Известно, что никого ничему невозможно научить, можно только создать возможности, чтобы кто-то научился. "Кто-то" здесь означает натуральный интеллект, а не искусственный. Поэтому только искусственный интеллект никогда не дойдет до состояния, когда человек обращается к нему со свободно сформулированной проблемой, а в ответ получает решение, на которое он может положиться.
Ситуации же, как они описаны неоднократно на АШ, когда кто-то обучает ИИ для решения конкретной задачи, оказываются на самом деле неприкладными: кто-то должен знать алгоритм решения задачи, тратить время на обучение, прогоняя алгоритм решения несколько раз и добиваясь правильного его выполнения, и все это для того, чтобы решить какую-то одну задачу, на решение которой он сам потратил бы примерно столько же времени.
Такое (тратить время на обучение) могут позволить себе только те, кто собирается продавать способность ИИ решать конкретную задачу – но я о таком не слышал никогда (хотя задумался об этом именно потому, что сам собираюсь продавать некоторые решения для использования в программном продукте), и через это отбивать затраты на обучение ИИ.
В связи с этим возникает вопрос, с какой целью, например, DeepSeeK выкладывает бесплатную реализации И"И", при том, что на самом деле ее продукт (другие не пробовал, но, думаю, там ровно та же ситуация) не умеет решать задачи?
Они выкладывают бесплатный продукт, чтобы что?
Чтобы рекламировать продукт, который не умеет решать задачи? Но зачем рекламировать непригодный товар?
Чтобы обучить в процессе массового использования свой продукт? Кто-то готов положиться на результаты такого обучения?
Чтобы впечатлить инвесторов и развести их на бабки? Очередная красная ртуть/квантовое преимущество?
Комментарии
Когда коммерческие конторы выкладывают продукт нахаляву то они просто надеются впечатлить инвесторов огромным спросом и отбить бабло на продаже акций. Это давно не новость. И хороший продукт для этого не нужен.
Бесплатнйы продукт всегда выкладывают чтобы на него подсели и стали потом покупать "допы".
Это как с любым прогармным обеспечением.
А задача ИИ вовсе не "решать задачи", а _следить за чоткостью выполнения производственного цикла_, учиытвая (считая) кто сколько наработал, обзвонил, продал, отпилил и просверлил, чтоб по итогам месяца (а лучше итогам дня) выпнуть тех кто в норматив не уложился и нанять следующих.
Это замена нынешних "меееенеджеров". которые слишком много жрут.
как можно подсесть на что-то, что не решает задачи?
Оно решает задачи которые будут постоянные - отсев неэффективных работников. Не напилил 133 заготовки в смену 16 часов - курил на два раза больше - сьел лишнюю булочку из чОрной львинки на бесплатном обеде- не эффективный. На утро пропуск не работает.
> выпнуть тех кто в норматив не уложился и нанять следующих.
Ходят слухи, что "очередь за забором" кончается. Так что эта парадигма должна поменяться, пора готовиться полноценно заменять людей на "роботов".
Очередь за забором кончилась у нас. И то благодаря наличию финансирования тучи строек, где по какойто странной причине экскаваторщик получает 400 тыщ в месяц, как 5 профессоров Бауманки:)) в европках ни ресурсов ни денег нефтяных. У нас тож кстати нефтегазовые башли под вопросом могут поуменьшиться.
> Очередь за забором кончилась у нас.
На западе она кончились раньше, и они раньше начали завозить зарубежных ценных специалистов. Скоро очередь кончится и в мировом массштабе.
Они это делают чтобы вы этот ИИ учили. На своих задачах. Бесплатно.
А они это потом монетизируют. Вам скажут спасибо. Может быть.
Нет, это не так для текущего поколения ИИ. Знать надо не алгоритм решения задачи, а меру в которой ответ ИИ устраивает обучающего.
что за бред ? если он не решил твою задачу - это ещё не значит что он не умеет решать задачи,
ИИ тестируют на огромных сборниках задач в самых разных областях (от гуманитарных до технических наук) и потом смотрят сколько процентов он решил - например 80-90% - это разве плохой процент ?
Не знаю, может вы относитесь к эволюционистам?
Но, чтобы создавать/усовершенствовать свой продукт его надо обкатать, протестировать, исправить ошибки, узкие места...
Китайцы это делают. Кто в этом отстаёт, тот идёт следом и отстаёт ещё больше. :(