Форум создателей искусственных интеллектов

В то время, когда Цап и Лаврик отменяют компьютеры, девушка из Кремниевой Долины задумывается о том, как она будет жить через несколько лет. И хочет отменить протестанскую этику))) "Мне 25. Следующие три года могут стать последними годами моей работы. Я не болею, не становлюсь домохозяйкой, и мне не так повезло в финансовом отношении, что я нахожусь на грани добровольного выхода на пенсию. Я стою на пороге технологического развития, которое, вероятно, в случае его наступления положит конец занятости в том виде, в котором я ее знаю. Я работаю в передовой компании, занимающейся искусственным интеллектом. С каждой итерацией нашей модели я сталкиваюсь с чем-то более функциональным и общим, чем раньше. На этом этапе он может грамотно генерировать убедительный контент по широкому кругу тем. Он неплохо умеет обобщать и анализировать тексты. Как человек, который в какой-то момент зарабатывал деньги как писатель-фрилансер и гордился своей способностью быстро писать большие объемы контента, навыком, который, как и вырезание глыб льда из замерзшего пруда, возможно, устарел, мне трудно не обратите внимание на эти достижения. Писательство-фрилансер всегда пользовалось большим спросом, а внедрение языковых моделей еще больше усилило конкуренцию. Общая реакция на языковые модели среди работников умственного труда – это отрицание. Они цепляются за постоянно уменьшающееся число мест, где такие модели все еще испытывают трудности, вместо того, чтобы замечать постоянно растущий круг задач, в которых они достигли или превзошли человеческий уровень. Многие скажут, что системы искусственного интеллекта еще не пишут отмеченных наградами книг, не говоря уже о патентовании изобретений. Но большинство из нас также не делает этих вещей. Экономически и политически значимое сравнение большинства задач заключается не в том, лучше ли языковая модель, чем лучший человек, а в том, лучше ли они, чем человек, который в противном случае выполнил бы эту задачу. Это делает возражение о том, что системы ИИ еще не кодируют длинные последовательности и не выполняют ничего, кроме простых математических вычислений, более актуальным. Но эти системы будут продолжать совершенствоваться при выполнении всех когнитивных задач. Общая цель в области искусственного интеллекта — создать систему, которая может все. Я ожидаю, что мы скоро достигнем этого. Если я прав, как нам следует относиться к грядущему устареванию труда? Стоит сразу отметить, что и сегодня работа — далеко не единственный способ участия в жизни общества. Тем не менее, это оказалось лучшим способом передачи богатства и ресурсов; он обеспечивает личные блага, такие как социальные связи, статус и смысл; и он предлагает социальные блага, такие как политическая стабильность. Учитывая это, должны ли мы встречать возможность его утраты с грустью, страхом, радостью или надеждой? Общие экономические последствия общего искусственного интеллекта (AGI) трудно предсказать, и здесь я сосредоточусь на вопросе о том, как люди будут чувствовать себя без работы — будут ли они или могут быть счастливы. Очевидно, есть и другие жизненно важные вопросы, например, как люди смогут удовлетворить свои материальные потребности. Многие исследовали этот вопрос, но окончательный ответ еще не был принят в качестве официальной политики на этот случай каким-либо правительством. Вместо этого я собираюсь сделать что-то, что может показаться мошенничеством. Я пойду дальше и предположу, что люди могут удовлетворить свои финансовые потребности за счет универсального базового дохода или других трансфертов, и сосредоточусь исключительно на вопросе, могут ли люди и будут ли они счастливы – или, по крайней мере, так же счастливы, как сейчас – без работы." далее по тексту: https://www.palladiummag.com/2024/05/17/my-last-five-years-of-work/

Claude Sonnet 3.5 проходит зеркальный тест Автор провел простой эксперимент: он делал скриншот разговора с Claude AI и многократно отправлял его обратно боту с вопросом «что тут происходит?» Удивительно, но ИИ не только верно понял суть происходящего, назвав это «рекурсивным экспериментом о мета-сознавании», но и верно определил цель эксперимента — проверка наличия самосознания у LLM. Чатбот все время эксперимента стабильно оставался «над схваткой», выражаясь о происходящем строго в третьем лице и крайне нейтрально и взвешенно. Сухо подвел итоги эксперимента и даже сам написал выводы об эксперименте над самим собой (на картинке). Кстати, ровно такой же тест, только с зеркалом вместо скриншота, используется зоологами для определения уровня самосознания у животных (собаки понимают что в зеркале их отражение, а жуки нет). Лог теста здесь: https://x.com/joshwhiton/status/1806000237728931910?s=46&t=njTQTxdaH7InGdtglLwsiA

PEACOCK UNVEILS PERSONALIZED OLYMPIC RECAPS FEATURING THE VOICE OF LEGENDARY SPORTS ANNOUNCER AL MICHAELS GENERATED WITH A.I. В то время, пока Цап и Лаврик отменяют компьютеры и электричество, NBC решила сделать персонализированных комментаторов на основе ИИ. "НЬЮ-ЙОРК – 26 июня 2024 г. – Пикок внедряет искусственный интеллект. Технология для предоставления «Вашего ежедневного олимпийского отчета», первого в своем роде персонализированного опыта, дополняющего всестороннее освещение NBCUniversal Олимпийских игр 2024 года в Париже. В сотрудничестве с диктором Зала славы Элом Майклсом, удостоенным премии «Эмми», и генеративным искусственным интеллектом. и А.И. Технология синтеза голоса «Your Daily Olympic Recap on Peacock» предоставит болельщикам собственный плейлист, включающий самые важные для них события предыдущего дня. В каждом сборнике будут представлены отрывки из репортажей NBCU об Олимпийских играх, озвученные высококачественным искусственным интеллектом. воссоздание голоса Майклса, который был обучен с использованием его прошлых выступлений на NBC и соответствует его фирменному опыту и ораторскому мастерству." https://www.nbcsports.com/pressbox/press-releases/peacock-unveils-personalized-olympic-recaps-featuring-the-voice-of-legendary-sports-announcer-al-michaels-generated-with-a-i

Почти все нейронные сети, лежащие в основе современных инструментов искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, основаны на вычислительной модели живого нейрона 1960-х годов. Новая модель, разработанная в Центре вычислительной нейронауки (CCN) Института Флэтайрон, предполагает, что это приближение десятилетней давности не отражает все вычислительные способности, которыми обладают настоящие нейроны, и что эта старая модель потенциально сдерживает развитие ИИ. Новая модель, разработанная в CCN, утверждает, что отдельные нейроны осуществляют больший контроль над своим окружением, чем считалось ранее. Обновленная модель нейронов может в конечном итоге привести к созданию более мощных искусственных нейронных сетей, которые лучше будут использовать возможности нашего мозга, говорят разработчики модели. Исследователи представляют революционную модель в статье, опубликованной 24 июня в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences. https://www.eurekalert.org/news-releases/1048959

Модели больших языков (LLM) продемонстрировали замечательные возможности в решении различных задач разработки программного обеспечения и кодирования. Однако их применение в области оптимизации кода и компилятора остается недостаточно изученным. Обучение LLM требует значительных ресурсов, требует значительных часов использования графического процессора и обширного сбора данных, что может быть непомерно дорого. Чтобы устранить этот пробел, мы представляем Meta Large Language Model Compiler (LLM Compiler) — набор надежных, общедоступных, предварительно обученных моделей, специально разработанных для задач оптимизации кода. LLM Compiler, созданный на основе Code Llama, улучшает понимание промежуточных представлений компилятора (IR), языка ассемблера и методов оптимизации. Модель была обучена на обширном корпусе из 546 миллиардов токенов LLVM-IR и ассемблерного кода и подверглась тонкой настройке инструкций для интерпретации поведения компилятора. LLM Compiler выпускается под специальной коммерческой лицензией, обеспечивающей широкое повторное использование, и доступен в двух размерах: 7 миллиардов и 13 миллиардов параметров. Также мы представляем доработанные версии модели, демонстрируя ее расширенные возможности по оптимизации размера кода и дизассемблированию из x86_64 и ARM-сборки обратно в LLVM-IR. Они обеспечивают 77% оптимизирующего потенциала поиска с автонастройкой и 45% потенциала разборки туда и обратно (точное совпадение 14%). Этот выпуск призван обеспечить масштабируемую и экономичную основу для дальнейших исследований и разработок в области оптимизации компилятора как академическими исследователями, так и отраслевыми практиками. https://ai.meta.com/research/publications/meta-large-language-model-compiler-foundation-models-of-compiler-optimization

Исследователи OpenAI разработали CriticGPT — новую модель искусственного интеллекта, предназначенную для обнаружения ошибок в коде, генерируемом ChatGPT. Она помогает тренерам-людям в процессе проверки и оценки кода, повышая точность и эффективность. CriticGPT обучалась на наборе данных с образцами кода, содержащими недочеты, что позволяет ей распознавать и помечать разные типы ошибок программирования. В 63% случаев с естественными ошибками модель превзошла людей в точности оценки. Новый инструмент снижает количество ложных срабатываний и помогает писать более полные отчеты об ошибках. https://arstechnica.com/information-technology/2024/06/openais-criticgpt-outperforms-humans-in-catching-ai-generated-code-bugs/

Новый препринт Анила Сета, на мой вкус лучшего специалиста по проблематике сознания. Сознательный искусственный интеллект и биологический натурализм Поскольку искусственный интеллект (ИИ) продолжает развиваться, вполне естественно задаться вопросом, могут ли системы ИИ быть не только интеллектуальными, но и сознательными. Я размышляю над тем, почему некоторые люди думают, что ИИ может развивать сознание, и выявляю некоторые предубеждения, которые сбивают нас с пути. Я спрашиваю, что для этого потребуется чтобы сознательный ИИ стал реалистичной перспективой, это противоречит некоторым общим предположениям, таким как представление о том, что вычисления обеспечивают достаточную основу для сознания. Вместо этого я приведу аргументы в пользу серьезного подхода к возможности того, что сознание может зависеть от нашей природы как живых организмов – это форма биологического натурализма. Я закончу рассмотрением некоторых более широких вопросов, включая проверку сознания у ИИ, а также этических соображений, вытекающих из ИИ, который либо действительно является сознательным, либо убедительно кажется таковым. 43 страницы отличного текста: https://osf.io/preprints/psyarxiv/tz6an

У людей наблюдается длительный период послеродовой беспомощности, который обычно объясняется специфичными для человека материнскими ограничениями, вызывающими ранние роды, когда мозг еще очень незрелый. Однако путем сопоставления событий развития нервной системы у разных видов было обнаружено, что люди не рождаются с особенно незрелым мозгом по сравнению с видами животных с более коротким периодом беспомощности. В соответствии с этим быстро развивающаяся область детской нейровизуализации обнаружила, что связь мозга и функциональная активация при рождении имеют много общего со зрелым мозгом. Вдохновленные машинным обучением, где глубокие нейронные сети также извлекают выгоду из «беспомощного периода» предварительного обучения, мы предполагаем, что человеческие младенцы изучают базовую модель: набор фундаментальных представлений, которые лежат в основе последующего познания с высокой производительностью и быстрым обобщением. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364661324001141