✔️ Какви са актуалните възможности на изкуствения интелект за ускоряване и подобряване на работата ни? ✔️ Какви са предимствата и рисковете, които са свързани с работата с изкуствен интелект на този етап на развитието му? ✔️ Трябва ли да ни притеснява фактът, че в един момент изкуственият интелект ще прави неща, които ние не очакваме от него?
Отговорите на тези въпроси се съдържат в записа на събитието „Как изкуственият интелект ще промени живота ни?“, което се проведе на 15 май 2023г. в Русе.
Аудио файлът следва, по-долу ще откриете видеото и файловете от презентацията.
Във видеото по-долу ще разберете още:
-
- От колко години се развива AI, какво се случи до момента и защо имаме такъв пробив последните години?
- Какво точно се отключи последните 2-3 години?
- Какво означава общ (general) и какво генеративен (generative) изкуствен интелект?
- Слонът в стаята – AI Alignment.
- Запис на видеото от събитието.
- Слайдове от презентацията.
- Участници в дискусията.
От колко години се развива AI, какво се случи до момента и защо имаме такъв пробив последните години?
AI като концепция е още от 50-те години, на миналия век, когато използването на компютри започва да става достъпна технология за по-големите фирми. Тогава се е смятало, че едва ли не 80-те години, в рамките на 30 години, изкуственият интелект ще стигне тези нива, които в момента имаме. Разбира се, че няма достатъчно теоретична основа и подготовка, за да се стигне до тези нива. Освен това, изчислителната мощ не е достатъчна.
Това, което днес се случва е наслагване във времето на много неща.
Едно от тях е изчислителната мощ, която в момента имаме. Дори в телефоните си, в джобовете си. Другото, което носи голяма стойност, е научната общност, която натрупва знания последните 20 години и прави няколко пробивни открития. С тях водят началото си неща като невронни мрежи – нещо, което е било трудно за възприемане: как компютърът може да симулира човешкия мозък. Но това е едно от нещата, които откриват нови хоризонти от 60-те години насам. (1957 година е първата дефиниция за невронна мрежа.)
От там нататък страшно много се инвестира в това, да се получи смислена технология в изкуствения интелект. Най-вече фирми, които инвестират за подобряване на продуктите си, за по-добро потребителско изживяване и повече ефикасност в различни направления.
В контекста на Open AI, какво точно се отключи последните 2-3 години? Кое даде това приложение на AI и възможността да го използваме за ежедневни нужди?
Служители на Google през 2017 година публикуват един доклад, който се казва Attention is all you need.
В него се говори за нов вид използване на невронна мрежа, наречена Transformer / трансформатор. Това е GPT, което означава Generative Pre-trained Transformer. Generative /генеративен/ е много ключова дума – тя описва процесът на генериране на съдържание от изкуствения интелект.
Какво означава общ (general) и какво генеративен (generative) изкуствен интелект?
Това са две различни неща. General и generative / генеративен. Но и двата термина са в контекста на изкуствения интелект.
Генеративен (generative) изкуствен интелект
Генеративен означава, че при подаване на входни данни, реакцията на невронната мрежа е да генерира следващата логична последователност на тези данни. По-скоро статистически вярна или статистически релевантна последователност.
Невронната мрежа има много интересна особеност, тя се учи, първо минава през един период на обучение. Затова се казва Pre-trained (P от ChatGPT). Предварително тази мрежа се тренира. Тя установява съответни състояния на невроните вътре, така че като се подаде едно изречение, тя предвижда каква ще е следващата сричка или дума.
Речта се разделя на срички или по-точно на части от думи – токени. Това е начина по който изкуствения интелект смила или обработва информацията.
Езиковите модели анализират нашите въпроси в чата, разбиват ги на токени /думи, срички, препинателни знаци и др. и създават съдържание, което се доближава смислово и логически до очакваните отговори. Поради тази причина в платената версия на Chat GPT ще се плаща на база на токени – какво количество текст или друго генерирано съдържание получаваме от езиковите модели.
Токен се възприема като част от дума и когато имаме голям брой токени като информация, с която е тренирана мрежата, тя вече си прави семантични връзки, между съответните срички. И от там възможността да предсказва следващата сричка / токен. Изглежда банално и простичко, но всъщност при тренирането на една такава мрежа с такъв огромен обем от данни, почват да възникват много интересни връзки между тези токени, и се придобива впечатлението, че невронната мрежа има истински интелект.
Генеративен идва от това, че отговорът се генерира по такъв начин, на база на всички тези релации, по начина по който е бил трениран изкуствения интелект.
Общ (general) изкуствен интелект
Artificial general intelligence. Това е следващата стъпка, спорно е дали сме там или не, в която изкуственият интелект може да се използва за неограничен брой видове решаване на задачи.
Смесваме информация от различни области на живота, от поезия, до математика и физика, всичко това отново се обработва чрез огромни масиви от данни, и на база на свързване на всички тези области на човешкото познание, всъщност могат да възникнат много интересни модели и възможности, които до момента не са били налични.
Дженерал / General ще включи всичко, което съществува в нашия живот, като видове данни. Така изкуствения интелект може да бъде използван за всеки един аспект от нашия живот. И това не се отнася само до текстове – същият принцип на обработка на информация /трениране/ и автоматизирано генериране на ново съдържание ще се приложи за аудио, снимки, видео, медицински данни и др.
Това трябва ли да ни притеснява от гледна точка факта, че в един момент този изкуствен интелект ще достига до модели, закономерности, ще прави неща, които ние не очакваме от него?
Притесненията идват от скоростта, с която големите езикови модели се налагат от големите корпорации и новите рискове, които съпътстват всяка възникваща технология. Прилагането на изкуствения интелект следва да става контролирано и да се забави интегрирането му в големи софтуерни платформи и продукти. Потребителите трябва да знаят кога едно съдържание идва от езиковите модели, да проверяват източниците, чрез които са генерирани отговорите, и да внимават какво споделят с чатботовете, понеже всичко може да бъде използвано като данни за третиране на изкуствения интелект.
Има специално направление в работата с изкуствения интелект, която се нарича AI Alignment – Адаптиране на изкуствения интелект към човешките ценности и нужди, като се избягват изкривявания и рискове, свързани с невярна информация и т.н.
Още за това как изкуственият интелект ще промени живота ни, вижте във видеото:
За участниците в дискусията:
Емил Стоянов е съосновател и СТО на високо технологичната компания Recheck, която се занимава с адаптирането на блокчейн технологията към нуждите на различните бизнеси.
Неговата експертиза е в областта на блокчейн, софтуерна архитектура и изкуствен интелект. Изпълнил е технологични решения за водещи мултинационални компании.
Иван Белчев е IT специалист по професия, а по призвание организатор на инициативи в сферата на екологията, подобряването на градската среда, спорта и туризма. Народен представител от Русе. Основател на Ruse GO – клуб, който има за цел да подобри средата на живот на русенци чрез туризъм, спорт и еко дейности.
През активния сезон организира ежеседмични походи в Природен парк “Русенски Лом”. Всички негови действия са подкрепени от доброволци, вярващи в каузата му. Проектите му са носители на множество награди.
Емилиян Енев е председател на сдружение Startup Factory и предприемач в сферата на новите технологии.
Един от основателите е на блокчейн компанията Recheck, която се занимава с адаптирането на технологията към нуждите на различните бизнеси.
Емилиян е участвал в разработването на няколко онлайн проекта и дигитални продукта, като неговите силни страни са бизнес мениджмънт, онлайн маркетинг, създаване на съдържание, валидиране на идеи, стратегии за монетизация и ангажиране на клиенти.
За мястото:
Хабитати – споделено пространство за любители на апетитни печива, фермерски продукти, ароматно кафе и крафт бира.
ул. „Добри Немиров“ 11 в гр. Русе.
Similar articles
5 критични стъпки за киберзащита в НПО организациите, които не трябва да отлагате
Предлагаме ви 5 неотложни стъпки за киберзащита, които изпълнявани заедно, ще ви осигурат сигурност и спокойствие.
Триумф на „олимпийските игри“ по програмиране
Български студенти в Оксфордския университет, спечелиха исторически златен медал на престижната Международна олимпиада по програмиране за колежани (ICPC).
Блокчейн иновации в ерата на дигиталните регулации
Емилиян Енев – председател на Сдружение Startup Factory, бе поканен да вземе участие в панелната дискусия „Блокчейн иновации в ерата на дигиталните регулации“ на Финансовия форум, организиран от Капитал.
Организатор:
Startup Factory e организация с нестопанска цел, която работи от 2015 година за развитието на дигиталните и предприемачески умения на ученици, студенти и възрастни от Русе и за подобряване на предприемаческата екосистема в региона. Екипът организира обучения и тематични събития в три направления: ПРОГРАМИРАНЕ, ДИЗАЙН и ПРЕДПРИЕМАЧЕСТВО. Популяризира активно възможностите, които предоставят децентрализираните технологии и БЛОКЧЕЙН и тяхното приложение в бизнеса.
Партньори:
Фондация „Америка за България“ е независима, неправителствена и неполитическа американска благотворителна фондация, която работи в партньорство с български организации за укрепване на частния сектор и демократичните институции в страната.
Фондацията е плод на успеха на Българо- американския инвестиционен фонд (БАИФ), създаден през 1991 г. от Конгреса на САЩ с подкрепата на Американската агенция за международно развитие. За повече информация: us4bg.org.
ReCheck е един от пионерите в България, които разработват децентрализирани приложения върху блокчейн. Има множество с успешни пилотни проекти и клиенти зад гърба си. ReCheck Documents е последният продукт на компанията. Той позволява обмен на документи чрез високо ниво на сигурност, предоставено от децентрализирания модел на блокчейн.
