Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Дмитрий Сошников: «Модель искусственного интеллекта начинает вести себя как человек»
Бурное развитие искусственного интеллекта предоставляет все новые возможности как для решения профессиональных задач, так и для творчества и самовыражения. Но это накладывает на человечество и обязанность обучаться новым технологиям, что в действительности не так просто, как кажется. О том, как эффективно пользоваться ИИ и с каких инструментов следует начинать, рассказал известный популяризатор и один из ведущих экспертов по искусственному интеллекту, кандидат физико-математических наук, доцент МАИ и НИУ ВШЭ Дмитрий Сошников.
— Вы занимаетесь темой искусственного интеллекта вот уже более 30 лет. Расскажите, какие самые масштабные изменения произошли в этой сфере за это время?
— Основное изменение — это смещение в сторону машинного обучения. Потому что изначально, когда разрабатывались планы по созданию искусственного интеллекта, существовало два магистральных подхода.
Первый подход, когда мы извлекаем знания из человека, пытаемся понять, как человек размышляет, и затем моделируем этот процесс на компьютере. Так появился классический искусственный интеллект, и долгое время первые успехи наблюдались именно в этом направлении. В частности, создавались экспертные системы, которые позволяли предсказывать какие-то тенденции на основании имеющихся данных. Больших коммерческих успехов тогда еще не было, потому что делать это было слишком сложно и дорого.
Между прочим, базовые технологии классического искусственного интеллекта продолжают использовать и сейчас. Например, в предсказаниях, какая тема будет более популярна для какой аудитории. Этот выбор тем тоже можно делать на основе анализа данных искусственным интеллектом. Если мы правильно соберем данные от аудитории – кто и что посмотрел – и попытаемся выстроить портреты пользователей, то этими достаточно классическими методами сможем значительно повысить эффективность своего труда. Я думаю, этим много кто пользуется. Во все социальные сети автоматически встроены алгоритмы, которые дают индивидуальные рекомендации пользователям. Эта базовая технология повсеместно и давно используется, хотя за кадром мы ее не видим и редко вспоминаем.
Второй подход – это когда мы создаем модель внутри компьютера, в нее загружаем множество данных. Обучаясь на них, она сама начинает вести себя как человек. По этому пути пошли уже в XX1 веке, и он был связан с бурным развитием интернета и облачных технологий. Дело в том, что для машинного обучения нужно много данных и вычислительных ресурсов. Данных становилось все больше благодаря интернету.
Вычислительных ресурсов становилось все больше, потому что придумали облачные технологии. Чтобы обучить какую-то модель, лаборатории уже не нужно было покупать свое дорогостоящее оборудование – вычислительные мощности можно было арендовать. Это положило начало развитию машинного обучения. В 2012 году впервые удалось эффективно применить сверточную нейросеть для создания изображений, что резко повысило точность их распознавания и классификации.
В 2015 году впервые была достигнута такая же точность классификации изображений, как у человека. После генерации изображений стали бурно развиваться другие направления – генерация текста и речи. Очень быстро эта технология дошла до такого уровня, что нейросеть даже думать в некотором смысле стала сама. Это очень значимый переход.
И этот переход больше всего меня вдохновляет, потому что уже сейчас мы подходим к такому моменту, когда модель искусственного интеллекта начинает вести себя как человек. Если взять говорящую модель ChatGPT или YandexGPT, она говорит почти как мы. Это очень интересно, потому что, создавая такие модели, мы открываем какую-то грань себя. А как нам еще это сделать?
Мы не можем сейчас так хорошо разобраться в устройстве мозга, чтобы понимать, как он работает – это слишком сложно. А строя такие упрощенные модели, пытаясь собрать что-то сами, мы можем понять человечество как говорящую систему. В самом деле, мы загружаем в компьютерную модель речь, и она, просто умножая числа, начинает разумно говорить. Все это приближает нас к пониманию того, как устроены мы сами.
— Еще одним трендом в развитии нейросетей стали оснащенные ими чат-боты.
— Сами чат-боты появились еще до генеративных сетей. Их можно строить по принципу «мы понимаем, что человек скажет один из 10 возможных вариантов, и потому для каждого варианта прописываем свои ответы». Все ассистенты первого поколения, такие как Siri, «Алиса», были построены по такому принципу. И они были достаточно полезными, хотя чат-боты такого типа и не выглядели как живой человек, и общаться с ними было не интересно. Но таких не слишком сообразительных ботов можно было поставить на первую линию техподдержки.
Они могли записать все показания пользователя, собрать их в таблицу и передать живому оператору полную картину того, что происходит, избавляя его от необходимости задавать рутинные вопросы. Сейчас разрабатываются чат-боты нового поколения. Им уже не прописывается четкая логика, потому что ботами будет управлять генеративный ИИ. Он сам решает, что ответить пользователю, и с такими ботами общаться будет интереснее, потому что они могут дать намного более содержательные ответы.
— Какие наиболее распространенные инструменты искусственного интеллекта доступны российскому пользователю и как правильно с ними работать?
— Для генерации текстов проще всего начать пользоваться GigaChat’ом от «Сбера». Он доступен в виде удобного чат-бота в Telegram, с которым можно разговаривать. Он умеет генерировать и изображения. Но я обычно для изображений использую отдельный инструмент Leonardo AI. У него есть возможность генерировать 10–20 картинок в день бесплатно, обычно мне этого хватает.
Если же ориентироваться на лидеров индустрии, то это ChatGPT, но здесь есть сложности с доступом. Из российских продуктов – это конкурирующие нейросети «Яндекса» и «Сбера». Они находятся примерно на одном уровне. У «Яндекса» есть «Алиса», ей нужно сказать: «Алиса, давай придумаем что-нибудь», чтобы она вошла в режим генерации. Но ее недостаток в том, что она неохотно разговаривает на некоторые темы. Она часто говорит: «Я не буду это придумывать, это слишком неправильно».
Когда она только появилась, я дал ей такое задание: «Алиса, давай придумаем сказку про грустного мальчика, который плакал целый день», на что получил ответ: «Такое придумывать нельзя, потому что это слишком грустная история, она кого-нибудь расстроит». Это существенный недостаток, потому что, как правило, самое интересное находится на каких-то пограничных эмоциональных рубежах. Но сама модель YandexGPT более открытая. Правда, у нее нет такой точки, откуда ею легко было бы попользоваться, как GigaChat’ом в Telegram.
Пользуясь нейросетями, не нужно думать, что они прямо сейчас заменят человека. Да и, по правде говоря, нам же и самим не хотелось бы, чтобы нас заменили, нам хочется самим что-то делать. Нейросеть способна решать нестандартные задачи, но только совместно с нами, потому что только человек знает, что ему нужно в конечном итоге.
Например, текстовая нейросеть просто генерирует правдоподобный текст. Но совместно с человеком она может в этот мыслительный процесс попасть. Человек должен задавать ей вопросы так, чтобы нейросеть смогла сделать что-то полезное. В таком случае она генерирует, а человек выступает ее критическим партнером.
Простой пример. Часто бывает так, что нейросеть генерирует изображения человека с анатомическими ошибками, например с шестью пальцами на руке. В этом случае возможны варианты действий: человек может либо перегенерить картинку целиком и дождаться, пока не будет достигнут положительный результат, либо обвести руку и попросить исправить только эту область, либо сгенерировать изображение человека, скажем, с руками за спиной. Так что в целом нейросети сегодня — это уже очень полезный инструмент, пусть пока и не совершенный.
Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России.
Telegram 
Дзен 
VK Долгое время ученые полагали, что сотни гигантских статуй на острове Пасхи создали представители местной общины под руководством одного вождя. Однако авторы нового исследования поставили эту гипотезу под сомнение. Детальная трехмерная карта главного каменного карьера острова указала на более сложную картину. Вероятно, монументы были плодом творчества и соперничества небольших независимых групп.
Что стало настоящим фундаментом власти — умение обрабатывать землю или контроль над некоторыми культурными растениями? Авторы нового исследования пришли к выводу, что появление первых крупных сообществ и государств зависело не от земледелия в целом, а от выращивания определенных злаков. Эти культуры было легко хранить и, еще важнее, невероятно просто облагать налогом, что и дало толчок появлению цивилизации.
Гамма-излучение, зафиксированное гамма-телескопом «Ферми», по мнению исследователя, может объясняться только распадом вимпов, частиц темной материи, в существовании которых множество других физиков уже разуверились. Если независимые проверки подтвердят открытие, это может существенно изменить космологическую картину мира.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Коллектив российских ученых из МИРЭА — Российского технологического университета, Центра фотоники двумерных материалов МФТИ, Института металлургии и материаловедения им. А. А. Байкова РАН и ряда других ведущих научных центров провел глубокое исследование кристаллической структуры широко используемых пьезоэлектрических материалов на основе цирконата-титаната свинца. Используя метод рентгеноструктурного анализа, исследователи впервые смогли в деталях установить, как небольшие химические добавки кардинально меняют фазовый состав керамики и напрямую определяют ее электрофизические характеристики. Это открывает путь к целенаправленному дизайну «умных» материалов с заранее заданными свойствами для передовой электроники и сенсорики.
Ученые разработали штамм цианобактерии, способный поглощать в три раза больше фосфора из сточных вод
Фосфор – элемент, играющий ключевую роль в росте растений. В сельском хозяйстве он используется в составе многих минеральных удобрений. В то же время фосфор, содержащийся в сточных водах — серьезный загрязнитель, который при попадании в водоемы нарушает баланс экосистем и вызывает цветение водорослей. Ученые Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» и Южного федерального университета предложили новый экологичный способ выделения фосфора из сточных вод с помощью фотосинтезирующих микроорганизмов.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
Ученые открыли новый, ранее неизвестный способ передвижения бактерий по поверхностям, для которого не нужны жгутики. Эти микроорганизмы на краю колонии переваривают сахара, выделяют метаболиты и создают осмотическое давление. Оно вызывает микроскопическое «цунами», и на нем бактерии катятся вперед.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно