Друзья, Дигория это не только яркое историческое прошлое, не только дигорский язык, традиции и культура, это и Настоящее.
Завтрашняя история пишется сегодня нашими современниками и не только теми, кто совершает подвиги на линии боевого соприкосновения, не только на сцене или литературном журнале. Частью нашей жизни является внедрение новых технологий. Порой изменения происходят так быстро, что мы с вами начинаем пользоваться новейшими технологиями, не понимая, что они из себя представляют, что от них можно ждать, как правильно использовать, какие профессии выбирать для наших детей с учётом технологических трансформаций жизни. И нашим с вами незнанием могут грамотно пользоваться некоторые люди, которые извлекают из него хорошую финансовую выгоду или преследуют какие-то личные цели. Поток информации столь обширен, что во многих вопросах сегодня невозможно разобраться без помощи настоящего эксперта. Именно этим обусловлено моё новое интервью. За последние несколько лет тема ИИ стала одной из самых значимых в медийном пространстве и даже жизни. Пришло время нам разобраться в ней, обратившись за помощью к нашему земляку Андрею Толасову - разработчику программного обеспечения.
Искусственный Интеллект - угроза человеку или хорошо монетизированный хайп?
Зарина:
Добрый день, Андрей! Благодарю Вас от всей души за то, что согласились побеседовать со мной на очень животрепещущую тему об Искусственном Интеллекте.
Много лет назад я заинтересовалась Футурологией, соответственно, среди прочего стала изучать тему ИИ. В 2019 году я организовывала в Москве дискуссионный клуб, где помимо встреч с писателями, мы проводили встречи и дискуссии с футурологами и предпринимателями в сфере IT. Например. С Данилой Медведевым и Тимуром Хамдамовым. У Данилы и Тимура несколько разнились выводы будущего, и мне захотелось изучить разные точки зрения по поводу ИИ и «грядущей Сингулярности». В то время во всём мире разыгрался сценарий Игры под названием «Пандемия», в которую мы дома до этого очень любили играть, но никогда не предполагали, что из настольной игры она превратится во вселенский реальный кошмар. Так вот во время событий 20го года я обнаружила, что многие предсказания Тимура Хамдамова, которые казались мне абсолютно невероятными, сбылись полномасштабно. В это сложное время, когда хотелось понять суть происходящего и найти ответы на многие вопросы, я наткнулась в ютюбе на канал День ТВ. Одним из спикеров которого является Игорь Шнуренко. Этот эксперт группы компаний День написал несколько книг об Искусственном интеллекте и вёл видео лекции на эту тему. Мне было интересно изучить его точку зрения, я читала его книги, попала на закрытую встречу его группы. Но в итоге поняла, что у Игоря Шнуренко подход к вопросу был по-настоящему алармистским.
С 2020го года в сфере ИИ произошли существенные изменения, началось массовое «увлечение» чатом GPT...А самый богатый предприниматель планеты Илон Маск также, как и Игорь Шнуренко, бьёт тревогу по поводу усиления ИИ.
Где находится правда?
Прежде чем перейти к спорным вопросам о том, стоит ли нам опасаться ИИ, или наоборот радоваться его появлению, думаю стоит разобраться в том, что это такое. Наверняка, не все из нас хорошо себе это представляют.
Андрей, объясните, пожалуйста, нам простыми словами что такое искусственный интеллект (ИИ) и есть ли разница между понятием ИИ и нейросетью?
- Добрый день! Постараюсь ответить на Ваши вопросы.
Ответ на пункт 1.1. Искусственный интеллект — это не человеческий разум в творчестве философов и фантастов.
Сегодня это Маркетинговый лозунг - для нейронных сетей с обратной связью (с самообучением). Услышав слово «самообучение» пиар деятели (маркетологи, журналисты) провели параллель с п.1.1.
Зарина
- Андрей, Вы соприкасаетесь с ИИ в своей работе? Где Вы работаете?
Андрей
-Да соприкасаюсь. Я работаю в области компьютерных разработок, в частности компьютерного зрения. В синей запрещенной сети даже есть примеры моей работы по оцифровке и распознаванию лиц, разработанные на базе китайско – индийского шаблона (основанного на библиотеках Intel). Подозреваю, что моделей всего 2-3, а все эти штуки типа Кандинский — это просто чуть измененные в шаблоне коэффициенты.
Зарина
- Андрей, а так ли мощен ИИ? Искусственный Интеллект – это инструмент человека или это новая сущность, которая превзойдёт человека в его способностях? Может ли он оставить не удел большинство из нас? Заменить художников, бухгалтеров, писателей и журналистов, и даже программистов и врачей-терапевтов? Он ведь самообучается. Где-то читала, что уже очень скоро он заменит программистов. Сегодня крупные корпорации, имеющие в штате врачей терапевтов, заменяют их на роботов, оценивающих состояние здоровья своих сотрудников, проводящих осмотр, например, водителей транспорта, для того чтобы выдать им добро на смену. Это уже произошло даже в Осетии.
ИИ создаёт настолько реальные сущности в виртуальном пространстве, что мы не в состоянии различить на видео эту сущность от живого человека, тем самым любая информация может стать трудно проверяемой при определённых обстоятельствах.
Андрей
- Думаю, что я очень кратко ответил на Ваш первый вопрос, поэтому у Вас возникли последующие. Постараюсь объяснить чуть подробней.
На данный момент существуют Нейросети. По идее, нейросети должны быть частью Искусственного Интеллекта. Если мы рассматриваем Искусственный Интеллект, как не человеческое Сознание, то есть нечто, что умеет думать самостоятельно и себя осознавать и это не человек, то это пока остаётся в области фантастики. Но эта концепция оказалась очень выгодной с материальной точки зрения, её подхватили маркетологи, пиарщики и все те люди, которые создают информационный хайп, который можно монетизировать. А далее нашлись люди, которые разными способами нашли возможность на этом хайпе заработать.
Немного истории и теории на пальцах, чтобы многие вопросы отпали и снялись сами собой. В середине прошлого века люди стали говорить об Автоматизации процессов. Когда стали появляться первые вычислительные машины и станки с компьютерным управлением, народ стал придумывать истории про то, что скоро инженеров и бухгалтеров заменит ЭВМ. На самом деле АСУ (Автоматизированная Система Управления[1]) это набор математических алгоритмов (Алгоритмы оптимизации[2]), которые позволяли строить Математическую модель в нужной области и предсказать вероятностный результат. Например, всем известная компания Интел выпустила библиотеку Integrated Performance Primitives[3], которая породила Intel Real Sense[4], а эта последняя, в свою очередь, породила (OCV) открытое компьютерное зрение, где, используя методы мат. Моделирования, можно было на фото/видео по глазам и носу определить лицо, а по набору 15 физиологических особенностей определить уникальность лица, но даже применение этой библиотеки в реализации народнохозяйственных задач требовало высоко квалифицированных специалистов. Но шло время; память, скорость обработки данных процессором росли, а машинное время дешевело, что позволило использовать более простую для человека, но намного более ресурсоёмкую нейронную сеть с обратной связью.
Зарина
-Андрей, а может Вы нам объясните тогда, что из себя представляет нейронная сеть?
Андрей
- Попытаюсь, как можно проще описать.
● Нейросеть – это компьютерная система, которая создана по образу и подобию мозга человека,люди любят находить аналогии с окружающим миром но из вычислительных модулей названных по аналогии с мозгом искусственныех
нейроныов, представляющих собой на самом деле вычислительные элементы. Она создана для решения разных задач, как-то: анализ программного кода, создание картинок, текстов, музыкальных мелодий или даже произведений.
● Искусственные нейроны, как и биологические в мозге человека, осуществляют обмен информацией. Они Не являются классической программой с готовыми алгоритмами, а пишут их в процессе обучения. Например, если нейросети показать тысячу примеров домов – она будет распознавать их в разных вариациях и сюжетах. Чем больше выборка домов, тем выше точность сети.
●Однако по факту нейросеть НЕ функционирует самостоятельно, как человеческий мозг, она может служить лишь вторым пилотом, ей необходим человек, который, как минимум, ей будет ставить задачи, писать, так называемые, «промты». Тем не менее, способность обрабатывать большие базы данных, позволяют с её помощью автоматизировать некоторые процессы. Правда заключается в том, что даже самообучаемые сети при работе совершают большой процент ошибок, вопреки тому, что пишут о них маркетологи и пиар деятели.
Из чего состоит нейронная сеть:
● Искусственная нейронная сеть состоит из трех компонентов:
● Входной слой;
● Скрытые (вычислительные) слои;
● Выходной слой.
Зарина
- Андрей, правильно ли я понимаю, что Нейросеть сама не думает, не может сама что-то создать? Даже, когда она обучается, это просто вычислительный процесс, а не мышление, соответственно не фантазия? Всё-таки придумывает человек. Даже если потом его идею воплотит нейросеть?
Андрей
- Совершенно, верно. Тут нет мышления, как такового, нет креативности, нет собственной фантазии. Все процессы представляют из себя вычисления, в основе которых лежат формулы и алгоритмы.
Искусственные нейроны составляют узлы, в которые заложены формулы. Узел получает информацию, осуществляет вычисление и направляет его дальше. Связь между ними обеспечивают синапсы – пути передачи данных, каждый из которых имеет вес. Последний является числовым коэффициентом, демонстрирующим важность результата нейрона по отношению к общим показателям. В необученных сетях распределение весов – случайное, если в ходе обучения путь ведет к эффективным решениям – его значимость (вес) увеличивается. Связи и показатели постоянно корректируются до тех пор, пока система не начнет выдавать стабильные результаты[5].
Зарина
- Андрей, что собой тогда представляет обучение нейросети и в чём она эффективней человека? Не только же ради рисования картинок её придумали.
Андрей
- Приведу самый понятный пример, хотя применений может быть масса. Допустим, Вам нужно найти какого-то преступника, который совершил некое преступление в городе Москва. У вас есть описание его внешнего вида и база данных с тысяч и тысяч камер, установленных по всему городу, в учреждениях и организациях, в метро и на вокзалах, в домах, на улицах, на дорогах итд. Сколько потребуется человек и трудо часов, чтобы пересмотреть все эти видео и фото файлы и обнаружить похожих на описание людей? Вероятно, очень большое количество, с точностью даже трудно сказать, и пока вы будете работать над этой задачей, у преступника будет достаточно времени, чтобы скрыться. А вот обученная нейросеть обработает этот массив информации в считанное время. Он не успеет покинуть город. С таким числом камер, преступник не сможет уже остаться в данном городе или «залечь на дно», как это было раньше. Любой его «выход в свет» будет заснят. Ведь, теперь у нас и на дорогах камеры. Передвигаться или скрыться на машине тоже невозможно незамеченным.
Что было нужно, так это научить сеть распознавать человека. И тогда она за считанные минуты устанавливает его местонахождение.
Обучение нейросети происходит в два этапа:
1.Прямое распространение ошибки;
2. Обратное распространение ошибки.
Как это делается объясню на примере котиков.
У вас есть некий набор характеристик, характеризующий кота, например: картинка кота = уши, лапы, хвост.
Картинка разбивается на тысячу кусочков. За каждый кусочек отвечает вычислительный блок (нейрон), этому блоку «скармливается» сто тысяч- миллион картинок котов (для этого и было разработано компьютерное видение). Главная задача этого вычислительного блока (нейрона) найти в своем кусочке похожесть на всех картинках, т.е. какой квадратик на картинках с большой вероятностью не изменяется (1 никогда не меняется / 0 всегда меняется). На первом - прямом прогоне картинок для распознавания создается матрица похожестей с вероятностной оценкой – коэффициентом. От 0 до 1. Где 1 – это 100% совпадение. Допустим у Нейрона N 1 из 100% картинок в его кусочке совпадение в 76% процентов, его коэффициент равен 0,76. У нейрона N 2 схожесть всего лишь в 33% картинок, его коэффициент - 0,33. У Нейрон N 3 -0,88. А у Нейрона N 1000 - 0,22. Далее отбираются блоки с высоко вероятностным коэффициентом, к примеру, больше 0,7 (больше 70% совпадений). Картинки показывают нейросети не один раз.
Сейчас мы ведём речь о первом этапе – Прямое обучение или прямое распространение ошибки.
А есть еще второй этап - обратное распространение ошибки.
Мы выбрали нейроны с высоким коэффициентом совпадений/схожести (допустим +0,7). По каждому ведется анализ, изменяя только его, насколько увеличивается ошибка? Например, ложное определение вместо кота - собаки. Это называется Метод обратного распространения ошибки. Соответственно, влияние обратного распространения ошибки изменяет вероятность или правильно назвать Вес нейрона. Используя прямое и обратное обучение, ожидая подтверждение человека, в итоге формируется матрица коэффициентов, применив которую к любой внешней картинке (не к массиву эталонных картинок котов и собак, на которой производили обучение и накапливали опыт (ИЛИ САМООБУЧЕНИЕ)), можно предсказать с большой долей вероятности кот на картинке или собака (Но НА Самом деле 56-70%!!! ха ха).
Но тут всегда есть вероятность переобучить сеть т.е. она будет угадывать только тогда котов, когда они очень похожи на эталонных котов. Для этого, определить, что вот-вот и переучим, тоже есть мат методы и все немного сложнее, конечно. Но стоимость компетенции персонала в разы меньше нежели математиков специалистов в мат. Моделировании до 90 годов. Вот в этом и выигрыш (ред.)
Зарина
- Андрей, у меня до начала разговора была масса вопросов, на самом деле сейчас я не столь уверена уже в их очевидности. И всё же задам их:
Станет ли ИИ той прорывной технологией, которая позволит нам выйти на новый позитивный виток развития?
Может ли ИИ решить многие проблемы на Земле и катапультировать нас в дальний Космос?
Сможем ли мы 100 процентно контрлировать ИИ и управлять им, как процессом распада атома?
Или нам грозит противоборство с противником, превосходящим нас в мыслительных и креативных процессах, которого мы сами же и породили?
Андрей
- Скажу честно, то, что думаю и как это вижу, тем более, я понял, что к этой теме Вы относитесь с интересом и серьезно озадачены этими проблемами.
Все эти вопросы уже рассматривались в парадигме придет Автоматизация, придет ЭВМ и всех разгонит. Вы помните прекрасный фильм 80ых «Приключения Электроника»? А песенку: «Позабыты хлопоты, остановлен бег вкалывают роботы, а не человек"? Прошло 40 лет насколько мы приблизились к этому сценарию? Сколько Электроников заменило Сыроежкиных? Сколько Электроников стало человеком?
Зарина
- Хорошо. А как подобная ситуация будет развиваться в дальнейшем? Как отразится на жизни простого человека эта технология? Вероятно, какие-то профессии или специалитеты всё-таки будут автоматизированы, вернее они уже и сейчас автоматизируются, и в крупных компаниях происходят увольнения сотрудников, их замена на автоматизированный процесс. Хотя, в истории такое уже бывало и не раз. Любая технология приносила резкий выброс на улицу работников, это, конечно, вызывало социальные катаклизмы, однако общество развивалось дальше и появлялись новые профессии. По итогу любую технологию обслуживал человек.
Андрей,
- Абсолютно, верно. Вспомните появление первых станков. Что стало с одной из основополагающих промышленностей в Англии – ткацкой? А под ткацкую промышленность было развито и овцеводство… Однако Великобритания и п сей день одна из самых могущественных держав мира и её авторитет и вес в политике не зиждется на славе её мануфактур.
Зарина
- Да, в Каталонии произошло тоже самое, целые города ткачей, там, где находились основные фабрики, прошли через серьёзнейший кризис. Ещё 100 лет назад они были центрами прядильной и ткацкой промышленности. Собственно, они превратились в города в эпоху появления этих фабрик, а потом мир изменился, на смену ручному труду пришли станки, потом автоматизация. Для внедрения новейших технологий порой у старых хозяев, не хватало средств. Потом наступила эра глобализма и китайская мануфактура уничтожила конкурентов. И сегодня об этих фабриках остались лишь воспоминания. А города стоят, и к первоначальному своему профилю не имеют уже никакого отношения.
- Андрей, к чему мы можем себя начать готовить?
- Чему учить наших детей и как им выбирать профессию?
Андрей
- Учить по старинке академично с большим кругозором, а специалист, по правому колесу, который знает сколько в нём болтиков и сколько на них наверчено резьбы, но ничего не знающий про левое колесо и про двигатель, не говоря про машину в целом, нужен только капиталисту- эксплуататору. Чтобы он всегда от него зависел. Все прорывы будут совершаться только на стыке наук!
Зарина
- Андрей, но если действительно это не так эффективно, если эта технологическая Сингулярность не столь очевидно маячит на нашем горизонте, почему нагнетается такая истерия вокруг искусственного интеллекта?
Андрей
-В трёх словах, грубовато, но очень доходчиво можно объяснить так: Пузырь-> Хайп -> Бабло.
Вспомните, почитайте про крах Dotcom или просто веб страниц.
Вокруг ИИ существует большой информационный хайп, который позволяет из воздуха поднимать деньги. Кстати, это не первый сценарий зарабатывания сверхприбылей из пустоты.
Вся эта шумиха - надувание пузыря. Допустим, я продаю программу, она стоит 1000 долларов. Но я добавил к ней столь распиаренный «ИИ», на самом деле не существующий в таком виде, как его нам преподносят, а просто кусочек библиотеки или даже weбсервис и уже могу 100 000 зелёными просить за своё «новшество».
Зарина
- Что Вы подразумеваете под вебсервисом в этом сценарии?
Андрей
-Вебсервис, это значит, что я вообще ничего не делаю, отправил запрос на сервер, где размещён пресловутый «ИИ», получил ответ и сервер, может даже, не мой, просто у меня подписка на Chat GPT!!! хаха вот и вся история про всемогущий ИИ и для чего она создана! Понимаете?
Зарина
- Так, допустим эффективность и «заумность» нейросети преувеличена. Компьютер не заменил человека, как все боялись. Но всё же компьютер сам не обучался, а этот «ИИ» же самообучается? я понимаю, что это, во-первых, алгоритм, во-вторых, он сразу обрабатывает огромное количество информации, но почему она не может сверх обучиться и обогнать человека? Её обучение дорого стоит?
Иногда, разговариваешь с Алисой, она получает вопрос и ищет варианты ответа и довольно удачно как-то попадает. Порой даже забавно бывает. Не является ли это сознанием? Мыслями?
Андрей-
- Обучение как раз дешево. Скорость вычислительных процессов велика. Стоимость специалиста, обучающего нейросеть – не велика. Он ведь не математику пишет на вход, а подает картинки на выходе проверяет ряд показателей. Вспомните, капчи со сфотографированными словами или «найди все светофоры на картинке» -это тоже часть обучения Нейросети. Иногда Вы тоже участвуете в процессе ее обучения, даже об этом не подозревая, когда выбираете картинки со светофорами, или воспроизводите набор знаков из предложенной картинки.
А Когда Вы разговариваете с Алисой, или Марусей, или Сири — это такой же вычислительный процесс, такая же выборка поиском и согласование текста с исключением похожестей. Если Вам кажется, что она так удачно отвечает, то просто представьте, что в её распоряжении миллионы вариантов, которые она очень быстро изучила, и прогоны прямого и обратного обучения проводились неоднократно.
Давайте запомним, Нейросеть сама не размышляет, просто использует ресурсы сети интернет и просчитывает заложенные вероятности.
Ниша нейросети – это поиск картинок, мелодий, распознавание речи. Далее, добавив к этому сравнение или видоизменение, шаблон особенностей, допустим, поэта Агнии Барто, на выходе мы получим стихи типа: «наша Таня громко плачет…»
Раньше люди этим развлекались, используя стихо формы и зная особенности какого-то конкретного поэта, а сейчас это делает нейросеть. Также в графике, в написании текстов и в речи.
Между прочим, Вы и раньше могли в поисковик отправить голосовой запрос еще до эры нейросетей и получить ответ в виде списка ссылок. Например, был такой пакет Горыныч (5 Мая 2009. Это первая русская программа, которая позволяет управлять компьютером при помощи голосовых команд). Вот там были алгоритмы, а не переключатели "Если ТО Иначе", как на картинке. Картинка из скубидубиду)) После Вашего запроса, как мы сказали, Вам на экран выводилась куча релевантных ссылок. Озвучить тест еще в 70ые на первых персоналках можно было! 50 лет прошло. Единственное отличие, образно говоря, сегодня нейросеть берет первые 5 текстов, исключает повторение информации и выдает резюмированный ответ. А самое главное новшество Нейросеть сегодня СОГЛАСОВЫВАЕТ РОДЫ ПАДЕЖИ СКЛОНЕНИЯ! Это самое большое достижение процесса, над которым работали на протяжении полувека.
Самое передовое — это улучшение онлайн переводчиков. Да и то, уверен, что у Вас, как филолога множество нареканий к переводу. Профессионального переводчика с опытом нейросеть не может заменить.
Зарина
- Да, согласна. Ежедневно обращаюсь к онлайн переводчикам, когда ленюсь сама перевести какие-то сложные куски текстов. На самом деле, целый кусок- прям, удручающий результат. Реально эффективно всё-также перевод одного слова или словосочетания. И, кстати, я заметила, что из-за нейросети, в онлайн переводчик попали уже нецензурные выражения, которые из-за большего количества употребления она отбирает, как вероятно самый подходящий перевод, а на самом деле ровно наоборот. Всё это происходит, потому что в интернете, помимо, серьёзных текстов, сегодня накапливается информация из чатов и комментариев. А они в основном состоят из ненормативной лексики, из разговорного стиля общения, а не литературного.
Совсем недавно, я была поражена тем, что не смогла перевести в онлайн переводчике простые предложения. Выдавалась бурда, даже когда я перешла к переводу словосочетаний и отдельных слов. И тут я подумала: «Но ведь уже несколько лет Гугл транзлейт начал радовать. То, что я вижу, не может быть реальностью. Я сошла с ума?».
Представьте уровень обратного влияния. Я стала сомневаться в собственной адекватности, так как не предполагала, что технология может Само откатиться на 15-20 лет назад. И озарение пришло только сейчас, во время нашего разговора и того, что я изучила функционирование Нейросети!
- Андрей, всё-таки интересно. Вроде, столько «исследований» и книг написано и издано. Я упоминала встречи с Данилой Медведевым (основатель Трансгуманистического движения в России, занимающийся темой бессмертия, киборгизации человека и нанотехнологиями) в нашем дискуссионном клубе. До и после встречи, общаясь с Данилой, читала много литературы. В том числе, «Сингулярность» Вернра Винджа. Некоторые из вещей описанных Винджем в своих книгах уже сбылись с невероятной точностью, а другие настолько грозят сбыться, что это впечатляет. Потом я стала изучать альтернативы. В 2020 году прочитала большущую книгу Игоря Шнуренко «Демон внутри. Анатомия Искусственного интеллекта», познакомилась с ним лично и на протяжении пары месяцев активно общалась, задавая волнующие меня вопросы. Очень быстро я поняла, что основной целью данного человека является нагнетание истерии вокруг ИИ.
Данный эксперт утверждает, что появление и повсеместное внедрение ИИ — это начало конца, приближение цифрового концагеря, и Технологической Сингулярности, о которой писали Рэймонд Курцвейл, Вернор Виндж и многие другие. Хочется разобраться, ведь в своих прогнозах Курцвейл наоборот говорил о мире изобилия, который станет возможен с помощью ИИ.
Андрей
- Зарина, эти адепты технологической Сингулярности и Всемогущего ИИ пишут книги, выступают на ток-шоу получая славу деньги, да еще компании за лоббирование их интересов! И всё. Они получают разного вида дивиденды от раскрутки этой темы. Одни зарабатывают на преувеличении его возможностей, а другие на обратном, на огромной угрозе, которую он якобы представляет.
А проблема ИИ, как философская категория, еще у Айзека Азимова в законах робототехники раскрывается.
НО то, что сейчас называют ИИ, по сути, им не является, а просто маркетинговый ход. Я, конечно, модель очень упростил, но, с другой стороны, объяснять, что такое перцептрон и сигмоид, это значит, грузить неподготовленного человека ненужной информацией, но думаю, тот кто заинтересуется, сможет изучить подробно в интернете. Можно опубликовать ссылки в конце интервью для желающих углубиться в тему.
Зарина
- Так, а что вы тогда скажете про технологическую сингулярность, она отменяется?
Получается, Курцвейл и Виндж создали маркетинговый продукт и продали его?
на фото Рэймонд Курцвейл
на фото Вернор Виндж
Андрей
— Это футурологи - фантасты продолжатели философской мысли Азимова, что будет если машина превзойдет человека, а не люди называющие нейросети - искусственным интеллектом.
Зарина
- А как Вы к футурологии относитесь?
Андрей
- Полет мысли он такой, а нам в поле пахать надо. Жюль Верн тоже многое предсказал, подводная лодка появилась, да, но многое и не сбылось.
Зарина
- Андрей, спасибо Вам огромное за то, что уделили столько время и просветили!
Уверена, наше интервью будет интересно и полезно многим людям, потому что нам должна поступать достоверная, правдивая информация, а поток её в интернете настолько большой, что разобраться порой не под силу без настоящего эксперта. У меня ушло, как видите, несколько лет прежде, чем нашла Вас и Вы помогли разобраться.
Приятно, что наши земляки идут в ногу со временем! Что мы можем не только смотреть назад на исторических персонажей, но и обращаться за советами к нашим современникам, брать пример с тех, кто творит историю сегодня!
Спасибо! Больших успехов Вам в работе и проектах!
Андрей
Спасибо Вам за добрые слова! Приятно быть полезным. Надеюсь, что мы смогли донести до читателей основную мысль и это им пригодится в оценке актуальной ситуации и будущих перспектив.
ЗАРИНА АЛБОРТЫ
P.S.
Для тех, кто хотел бы углубиться в изучение темы ИИ и Нейросетей оставим здесь несколько ссылок для чтения.
Нейросети для чайников. Начало
Нейросети для чайников. Часть 2 — Перцептрон
Фундаментальные концепции переобучения и недообучения в машинном обучении
О том, кто такой Рэймонд Курцвейл можно почитать в материале РБК:
86% его прогнозов сбылись: кто такой Рэй Курцвейл
О профессоре математики и писателе фантасте Верноре Виндже в Википедии:
[1] Автоматизированная Система Управления (АСУ) – это комплекс аппаратных и программных средств, а также персонала, предназначенный для управления различными процессами в рамках технологического процесса, производства, предприятия. АСУ применяются в различных отраслях промышленности, энергетике, транспорте и т. п. Термин «автоматизированная», в отличие от термина «автоматическая», подчёркивает сохранение за человеком-оператором некоторых функций либо наиболее общего, целеполагающего характера, либо не поддающихся автоматизации.
[2] Алгоритм оптимизации — это вычислительный метод, используемый для нахождения наилучшего решения проблемы из множества возможных решений. Эти алгоритмы применяются в различных областях, включая математику, инженерию и компьютерные науки, для эффективного решения сложных задач оптимизации.
[3] Intel Integrated Performance Primitives - это проект компании Intel, созданный в России, представляющий из себя библиотеку или набор готовых к употреблению, высоко оптимизированных базовых функций для работы с изображениями, сигналами и произвольными данными под различные архитектуры Intel, к тому же совершенно бесплатных.
[4] Технология Intel RealSense™ – это набор высококачественных камер, датчиков и встроенный графический процессор, а также SDK для разработчиков Intel. На самом деле это технология бесконтактного общения с компьютером, который при помощи камер считывает мимику лица и жесты человека
[5] https://craftum.com/blog/chto-takoe-nejroset/
