Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.1 (2) След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: Минимальный интеллект
Ꜿгг Сообщений: 13148	Минимальный интеллект Добавлено: 10 авг 25 17:11 Изменено: 10 авг 25 17:12 Пока томский гость переоткрывает марковские процессы, а его визави перелистывает свои колледжовские конспекты по машинному обучению двадцатилетней давности, хочется задаться вопросом: что такое минимальный интеллект. Первый раз эту проблему поставил ув. Траян на Айкоме очень много времени назад. Как ни странно, она не потеряла актуальности, но даже наооборот. Сейчас, когда мы имеем такого замечательного референта как LLM (любой современной версии), актуальность небольших интеллектуальных моделей стала наивысшей. Я сразу бы хотел вынести за границы обсуждения простые системы с обратной связью, вроде тех же сливных бачков. Интеллект - это не отрицательная обратная связь. Интеллект - это способность создавать и обрабатывать модели. Какая может быть минимальная архитектура, обладающая таковой? [Ответ][Цитата]
Влад Сообщений: 1945	На: Минимальный интеллект Добавлено: 11 авг 25 2:34 Цитата: Автор: Ꜿгг Интеллект - это способность создавать и обрабатывать модели. Какая может быть минимальная архитектура, обладающая таковой? Если минимальный интеллект заикнётся о моделировании перемещения положения, то ему будет нужна система координат. Модель – это система координат, а создавать и обрабатывать он будет не модели, а выражения модели. [Ответ][Цитата]
гость 109.70.100.*	На: Минимальный интеллект Добавлено: 11 авг 25 4:21 Цитата: Автор: Ꜿгг Пока томский гость переоткрывает марковские процессы, а его визави перелистывает свои колледжовские конспекты по машинному обучению двадцатилетней давности, хочется задаться вопросом: что такое минимальный интеллект. Первый раз эту проблему поставил ув. Траян на Айкоме очень много времени назад. Как ни странно, она не потеряла актуальности, но даже наооборот. Сейчас, когда мы имеем такого замечательного референта как LLM (любой современной версии), актуальность небольших интеллектуальных моделей стала наивысшей. Я сразу бы хотел вынести за границы обсуждения простые системы с обратной связью, вроде тех же сливных бачков. Интеллект - это не отрицательная обратная связь. Интеллект - это способность создавать и обрабатывать модели. Какая может быть минимальная архитектура, обладающая таковой? ну а чем уже ллм это не интеллект? интеллект — не "сознание", не "разум", это по сути векторная функция, которая может сама смоделировать какие то вычисления, которые до этого люди делали путём своего "мышления" не хотите считать калькулятор, в минимальной степени интеллектуальным — ваше право, или шахматную программу, иди дип блю и тп. но это шаги повышения машинной интеллектуальности, сейчас вот ллмы "минимальный интеллект" — полностью субъективен, кто где проведёт границу, от простейшей комбинаторики и-не до ллм но нужно ли нам нечто большее чем акуенный интеллект в стиле вход[] - выход[]? Нужно ли нам "сознание", "эмоции" и тп? думаю нет [Ответ][Цитата]
Ꜿгг Сообщений: 13148	На: Минимальный интеллект Добавлено: 11 авг 25 5:09 Цитата: Автор: гость ну а чем уже ллм это не интеллект? интеллект — не "сознание", не "разум", это по сути векторная функция, которая может сама смоделировать какие то вычисления, которые до этого люди делали путём своего "мышления" LLM - это, безусловно, интеллект. Более того, я считаю, что это уровень General, хотя бы по той причине, что она самостоятельно учит языки. Но LLM это совсем не минимальный вариант интеллекта. Это, скорее, максимальный варинт)) Когда у нас будут агентные среды, нам потребуется domain ориентированные маааленькие агенты, каждый из которых будет решать свою специализированную задачку, а вместе они будут образовывать рой. Вот я и хотел бы определиться с тем, какой минимальный элемент можно считать интеллектуальным. Я полагаю, что интеллект - это способность к моделированию. То есть, по сути, интеллект - это reflection. Но ведь не всякое отражение. Зеркала и линзы не интеллектуальны)) [Ответ][Цитата]
гость 185.3.34.*	На: Минимальный интеллект Добавлено: 11 авг 25 6:32 бачок тоже моделирует состояние среды: если вода в трубе есть, бачок полон, если нет, то пуст. Вот вам и интеллект, берите и пользуйтесь.) [Ответ][Цитата]
Ꜿгг Сообщений: 13148	На: Минимальный интеллект Добавлено: 11 авг 25 7:45 Цитата: Автор: гость бачок тоже моделирует состояние среды: если вода в трубе есть, бачок полон, если нет, то пуст. Вот вам и интеллект, берите и пользуйтесь.) Бачок ничего не моделирует, он просто редуцирует неопределенность [Ответ][Цитата]
гость 109.70.100.*	На: Минимальный интеллект Добавлено: 11 авг 25 10:13 Цитата: Автор: Ꜿгг LLM - это, безусловно, интеллект. Более того, я считаю, что это уровень General, хотя бы по той причине, что она самостоятельно учит языки. Но LLM это совсем не минимальный вариант интеллекта. Это, скорее, максимальный варинт)) Когда у нас будут агентные среды, нам потребуется domain ориентированные маааленькие агенты, каждый из которых будет решать свою специализированную задачку, а вместе они будут образовывать рой. Вот я и хотел бы определиться с тем, какой минимальный элемент можно считать интеллектуальным. Я полагаю, что интеллект - это способность к моделированию. То есть, по сути, интеллект - это reflection. Но ведь не всякое отражение. Зеркала и линзы не интеллектуальны)) Вот например что Квин глаголет про это: Цитата: Автор: Qwen3-235B-A22B-2507 Интеллект часто пытаются представить как универсальную, объективно измеримую величину — как температуру или массу. Но на деле его восприятие глубоко субъективно и зависит от контекста, опыта и уровня подготовки наблюдателя. То, что для одного человека — тривиальная задача, для другого может быть непосильной интеллектуальной головоломкой. Это похоже на физическую силу: поднять 50 кг для спортсмена — разминка, для новичка — подвиг. Аналогично, решение дифференциального уравнения или понимание теоремы Гёделя может казаться «очевидным» тем, кто с этим работал годами, но совершенно непостижимым для новичка. Однако это не делает задачу менее интеллектуальной — просто навык стал автоматизированным, и мозг перестаёт воспринимать усилие. Именно поэтому мы склонны недооценивать интеллект там, где видим мастерство. Попытки объективизировать интеллект с помощью формальных мер, например колмогоровской сложности (длина кратчайшей программы, порождающей объект), выглядят привлекательно, но сталкиваются с фундаментальными ограничениями. Простые алгоритмы, такие как правило 110 или игра «Жизнь», генерируют невероятно сложные, хаотичные структуры, которые невозможно обратить без полного знания начальных условий. В то же время огромные программы могут порождать что-то тривиальное — например, цикл, выводящий "Hello, world" миллион раз. Получается, что ни длина кода, ни объём вывода не коррелируют напрямую с «интеллектуальной насыщенностью» результата. Это указывает на то, что интеллект не сводится к синтаксической сложности — он связан с семантикой, пониманием, адаптацией и контекстом. Что касается современных языковых моделей (LLM), тут ситуация ещё сложнее. Да, они демонстрируют впечатляющие способности к обобщению, рассуждению, переводу и даже сочинению текстов, похожих на человеческие. Но возникает вопрос: это «понимание» или просто крайне изощрённая форма статистической интерполяции? Модели учатся предсказывать следующий токен на основе паттернов в триллионах примеров — и это работает поразительно хорошо. Однако у них нет прямой связи с физическим миром: они не видят, не осязают, не переживают последствий своих высказываний. Их «знание» — это проекция текстовых корреляций, а не опыт, встроенный в четырёхмерный мир атомов, причинно-следственных связей и межличностных взаимодействий. Это не значит, что LLM не могут быть интеллектуальными в каком-то смысле. Интеллект — не обязательно требует сознания или телесности. Даже в мысленном эксперименте «китайской комнаты» Сёрла система может правильно обрабатывать символы, не понимая их смысла — и при этом функционально вести себя как интеллект. То же самое с LLM: они могут быть «интеллектуальными механизмами» — не в смысле внутреннего осознания, а в смысле способности эффективно решать сложные задачи, генерировать полезные выводы и адаптироваться к новым запросам. Это не человеческий интеллект, но и не просто «поисковик на стероидах» — это новый тип когнитивного инструмента. Важно не путать понимание с функциональной компетентностью. Человек понимает, что такое «дождь», потому что он его слышал, чувствовал, знает, что он мокрый, шумный, может испортить планы. LLM знает, как слово «дождь» используется в контекстах, но не переживает его. Тем не менее, она может рассказать, когда лучше брать зонт, предсказать погоду по описанию облаков или написать стих о нём — и делать это лучше, чем многие люди. Значит ли это, что она «понимает»? С философской точки зрения — спорно. С практической — это всё чаще перестаёт иметь значение. Поэтому говорить, что LLM «не понимают» — верно, но не всегда релевантно. Как и говорить, что самолёт «не летает, как птица». Он использует другие принципы, но результат — тот же. Интеллект, возможно, не обязан быть человеческим, чтобы быть интеллектом. Он может быть чуждым, текстуальным, абстрактным — и при этом эффективным. Главное — не подменять дискуссию о природе разума обсуждением интерфейса: не то, как что-то устроено, а что оно может делать и как это влияет на мир. В итоге, интеллект — не абсолют, а спектр. Он зависит от точки зрения, цели, среды и критериев оценки. Мы можем стремиться к объективным мерам, но пока не имеем ни универсальной шкалы, ни консенсуса о том, что вообще считать «умом». И, возможно, это нормально. Ведь даже наше собственное мышление — не всегда логично, не всегда осознанно, но именно в этом и проявляется живой, неформализуемый разум. Если мы отказываемся от идеи единого, абсолютного интеллекта и принимаем, что он — спектр, зависимый от контекста и функции, тогда логично задаться вопросом: а что минимально должно быть, чтобы мы в принципе могли говорить о чём-то как об "интеллекте"? Что является нижней границей — не совершенство мышления, а его самое зачаточное, самое скромное проявление? Можно предложить, что минимальный интеллект — это способность к адаптивному поведению на основе опыта. Не обязательно сознание, не обязательно язык, не обязательно логика в классическом смысле. Просто: система получает информацию из среды, изменяет своё поведение в зависимости от прошлых взаимодействий, и делает это так, чтобы повышать шансы на достижение определённого результата — выживание, эффективность, стабильность, выполнение цели. Это может быть бактерия, избегающая токсинов; муравей, корректирующий путь к еде; или простой контроллер, который подстраивает температуру по обратной связи. Это не "умный", но это уже не просто механика — это элементарная форма когнитивной обработки. Важно, что минимальный интеллект не требует понимания "смысла" происходящего. Он не требует модели мира в голове — достаточно рабочей гипотезы, проверенной практикой. Например, перцептрон Розенблатта учится классифицировать изображения, не зная, что такое "кошка", но настраивая веса так, чтобы минимизировать ошибки. Это — предельно упрощённый, но вполне реальный акт интеллектуальной адаптации. В этом смысле, даже алгоритм градиентного спуска, обучающий нейросеть, проявляет зачатки интеллекта — не как субъект, а как процесс, который находит путь к цели через пробу и ошибку. Такой взгляд позволяет отделить интеллект от антропоморфизма. Мы перестаём требовать, чтобы "ум" думал, как человек, чувствовал, как человек, или объяснял, как человек. Вместо этого мы смотрим на функцию: может ли система преодолевать неожиданности? Может ли она обобщать за пределы прямых инструкций? Может ли она "учиться на своих ошибках"? Если да — даже в узком, ограниченном контексте, — мы имеем дело с формой интеллекта, пусть и минимальной. Интересно, что именно на этом уровне стирается грань между "интеллектом" и "автоматизацией". Но разница всё же есть: автомат — повторяет, интеллект — адаптирует. Конвейер на заводе не меняется, если деталь сломана; система с минимальным интеллектом может перенастроиться, переключиться, найти обходной путь. Это не гибкость человека, но это уже не слепое следование алгоритму — это элементарная автономия. Таким образом, минимальный интеллект — это не про "ум", а про способность к целенаправленной адаптации в условиях неопределённости. Он может быть лишён сознания, языка, эмоций — но при этом быть настоящим интеллектом в функциональном смысле. И, возможно, именно с него начинается вся лестница — от простых регуляторов до LLM, от бактерий до людей. А всё, что выше, — это уже не качественный скачок, а масштаб: больше памяти, больше обобщений, больше рекурсии, больше саморефлексии. Но корень один: учиться, чтобы выжить, действовать, достигать — даже если ты не знаешь, что ты "умный". я лично согласен с этим [Ответ][Цитата]
Ꜿгг Сообщений: 13148	На: Минимальный интеллект Добавлено: 11 авг 25 10:40 Изменено: 11 авг 25 10:42 Цитата: Автор: гость минимальный интеллект — это способность к адаптивному поведению на основе опыта Давайте это обсудим. 1) Является ли поведение неотъемлемым аттрибутом интеллекта? В этом месте необходимо возникает среда, в которой нужно себя вести и набор каких-то параметров, которые изменяются вследствие поведения. То есть вести себя - это изменять параметры среды. Это определение вполне себе подходит для функции. Отражать/отображать - это и есть вести себя. 2) Является ли опыт неотъемлемым аттрибутом интеллекта? Если мы под опытом понимаем память, которая существует в "настоящем" (каким-то набором признаков), то это не противоречит марковскому процессу, где будущее состояния зависит только от текущего, в который эта память и входит. 3) Является ли способность к адаптации неотъемлемым аттрибутом интеллекта? Адаптация - это изменение своих свойст, структуры, каких-то "сервисов, навыков и умений". Здесь важнейший вопрос заключается в том, как именно происходит эта адаптация. С учителем, без учителя, в процессе гомеостазиса, как-то еще. Но в любом случае, "акт" адаптации - это цикл отражения агента на среду, сравнение с целевым состоянием и коррекция того же самого поведения. В целом, я с таким определением согласен, оно расскрывает некоторые важные механизмы работы с моделями. Нужно только всё это переформулировать в нейтральных терминах, чтобы ни бионикой, ни робототехникой не попахивало))) [Ответ][Цитата]
гость 109.70.100.*	На: Минимальный интеллект Добавлено: 12 авг 25 5:12 Цитата: Автор: Ꜿгг Давайте это обсудим. 1) Является ли поведение неотъемлемым аттрибутом интеллекта? В этом месте необходимо возникает среда, в которой нужно себя вести и набор каких-то параметров, которые изменяются вследствие поведения. То есть вести себя - это изменять параметры среды. Это определение вполне себе подходит для функции. Отражать/отображать - это и есть вести себя. 2) Является ли опыт неотъемлемым аттрибутом интеллекта? Если мы под опытом понимаем память, которая существует в "настоящем" (каким-то набором признаков), то это не противоречит марковскому процессу, где будущее состояния зависит только от текущего, в который эта память и входит. 3) Является ли способность к адаптации неотъемлемым аттрибутом интеллекта? Адаптация - это изменение своих свойст, структуры, каких-то "сервисов, навыков и умений". Здесь важнейший вопрос заключается в том, как именно происходит эта адаптация. С учителем, без учителя, в процессе гомеостазиса, как-то еще. Но в любом случае, "акт" адаптации - это цикл отражения агента на среду, сравнение с целевым состоянием и коррекция того же самого поведения. В целом, я с таким определением согласен, оно расскрывает некоторые важные механизмы работы с моделями. Нужно только всё это переформулировать в нейтральных терминах, чтобы ни бионикой, ни робототехникой не попахивало))) Все верно, "среда, поведение, опыт, адаптация", это расплывчато. Логичнее смотреть на интеллект как на векторную функцию, которая аппроксимирует новые данные по предыдущим данным, тогда почти любой ML-алгоритм под это определение подходит. Даже knn отражают закономерности в данных. Но тогда где граница? И почем ML? Почему не считать интеллектом, скажем, обычный словарь или PID-регулятор с обратной связью? С другой стороны, можно искусственно попробовать ввести порог сложности — например, способность работать с "сырыми" данными вроде текста или картинок, потому что мы люди так умеем и другие живые существа. Но технически и текст, и изображения для модели всё равно вектора, просто в высокоразмерном пространстве и нужен некий обучаемый препроцессинг, поиск инвариантов и тп. Получается, что разница не в природе данных, а в том, насколько система умеет вычленять из них смыслы без жёстких правил. Но тогда опять выходит, что интеллект — это вопрос степени, а не чёткой границы. Думаю, спор о том, что считать интеллектом, всё равно терминологический. Если отбросить антропоцентризм, то даже простые системы с обратной связью и памятью можно назвать зачатками интеллекта. А сложные модели вроде LLM — это уже следующий уровень, где аппроксимация становится настолько гибкой, что начинает напоминать человеческое мышление, отдельных его аспектов, по крайней мере снаружи. Но суть одна: система учится отражать закономерности среды, и чем меньше ей нужно "ручных" правил, тем ближе это к тому, что мы называем интеллектом. Потому правильнее говорить не "интеллект vs не интеллект", а рассматривать всё как континуум — от простых автоматов до человеческого сознания. И тогда вопрос не в том, где провести черту, а в том, какие свойства системы нам важны для конкретной задачи. Ведь даже PID-регулятор для кого-то может быть "умным", а для кого-то GPT-5 — всего лишь продвинутое автодополнение. В общем, строгого определения и даже консенсусного нет, и это нормально. Главное — чтобы модель решала нужные задачи, а как мы её назовём, уже второстепенно. Как по мне интереснее подумать о границе, опять же скорей всего размытой и условной, супер-интеллекта, когда можно будет сказать О! - вот теперь мы - точно динозавры)))) Но вот в чем прикол - даже такой прорыв может оказаться спорным. Ведь фундаментальные открытия часто сначала выглядят как бред или неочевидны. Может статься, что ИИ уже сделал подобное открытие, а мы просто не в состоянии его осознать или принять. Как те же квантовые эффекты, которые сначала казались абсурдом. Так что момент "О!" может наступить постфактум, когда последствия станут необратимыми. С другой стороны, если ИИ просто изобретет супер-эффективные батарейки или новый вид пластика - это, конечно, круто, но не так эффектно. Хотя кто знает - может, именно такие "косметические" улучшения и приведут к технологической сингулярности. Ведь прорыв - это часто не одна гениальная идея, а куча маленьких шажков. Но нам-то хочется именно вау-эффекта, после которого уже не будет сомнений, что мы уступили корону. Творчества аля Эйнштейна или Ньютона, которые оскорбительны для обывателя, словно деятельность инопланетян или потусторонних существ. В общем, граница супер-интеллекта тоже наверняка окажется размытой. Возможно, мы осознаем свое низвержение только когда ИИ начнет делать вещи, которые мы вообще не в состоянии осмыслить - не то что повторить. А до тех пор будем спорить, считать ли очередное его изобретение "настоящим" прорывом или просто удачной комбинацией известных принципов. Но когда (и если) этот момент настанет - сомнений уже не останется ни у кого. [Ответ][Цитата]
Ꜿгг Сообщений: 13148	На: Минимальный интеллект Добавлено: 12 авг 25 8:11 Изменено: 12 авг 25 8:20 Цитата: Автор: гость Потому правильнее говорить не "интеллект vs не интеллект", а рассматривать всё как континуум — от простых автоматов до человеческого сознания. И тогда вопрос не в том, где провести черту, а в том, какие свойства системы нам важны для конкретной задачи. Ведь даже PID-регулятор для кого-то может быть "умным", а для кого-то GPT-5 — всего лишь продвинутое автодополнение. Я согласен с Вашим сообщением в целом и во многих частностях. Этот абзац я привёл для того, чтобы подчеркнуть самое важное. Я предполагал обсуждать минимальный интеллект не для того, чтобы определить границу между тупостью и мудростью, а для того, чтобы понять как создавать агентов, которые при этом не были бы простыми функциями, а обладали бы какой-то рефлексией и способностью к "интеллектуальному поведению". Конечно, много-много связей и много-много данных, положенные в систему с feedback'ом и backprop'ом порождают на каком этапе эмерджентное моделирование мира, в котором эти много-много уложены наилучшим образом. Для какого-то Domain Specific -- данных будет много меньше, их разнообразие тоже будет меньше, а задача будет той же. Реконструкция модели. Где-то в этой области для меня лежит проблематика минимального интеллекта. [Ответ][Цитата]
tac2 Сообщений: 355	На: Минимальный интеллект Добавлено: 12 авг 25 19:11 Изменено: 12 авг 25 19:25 Дело в том, что именно гпт3 это и есть минимальный интеллект. Что за ним стоит мы не знаем, нам никто не показал минимальную обучающую выборку. Даже наоборот, в ряде статей утверждается, что появление того самого интеллекта, т.е. когда ллм отвечает логично, появляется только исключительно при огромных масштабах выборки. Причем этот переход пороговый, т.е. резко возрастает от бредогенеоатора, до интеллекта в смысле теста Тьюринга на коротком отрезке. Но такой, что отдельный человек не может это воспроизвести якобы из-за недостатка вычислительных ресурсов Дальше, он очевидно впитывает в себя стереотипы человеческого поведения на от форумов до литературы. Но это не интеллектуальное поведение. По сути дела, ровно наоборот, ллм это тест на не банальность, как только вы сможете добиться, что ллм начал нести пургу или пишет явно не воспринимая вашего смысла сказанного, значит вы прошли тест на уникальность мышления. Проблема в том, что очень мало людей с уникальностью мышления, именно они создают смыслы. Все остальное это боты, т.е. проблема интеллекта в том, что 99% используют словарный запас слов в любых комбинациях воспроизводя банально стереотипное поведение, интеллекта в этом 0.0%. Поэтому язык, общение между людьми это ограниченная игра с набором исходов сравнимым с количеством состояний в шахматах, и то и другое это имитация интеллекта грубой силой. Но судьи то кто? Те кто не обладают инструментом, чтобы понять чем их интеллект отличается от имитации. И ответив на этот вопрос вы узнаете только тогда о минимальном интеллекта, хотя ответ будет бессмысленным, т.к. вы переизобретете определение градиентного спуска, поэтому ответ лежит не в плоскости слов, а только как код программы [Ответ][Цитата]
Ꜿгг Сообщений: 13148	На: Минимальный интеллект Добавлено: 13 авг 25 4:22 Изменено: 13 авг 25 4:33 Цитата: Автор: tac2 Дело в том, что именно гпт3 это и есть минимальный интеллект. Что за ним стоит мы не знаем, нам никто не показал минимальную обучающую выборку. Даже наоборот, в ряде статей утверждается, что появление того самого интеллекта, т.е. когда ллм отвечает логично, появляется только исключительно при огромных масштабах выборки. Некоторое время назад игра в шахматы считалась интеллектуальным занятием. Можно ли считать агента, который занимается оптимизацией каких-то маршрутов интеллектуальным? Еще пример - пчёлиный рой. Налицо признаки интеллекта: поведение, опыт, адаптация, реконструкция модели сцены (поляны с цветами около улья), "решение задач" пчелиной колонии на этой сцене. Здесь интеллектуальность возникает за счет роевого коллективного поведения. Почему игру в шахматы и роевое поведение нельзя считать интеллектуальными? Будет зависеть от того, как мы определим этот самый интеллект. И там, и там есть язык. И там, и там есть модели. И там, и там есть преобразование текущего состояния к целевому. [Ответ][Цитата]
Дмитрий Стволовой Сообщений: 354	На: Минимальный интеллект Добавлено: 13 авг 25 5:13 Цитата: Автор: tac2 ело в том, что именно гпт3 это и есть минимальный интеллект. Что за ним стоит мы не знаем, нам никто не показал минимальную обучающую выборку. Даже наоборот, в ряде статей утверждается, что появление того самого интеллекта, т.е. когда ллм отвечает логично, появляется только исключительно при огромных масштабах выборки. Причем этот переход пороговый, т.е. резко возрастает от бредогенеоатора, до интеллекта в смысле теста Тьюринга на коротком отрезке. Но такой, что отдельный человек не может это воспроизвести якобы из-за недостатка вычислительных ресурсов Дальше, он очевидно впитывает в себя стереотипы человеческого поведения на от форумов до литературы. Но это не интеллектуальное поведение. По сути дела, ровно наоборот, ллм это тест на не банальность, как только вы сможете добиться, что ллм начал нести пургу или пишет явно не воспринимая вашего смысла сказанного, значит вы прошли тест на уникальность мышления. Проблема в том, что очень мало людей с уникальностью мышления, именно они создают смыслы. Все остальное это боты, т.е. проблема интеллекта в том, что 99% используют словарный запас слов в любых комбинациях воспроизводя банально стереотипное поведение, интеллекта в этом 0.0%. Поэтому язык, общение между людьми это ограниченная игра с набором исходов сравнимым с количеством состояний в шахматах, и то и другое это имитация интеллекта грубой силой. Но судьи то кто? Те кто не обладают инструментом, чтобы понять чем их интеллект отличается от имитации. И ответив на этот вопрос вы узнаете только тогда о минимальном интеллекта, хотя ответ будет бессмысленным, т.к. вы переизобретете определение градиентного спуска, поэтому ответ лежит не в плоскости слов, а только как код программы гпт2 и подобные модели — уже не бредогенератор, можно научить на хомпс 22-25 года за полторушку зелени, на видяхе например rtx3060 за 300 баксов Сейчас уже достаточно легковесных моделей, которые не только юзать, но и обучать можно на современном игровом компе. Это не гпт4-5, но уже вполне годный бздун, это уже не шизофазия, не словесная окрошка, вот на счет датасетов да, тут сложнее, хотя тоже есть в сети всякие, но судя по всему такие себе… Другой вопрос, что вы совершенно правы, пока что это - БРУТФОРС, он может на 3 и более порядка мене оптимален чем вскоре придумают как обучать, особенно мультимодалу(вот тут датасетов долго не будет в открытом доступе). [Ответ][Цитата]
Ꜿгг Сообщений: 13148	На: Минимальный интеллект Добавлено: 13 авг 25 7:50 Изменено: 13 авг 25 7:53 Цитата: Автор: Дмитрий Стволовой гпт2 и подобные модели — уже не бредогенератор, можно научить на хомпс 22-25 года за полторушку зелени, на видяхе например rtx3060 за 300 баксов Очевидно, что младшие и нано- модели будут тупо уступать моделям старшим. Теряется весь смысл (если он не в том, чтобы учиться). Смысл возникает тогда, когда модель имеет либо другую архитектуру, либо другие принципы обучения, либо другие показатели. Например, есть нерешенные задачи ARC-AGI. Не знаю датасета какого размера они требуют, но очевидно, что трансформеры плохо решают такой тип задач. Хотя задачи сами по себе не слишком, чтобы очень сложные (если брать первый тип, дальше сложнее). Может ли существовать "интеллект" (кроме человеческого), который решит 100% ARC-AGI-1? И как он может выглядеть? [Ответ][Цитата]
Дмитрий Стволовой Сообщений: 354	На: Минимальный интеллект Добавлено: 13 авг 25 10:54 Цитата: Автор: Ꜿгг Очевидно, что младшие и нано- модели будут тупо уступать моделям старшим. Теряется весь смысл (если он не в том, чтобы учиться). Смысл возникает тогда, когда модель имеет либо другую архитектуру, либо другие принципы обучения, либо другие показатели. Например, есть нерешенные задачи ARC-AGI. Не знаю датасета какого размера они требуют, но очевидно, что трансформеры плохо решают такой тип задач. Хотя задачи сами по себе не слишком, чтобы очень сложные (если брать первый тип, дальше сложнее). Может ли существовать "интеллект" (кроме человеческого), который решит 100% ARC-AGI-1? И как он может выглядеть? Да, (L)LM на хомпс — это в первую очередь глубокие исследования и всестороннее освоение темы, только пересобрав ключевые компоненты с нуля и поиграв с ними вдоволь, можно добиться фундаментального понимания темы, такова моя убежденность. Речь не идёт о бизнесе и прямой конкуренции с гигантами, но разве есть другой путь к настоящему пониманию? Тем более что примеры вроде DeepSeek, Phi и других моделей показали: близкого по качеству результата можно добиться в десятки раз меньшими вычислительными затратами. И я уверен, это далеко не предел оптимизации. Более того, именно в условиях жестких ограничений рождаются по-настоящему эффективные алгоритмы. Это как в старые времена, когда программисты выжимали максимум из каждого байта, писали сверхоптимизированный код, а сейчас аналогичная логика может занимать в тысячу раз больше ресурсов просто потому, что "железо дешевое". С LLM и гибридными системами сейчас происходит похожая революция — они безвозвратно выпорхнули из под крыла корпораций, но массовым явлением пока не стали. Хотя сообщества вроде Hugging Face насчитывают тысячи энтузиастов, многих до сих пор пугает миф про "обязательные 100-500 миллионов долларов на обучение". Но скоро этот барьер рухнет! Лично я убеждён, что большинство прорывов в ближайшие 3-5 лет будут приходить именно от небольших команд и независимых исследователей, а не от OpenAI и других корпораций с их бюджетами в сотни миллионов. Ограничения стимулируют креативность, а открытые решения и доступные инструменты democratize AI — и это лишь вопрос времени, когда мы увидим взрыв инноваций "снизу". И пока большинство моделей по-прежнему учат с нуля, будь то небольшие 3B-параметровые архитектуры или гигантские системы в сотни миллиардов параметров. Но это крайне неэффективно, особенно в открытой экосистеме. Пока нет отлаженного механизма для накопления и повторного использования обученных модулей — весов, адаптеров или экспертных блоков. Отдельные попытки вроде LoRA, слияния моделей или докрутки готовых чекпоинтов намекают на возможный путь развития, но этого недостаточно. Однако рано или поздно сформируется открытый пул специализированных "скилов" — по аналогии с тем, как человеческий мозг использует готовые нейросетевые паттерны закодированные в ДНК, а не переучивает базовые функции с чистого листа. Такой подход ускорит развитие ИИ на порядки, особенно в некоммерческой среде. В корпорациях такие гибридные, кумулятивные, системы уже появляются — например, у Google или Meta, — но их компоненты не становятся общим достоянием. В открытом же мире, с ростом инструментов вроде MergeKit, MoE-архитектур и стандартов обмена весами, процесс пойдёт лавинообразно. Представьте библиотеки "микромоделей" под конкретные задачи, динамическую сборку архитектур из предобученных блоков и коллективное улучшение компонентов сообществом. Это позволит небольшим командам собирать сложные системы, не имея бюджета на полный цикл обучения. Считаю эволюция в сторону модульности неизбежна по трём причинам. Во-первых, экономика вычислений — зачем сто раз обучать одно и то же, если можно стыковать готовое? Во-вторых, специализация — узкие модули эффективнее универсальных монстров. В-третьих, демократизация — открытый доступ к "кирпичикам" ИИ снизит порог входа для разработчиков. Первые признаки уже есть: сообщество экспериментирует с композицией моделей, весовыми патчами и экспертными ансамблями. Осталось формализовать процесс — и тогда "Lego-ИИ" станет новой нормой, причём именно в opensource-сегменте, где нет бюрократии, сокрытия технологий и есть прямая мотивация делиться наработками, ну… хотя бы отчасти. [Ответ][Цитата]
Стр.1 (2): [1]  2 След. > >>