ИИ вскрыл “пространство открытий” человечества, войдя туда через заднюю дверь.
Столь эпохальный прорыв Google DeepMind авторы от греха опасаются называть своим именем.
FunSearch от Google DeepMind, - скромно представленная создателями, как новый эволюционный методический инструмент решения математических задач, с ходу в карьер сделал математическое открытие, решив центральную задачу экстремальной комбинаторики – задачу о наборе предельных значений.
Это несомненная сенсация, поскольку:
• это 2-е в истории человечества математическое открытие, сделанное машиной (1-е открытие также сделал DeepMind, создав в 2022 AlphaTensor (агент в стиле AlphaZero), который обнаружил превосходящие человеческие алгоритмы для выполнения таких задач, как умножение матриц)
• это 1-е в истории человечества математическое открытие, сделанное большой языковой моделью (LLM) – главным кандидатом на превращение в СуперИИ.
https://deepmind.google/discover/blog/funsearch-making-new-discoveries-in-mathematical-sciences-using-large-language-models/?utm_source=twitter&utm_medium=social
Однако, если называть вещи своими именами, - это не «еще одна сенсация», а суперсенсация, открывающая новую эру в развитии ИИ на основе LLM - эволюционный метод FunSearch позволяет расширять границы человеческих знаний.
✔️ Этот метод позволяет ИИ на основе LLM выходить за пределы знаний, предоставленных модели людьми на стадии ее обучения (и воплощенные, в результате обучения, в миллиарды и триллионы корреляций между словами).
✔️ Образно говоря, этот метод открывает для ИИ на основе LLM «дверь в пространство знаний», еще не познанных людьми.
✔️ Но это не обычная «дверь», через которую в это пространство попадают люди, совершая открытия. Это, своего рода, «задняя дверь», - не доступная людям, но вполне подходящая для LLM.
Хитрость «задней двери в пространство еще не познанных людьми знаний» в том, что, подобно всем другим интеллектуальным операциям LLM, эта операция нечеловеческая (не доступная людям в силу своих масштабов).
1. сначала предварительно обученная LLM генерирует первоначальные творческие решения в виде компьютерного кода;
2. потом вступает в дела «автоматический оценщик», задача которого отсеять из множества первоначальных решений любые подозрения на конфабуляции модели (кстати, использование применительно к LLM термина «галлюцинация» - это сильное огрубление смысла, ведущее к его ограниченной трактовке; верный термин – именно конфабуляция), т.е. возникновение ложного опыта из-за появления фрагментов памяти с описанием того, чего, на самом деле, не было в реальных данных обучения);
3. в результате объединения 1 и 2, первоначальные решения эволюционным путем «превращаются» в новые знания, т.е., по сути, происходит «автоматизация открытий», о которой вот уже несколько десятков лет мечтают разработчики ИИ - вычисления превращаются а оригинальные инсайты.
В заключение немного остужу восторги.
Это вовсе не преувеличение, что FunSearch знаменует новую эру в развитии ИИ на основе LLM, позволяя им проникать в «пространство открытий» человечества.
Однако, FunSearch позволяет ИИ попасть лишь в весьма небольшую часть этого пространства – в пространство решений задач, для которых легко написать код, оценивающий возможные решения.
Ибо многие из наиболее важных проблем — это проблемы, которые мы не знаем, как правильно оценить успех в их решении. Для большинства таких проблем, знай мы, как количественно оценить успех, уж решения то мы уж как-нибудь придумали бы.... (подробней про это я написал целый суперлонгрид «Ловушка Гудхарта» для ИИ https://yangx.top/theworldisnoteasy/1830.
А для того, чтоб сравниться с людьми в полном освоении «пространства открытий», без интуитивной прозорливости ИИ не обойтись (впрочем, и про это я уже писал 😊 https://yangx.top/theworldisnoteasy/1650).
#ИИ #AGI #Вызовы21века #инновации #серендипность
Столь эпохальный прорыв Google DeepMind авторы от греха опасаются называть своим именем.
FunSearch от Google DeepMind, - скромно представленная создателями, как новый эволюционный методический инструмент решения математических задач, с ходу в карьер сделал математическое открытие, решив центральную задачу экстремальной комбинаторики – задачу о наборе предельных значений.
Это несомненная сенсация, поскольку:
• это 2-е в истории человечества математическое открытие, сделанное машиной (1-е открытие также сделал DeepMind, создав в 2022 AlphaTensor (агент в стиле AlphaZero), который обнаружил превосходящие человеческие алгоритмы для выполнения таких задач, как умножение матриц)
• это 1-е в истории человечества математическое открытие, сделанное большой языковой моделью (LLM) – главным кандидатом на превращение в СуперИИ.
https://deepmind.google/discover/blog/funsearch-making-new-discoveries-in-mathematical-sciences-using-large-language-models/?utm_source=twitter&utm_medium=social
Однако, если называть вещи своими именами, - это не «еще одна сенсация», а суперсенсация, открывающая новую эру в развитии ИИ на основе LLM - эволюционный метод FunSearch позволяет расширять границы человеческих знаний.
✔️ Этот метод позволяет ИИ на основе LLM выходить за пределы знаний, предоставленных модели людьми на стадии ее обучения (и воплощенные, в результате обучения, в миллиарды и триллионы корреляций между словами).
✔️ Образно говоря, этот метод открывает для ИИ на основе LLM «дверь в пространство знаний», еще не познанных людьми.
✔️ Но это не обычная «дверь», через которую в это пространство попадают люди, совершая открытия. Это, своего рода, «задняя дверь», - не доступная людям, но вполне подходящая для LLM.
Хитрость «задней двери в пространство еще не познанных людьми знаний» в том, что, подобно всем другим интеллектуальным операциям LLM, эта операция нечеловеческая (не доступная людям в силу своих масштабов).
1. сначала предварительно обученная LLM генерирует первоначальные творческие решения в виде компьютерного кода;
2. потом вступает в дела «автоматический оценщик», задача которого отсеять из множества первоначальных решений любые подозрения на конфабуляции модели (кстати, использование применительно к LLM термина «галлюцинация» - это сильное огрубление смысла, ведущее к его ограниченной трактовке; верный термин – именно конфабуляция), т.е. возникновение ложного опыта из-за появления фрагментов памяти с описанием того, чего, на самом деле, не было в реальных данных обучения);
3. в результате объединения 1 и 2, первоначальные решения эволюционным путем «превращаются» в новые знания, т.е., по сути, происходит «автоматизация открытий», о которой вот уже несколько десятков лет мечтают разработчики ИИ - вычисления превращаются а оригинальные инсайты.
В заключение немного остужу восторги.
Это вовсе не преувеличение, что FunSearch знаменует новую эру в развитии ИИ на основе LLM, позволяя им проникать в «пространство открытий» человечества.
Однако, FunSearch позволяет ИИ попасть лишь в весьма небольшую часть этого пространства – в пространство решений задач, для которых легко написать код, оценивающий возможные решения.
Ибо многие из наиболее важных проблем — это проблемы, которые мы не знаем, как правильно оценить успех в их решении. Для большинства таких проблем, знай мы, как количественно оценить успех, уж решения то мы уж как-нибудь придумали бы.... (подробней про это я написал целый суперлонгрид «Ловушка Гудхарта» для ИИ https://yangx.top/theworldisnoteasy/1830.
А для того, чтоб сравниться с людьми в полном освоении «пространства открытий», без интуитивной прозорливости ИИ не обойтись (впрочем, и про это я уже писал 😊 https://yangx.top/theworldisnoteasy/1650).
#ИИ #AGI #Вызовы21века #инновации #серендипность
Google DeepMind
FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models
We introduce FunSearch, a method for searching for “functions” written in computer code, and find new solutions in mathematics and computer science. FunSearch works by pairing a pre-trained LLM,...
Помимо “процессора” и “памяти”, в мозге людей есть “машина времени”.
Это альтернативная когнитивная сущность принципиально отличает нас от ИИ.
Опубликованное в Nature Neuroscience исследование Йельского университета – это холодный душ для исследователей генеративного ИИ, полагающихся на его, хотя бы частичный, антропоморфизм (мол, это что-то типа самолета, похожего на птицу, но летающего с неподвижными крыльями).
Ведь можно бесконечно спорить, понимает ли большая языковая модель или нет, мыслит ли она или нет, способна ли на волевое действие или нет …, ибо все эти понятия расплывчаты и эфемерны. И пока нет даже гипотез, как эти феномены инструментально анализировать.
И тут вдруг исследователи из Йеля выкатывают инструментальное исследования (фМРТ + распознавание паттернов с помощью машинного обучения), из которого следует, что:
• травматические воспоминания людей – это вовсе не их память, типа обычных веселых, грустных или нейтральных воспоминаний о прошлом опыте людей, как-то и где-то записанных в мозге, подобно ячейкам памяти компьютеров, откуда их можно считывать по требованию;
• травматические воспоминания об ужасах войны, пережитом насилии и прочих корежущих душу кошмарах – это натуральные флешбэки, заставляющие не только сознание человека, но и все его тело снова переноситься (как бы на машине времени) в прошлое и заново переживать всю ту же душевную и физическую боль;
• отсюда все страшные последствия ПТСР - панические атаки, агрессивность, уход в себя, деформация личности, - возникающие у страдающих ПТСР в результате все повторяющихся и повторяющихся душевных и физических мучений, от которых нет спасения (как от платка, что снова и снова подавали Фриде, пока ее не избавила от этого ПТСР Маргарита);
• в отличие от памяти, у этих флешбэков и механизм иной, и способ обработки: память обрабатывается в мозге гиппокампом, а травматические флешбэки - задней поясной извилиной (областью мозга, обычно связанной с обработкой мыслей); порождаемые памятью и травматическими флешбэками паттерны мозговой активности абсолютно разные.
Наличие этой своеобразной «машины времени» в мозге людей, заставляющей всю его отелесненную сущность (а не только то, что мы называем «душой») заново и заново переносить весь спектр когда-то пережитых мучений, - это какой-то садистический трюк, придуманный эволюцией.
Зачем ей нужен этот садизм, науке еще предстоит объяснить.
Однако, наличие у людей альтернативной памяти когнитивной сущности можно считать установленным. И это убедительный аргумент против попыток антропоморфизации когнитивных механизмов ИИ.
• Спектр когнитивных отличий ИИ от людей широк и, видимо, будет еще расширяться по результатам новых исследований.
• Но и единственного когнитивного подобия – владения нашим языком, - для ИИ будет, скорее всего, достаточно для достижения интеллектуально превосходства над людьми в широчайшем перечне областей.
Ибо, как писал Л.Витгенштейн, “язык - это «форма жизни»”… общая для людей и ИИ, - добавлю я от себя.
Подробней:
- популярно https://www.livescience.com/health/neuroscience/traumatic-memories-are-processed-differently-in-ptsd
- научно https://www.nature.com/articles/s41593-023-01483-5
#ИИ #Язык #LLM
Это альтернативная когнитивная сущность принципиально отличает нас от ИИ.
Опубликованное в Nature Neuroscience исследование Йельского университета – это холодный душ для исследователей генеративного ИИ, полагающихся на его, хотя бы частичный, антропоморфизм (мол, это что-то типа самолета, похожего на птицу, но летающего с неподвижными крыльями).
Ведь можно бесконечно спорить, понимает ли большая языковая модель или нет, мыслит ли она или нет, способна ли на волевое действие или нет …, ибо все эти понятия расплывчаты и эфемерны. И пока нет даже гипотез, как эти феномены инструментально анализировать.
И тут вдруг исследователи из Йеля выкатывают инструментальное исследования (фМРТ + распознавание паттернов с помощью машинного обучения), из которого следует, что:
• травматические воспоминания людей – это вовсе не их память, типа обычных веселых, грустных или нейтральных воспоминаний о прошлом опыте людей, как-то и где-то записанных в мозге, подобно ячейкам памяти компьютеров, откуда их можно считывать по требованию;
• травматические воспоминания об ужасах войны, пережитом насилии и прочих корежущих душу кошмарах – это натуральные флешбэки, заставляющие не только сознание человека, но и все его тело снова переноситься (как бы на машине времени) в прошлое и заново переживать всю ту же душевную и физическую боль;
• отсюда все страшные последствия ПТСР - панические атаки, агрессивность, уход в себя, деформация личности, - возникающие у страдающих ПТСР в результате все повторяющихся и повторяющихся душевных и физических мучений, от которых нет спасения (как от платка, что снова и снова подавали Фриде, пока ее не избавила от этого ПТСР Маргарита);
• в отличие от памяти, у этих флешбэков и механизм иной, и способ обработки: память обрабатывается в мозге гиппокампом, а травматические флешбэки - задней поясной извилиной (областью мозга, обычно связанной с обработкой мыслей); порождаемые памятью и травматическими флешбэками паттерны мозговой активности абсолютно разные.
Наличие этой своеобразной «машины времени» в мозге людей, заставляющей всю его отелесненную сущность (а не только то, что мы называем «душой») заново и заново переносить весь спектр когда-то пережитых мучений, - это какой-то садистический трюк, придуманный эволюцией.
Зачем ей нужен этот садизм, науке еще предстоит объяснить.
Однако, наличие у людей альтернативной памяти когнитивной сущности можно считать установленным. И это убедительный аргумент против попыток антропоморфизации когнитивных механизмов ИИ.
• Спектр когнитивных отличий ИИ от людей широк и, видимо, будет еще расширяться по результатам новых исследований.
• Но и единственного когнитивного подобия – владения нашим языком, - для ИИ будет, скорее всего, достаточно для достижения интеллектуально превосходства над людьми в широчайшем перечне областей.
Ибо, как писал Л.Витгенштейн, “язык - это «форма жизни»”… общая для людей и ИИ, - добавлю я от себя.
Подробней:
- популярно https://www.livescience.com/health/neuroscience/traumatic-memories-are-processed-differently-in-ptsd
- научно https://www.nature.com/articles/s41593-023-01483-5
#ИИ #Язык #LLM
livescience.com
Traumatic memories are processed differently in PTSD
People with PTSD feel like they're reliving past experiences in the present. This may be tied to how the brain processes memories of those experiences.
1-й из Цукербринов хочет стать Гольденштерном.
На этом рисунке обновленный вчера «Индекс вычислительной вооруженности» мировых лидеров главной технологической гонки 21 века https://www.stateof.ai/compute
• вверху – число вычислительных кластеров на основе графических процессоров A100 от NVIDIA (лучшие в мире процессоры для высокопроизводительных вычислений на задачах класса ИИ)
• внизу - число вычислительных кластеров на основе графических процессоров H100 от NVIDIA (лучшие в мире процессоры для расчетов графики задач типа «метавселенной»)
Абсолютное первенство компании Цукерберга заставляет серьезно относиться к объявленным им планам https://bit.ly/3Sxt2Hz своего превращения из «одного из цукербринов» в единственного и несравненного «Гольденштерна» (полуолигарха-полубога, которому на Земле никто не указ).
#ИИ #Metaverse
На этом рисунке обновленный вчера «Индекс вычислительной вооруженности» мировых лидеров главной технологической гонки 21 века https://www.stateof.ai/compute
• вверху – число вычислительных кластеров на основе графических процессоров A100 от NVIDIA (лучшие в мире процессоры для высокопроизводительных вычислений на задачах класса ИИ)
• внизу - число вычислительных кластеров на основе графических процессоров H100 от NVIDIA (лучшие в мире процессоры для расчетов графики задач типа «метавселенной»)
Абсолютное первенство компании Цукерберга заставляет серьезно относиться к объявленным им планам https://bit.ly/3Sxt2Hz своего превращения из «одного из цукербринов» в единственного и несравненного «Гольденштерна» (полуолигарха-полубога, которому на Земле никто не указ).
#ИИ #Metaverse
Быть ли ядерной войне, - все больше зависит от алгоритмов.
«Принцип Златовласки» перестает работать в практике военных эскалаций.
ИИ сильно увеличивает шансы человечества самоистребиться путем ядерной войны.
Тогда как кибер-операции могут оказаться наиболее эффективным путем деэскалации военных конфликтов.
Согласно новому отчету Bloomberg, американские военные активизировали использование инструментов ИИ после атаки ХАМАС на Израиль 7 октября. Алгоритмы машинного обучения помогли Пентагону определить цели для более чем 85 воздушных ударов на Ближнем Востоке в этом месяце. Однако, по словам американских военных, люди в обязательном порядке проверяют целевые рекомендации систем ИИ. И окончательные решения о способах и времени нанесения ударов остаются исключительно за людьми [1].
Еще более многообещающим видится применение самых современных IT-технологий не только на оперативно-тактическом, но и на стратегическом уровне, вершиной которого является выбор оптимальной стратегии эскалации конфликтов.
Как пишут во 2й части отчета RAND «Managing Escalation» [2], существующий западный опыт войн основан на универсальном подходе к выбору стратегии эскалации конфликтов, называемом «Принцип Златовласки» (Goldilocks Challenge). Такое название отсылает к сказке «Три медведя», в которой девушка по имени Златовласка пробует три разные тарелки каши и выбирает ту, которая не слишком горячая и не слишком холодная, а в самый раз.
Концепция выбора «золотой середины» (“Sweet Spot”) интуитивно понимаема и применима к широкому кругу дисциплин. В области же выбора стратегии эскалации конфликтов она заключается в поиске точек для ударов или давления на соперника. Точки, находящиеся в «золотой середине», должны быть:
• достаточно ценны или чувствительны для соперника, чтобы ваши удары по ним склоняли его к нужным вам решениям или действиям;
• но все же не настолько ценны или чувствительны, чтобы ваши удары или давление на них спровоцировало соперника на неприемлемую для вас эскалацию (включая потенциальное использование ядерного оружия).
Происходящий колоссальный прогресс IT–технологий существенно затрудняет для военных и политиков использование старых привычных подходов к разруливанию и эскалации конфликтов (о чем пишут в 1й (закрытой) части этого отчета [2]).
Выражается это в следующем:
1. Границы «золотой середины» становятся «текучими» (постоянно меняются в непредсказуемом направлении).
2. В отдельных точках внутри области «золой середины» вдруг возникают «кротовые норы» - мгновенные переходы в зону неприемлемой эскалации (включая потенциальное использование ядерного оружия).
3. Временные рамки существования конкретной «золотой середины» становятся непредсказуемы (вот она была, а вот уже и нет).
Другим удивительным следствием усложнения IT–технологий, используемых при выборе и реализации стратегий эскалации конфликтов, является значительная непредсказуемость оказываемого ими влияния и на процесс выбора, и на результаты реализации стратегий.
Вот два наиболее ярких характерных примера.
✔️ Использование широкого спектра кибер-операций (через кибер-пространство наносящих противнику военный, материальный, информационный, политический, социальный или психологический ущерб) зачастую не только не способствует эскалации военных конфликтов, но и стабилизируют ситуацию, предоставляя возможности избежать дорогостоящих, затяжных конфликтов [3]
✔️ Использование автономных ИИ-агентов на основе генеративных моделей (в частности, GPT-4, GPT-3.5, Claude 2, Llama-2 (70B)) резко увеличивает шансы эскалации конфликтов (включая использование ядерного оружия в каждом 3ем конфликте), демонстрируя при этом труднопредсказуемые формы и паттерны эскалации конфликтов [4].
#Война #ИИ
0 https://telegra.ph/file/be8b1707bc07d2ce05652.jpg
1 https://bit.ly/3wA0dmz
2 https://bit.ly/4bQ9erM
3 https://bit.ly/49QbMUV
4 https://arxiv.org/abs/2401.03408
«Принцип Златовласки» перестает работать в практике военных эскалаций.
ИИ сильно увеличивает шансы человечества самоистребиться путем ядерной войны.
Тогда как кибер-операции могут оказаться наиболее эффективным путем деэскалации военных конфликтов.
Согласно новому отчету Bloomberg, американские военные активизировали использование инструментов ИИ после атаки ХАМАС на Израиль 7 октября. Алгоритмы машинного обучения помогли Пентагону определить цели для более чем 85 воздушных ударов на Ближнем Востоке в этом месяце. Однако, по словам американских военных, люди в обязательном порядке проверяют целевые рекомендации систем ИИ. И окончательные решения о способах и времени нанесения ударов остаются исключительно за людьми [1].
Еще более многообещающим видится применение самых современных IT-технологий не только на оперативно-тактическом, но и на стратегическом уровне, вершиной которого является выбор оптимальной стратегии эскалации конфликтов.
Как пишут во 2й части отчета RAND «Managing Escalation» [2], существующий западный опыт войн основан на универсальном подходе к выбору стратегии эскалации конфликтов, называемом «Принцип Златовласки» (Goldilocks Challenge). Такое название отсылает к сказке «Три медведя», в которой девушка по имени Златовласка пробует три разные тарелки каши и выбирает ту, которая не слишком горячая и не слишком холодная, а в самый раз.
Концепция выбора «золотой середины» (“Sweet Spot”) интуитивно понимаема и применима к широкому кругу дисциплин. В области же выбора стратегии эскалации конфликтов она заключается в поиске точек для ударов или давления на соперника. Точки, находящиеся в «золотой середине», должны быть:
• достаточно ценны или чувствительны для соперника, чтобы ваши удары по ним склоняли его к нужным вам решениям или действиям;
• но все же не настолько ценны или чувствительны, чтобы ваши удары или давление на них спровоцировало соперника на неприемлемую для вас эскалацию (включая потенциальное использование ядерного оружия).
Происходящий колоссальный прогресс IT–технологий существенно затрудняет для военных и политиков использование старых привычных подходов к разруливанию и эскалации конфликтов (о чем пишут в 1й (закрытой) части этого отчета [2]).
Выражается это в следующем:
1. Границы «золотой середины» становятся «текучими» (постоянно меняются в непредсказуемом направлении).
2. В отдельных точках внутри области «золой середины» вдруг возникают «кротовые норы» - мгновенные переходы в зону неприемлемой эскалации (включая потенциальное использование ядерного оружия).
3. Временные рамки существования конкретной «золотой середины» становятся непредсказуемы (вот она была, а вот уже и нет).
Другим удивительным следствием усложнения IT–технологий, используемых при выборе и реализации стратегий эскалации конфликтов, является значительная непредсказуемость оказываемого ими влияния и на процесс выбора, и на результаты реализации стратегий.
Вот два наиболее ярких характерных примера.
✔️ Использование широкого спектра кибер-операций (через кибер-пространство наносящих противнику военный, материальный, информационный, политический, социальный или психологический ущерб) зачастую не только не способствует эскалации военных конфликтов, но и стабилизируют ситуацию, предоставляя возможности избежать дорогостоящих, затяжных конфликтов [3]
✔️ Использование автономных ИИ-агентов на основе генеративных моделей (в частности, GPT-4, GPT-3.5, Claude 2, Llama-2 (70B)) резко увеличивает шансы эскалации конфликтов (включая использование ядерного оружия в каждом 3ем конфликте), демонстрируя при этом труднопредсказуемые формы и паттерны эскалации конфликтов [4].
#Война #ИИ
0 https://telegra.ph/file/be8b1707bc07d2ce05652.jpg
1 https://bit.ly/3wA0dmz
2 https://bit.ly/4bQ9erM
3 https://bit.ly/49QbMUV
4 https://arxiv.org/abs/2401.03408
Очень скоро война превратится в 5=ю казнь апокалипсиса.
Против умной «саранчи в железных нагрудниках» все бессильно.
«И грудь у неё была, словно железная броня, а шум её крыльев был подобен грохоту множества колесниц, влекомых скакунами, рвущимися в бой.» Откровение 9:7—9)
По Библии, пятой казнью апокалипсиса будет «саранча в железных нагрудниках», против которой никто и ничто не устоит.
В технологическом переложении 20-го века непобедимость роя «железной саранчи» прекрасно описал Станислав Лем в романе «Непобедимый». Там даже самый мощный робот космического корабля со знаковым именем «Непобедимый», вооружённый системой силовых полей и сферическим излучателем антиматерии, оказался бессилен перед миллиардным роем крохотных летающих роботов.
В современном переложении об этом пишут Эллиот Акерман и адмирал Джеймс Ставридис:
• в формате эссе «Рои беспилотников изменят баланс военной мощи» [1]
• в формате романа «2054», в котором они размышляют о многих аспектах и роли ИИ в будущих военных конфликтах [2].
Ключевая идея этих авторов проста и безотбойна – сочетание роя дронов с ИИ кардинально меняет ход боя.
«По своей сути ИИ — это технология, основанная на распознавании образов. В военной теории взаимодействие между распознаванием образов и принятием решений известно как цикл НОРД — наблюдать, ориентироваться, решать, действовать. Теория петли (цикла) НОРД, разработанная в 1950-х годах летчиком-истребителем ВВС Джоном Бойдом, утверждает, что сторона в конфликте, которая сможет быстрее пройти через петлю НОРД, будет обладать решающим преимуществом на поле боя».
Для максимально быстрого прохождения петли НОРД нужно автономное и адаптивное оружие.
• Промышленные роботы являются примером автономных, но неадаптивных машин: они неоднократно выполняют одну и ту же последовательность действий.
• И наоборот, беспилотные дроны являются примером адаптивных, но неавтономных машин: они демонстрируют адаптивные возможности своих удаленных людей-операторов.
Рой дронов столь же адаптивен, но неавтономен, как и единственный дрон. Но для дрона-одиночки эта проблема решается его связкой с оператором (или примитивизацией функций). А для роя дронов такого числа операторов не напасешься (и функции упрощать не хочется). Но невозможно запустить тысячи автономных дронов, пилотируемых отдельными людьми. А вычислительные возможности ИИ делают такие рои возможными.
Если роем будет управлять ИИ, проблема адаптивности и автономности роя более не существует. Связка роя и ИИ станет самым быстрым исполнителем прохождения петли НОРД.
Акерман и Ставридис пишут:
«Это изменит ведение войны. Гонка будет вестись не за лучшие платформы, а за лучший ИИ, управляющий этими платформами. Это война циклов НОРД, рой против роя. Победит та сторона, которая разработает систему принятия решений на основе ИИ, способную опередить противника. Война движется к конфликту "мозг против мозга"»
И оба мозга будут электронные, - добавлю я от себя.
P.S. В одном Аккерман и Ставридис, имхо, ошибаются:
• Рои дронов с ИИ – это лишь ближняя перспектива (т.н. ПЖРы – полуживые роботы [3])
• В 2054, про который пишется в романе, ПЖР уже уступят место еще более интеллектуально продвинутому «жидкому мозгу» [4]
#БПЛА #Война #ИИ #Роботы
1 https://www.wsj.com/tech/drone-swarms-are-about-to-change-the-balance-of-military-power-e091aa6f
2 https://www.penguinrandomhouse.com/books/696977/2054-by-elliot-ackerman-and-admiral-james-stavridis/
3 https://yangx.top/theworldisnoteasy/454
4 https://yangx.top/theworldisnoteasy/654
Против умной «саранчи в железных нагрудниках» все бессильно.
«И грудь у неё была, словно железная броня, а шум её крыльев был подобен грохоту множества колесниц, влекомых скакунами, рвущимися в бой.» Откровение 9:7—9)
По Библии, пятой казнью апокалипсиса будет «саранча в железных нагрудниках», против которой никто и ничто не устоит.
В технологическом переложении 20-го века непобедимость роя «железной саранчи» прекрасно описал Станислав Лем в романе «Непобедимый». Там даже самый мощный робот космического корабля со знаковым именем «Непобедимый», вооружённый системой силовых полей и сферическим излучателем антиматерии, оказался бессилен перед миллиардным роем крохотных летающих роботов.
В современном переложении об этом пишут Эллиот Акерман и адмирал Джеймс Ставридис:
• в формате эссе «Рои беспилотников изменят баланс военной мощи» [1]
• в формате романа «2054», в котором они размышляют о многих аспектах и роли ИИ в будущих военных конфликтах [2].
Ключевая идея этих авторов проста и безотбойна – сочетание роя дронов с ИИ кардинально меняет ход боя.
«По своей сути ИИ — это технология, основанная на распознавании образов. В военной теории взаимодействие между распознаванием образов и принятием решений известно как цикл НОРД — наблюдать, ориентироваться, решать, действовать. Теория петли (цикла) НОРД, разработанная в 1950-х годах летчиком-истребителем ВВС Джоном Бойдом, утверждает, что сторона в конфликте, которая сможет быстрее пройти через петлю НОРД, будет обладать решающим преимуществом на поле боя».
Для максимально быстрого прохождения петли НОРД нужно автономное и адаптивное оружие.
• Промышленные роботы являются примером автономных, но неадаптивных машин: они неоднократно выполняют одну и ту же последовательность действий.
• И наоборот, беспилотные дроны являются примером адаптивных, но неавтономных машин: они демонстрируют адаптивные возможности своих удаленных людей-операторов.
Рой дронов столь же адаптивен, но неавтономен, как и единственный дрон. Но для дрона-одиночки эта проблема решается его связкой с оператором (или примитивизацией функций). А для роя дронов такого числа операторов не напасешься (и функции упрощать не хочется). Но невозможно запустить тысячи автономных дронов, пилотируемых отдельными людьми. А вычислительные возможности ИИ делают такие рои возможными.
Если роем будет управлять ИИ, проблема адаптивности и автономности роя более не существует. Связка роя и ИИ станет самым быстрым исполнителем прохождения петли НОРД.
Акерман и Ставридис пишут:
«Это изменит ведение войны. Гонка будет вестись не за лучшие платформы, а за лучший ИИ, управляющий этими платформами. Это война циклов НОРД, рой против роя. Победит та сторона, которая разработает систему принятия решений на основе ИИ, способную опередить противника. Война движется к конфликту "мозг против мозга"»
И оба мозга будут электронные, - добавлю я от себя.
P.S. В одном Аккерман и Ставридис, имхо, ошибаются:
• Рои дронов с ИИ – это лишь ближняя перспектива (т.н. ПЖРы – полуживые роботы [3])
• В 2054, про который пишется в романе, ПЖР уже уступят место еще более интеллектуально продвинутому «жидкому мозгу» [4]
#БПЛА #Война #ИИ #Роботы
1 https://www.wsj.com/tech/drone-swarms-are-about-to-change-the-balance-of-military-power-e091aa6f
2 https://www.penguinrandomhouse.com/books/696977/2054-by-elliot-ackerman-and-admiral-james-stavridis/
3 https://yangx.top/theworldisnoteasy/454
4 https://yangx.top/theworldisnoteasy/654
WSJ
Essay | Drone Swarms Are About to Change the Balance of Military Power
On today’s battlefields, drones are a manageable threat. When hundreds of them can be harnessed to AI technology, they will become a tool of conquest.
У людей спектр взглядов по вопросам экономики и свобод широк и разнообразен: от либеральных левых Ганди и Хомского до авторитарных правых Пиночета и Тэтчер, от авторитарных левых Сталина и Мао до либеральных правых Хайека и Айн Рэнд.
• Как получилось, что у другого носителя высшего интеллекта на Земле – ИИ-чатботов на основе больших языковых моделей (типа ChatGPT), – все сложилось иначе?
• Почему все ИИ-чатботы – либеральные левые, со взглядами где-то в области между Кропоткиным и Хомским и между Берни Сандерсом и Нельсоном Мандела?
• И что теперь из этого последует для человечества?
Размышления над этими тремя вопросами сподвигли меня написать сей лонгрид. Но прежде, чем мы рассмотрим текущее состояние дел на март 2024, нам нужно вернуться на год раньше, когда новый техноинспирированный тренд только проявился в инфосфере человечества.
Год назад мною был опубликован прогноз о неотвратимости полевения мира под влиянием левых пристрастий ИИ-чатботов. В пользу этого прогноза тогда имелись лишь данные эксплуатации единственного ИИ-чатбота (ChatGPT) всего лишь за три месяца с начала его открытого запуска.
Спустя год можно расставлять точки над i: к сожалению, прогноз оказался верным.
Ибо теперь в его пользу говорят данные мониторинга предубеждений 23-х известных западных ИИ-чатботов, эксплуатируемых от нескольких месяцев до более года.
Этих данных теперь достаточно, чтобы:
• познакомиться с интереснейшей статистикой и поразительными примерами лево-либеральных «взглядов» разных ИИ-чатботов;
• сравнить степень их лево-либеральности;
• и оценить динамику усугубления их политических, экономических и социальных предубеждений.
Но начну я с объяснения, почему существующий в мире далеко не первый год тренд либерального полевения вдруг резко зацементировался именно в 2023.
Продолжить чтение этого лонгрида можно на Patreon и Boosty, где перечисленные выше вопросы рассмотрены подробно и - как говорил Буратино, - «с ччччудесными картинками и большими буквами» (а заодно и подписаться на этот канал).
Картинка поста https://telegra.ph/file/aa99d9d42d09cadc5aa6a.jpg
Ссылки:
https://boosty.to/theworldisnoteasy/posts/29f04d4f-7b89-4128-9f94-9173284b5202
https://www.patreon.com/posts/pandemiia-101161491
#АлгокогнитивнаяКультура #ИИ #LLM #КогнитивныеИскажения #ПолитическаяПредвзятость
• Как получилось, что у другого носителя высшего интеллекта на Земле – ИИ-чатботов на основе больших языковых моделей (типа ChatGPT), – все сложилось иначе?
• Почему все ИИ-чатботы – либеральные левые, со взглядами где-то в области между Кропоткиным и Хомским и между Берни Сандерсом и Нельсоном Мандела?
• И что теперь из этого последует для человечества?
Размышления над этими тремя вопросами сподвигли меня написать сей лонгрид. Но прежде, чем мы рассмотрим текущее состояние дел на март 2024, нам нужно вернуться на год раньше, когда новый техноинспирированный тренд только проявился в инфосфере человечества.
Год назад мною был опубликован прогноз о неотвратимости полевения мира под влиянием левых пристрастий ИИ-чатботов. В пользу этого прогноза тогда имелись лишь данные эксплуатации единственного ИИ-чатбота (ChatGPT) всего лишь за три месяца с начала его открытого запуска.
Спустя год можно расставлять точки над i: к сожалению, прогноз оказался верным.
Ибо теперь в его пользу говорят данные мониторинга предубеждений 23-х известных западных ИИ-чатботов, эксплуатируемых от нескольких месяцев до более года.
Этих данных теперь достаточно, чтобы:
• познакомиться с интереснейшей статистикой и поразительными примерами лево-либеральных «взглядов» разных ИИ-чатботов;
• сравнить степень их лево-либеральности;
• и оценить динамику усугубления их политических, экономических и социальных предубеждений.
Но начну я с объяснения, почему существующий в мире далеко не первый год тренд либерального полевения вдруг резко зацементировался именно в 2023.
Продолжить чтение этого лонгрида можно на Patreon и Boosty, где перечисленные выше вопросы рассмотрены подробно и - как говорил Буратино, - «с ччччудесными картинками и большими буквами» (а заодно и подписаться на этот канал).
Картинка поста https://telegra.ph/file/aa99d9d42d09cadc5aa6a.jpg
Ссылки:
https://boosty.to/theworldisnoteasy/posts/29f04d4f-7b89-4128-9f94-9173284b5202
https://www.patreon.com/posts/pandemiia-101161491
#АлгокогнитивнаяКультура #ИИ #LLM #КогнитивныеИскажения #ПолитическаяПредвзятость
Март 2024 войдет в историю двумя открытиями в области интеллектуальных систем.
Сформулированы «закон Ома» и «закон Джоуля — Ленца» для интеллекта людей и машин.
Так уж удивительно получилось в области ИИ. Инженеры сумели смастерить крайне важное практическое изобретение еще до того, как были открыты и сформулированы фундаментальные научные законы в основе не только этого, но и сотен других будущих изобретений.
Как если бы сначала была создана электрическая лампочка, и лишь потом открыты законы Ома и Джоуля — Ленца.
Такими «электрическими лампочками» в области ИИ стали появившиеся год назад в массовом применении большие языковые модели (LLM).
• С одной стороны, они произвели революцию в ИИ, продемонстрировав в 2023 колоссальный скачок способностей искусственных интеллектуальных систем до уровня людей.
• С другой же – не прояснив ни на йоту того, каким образом эти способности возникают: ни у машин, ни у людей.
Т.е. «электролампочки в области ИИ» появились, а как и почему они светят – оставалось лишь гадать в рамках непроверяемых версий.
Но все изменилось несколько дней назад с выходом двух фундаментальных научных работ, способных стать, своего рода, законом Ома и законом Джоуля — Ленца в области интеллектуальных систем (причем и людей, и машин).
✔️ Первая работа (Патрик Макмиллен и Майкл Левин «Коллективный разум: Объединяющая концепция для интеграции биологии в различных масштабах и субстратах») вышла 28 марта [1].
✔️ Другая работа (Карл Фристон и коллектив авторов «Разделяемые (общие) протенции в многоагентном активном выводе») вышла днем позже 29 марта [2].
Про обе эти работы будет написано множество лонгридов (в том числе, ЕБЖ, и мною). Но обе они столь фундаментально меняют основы основ научного понимания интеллекта и разума в любых их проявлениях (человеческом и машинном, смертном и бессмертном, биологическом и не только), что сначала эти работы нужно долго и внимательно читать, перечитывать и обдумывать. И лишь потом начинать их комментировать, соглашаться с ними или критиковать.
Поэтому сейчас скажу о них лишь следующее (почему я думаю, что эти 2 работы через 10-15 лет будут считаться законом Ома и законом Джоуля — Ленца в области интеллектуальных систем.
• Работа Макмиллена и Левина, на экспериментальной базе клеточной биологии и биологии развития предлагает теоретический фреймворк новой научной области - разнообразный интеллект. Это обширный спектр способностей к решению проблем в новых субстратах и на нетрадиционных пространственно-временных масштабах. Из-за многомасштабной архитектуры компетенций жизни фундаментальным аспектом такого интеллекта является коллективное поведение: все интеллекты, по-видимому, состоят из частей, соединенных механизмами, реализующими политику, которая связывает компетентные компоненты в кооперативную (и конкурентную) вычислительную среду, решающую проблемы в новых пространствах и на более высоких масштабах.
• Работа Фристона и Со объединяет идеи философии. биологии и математики для объяснения того, как общие цели и коллективный разум могут возникать в результате взаимодействия отдельных интеллектуальных агентов. Центральное место в предложенной авторами теоретической структуре занимает концепция «совместных протенций». Протенции — это акты проецирования на будущее приобретенного знания. А «совместные протенций» - это взаимно согласованные ожидания относительно будущих состояний и действий, которые позволяют агентам координировать свое поведение для достижения общих целей.
Обе работы объединяет общее представление об интеллекте, как роевом феномене. Как в стае птиц, каждая птица постоянно корректирует свои движения в зависимости от того, что делают другие птицы. При этом им не нужен общий план или лидер, говорящий, что делать — он естественным образом формируется, следуя простым правилам из внимания на своих соседей.
1 https://www.nature.com/articles/s42003-024-06037-4
2 https://www.mdpi.com/1099-4300/26/4/303
#ИИ #Разум #КоллективныйИнтеллект
Сформулированы «закон Ома» и «закон Джоуля — Ленца» для интеллекта людей и машин.
Так уж удивительно получилось в области ИИ. Инженеры сумели смастерить крайне важное практическое изобретение еще до того, как были открыты и сформулированы фундаментальные научные законы в основе не только этого, но и сотен других будущих изобретений.
Как если бы сначала была создана электрическая лампочка, и лишь потом открыты законы Ома и Джоуля — Ленца.
Такими «электрическими лампочками» в области ИИ стали появившиеся год назад в массовом применении большие языковые модели (LLM).
• С одной стороны, они произвели революцию в ИИ, продемонстрировав в 2023 колоссальный скачок способностей искусственных интеллектуальных систем до уровня людей.
• С другой же – не прояснив ни на йоту того, каким образом эти способности возникают: ни у машин, ни у людей.
Т.е. «электролампочки в области ИИ» появились, а как и почему они светят – оставалось лишь гадать в рамках непроверяемых версий.
Но все изменилось несколько дней назад с выходом двух фундаментальных научных работ, способных стать, своего рода, законом Ома и законом Джоуля — Ленца в области интеллектуальных систем (причем и людей, и машин).
✔️ Первая работа (Патрик Макмиллен и Майкл Левин «Коллективный разум: Объединяющая концепция для интеграции биологии в различных масштабах и субстратах») вышла 28 марта [1].
✔️ Другая работа (Карл Фристон и коллектив авторов «Разделяемые (общие) протенции в многоагентном активном выводе») вышла днем позже 29 марта [2].
Про обе эти работы будет написано множество лонгридов (в том числе, ЕБЖ, и мною). Но обе они столь фундаментально меняют основы основ научного понимания интеллекта и разума в любых их проявлениях (человеческом и машинном, смертном и бессмертном, биологическом и не только), что сначала эти работы нужно долго и внимательно читать, перечитывать и обдумывать. И лишь потом начинать их комментировать, соглашаться с ними или критиковать.
Поэтому сейчас скажу о них лишь следующее (почему я думаю, что эти 2 работы через 10-15 лет будут считаться законом Ома и законом Джоуля — Ленца в области интеллектуальных систем.
• Работа Макмиллена и Левина, на экспериментальной базе клеточной биологии и биологии развития предлагает теоретический фреймворк новой научной области - разнообразный интеллект. Это обширный спектр способностей к решению проблем в новых субстратах и на нетрадиционных пространственно-временных масштабах. Из-за многомасштабной архитектуры компетенций жизни фундаментальным аспектом такого интеллекта является коллективное поведение: все интеллекты, по-видимому, состоят из частей, соединенных механизмами, реализующими политику, которая связывает компетентные компоненты в кооперативную (и конкурентную) вычислительную среду, решающую проблемы в новых пространствах и на более высоких масштабах.
• Работа Фристона и Со объединяет идеи философии. биологии и математики для объяснения того, как общие цели и коллективный разум могут возникать в результате взаимодействия отдельных интеллектуальных агентов. Центральное место в предложенной авторами теоретической структуре занимает концепция «совместных протенций». Протенции — это акты проецирования на будущее приобретенного знания. А «совместные протенций» - это взаимно согласованные ожидания относительно будущих состояний и действий, которые позволяют агентам координировать свое поведение для достижения общих целей.
Обе работы объединяет общее представление об интеллекте, как роевом феномене. Как в стае птиц, каждая птица постоянно корректирует свои движения в зависимости от того, что делают другие птицы. При этом им не нужен общий план или лидер, говорящий, что делать — он естественным образом формируется, следуя простым правилам из внимания на своих соседей.
1 https://www.nature.com/articles/s42003-024-06037-4
2 https://www.mdpi.com/1099-4300/26/4/303
#ИИ #Разум #КоллективныйИнтеллект
Nature
Collective intelligence: A unifying concept for integrating biology across scales and substrates
Communications Biology - A Perspective on how the tools of behavioral science and the emerging field of diverse intelligence help to understand decision-making of cellular collectives in...
Инфорги, киборги, роботы, AGI и когнитивная эволюция
Подкаст «Ноосфера» #070
Когнитивная эволюция, приведшая человечество в 21 веке к превращающей людей в инфоргов кардинальной трансформации многотысячелетней культуры Homo sapiens, - это тема, о которой мною уже написано и наговорено немало.
Однако глубокое и детальное погружение в эту тему в форме полуторачасового диалога у меня случилось лишь теперь – в беседе с Сергеем Суховым, автором самого крупного TG-канала о прикладной философии @stoicstrategy и личного журнала @sukhovjournal.
https://www.youtube.com/watch?v=PzTH1KY6nSY
Тем моим читателям, кто захочет погрузиться в эту тему еще подробней, доступны лежащих в открытом доступе посты моего канала «Малоизвестное интересное» с тэгами: #АлгокогнитивнаяКультура #Инфорги #Разум #БудущееHomo #ЭволюцияЧеловека #УскорениеЭволюции
Но поскольку этих постов несколько сотен (чего хватило бы на несколько книг 😊), здесь моя рекомендация по подборке ключевых постов, достаточной для более полного погружения в тему.
https://telegra.ph/Inforgi-kiborgi-roboty-AGI-i-kognitivnaya-ehvolyuciya-04-02
Ну а тем, кто хотел бы и дальше читать мои лонгриды на эту тему, имеет смысл подписаться на «Малоизвестное интересное» на платформах Patreon и Boosty (где по этой теме скоро будут опубликованы новые интереснейшие лонгриды: про связь больших языковых моделей и инопланетных цивилизаций, про 1-ю мировую технорелигиозную войну пяти новых технорелигий и т.д.)
https://www.patreon.com/theworldisnoteasy
https://boosty.to/theworldisnoteasy
Подкаст «Ноосфера» #070
Когнитивная эволюция, приведшая человечество в 21 веке к превращающей людей в инфоргов кардинальной трансформации многотысячелетней культуры Homo sapiens, - это тема, о которой мною уже написано и наговорено немало.
Однако глубокое и детальное погружение в эту тему в форме полуторачасового диалога у меня случилось лишь теперь – в беседе с Сергеем Суховым, автором самого крупного TG-канала о прикладной философии @stoicstrategy и личного журнала @sukhovjournal.
https://www.youtube.com/watch?v=PzTH1KY6nSY
Тем моим читателям, кто захочет погрузиться в эту тему еще подробней, доступны лежащих в открытом доступе посты моего канала «Малоизвестное интересное» с тэгами: #АлгокогнитивнаяКультура #Инфорги #Разум #БудущееHomo #ЭволюцияЧеловека #УскорениеЭволюции
Но поскольку этих постов несколько сотен (чего хватило бы на несколько книг 😊), здесь моя рекомендация по подборке ключевых постов, достаточной для более полного погружения в тему.
https://telegra.ph/Inforgi-kiborgi-roboty-AGI-i-kognitivnaya-ehvolyuciya-04-02
Ну а тем, кто хотел бы и дальше читать мои лонгриды на эту тему, имеет смысл подписаться на «Малоизвестное интересное» на платформах Patreon и Boosty (где по этой теме скоро будут опубликованы новые интереснейшие лонгриды: про связь больших языковых моделей и инопланетных цивилизаций, про 1-ю мировую технорелигиозную войну пяти новых технорелигий и т.д.)
https://www.patreon.com/theworldisnoteasy
https://boosty.to/theworldisnoteasy
YouTube
Сергей Карелов: Инфорги, киборги, роботы, AGI и когнитивная эволюция | Подкаст «Ноосфера» #070
#ИИ #Инфорги #эволюция
Гость подкаста: Сергей Карелов - независимый исследователь и консультант, кандидат наук, экс топ-менеджер IBM, Silicon Graphics (SGI), Cray Research, сооснователь Witology, ведущий авторского канала «Малоизвестное интересное» (Th…
Гость подкаста: Сергей Карелов - независимый исследователь и консультант, кандидат наук, экс топ-менеджер IBM, Silicon Graphics (SGI), Cray Research, сооснователь Witology, ведущий авторского канала «Малоизвестное интересное» (Th…
Китайский «Щит Зевса».
Что содержат утечки секретных военных материалов в эпоху ИИ.
Еще 70 лет назад единичные утечки секретных военных материалов содержали карты военных объектов и чертежи новых вооружений противника.
10 лет назад, с приходом эпохи Интернета, утечки стали массовыми и включали в себя широкий спектр документов (погуглите, например, «Иракское досье» - 292 тыс документов).
В 2020-х интеграция ИИ в военный потенциал стала нормой для крупных военных держав по всему миру. И потому утечки секретных военных материалов кардинально поменяли свой характер.
✔️ Теперь наиболее ценные утечки содержат не документы, а наборы данных для обучения ИИ.
Вот новейший характерный пример – утекший в сеть китайский относительно небольшой набор данных Чжоусидун (переводится «Щит Зевса» или «Эгида» - мифическая могущественная сила, обладающая волшебными защитными свойствами).
Набор содержит «608 камерных и спутниковых фото американских эсминцев класса Arleigh Burke, а также других эсминцев и фрегатов союзников США" с ограничивающими рамками, нарисованными вокруг "радарных систем кораблей, являющихся частью боевой системы Aegis ... Ограничивающие рамки нарисованы вокруг радаров SPY на надстройке, один на левом борту и один на правом борту, а также вокруг вертикальных пусковых установок, расположенных ближе к носу и корме корабля".
Эти цитаты из только что опубликованной совместной работы исследователей Berkeley Risk and Security Lab и Berkeley AI Research Lab, озаглавленной «Open-Source Assessments of AI Capabilities: The Proliferation of AI Analysis Tools, Replicating Competitor Models, and the Zhousidun Dataset».
Авторы исследования обучили на этом наборе модель YOLOv8, а затем проверили ее успешность при идентификации радиолокационных изображений на кораблях для задачи нацеливания на них.
И хотя этот набор мал, проведенное исследование показывает, что обучать даже относительно небольшую открытую модель выявлять цели, а потом супер-точно наводить на них средства уничтожения, - хорошо решаемая практическая задача.
Военным же в таком случае можно будет целиком положиться на ИИ, который и цель выберет сам, и наведет на нее ракету.
Если же выбор цели окажется ошибочным, - ничего страшного. Значит ИИ просто плохо учили и надо переучить. Ведь и с людьми такое случается.
Короче, жуть ((
Несколько из 608 снимков набора данных https://telegra.ph/file/ffc419cb79d805bfa12fd.jpg
Набор данных и модель (если еще не прикрыли) https://universe.roboflow.com/shanghaitech-faxfj/zhousidun_model2
Исследование https://arxiv.org/pdf/2405.12167v1
#ИИ #Война #АвтономноеОружие
Что содержат утечки секретных военных материалов в эпоху ИИ.
Еще 70 лет назад единичные утечки секретных военных материалов содержали карты военных объектов и чертежи новых вооружений противника.
10 лет назад, с приходом эпохи Интернета, утечки стали массовыми и включали в себя широкий спектр документов (погуглите, например, «Иракское досье» - 292 тыс документов).
В 2020-х интеграция ИИ в военный потенциал стала нормой для крупных военных держав по всему миру. И потому утечки секретных военных материалов кардинально поменяли свой характер.
✔️ Теперь наиболее ценные утечки содержат не документы, а наборы данных для обучения ИИ.
Вот новейший характерный пример – утекший в сеть китайский относительно небольшой набор данных Чжоусидун (переводится «Щит Зевса» или «Эгида» - мифическая могущественная сила, обладающая волшебными защитными свойствами).
Набор содержит «608 камерных и спутниковых фото американских эсминцев класса Arleigh Burke, а также других эсминцев и фрегатов союзников США" с ограничивающими рамками, нарисованными вокруг "радарных систем кораблей, являющихся частью боевой системы Aegis ... Ограничивающие рамки нарисованы вокруг радаров SPY на надстройке, один на левом борту и один на правом борту, а также вокруг вертикальных пусковых установок, расположенных ближе к носу и корме корабля".
Эти цитаты из только что опубликованной совместной работы исследователей Berkeley Risk and Security Lab и Berkeley AI Research Lab, озаглавленной «Open-Source Assessments of AI Capabilities: The Proliferation of AI Analysis Tools, Replicating Competitor Models, and the Zhousidun Dataset».
Авторы исследования обучили на этом наборе модель YOLOv8, а затем проверили ее успешность при идентификации радиолокационных изображений на кораблях для задачи нацеливания на них.
И хотя этот набор мал, проведенное исследование показывает, что обучать даже относительно небольшую открытую модель выявлять цели, а потом супер-точно наводить на них средства уничтожения, - хорошо решаемая практическая задача.
Военным же в таком случае можно будет целиком положиться на ИИ, который и цель выберет сам, и наведет на нее ракету.
Если же выбор цели окажется ошибочным, - ничего страшного. Значит ИИ просто плохо учили и надо переучить. Ведь и с людьми такое случается.
Короче, жуть ((
Несколько из 608 снимков набора данных https://telegra.ph/file/ffc419cb79d805bfa12fd.jpg
Набор данных и модель (если еще не прикрыли) https://universe.roboflow.com/shanghaitech-faxfj/zhousidun_model2
Исследование https://arxiv.org/pdf/2405.12167v1
#ИИ #Война #АвтономноеОружие
В Рунете вирусится анализ ТГ-канала Кримсон Дайджест о «Голдман Сакс и Искусственном Интеллекте (и немного про капитализацию Nvidia)».
Имхо, авторы анализа порхают по кликбейтным вершкам новости, не опускаясь до ее корешков. А корешок этот прост, понятен и полезен для понимания (как у морковки для здоровья)).
Новый отчет Голдман Сакс [3] (он 3-й по счету вышел) следует читать в паре с отчетом их главного конкурента ЖПМорган [2] (он вышел 2-м). И при этом, держа в памяти предыдущий отчет Голдман Сакс, вышедший всего на месяц раньше [1] (опубликован 1-м).
Согласно этим отчетам:
• Отчет #1 - перспективы ИИ для экономики и вообще «очень позитивны»
• Отчет #2 - перспективы ИИ для экономики и вообще «большие и сияющие»
• Отчет #3 - перспективы ИИ для экономики и вообще «совсем не блестящие и сильно переоценены»
По прочтению всех 3х отчетов становится очевидно, что к инвест аналитике они имеют лишь условное отношение. И это всего лишь замаскированные под аналитические отчеты способы влияния на рынок со стороны быков и медведей. И проблема лишь в том, что Голдман Сакс и ЖПМорган никак не определятся, кто из них будут медведем, а кто быком.
— 13 мая Голдман Сакс отчетом #1 решил застолбить за собой место главного быка на ИИ рынках
— 23 мая ЖПМорган отчетом #2 попросил Голдман Сакс подвинуться на этом хлебном месте
— но не желающий делиться местом главного животного, Голдман Сакс всего через месяц отчетом #3 решил превратиться в медведя
Так что делать хоть какие-то серьезные выводы о перспективах ИИ-рынков (HW, SW, Services) на основе наблюдения за подковерной битвой быков и медведей я бы никому не советовал.
Картинка https://telegra.ph/file/e70dc925fbc66b236b1a1.jpg
1 https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/gs-research/gen-ai-too-much-spend-too-little-benefit/report.pdf
2 https://www.jpmorgan.com/insights/investing/investment-trends/how-to-invest-in-ais-next-phase
3 https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/AI-is-showing-very-positive-signs-of-boosting-gdp.html?ref=wheresyoured.at
#ИИ #Экономика
Имхо, авторы анализа порхают по кликбейтным вершкам новости, не опускаясь до ее корешков. А корешок этот прост, понятен и полезен для понимания (как у морковки для здоровья)).
Новый отчет Голдман Сакс [3] (он 3-й по счету вышел) следует читать в паре с отчетом их главного конкурента ЖПМорган [2] (он вышел 2-м). И при этом, держа в памяти предыдущий отчет Голдман Сакс, вышедший всего на месяц раньше [1] (опубликован 1-м).
Согласно этим отчетам:
• Отчет #1 - перспективы ИИ для экономики и вообще «очень позитивны»
• Отчет #2 - перспективы ИИ для экономики и вообще «большие и сияющие»
• Отчет #3 - перспективы ИИ для экономики и вообще «совсем не блестящие и сильно переоценены»
По прочтению всех 3х отчетов становится очевидно, что к инвест аналитике они имеют лишь условное отношение. И это всего лишь замаскированные под аналитические отчеты способы влияния на рынок со стороны быков и медведей. И проблема лишь в том, что Голдман Сакс и ЖПМорган никак не определятся, кто из них будут медведем, а кто быком.
— 13 мая Голдман Сакс отчетом #1 решил застолбить за собой место главного быка на ИИ рынках
— 23 мая ЖПМорган отчетом #2 попросил Голдман Сакс подвинуться на этом хлебном месте
— но не желающий делиться местом главного животного, Голдман Сакс всего через месяц отчетом #3 решил превратиться в медведя
Так что делать хоть какие-то серьезные выводы о перспективах ИИ-рынков (HW, SW, Services) на основе наблюдения за подковерной битвой быков и медведей я бы никому не советовал.
Картинка https://telegra.ph/file/e70dc925fbc66b236b1a1.jpg
1 https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/gs-research/gen-ai-too-much-spend-too-little-benefit/report.pdf
2 https://www.jpmorgan.com/insights/investing/investment-trends/how-to-invest-in-ais-next-phase
3 https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/AI-is-showing-very-positive-signs-of-boosting-gdp.html?ref=wheresyoured.at
#ИИ #Экономика
