. Сам принцип организации хранения информации в нейросетях ничего общего с классическими базами данных не имеет.

Ну это просто следующий уровень базы данных. Но в основе — то же самое. Прогресс идёт, я не отрицаю. Но это — не ИИ.

активист

23 марта 15:30

цитировать | [ ]

цитата Фридрих
Нет, не так. Ей 4096 раз показали что такое дебют, миттельшпиль и эндшпиль и т.д и что последует дальше. А дальше пошла комбинаторика с бешеной скоростью.
Без обучению этому программа вообще не способна понять что такое шахматы, фигуры, позиции. Надо ли в них играть или их надо лизать (осталось только найти чем) или просто ничего не делать.

Этого нет в статье на которую вы ссылались. Никакие готовые дебюты, эндшпили не показывали.
https://www.pratsglas.com/blog/general-re...

Там есть:
Мы применяем AlphaZero к играм в шахматы и сёги, а также в Го, используя один и тот же алгоритм и сетевую архитектуру для всех трех игр. Наши результаты показывают, что универсальный алгоритм обучения с подкреплением может обучаться с нуля — без специфических для предметной области знаний или данных, о чем свидетельствует успех одного и того же алгоритма в нескольких областях.
и
Параметры θ глубокой нейронной сети в AlphaZero обучаются с помощью обучения с подкреплением на основе игр с самообучением, начиная со случайно инициализированных параметров.

Программа может учиться на своих позициях, если знает, как ходить, и знает что такое шах, мат, пат.

философ

23 марта 15:40

цитировать | [ ]

цитата Дюша
Ну это просто следующий уровень базы данных. Но в основе — то же самое. Прогресс идёт, я не отрицаю. Но это — не ИИ.

Это не следующий уровень базы данных, это принципиально другой подход. И это — ИИ ) Причём, на мой взгляд, это уже общий ИИ, то есть в некотором роде тот самый AGI, которого все так ждут. Со мной многие не согласятся, но я думаю тут важна сама по себе универсальность современных нейросеток, способных работать с какой угодно информацией, не обязательно уже текстовой.

авторитет

23 марта 16:23

цитировать | [ ]

цитата Stargaser
Этого нет в статье на которую вы ссылались. Никакие готовые дебюты, эндшпили не показывали.

Аха. Так они всем и станут объяснять на пальцах как обучали. У программы что есть интерес к обучению?

цитата Stargaser
Программа может учиться на своих позициях, если знает, как ходить, и знает что такое шах, мат, пат.

Это и есть посещение шахматной секции.

цитата Stargaser
может обучаться с нуля

С какого нуля? Ноль умножить на ноль получим ноль. Ей с ноля, 4096 раз показали обучающие позиции — правила игры, дебют, миттельшпиль и эндшпиль и т.д. то есть всё то из чего состоит игра.