Форум создателей искусственных интеллектов

Ну покажите, как задачу, которую выложил Андрей в стартовом топике (где input картинками, как я давал о1) можно решить брутфорсом, я посмеюсь )))

Лучше напишите этим дуракам: Mike Knoop, Melanie Mitchell, Chollet, Thomas Dietterich. Пусть ответят за базар:

Понятно. Вы за свой базар тоже ответить не можете))) Почему-то я так и подумал... Получается классика жанра: мопед не Ваш, Вы просто разместили объяву 😃😃

Про "грубую силу" - мопед, действительно, не мой. На https://arcprize.org/2024-results есть готовые решатели на базе "грубой силы". См. например, решатель от "the ARChitects"

Успехов Вам на этом пути. Мне же достаточно того, что верия о1 смогла решить задачу, которую не могла решить 4-ая, я вижу в этом и развитие, и перспективу. И я доверяю OpenAI, когда он пишет, что о3 показывает 87.5% решенных задач, при человеческом результате в 91.5%. Более того, как архитектор весьма солидной компании, вообще не вижу, что у нас будут реальные задачи, похожие на ARC ))), но уровень интеллекта, демонстрируемый o1 и о3 заставляет меня планировать использование этих технологий в своей работе. Вы персонально можете продолжать пользоваться брутфорсом как аналогом AGI, я персонально не против.

Статья по вашей же ссылке называется "OpenAI’s o3 shows remarkable progress on ARC-AGI, sparking debate on AI reasoning". Там есть раздел, который прямо называется "Not AGI". Там видим следующее: “Passing ARC-AGI does not equate to achieving AGI, and, as a matter of fact, I don’t think o3 is AGI yet,” he writes. “o3 still fails on some very easy tasks, indicating fundamental differences with human intelligence.” Т.е. со слов самого Шолле o3 по факту не работает. Тут дело не в вере или не не в вере конторе openai. Научный подход требует, чтобы проверка проводилась на независимом множестве задач. А признаком независимости в данном случае является такая "логика" задачи, которая, с одной стороны, не встречалась в публичных примерах. А с другой - легко решается человеком. В тестовых непубличных примерах, насколько я понимаю, находятся задачи с разной степенью схожести с публичными задачами. И вот на "несхожих" простых задачах, по видимому, o3 не работает - в этом Шолле и видит проблему. У авторов других цитат, приведенных ранее, появляются одни и те же сомнения, возникших по различным признакам и выраженные в разной формах. P.S. На счет грубой силы, еще раз, - мопед не мой. Все вопросы к Melanie Mitchell.

Попробуйте перечитать и понять мой предыдущий пост. Мне, если честно, насрать сто куч на AGI, ARC и любые другие попытки отрицать реальность 😃😃 У меня есть опыт рассказов о грядущей реальности разным людям. Большинство людей безобразно тупы. Достаточно почитать этот форум, например - "форум создателей ИИ"))) Сам я стал уезжать из РФ в 2000, а вышел из рублёвых активов в начале февраля 2014 по 35 за доллар))) Это пример моего горизонта планирования. Вам важно AGI и ARC в "научном подходе" как Вы их понимаете понимаете - эти Ваши персональные заёбы. Вам важны слова - занимайтесь словами. Здесь, кроме меня, все занимаются ТОЛЬКО СЛОВАМИ. Мне важны дела и результаты. Мне важно решать мои задачи и оставаться конкурентным в нашем жестоком мире. У меня это получается, последние несколько месяцев в союзе с OpenAI/chatGPT4o/o1. Я планирую развивать использование LLM дальше. И мне фиолетово, что по этому поводу думает Шолле. Если он будет хорош, мы просто возьмем его на работу)))

Тогда вам нет смысла писать в теме "Решатель ARC-задач Франсуа Шолле".

Давайте, я сам буду решать есть мне смысл куда-то писать или нет. Вы вот устроили тут истерику на две страницы по поводу того, что о3 это не AGI. Ведь AGI это те и только те системы, которые умеют решать 100% ARC по научному методу. А те системы, которые не AGI не имеют права использоваться для решения интеллектуальных задач. Ведь это золотыми буквами на небесном своде написано. Я люблю изучать поведение людишек)))

Вам в который раз ...вежливо указали, что очередная версия чатбота (о3) это всегда не AGI. А вот это тянет на новенькое определение от Egg: "AGI это те и только те системы, которые умеют решать 100% ARC по научному методу". )

Это была ирония)) В подражании "аргументам" Сергея) Цапушка, поймите, болезный, людишки вообще не знают, что такое AGI ))))))) Вы в том числе... Людишки просто испытывают страх))) Поэтому всё отрицают) Раньше людишки требовали распознавания, потом умения играть в го, тесты Тьюринга, теперь требуют AGI. При этом сами не демонстрируют ни способностей к AGI, ни даже просто умения связно рассуждать)) Достаточно почитать этот форум "создателей ИИ"))) Для людей, которые определяют будущее, вопрос уже не стоит в плоскости: обладают ли LLM AGI или нет, вопрос заключается в том, насколько люди интеллектуальны, чтобы работать в LLM-средах)) Те, кто недостаточно интеллектуальны, будут сидеть на пособиях. Всё как всегда, впрочем)) Потому как зарплату гуманитария, кроме как пособием, назвать нельзя)

Егушка, это не "людишки" тупые, это вы до сих пор не научились писать промпты для общения с ними.

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

Я просто привел мнения из статьи из вашей же ссылки и из других источников. Они выглядят более обоснованно чем ваш "я твой Шолле труба шатал". Т.к. часто ваши сообщения не соответствуют теме - имеет смысл создать другую тему, а здесь часть сообщений удалить.

Смысл - это основание которое может принимать те или иные значения (выражения). Исходя из текущего выражения и знания смысла мира человек может предпринять те или иные (писать или не писать) действия обеспечивающие переход текущего состояния в целевое состояние. Т.е. речь идёт о полезности тех или иных действий, а не о пропаже смысла, но тогда зачем употреблять название понятия (Смысл) суть которого Вами еще пока не осознается?

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

Спасибо за предложение, но я все же попробую что-нибудь сказать по теме "Решатель ARC-задач Франсуа Шолле". Итак, ранее я говорил о том, задача сводится к поиску в функциональном пространстве. В большинстве задач Шолле требуется найти вычислимую функцию, отображающую исходные изображения в целевые. Для этого нужно задать сигнатуру - набор функций, их которых будет составляться эта вычислимая функция. Сигнатура, исходя из данный задачи, должна включать собственно функции (в виде отображения множеств), функция работы с матрицами, рекуррентные и рекурсивные функции, функциональные уравнения, а также работы с графами. Учитывая, что человеческое зрение легко распознает аффинные преобразования, они будут на "особом положении". Из функций наилучшей считается та, которая корректно отображает обучающие примеры, не "падает" при вычислении тестового изображения, наиболее простая (содержит минимум закорючек) Стартовать проверку идеи можно с простого переборного алгоритма, который позволяет находить некоторое количество решений. Так на картинке ниже 6150a2bd задача содержит сверху 3 исходных изображения размером 3x3 и 3 снизу целевых также размером 3x3. Цифры черным цветом относят изображения к обучающим примерам, а синим - к тестовым. Очевидно что задача тривиальная - это аффинное преобразование. Для матричных преобразований можно предполагать использовать функции работы с массивами из библиотеки numpy python. В данном случае это функция rot90. А точнее, rot90(a, 2). Здесь a - исходное изображение, количество закорючек 3 (имя функции и 2 параметра). Хотя, как уже говорилось вместо трех закорючек, аффинные преобразования разумно учитывать особо. Здесь переборный алгоритм легко находит решение.

Рекурсивные функции На приведенной задаче ниже используется рекурсивная функция: Рекурсивная функция предполагает использование итераций, на каждой из которых используется предыдущее значение аргумента. В данном случае рекурсивная функция должна делать замены 01 на 01 00 10 И 00 на 02 20 20 На каждой итерации будут добавляться единицы и двойки пока изображение не перестанет изменяться. В данном случае задача отображения матриц превращается в поиске преобразующей функции по окрестностям каждого элемента матрицы (ситуацию с краями опустим для простоты).

Декомпозиция Декомпозиция позволяет разбирать изображения на части и сводить задачу к нескольким подзадачам. Так задача ниже может быть легко решена при использовании декомпозиции. Вместо поиска отображения (или параллельно с оным) можно решать задачу, наиболее кратко описывающие изображения. Так цифры исходные изображения представляют собой множество из двух цифр, одна из которых 0, то изображения могут быть представлены в виде произведения числа (цвета) на булеву матрицу. Функция для вычисления цвета - максимум в матрице; функция вычисления булевой матрицы - преобразование каждого элемента в двоичное значение. Произведение числа на булеву матрицу записывается "меньшим числом бит" нежели исходная матрица. Вместо одного аргумента (исходной матрицы) получаем три: исходная матрицы, ее цвет, и булева матрица. Исходная матрица выглядит лишней в тройке аргументов, однако возможность декомпозиции не редко является подлянкой от Шолле и не упрощает отображение. В этом случае добавление декомпозированных аргументов несколько снижает производительность решателя, но не критично. Целевые матрицы имеют высоту 1 и содержат только одну цифру (назовем ее тоже цветом). Т.к. высота матрица фиксирована, задача разбивается на две подзадачи: нужно определить длину матрицу и цвет. Решение первой подзадачи (перебором) приводит к формуле, являющейся суммой булевой матрицы из декомпозиции исходной матрицы. Цвет целевой матрицы оказывается равным цвету из декомпозиции исходной матрицы. Таким образом, задача решилась с относительно небольшим числом шагов перебора.

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 перебором решить, значит - задача "тупая" и не интеллектуальная)))