Инфографика объясняющая что такое генеративное ИИ

ChatGPT, DALL-E, MidJourney, DeepMind - генеративные ИИ технологии, которые прочно вошли в массовое сознание. Поскольку доступ к этим технологиям доступен всем, я объясню силу и влияние этого нового технологического направления.

Генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который использует алгоритмы машинного обучения для создания нового и оригинального контента, такого как изображение видео, тест или аудио.

Нейронная сеть генеративного ИИ обучена на огромном количестве различной информации: текст, изображения, звуки. И в идеале она знает все обо всем, нужно лишь попросить ее сгенерировать, что вы хотите. Генеративная ИИ основана на генеративно-состязательных сетях (GAN), которая состоит из двух частей: генератора и дискриминатора. Генератор создает данные, а дискриминатор оценивает созданные данные. У генератора имеется обратная связь от дискриминатора и он формирует контент в несколько итераций, пока данные на выходе не будут соответствовать промту.

Для того чтобы пользователь получил нужный результат, ему нужно написать генеративной ИИ, что он хочет. Делается это через подсказки, которые в народе называются "промт" (в переводе с английского "подсказка").

ИИ использует промты, для генерации контента. Качество зависит от огромного количества факторов: качество промта, обученность нейросети, структура нейросети и много много чего

Люди обеспокоены тем, что генеративный искусственный интеллект и автоматизация приведут к сокращению рабочих мест и безработице, поскольку машины станут способны выполнять задачи, которые раньше выполнялись людьми. Они обеспокоены тем, что растущее использование ИИ приведет к сокращению рынка труда, особенно в таких отраслях, как производство, обслуживание клиентов и ввод данных.

Специалисты считают, что генеративный ИИ в ближайшее время может совершить революцию в таких сферах как: реклама, искусство, дизайн и развлечения.

Трагедия в Крокус Сити Холле и анализ от ИППОЛИТ 1.0

В связи с трагедией в Крокус Сити Холле (Crocus City Hall), интернет наводнился различными фейками и вбросами разной направленности. Один из таких вбросов меня заинтересовал, так как некоторым образом схож с моими интересами, в частности я учусь использовать ИИ для иллюстраций.

Некая Ольга Ускова (президент компании Cognitive Technologies) выдала результаты анализа действий террористов из Крокус Сити Холла неким искусственным интеллектом ИППОЛИТ 1.0.

Cognitive Technologies занимается автопилотами для тракторов

Если вы попробуете найти в поисковых системах "ИППОЛИТ 1.0", то не найдете. Тут же возникает вопрос: а он есть? Предлагаю результаты ИППОЛИТА 1.0 разобрать на цитаты и проанализировать. Лучше разберем весь пост Ольги Усковой

АНАЛИЗ ОТ СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ИППОЛИТ 1.0

Чтобы не было обвинений в Теории Заговора, я решила пропустить открытые новостные международные и российские ленты через ИИ Ипполит. Конечно, это просто математическая система и еще очень не совершенная. Но в ней эмоциональный окрас отсутствует. Вот выводы "Ипполита":

Если через Ипполита пропустить зарубежные и российские новостные ленты, это значит, что Ипполит имеет возможность перевода текста статей. У него встроенный переводчик или он использует сторонние API? Его переводчик корректный или тоже имеет огрехи.

Можно предположить, что Cognitive Technologies помимо разработок автопилотов занимается развитием систем искусственного интеллекта, но из цитаты выше, видно, что замашки Ипполита на уровне Яндекса или Гугла. Но что-то мне подсказывает, что это не так.

Как кстати пропускались статьи? Поштучно или имеется какой-то краулер? Если поштучно, то тут уже человеческий фактор вкрадывается. Если допустим какая-то статья не нравится Усковой, она может ее не загрузить в Ипполит 1.0. Как она загружала новостные ленты неизвестно.

Характерные черты происшедшего теракта в Крокусе и реакции на него:

1) Характер теракта, когда схема реализуется не одурманенными наркотиками шахидами, а людьми, считающими, что они выживут и спасутся бегством, говорит об исключении версии с ИГИЛ

Данный вывод ИИ говорит нам о том, что Ипполит обучен не только производить анализ статей, но он обучен на спецификах различных организациях, в том числе террористических. Т.е. кто-то когда-то загружал данные об ИГИЛ* в Ипполит 1.0, а потом еще верифицировал эти данные.

И это мы говорим только об одной организации, а сколько народов в мире. Вы понимаете объем работ по обучению подобной ИИ, а еще какие нужны мощности, сколько времени и денег.

2) Скорость реакции на фейк про ИГИЛ центральных американских и британских новостных каналов говорит, что вероятно этот фейк и был ими заготовлен. То есть они авторы дезинформации, которая им очень выгодна.

Под скоростью реакции, вероятно, имеется ввиду дельта по времени публикаций статей. Хотелось бы загрузить в Ипполит две статьи и спросить его какая раньше вышла по дате. Тут даже ИИ не нужен, мы тем самым проверим краулер и парсер.

Для Ипполита "скорость реакции" непонятно чем определяется, точнее непонятно каким временным промежутком. Он фиксированный или абстрактный. Ну, то есть ответ может быть: 4 часа. Возникает вопрос почему 4 часа, а не 4 дня.

3) Тотальное отрицание участия в теракте со стороны Украины и США и предложения версии с ИГИЛ может говорить о высокой вероятности участия именно этого дуэта.

Вероятно, это что-то из психологии, хотелось бы увидеть объяснение почему. И кстати если мы говорим о "просто математическая система и еще очень не совершенная", то хотелось бы увидеть конкретную вероятностную оценку данного утверждения. Нужна конкретная цифра, "высокая вероятность" это слишком абстрактно.

4) Переключение западной новостной ленты с ИГИЛ на версию "Bloomberg: Самый смертоносный за последнее десятилетие теракт в Москве разрушил иллюзию безопасности, которую Владимир Путин старательно культивировал в течение двух с лишним лет после начала полномасштабного конфликта на Украине."

Свидетельствует о переходе на СМИ план "В" - Украина эффективна, Путин слаб. Нужно дать Украине денег, она добьёт Россию.

Ипполит сослался на статью Bloomberg "Putin Rejected Terror Alert Before Deadliest Attack in Decades" однако он не привел примеры других статей из западной новостной ленты. Судя по всему мы должны поверить на слово. Для убедительности неплохо было бы привести 2-3 статьи с похожим текстом, но из разных источников.

Есть план "B", а какие есть еще планы?

5) масштабные вбросы по соцсетям панических агитматериалов в течении всей ночи, говорит о системном подходе принятом для британских и американских спецслужб. ИГИЛ никогда так не работал.

Этот пункт потрясающий! Cognitive Technologies обучала ИИ Ипполит 1.0 на методиках работы иностранных спецслужб и террористических организациях. Напоминаю, что Cognitive Technologies занимается разработкой автопилотов для тракторов. И чтобы Ипполит корректно выдавал результаты, ИИ обучался на корректных методиках спецслужб, а не выдуманных с потолка. Тут все в куче и трактора, автопилоты, спецслужбы, ИГИЛ...

6) выбор таджиков в качестве исполнителей теракта может носить и вторую цель: дестабилизацию внутренней ситуации за счет обострения отношений населения с мигрантами.

Вот такие выводы от Ипполита на 11.20 по Москве

Т.е. Ипполита обучили на неких научных материалах о взаимоотношениях различных этносов и представителей культур в стране. Это должна быть масса научных трудов загружена в Ипполит и проанализирована.

Вывод

Чтобы Ипполит 1.0 мог выполнять подобные аналитические работы, он должен быть разработан с привлечением огромного количества ресурсов: денежных и временных. Могла ли это сделать Cognitive Technologies?

Ипполит 1.0 мог быть обучен на низкокачественных ИД (исходных данных), например выдуманных или основанных на личном мнении. А может Ипполит это фейк?

Возможно Cognitive Technologies как-то связана с российским спецслужбами и трактора это прикрытие. Возможно даже у этой компании есть деньги на подобные проекты, но вы проверить это сможете.

Как упрощенно работает ИИ

Выстраивается математическая структура ИИ, в которой есть нейроны со связями. Информация, на которой происходит обучение, поступает на вход ИИ и разбивается на мелкие части, пройдя через всю сеть, коэффициенты связей и нейронов некоторым образом модифицируются.

Исходных данных должно быть ОЧЕНЬ много и они должны быть корректны. Это я к слову о работах спецслужб и других организаций. Т.е. это должны быть научные исследования и подтвержденные разведданные, если мы говорим в контексте заметки.

Исходных данных должно быть не просто много, а они еще должны быть разнообразны иначе получится эффект переобучения, когда ИИ начинает давать не вероятностные оценки, а подгоняет результат.

И конечно постройка структуры нейросети сопровождается ошибками и выбором неправильной структуры сети в целом или отдельного слоя.

Основано на личном опыте постройки классификатора.

P.S. развивайте критическое мышление

*ИГИЛ - запрещенная в РФ террористическая организация.

Самолет с ИИ победил человека в воздушном бою

Исследователи из Китайского центра исследований и разработок аэродинамики, финансируемого военными исследовательского института на юго-западе Китая, разработали искусственный интеллект для управления боевым самолетом.

Первые испытания, имитирующие воздушный бой, против человека оказались провальными для последнего. Воздушный бой пришлось прекратить через 90 секунд, поскольку ИИ перехитрил пилота-человека.

Идея использования ИИ для пилотирования существует уже много десятилетий. Хотя это может показаться простым при полете на высоте для гражданского самолета, истребитель — это совершенно другие условия: динамика полета истребителя сильно отличается и быстро меняется в сложных условиях.

В прошлом месяце компания Lockheed Martin сообщила о том, что ее искусственный интеллект для F-16, выполнил пробный полет длительностью 17 часов. Однако китайские исследователи продвинули свой ИИ на несколько шагов вперед, уже имитируя воздушный бой.

Воздушный бой велся не с использованием настоящих истребителей, а с использованием небольших самолетов, при этом пилот-человек, с целью безопасности, управлял самолетом дистанционно.

Когда начался воздушный бой, пилот-человек попытался получить тактическое преимущество, но ИИ предсказывал действия человека и обеспечивал своими маневрами, возможность оставаться позади самолета противника.

Затем пилот-человек резко снизил высоту, надеясь, что ИИ последует его примеру и, возможно, разобьёт самолёт. Вместо того чтобы следовать за человеком, ИИ не клюнул на уловку и держал высоту позади противника.

В дальнейшем человек попробовал применить еще несколько приемов, чтобы обмануть машину, но ни один из них не сработал, поэтому воздушный бой было принято остановить.

ИИ не имеет тех же ограничений, что и человеческое тело, таких как перегрузки, это в значительно степени сыграло в его пользу.

В 2020 году американская компания продемонстрировала аналогичную способность, когда ее наземный ИИ победил опытных пилотов истребителей F-16 в симуляции. Китайским военным удалось не только повторить опыт американцев, но и перенести испытание “в воздух”.

ИИ Обнаруживает Заболевания Легких с Точностью 98%

В больницы приходят новые технологии, они позволяют помочь медикам, разгрузить их от рутинной работы. Так исследователи из Университета Западной Шотландии (The University of the West of Scotland), разработали искусственный интеллект (ИИ) который помогает диагностировать заболевания легкий, такие как пневмония и туберкулез, с точностью 98%.

Сейчас для диагностики этих заболеваний использую рентген, анализы крови, ультразвуковое исследование (УЗИ) и компьютерную томографию. Некоторые из таких анализов достаточно дорогие, требуют времени на обработку данных и человеческого анализа. И при достаточно большом объеме работы возможен человеческий фактор в чести постановки неверного диагноза.

Разработанный ИИ выводит вероятностную оценку за считанные секунды после загрузки изображения с рентгена (сравнительно дешевого и распространенного анализа). Точность составляет 98%, что позволит экономить время медиков и пациентов в случае если ИИ не обнаружит патологий в легких.

В 2020 и 2021 сотрудники медицинских учреждений работали на износ, огромное количество пациентов требуют внимание. Новая методология предварительной оценки вероятности наличия заболевания изменит ситуацию.

ИИ был обучен на тысячах изображений легких с пневмонией, туберкулезом и без таковых. Нейронная сеть, как классификатор, разбивает исходное изображение на фрагменты и пропускает их через обученные "нейроны". На выходе мы получаем вероятностную оценку соответствия фотографии легких пациента с тысячами фотографий легких с пневмонией, туберкулезом.

Если опыт будет удачным, подобные методы предварительного анализа можно распространить на широкий спектр заболеваний, это удешевит и ускорит оказание медицинской помощи. Это пожалуй будет революция в медицине.

Будущее военных действий с ИИ наступает

Общее информационное пространство и постоянный обмен данными между боевыми единицами на всех уровнях, это не атрибут будущего, это уже особенности любой современной войны, между технологически развитыми противниками.

В связи с этим возникает необходимость оператору боевой техники все больше и больше обрабатывать данных, классифицировать и анализировать. Человеческие возможности сильно ограничены в этом плане, особенно если оператор находится в зоне интенсивных боев, где скорость принятия решений чрезвычайно важный фактор.

И тут на передний план выходит искусственный интеллект (ИИ) вкупе с высокопроизводительной вычислительной техникой. Цифровой помощник в будущем будет анализировать, поступающую информацию, оценивать возможности как отдельной, так и группы техники, учитывая предыдущий опыт и рекомендовать оптимальный порядок действий для оператора.

Если во время Второй Мировой Войны появилось выражение "кто доминирует в воздухе, тот доминирует на земле", то уже в недалеком будущем огромное значение будет играть фраза "информационное доминирование = множитель силы".

Уже сейчас боевая единица это больше компонент системы, а не самостоятельная огневая мощь. Армия США в рамках проекта Project Rainmaker уже сейчас разрабатывает как аппаратные системы, так и программные комплексы для уменьшения времени доставки информации к элементам системы, фильтрации ложных целей и анализа поступивших данных.

Объединение информационных полей от командира на земле, до самолета F-35 в воздухе расширяет информационную осведомленность каждой единицы.

Если ранее армии соревновались в технологическом плане, на уровне брони и ударных возможностей, то теперь это будет происходить на уровне вычислительных возможностей, точности датчиков и качества ПО. Не исключено, что даже в большей степени.

ИИ как Коллега, а не Инструмент

Стало известно, что DARPA (Агенство перспективных оборонных исследовательских проектов министерства обороны США) заинтересовано в разработке проекта по принятию решений искусственным интеллектом (ИИ). Новый проект "In the Moment" говорит сам за себя, задачи разрабатываемого ИИ заключается в оперативном принятии решений. Некоторые специалисты считают, что ИИ лишен человеческих эмоций и предубеждений, поэтому компьютерные алгоритмы, в определенных ситуация, помогут спасти значительно число жизней.

Несмотря на то, что проект находится на ранней стадии разработки, но уже вызвал критику от ряда специалистов, ведь сбой в алгоритме работы может поставить жизни людей под угрозу. Однако представители DARPA утверждают, что работа ИИ будет находиться под контролем человека, к тому же эпоха ИИ уже наступила и не использовать возможности компьютеров в сборе, анализе и сортировке информации, для спасения людей, это непозволительно.

Если окунуться в историю проекта DARPA, то эта организация подарила миру такие изобретения как интернет, GPS, метереологические спутники и оно спонcировало разработку вакцины от коронавируса Moderna. Это те изобретения которыми пользуется если не весь мир, то значительная его часть.

В 60-х годах прошлого века агенство DARPA разработало алгоритм, которые позволит компьютеру играть в шахматы, однако в 70 - 80х годах, из-за ограничений вычислительных возможностей компьютеров, разработки алгоритмов приостановились.

С началом нового тысячелетия произошло "возрождение" в сфере компьютерных вычислений, компьютеры стали дешевле и быстрее. А с появлением возможности выполнять вычисления на графических картах, открылась дорога к проектированию и обучению нейронных сетей.

DARPA рассчитывает превратить компьютеры из инструмента в коллегу, с присущими компьютеру возможностями быстро анализировать большие объемы данных и выполнять сложные вычисления.

Компьютерный коллега поможет человеку принимать решения в условиях быстроменяющихся обстоятельствах. Например, стихийные бедствия, боевые условия. Человек может быть перегружен поступающим объемом данных, что может поставить его в "ступор", однако машина будет лишена такого недостатка.

Например, ИИ может мгновенно оценить ресурсы в близлежащих больницах, такие как наличие медикаментов, запасов крови, наличие свободных мест и перенаправить пациента в то медицинское учреждение, где все необходимые условия соблюдены или они максимизорованы.

Наличие угрозы, моделирование поведения и определение количества, наличия средств противодействия угрозы — это то с чем ИИ справиться значительно быстрее человека. В условиях ограниченных ресурсов, ИИ будут создавать модель, позволяющую действовать с минимальными потерями функциональности.

Но тут возникает вопрос: кто будет нести ответственность, если алгоритм даст сбой или если в условиях ограниченных ресурсов, кому-то не будет оказана помощь? Если у человека есть сожаление и он может хотя бы извиниться, покаяться, то алгоритм этого не может.

Истребитель Шестого Поколения, Какой Он Будет?

Существует широко распространенное мнение, что искусственный интеллект (ИИ) обеспечит основу технологического рывка для будущих вооружений и самолета шестого поколения в частности.

Lockheed Martin F-35 Lightning II

Боевая техника с каждой новой ревизией становится все более вооружённа различными датчиками и системами передачи данных. Вооружение на поле боя объединяются в группы обменивающиеся оперативной информацией, противник применяет средства радиоэлектронной борьбы, а так же дезинформации. В этом информационном поле человеку уже сложно становится принимать решения, а в условиях оперативного реагирования тем более сложно принять правильное, взвешенное и оптимальное решение.

Сами датчики могут иметь системы с ИИ для анализа данных: шумоподавление, детектирование, классификация, селекция целей, среди ложных... И все это за миллисекунды и микросекунды.

Поэтому основой шестого поколения самолетов скорее всего будет программное обеспечение искусственного интеллекта и мощности вычислительных систем, на которых оно будет работать.

Помимо прочего ИИ может пригодиться для фильтрации ложной, не актуальной информации для проведения локальных операций. Основываясь на смежные системы наблюдения, по косвенным признакам можно определить скомпрометированный источник информации. И все это за миллисекунды и без участия человека.

Если говорить о самолете, то не исключено, что человек будет исключен из цепочки. Сейчас человек в самолете это самое слабое звено: его нужно защищать, ему нужны системы жизнеобеспечения, много места занимает, плохо переносит перегрузки. ИИ просится на эту позицию.