Помните я недавно писал про статью в Nature, где ученые рассматривали как устроен мыслительный процесс и нужен ли ему язык? Вышло другое исследование, в этот раз про влияние псилоцибина на мозг человека (PDF) — если коротко, как мы уже знаем, в мозге существуют разные поднейронки (это упрощение), каждая из них выполняют какой-то свой набор задач, вот цитата про одну из них:

— Есть «Дефолтная нейронка», активируется когда мозг в покое — связана с кучей когнитивных штук, включая: способность мысленно перемещаться во времени (вспоминая прошлое или представляя будущее), пространственное познание, размышление о себе, своих чертах и опыте. Интересно, что повреждение это «сетки» ведет к депрессии или даже шизофрении (в теории).

Так вот, оказывается псилоцибин, вызывает рассинхронизацию «поднейронок» мозга:

1. Он сильнее всего влияет на «дефолтную нейронку» — видимо именно из-за этого, выходит столько успешных исследований в излечении клинической депрессии (их сотни уже). Дефолтная нейронка, кстати, в том числе отвечает за восприятие времени и пространства — отсюда меняется восприятие времени у трипующих

2. Меняется связность частей мозга — причем, даже спустя несколько недель после трипа, у пациентов все еще наблюдаются десинхронизация разных частей мозга — возможно, этот эффект как раз связан с терапевтическими свойствами псилоцибина которые активно исследуются

3. Псилоцибин очень «усложняет» мозговую активность и делает ее более непредсказуемой — сканы мозга пациента до приема псилоцибина и во время трипа, выглядят как сканы мозга двух разных людей; и чем больше активного вещества, тем сильнее эффект

4. Пациенты могли «ослабить» эффект трипа фокусируясь на выполнении каких-то задач

Не из статьи — люди, которые пробовали грибы, наверное знают, что выходя из трипа, человек как-бы меняется — это уже не совсем та личность, что была до трипа:
Появляется больше эмпатии к живому, появляется больше любви к природе (это частая черта всех практикующих грибы) – просто вспомнил бытовой пример таких перемен.

Еще я видел исследование, где последствия приема волшебных грибов сравнивали с «опытом близкой смерти» (Near Death Experience) — это когда человек был на грани гибели, и после этого сильно изменил свою жизнь, часто встречается у бывших наркоманов / алкоголиков / победивших рак и тп.
А учитывая, сколько много дошло до наших дней ритуалов и обрядов по миру связанных с «волшебными грибами», мне кажется древние люди знали про многие эти свойства.

P.S. Наркотики плохо, не нарушайте законы если это незаконно у вас в стране.

P.P.S. Добавлю, что воспринимаю грибы как серьезный психоделик — не патидраг для вечеринки. Они меняет личность и я искренне не понимаю людей которые часто их употребляют — это химический способ взламывания API мозга, у него могут быть свои бенефиты которые исследуют — но делать это рутинно, бездумно, без рационализации своего «я» в мире — абсолютно не имеет смысла, лучше пивка попить, чем закидывать себе в мозг урановые прутья «прост по фану»
_______
Источник | #denissexy
@F_S_C_P

1 Blum = $0.019:
Попробуй Blum

Мы в такое время удивительное живем – в интернете ренессанс фотожаб, у языковых моделей признаки депрессии и каждый может почувствовать себя в роли тракторной гусеницы

Будущее прекрасно 🥲
_______
Источник | #denissexy
@F_S_C_P

-------
поддержи канал
-------

_______
Источник | #denissexy
@F_S_C_P

1 Blum = $0.019:
Попробуй Blum

Еще интересное исследование по LLM-подвезли:

В этот раз ученые решили проверить, что значит в понимании АИ "реальность" и каким языком они ее воспринимают – если коротко, похоже реальность они понимают намного лучше, чем мы ожидали: 

Традиционно считалось, что LLM просто предсказывают следующее слово на основе статистических закономерностей в обучающих данных

Это же исследование показывает, что модель не просто предсказывает слова, а формирует внутреннее представление о том, как эти инструкции влияют на состояние виртуального мира

Чуть подробнее:

1. Ученые натренировали небольшую LLM используя простые лабиринтные головоломки для виртуального робота – это позволило им изучить "мышление" LLM в контролируемой среде

2. LLM самостоятельно создала внутреннее представление о симуляции, несмотря на то, что никогда не видела её напрямую (!), то есть модель развила способность интерпретировать инструкции и понимать их значение в контексте задачи. Это противоречит предыдущим представлениям о том, что LLM просто имитируют текст из обучающих данных (Илья, пососи):

– "Создание внутреннего представления о симуляции" означает, что модель сформировала некое абстрактное понимание правил и законов виртуального мира, в котором действует робот.

– "Развитие способности интерпретировать инструкции" - это следствие прошлого пункта. Модель не просто повторяет инструкции, а "понимает", как они изменяют состояние виртуального мира.

3. Чтобы проверить эту идею, модель поместили в "зазеркалье"с другими правилами симуляции мира и модель не смогла адаптироваться – что подтвердило, что модель "знает" как исполнять инструкции, а не просто их повторяет

4. Модель смогла начать "предсказывать" будущие состояния, что указывает на более глубокое понимание задач

5. В очередной раз ученые подчеркивают сходства между процессом обучения LLM и освоением языка детьми – сначала "лепет", затем освоение синтаксиса, и наконец, понимание смысла. Я иногда общаюсь с ML-инженерами родителями – многие часто про это говорят

6. Исследование ставит под сомнение наши представления о том, какая информация необходима для изучения лингвистического значения, что может привести к созданию более эффективных методов обучения ИИ

То есть если раньше считалось, что эти модели просто «умные попугаи» которые повторяют то, на чем обучены, то теперь есть доказательства того, что они могут формировать более глубокое понимание задач и концепций

Хотя результаты многообещающие, исследователи признают ограничения своего эксперимента и необходимость дальнейших исследований в более сложных условиях, с более большими моделями и тп.

Если кто-то хочет повторить эксперимент, вот код.
_______
Источник | #denissexy
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

Еще интересное исследование по LLM-подвезли:

В этот раз ученые решили проверить, что значит в понимании АИ "реальность" и каким языком они ее воспринимают – если коротко, похоже реальность они понимают намного лучше, чем мы ожидали: 

Традиционно считалось, что LLM просто предсказывают следующее слово на основе статистических закономерностей в обучающих данных

Это же исследование показывает, что модель не просто предсказывает слова, а формирует внутреннее представление о том, как эти инструкции влияют на состояние виртуального мира

Чуть подробнее:

1. Ученые натренировали небольшую LLM используя простые лабиринтные головоломки для виртуального робота – это позволило им изучить "мышление" LLM в контролируемой среде

2. LLM самостоятельно создала внутреннее представление о симуляции, несмотря на то, что никогда не видела её напрямую (!), то есть модель развила способность интерпретировать инструкции и понимать их значение в контексте задачи. Это противоречит предыдущим представлениям о том, что LLM просто имитируют текст из обучающих данных (Илья, пососи):

– "Создание внутреннего представления о симуляции" означает, что модель сформировала некое абстрактное понимание правил и законов виртуального мира, в котором действует робот.

– "Развитие способности интерпретировать инструкции" - это следствие прошлого пункта. Модель не просто повторяет инструкции, а "понимает", как они изменяют состояние виртуального мира.

3. Чтобы проверить эту идею, модель поместили в "зазеркалье"с другими правилами симуляции мира и модель не смогла адаптироваться – что подтвердило, что модель "знает" как исполнять инструкции, а не просто их повторяет

4. Модель смогла начать "предсказывать" будущие состояния, что указывает на более глубокое понимание задач

5. В очередной раз ученые подчеркивают сходства между процессом обучения LLM и освоением языка детьми – сначала "лепет", затем освоение синтаксиса, и наконец, понимание смысла. Я иногда общаюсь с ML-инженерами родителями – многие часто про это говорят

6. Исследование ставит под сомнение наши представления о том, какая информация необходима для изучения лингвистического значения, что может привести к созданию более эффективных методов обучения ИИ

То есть если раньше считалось, что эти модели просто «умные попугаи» которые повторяют то, на чем обучены, то теперь есть доказательства того, что они могут формировать более глубокое понимание задач и концепций

Хотя результаты многообещающие, исследователи признают ограничения своего эксперимента и необходимость дальнейших исследований в более сложных условиях, с более большими моделями и тп.

Если кто-то хочет повторить эксперимент, вот код.
_______
Источник | #denissexy
@F_S_C_P

Стань спонсором!

https://t.me/denissexy/8679
В последней версии Claude приложения появилась поддержка «артефактов» – мини приложений которые собираются на лету под ваши задачи

Нужно вам собрать какой-то калькулятор который разобьет чек между друзьями, или быстрый UX прототип, или игру как я заказал – просто пишете что хотите и оно собирает

Это пример того куда все идет – AI Software On Demand, думаю через пару лет будет такой же обычной вещью как все эти генераторы картинок

Скачать:
iOS Android
_______
Источник | #denissexy
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

…
роботы-стукачи
<вы находитесь здесь>
___
Источник | #denissexy
#хроникицифровизации
не #пятничное
@F_S_C_P

1 Blum = $0.019:
Попробуй Blum

1X показали своего нового робота NEO Beta, и он так хорош что люди думают, что это человек в костюме

Как, раньше, некоторые думали что txt2img или ChatGPT полагается на закрытые кабинеты с большим количеством персонала, хороший знак в общем – даешь роботы на улицы до 2030го

Детали про робота:
www.1x.tech

Рост 1.65 метра
Вес 30 килограммов
Скорость ходьбы 4 километра в час
Скорость бега 12 километров в час
Грузоподъемность 20 килограммов
Время бега 2-4 часа (хаха, кожаный не убежит)
_______
Источник | #denissexy
@F_S_C_P

1 Blum = $0.019:
Попробуй Blum

https://t.me/denissexy/8700
Наткнулся на интересный пейпер — ресечеры протестировали насколько часто люди могут воспринимать GPT4 за реального человека:

— В 54% раз, люди восприняли GPT4 как человека

— В таком же тесте, где люди общались с людьми, кожаные мешки угадали себе подобных в 67% раз

Но самое интересное это промпт который использовали ученые — там есть такие части:

— Ты довольно непринужден и у тебя не очень хорошая орфография: ты часто портишь слова, потому что печатаешь слишком быстро. Ты очень краток и лаконичен.

— Ты не слишком хорошо разбираешься в вещах и не боишься этого признать. Ты плохо разбираешься в математике и не знаешь ничего о языках, кроме тех, на которых говоришь. Иногда ругаешься.

То есть чтобы сойти за живого человека, достаточно быть не очень приятным и образованным ☕️
AGI на заметку
_______
Источник | #denissexy
@F_S_C_P

Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram