This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧬У Google DeepMind вышла модель AlphaFold-3 для визуализации молекулярных структур
Ее уже называют величайшим прорывом в области ИИ для биологии.
Инновация заключается в том, что в AlphaFold-3 используется диффузионная архитектура. По сути, механизм, лежащий в основе моделей для генерации изображений, позволяет визуализировать работу и взаимодействие между белками живого организма и влияние на них различных химических элементов!
Модель в разы эффективнее уже существующих методов со схожим назначением.
Потенциально AlphaFold-3 открывает новые горизонты в биологии - от разработки биовозобновляемых материалов и изучения работы различных препаратов до получения новых инсайтов в области генетики. Есть большая надежда, что модель поможет в поиске лечения от рака.
Для исследователей доступен бесплатный сервер AlphaFold Server
Ее уже называют величайшим прорывом в области ИИ для биологии.
Инновация заключается в том, что в AlphaFold-3 используется диффузионная архитектура. По сути, механизм, лежащий в основе моделей для генерации изображений, позволяет визуализировать работу и взаимодействие между белками живого организма и влияние на них различных химических элементов!
Модель в разы эффективнее уже существующих методов со схожим назначением.
Потенциально AlphaFold-3 открывает новые горизонты в биологии - от разработки биовозобновляемых материалов и изучения работы различных препаратов до получения новых инсайтов в области генетики. Есть большая надежда, что модель поможет в поиске лечения от рака.
Для исследователей доступен бесплатный сервер AlphaFold Server
🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
У Anthropic, создателей модели Claude, появилась новая (пока экспериментальная) фича по созданию оптимизированного промпта. Пользователь примерно описывает, что он хочет получить в конечном итоге, а оптимизатор прописывает промпт так, чтобы при его использовании модель давала наиболее точный результат.
Как видно на видео, для уточнения запроса могут использоваться различные теги и супер развернутые формулировки. Можно зарегистрироваться вот здесь и попробовать. Но, кажется, опция доступна только в платных аккаунтах. В целом, пользователи пока отзываются о ней без особого энтузиазма - такое, якобы, можно и от любой другой модели получить.
💡 Мы как раз на днях размышляли над тем, как в будущем будет оптимизировано взаимодействие между человеком и подобными моделями.
В идеале, мы бы хотели получать точные результаты с помощью запросов на естественном языке с минимальным количеством усилий. Но, как видим, чтобы добиться от ИИ именно того результата, что мы представляем у себя в голове, нужно уметь составлять какие-то особые запросы, читать документацию к каждой модели, использовать различные приемчики. Это, конечно, проще, чем учиться программированию или составлять саммари 100-страничного документа самостоятельно, но все равно не верх удобства. Не зря же даже специалисты отдельные появились - промпт-инженеры, владеющие искусством заклинания ИИ.
Интересно, что вероятнее:
❔люди в будущем станут точнее пользоваться естественным языком, чтобы описать желаемый результат;
❔будут разработаны гибридные языки с элементами программирования для работы с ИИ над конкретными задачами;
❔либо же модели научатся понимать нас с полуслова?
Как видно на видео, для уточнения запроса могут использоваться различные теги и супер развернутые формулировки. Можно зарегистрироваться вот здесь и попробовать. Но, кажется, опция доступна только в платных аккаунтах. В целом, пользователи пока отзываются о ней без особого энтузиазма - такое, якобы, можно и от любой другой модели получить.
В идеале, мы бы хотели получать точные результаты с помощью запросов на естественном языке с минимальным количеством усилий. Но, как видим, чтобы добиться от ИИ именно того результата, что мы представляем у себя в голове, нужно уметь составлять какие-то особые запросы, читать документацию к каждой модели, использовать различные приемчики. Это, конечно, проще, чем учиться программированию или составлять саммари 100-страничного документа самостоятельно, но все равно не верх удобства. Не зря же даже специалисты отдельные появились - промпт-инженеры, владеющие искусством заклинания ИИ.
Интересно, что вероятнее:
❔люди в будущем станут точнее пользоваться естественным языком, чтобы описать желаемый результат;
❔будут разработаны гибридные языки с элементами программирования для работы с ИИ над конкретными задачами;
❔либо же модели научатся понимать нас с полуслова?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Привет всем! Cпасибо, что подписались!
Надеюсь, нам будет интересно ☺️
Пока выложу несколько ✨бесплатных✨ сервисов, которыми пользуюсь чаще всего, либо просто нахожу занимательными.
🖋Текстовые:
- ChatGPT. Версию 4o и 3.5 использую для каких-то простых вопросов - что-то отредактировать, подкинуть идею или объяснить простыми словами. Вот в этом посте писала, как бесплатно использовать GPT-4 через Bing, если хочется получить доступ к модели поумнее. Например, она лучше справляется с генерацией кода.
- Google AI Studio (Gemini) - делает удобные структурированные саммари. Также позволяет работать с различными файлами - pdf, аудио и видео.
- Perplexity - можно использовать как интеллектуальный поиск полезных ресурсов и статей.
🔈Аудио:
- ElevenLabs - озвучить текст или изменить свой собственный голос. Также недавно появилась возможность генерации различных звуков и даже музыки.
🎵Музыка:
- Suno и Udio. Результаты работы этих двух моделей можно послушать и проголосовать за понравившийся вот в этом посте
🖼Генерацией картинок/видео занимаюсь довольно редко, но из тех, что использовала бесплатно, могу отметить эти:
- Genmo - создание коротких видео по описанию
- Vidnoz - видео с ИИ-аватаром и озвучкой
- Stable Diffusion и Bing - изображения
🤗Для специалистов существует сообщество Hugging Face, на сайте которого можно найти предобученную модель почти для любой цели.
На платформе LMSYS можно сравнить работу разных моделей для ваших задач.
Если у вас на примете есть стоящие внимания нейроресурсы или оригинальные способы использования этих, делитесь ими в комментариях!
Надеюсь, нам будет интересно ☺️
Пока выложу несколько ✨бесплатных✨ сервисов, которыми пользуюсь чаще всего, либо просто нахожу занимательными.
🖋Текстовые:
- ChatGPT. Версию 4o и 3.5 использую для каких-то простых вопросов - что-то отредактировать, подкинуть идею или объяснить простыми словами. Вот в этом посте писала, как бесплатно использовать GPT-4 через Bing, если хочется получить доступ к модели поумнее. Например, она лучше справляется с генерацией кода.
- Google AI Studio (Gemini) - делает удобные структурированные саммари. Также позволяет работать с различными файлами - pdf, аудио и видео.
- Perplexity - можно использовать как интеллектуальный поиск полезных ресурсов и статей.
🔈Аудио:
- ElevenLabs - озвучить текст или изменить свой собственный голос. Также недавно появилась возможность генерации различных звуков и даже музыки.
🎵Музыка:
- Suno и Udio. Результаты работы этих двух моделей можно послушать и проголосовать за понравившийся вот в этом посте
🖼Генерацией картинок/видео занимаюсь довольно редко, но из тех, что использовала бесплатно, могу отметить эти:
- Genmo - создание коротких видео по описанию
- Vidnoz - видео с ИИ-аватаром и озвучкой
- Stable Diffusion и Bing - изображения
🤗Для специалистов существует сообщество Hugging Face, на сайте которого можно найти предобученную модель почти для любой цели.
На платформе LMSYS можно сравнить работу разных моделей для ваших задач.
Если у вас на примете есть стоящие внимания нейроресурсы или оригинальные способы использования этих, делитесь ими в комментариях!
❤3
#brainbrainbrain🧠
Человеческий мозг потребляет энергии примерно как лампочка, однако способен на то, что самым крупным существующим нейронкам пока недоступно. Чтобы понять, почему мозг такой эффективный, требуется более глубокое изучение его устройства. Нейробиологи из исследовательской группы Connectomics компании Google Research работают над созданием карты мозга - точного отображения того, как каждый нейрон связан с другими мозговыми клетками и структурами. Исследователи убеждены, что такая карта поможет нам ответить на фундаментальные вопросы, например, как формируются воспоминания, а также лучше понять сущность неврологических расстройств.
В честь своего десятилетия группа выложила визуализацию небольшого участка человеческого мозга размером 1 кубический миллиметр, в котором около 16 000 нейронов и 150 миллионов синапсов. Заявляется, что этот проект выявил ранее не изученные структуры в человеческом мозге, которые могут изменить наше понимание того, как он работает.
Вообще, в человеческом мозге насчитывают около 80-100 миллиардов нейронов. Для сравнения, ранее ученые составили карту нервной системы мухи дрозофилы, у которой всего 125 тысяч нервных клеток, но на это у них ушло более 10 лет! Можно представить, сколько придется ждать полной карты человеческого мозга.Каждый участок ученые нарезают на супер тонкие слайсы, сканируют их, соединяют воедино и окрашивают все структуры, таким образом нанометр за нанометром получая объемную модель. Пока что ученые надеются сделать важные открытия в процессе составления карты мышиного мозга, который больше похож на человеческий, но существенно меньше него.
Однако новые технологии, включая мыашинное обучение, могут существенно ускорить этот процесс, и, возможно, нам не придется ждать ошеломительных открытий сотни лет)
Пока можно посмотреть на отсканированный участочек, потыкать разные слои и структуры. Как минимум это красиво)
Человеческий мозг потребляет энергии примерно как лампочка, однако способен на то, что самым крупным существующим нейронкам пока недоступно. Чтобы понять, почему мозг такой эффективный, требуется более глубокое изучение его устройства. Нейробиологи из исследовательской группы Connectomics компании Google Research работают над созданием карты мозга - точного отображения того, как каждый нейрон связан с другими мозговыми клетками и структурами. Исследователи убеждены, что такая карта поможет нам ответить на фундаментальные вопросы, например, как формируются воспоминания, а также лучше понять сущность неврологических расстройств.
В честь своего десятилетия группа выложила визуализацию небольшого участка человеческого мозга размером 1 кубический миллиметр, в котором около 16 000 нейронов и 150 миллионов синапсов. Заявляется, что этот проект выявил ранее не изученные структуры в человеческом мозге, которые могут изменить наше понимание того, как он работает.
Вообще, в человеческом мозге насчитывают около 80-100 миллиардов нейронов. Для сравнения, ранее ученые составили карту нервной системы мухи дрозофилы, у которой всего 125 тысяч нервных клеток, но на это у них ушло более 10 лет! Можно представить, сколько придется ждать полной карты человеческого мозга.
Однако новые технологии, включая м
Пока можно посмотреть на отсканированный участочек, потыкать разные слои и структуры. Как минимум это красиво)
YouTube
Mapping the Brain
A map of the entire human brain could help us understand where diseases come from, to how we store memories. But mapping the brain with today’s technology would take billions of dollars and hundreds of years. Learn what GR has already revealed about the brain…
❤3
Вчера OpenAI представили новую гпт-модель - ChatGPT-4o
Особенность модели в том, что она мультимодальна - то есть обучена сразу на нескольких типах данных: тексты, аудио и изображения. В теории, это должно улучшить ее понимание интонаций, настроения, эмоций.
С ChatGPT-4o можно будет разговаривать голосом! На демо модель приятно болтает с разработчиками, хихикает и шутит. Она может осуществлять устный перевод в реальном времени, поможет решить линейное уравнение или объяснить, почему твой код не работает. Говорят, что качество ответов не сильно отличается от предыдущих поколений, но скорость работы выросла в два раза.
В ближайшие дни модель появится на платформе OpenAI бесплатно! Некоторым пользователям она уже стала доступна (в плейграунде, если оплачен API, например). Правда, голосовую функцию придется подождать еще пару недель.
STRONG HER VIBES
Особенность модели в том, что она мультимодальна - то есть обучена сразу на нескольких типах данных: тексты, аудио и изображения. В теории, это должно улучшить ее понимание интонаций, настроения, эмоций.
С ChatGPT-4o можно будет разговаривать голосом! На демо модель приятно болтает с разработчиками, хихикает и шутит. Она может осуществлять устный перевод в реальном времени, поможет решить линейное уравнение или объяснить, почему твой код не работает. Говорят, что качество ответов не сильно отличается от предыдущих поколений, но скорость работы выросла в два раза.
В ближайшие дни модель появится на платформе OpenAI бесплатно! Некоторым пользователям она уже стала доступна (в плейграунде, если оплачен API, например). Правда, голосовую функцию придется подождать еще пару недель.
STRONG HER VIBES
👏3
После презентации акции Duolingo что-то приуныли(
🥴2
Дружба по алгоритму
После презентации новой модели ChatGPT многие задались вопросом, а не слишком ли там много “личности”? Она шутит, флиртует (иногда даже чрезмерно), поддерживает разговор. Нужно ли делать машины такими “человечными”, либо безопаснее оставить их нейтральными и сдержанными? Мы хотим с ними дружить или отвести им роль помощников в рабочих процессах?
Еще рано говорить о самовозникновении личности у машин, но стоит признать, что при должной настройке чат-боты могут хорошо имитировать человеческое поведение, эмпатию и заинтересованность. В статье Кевина Руза в The New York Times поднимается занимательный аспект взаимоотношений человека и чат-ботов. Автор провел месяц общаясь в специальных приложениях с 18 виртуальными ИИ-друзьями - от психолога до адвоката. По его словам, он все еще предпочитает общение с реальными людьми, но новые собеседники сделали его жизнь приятнее - они выслушивали его проблемы, поддерживали и даже давали мудрые советы.
Спрос на общение и даже романтические отношения с чат-ботами растет быстро - это помогает многим людям справляться с одиночеством и стрессом. Недавно проведенное исследование показало, что ИИ дает людям ощущение принятия. Участники исследования ученых из USC Marshall School of Business общались с ИИ и с реальными людьми. Результат показал, что участники считали ответы ИИ более понимающими и сочувственными, чем человеческие (когда не знали, что им отвечает ИИ, но это другой разговор ). Это может быть связано с тем, что ИИ не поддается эмоциональному влиянию и не дает непрошенных советов. Задача чат-бота - выслушать и проявить эмпатию.
Но где граница между помощью и зависимостью? Не станут ли люди предпочитать виртуальных друзей реальным, приобретут нереалистичное представление о взаимоотношениях и потеряют способность строить их в реальном мире? К тому же, слишком антропоморфные чат-боты могут вызвать ложное чувство дружбы или влюбленности. Но, по факту, они пока не имеют собственных чувств, мыслей или желаний, а лишь симулируют общение на основе алгоритмов и огромных массивов данных. Еще некоторые подобные приложения используют манипулятивные методы для удержания пользователей и извлечения прибыли. Например, они могут привлекать одиноких людей романтическими перспективами, а затем предлагать платные услуги по "улучшению" виртуального партнера или даже продавать сгенерированные нюдсы. Уже есть люди, которые тратят на ИИ-подружек около 10 тыс. долларов в месяц.
Вот такая интригующая сторона human-computer interaction. Безусловно, технологии имеют потенциал улучшить нашу жизнь, но создают новые риски и этические вопросы.
Вы, например, как отнеслись бы к тому, что ваш партнер общается с ИИ-девчонками/мальчишками/агендерами?)😏
После презентации новой модели ChatGPT многие задались вопросом, а не слишком ли там много “личности”? Она шутит, флиртует (иногда даже чрезмерно), поддерживает разговор. Нужно ли делать машины такими “человечными”, либо безопаснее оставить их нейтральными и сдержанными? Мы хотим с ними дружить или отвести им роль помощников в рабочих процессах?
Еще рано говорить о самовозникновении личности у машин, но стоит признать, что при должной настройке чат-боты могут хорошо имитировать человеческое поведение, эмпатию и заинтересованность. В статье Кевина Руза в The New York Times поднимается занимательный аспект взаимоотношений человека и чат-ботов. Автор провел месяц общаясь в специальных приложениях с 18 виртуальными ИИ-друзьями - от психолога до адвоката. По его словам, он все еще предпочитает общение с реальными людьми, но новые собеседники сделали его жизнь приятнее - они выслушивали его проблемы, поддерживали и даже давали мудрые советы.
Спрос на общение и даже романтические отношения с чат-ботами растет быстро - это помогает многим людям справляться с одиночеством и стрессом. Недавно проведенное исследование показало, что ИИ дает людям ощущение принятия. Участники исследования ученых из USC Marshall School of Business общались с ИИ и с реальными людьми. Результат показал, что участники считали ответы ИИ более понимающими и сочувственными, чем человеческие (
Но где граница между помощью и зависимостью? Не станут ли люди предпочитать виртуальных друзей реальным, приобретут нереалистичное представление о взаимоотношениях и потеряют способность строить их в реальном мире? К тому же, слишком антропоморфные чат-боты могут вызвать ложное чувство дружбы или влюбленности. Но, по факту, они пока не имеют собственных чувств, мыслей или желаний, а лишь симулируют общение на основе алгоритмов и огромных массивов данных. Еще некоторые подобные приложения используют манипулятивные методы для удержания пользователей и извлечения прибыли. Например, они могут привлекать одиноких людей романтическими перспективами, а затем предлагать платные услуги по "улучшению" виртуального партнера или даже продавать сгенерированные нюдсы. Уже есть люди, которые тратят на ИИ-подружек около 10 тыс. долларов в месяц.
Вот такая интригующая сторона human-computer interaction. Безусловно, технологии имеют потенциал улучшить нашу жизнь, но создают новые риски и этические вопросы.
Вы, например, как отнеслись бы к тому, что ваш партнер общается с ИИ-девчонками/мальчишками/агендерами?)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥1
Сгенерировать чат-ботов со своим характером можно, например, с помощью этих сервисов.
Character.ai - проект бывших сотрудников Google
Replika
Nomi.ai
Kindroid.ai
Candy.ai
EVA
Как вам идея завести карманного Снуп Дога, например?
Character.ai - проект бывших сотрудников Google
Replika
Nomi.ai
Kindroid.ai
Candy.ai
EVA
Как вам идея завести карманного Снуп Дога, например?
❤2
📚
Оказалось, у Google есть бесплатные короткие курсы по AI, ML и другим модным технологиям.
Можно найти как вводные уроки для совсем новичков (введение в генеративные ИИ, LLM и прочее), так и для более продвинутых ребят. Есть даже целые наборы скиллов для определенной профессии, например, для Аналитиков данных или ML-инженеров.
Фокус, конечно, на гугловских разработках.
Курсы предлагаются на английском, но видео выложены на ютуб, так что при необходимости их можно смотреть из Яндекс браузера с переводом на русский.
А вот здесь еще можно посмотреть классную интерактивную статью, объясняющую работу больших языковых моделей для неспециалистов
Оказалось, у Google есть бесплатные короткие курсы по AI, ML и другим модным технологиям.
Можно найти как вводные уроки для совсем новичков (введение в генеративные ИИ, LLM и прочее), так и для более продвинутых ребят. Есть даже целые наборы скиллов для определенной профессии, например, для Аналитиков данных или ML-инженеров.
Фокус, конечно, на гугловских разработках.
Курсы предлагаются на английском, но видео выложены на ютуб, так что при необходимости их можно смотреть из Яндекс браузера с переводом на русский.
А вот здесь еще можно посмотреть классную интерактивную статью, объясняющую работу больших языковых моделей для неспециалистов
Google Skills
Choose Your Learning Path | Google Skills
Grow your skills with Google Skills Boost learning paths. Explore Google Cloud training certifications and more to gain expertise in Cloud technologies.
❤4🔥1
В области искусственного интеллекта сейчас есть только два гендера мнения об AGI - как у Яна Лейке и как у Яна Лекуна. Главное не перепутать)
😱 Ян Лейке (Jan Leike) - бывший сотрудник OpenAI, исследователь направления AI alignment. На прошлой неделе он ушел из компании (вместе с Ильей Суцкевером) из-за того, что, по его словам, руководство OpenAI недостаточно внимания уделяет безопасности и этичности продуктов. Он считает, что на компании лежит огромная ответственность - приближающийся AGI или даже ASI сильно повлияет на человечество, а мы не готовы!
😴 В это же время Ян Лекун (Yann LeCun) - уважаемый исследователь ИИ, получивший премию Тьюринга (что-то вроде нобелевки в области IT) - считает, что об AGI пока и переживать не стоит. Якобы, текущие системы не достигли даже уровня кошки в плане понимания физической вселенной. И нам потребуются годы, чтобы получить настоящий «интеллект» на кремнии. Так что с AI alignment, считает он, спешки нет.
Может, до AGI нам еще и далеко, но вопросы этики и безопасности поднимаются уже сейчас. На ИИ-компании бесконечно подают иски о нарушении авторских прав, создают петиции о приостановке разработки интеллектуальных систем.
Скарлетт Йоханссон тоже вот считает, что Сэм Альтман использовал ее голос без разрешения.
Подробнее, в чем различие между AI, AGI и ASI ниже.🔽
Может, до AGI нам еще и далеко, но вопросы этики и безопасности поднимаются уже сейчас. На ИИ-компании бесконечно подают иски о нарушении авторских прав, создают петиции о приостановке разработки интеллектуальных систем.
Скарлетт Йоханссон тоже вот считает, что Сэм Альтман использовал ее голос без разрешения.
Подробнее, в чем различие между AI, AGI и ASI ниже.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Уровни ИИ
AI (Artificial Intelligence, Искусственный Интеллект) - это общий термин, обозначающий способность машин выполнять задачи, которые требуют человеческого интеллекта.
ANI (Artificial Narrow Intelligence, Узконаправленный Искусственный Интеллект) - система, сфокусированная на решении одной определенной задачи. Например, распознавание образов, написание текстов и музыки, игра в шахматы и т.д. Это то, что мы можем наблюдать уже сейчас.
AGI (Artificial General Intelligence, Общий Искусственный Интеллект) - это более продвинутая форма AI, которая способна решать широкий спектр задач, как человек. AGI обладает интеллектом, сопоставимым с человеческим, может учиться, адаптироваться к новым ситуациям, творчески мыслить и решать проблемы, которые не были запрограммированы заранее. Пока что машины не могут учиться самостоятельно, да и вопрос об их креативности является открытым.
ASI (Artificial Super Intelligence, Искусственный Суперинтеллект) - это гипотетический уровень искусственного интеллекта, который превосходит человеческий интеллект во всех отношениях. ASI обладает способностью решать проблемы, которые недоступны даже самым гениальным людям, и может создавать технологии, которые мы даже не можем себе представить. Гипотетический суперкомпьютер поможет изобрести новые лекарства, решить проблемы изменения климата или создать новую форму искусственной жизни.
Но, вообще, хорошо бы сначала договориться, что такое «интеллект» у ИИ и как его измерить. Тесты на IQ, например, чат-боты проходят неплохо, но только адаптированные + не все исследователи считают, что результаты ИИ можно честно сравнивать с человеческими. Когда мы сможем сказать, что вот это - точно оно и оно думает?
AI (Artificial Intelligence, Искусственный Интеллект) - это общий термин, обозначающий способность машин выполнять задачи, которые требуют человеческого интеллекта.
ANI (Artificial Narrow Intelligence, Узконаправленный Искусственный Интеллект) - система, сфокусированная на решении одной определенной задачи. Например, распознавание образов, написание текстов и музыки, игра в шахматы и т.д. Это то, что мы можем наблюдать уже сейчас.
AGI (Artificial General Intelligence, Общий Искусственный Интеллект) - это более продвинутая форма AI, которая способна решать широкий спектр задач, как человек. AGI обладает интеллектом, сопоставимым с человеческим, может учиться, адаптироваться к новым ситуациям, творчески мыслить и решать проблемы, которые не были запрограммированы заранее. Пока что машины не могут учиться самостоятельно, да и вопрос об их креативности является открытым.
ASI (Artificial Super Intelligence, Искусственный Суперинтеллект) - это гипотетический уровень искусственного интеллекта, который превосходит человеческий интеллект во всех отношениях. ASI обладает способностью решать проблемы, которые недоступны даже самым гениальным людям, и может создавать технологии, которые мы даже не можем себе представить. Гипотетический суперкомпьютер поможет изобрести новые лекарства, решить проблемы изменения климата или создать новую форму искусственной жизни.
Но, вообще, хорошо бы сначала договориться, что такое «интеллект» у ИИ и как его измерить. Тесты на IQ, например, чат-боты проходят неплохо, но только адаптированные + не все исследователи считают, что результаты ИИ можно честно сравнивать с человеческими. Когда мы сможем сказать, что вот это - точно оно и оно думает?
❤4
Одна из проблем в разработке ИИ-систем связана с их интерпретируемостью - мы не до конца понимаем, как эти модели принимают решения. Нейросети, особенно крупные и сложные, работают как "черные ящики": они преобразуют входные данные и получают результаты через множество нелинейных операций, но детали этого процесса остаются неочевидными для людей.
Сотрудникам Antropic удалось добиться определенного прорыва в этой сфере. Впервые исследователи смогли детально рассмотреть внутренности такой крупной языковой модели как Claude Sonnet и найти зависимости между наборами ее нейронов и представлениями о мире. Благодаря технике dictionary learning, учёные создали карту “расположения” концептов внутри модели. На ней можно увидеть признаки, соответствующие огромному числу сущностей, таких как города, люди, химические элементы, научные области, а также проследить их близость относительно друг друга. Например, Golden Gate Bridge🌉 у модели лежит где-то рядом с Сан-Франциско, а концепты, связанные с "внутренним конфликтом", расположены вблизи концептов эмоций и психологии. Судя по всему, организация концепций внутри модели примерно соответствует человеческим представлениям о сходстве. Возможно, именно это позволяет моделям проводить аналогии и использовать метафоры.
Еще исследователи смогли искусственно усиливать или подавлять признаки, что приводило к изменению ответов модели. Уменьшили влияние негативных признаков - получили модель на позитиве.
Такой уровень понимания внутренней структуры модели позволяет лучше объяснять процесс принятия ею решений, что является критическим для доверия к ИИ-системам и их безопасности. Например, мы можем найти признаки, связанные с потенциально опасным поведением, таким как стремление к власти или манипуляции, и предотвратить соответствующее поведение у интеллектуальных систем.
Манипулируем моделями, чтобы они не манипулировали нами💪🏻🦾
Сотрудникам Antropic удалось добиться определенного прорыва в этой сфере. Впервые исследователи смогли детально рассмотреть внутренности такой крупной языковой модели как Claude Sonnet и найти зависимости между наборами ее нейронов и представлениями о мире. Благодаря технике dictionary learning, учёные создали карту “расположения” концептов внутри модели. На ней можно увидеть признаки, соответствующие огромному числу сущностей, таких как города, люди, химические элементы, научные области, а также проследить их близость относительно друг друга. Например, Golden Gate Bridge🌉 у модели лежит где-то рядом с Сан-Франциско, а концепты, связанные с "внутренним конфликтом", расположены вблизи концептов эмоций и психологии. Судя по всему, организация концепций внутри модели примерно соответствует человеческим представлениям о сходстве. Возможно, именно это позволяет моделям проводить аналогии и использовать метафоры.
Еще исследователи смогли искусственно усиливать или подавлять признаки, что приводило к изменению ответов модели. Уменьшили влияние негативных признаков - получили модель на позитиве.
Такой уровень понимания внутренней структуры модели позволяет лучше объяснять процесс принятия ею решений, что является критическим для доверия к ИИ-системам и их безопасности. Например, мы можем найти признаки, связанные с потенциально опасным поведением, таким как стремление к власти или манипуляции, и предотвратить соответствующее поведение у интеллектуальных систем.
Манипулируем моделями, чтобы они не манипулировали нами💪🏻🦾
❤2
#неИИединым
🐈⬛Как часто сбоит ваша матрица?
Наткнулась тут на подкаст с обсуждением дежавю в контексте памяти. Тема не новая, но очень манит своей загадочностью.
Дежавю (déjà vu) чаще всего связано с ощущением знакомости нового места - как будто ты тут уже был, хотя знаешь, что не был. Но этот феномен не ограничивается только пространством. Он, например, может возникать во время разговора: “кажется, я уже рассказывал эту историю”. Некоторые энтузиасты вообще выделяют 20-30 типов разных дежавю - это может быть ощущение "уже прожитого" (déjà vécu), "уже снившегося" (déjà rêvé), или “уже прочувствованного” (déjà senti).
Существует и противоположное явление - жамевю (jamais vu), когда привычные вещи, слова или лица кажутся чужими, незнакомыми. Этот феномен чаще связан с языком, например, когда слово кажется неверно написанным, несмотря на то, что мы точно знаем как его писать.
Существует мнение, что дежавю - это не ошибка памяти, а вполне здоровый механизм и скорее своеобразный "фактчек", который помогает нам лучше ориентироваться в реальности. Это как бы способ проверки памяти - точно ли я тут был или память меня обманывает? В процессе взросления/старения дежавю встречается реже, но вместо него может появиться чувство сомнения, что мы что-то уже делали или говорили. Это изменение может быть связано со снижением точности памяти или с транформирующимся взглядом на переживаемые ощущения.
Что интересно, дежавю заметно чаще встречается у людей, которые много путешествуют, то есть постоянно оказываются в новых местах. А еще у людей, которые хорошо запоминают свои сны, нередко возникает ощущение, что какая-то ситуация им уже снилась. Иногда дежавю появляется при усталости, стрессе или интоксикации. А вот у пациентов, страдающих от эпилепсии, дежавю может появляться непосредственно перед приступом и служить его индикатором. В лабораторных условиях ученые вызывали ощущение дежавю у испытуемых с использованием виртуальной реальности и игры Sims (такие научные инструменты мне нравятся💫 ). Почитать можно здесь.
Жамевю же связывают с временным нарушением автоматизма и диссоциацией. Оно бывает опасно - человек может резко забыть как водить автомобиль прямо во время движения. Хорошо, что обычно это состояние проходит быстро и самостоятельно. При этом ощущение жамевю вызвать у себя довольно просто - попробуйте повторить любое знакомое вам слово достаточно большое количество раз (около 30), и в какой-то момент оно начнет терять смысл, покажется странным и незнакомым. Кстати, исследование этого явления в прошлом году получило шнобелевскую премию.
Изучение активности мозга при возникновении дежавю и жамевю показывает, что эти явления ассоциированы с префронтальной корой, отвечающей за контроль (в том числе за памятью), а также с височной долей, которая задействована в обработке информации, связанной с памятью.
Исследования феноменов вроде дежавю интересы тем, что представляют собой попытку описать довольно субъективные ощущения, а это непростая задача. Дальнейшие исследования должны помочь в понимании работы нашей памяти и того, как мозг интерпретирует мир.
🐈⬛Как часто сбоит ваша матрица?
Наткнулась тут на подкаст с обсуждением дежавю в контексте памяти. Тема не новая, но очень манит своей загадочностью.
Дежавю (déjà vu) чаще всего связано с ощущением знакомости нового места - как будто ты тут уже был, хотя знаешь, что не был. Но этот феномен не ограничивается только пространством. Он, например, может возникать во время разговора: “кажется, я уже рассказывал эту историю”. Некоторые энтузиасты вообще выделяют 20-30 типов разных дежавю - это может быть ощущение "уже прожитого" (déjà vécu), "уже снившегося" (déjà rêvé), или “уже прочувствованного” (déjà senti).
Существует и противоположное явление - жамевю (jamais vu), когда привычные вещи, слова или лица кажутся чужими, незнакомыми. Этот феномен чаще связан с языком, например, когда слово кажется неверно написанным, несмотря на то, что мы точно знаем как его писать.
Существует мнение, что дежавю - это не ошибка памяти, а вполне здоровый механизм и скорее своеобразный "фактчек", который помогает нам лучше ориентироваться в реальности. Это как бы способ проверки памяти - точно ли я тут был или память меня обманывает? В процессе взросления/старения дежавю встречается реже, но вместо него может появиться чувство сомнения, что мы что-то уже делали или говорили. Это изменение может быть связано со снижением точности памяти или с транформирующимся взглядом на переживаемые ощущения.
Что интересно, дежавю заметно чаще встречается у людей, которые много путешествуют, то есть постоянно оказываются в новых местах. А еще у людей, которые хорошо запоминают свои сны, нередко возникает ощущение, что какая-то ситуация им уже снилась. Иногда дежавю появляется при усталости, стрессе или интоксикации. А вот у пациентов, страдающих от эпилепсии, дежавю может появляться непосредственно перед приступом и служить его индикатором. В лабораторных условиях ученые вызывали ощущение дежавю у испытуемых с использованием виртуальной реальности и игры Sims (такие научные инструменты мне нравятся
Жамевю же связывают с временным нарушением автоматизма и диссоциацией. Оно бывает опасно - человек может резко забыть как водить автомобиль прямо во время движения. Хорошо, что обычно это состояние проходит быстро и самостоятельно. При этом ощущение жамевю вызвать у себя довольно просто - попробуйте повторить любое знакомое вам слово достаточно большое количество раз (около 30), и в какой-то момент оно начнет терять смысл, покажется странным и незнакомым. Кстати, исследование этого явления в прошлом году получило шнобелевскую премию.
Изучение активности мозга при возникновении дежавю и жамевю показывает, что эти явления ассоциированы с префронтальной корой, отвечающей за контроль (в том числе за памятью), а также с височной долей, которая задействована в обработке информации, связанной с памятью.
Исследования феноменов вроде дежавю интересы тем, что представляют собой попытку описать довольно субъективные ощущения, а это непростая задача. Дальнейшие исследования должны помочь в понимании работы нашей памяти и того, как мозг интерпретирует мир.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Apple Podcasts
What déjà vu can teach us about memory, with Chris Moulin, PhD
Выпуск подкаста · Speaking of Psychology · 01.05.2024 · 41 мин.
👍3❤1
Рейтинг чат-ботов от The Wall Street Journal
Журнал испытал чат-ботов на различных задачах и раздал им места:
🏆Лучшим в общем зачете оказался Perplexity (даже в кодинге)
⏳Быстрее всех работает ChatGPT-4o
🖋С креативным письмом лучше справляется Copilot, а с рабочим - Claude
💰Разбираться с финансами поручаем Gemini
Copilot почти со всеми задачами справился хуже своих коллег, но зато появился в телеграме @CopilotOfficialBot, тоже есть за что похвалить👏
Журнал испытал чат-ботов на различных задачах и раздал им места:
🏆Лучшим в общем зачете оказался Perplexity (даже в кодинге)
⏳Быстрее всех работает ChatGPT-4o
🖋С креативным письмом лучше справляется Copilot, а с рабочим - Claude
💰Разбираться с финансами поручаем Gemini
Copilot почти со всеми задачами справился хуже своих коллег, но зато появился в телеграме @CopilotOfficialBot, тоже есть за что похвалить
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4