Ник Клегг, президент по международным отношениям в Meta, недавно попал в заголовки газет, когда назвал генеративные системы искусственного интеллекта «довольно глупыми» в интервью BBC. Это заявление вызвало споры о возможностях и ограничениях систем ИИ, а также о потенциальных рисках, которые они представляют для общества. Ник Клегг считает, что модели ИИ на данный момент далеки от того уровня, на котором они будут думать самостоятельно. Он сказал Сегодняшняя программа BBC что «ажиотаж несколько опередил технологии… Во многом они довольно глупы». В этой статье мы более подробно рассмотрим комментарии Ника Клегга и рассмотрим более широкий контекст обсуждения генеративного ИИ.
Что такое Генеративный ИИ?
Генеративный ИИ относится к типу искусственного интеллекта, который способен создавать новый контент, такой как изображения, видео и текст, похожий на существующий контент. Это достигается за счет использования алгоритмов глубокого обучения, которые обучаются на больших наборах данных примеров. У генеративного ИИ есть много потенциальных применений, таких как создание реалистичных изображений для видеоигр или создание персонализированного контента для каналов социальных сетей.
Вот как работает генеративный ИИ:
1. Обучение модели:
Генеративные модели ИИ обучаются с использованием больших объемов данных, которые служат основой для обучения модели ИИ. Эти обучающие данные включают примеры желаемого вывода, например текст, изображения или звук. Модель анализирует шаблоны и структуры обучающих данных, чтобы понять характеристики контента, который она должна генерировать.
2. Нейронные сети:
Он основан на процессах машинного обучения, вдохновленных работой человеческого мозга, в частности нейронных сетей. Нейронные сети состоят из взаимосвязанных узлов или «нейронов», которые обрабатывают и передают информацию.
Гизчина Новости недели
[embed]https://www.youtube.com/watch?v=RKogi2UtVFo[/embed]
3. Генеративно-состязательные сети (GAN):
Генеративный ИИ часто использует тип глубокого обучения, называемый генеративно-состязательными сетями (GAN). GAN состоят из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора.
4. Создание нового контента:
После обучения генеративной модели ИИ она может создавать новые выходные данные, аналогичные обучающим данным.
Комментарии Ника Клегга
В своем интервью BBC Ник Клегг утверждал, что генеративные системы искусственного интеллекта «довольно глупы», потому что им не хватает способности понимать контекст и смысл создаваемого ими контента. Он предполагает, что эти системы способны производить только внешне похожий контент. Для него модели ИИ не предлагают действительно оригинальный контент. Клегг также подчеркнул важность человеческого надзора и контроля над системами ИИ. Он утверждает, что их следует использовать для расширения процесса принятия решений человеком, а не для его замены.
Дебаты вокруг генеративного ИИ
Комментарии Ника Клегга вызвали широкую дискуссию о сильных сторонах и ограничениях систем генеративного ИИ. Некоторые эксперты утверждают, что эти системы действительно ограничены в своей способности создавать действительно оригинальный контент. Они также утверждают, что их лучше всего использовать с человеческим творчеством и вкладом. Другие отмечают, что генеративный ИИ уже использовался для создания впечатляющих произведений искусства и музыки. Они считают, что эти системы могут быть более функциональными, чем Клегг считает.
Заключение
Комментарии Ника Клегга о генеративных системах искусственного интеллекта вызвали споры о том, на что способна эта технология, а также о ее ограничениях. Клегг считает, что ИИ не может предложить настоящий оригинальный контент. Он также утверждает, что эта система не может работать без участия человека. Это делает их очень далекими от уровня, на котором они думают сами за себя. По мере того, как ИИ продолжает развиваться, политики, исследователи и общество в целом должны будут обеспечить, чтобы эти технологии использовались безопасным, этичным и выгодным для всех образом.
(function(d, s, id) {
var js, fjs = d.getElementsByTagName(s)[0];
if (d.getElementById(id)) return;
js = d.createElement(s);
js.id = id;
js.src="https://connect.facebook.net/en_US/sdk.js#xfbml=1&version=v3.2&appId=1623298447970991&autoLogAppEvents=1";
fjs.parentNode.insertBefore(js, fjs);
}(document, 'script', 'facebook-jssdk'));
Ник Клегг, президент по международным отношениям в Meta, недавно попал в заголовки газет, когда назвал генеративные системы искусственного интеллекта «довольно глупыми» в интервью BBC. Это заявление вызвало споры о возможностях и ограничениях систем ИИ, а также о потенциальных рисках, которые они представляют для общества. Ник Клегг считает, что модели ИИ на данный момент далеки от того уровня, на котором они будут думать самостоятельно. Он сказал Сегодняшняя программа BBC что «ажиотаж несколько опередил технологии… Во многом они довольно глупы». В этой статье мы более подробно рассмотрим комментарии Ника Клегга и рассмотрим более широкий контекст обсуждения генеративного ИИ.
Что такое Генеративный ИИ?
Генеративный ИИ относится к типу искусственного интеллекта, который способен создавать новый контент, такой как изображения, видео и текст, похожий на существующий контент. Это достигается за счет использования алгоритмов глубокого обучения, которые обучаются на больших наборах данных примеров. У генеративного ИИ есть много потенциальных применений, таких как создание реалистичных изображений для видеоигр или создание персонализированного контента для каналов социальных сетей.
Вот как работает генеративный ИИ:
1. Обучение модели:
Генеративные модели ИИ обучаются с использованием больших объемов данных, которые служат основой для обучения модели ИИ. Эти обучающие данные включают примеры желаемого вывода, например текст, изображения или звук. Модель анализирует шаблоны и структуры обучающих данных, чтобы понять характеристики контента, который она должна генерировать.
2. Нейронные сети:
Он основан на процессах машинного обучения, вдохновленных работой человеческого мозга, в частности нейронных сетей. Нейронные сети состоят из взаимосвязанных узлов или «нейронов», которые обрабатывают и передают информацию.
Гизчина Новости недели
[embed]https://www.youtube.com/watch?v=RKogi2UtVFo[/embed]3. Генеративно-состязательные сети (GAN):
Генеративный ИИ часто использует тип глубокого обучения, называемый генеративно-состязательными сетями (GAN). GAN состоят из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора.
4. Создание нового контента:
После обучения генеративной модели ИИ она может создавать новые выходные данные, аналогичные обучающим данным.
Комментарии Ника Клегга
В своем интервью BBC Ник Клегг утверждал, что генеративные системы искусственного интеллекта «довольно глупы», потому что им не хватает способности понимать контекст и смысл создаваемого ими контента. Он предполагает, что эти системы способны производить только внешне похожий контент. Для него модели ИИ не предлагают действительно оригинальный контент. Клегг также подчеркнул важность человеческого надзора и контроля над системами ИИ. Он утверждает, что их следует использовать для расширения процесса принятия решений человеком, а не для его замены.
Дебаты вокруг генеративного ИИ
Комментарии Ника Клегга вызвали широкую дискуссию о сильных сторонах и ограничениях систем генеративного ИИ. Некоторые эксперты утверждают, что эти системы действительно ограничены в своей способности создавать действительно оригинальный контент. Они также утверждают, что их лучше всего использовать с человеческим творчеством и вкладом. Другие отмечают, что генеративный ИИ уже использовался для создания впечатляющих произведений искусства и музыки. Они считают, что эти системы могут быть более функциональными, чем Клегг считает.
Заключение
Комментарии Ника Клегга о генеративных системах искусственного интеллекта вызвали споры о том, на что способна эта технология, а также о ее ограничениях. Клегг считает, что ИИ не может предложить настоящий оригинальный контент. Он также утверждает, что эта система не может работать без участия человека. Это делает их очень далекими от уровня, на котором они думают сами за себя. По мере того, как ИИ продолжает развиваться, политики, исследователи и общество в целом должны будут обеспечить, чтобы эти технологии использовались безопасным, этичным и выгодным для всех образом.
