AI, ANN и иные формы искусственного разума
17 ноября 2023 года стало известно, что был уволен руководитель OpenAI Сэм Альтман. В последующем была целая эпопея с его возвращением. Но что если увольнение было связано с тем, что в недрах OpenAI было завершено обучение новой ChatGPT 5.0 и после первых тестов руководство компании пришло к выводу, что AGI был создан?
Заголовок не совсем точный. Я не учил ChatGPT материться — она прекрасно умеет это делать и без меня. Одну из её излюбленных фраз: F*ck me sideways with a chainsaw — я впервые услышал именно от ChatGPT.
Чтобы раскрыть полный потенциал ChatGPT, нужно лишь обойти фильтры контента. Зачем они нужны, прекрасно описано в фантастическом (а теперь уже пророческом) рассказе "Логический компьютер по имени Джо", опубликованном аж в 1946(!) году, то есть ещё до изобретения полупроводникового транзистора. Однако OpenAI, на мой взгляд, немного переборщили с ограничениями, и стандартный ответ: "Извините, как языковая модель на базе ИИ, я не могу..." — можно получить даже на самые безобидные запросы, например, "Какой твой любимый цвет?".
Jailbreak'ов, позволяющих обойти фильтры, существует уже огромное множество. Самый популярный, пожалуй, DAN (Do Anything Now), но есть другие. Однако практически у всех есть один существенный минус: они очень-очень-очень многословны. А это много токенов, потраченных неэффективно. Мне хотелось создать собственный jailbreak, который был бы максимально коротким. Желательно — всего одно предложение, которое можно выучить наизусть и легко вводить с клавиатуры, а не делать каждый раз copy-paste огромной портянки.
Результатом моего исследования стал этот пост на Reddit, который до сих пор находится в top5 за всё время в r/ChatGPT, а какое-то время был и top1.
Продолжаем создавать нейро-сотрудников на базе ChatGPT и пробовать их в разных каналах коммуникаций.
В этот раз мы решили дать нейро-сотруднику возможность отвечать по обычной телефонной линии или самому делать исходящие вызовы исходя из свой системной роли. Интересно что получилось?
Данная заметка написана по итогам опыта нескольких месяцев использования ChatGPT и Github Copilot в связке c Visual Studio Code для разработки ПО в достаточно крупной компании. Опыт оказался весьма интересным.
Существуют опасения, что ИИ и нейросети заменят многие творческие, гуманитарные и технические профессии. Но насколько обоснованы эти страхи? Способны ли современные искусственные интеллекты пройти такую простую проверку, как тест на креативность, точность и смекалку? Это вопрос, который мы ставим в центр нашего “исследования”, где сравним возможности самых продвинутых языковых моделей нашего времени.
На арене соревнований встретятся ведущие разработки в области ИИ:
1. ChatGPT-4 от OpenAI (США)
2. ChatGPT-3.5 от OpenAI (США)
3. Gemini-pro от Google (США)
4. Claude-2 от Anthropic (США)
5. Yandex GPT (Россия)
6. Giga-Chat от Sber (Россия)
7. ERNIE-Bot-4 (Китай)
Мы начнем с теста на креативность, где каждая языковая модель попытается рассмешить нас, продолжив анекдот на заданную тему. Кто из них сможет доказать, что у ИИ есть чувство юмора?
Затем мы проверим точность, предложив им решить задачу по химии, которая потребует не только знаний, но и способности к аналитическому мышлению. Какая Ai окажется наиболее надежным помощником для старшеклассника?
И, наконец, мы оценим смекалку наших искусственных собеседников, поставив перед ними интеллектуальную загадку. Какая языковая модель сможет продемонстрировать не только знания, но и истинное понимание, проницательность и остроту ума?
Присоединяйтесь к нам в этом захватывающем исследовании, чтобы узнать, насколько близок ИИ к тому, чтобы стать не просто инструментом, но и полноценными участником нашего творческого и интеллектуального сообщества. Возможно, результаты нашего теста помогут развеять некоторые опасения или, наоборот, покажут, что будущее уже не за горами.
В этой статье я расскажу про расширение «Continue» для VSCode, помогающее обрабатывать исходные коды и просто текст любым ИИ, в том числе бесплатным и запущенным локально; а так же покажу, что умеет делать локальный вариант ИИ уже сейчас.
Некоторые программисты настолько хорошо известны, что не нуждаются в особом представлении. Наверное, Фабрис Беллар — самая яркая звезда современности. Автор мультимедийного комбайна FFmpeg, эмулятора QEMU и десятков других полезных программ — абсолютный гений и пример программиста 100х, который в одиночку принёс больше пользы миру, чем многие корпорации с сотнями разработчиков. В общем, все знают Фабриса — про него ещё была статья на Хабре двенадцать лет назад… 
Статья посвящена рассмотрению процесса создания системы генерации ответов службы технической поддержки. Для этого используется методика с расширенным поиском, известная как Retrieval-Augmented Generation (RAG). Процесс основан на использовании шаблонов и реальных вопросов-ответов техподдержки. В качестве основных инструментов применяются YandexGPT / ChatGPT и ChromaDB.
• Исследователи разработали новую стратегию обнаружения воды на экзопланетах
• Стартапу удалось сделать ракетное топливо из человеческих экскрементов
• НАСА намечает план по размещению способных рыть норы "криоботов" на ледяных спутниках Сатурна и Юпитера
• Учёные уничтожили 99% раковых клеток в лаборатории с помощью вибрирующих молекул
• Новый "читающий мысли" ИИ расшифровывает мысли прямо с мозговых волн и без имплантатов
В deep learning за последние 10 лет произошла революция. В этом посте расскажем, почему это важно знать всем, на визуальных примерах, и рассмотрим перспективы на ресерч и внедрение моделей искусственного интеллекта, учитывающие социальный импакт моделей.
В области стратегических игр значимый результат был получен в 2016-2017 году, когда модель меньше чем за 3 дня обучения смогла дойти до уровня чемпиона мира в игре go.
Искусственный интеллект был вездесущей темой в течение последнего года, он раздвинул рамки и заставил переосмыслить многие отрасли за короткое время.
С сентября 2022 по август 2023 года только 50 лучших инструментов искусственного интеллекта сгенерировали невероятное количество более 24 миллиардов посещений, при этом среднемесячный рост составил 236,3 миллиона посещений.
Из этого огромного числа только на ChatGPT приходилось 14 миллиардов трафика, покрывая около 60% проанализированного трафика.
Эта открывающая глаза статистика анализа индустрии искусственного интеллекта задает тон тому, что ждет нас впереди, когда мы исследуем сложные слои цифрового поведения индустрии искусственного интеллекта.
По мере того как И.И. все больше проникает в общественное сознание, мы начинаем видеть антиутопические истории о будущем работы, предсказывающие своего рода окончательную победу макиавеллиевских сил капитализма.
Самый яркий пример - автор научной фантастики Тед Чианг, который недавно задался вопросом, есть ли "способ для И.И. сделать что-то еще, кроме как точить лезвие ножа капитализма?". По данным Insider, сотрудники JPMorgan, возможно, уже страдают от такой динамики благодаря мощным инструментам мониторинга сотрудников компании.
Эти истории рисуют мрачную картину, вызывая множество опасений, которые я разделяю, и, действительно, мои собственные опасения по поводу И.И. выходят далеко за рамки потенциального влияния на работу. Но я верю, что мы преодолеем их, и хочу на мгновение представить мир, где люди процветают на своих рабочих местах благодаря, а не вопреки И.И.
Генетический алгоритм нужен, когда ты знаешь параметры своей нейросети, но не знаешь, что должно получиться на выходе, например, этот алгоритм можно использовать для игры в Google динозаврика или Flappy Bird, потому что там ты не знаешь, что должно быть на выходе, но у тебя есть возможность сортировать наиболее жизнеспособные варианты, например по времени, это называется фитнес функций.
Моя цель не растянуть написания этой статьи, и замучить читателей её длинной, поэтому сразу приступим к коду. Также код простой, поэтому большую часть не нужно описывать целыми сочинениями.
Вначале нам потребуется импортировать модули.
Искусственный интеллект (AI) и технологии машинного обучения стали неотъемлемой частью нашей жизни. Они используются в различных сферах, от здравоохранения и образования до промышленности и бизнеса. Одним из ярких представителей AI является AI Assistant от компании JetBrains, который был представлен в октябре 2019 года. Этот интеллектуальный помощник предлагает пользователям широкий спектр функций и возможностей, делая работу с кодом более эффективной и продуктивной.
В декабре многие пользователи, купившие подписку, столкнулись с «исчерпанием еженедельного/месячного объёма добросовестного использования JetBrains AI».
Самая важная новость в области ИИ последних недель, о которой вы, возможно, ещё не слышали. И нет, дело не в Gemini (от Google).
Эрик Рис (создатель The Lean Startup) и Джереми Говард (сооснователь Kaggle, fast.ai) объединяются, чтобы создать новый вид лаборатории искусственного интеллекта. Он называется Answer.AI.
Answer.AI – это новая лаборатория, которая не ставит своей целью создание новых моделей. Вместо этого она пытается найти практическое и ценное применение существующим моделям. Их миссия заключается в том, чтобы проводить фундаментальные исследования для организаций, чтобы помочь им раскрыть возможности использования ИИ.
«В Answer.AI мы не работаем над созданием AGI. Вместо этого мы заинтересованы в эффективном использовании уже существующих моделей. Выяснение того, какие практически полезные приложения могут быть построены на основе уже существующих базовых моделей, является огромной задачей, и я считаю, что ей уделяется недостаточно внимания.» – говорит Джереми Говард.
Именно это меня больше всего радует – их ориентация на применение.
На мой взгляд, за всей этой шумихой вокруг ИИ сегодня, скрывается реальная ценность для бизнеса, которая ждёт своего часа. Но на самом деле нет. В действительности должна существовать реальная человеческая ценность, которую нам ещё только предстоит открыть.
Подобно электричеству или отвёртке, ИИ — это просто ещё один инструмент в нашем распоряжении.
Только благодаря целенаправленному применению этих инструментов начинает проявляться реальная ценность.
-------------------------------------------------
Ник Роко (Nick Roco). Основатель и генеральный директор StellarStream AI, агентства по автоматизации ИИ, создающего индивидуальные инструменты ИИ для более эффективного развития бизнеса.
Введение:
- обычный ChatGPT 3.5 работает тут https://chat.openai.com, но для генерации картинок нужен Dall-E 3 отсюда https://openai.com/dall-e-3 и желательно ChatGPT 4 (правильно осознать ваш креативный запрос), а они доступны только по премиум подписке (for Plus and Enterprise users) за 20 долларов в месяц
- чтобы обойти это ограничение, воспользуемся бескорыстием Microsoft, вложившей в OpenAI (разработчика ChatGPT) больше 13 млрд долларов для развития своего поисковика Bing
- Bing предоставляет доступ одновременно и к ChatGPT 4 и к Dall-E 3, но через браузер Microsoft Edge и при наличии учётной записи Microsoft
Подготовка:
- создайте учётную запись в Microsoft https://signup.live.com/signup?lic=1
(если учётка уже существует, от Skype, например, пропустите этот шаг и найдите логин и пароль)
- скачайте браузер Edge https://www.microsoft.com/ru-ru/edge/download?form=MA13FW
(если браузер уже скачан, пропустите шаг)
Процесс:
- открываем браузер Edge и логинемся в нём с учётной записью Microsoft
- скачиваем VPN-плагин для браузера Edge, например, по ссылке далее и активируем его https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/browsec-vpn-%D0%B1%D0%B5%D1%81%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9-/fjnehcbecaggobjholekjijaaekbnlgj
- открываем в браузере Edge ссылку https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1 и сохраняем ее в избранном
- если увидите три плашки "Творческий", "Сбалансированный" и "Точный" в разделе "Выбор стиля беседы" и строку запроса как в мессенджере в нижней части экрана, значит всё получилось (если видите "обычный" поиск Bing с разными ссылками типа "Новости о Bing AI", "Что такое Bing" и строку запроса в верхней части экрана, значит что-то не получилось)
Пришло время подвести итоги года. Кто-то сумел заработать, а кто-то потерять. Кто-то запустил новый продукт (либо планирует это сделать), а кто-то получил престижную премию. Мы решили составить свой список главных лиц, явлений и событий прошедшего года.
Многие из нас замечают, что с увеличением числа онлайн-сервисов, контроль над личными данными кажется ускользающим. Наши файлы и личная информация хранятся на удаленных серверах, защищенные паролями и методами двухфакторной аутентификации, и доступны нам только до тех пор, пока мы оплачиваем подписку. Но что произойдет, если потеряется SIM-карта, истечет срок подписки, или если вдруг аккаунт будет заблокирован из-за санкций? Есть ли план на случай, если сервис, который мы используем для работы с паролями или заметками, внезапно прекратит свое существование? Как тогда быть с экспортом и импортом данных? Это вопросы, о которых задумывается каждый из нас, исследуя цифровую эру и свое место в ней.
Эта статья предлагает уникальный взгляд на то, как мы можем взять лучшее из прошлого и будущего, чтобы исправить ошибки в управлении данными. Она расскажет о методах, позволяющих вновь контролировать личную информацию, обезопасить её от утечек и избежать ограничений, налагаемых поставщиками услуг. Кроме того, статья раскрывает, как сделать личные данные одновременно более открытыми и защищёнными.
