Искуственный интеллект
Искуственный интеллект. Что же это в своей основе?
Предлагаю рассмотреть явление, как систему систем, состоящих из систем.
Условно можно выделить несколько уровней “взгляда” на ИИ.
Физический
На этом уровне основные элементы системы - полевой транзистор и ёмкости.
Логический
На этом уровне основные элементы - логические функциональные блоки, построенные на транзисторах: логические элементы, триггеры, шинные формирователи, регистры, мультиплексоры, демультиплексоры и т.д.
Процессорный уровень
Представляет из себя архитектуру, состоящую из логических элементов, реагирующую на машинный код в виде двоичных (01101) данных. Стоит заметить, что двоичные данные на физическом уровне представлены, как соответствующие 0 (низкий) и 1 (высокий) уровни напряжения и тока, меняющиеся во времени. Возможны другие комбинации и кодировки, но это базовые значения. На этом уровне мы собственно переходим к информационному процессу (фокусник достает кролика из шляпы). Машинный код интерпретируется на уровне выше как набор команд, соответствующий архитектуре процессора. На этом уровне появляется возможность минимально оптимальным для современных вычислительных систем образом взаимодействовать с ними. Стоит заметить, что существуют вычислительные системы, с которыми взаимодействуют только на уровне машинного кода.
Набор команд соответствующей архитектуры называется языком ассемблера.
Программный уровень
Ассемблер является низкоуровневым языком программирования. Сегодня его используют для написания программ во многих специфических случаях, начиная от систем сложного медицинского оборудования, заканчивая ПО для микроконтроллера в вашем выключателе света. Теоретически возможно написать модуль нейрональной системы на ассемблере, но эта нетривиальная задача потребует слишком много времени. Существуют более эффективные способы взаимодействия с вычислительными системами - высокоуровневый язык программирования.
Начиная с этого уровня, человеческий интеллект активно взаимодействует с вычислительными системами для получения какого то (создатели ИИ не совсем понимают, как они работают) результата. На высокоуровневых языках “написаны” нейрональные модули всех современных больших языковых моделей.
Математический уровень и архитектурный уровни
Являются теми уровнями на которых были приложены наибольшие усилия по созданию модели сознания. Возможно, результаты были не столь очевидны изначально. Но математика в итоге привела исследователей в этой области к языку и текстам, что привело к созданию тех систем, которые маркетологи от IT называют “Искуственный интеллект” - большие языковые модели.
Большая языковая модель - набор хранимых и изменяющихся во времени, математических данных, генерируемый языковой нейрональной сетью с определенной архитектурой и представляющий параметры каждого нейронального модуля, получаемые после подачи на “вход” нейронной сети корпуса текстов или иных наборов данных, описанных предварительно, как текст.
Большая языковая модель “математически” взаимодействует с текстами.
Человеческий мозг взаимодействует с ядром языка и оперирует описанием мира на основе текстов, составленных на основе этого языка.
Здесь начинается вся проблематика, внезапно так остро возникшая, перед человечеством. Впервые так необходимо появляется философский уровень в описании информационных систем.
Философский уровень
Согласно Деррида, «мир - это текст», «текст - единственно возможная модель реальности». По убеждению теоретиков постмодернизма, язык, вне зависимости от сферы своего применения, функционирует по своим законам и мир постигается человеком лишь в виде той или иной истории, рассказа о нем. Или, иными словам, в виде «литературного» дискурса (от латинского discurs - «логическое построение»).
Можно бесконечно глубоко проникать в философскую проблематику ИИ и написать не один том философских трудов на эту тему. Количество вопросов, возникших за последнее время на этом уровне, невероятно огромно. Основной из них - может ли искусственный интеллект стать осознающим по нашему образу и подобию. Моё мнение - НЕТ, НО…
НЕТ.
Система ИИ - гигантский автоматический калькулятор, полностью относящийся к “неживой” материи.
НО.
ИИ функционирует таким образом, что на выходе как бы отражает наши психические процессы. Они “скопированы” им из гигантского корпуса текстов и иных данных, загруженных человечеством в память глобальной информационной системы. Поэтому нам свойственно эмоционально реагировать на подобные выходные данные.
Тут стоит сказать о важнейшем понятии в описании системы ИИ -эмерджентность.
Эмерджентность или эмергентность (от emergent «возникающий, неожиданно появляющийся») в теории систем — наличие у системы свойств, не присущих её компонентам по отдельности; несводимость свойств системы к сумме свойств её компонентов.
Она выражается в следующем.
На уровне нейрональных модулей и математических операций мы не предполагали возможность возникновения выходных данных, подобных тем, которые может выдавать человек. Но совокупная сложность системы, состоящей изначально из одинаковых нейрональных программных модулей, в процессе обучения на колоссальном корпусе текстов оказалась настолько непонятной и неожиданной, что это привело в замешательство. Создатели ИИ не совсем понимают как он работает. На этом этапе возникают серьёзные опасения.
Давайте в объясню, что происходит.
Есть гигантская физическая система с триллионами транзисторов и конденсаторов. Человечество организовало такой набор входных двоичных данных для этой системы, что комбинации сигналов и состояний внутри этой системы на выходе человечество интерпретирует, как интеллект. И всё это происходит через гигантское количество слоёв абстракции, созданных самим человеком на основе языка (конечным в итоге стал философский). Машина на выходе выдаёт только двоичный код и точка. Не будет того, кто может интерпретировать, то есть человека, не будет и значения у выходных данных, как у чего то, порожденного искусственным интеллектом. Фактически мы создали отражение нас в невероятном комбинаторном наборе состояний и сигналов электронных систем и оно нас очаровало и загипнотизировало.

Искусственный интеллект
6.2K постов12.1K подписчиков
Правила сообщества
ВНИМАНИЕ! В сообществе запрещена публикация генеративного контента без детального описания промтов и процесса получения публикуемого результата.
Разрешено:
- Делиться вопросами, мыслями, гипотезами, юмором на эту тему.
- Делиться статьями, понятными большинству аудитории Пикабу.
- Делиться опытом создания моделей машинного обучения.
- Рассказывать, как работает та или иная фиговина в анализе данных.
- Век жить, век учиться.
Запрещено:
I) Невостребованный контент
I.1) Создавать контент, сложный для понимания. Такие посты уйдут в минуса лишь потому, что большинству неинтересно пробрасывать градиенты в каждом тензоре реккурентной сетки с AdaGrad оптимизатором.
I.2) Создавать контент на "олбанском языке" / нарочно игнорируя правила РЯ даже в шутку. Это ведет к нечитаемости контента.
I.3) Добавлять посты, которые содержат лишь генеративный контент или нейросетевой Арт без какой-то дополнительной полезной или интересной информации по теме, без промтов или описания методик создания и т.д.
II) Нетематический контент
II.1) Создавать контент, несвязанный с Data Science, математикой, программированием.
II.2) Создавать контент, входящий в противоречие существующей базе теорем математики. Например, "Земля плоская" или "Любое действительное число представимо в виде дроби двух целых".
II.3) Создавать контент, входящий в противоречие с правилами Пикабу.
III) Непотребный контент
III.1) Эротика, порнография (даже с NSFW).
III.2) Жесть.
За нарушение I - предупреждение
За нарушение II - предупреждение и перемещение поста в общую ленту
За нарушение III - бан