как много умных слов и объяснений, чтоб донести простую мысль, что нейросеть это чёрный ящик, который Как-то самоорганизовался и мы понятия не имеем о его состоянии и пока он работает с удовлетворительной точностью, всех всё утраивает. Но некоторые ответственные решения Нельзя давать на откуп исключительно таким ИИ, потому что мы не можем их проверить во всех условиях и убедиться в безошибочности и отсутствии явных непонимании Редких и исключительных ситуаций и условий, а случайностей и необычностей в нашей жизни немало. И тут все обученные на усреднени ИИ Лажают, раз за разом
В подкасте обсуждается текущее состояние искусственного интеллекта, его возможности и ограничения, подчеркивается, что AI, как правило, остается зацикленным на нейронных сетях, вдохновленных человеческим мозгом. Несмотря на значительные успехи в распознавании изображений и текста, автор подчеркивает, что применение ИИ в различных сферах иногда может приводить к ошибкам.
## Гость подкаста Шелейк Губерман, профессор и эксперт в области искусственного интеллекта, делится своим опытом и подходами, которые он использует с конца 20-го века. Исследуя нейросетевые технологии, он обсуждает их актуальность и способность к обобщению, а также их отношения с традиционной математикой и алгоритмами.
### Биография Губерман родился в 1929 году, получил образование в области радиотехники и ядерной физики. В 1971 году стал экспертом по прикладной математике и искусственному интеллекту, став сопредседателем группы по ИИ в российском институте прикладной математики. Его работы касаются распознавания образов и прогнозирования землетрясений.
## Искусственный интеллект: Потенциал и границы Несмотря на впечатляющие достижения, Губерман указывает на то, что существующие алгоритмы не могут обобщать и часто характеризуются ошибками, особенно при распознавании букв и цифр. Это подводит к вопросу, способен ли ИИ обладать интеллектом, и какие критерии могли бы это доказать.
### Опыт распознавания текста Губерман комментирует свою работу над программами для распознавания рукописного текста, объясняя, что когда детям учат читать, им не нужно видеть тысячи примеров букв — они способны к непосредственному распознаванию, что является признаком человеческого интеллекта.
## Проблемы и непредсказуемость Исследователь также говорит о том, что ИИ-системы могут сталкиваться с «галлюцинациями», когда они ошибочно воспринимают данные. Он отмечает, что искусственный интеллект не всегда может делать обоснованные выводы, что вызывает вопросы о доверии к решениям, принимаемым такими системами.
## Будущее искусственного интеллекта Губерман считает, что искусственный интеллект продвигается вперед, но важно понимать его ограничения. Он выступает против сосредоточения на нейронных сетях, предлагая более широкий подход к научному изучению и практическому применению AI.
В заключение, подкаст подчеркивает важность адекватного понимания искусственного интеллекта как инструмента, который способен выполнять определенные задачи, но который следует оценивать критически и с учетом его ограничений и ошибок.
Линии как движение мы воспринимаем в 10 очередь. Никто не воспринимает буквы как движение ни на каком этапе восприятия. Пусть погуглит «эксперимент с кошками которые не видели горизонтальные линии» — у восприятия есть много уровней — начиная от линий, к фигурам, узнанным паттернам все большего и большего порядка. А мужик считает что люди воспринимают линию, предпологая как она была нарисована, предпологая что все восприятие начало формироваться эволюционно когда появились люди которые писали символы — это же глупость полная.
Будущее за симбиозом ИИ&человеческий мозг, не отдельный мозг как субстанция, а именно мозг человека как личности. Таким образом человек перейдёт на новую ступень эволюции, и будет решена проблема генерации токенов и обучения ИИ. В свою очередь ИИ будет развивать мозг своего симбиота.
Человек — это и есть искусственный интеллект, созданный пришельцами, а может и древнейшими цивилизациями. Поэтому у нас и стоит блокировка на познание всего. Естественные земные цивилизации — это киты, дельфины, муравьи, пчёлы, даже обезьяны, но никак не человек.
## Гость подкаста
Шелейк Губерман, профессор и эксперт в области искусственного интеллекта, делится своим опытом и подходами, которые он использует с конца 20-го века. Исследуя нейросетевые технологии, он обсуждает их актуальность и способность к обобщению, а также их отношения с традиционной математикой и алгоритмами.
### Биография
Губерман родился в 1929 году, получил образование в области радиотехники и ядерной физики. В 1971 году стал экспертом по прикладной математике и искусственному интеллекту, став сопредседателем группы по ИИ в российском институте прикладной математики. Его работы касаются распознавания образов и прогнозирования землетрясений.
## Искусственный интеллект: Потенциал и границы
Несмотря на впечатляющие достижения, Губерман указывает на то, что существующие алгоритмы не могут обобщать и часто характеризуются ошибками, особенно при распознавании букв и цифр. Это подводит к вопросу, способен ли ИИ обладать интеллектом, и какие критерии могли бы это доказать.
### Опыт распознавания текста
Губерман комментирует свою работу над программами для распознавания рукописного текста, объясняя, что когда детям учат читать, им не нужно видеть тысячи примеров букв — они способны к непосредственному распознаванию, что является признаком человеческого интеллекта.
## Проблемы и непредсказуемость
Исследователь также говорит о том, что ИИ-системы могут сталкиваться с «галлюцинациями», когда они ошибочно воспринимают данные. Он отмечает, что искусственный интеллект не всегда может делать обоснованные выводы, что вызывает вопросы о доверии к решениям, принимаемым такими системами.
## Будущее искусственного интеллекта
Губерман считает, что искусственный интеллект продвигается вперед, но важно понимать его ограничения. Он выступает против сосредоточения на нейронных сетях, предлагая более широкий подход к научному изучению и практическому применению AI.
В заключение, подкаст подчеркивает важность адекватного понимания искусственного интеллекта как инструмента, который способен выполнять определенные задачи, но который следует оценивать критически и с учетом его ограничений и ошибок.
Что такое гештальт никто не знает? Знает — завершенный образ, отдельный от остального