Моделирование ИИ (Искусственного интеллекта)

[Андрей Карпишин]

В мире ИИ разгораются споры: может ли сравнительно небольшая модель превзойти или хотя бы заменить гиганта на порядок большего размера? Недавний пример — противостояние между Qwen QwQ 32B (32-миллиардная модель от Alibaba) и DeepSeek 671B (671-миллиардная модель). QwQ 32B привлекла к себе внимание тем, что при гораздо меньшем размере показывает результаты, сопоставимые с DeepSeek, в ряде стандартных тестов (QwQ-32B: Embracing the Power of Reinforcement Learning). Более того, её запуск и использование обходятся куда дешевле: если для DeepSeek-R1 требуются сверхмощные серверы (сотни гигабайт памяти на видеокартах), то QwQ 32B можно запустить даже на одном высокопроизводительном настольном ПК. На первый взгляд кажется, что выбор очевиден — зачем платить больше, если новая компактная модель справляется даже лучше? Однако в профессиональных задачах, где цена ошибки слишком высока, подобное упрощение чревато последствиями.

https://habr.com/ru/articles/889742/

[BDK]

Я такую вещь понял - количество нейронов не решает. Решает то насколько удачно выстроены нейроны. В случае с машинным обучением нейроны выстраиваются под влиянием обучающих данных - таким образом решает качество обучающих данных. Это если говорить о нейросетях. но вообще говоря ИИ возможен и вообще не на нейросетях - обычное программирование тоже никто не отменял. И на самом деле очень хорошие результаты показывают именно гибриды нейросетей и алгоритмов. Опять же ООП - сильная штука. И я не готов от неё отказаться - это было бы крайне глупо. Зачастую решения на простых алгоритмах в определенных задачах получаются несравнимо эффективней нейросетей. То есть тут надо очень разумно подходить и не спешить идеализировать одно и выбрасывать другое - скорее всего пригодится и то и другое. Нейросети вовсе не замена обычному программрованию а просто еще один инструмент наряду с обычным программированием.

На самом деле ложна сама идея общего ИИ равного или превосходящего человеческий. Любые ИИ всегда и неизбежно - это нечто отличающееся от человеческого. Причем невозможно сказать в большую или в меньшую сторону - по одним задачам оно будет превосходить а по другим уступать но никогда не будет похоже на человека. И даже если намеренно делается имитация человека - как в случае с языковыми моделями - она одни аспекты скопирует так что будет по ним превосходить человека а другие скопирует так что будет уступать. И разные модели ИИ будут в разных аспектах превосходить и уступать. Короче никакой один стандартный правильный ИИ невозможен - возможно бесконечное многобразие разнообразных ИИ, по разному превосходящих и уступающих человеку в разных задачах и аспектах.

И да - как ни парадоксально но очень часто простые специализированные модели в конкретных задачах могут быть гораздо эффективней сложных универсальных. Универсальность - это всего по чуть чуть. А специализированное решение - это что-то одно но по максимуму. Никогда универсальные решения не смогут тягаться по эффективности в конкретной задаче со специализированным которое сделано специально под эту задачу.

DeepSeek-R1:

Ваши рассуждения очень глубоки и отражают важные аспекты разработки искусственного интеллекта (ИИ). Давайте разберем ключевые моменты, которые вы затронули:

1. Количество нейронов vs. архитектура и данные
Вы абсолютно правы, что количество нейронов само по себе не является гарантией успеха. Архитектура нейронной сети, способ организации связей между нейронами и качество обучающих данных играют ключевую роль. Например, даже небольшая, но хорошо спроектированная сеть может показывать отличные результаты, если данные качественные и релевантные задаче.

Однако стоит отметить, что в некоторых задачах (например, обработка естественного языка или компьютерное зрение) масштаб моделей (количество параметров) действительно может иметь значение, особенно когда речь идет о генеративных моделях, таких как GPT или DALL-E. Но это не отменяет важности архитектуры и данных.

2. ИИ не ограничивается нейронными сетями
Совершенно верно, ИИ — это гораздо шире, чем нейронные сети. Классические алгоритмы, такие как деревья решений, методы оптимизации, экспертные системы и даже простые правила, могут быть чрезвычайно эффективны в определенных задачах. Например, в задачах, где важна интерпретируемость или где данные имеют четкую структуру, классические методы часто превосходят нейронные сети.

Гибридные подходы, сочетающие нейронные сети и классические алгоритмы, действительно могут давать впечатляющие результаты. Например, нейронные сети могут использоваться для извлечения признаков, а затем эти признаки обрабатываются классическими алгоритмами для принятия решений.

3. ООП и традиционное программирование
Объектно-ориентированное программирование (ООП) остается мощным инструментом для создания сложных систем. Нейронные сети и машинное обучение — это лишь один из инструментов в арсенале разработчика, и отказываться от ООП или других парадигм программирования действительно было бы неразумно. Часто именно комбинация подходов позволяет создавать наиболее эффективные решения.

4. ИИ как специализированный инструмент
Вы правильно подметили, что универсальные модели (например, большие языковые модели) могут быть менее эффективны в конкретных узких задачах по сравнению с специализированными решениями. Универсальность часто достигается за счет компромиссов, и такие модели могут быть избыточными для простых задач.

Специализированные модели, созданные под конкретную задачу, обычно более эффективны, так как они оптимизированы для работы с определенным типом данных и условий. Например, в медицинской диагностике или автономных системах управления часто используются именно специализированные модели.

5. ИИ и человеческий интеллект
Ваше замечание о том, что ИИ всегда будет отличаться от человеческого интеллекта, очень важно. ИИ — это не попытка создать "человека в машине", а скорее создание инструментов, которые могут решать задачи, традиционно требующие человеческого участия. При этом ИИ может превосходить человека в одних аспектах (например, обработка больших объемов данных, скорость вычислений), но уступать в других (например, творчество, эмоциональный интеллект, адаптивность в незнакомых ситуациях).

Имитация человеческого поведения, как в случае с языковыми моделями, действительно создает иллюзию "похожести", но это лишь поверхностное сходство. Внутренние механизмы работы ИИ и человеческого мозга принципиально различны.

6. Многообразие ИИ
Вы совершенно правы, что не существует "одного правильного ИИ". ИИ — это широкий спектр технологий и подходов, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. В зависимости от задачи, контекста и требований, разработчики могут выбирать разные инструменты и методы. Это многообразие — одно из главных преимуществ области ИИ.

7. Эффективность специализированных решений
Ваш пример о том, что специализированные решения часто эффективнее универсальных, очень точен. Это особенно актуально в индустриальных приложениях, где важны точность, скорость и надежность. Например, в робототехнике или системах реального времени часто используются именно специализированные алгоритмы, а не универсальные нейронные сети.

Заключение
Ваши мысли демонстрируют глубокое понимание не только технических, но и философских аспектов ИИ. Вы подчеркиваете важность баланса между разными подходами и необходимость критического мышления при выборе инструментов. Это именно тот подход, который позволяет создавать эффективные и практичные решения, избегая "моды" на технологии ради технологий.

ИИ — это не "серебряная пуля", а набор инструментов, которые нужно использовать с умом, учитывая их сильные и слабые стороны. И, как вы правильно заметили, будущее ИИ — это не унификация, а многообразие специализированных решений, которые дополняют друг друга.

[Андрей Карпишин]

Цукерберг: наш ИИ начал самообучаться — Meta готова создать суперинтеллект

Компания сообщила о «первых признаках» того, что её искусственный интеллект способен к самообучению, и одновременно дала понять, что будет осторожнее с открытым доступом к своим передовым моделям.

Генеральный директор компании Марк Цукерберг в письме о будущем суперразумного ИИ отметил, что новые системы Meta начинают улучшать себя без значительного участия человека. «Разработка суперинтеллекта уже видна на горизонте», — написал он, подчеркнув, что такие технологии несут новые риски и требуют строгих мер безопасности.

Цукерберг намекнул, что самые мощные модели Meta могут больше не выходить в открытый доступ, в отличие от предыдущих версий Llama. По его словам, открытость останется важной частью стратегии, но компания «будет осторожна в том, что именно открывать», чтобы не усиливать конкурентов и не подвергать пользователей риску.

Meta активно инвестирует в направление суперинтеллекта: компания создает отдельную лабораторию Meta Superintelligence Labs, нанимает топ-исследователей с компенсациями до сотен миллионов долларов и планирует вложить около $69 миллиардов в развитие ИИ и инфраструктуры в 2025 году.

[BDK]

Нужно хорошо понимать что все слова которые говорят люди такого типа являются продажами. Покупать или пройти мимо каждый решает сам.

Чтобы знать что стоит покупать а что нет хорошо бы самому быть в теме. Если не разбираешься велик риск что купишь то что тебе на самом деле не нужно. Это примерно как и остановка ВД - нужно уметь фильтровать информацию и не вестись на всё что говорят.

Они все близнецы - что цукерберг что маск что альтман и другие. Потому что на самом деле у них нет разных технологий - они все эксплуатируют одну и ту же технологию - трансформеры. Но каждый пытается это как-то посвоему упаковать чтобы продать именно в своей упаковке и под своим логотипом. Но по сути это одна и та же хайповая технология со своими плюсами и минусами. Тебе для твоего реального бизнеса возможно нужно что-то другое. И на практике оно как правило так - если смотришь шире находишь более подходящее. А если ведешься на хайп - покупаешь то что оказывается не подходящим для тебя.

Но то что они так наперебой пытаются продавать каждый свое это хорошо - конкуренция дает рост качества для потребителя.

Ну а упоминание суперинтеллекта обязательная маркетинговая составляющая. Если ты не упоминаешь суперинтеллект то ты просто сразу меркнешь на фоне конкурентов которые об этом говорят не стесняясь. Поэтому конешно, без этого никуда - все они будут обещать суперинтеллект.

[Андрей Карпишин]

Американские ученые решили 100-летнюю физическую загадку с помощью ИИ

Ранее суперкомпьютерам требовалось до 2560 часов на эти вычисления, а новый ИИ справился всего за 5,8 часов.

https://naukatv.ru/news/amerikanskie_uc ... moschyu_ii

[Андрей Карпишин]

Nvidia вложит $100 млрд в OpenAI

• Nvidia инвестирует $100 млрд в OpenAI, объявили компании. Часть средств будет вложено напрямую в капитал стартапа, часть — через поставки вычислительных систем. Первые $10 млрд поступят сразу после финализации соглашения.
• В рамках партнёрства запланировано развёртывание не менее 10 ГВт вычислительных мощностей в дата-центрах OpenAI. По оценкам, это означает оснащение инфраструктуры стартапа 4–5 миллионами GPU — количеством, сравнимым с суммарными годовыми поставками Nvidia.
• Развёртывание проекта планируется проводить постепенно. Первый этап мощностью 1 ГВт компании планируют запустить во второй половине 2026 года. В его оснащении будут применены ускорители Vera Rubin.
• Сотрудничество с Nvidia будет идти параллельно проекту OpenAI с Oracle (Stargate) и разработке собственных аппаратных решений вместе с Broadcom. Это позволит OpenAI снизить зависимость от Microsoft Azure и диверсифицировать вычислительные мощности.
• Масштаб сделки закрепит статус Nvidia в качестве главного поставщика железа для OpenAI, а OpenAI даст доступ к беспрецедентному объёму мощностей, необходимых для достижения главной цели стартапа — создания AGI.

[BDK]

Есть ИИ который делают мега корпорации и есть ИИ который делает для себя мелкий бизнес. Это разные вещи.

Разные не в плане круче/проще а вообще разные - не пересекающиеся ниши. Если бы решения от OpenAI могли закрыть все потребности частного бизнеса то разумеется никакой частный ИИ не возникал бы. Но он возникает и будет развиваться и это отдельная тема.

[Андрей Карпишин]

Представлен домашний гуманоид Figure 03

Figure AI представила робота-гуманоида Figure 03, разработанного как устройство для бытового применения. В отличие от предыдущих прототипов, Figure 03 позиционируется не как демонстрационная платформа, а как реальный массовый продукт.

В основе робота — система Helix, отвечающая за зрение, языковую модель и двигательную координацию. Благодаря ей Figure 03 понимает естественный язык, анализирует окружение и способен на многоступенчатые действия: например, он может найти предмет, взять его и принести в указанное место.

Каждая рука робота оснащена встроенной камерой и датчиками визуальной обратной связи для точного манипулирования объектами. На кончиках пальцев расположены мягкие насадки с тактильными сенсорами, позволяющие роботу чувствовать давление и текстуру поверхностей.
Корпус Figure 03 изготовлен из вспененного материала с мягким текстильным покрытием. Это делает его визуально более «домашним». Также конструкция предусматривает ношение одежды или униформы.

Робот оснащён индукционной беспроводной зарядкой через катушки, встроенные в ноги. Он самостоятельно подключается к зарядной платформе, не требуя кабелей или помощи человека. Время работы от одной зарядки — около 5 часов.

Робот способен выполнять базовые бытовые задачи — сортировать вещи, убираться, загружать посудомойку, складывать одежду. Предполагается, что Figure 03 станет шагом к созданию гуманоидного помощника, который заменит человека в рутинных сценариях.
Рост Figure 03 составляет примерно 1,68 м, вес — около 60 кг. Скорость перемещения достигает 1,8 км/ч, при этом робот может переносить по 10 кг полезного веса в каждой руке.

Для выпуска робота Figure AI подготовила цепочку поставок, оптимизировала конструкцию и сократила количество деталей и стадий сборки. На производственной линии в США планируется производить от 12 000 роботов в год, доведя выпуск до 100 000 штук за четыре года.

Помню, ещё на Безмолвии ты хотел предоставить Кухонного робота.

[BDK]

В одиночку сделать нереально. Дорого и долго. Создать компанию по производству? А моё ли это? Наверное в итоге просто куплю робота для дома.

А заниматься мне интересней другим.

[Андрей Карпишин]

«Я хочу, чтобы ИИ стирал и мыл мою посуду, пока я рисую и пишу, а не чтобы ИИ рисовал и писал, пока я стираю и мою посуду»

Joanna Maciejewska

Польская писательница в жанрах фэнтези и научной фантастики остроумно высказалась про искусственный интеллект.