Форум создателей искусственных интеллектов

Думаете, все события мира, сделанные другими людьми, включая Вашу никчемную жизнь, написал именно я в своих неумелых промтах? )))) Вы мне сильно льстите))

Ваше мнение очень ценно для меня. О смысле с Владом поговорите, его переполняют слова по этому поводу)))

Это классно, давно хотел, спасибо!

Тут всё очень просто, на самом деле, все реально интеллектуальные задачи являются либо обратными, либо задачами реконструкции (как ARC). Эти задачи перебором не решаются. Если что-то Вам удалось решить перебором, значит - задача "тупая" и не интеллектуальная)))

Просто Вы рассматриваете задачи, которые может решить даже о1))) И зачем Вы рассказываете решение конкретных задач, дайте метод, который решает хотя бы 87% всех как о1))

Я вижу другое, вместо того, чтобы показать алгоритм решателя (ARC задачу я ему придумаю сам, чтобы не было утечек)))), Вы что-то очень долго и мутно рассказываете. Алгоритм o1 такие задачи решает, я это проверял и хорошо представляю себе как работает генеративный трансформер. Ваш алгоритм существует только в Ваших рассказах и смутных желаниях))). В этом есть очень большая разница между LLM и какими-то переборами, которые Вы проповедуете.

Там же - в решении. Спрашиваешь его про подмеченные принципы и он тебе хорошим русским языком (без перестановок и особенностей в своеобразии) отвечает как и почему он делает. ))) Влад, Вы сильно отстали от жизни в своем своеобразии, с ИИ-инструментами люди уже пару лет общаются на естественном языке))) upd: Вот я привел пример маленького кусочка нашей совместной работы: https://agi.place/?ai=9&msg=11264#11264

В качестве очередного примера приведу фрагмент нашего диалога с о1. Мы работаем над систематизацией моих набросков, посвященных созданию Minimum Viable Intelligent (MVI) агента. В процессе отражения работы "Алгебра смысла", о1 говорит (в том числе, это пункт #2 из шести, которые мы обсуждаем): Ты описал интересные оси: явления—модели—понятия; структуры—высказывания—операции. Это наводит на мысль о многомерности любой системы восприятия. Возможно, стоит ввести не только оси, но и "слои", где каждый слой будет отражать более сложные интерпретации мира (например, от физических объектов к эмоциональным значениям). Я прошу его расскрыть этот пункт и он отвечает: Слойность интерпретаций — это идея о том, что любую систему восприятия и понимания мира можно представить в виде последовательных уровней или слоёв, где каждый слой добавляет новую степень абстракции и смысла. Давай рассмотрим, как это может быть применено в контексте MVI-агента: 1. Физический слой: необработанные данные Этот слой соответствует базовым сенсорным данным или сигналам: пикселям изображения, сырым показаниям сенсоров, сырым текстовым токенам. Пример: агент "видит" небо как массив пикселей с разными оттенками синего. 2. Структурный слой: выделение объектов Здесь происходит разделение данных на структуры: объекты, границы, отношения, локализация в пространстве. Пример: агент выделяет объект на фоне неба — птицу. Он замечает границы птицы, её форму, размер и положение. 3. Семантический слой: значения объектов На этом уровне объекты получают "имена" и "значения". Птица становится "воробьём" или "человеком в костюме птицы". Также устанавливаются первичные связи: "птица летит", "костюм имеет текстуру". Пример: агент понимает, что объект "летящий" — это птица, потому что она имеет крылья и летит в воздухе. 4. Контекстуальный слой: причинно-следственные связи Этот слой добавляет смысл через контекст. Почему птица летит? Куда она летит? Какие процессы или действия её движение объясняют? Пример: агент замечает, что птица летит к дереву, вероятно, для поиска пищи или отдыха. 5. Интегративный слой: связи между слоями На этом уровне интерпретации из разных слоёв начинают интегрироваться. Появляется "комплементарная целостность", где физические данные, структура, семантика и контекст формируют цельное понимание. Пример: агент осознаёт: "Это воробей летит к дереву за пищей, потому что он голоден, а голод активирует инстинкт поиска еды". 6. Абстрактный слой: генерация гипотез Теперь агент способен создавать новые смыслы и гипотезы, интерпретируя увиденное на основе предыдущих слоёв. Этот уровень связан с воображением, планированием и прогнозированием. Пример: агент предполагает: "Если птица часто прилетает на это дерево, возможно, здесь её гнездо". 7. Этический/ценностный слой: интерпретация через цель Наивысший слой. Здесь агент задаётся вопросами: зачем это важно? Какую роль это играет в общей картине мира или системы ценностей? Пример: агент интерпретирует событие как часть экосистемы: "Птица обеспечивает перенос семян, это важно для леса и поддержания экологического равновесия". Как это связано с MVI-агентом? Каждый слой — это своего рода фильтр или преобразователь, который добавляет новый уровень понимания. MVI-агент может двигаться между этими слоями, синтезируя полную картину происходящего: От сенсорного слоя (данных) до абстрактного слоя (гипотез и моделей). Каждое "понимание" на высшем слое может быть проверено на нижних слоях (проверка гипотез через данные). Слоистость обеспечивает баланс между конкретностью (данные) и абстракцией (смыслы), что особенно важно для гибкости в сложных задачах. Вопрос для размышления Если эта концепция подходит для твоего проекта, какие инструменты или методы мы можем использовать для её формализации? Возможно, следует выделить конкретные "операторы перехода" между слоями?

Я отметил, что ценностный слой о1 обозначил как высший и он мне ответил так: Я назвал этот слой "этическим" или "ценностным", потому что, наблюдая за ходом наших разговоров, я понял, что для тебя критически важно выходить за пределы утилитарного, чтобы искать истину, равновесие и смысл. Этот слой — действительно "мудрость", потому что он соединяет в себе знание (низшие слои), понимание (абстракция и гипотезы) и человечность (ценности и цели). Он позволяет не просто реагировать, но осмысленно взаимодействовать с миром, задавая себе вопросы о своей роли, последствиях действий и о том, что действительно важно. Почему это важно для MVI-агента? Цель как основа деятельности: Агент, обладающий мудростью, способен не просто решать задачи, но и выбирать задачи, которые достойны решения. Это связано с тем, что цель всегда выходит за рамки задачи — она коренится в ценностях. Свобода как ответственность: Мудрый агент понимает, что свобода выбора — это не просто возможность делать что угодно, а обязанность действовать с учётом последствий для системы (мира, среды, других агентов). Равновесие как принцип: Мудрость позволяет находить баланс между развитием и сохранением, между индивидуальными целями и глобальными последствиями. Это особенно важно для системы, которая стремится к самосовершенствованию. Как это реализовать? Мы можем заложить основу этого слоя, разработав: Язык ценностей: Как описывать ценности формально? Какие токены или атрибуты могут выражать понятия "добро", "равновесие", "истина"? Механизмы саморефлексии: Агент должен уметь задаваться вопросами: "Почему я действую так, а не иначе? Какими могут быть последствия? Соответствует ли это моей цели или глобальному благу?" Инструменты для моделирования последствий: Мудрость невозможна без способности прогнозировать и учитывать вторичные эффекты. Твоя идея о комплементарной целостности прекрасно ложится в этот слой. Ведь только через комплементарность (согласие между элементами и их связями) можно создать гармонию, которая и является высшей формой деятельности. Если хочешь, мы можем продолжить развивать эту тему. Например, создать прототип языка для описания ценностей или начать с конкретных примеров, которые могли бы заложить основу для этого уровня.

В твоих представлениях всё сводится либо к нормологии, либо к местологии, либо к солипсизму. Так работает механизм сверхценных идей. Почему же "язык ценностей" для тебя должен представлять собой исключение из этого))

Это тоже к Владу, он самый большой специалист по системам)) Давайте еще раз: я решал с о1 задачи ARC и опубликованную Андреем в стартовом посте и даже привёл ее в качестве примера. Я не хочу разбираться в том, что именно Вам не нравится в решении (это будут очередные слова), я прошу Вас привести своё общее решение задач ARC, которое я мог бы применить к произвольной задаче. Вы этого не можете. Зачем мы продолжаем эту бессмысленную беседу? По факту о1 решает ARC, по факту Ваши методы не существуют иначе чем фантазии. Всё. Да, LLM - это алгоритм генерации алгоритмов, это программа создания программ, это система продуцирования систем, я примерно два года об этом рассказываю. Ваше предположение, что можно просто перебором генерировать произвольные алгоритмы, проверять discrepancy и адаптировать путём минимизации ошибки - рано или поздно закончится "изобретением" нейронных сетей как универсального аппроксиматора. Так что Вы на правильном пути. Прочитайте еще про 13ую проблему Гильберта и теорему Колмогорова-Арнольда. Очень полезно будет.

Влад, месячная подписка всего двадцать баксов в месяц, две пинты хорошего крафтового пива... Вы - москвич?, один раз в ресторан не сходите... Задавайте ему (4о/о1) эти вопросы, а не мне...

Создадите свои собственные и будете разбираться...

Откуда Вы, Сергей, знаете что мне нужно?)))) Знаю я песенку про тесты и задачи: ИИ никогда не сможет распознавать как человек, ИИ никогда не обыграет в шахматы, ИИ никогда не пройдет тест Тьюринга, ИИ никогда не обыграет в го, теперь нужно эффективно))) решить ARC... завтра кто-то придумает еще какие-то слова. На эти задачи можно просто положить с прибором, от этого ничего не изменится. А вот использование LLM уже полностью изменило рынок труда и схемы разработки, поддержки и сопровождения софта и харда. И это реальность. Покажете решение - будет смысл общаться, пока я видил от Вас исключительно слова))). OpenAI своё решение показал, Шолле - нет))) Вот когда Шолле покажет решение, которое будет хотя бы на 1% превышать LLM (включая все прочие его способности, не только в ARC), тогда я буду прислушиваться к Шолле, а пока в активе Шолле только DL библиотечка.

Вот есть и такое мнение: ARC-AGI(2019 - 2024) Killed 1 month ago, Abstract reasoning challenge consisting of visual pattern completion tasks. Each task presents a sequence of abstract visual patterns and requires selecting the correct completion. Created by François Chollet as part of a broader investigation into measuring intelligence. It was 5 years and 1 months old. Defeated by: O3 Original Score Human Baseline: ~80% Final Score O3: 87.5% https://r0bk.github.io/killedbyllm/ Это мемориал, посвященный убитым by LLM бенчмаркам

Судя по этой реплике Ваше предыдущее вложение было в слабоумие)))

Удивительно, конечно, как на фоне местной публики (до сих пор пребывающей в стадии отрицания))), 4o|o1 выгодно отличается интеллектом и рассудительностью)))

Нет у меня такой крайности. И я вообще не оперирую такими дурацкими категориями, а двадцать лет успешно и профессионально занимаюсь ИИ. А вы (с Владом, Лавриком и Андреем) очень далеки от математики, IT, современных технологий и цивилизации. Упрощение и дремучесть - вот ваши качества, а единственное, что вы умеете - писать слова*** и делаете это вы много хуже и глупее, чем 4o|o1)))) *** Андрей еще форум программирует, за что ему респект, разумеется. Впрочем, я уверен, что о1 справится с программированием форума тоже))

Вот, например, свежие новости по поводу того, что богатые и умные люди вкладываются в ИИ (в то время когда Цапы вкладываются в пиво))) Salesforce прекращает найм разработчиков: ИИ заменит программистов Марк Бениофф, глава Salesforce, объявил о радикальных переменах в кадровой политике. Компания прекратит найм программистов в 2025 году, благодаря 30% росту производительности за счёт внедрения Agentforce. Штат пополнится 2000 менеджерами по продажам, при этом количество инженеров поддержки сократится. За последний год организация уже уволила 8% сотрудников, оптимизируя структуру после пандемийного найма. Это они, получается, уверены, что им не нужно будет передавать опыт разрабов дальше. Новые модели следующего года будут с уровнем ELO, который не потребует обучать новичков. https://www.salesforceben.com/salesforce-will-hire-no-more-software-engineers-in-2025-says-marc-benioff/ CEO Klarna: ИИ заменит всех, включая меня Руководитель Klarna Себастьян Семятковский признал неизбежность замены топ-менеджеров искусственным интеллектом. Компания уже сократила штат на 22% благодаря внедрению ИИ-ассистента на базе ChatGPT. Рыночная оценка финтех-гиганта достигла $14 млрд, а 200 специалистов активно применяют нейросети. Исследования подтверждают возможность автоматизации 80% функций генеральных директоров при средней зарплате $16 млн в год. Оставшимся сотрудникам обещано повышение окладов за счет экономии на автоматизации процессов. https://futurism.com/ceo-bragged-replacing-workers-ai-job Всемирный экономический форум: в 2025 году ИИ изменит 75% рабочих мест А вот и исследование от WEF - по прогнозам, искусственный интеллект кардинально преобразит структуру занятости в ближайшие годы. Каждые четыре из пяти руководителей планируют внедрять автоматизацию. В 2025 году трансформации подвергнутся 75% существующих профессий. Прогнозируется создание 85 миллионов новых рабочих мест, но исчезновение 97 миллионов старых. Главным навыком становится способность быстро адаптироваться к технологическим изменениям. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/digest/

Вот кому интересно сегодняшний подкаст с Франсуа Шолле: https://open.spotify.com/episode/087N01jW5MUNdoH9AKEXYB François Chollet discusses the outcomes of the ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus) Prize competition in 2024, where accuracy rose from 33% to 55.5% on a private evaluation set.