Будущее

[Ольга Васильева]

Мы все вот говорим про будущее. А может оно уже наступило?
Ну кто вот из вас задумывался о том, что будут такие телефоны???
Телефон непростой, складной смартфон Samsung Galaxy X. Он сгинается!!! Как листок бумаги пополам.
Пишут, что изготавливается из полимерного OLED. Что это такое - я лично не знаю.
Выпускаться будет в 2019 году.

[stejk]

Такие телефоны никогда не поломать уже, но все быстро происходит, все же развивается быстрыми темпами, скоро могут сим карту и в голову вживить.

[Haos]

Где-то есть таблица в специальной литературе, где четкое соответствие: мыслей, сложившихся у человека и болезней. Вот страх будущего это точно будет какая-то болезнь. Есть подробное расписывание по каждому позвонку. Это всё очень серьезно. Люди своими мыслями себе будущие болезние уже создают и создали в прошлом.

[Haos]

Прорывы в 2022 г. AI (новая аббревиатура искусственного интеллекта)

В некоторых областях эксперты прогнозируют мощный качественный прогресс ИИ.
Я только один пункт рассмотрю:

Сети типа transformers вытеснят классические рекуррентные нейросети в сфере самообучающихся игровых ботов, смогут адаптироваться в сложных средах и превзойдут человеческие способности.

Вот про эти сети-трансформаторы вот так говорится на вики, причем перевод сделан в яндексе, опять же, высокчайшего качества (я еще помню как просто ужасные переводы были в начале 2000 гг. от всяких там "промтов" и т.п.)!

Трансформатор - это модель глубокого обучения, которая использует механизм самоконтроля, дифференцированно взвешивая значимость каждой части входных данных. Он используется в основном в области обработки естественного языка (NLP)[1] и в компьютерном зрении (CV).[2]

Подобно рекуррентным нейронным сетям (RNN), преобразователи предназначены для обработки последовательных входных данных, таких как естественный язык, для таких задач, как перевод и обобщение текста. Однако, в отличие от RNNS, трансформаторы не обязательно обрабатывают данные по порядку. Скорее всего, механизм внимания обеспечивает контекст для любой позиции во входной последовательности. Например, если входные данные представляют собой предложение на естественном языке, преобразователю не нужно обрабатывать начало предложения до конца. Скорее, он определяет контекст, который придает значение каждому слову в предложении. Эта функция обеспечивает большее распараллеливание, чем RNNS, и, следовательно, сокращает время обучения.[1]

С момента своего дебюта в 2017 году трансформаторы все чаще становятся предпочтительной моделью для решения задач NLP[3], заменяя модели RNN, такие как долговременная кратковременная память (LSTM). Дополнительное распараллеливание обучения позволяет проводить обучение на больших наборах данных, чем когда-то было возможно. Это привело к разработке предварительно обученных систем, таких как BERT (Представления двунаправленного кодера от Трансформаторов) и GPT (Генеративный предварительно обученный трансформатор), которые были обучены с большими языковыми наборами данных, такими как корпус Википедии и Общий обход, и могут быть точно настроены для конкретных задач.

Важные моменты я выделил жирным шрифтом.
И кстати, другой прогноз включает:

Нейросети-гибриды с архитектурой transformers позволят при распознавании изображений уменьшить число параметров в моделях обучения в 10 раз, без какой-либо потери точности.

Источник

[Haos]

С такими темпами, если не произойдет глобальной катастрофы, мы за пять лет можем увидеть, как ИИ станет очень и очень развитым.

[Tit4]

С такими темпами, если не произойдет глобальной катастрофы, мы за пять лет можем увидеть, как ИИ станет очень и очень развитым.

И хорошо и плохо. ИИ во многом уже способен заменить человечество. Кроме того, для многих уже становится отчевидным, что перенаселение и развитие дальше невозможно. Человечество уже раз в пять а может и больше превысило оптимальные количественные показатели. Если по другому - нас слишком много. И это уже реальная беда. У всего есть пределы, и в количестве человеческого населения тоже. Единственный путь - уменьшение поголовья ( как бы это страшно не звучало).

[Ольга Васильева]

Насчет ИИ вот тема нешуточная. Недавно вышел фильм в Германии. Я посмотрела недели как 3 назад. "Я создан для тебя". Впечатлило, честно. И сразу же подумалось: "Куда мы катимся?!"

[Haos]

И хорошо и плохо. ИИ во многом уже способен заменить человечество. Кроме того, для многих уже становится отчевидным, что перенаселение и развитие дальше невозможно. Человечество уже раз в пять а может и больше превысило оптимальные количественные показатели. Если по другому - нас слишком много. И это уже реальная беда. У всего есть пределы, и в количестве человеческого населения тоже. Единственный путь - уменьшение поголовья ( как бы это страшно не звучало).

А как же данные, что белая раса вымирает? В России вымирание идет катастрофическими темпами. А также Делягин М. отмечал, что земля и в 5 раз больше может прокормить людей. Весь вопрос в том, что люди не умеют жить правильно.

[Haos]

Насчет ИИ вот тема нешуточная. Недавно вышел фильм в Германии. Я посмотрела недели как 3 назад. "Я создан для тебя". Впечатлило, честно. И сразу же подумалось: "Куда мы катимся?!"

Фильм очень хороший, я делал обзор в соответсвующем разделе о нем, правда, краткий, кажется. Уже и не помню. В фильме показан зрелый уровень ИИ.
Сейчас, судя по прогнозам выше, ИИ где-то на уровне 4-5 летнего ребенка (в лучшем случае). Т.е. может говорить на какую-то тему, но совершенно не понимает, что говорит, когда рассуждает о "взрослых вопросах".
Так все дети делают. Где-то что-то услышал от взрослых, понимания нет, а слово пытаешься использовать.

[Haos]

Сейчас очертания будущего стало уже совсем другим, чем думалось раньше. Сложно сказать, что в итоге получится, но... проценты по вкладам рублевым сейчас 21%, а это рекорд.