Моделирование ИИ (Искусственного интеллекта)

[Андрей Карпишин]

В отличие от перцептрона (MLP), представляющего упрощенную модель биологической нейронной сети, где в центр поставлена математическая модель восприятия информации мозгом, KAN основана на глубоких математических принципах. А именно — на аппроксимационной теореме советских математиков А. Н. Колмогорова и В. И. Арнольда, или теореме суперпозиции.

Исследователи отметили, что KAN, в отличие от MLP, может обрабатывать новую информацию без катастрофического забывания. Модель постоянно находится в актуальном состоянии, не полагаясь на какую-либо базу данных или переобучение.

KAN выдает ответы во много раз лучше и точнее привычных моделей, однако его обучение требует больших вычислительных мощностей. Новая архитектура может открыть возможности для дальнейшего совершенствования глубокого обучения ИИ.

[BDK]

Ну это никак не раскрывает принципы. Технических подробностей нет - как устроено, как работает. Наверное пока это закрытая информация?

[Андрей Карпишин]

Anthropic создала самого умного чат-бота

• Anthropic представила ИИ-модель Claude 3.5 Sonnet, которая превосходит OpenAI GPT-4o и Google Gemini.
• Claude 3.5 Sonnet оказалась лучше GPT-4o, Gemini 1.5 Pro и Llama 3 400B от Meta в семи из девяти общих тестов.
• Также Claude 3.5 Sonnet превосходит выпущенную в марте самой Anthropic флагманскую модель Claude 3 Opus, причём не только по качеству ответов (в любых тестах) но и по скорости (примерно вдвое).
• Claude 3.5 Sonnet лучше справляется с написанием кода, понимает многоэтапные инструкции, точнее интерпретирует графики и качественно распознаёт текст на изображениях. Также модель понимает юмор и генерирует «человеческий» текст.
• Модель Claude 3.5 Sonnet бесплатна и уже доступна пользователям через веб-сайт Claude.ai или iOS-приложение Claude.
• Помимо Sonnet компания представила ещё две модели: более простую Haiku и более крупную Opus.
• Также Anthropic внедрила функцию Artifacts. Это рабочее пространство, где пользователи могут отредактировать сгенерированные чат-ботом ответы, не переключаясь в другие приложения.
• Компания Anthropic основана бывшими сотрудниками OpenAI и спонсируется Google, Salesforce и Amazon.

[Андрей Карпишин]

Ну это никак не раскрывает принципы. Технических подробностей нет - как устроено, как работает. Наверное пока это закрытая информация?

Ну для начала, предлагаю полностью изучить и ПОНЯТЬ фундаментальный труд Колмогорова:
https://old.mccme.ru/free-books/shen/kolmbook.pdf

Даже для меня слишком сложно...

Потом уже можно будет о чём-то говорить далее.

[Андрей Карпишин]

22. Свойства монотонной сложности (перечислимость сверху, монотонность) Сравнение монотонной сложности с префиксной, априорной и обычной сложностями. Сравнение префиксной сложности с минус логарифмом вычислимой вероятностной меры на дереве. Критерий Левина-Шнорра случайности по вычислимой мере в терминах монотонной сложности.

???

[BDK]

Очень похожие идеи у Е.В.Луценко. Я с ним был в контакте практически 20 лет.

Всё это попытки подойти к созданию ИИ со стороны теории. Но жизнь показала что на практике очень мощные результаты дало машинное обучение - по сути стихийный процесс, который ни один человек не знает как описать теорией. По всей видимости в машинном обучении и проявляются все эти же закономерности описанные в теориях подобных выше. А так же вероятно проявляется и много чего еще что еще не было описано ни кем. Реальные системы ИИ основанные на четкой теории оказались всё таки очень слабы на практике по сравнению с системами получающимися в результате стандартного машинного обучения.

Здесь я думаю данные теории нужно рассматривать скорей не с позиции попыток построения ИИ сколько с позиции попыток осмыслить и понять что именно происходит в процессе машинного обучения. В таком смысле оно полезно. Но скорей всего до конца это не получится описать никакой теорией. Тем не менее даже частичное понимание может наверное дать какие-то полезные инструменты помогающие повысить эффективность машинного обучения.

[Андрей Карпишин]

Xiaomi Smart Factory — ИИ-фабрика без сотрудников, собирающая один смартфон в секунду

Генеральный директор Xiaomi Лэй Цзюнь объявил о скором запуске новой фабрики по производству смартфонов. Xiaomi Smart Factory сможет работать 24 часа без помощи людей, опираясь только на ИИ и взаимодействие машин друг с другом.

Сам завод располагается в Пекине и занимает 81 000 квадратных метров, а на его разработку и создание ушло 2,4 миллиарда юаней. В компании поясняют, что фабрика может изготавливать по одному смартфону в секунду и до 10 миллионов устройств в год. В числе моделей, которые будут там собираться, упоминаются складные Xiaomi Mix Fold 4 и Xiaomi Mix Filp. Контроль за качеством исполнения производства поручили искусственному интеллекту.

Xiaomi уже давно использует автоматизацию в своём производственном процессе. Согласно предыдущим отчётам, производство первого складного устройства компании Xiaomi Mix Fold полностью осуществлялось на первой фазе умной фабрики, расположенной в Ичжуане, Пекин.

[BDK]

А вот это уже круто. Ждём смартфоны по копеечным ценам.

Китайцы не перестают удивлять.

[BDK]

Я пока пару месяцев не занимался нейросетями. Но теперь интерес возобновился. Хочу сделать вот какую штуку - приложение для организации распорядка дня. Но в чем суть - распорядок дня я хочу представить как сущность, типа живого существа. Эта сущность должна эволюционировать и становиться совершенней. То есть не я сам буду формировать свой распорядок дня а он будет формироваться на основе мутаций и скрещиваний сущностей, а по итогу дня эффективность сущности будет оцениваться по определённым критериям - насколько много времени сэкономилось, насколько удалось вовремя лечь спать и т.д. А на следующие сутки будет генерироваться новая сущность на основе отбора, мутаций и скрещиваний предыдущих сущностей. Таким образом день за днём распорядок дня будет становиться всё более эффективным. Вот такой прикольный эксперимент хочу замутить.


И ещё туда хочу завязать план тренировок чтобы он тоже становился все более эффективным. Режим питания, рацион и так далее.

Но поскольку чисто эволюционные алгоритмы учатся очень долго хочу завязать туда нейросети, чтобы ускорить прогресс сущности. Чтобы она формировалась не только на основе отбора, мутаций и скрещиваний но и на основе самообучения.

[BDK]