Часто вижу мнение, что тот ИИ, который есть сейчас, не является настоящим ИИ.
Причины могут быть самые разные: он не учится в процессе диалогов, не дотягивает до уровня человека и так далее. В русскоязычном интернете даже как-то осуждаемо называть все это ИИ, и кажется, что это появилось недавно, несколько лет назад такого не было.

Тут акцентирую внимание на русскоязычной среде, потому что например в англоязычной такого нет, там все нейросети постоянно называют AI. Получается, что это определение "не ИИ" появилось только у нас и довольно недавно. И, что еще интересно, никогда никого не смущало, что поведение NPC в играх называют ИИ, хотя этот ИИ на много порядков проще современных моделей.

Получается, проблема только в том, как мы для себя формулируем определение ИИ. (Кто-то еще может сказать, что ИИ - это область науки, а не конкретный объект, но это уже будет другой контекст).
Если мы все-таки вернемся к определениям, где ИИ не обязательно быть достаточно продвинутым, то это открывает возможность выстроить например такую градацию:

• Узкий ИИ - это ИИ, который решает конкретную задачу, например, распознавание лиц, игра в шахматы
• Общий ИИ (AGI) - это ИИ, который умеет решать любые задачи
• Сверхинтеллект (ASI) - это ИИ, который умеет решать любые задачи лучше человека

И если с узким ИИ и сверхинтеллектом все примерно понятно, то вот с AGI, то есть общим, или, как его еще называют, сильным ИИ, все сложнее.
Например, можно сказать, что GPT-3 - это уже AGI, потому что он умеет решать любые задачи, пусть и в виде текста. В прошлом часто именно так и формулировали определение AGI, вспоминаем например тест Тьюринга, хотя в изначальной своей формулировке он был про то, может ли машина мыслить, но это уже другая история.

Если вам кажется, что назвать GPT-3 AGI - это слишком, то вот другая точка зрения, которую однажды высказал Ян Лекун - один из основных исследователей в области ИИ: AGI не может быть достигнут, потому что общего интеллекта не существует. Даже человек не умеет решать все задачи, а значит, и его интеллект не является общим.

Как видим, все очень сильно зависит от определения. И обычно лучший вариант - это выбрать наиболее удобное определение для всех.
Я тут показал два очень отдаленных друг от друга определения, и наверно удобное определение будет где-то посередине. Например, можно сказать, что AGI - это ИИ, который может решать задачи (с использованием компьютера) на уровне среднего человека

Там кстати OpenAI наконец-то выпускают Sora - модель для генерации видео.
Но я все это время гораздо больше ждал, когда GPT-4o сможет генерировать картинки благодаря своей мультимодальности. Эту фичу они показали еще в мае, и с того времени больше об этом не напоминали. По-моему, это будет даже круче, чем генерация видео

Sora уже работает. Конечно же я сгенерировал фрактал

Еще попросил Sora сгенерировать стихи про онигири, чтобы проверить, как она генерирует текст. Выглядит он по качеству картинки очень даже хорошо для нейросетей, если не считать, что одни и те же символы повторяются много раз. А еще он на японском, но оно и понятно, ведь онигири - японская еда🍙
Кстати sora переводится как "небо" с японского

Попалась интересная статья про то, насколько хорошо нейросети умеют выполнять задачи машинного обучения по сравнению с людьми.

Тут особенно важно то, что это задачи в сфере машинного обучения, так как когда нейросети научатся их решать лучше людей, то дальше они смогут улучшать сами себя.

Оказывается, что если задача занимает меньше 4 часов, то в среднем нейросети решают ее немного лучше людей. Но если задача больше, то тут люди пока еще сильно впереди

Я тут кстати поучаствовал в видео https://youtu.be/Dsp2icl0r8s на канале DS Astro

Если что, это вторая часть видео, можно начать с первой, она чуть покороче: https://youtu.be/QCD1waeX9Ws

ИИ развивается все быстрее и быстрее. Что будет в 2025? Попробую примерно угадать по текущим трендам.

Генерация изображений
Я уже много здесь писал про возможность для нейросетей детально понимать и менять изображения. Сейчас картинки генерируются без детального понимания мультимодального контекста. Нельзя нейросеть попросить сгенерировать логотип, и потом сказать: "а сделай обводку потолще". При этом, подобные технологии уже показали и OpenAI, и Google, и xAI, и даже опенсорсные модели скидывали в комментах под предыдущими постами.
Так много про это пишу, потому что считаю, что это очень важный момент. Представьте, что через год можно будет скинуть нейросети мем и попросить не просто поменять надпись, а еще и поместить персонажа в совсем новую ситуацию, что до этого никто не рисовал. А когда-нибудь нейросети научатся шутить и будут бесконечно генерировать мемы.

Мультимодальность
Все не ограничится только картинками. Уже сейчас нейросети неплохо генерируют музыку, голос и даже 3D-модели. Скорее всего, в следующем году нейросети смогут генерировать контент в еще большем количестве областей и с более детальным пониманием контекста.

Агенты
Представим, что у нас есть ИИ-помощник, которому мы говорим установить Minecraft со списком модов, которые нам нужны. Чтобы выполнить эту задачу, нейросети потребуется сделать много шагов, а в каждом из них она может сделать ошибку. Из-за большого количества этих шагов, ошибка становится почти неизбежной, поэтому такие ИИ-агенты пока не особо распространены.
Но нейросети становятся лучше. К тому же, в этом году мы увидели модели o1 и даже o3, которые дообучены на последовательностях рассуждений. В теории можно теперь подобными методами дообучить нейросеть на последовательностях действий, и в следующем году мы скорее всего увидим что-то подобное.

Генерация видео
Когда в прошлом году многие говорили, что уже через год будет доступна генерация видео, мне казалось, что это вряд ли произойдет так быстро, и для этого потребуется еще несколько лет. А сейчас эта технология уже работает, хотя по качеству её можно сравнить с генерацией изображений середины 2022 года. Генерация видео все еще находится на начальных этапах.
С другой стороны, в 2022 году генерация изображений была чем-то очень экспериментальным, а сейчас уже целый год крупные компании обучают модели генерации видео. Поэтому мне снова кажется, что в следующем году её качество не улучшится значительно.

Роботы
Про роботов говорят уже очень давно, и за последние 10 лет мы увидели интересные примеры от Boston Dynamics. Однако именно в 2024 году появилось большое количество новых роботов от разных компаний. Думаю, что в следующем году ранние прототипы роботов, умеющих разговаривать, ориентироваться в пространстве и выполнять небольшие задания, уже начнут поступать в продажу. Мы увидим многочисленные популярные обзоры на них, но пока большое распространение они, конечно же, получить не успеют.

Новое видео!
https://www.youtube.com/watch?v=0wEqbcHaWBI

Когда загружал видео для предыдущего поста, телеграм написал, что видео будет оптимизировано. Это что-то новое, раньше я такого не видел.
В результате из 15 мегабайт телеграм сжал видео в 19😅
(хотя если скачать, то оно весит 15 как и должно)

Но почему оно изначально весило всего 15MB? Я часто вижу в других каналах короткие видео на сотни мегабайт. Но вы могли заметить, что у меня видео весят на порядок меньше. Например, видео из предыдущего поста тоже изначально занимало 461MB, поэтому рассказываю.

Видео я сжимаю через FFmpeg. Это опенсорсная библиотека, которая позволяет конвертировать, монтировать и даже накладывать фильтры на видео, звук и картинки. FFmpeg используется даже ровером Perseverance на Марсе. Основная сложность в том, что у FFmpeg нет графического интерфейса, и надо пользоваться командной строкой или вызывать его из кода. Но это все-таки канал про программирование, поэтому должно быть не так страшно.

Для телеги я обычно использую команду ffmpeg -i input.mp4 -vcodec libx265 output.mp4
Где input - это название изначального видео, которое мы хотим сжать, а output - название нового файла. Выполнить эту команду нужно в командной строке, в папке, где лежит видео (с установленным на комп FFmpeg). Если нужно сжать сильнее, то обычно использую ffmpeg -i input.mp4 -vcodec libx265 -crf 32 -s 720x1280 output.mp4
Где 720x1280 - разрешение видео (оно обычно изначально больше, поэтому уменьшаю), а -crf 32 - это степень сжатия. Чем больше число, тем хуже качество, но меньше вес.

Кстати в последние пару лет пользоваться FFmpeg стало гораздо проще, потому что нужную команду можно просто спросить у ChatGPT, он их отлично знает

Продолжение к позапрошлому посту про многомерные многогранники. Часть 2 из 3.
//Fix: когда говорю, что додекаэдра нет в пятимерном пространстве, имею в виду, что нет его пятимерных аналогов

Решили поделиться мемом с ChatGPT. Оно аж зависло от такого