dxdt.blog: занимательный интернет-журнал

Подборка некоторых заметок на dxdt.ru по теме ИИ (Искусственного Интеллекта):

ИИ на модных LLM/VLM и задачи-картинки – современные системы ИИ не могут справиться с простейшими задачками, сформулированными при помощи картинок.

Машинный ИИ в книгах прошлого века – 75 лет назад вышла книга Giant Brains or Machines That Think.

Тексты про ИИ и Situational Awareness с программным кодом – в весьма популярной статье про состояние ИИ обещают суперинтеллект, пишущий “триллионы строк программного кода”, уже в ближайшие годы.

LLM и задача про название книги (на примере GigaChat) – для элементарной задачки, доступной младшему школьнику, GigaChat генерирует абсурдный “текст-ответ”.

Мешанина токенов в LLM – небольшое пояснение с примерами про “веса и токены”, которые используются LLM для генерирования текстов.

Машинное обучение на электронах – шуточная заметка про “обучение нейростеки” на результатах квантовых опытов.

ИИ и формулы окружностей – отличительной чертой действительно интеллектуального результата обработки данных является возможность заменить “поток чисел” корректной и короткой формулой.

GigaChat и “прочность шампанского” – конкретный пример, показывающий, что LLM не владеют никаким “смыслом”, но всё равно генерируют “осмысленный” текст, в котором утверждают, что шампанское прочнее “обычного хлопка”.

“Вес” значений омонимов в текстах для LLM – проявление омографов в результатах выдачи LLM.

Морфологический переворот как инструмент в “тесте Тьюринга” – LLM не связывают с самим текстом никакой смысл или структуру, поэтому омонимы в запросе позволяют показательно “переключать ветки” генерируемого текста.

Пример про запутывание контекста в LLM (GigaChat) – конкретные примеры работы LLM с омонимами (“собачка в замке”).

Обобщение ИИ и “кнопки на пульте” – уровень рефлексии и ритуальное восприятие “пультовых систем”, как самодостаточных структур.

Галлюцинации ИИ в словах года – влияние хайпа на словари и влияние словарных статей на отношение к публикациям про LLM-чаты.

Неверная интерпретация систем ИИ как “инструмента для анализа” – некоторые пользователи ошибочно полагают, что системы ИИ/LLM “собирают и проверяют информацию”.

Широкие проблемы применения ИИ – “нейросети” могут применять как придётся, полагаясь на “компьютер не может ошибаться”.

Перспективный ИИ в “разработке кода” – ИИ-говорилка вместо программиста и тестовые примеры в реализациях шифров.

Вычислимые опасности ИИ – экономикой многих предприятий уже управляет MS Excel, LLM-генераторы текстов – ещё удобнее, осталось дождаться “нечеловеческого интеллекта”.

Детектирование текстов, сгенерированных ИИ – можно ли точно детектировать выдачу одной программы при помощи другой программы.

Развитие автоматических “говорилок” (чат-ботов) – про мультфильм “Трое из Простоквашино” (1978 года).

Нейросети из пикселей – “растягивание” пикселей и подмена утерянных данных на сгенерированные.

Закладки в системах с машинным обучением – недокументированные возможности, скрытые в коэффициентах “нейросетей”, предназначенных для классификации объектов.

Этика, мораль и самоуправляемые автомобили – киберпанковский сюжет: взлом “этических алгоритмов” роботов.

Скрытный искусственный интеллект – возможно, “сверхразумный машинный интеллект” предпочитает осторожную тактику.

Опасный ИИ и общедоступные вычислительные ресурсы – о запретах на “алгоритмы ИИ”.

Адрес записки: https://dxdt.blog/2024/07/25/13473/