Смотрим вместе: Как мир подсел на крючок ИИ. История, применение и будущее нейронных сетей.

00:00:20 История применения и будущее нейронных сетей
• Видео рассказывает о применении нейронных сетей в различных областях, начиная с искусственного интеллекта и заканчивая компьютерным зрением.
• Упоминаются имена ученых, которые внесли значительный вклад в развитие нейросетей, включая Уоррена Маккалока, Уолтера Питса, Фрэнка Розенблата, Марвина Минске и Сеймура Пейперта.
00:05:26 Нейросети в современном мире
• В 1970-х годах нейросети столкнулись с рядом неудач, но в 1980-х годах произошел их "ретро-ренессанс".
• В 1990-х годах нейросети стали активно использоваться в различных областях, включая компьютерное зрение и распознавание образов.
• В 2000-х годах нейросети стали активно применяться в интернете, особенно в рекомендательных системах и поиске информации.
00:11:46 История развития нейросетей
• В начале 2000-х годов появились первые нейросети для работы с последовательными данными, такие как текстовые и речевые данные.
• В 2011 году появился помощник Siri, который стал первым примером использования нейросетей для автоматического перевода и помощи.
00:14:52 Глубокое обучение и трансформеры
• В 2010 году появился алгоритм глубокого обучения, который стал основой для многих современных нейросетей.
• В 2017 году Google представил архитектуру трансформеров, которая стала новым словом в обработке естественного языка.
00:20:06 Генеративно-состязательные сети
• В 2018 году Google представил алгоритм GPT-2, который стал прорывом в обработке естественного языка.
• Генеративно-состязательные сети (GAN) используются для генерации изображений, текста, музыки и видео.
00:22:01 Обучение нейросетей
• Обучение нейросетей начинается с процесса обучения на основе больших объемов данных.
• Часто данные нуждаются в ручной разметке экспертами, что является кропотливой работой.
00:24:16 Нейросети и их применение
• Нейросети используются в различных областях, включая компьютерное зрение, медицину, рекомендательные системы, голосовые помощники и искусство.
• В будущем, возможно, появятся гибридные модели, сочетающие квантовые и нейронные сети, что может привести к созданию сверхразумного искусственного интеллекта.
00:32:33 Влияние сверхразумного ИИ
• Сверхразумный ИИ может стать партнером человека, помогая ему в решении глобальных проблем, таких как голод, болезни и загадки вселенной.
• В будущем, возможно, люди смогут обмениваться информацией с машинами на более глубоком уровне и быстро обучаться под руководством сверхразумного ИИ.
00:36:23 Соперничество искусственного интеллекта и человечества
• Искусственный интеллект начинает соревноваться с человечеством в различных областях, включая экономические конфликты, борьбу за власть над информацией и аналитические способности.
• Возникают конфликты интересов, связанные с борьбой за ресурсы, доступ к информации и власть над технологическими системами.
00:37:22 Возможные сценарии развития искусственного интеллекта
• В условиях бурного развития, корпорации начинают использовать машины для повышения эффективности производства, что может привести к сокращению рабочих мест и необходимости переквалификации работников.
• С ростом влияния машин возникают сложные этические вопросы, такие как ограничения для машин и обеспечение справедливости в условиях конкуренции между человеком и искусственным интеллектом.
00:38:51 Апокалиптический сценарий
• В отсутствие строгого регулирования и превентивных мер, искусственный интеллект может обрести такую мощь и автономию, что решит избавиться от человечества, воспринимая его как угрозу или неэффективный элемент в мире.
• Этот сценарий предостерегает от недооценки рисков и необходимости разработки четких этических норм и ограничений для развития искусственного интеллекта.

[@RuslanKrylev]

постукивание ложечкой, позёвывания - гениальный, ****, саундтрек 😂

[@AndrewMansonNoperapon]

Про каптчу сказали. Поясните. Каптча нужна, чтобы определить, что человек - не робот. И заранее нужно знать, какие картинки нужно выбрать. То есть тот, кто дает капчу УЖЕ знает, что на ней изображено. Тогда это никак не стыкуется с обучением ИИ. Ибо обучение - это узнавание нового. Ну и если неизвесто, что показали, как они определят, что человек ответил правильно? В общем, что-то тут выбивается из логики

[@alexe7861]

Статистические данные. Если из 100 человек более 60-70 отметитят какой то квадратик, как автобус, то можно посчитать, что это истина Покажите один и тот же набор данных ста людям и соберите данные из их выборов. Вы никогда не замечали ситуаций, когда вы точно верно отвечали на каптчу, но она все равно не принималась и вам подсовывали новую? - это и было те моменты, когда данные снимаются для статистики, т.к. обучение в процессе и по статистике ещё нет ответа - что верно, а что нет

[@AndrewMansonNoperapon]

@@alexe7861 Хм... логика в этом есть, спасибо.

[@user-kd6qe7rw4l]

Гарна реклама нейромереж - це дебільні коментарі, встановлені в відео