Шикарная статья, всем про неё рассказываю, вам сегодня расскажу тоже

Я вот не поверю, что ИИ дошёл до человеческого уровня, пока не увижу, как он вместо работы залипает на смешные видео с котиками. Или просто ничего не делает, потому что ноябрь, темно, уныло, авитаминоз.

Картинка заимствована из телеграм-канала «Страдающее Средневековье»

Но про такое я пока не слышала, хотя Gemini периодически впадает в депрессию, а Claude был пойман на прокрастинации. Зато авторы статьи «Mastering diverse control tasks through world models» научили свой алгоритм Dreamer играть в Майнкрафт (Minecraft).

И как бы оно ни было весело само по себе, дело здесь не в Майнкрафте, а в восприятии окружающего мира и умении к нему адаптироваться. Модели, которые такое умеют, называются world models – модели мира (или, скорее, модели с восприятием мира, но это слишком длинно). Их особенность в том, что они умеют получать данные из окружающего пространства, которое меняется с течением времени, и пользоваться этими данными для совершения действий.
Если вдруг это прозвучало сложно, мы таким каждый день с утра до вечера занимаемся, а потом ещё во сне: мы воспринимаем визуальную информацию о трёхмерном пространстве, в котором находимся, ощущаем текстуру, давление, влажность, температуру, слышим звуки и так далее, – и действуем соответствующе. Для нас это естественный процесс, который происходит помимо нашего сознания.
А для ИИ – нет. Если говорить о языковых моделях, например, то их мы обучаем на больших массивах текстов, которые мало дают понимания физики реального мира. Мы просто обычно не пишем чего-то вроде: «Я опрокинула чашку, и кофе вылился сверху вниз на пол.» Нам и так понятно, что кофе не вылился снизу вверх или не улетел в стену, если только я не живу на Международной космической станции – а я не живу на Международной космической станции.
Так что нужны дополнительные ухищрения, чтобы ИИ усвоил физику реального мира, и тот ИИ, который её усвоил, называется моделью мира. Ещё моделью мира называется собственно математическое представление фрагмента пространства, в котором ИИ обучается, так что может возникнуть путаница с терминами.
Понимание того, как работает реальный мир, очень актуально в робототехнике.

Итак, Dreamer – это система из трёх нейросетей:
• Модель [с восприятием] мира предсказывает результаты действий;
• ИИ-критик оценивает ценность каждого результата;
• ИИ-актор выбирает следующее действие так, чтобы получить наилучший результат.

Модель мира получает на вход сенсорные данные и использует их для предсказания изменений, которые произойдут после совершения дей ствия. Если речь про Майнкрафт, модель получает на вход изображение и предсказывает, как оно изменится, например, при смене угла обзора.
Критик и актор используют уже абстрактные представления, которые сформировала модель мира, например, набор координат объектов. Помните, мы говорили про охоту на информацию? Субъект: человек, животное или модель ИИ – в каждый момент времени принимает решение, продолжать ли изучать найденное или искать новое. «Найденное» и «новое» – это куст с ягодами, стопка бумаг, книга, полка в библиотеке, сайт и так далее. Авторы статьи построили обучение актора так, чтобы он как раз искал баланс между разведкой и исследованием, максимизируя вознаграждение.

В Майнкрафте надо копать землю и искать алмазы. ИИ-актор обучался продолжать копать в том же месте, если алмазы попадаются часто, и искать другую жилу, если алмазы попадаются редко.
Сложность была ещё и в том, что сначала надо найти другие ресурсы, такие как дерево и железо, и собрать из них инструмент, чтобы разбивать блоки земли. Разные блоки требуют использования разных инструментов, и у инструментов есть износ, то есть, их надо заменять время от времени. Так что достижение вполне заслуживает уважения

Напоследок вот вам паучок, которого я сгенерировала с использованием Dreamer. Майнкрафт Майнкрафтом, а паучок всё ещё развёрнут спиной к монитору. И с анатомией тоже беда, но есть с чем работать

Ещё вариант работы с агентами, на этот раз для решения проблемы выхода за пределы контекстного окна

"Выход в за контекстное окно" значит, что языковой модели дали очень большой текст, и она проигнорировала первый абзац, потому что может за раз переварить 100 слов, а ей дали 120. Самое неприятное в том, что она никак об этом не сообщит: если разработчики приложения не позаботились, у неё нет никакой встроенной штуки, которой она могла бы посчитать токены и сказать: «Вот тут перебор, давай сокращай как-то».
Сейчас, конечно, модели с таким контекстным окном, что можно туда поместить один том «Войны и мира»: если размер окна 200 тысяч токенов, а один токен составляет примерно 0,75 слова в среднем*, то в такое окно войдёт примерно 150 тысяч слов. В «Войне и мире» целиком около 480 тысяч слов, в среднем на один том выходит примерно 120 тысяч слов.
Но это ладно, а кому вообще надо пихать в модель «Войну и мир?» Может, и никому. Но если надо запихать длинную беседу с анализом нескольких документов, за контекстное окно можно вылезти. Например, если у вас есть какой-нибудь чат-бот, который помогает вам писать диссертацию, и вы в него загружаете разные статьи и книги и ведёте с ним долгие беседы о предмете исследования. Ответы бота в какой-то момент перестанут учитывать то, что вы обсуждали в самом начале.
Есть два распространённых подхода: сокращать контекст и расширять окно. Сокращать контексты можно через удаление старой или давно неиспользуемой информации; можно через создание краткого пересказа имеющегося текста время от времени, исключая детали.
Расширение окна требует дополнительных мощностей на обработку текстов, так что это дорого. И ещё бывают проблемы с тем, чтобы модели концентрировались на нужных фрагментах текста, когда он очень длинный

Авторы статьи «Chain of Agents: Large Language Models Collaborating on Long-Context Tasks» решили хитрым образом извернуться и разбить большой контекст на несколько кусков поменьше, каждый дать своей модели, а потом всё собрать воедино. Несколько моделей (авторы называют их агентами) объединены в последовательную цепочку, и ещё одна выступает в качестве «менеджера», который готовит итоговый ответ.
Первая мысль у меня, как обычно: «Сколько это будет стоить?». Мы забиваем под завязку контекстные окна n моделей плюс ещё одной, которая нужна для сборки результата. Как будто можно обойтись меньшими затратами, если сохранять все тексты где-то в базе данных, а потом обращаться к ней с точечными запросами. Здесь нужен сервер для хранения, но при фиксированной стоимости аренды как будто всё равно должно получиться выгоднее. Но это чистой воды спекуляция, я не сравнивала.
Авторы сами отмечают, что да, стоимость – ограничение, но можно придумать механизм автоматического выбора наиболее эффективной модели.
Они указывают на то, что их решение может гибко подстраиваться под контекст любого размера: нужно просто добавить моделей, причём система всё сделает сама, разделив объём контекста на размер окна одной модели. Последовательное объединение моделей обеспечивает передачу наиболее важных фрагментов текста на следующий этап и связность результата.
Ещё похоже, что объединение нескольких таких цепочек моделей в ансамбль повышает качество ответа.
Если подумать, то для маленьких моделей при локальном использовании этот подход может и правда оказаться эффективным. Я начала читать статью с некоторым скепсисом в душе, но теперь хочу поэкспериментировать: вдруг что получится.

*Это для английского языка и очень приблизительно. Вот в этой статье есть расчёты для разных моделей и языков. Для русского получается, что один токен – это примерно 0,3 слова. Тогда в окно на 200 тыс. токенов полтома всего влезет

У Алана Тьюринга было отменное чувство юмора, а ещё некоторые странноватые убеждения. Но он, бесспорно, был гением.
Вот бы его воскресить и познакомить с ChatGPT

Тут некоторое видео образовалось. Как на дзен подгузится, приложу ссылку тоже
UPD: дзен

Есть такая штука, которая называется «законопослушный ИИ» (constitutional AI). Она есть с 2022 года, её реализовали в компании Anthropic, и она оказалась довольно полезной. Во всяком случае, о ней говорят, значит, и мы поговорим тоже.

Но сперва небольшое отступление: не далее как в прошлый четверг Anthropic выпустили статью «Disrupting the first reported AI-orchestrated cyber espionage campaign». Она про то, как в середине сентября группа китайских кибершпионов использовала ИИ, в частности, Claude Code напала на некие «технологические компании, финансовые институты, химические компании и государственные агентства». Сотрудники Anthropic доблестно отбили атаку.
Поскольку Anthropic активно сотрудничает с американским минобороны, им было бы крайне выгодно написать статью, в которой

- Превозносятся способности их моделей (автономно совершили целую кибератаку);
- Поднимается вопрос национальной безопасности (угроза со стороны Китая);
- Подчёркиваются уникальные навыки сотрудников (мы сделали такие мощные модели, и только мы можем их остановить, дайте денег).

Я никого ни в чём не обвиняю, но подожду оценок независимых исследователей

Поскольку я активно занимаюсь нейросетями, ко мне часто приходят коллеги и спрашивают: «Почему оно не работает?» Пришло время сказать вам правду.
Я не знаю, почему оно работает.
Никто не знает, почему оно работает

Ещё разок ссылка на пост, а то предпросмотр не работает

Больше всего этических вопросов связано с применением ИИ в образовании и медицине (и военной промышленности, но её сегодня трогать не будем). А что насчёт ИИ в медицинском образовании?

Нашла как раз про это статью, свеженькую, прошлого года: «Artificial intelligence in medical education: Typologies and ethical approaches» («Искусственный интеллект в медицинском образовании: типология и этические подходы»). Пошли смотреть, что там

Сегодняшний пост в формате #эссе. Это значит, что я не пользуюсь никакими внешними источниками и не проверяю никакие факты. Для меня это возможность размять мозги, для вас – повод относиться к тексту с несколько большим скепсисом, чем обычно. Структура следующая:
• постановка вопроса;
• два аргумента против моей позиции;
• два аргумента в пользу моей позиции;
• заключение.
Я не ограничиваю себя по времени, но стараюсь писать короче.

Ограничение свободы слова в Интернете – вопрос животрепещущий. Кто-то считает, что это нужно для безопасности: есть люди, которым слово давать нельзя. Другие, и я в их числе, полагают, что противопоставление свободы и безопасности ложно и ведёт к дурным последствиям для всех.

Сторонники ограничения свободы слова часто приводят в пример распространение ложной информации об опасности вакцин или призывы к насилию в отношении отдельных людей или групп людей – то, что очевидно наносит ущерб если не всему обществу в целом, то отдельным его представителям. Если задача государства – защищать жизнь и благополучие граждан, то оно должно останавливать подобные высказывания, не дожидаясь, пока слова превратятся в действия.

Кроме того, ограничение свободы слова – это не отъём права жить в соответствии со своими убеждениями (во всяком случае до тех пор, пока ваш образ жизни не вредит окружающим). Не хочешь делать прививку – не делай, твоё право, и с последствиями тоже будешь разбираться самостоятельно. Не нравятся тебе какие-то люди – не общайся, не нанимай на работу, не нанимайся к ним и всё в этом роде. Живи себе спокойно, только другим не мешай.

Однако кто будет решать, какая информация или какие сообщения наносят ущерб гражданам? На мой взгляд, это не тот вопрос, который можно передать на усмотрение ограниченной группе людей, пусть они будут даже самыми умными, честными и самоотверженными во всей стране. Запреты на слова оставляют слишком большой простор для толкования, которым государство может воспользоваться – и воспользуется – для расширения своего контроля за информационным пространством.

И ограничения свободы слова всё же влияют на жизнь людей, потому что не позволяют открыто вести дискуссию на чувствительные и важные темы. Если что-то вызывает острые эмоции и противоречия, оно достаточно важно и не должно замалчиваться. Запрет на продажу и употребление психотропных препаратов не приводит к тому, что их перестают употреблять, а приводят к тому, что употребляющие не могут обратиться за лечением из страха. Это тоже всего лишь яркий пример, который не может быть доказательством, но, если подумать, часто ли вообще запреты приводят к искоренению проблемы?

ИИ, его применение и развитие – важная для общества тема, которая непосредственно влияет на наше настоящее и будущее. Дискуссия вокруг неё должна быть настолько открытой, насколько возможно, иначе не получится учесть достаточно нюансов для формирования действительно полноценной стратегии развития. И эта дискуссия часто должна быть жёсткой, полной критики – в том числе в адрес государственных институтов – и неприятных подробностей, потому что замалчивание проблем ведёт не к решению, а к усугублению. Поэтому я считаю, что государственная цензура в Интернете и СМИ вредит всем нам гораздо больше, чем могла бы помочь в самом оптимистичном случае

А своё мнение вы всегда можете оставить в комментариях ⬇️

Мне в последнее время нападало столько интересных статей, что я уж и не знаю, за что хвататься. Маленькое командное исследование про то, как в больших языковых моделях работает отказ отвечать на вопросы, разрослось, и теперь там такое…
Но это я потом расскажу. Сегодня давайте обсудим взлом языковых моделей, тем более что он проще, чем кажется

Тут такое дело

Я развиваюсь

Полтора года назад я сделала этот канал, потому что устала, выгорела на работе и не могла понять, куда приложить всё то, чему я постоянно учусь. Мы не будем обсуждать, почему я решила бороться с выгоранием, создав себе ещё работу, хорошо? – Хорошо.

В общем, у меня накопилось что сказать, и я прорубила себе эту маленькую отдушинку. И мне поначалу было весьма страшно.
Я думала, что в Интернете водятся всякие нехорошие люди – простите мне это, теперь я знаю, что вы замечательные ❤️, – и очень не хотела раскрывать свою личность, поэтому в блоге не было ни имени, ни фотографий, никаких личных подробностей. Первые посты я вообще писала так, чтобы непонятно было, кто по ту сторону экрана: мужчина или женщина.

С тех пор я пообвыклась, получила тонну любви и поддержки, познакомилась с новыми людьми. Много в чём поучаствовала, научилась новому, лучше поняла, что мне интересно. В общем, полтора года шёл активный внутренний рост, и теперь пришло время внешних изменений.

После нескольких часов мозговых штурмов с ChatGPT и ещё нескольких часов критического анализа своей писанины я пришла к тому видению, которое мне понравилось, и совсем скоро вам его представлю.

Что изменится:
• Название канала: оно будет точнее отражать содержание, а ещё я теперь буду писать от своего имени;
• Визуал: приведу к единообразию все обложки и выставлю вместо логотипа собственную физиономию;
• Описание: сейчас оно несколько общо и расплывчато, я добавлю конкретики.

И свяжу свои страницы в разных соцсетях так, чтобы было ясно, что это всё один блог.

Что не изменится:
• Опора на факты и научные работы;
• Стремление к взвешенному и объективному анализу;
• Любовь к людям и желание вкладываться в мир, в котором ИИ будет более понятным и безопасным.

Ещё я постараюсь больше внимания уделять практическим выводам, чтобы вам было понятнее, что делать со всем вышеперечисленным.

Напоследок призываю вас оставлять обратную связь: как похвалу, так и критику (только бережно, пожалуйста), и ваши идеи / предложения / вопросы – что в голову придёт. Если не хочется писать в комментариях, в канале есть возможность оставить личное сообщение. Давайте общаться и расти вместе.

Не теряйте 💋

Так, мы что, обсуждаем тут ИИ, но так и не поговорили, как и почему в Интернете распространяется ложная информация? Вот это промах, конечно. Ладно, сейчас поправим

Не вызывает ли у вас бесконечный шум вокруг больших языковых моделей головную боль?

Если вызывает, но вы хотите немного разобраться, но не погружаясь в детали и не осваивая новую профессию, сегодня постараюсь вам помочь. Если у вас нет времени или сил на длинный текст, сейчас будет очень сжатый блок. Если захотите подробностей, заходите в полную версию поста по ссылке ниже.

Краткая сводка

1. Что это такое?
- Это программы, которые умеют очень хорошо предсказывать текст, а думать и чувствовать не умеют.
- Они могут ошибаться, но сохранять очень уверенный тон.
- За ними всегда стоят конкретные компании, которые собирают данные и принимают решения, как их использовать.

2. Как с ними работать?
- Не отправлять им то, что вы не готовы увидеть в открытом доступе (личные данные, чужие тайны, рабочие секреты).
- Спокойно использовать для:
- разбора сложных текстов,
- создания черновиков писем и документов,
- проверки грамматики и стиля,
- генерации идей.
- Не полагаться в вопросах:
- здоровья,
- права и официальных документов,
- денег и важных финансовых решений,
- серьёзных жизненных выборов,
- психологической поддержки,
- проверки важных фактов.

Здесь языковую модель можно использовать, чтобы набросать черновик обращения к специалисту, но не для создания готового решения

Полная версия поста здесь