Штучний інтелект: Для чого це КІ-революція є найбільшим у історії людства революцією

Многі вважають ChatGPT лише ще однією вдосконаленням систем штучного інтелекту. Це цілком помилкове уявлення. Недавно відбулися чимало несподіванок, про які багато хто навіть не знає. Я сам, наприклад, здатний швидко створити декілька високопродуктивних систем штучного інтелекту та запустити їх на своїй власній техніці без необхідності інтернет-зв'язку.

У загальному

Цей матеріал відповідає на такі питання:

Що таке революція в галузі штучного інтелекту та на якій стадії вона знаходиться?
Відповідь: КІ-революція стосується швидкої розробки та вдосконалення штучної інтелекту, яка має глибокі наслідки для історії людства. Вона вже здійснена на рівні World Scope 3 з 5, де етапи 4 (матеріалізація КІ) і 5 (соціалізація) ще не досягнуті.
Як впливатиме революція штучного інтелекту на суспільство?
Відповідь: Кіберреволюція може призвести до того, що курси акцій будуть настільки добре передбачуваними, що ринок акцій у своїй сучасній формі перестане існувати.
Що є деякими прикладами застосування штучного інтелекту, які розробив сам автор?
Відповідь: Автор розробив програму AI для аудіо-транскрипції подкастів та систему розрахунку подібності зображень та текстів.
Які переваги надають місцеві системи КІ порівняно з облаштованими в хмарі системами?
Відповідь: Локальні системи штучного інтелекту дозволяють краще контролювати та підлаштовувати, зменшують юридичні нестабільності та проблеми з захистом даних і не спричиняють витрат для інших осіб.
Як змінилася швидкість розвитку штучного інтелекту?
Відповідь: Швидкість розвитку КІ значно зросла, із щоденними новинами зі світу досліджень та відкритою культурою обміну знаннями та кодом.

Важливі ключові слова:

Синтетична інтелект, обчислювальна потужність, розміри пам'яті, революція в галузі КІ, розмір моделі, доступність ресурсів.

Вступ

Революція КІ ще не почалася, ні вона вже розпочата. Вона вже завершена, а саме для так званого Світового Обігу 3 за 5. Тести Тьюринга були виконані лише недавно (за моїм поглядом), і саме від OpenAI's ChatGPT або подібних розумних систем (як LLaMA від Meta).

Дер Ворлд Скоуп 1 позначає великі бази даних з текстовими чи візуальними збірками, Скоуп 2 відноситься до масових даних Інтернету. Скоуп 3 означає мультимодальні моделі (подробище нижче). Нещодавно досягнуті дві наступні стадії: Скоуп 4 — матеріалізація КІ (роботи тощо) та Скоуп 5 — соціалізація. До того часу, ймовірно, ще пройде 10 або більше років, подумав я скромно. Ви обов'язково відчуєте це, якщо ви ще не перебуваєте у пенсійному віці та проживете досить довго.

Вільно багато хто ще не помітили, що перехід суспільних змін через величезні нові можливості штучної інтелегенції вже найближчим часом очікується. Це не припущення, а моя впевненість. Вірите чи ні, так воно буде. І саме в цьому році (2023).

Є перший погляд: Акціонні курси будуть дуже легко передбачувані, щоб кожен із трохи грошим на рахунку майже безпечно міг зіграти, щоб збільшити свій капітал. Це призведе до того, що ринок акцій у його теперішній формі перестане існувати. Тут є історичні дані про акціонні курси у CSV-форматі. Архів новин знаходяться на різних платформах. Ха-ха, ось вже необхідні дані для основного моделювання … Можливо ще й прогнози погоди та екологічні події додати? Що ще нам потрібно?

Я можу тепер сам програмувати все, що пишу про акціонерний ринок:Прогнозне програма для курсів акцій, яка працює в як ніколи раніше не баченій якості, і саме на моїй власній старій персональній комп'ютері*, яку я купив близько 3 років тому за відносно скромний бюджет. Для такого програми треба трохи зусиль, але я вже знаю, як це робиться, які кроки слід виконувати та які проблеми потрібно вирішити. Проблеми, які здаються розв'язаними, залежать від високоякісних масових даних. Тому потрібна велика кількість історичних даних щодо курсів акцій та економічних новин минулого.

Приклад реальної роботи: трансляція аудіо з допомогою КІ

Вище – справжня демонстрація того, чого я можу досягти за допомогою мінімальних засобів: недавно зі Степаном Плесніком записувались епізод #24 privacy Deluxe Podcasts. У ньому мова йде про ChatGPT та штучну інтелект, а також про небезпеки щодо захисту даних.

Я написав програму з інтелектуальної системи зі своїм кодом та запустив її. Як вхід я вказав MP3-файл нашої серії 24 у своєму пodcastі. Програма використовує модель, яка була спеціально розроблена для аудіотранскрипції. Під час транскрипції намагаємося перетворити мовлення на текст. Багато хто користується цим, щоб додати субтитри до відео з меншою затратою ніж робити це вручну.

Аудіо-передбачення, для якого мій програма штучного інтелекту витягнув текст, який був вимовлений:

Тут необроблена оригінальна версія моїх програм для КІ для епізоду радіоподкасту (тільки «Степан» замість «Стефан» я обробив):

[00:00.000 - 00:12.000] privacy Deluxe, подкаст про захист даних та інформаційні технології з Доктором Клаусом Меффертом і Стефаном Плесніком.
[00:12.000 - 00:22.000] Так, привіт і серцем вітаю до свого Делікс-подкасту про захист даних. Я Стефан Плеснік та завжди біля мене доктор Клаус Мефферт. Привіт тобі, Клаус, як справи?
Вітаю Стефан, як завжди все добре. Надіюся, у тебе теж все добре і я раді нашій розмові.
[00:27.000 - 00:37.000] Ах, чудово! У мене теж усе добре і я це цілком свідомо зробив. Почну з цитати та потім багато людей зрозуміють, про що сьогодні мова йде.
[00:37.000 - 00:51.000] А саме це цитата говорить про те, що інтелект — це здатність приймати своє оточення. Я вважаю, що це дуже красиве висловлювання, тому сьогодні ми хочемо поговорити про цю тему.
[00:51.000 - 01:03.000] Насмішно, що ми вже так довго не розмовляли про це, саме про ChatGPT та наслідки, які воно має щодо права та перш за все щодо особистої приватності.
[01:03.000 - 01:15.000] І здатність приймати своє оточення було б також означало, що ми насправді повинні використовувати свій інтелект, щоб прийняти те, що існує.
[01:15.000 - 01:34.000] Що ж, тобі загальна думка щодо теми ChatGPT та всього цього руху, як ми вже бачили в Італії, коли їм заборонили використовувати його через незаконну обробку особистих даних?
[01:34.000 - 01:46.000] Так, і можливо для цитати спочатку. Це міг сказати тільки людина, яка говорить лише про людську інтелект, подумав би я зараз, бо комп'ютерний системі зовсім не важить оточення.
[01:46.000 - 02:00.000] І я стверджую, що існує тест, за допомогою якого можна встановити, чи має комп'ютерне система людську інтелект, тобто принаймні ті ж можливості, як у людській інтелекті.
...

Даний текст майже вільний від помилок, хоча при розмові ми формулюємо речі зовсім по-іншому, ніж у написаному тексті. Крім того, в цьому подкасті три співавтори можна почути: Степан Плесник, я і голос intro. У intro навіть грає музика під голосом. Проте мої програми змогли здійснити переклад мови в текст. З допомогою простої післяобробки статичним програмами можна автоматизувати подальшу обробку тексту та зробити його більш подібним до граматично правильного тексту.

Часові індекси в попередньому виводі програми також були згенеровані цим програмним забезпеченням. Відмінність мовців теж можлива (з легкістю). Я тільки ще не ввів її.

Результат у вигляді відео, яке дотримується вимог щодо захисту даних, складається з статичного зображення та автоматично створеного тексту до подкасту (перші 7 хвилин, мінімальна післяобробка):

Як бачимо, багато складних завдань були виконані, зокрема:

• ""Ах" та деякі інші заповнювальні слова видалені.
• Переклади повторень слів визначені та видалені.
• Екзотичні та англійські терміни розуміти правильно.
• Одночасне мовлення декількох мовників для КІ не є проблемою.
• Множинні мовники.
• Також визнаються навіть відносно прості слова та вирази, наприклад, "всі тусів".
• Музика видалена тощо.

Мій бюджет: 0 євро, витрачений час: вічність (достатньо часу залишилося, щоб написати для вашого завдання штучну інтелект).

Сьогодні ви переконані, що КІ досягла рівня, якого ніколи раніше не було? Ні тільки це: сучасні системи КІ володіють ще дуже помітними якостями, які роблять усе таке серйозне та цікаве.

Революція з інтелектуальної технікою закінчилася

Навіщо буде подальші розвиток. Але дуже важливий і екстремальний етап був виконаний зовсім недавно.

Революція з використанням штучного інтелекту на рівні тесту Тьюринга закінчилася. Хто вважає, що сучасна штучна інтелект не дуже революційна, ще нічого не розуміє в розвитку цієї галузі та зовсім не знає стану справ.

Інші революції будуть відбуватися.

Недавно в ЗДФ відбулася ток-шоу (був би це Майбріт Ілнер). У ньому відбувся публічний розрив між Рангою Йогешваром та Саскією Ескен. Я не хочу висловлювати думку щодо політиків, а лише щодо заяв Саскії Ескен щодо штучної інтелекту.

Фрау Ескен — інформатик, як і я (якби зараз ця мова не була б двозначною та не міг би підказувати, що я змінив стать). У порівнянні з містером Йогешваром Фрау Ескен не побачила революції, а натомість згадала попередні (дуже недавні) досягнення штучної інтелегенції. Таким чином вона пропускає деякі найважливіші якості сучасних підходів, наприклад GPT („сучасний“ замість „сучасний“ б не відповідав швидкості розвитку).

Технічний рівень

Почнімо з чимось очевидним, чого на перший погляд нічого спільного немає із КІ. Як відомо кожному і, вірогідно, не підлягає жодній дискусії (окрім тих хто є юристом та перебуває у суперечці …), сучасні комп'ютерні системи мають головним чином дві особливості:

• Висока обчислювальна потужність (з великим швидкісним оперативним та основним пам'яттю).
• Дуже низька ціна: Мій перший друкар був у 1988 році дорожчий за 1200 DM і мав 9 нітьок. Аналогічно було з дуже повільними домашніми комп'ютерами, ціну яких я вже не пам'ятаю. Мій варіант тоді мав 4,77 МГц та 2 х 64 КБ ОЗП, а також дискетний привод. Відповідно, він мав лише одну ЦП з однією ядром. Що таке ядро ЦП, ніхто ще не знав у той час.

Розвиток ПК досяг такого рівня, що кожному дозволяється мати під стілом Суперкомп'ютер за відносно невелику ціну. Чи знаєте ви щось подібне до економної техніки, яка ще 8 років тому могла трансляцію аудіофайлів високої якості?

Також Нетворкінгові зв'язки завжди швидше стають, як у інтернеті так і в інтренеті. Всі, крім Vodafone, здається нічого не помітили цього тренду, як підтвердять кожні кабельні клієнти від Vodafone, які спробують провести відеоконференцію через цю лінію.

Головні розміри пам'яті вибухають, що для застосувань з КІ дуже важливо. З 32 ГБ можна навіть досить добре навчати нових моделей.

Флоппі-дискові накопичувачі теж дуже великі та досить дешеві стали. Основою застосування штучного інтелекту є масові дані. Тому цей аспект дуже важливий. Моя стара 2 ТБ флоппі-дискова накопичувальна пам'ять достатньо велика, щоб зберігати кілька більших наборів даних для застосунків штучного інтелекту одночасно. Наступна плата буде мати мінімум 4 ТБ, щоб не виникли проблеми зі звільненням місця знову.

Графічні карти, які спочатку (я вважаю) були оптимізовані для інтенсивних обчислень та потужного візуального вмісту комп'ютерних ігор, випадково мають ті самі процесори, які виконують особливо швидко обчислення штучної інтелегенції. Мені на думку про це такіGPUs. Середні графіки карт Nvidia мають 5888 ядер CUDA (CUDA = Compute Unified Device Architecture). Ядра CUDA працюють так само як ядра CPU. Однак, ви вже, ймовірно, помітили, що в процесорах є дуже мало ядер (12 наприклад у досить добрих чипів Intel). Тепер порівняйте число 12 з числом 5888 і спробуйте уявити собі, на скільки швидше виконуватиметься обчислення!

Візуальні процесори, швидкості ЦП, розміри оперативної пам'яті, об'єм диска, хмарний комп'ютер: найвищий рівень продуктивності за найнижчу ціну – це ґрунт для революції в галузі штучного інтелекту.

Наприклад, як легко використовувати графічні процесори (GPU) замість процесорів комп'ютера (CPU) у застосунках з інтелектуальною мізківдіяльністю:

Пристрій = 'cuda' якщо torch.cuda.is_available() інакше 'cpu'

Навігація здійснює таке: Якщо наявна графічна карта з можливостями штучного інтелекту, їх мільярди ядер процесора використовуються для розрахунків. У іншому випадку використовуються нікчемні 8 або 12 ядер CPU і ви повинні трохи довше чекати. Результат буде доступний у найкращому випадку зі швидкістю світла, а в гіршому – зі швидкістю звуку (порівняння не має наукової ваги, але показує, скільки ми сьогодні пішли далі).

В подальшому доступні дуже високоякісні Хмарні застосунки (виконання, зручність) за дуже низьку ціну. Під Cloud Anwendungen розуміється головним чином Cloud Computing. Cloud Speicher менше мають на увазі, хоча в області КІ онлайн-розміщення цілком має своє місце.

Така щодо технології, якої можуть скористатися всі види застосувань. КІ-революція була можливою лише завдяки цим параметрам. Забагато процесорної та відеокартної потужності знищує будь-яке математичне моделювання, яке потребує дуже багато ресурсів. Хто вже сьогодні чекає дві доби на прогноз погоди на завтра, щоб тільки потім повідомити про неї на наступний день? Тоді краще залишитися зі свідками Єговою, які ефективніше повідомляють (маленька зміна щодо захисту даних, адже європейський суд у своєму рішенні вказує, що свідки Єгової як виконавці та спільні відповідальники за розповсюдження інформації є спільними відповідальниками за злочин проти розповсюдження інформації). ([1])

Художній алгоритм

Сучасна КІ дуже добре відтворює функціонування людського мозку. Мозок отримує ряд стимулів, зокрема через

• Очі
• Вуха
• Насе
• Körperkontakt, Haarbewegungen…

Ці стимули перетворюються на аналогові сигнали. Ці сигнали обробляються в нейронній мережі у головному мозку між нейронами. Для цього використовуються синапси як зв'язки між нейронами. Синапси різною мірою під'єднані до нейронів. Система вчиться шляхом навчання батьків та відгуку від навколишнього середовища. За цим відбуваються мислові процеси, яким часто слідують дії (виведення мови, виведення тексту, рух). А це вже все, або?

Аналогічно працює КНН (керовані мережі нейронів) або сучасна технологія штучного інтелекту:

• Стимули потрапляють через дані введення: тексти, зображення, аудіозаписи, відео файли
• Трансформатор кодує ці сигнали в дискретні рядки чисел
• Ці дані обробляються в штучній нейронній мережі
• Нейронне мережа генерує вихід у формі тексту, мови, зображення або відео

Аналогія дуже важлива. Той факт, що системи штучного інтелекту не знають, що означають їх результати, я вважаю за аргумент недійсним. Хто зможе показати, що людина знає, що означають її результати? Коли людина повинна пояснити термін, вона постійно посилається на інші терміни, аж поки останній 100-й термін знову не буде пояснений першим терміном. Коли потрібно зрозуміти реальне об'єкт, можна вказувати на нього. Комп'ютер теж зможе зробити це найближчим часом. Якщо мова йде про абстрактне об'єкт, комп'ютер зможе майже так само, як людина.

Розмір моделей

Є модель – це майже такий же процес підключення нейронів у мозку КІ. Завантажте модель, потім завантажте (часто спеціалізоване) «мозок».

Чим більше підключень має штучний мозок, тим більша ймовірність того, що він володіє вищою здатністю. Відповідно до цього можна досить наївно вивести розвиток розмірів моделей GPT.

ChatGPT-2 мав ще 1,5 мільярда параметрів у моделі. Параметр відноситься (у спрощеному вигляді) до налаштування нейрону, оскільки GPT також ґрунтується на нейронному мережі. Версія GPT-3 вже мала 175 мільярдів параметрів і була близько 350 ГБ великою. Розмір зберігання дуже вражає, але він може бути оброблений будь-яким бюджетним ноутбуком. Однак також йде мова про обробку моделю, щодо якого здійснюються висококомплексні обчислення. Достатньо не носити мозок із собою.

Я думаю, що ви згодні зі мною, що багато нейронів краще, ніж небагато. Хіба ж не так? Напевно, людина має найбільшу кількість нейронів серед усіх тварин (за Wikipedia). Тільки слон має більше – 250 мільярдів нейронів. Тут кілька прикладів:

Тварини	Кількість нейронів
Чоловік	Вісімдесят шість мільярдів
Горила	Тридесят три мільярди
Різусаффе	Шість мільярдів
Кіт	250 мільйонів
Кріль	Сімдесят один мільйон

Якщо подивитися ближче, інтелект, ймовірно, також виникає від співвідношення розміру мозку до розміру організму. Так можна наївно пояснити, чому кота має менше ніж 1/3 нейронів, ніж пс, але за моїми спостереженнями він значно розумніший за собаку. Безумовно, також і кількість та якість зв'язків мають вплив на здатність мозку виконувати свої функції. Також важливо якість, тип та кількість входних сигналів (окулярний, слуховий, нюховий, відчуття дотиків тощо).

Що стосується розміру моделі, хоча б у разі моделей КІ збільшення її здатності виконувати завдання вважається Power-Law, що можна вважати даною.

Видалім головне: людина має 86 мільярдів нейронів, GPT-3 має подвійну кількість зв'язків між нейронами (і 96 шарів нейронів) і таким чином мінімум на порядок більше нейронів ніж людський мозок. Давайте залишимо це без оцінки в повітрі. Відсутнє є те, що ця величезна кількість не така мала, щоб запобігти інтелекту. Виявляється, людському мозку було більше часу для розвитку ніж штучним мозкам. Тому вже нічого дивного, що більша кількість нейронів у електроніці дає менше результату ніж в природі. А ще зовсім не кажучи про Модальності.

Вибравши слово "Modalitäten", я хотів підкреслити важливість розмови про багатовимірні системи в часи революції з інтелектуальної власності. Багатовимірне означає, що дані для введення дуже різноманітні. Довгий час КІ-системи займалися переважно обробкою текстів, як приклад. Тепер можна поєднувати текст і зображення. Дивіться на Dall-E, Midjourney та інші методи, які можуть створити культурне зображення за допомогою текстового попередження.

Доступність коштів

Я встановив та написав програму для порівняння подібності між зображеннями та текстами. З її допомогою я можу визначити, на якому зображенні показана миша і на якому – миша, яка тікає від кота. Крім того, я можу створювати зображення, які візуалізують введений текст.

Ви добре знаєте цю історію: ви розповідаєте людині про щось дивовижне, що ви зробили. А потім людина каже, що вона теж знає когось, хто зробив щось подібне (або навіть краще). З цим я хочу сказати: все це можна зробити на своєму комп'ютері і не потрібно ні до кого звертатися за допомогою або платити. Після створення програми вже немає необхідності в інтернет-зв'язку. Так що щодо однієї частини революції з штучним інтелектом!

Вгорі я давав приклад програми КІ, яку я сам створив на своєму комп'ютері. Для виконання мені не потрібна інтернет-зв'язок, послуги Google чи інших та спеціаліст (за винятком навіть податкового спеціаліста). Ця програма може створювати високоякісні транскрипти моїх подкастів (або інших німецькомовних подкастів).

З допомогою нової технології штучного інтелекту я можу швидко створювати найкращі системи штучного інтелекту та виконувати їх на дуже дешевій апаратній основі.

"Найкращі сучасні системи штучного інтелекту" одночасно абсолютна і відносна щодо можливостей попередніх систем штучного інтелекту, які зовсім непорівнянні з сучасними можливостями.

Вже тепер мені легко будувати такі системи, програмувати їх, вдосконалювати та використовувати. Якщо б ви мене запитали за три місяці тому, я вважав би це неможливим.

Весь цей процес відбувається на досить ербарній техніці, адже мої комп'ютер є декілька років старі і тоді вже були досить дешевими.

Бажано звернути увагу, що мову німецьку у міжнародному середовищі та в наукових дослідженнях значно підпорядковують англійській мові. Тим не менш, я зміг очевидно та таким чином підтвердити можливість автоматичної перекладання німецькомовної аудіозаписи на текст.

Також я недавно змог збудувати машину запит-відповідь. Вона не така ефективна, як GPT-2 або пізніші версії. Це лише тому, що я використовував невелике початкове моделювання. Мій комп'ютер просто не може з цим впоратися. Завтра я збудую (локально працює на моїм комп'ютері) перекладач, який перетворює німецьку мову на англійську мову. Вимкніть свій мозок і спробуйте передбачити, скільки часу мені потрібно буде, щоб створити першу (дуже добру) версію. Моя оцінка: декілька годин.

Я спробував підсумувати: мені вдалося швидко вивчити певні типи систем штучного інтелекту, щоб я міг їх використовувати, програмувати та запускати на низькобуджетній техніці, щоб отримувати результати у якості, якої ніколи раніше не було.

Місцеві системи, захист даних

Навіть лише на межі згадую ще раз, що системи високої продуктивності можуть працювати місцево за допомогою власної апаратури на основі сучасних алгоритмів та моделей штучного інтелекту.

Це має декілька позитивних наслідків.

Перше, ніякі витрати не виникають у третіх осіб. Хто знає послуги Cloud, той знає, що модель Pay Per Use також має свої небезпеки. Програма, яка випадково викликається самою собі безмежну кількість разів, швидко призводить до непередбачених витрат у розмірі кількох тисяч євро протягом декілька днів.

Друге, місцеві системи можна контролувати та підлаштовувати. Місцевим називають також часто Open Source. Отже, контроль такий великий, як раніше ні з чим не порівнювали.

Третє – це можливість добробуту Даних захисту на місцевих системах та зменшення правових невизначеностей до нуля. Вже багато з вас, напевно, чули про те, що передача даних особистого характеру в держави зі шпигунською діяльністю, як наприклад США, без згоди користувача не дозволена та навіть із згодою майже непідконтрольна.

Швидкість розвитку та високий рівень доступності

Щодня виникають новини з наукового світу. Що раніше було чистою теорією, тепер має дуже серйозний практичний зміст.

Нові алгоритми, нові фреймворки, нові моделі. Всі це майже щодня виникає знову.

Розвитки на ринку, які раніше тривали роки, тепер відбуваються протягом тижнів або кількох місяців. Сучасна швидкість я називаю Ліковою швидкістю. Ви згодні зі мною, що саме ця швидкість є правильним терміном для створення програми в найкоротші строки, яка раніше тривала роки і була можливою лише тоді, коли було багато персоналу та коштів.

Розвиток відбувається з величезною швидкістю. Це також пов'язано із відкритою культурою галузі штучного інтелекту. Визначення виводяться на обмін, навіть джерельний код. Раніше також відбувався обмін джерельним кодом, тільки він був майже несуттєвий. Тепер достатньо однієї рядка коду, щоб змінити світ.

Доступні публічно алгоритми, фреймворки, обчислювальна потужність, API, допоміжні матеріали, величезні бази даних та моделі. А навіть раніше це так було повинно бути: небагато цікавого не цікавить нікого.

Світлий Бокс із харчуванням для штучної інтеллекту

Біла коробка – це будь-яке підлаштовуване система. Чорна коробка – це зовсім не підлаштовувана система.

Грей-Бокс (або Грей) — це середнє між двома іншими типами систем. Система може бути налаштована на низькому рівні. Таким чином, система штучного інтелекту легко змінюється, оновлюється, переглядається та вдосконалюється.

Це вирішує багато проблем, які виникають при використанні готових систем. З іншого боку, повністю відкриті системи дуже складні. Їх потрібно дуже інтенсивно вивчати, перш ніж система починає створювати індивідуальний користунок.

Ганно інше система Грей Бокс, яка згідно моїх поглядів наявна у сучасних системах КІ. Ви можете почати з чорної коробки і при необхідності перетворити її на Грей Бокс. Якщо ви маєте достатньо обчислювальної потужності та даних, ви навіть зможете створити білу коробку. Ніяк краще не можна.

Як це чудово

Завантажуваний мозок

Давайте зробимо це коротше, наведенням ілюстративного порівняння того, чим була КІ раніше та чим вона є тепер.

AI був "раніше" аналогічним до того, як ви нічого не знаєте про японську мову і купуєте Руховий довідник для вивчення японської мови, живете три роки в країні та потім досить добре розмовляєте японською.

Früher“ означав, що термін „сучасність“ охоплює період часу від сучасності до кількох років у минуле. Сьогодні означає «зараз» період часу від сьогодні до кількох тижнів або місяців у минуле. Сьогодні означає «раніше» період часу який закінчився будь-де в минулому році чи цьому році.

Хто цього не розуміє, не дурень, а просто не знає досить багато про штучну інтелект.

AI тепер аналогічно тому, як ніби ви завантажуєте Центр мови із мозку японця в своє (ваш комп'ютер) і тоді дуже добре зможете розмовляти по-японськи.

Вірите мені зараз, що вже відбулася Революція штучного інтелекту?

Результат

Якщо ви зараз ще не вірите в революцію з штучним інтелектом, тоді, будь ласка, прочитайте мої статті знову і цього разу правильно. Або надішліть мені справжнє завдання своєї компанії, яке ви бажаєте побачити вирішеним. Воно повинне стосуватися обробки текстів, оскільки я добре знайомий із технологіями штучного інтелекту, але не хочу відхилятися дуже далеко. Але я можу розповісти вам також про те, як тепер відбуваються аналіз зображень.

Ідеально, якщо ви не вірите в революцію з штучним інтелектом. Тому що це ще більше підвищує моїй вигідність на ринку і вам буде легше звернутися до мене за консультаціями.

У останніх дні я не дуже багато писав про Datyprotection, а більше про КІ. З цього вже досить добре видно, що революція з КІ вже тут. У будь-якому разі мені стало ясно, що у багатьох застосуваннях КІ немає проблеми із захистом даних. З допомогою декількох Інноваційні методи роботи можна уникнути правових проблем.

Всі, хто має справу зі обробкою мови, текстів чи зображень (дизайнери, перекладачі, автори): Передумайте над своїм бізнес-моделлю та майбутнім. Шукайте собі новий або додатковий напрямок діяльності або зміцніть свій бізнес-модель ("Що клієнти хочуть від вас, чого комп'ютер не може зробити?"). Перед тим як зміцнити свій бізнес-модель, подумайте, чи знаєте ви, що зараз здатний виконувати комп'ютер і яким буде його стан через місяць.

Об'єднана підсумкова інформація

Цей матеріал був підготовлений за допомогою штучного інтелекту для вас та лише трохи відредагований:

Сучасний світ дуже цікавиться питаннями штучної інтелекту та захисту даних. Революція в області штучного інтелекту вже розпочалася. Значущі досягнення були здобуті за допомогою систем, як-от OpenAI's ChatGPT та LLaMA від Meta, які пройшли тест Тюринга. Розробка систем штучного інтелекту здійснюється дуже швидко і дозволяє виконувати складні завдання.

Виставка надає уявлення про можливості, які пропонують системи штучного інтелекту, наприклад передбачення курсів акцій, транскрипцію аудіозаписів та аналіз зображень та текстів.

Вища доступність потужної апаратури та облаштовок у хмарі за низькими цінами прискорила розвиток систем штучного інтелекту. Системи штучного інтелекту можуть працювати місцево на власній апаратурі, що забезпечує захист даних та контроль. Відкрита культура галузі штучного інтелекту сприяє обміну знаннями, алгоритмами та кодом джерела, що прискорює розвиток далі.

Революція у сфері штучного інтелекту також впливає на професії, такі як дизайнери, перекладачі та письменники. Бізнес-моделі повинні бути переглянуті для зосередження на здатностях, які комп'ютер не може забезпечити.

Коротка підсумкова інформація:

Революція з використанням штучного інтелекту вже наявна і має потенціал змінити людську історію на глибокий рівень. З розробкою систем, як ChatGPT від OpenAI та LLaMA від Meta були досягнуті значні кроки, які можуть виконувати Тест Тьюринга. Ці системи здатні виконувати складні завдання, такі як обробка тексту та зображень, розпізнавання мови та її переклад.