Искусственный интеллект

OpenAI снова унизили — поисковик Perplexity выпустил БЕСПЛАТНУЮ версию Deep Research. И она работает даже лучше, чем детище OpenAI:

— Для генерации исследования Perplexity анализирует до 100 (!) сайтов. Для сравнения — OpenAI всего 5-20;

— 5 БЕСПЛАТНЫХ запросов В ДЕНЬ (!!!) для всех желающих. Альтман за 20$ обещает 10 запросов В МЕСЯЦ;

— Результат можно сразу экспортировать в PDF — готовый доклад у вас в руках. PDF можно конвертировать в Word и редачить как угодно.

Пробуем здесь — открывайте чат и в списке выбирайте Deep Research.

Источник

ИИ уже стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, помогая нам решать задачи быстрее и эффективнее. От поиска рецептов до планирования маршрутов — ИИ стал незаменимым помощником. Но может ли использование ИИ со временем ухудшить наши когнитивные способности?

• Зависимость от мгновенных ответов. Когда-то для получения ответа приходилось изучать книги или проводить собственные исследования. Потом мы научились “гуглить” - искать ответы на нужный вопрос через поисковые сервисы, но анализировали полученную информацию все равно мы сами. Теперь достаточно задать вопрос ИИ и получить результат за секунды. Это удобно, но такая мгновенность может снижать наши аналитические способности. Полагаясь на готовые ответы, мы рискуем утратить навыки критического и аналитического мышления.

• Ухудшение памяти. Раньше, чтобы вспомнить имя актера, нам приходилось напрягать память. Сегодня ИИ делает это за нас. Это приводит к тому, что мы меньше тренируем свою память, полагаясь на внешние источники. В долгосрочной перспективе это может негативно сказаться на нашей способности запоминать и воспроизводить информацию. Нам нужно стараться запоминать информацию без помощи ИИ.

• Поверхностное понимание сложных тем. ИИ способен упростить сложные концепции и предоставить краткие ответы. Но такое упрощение может помешать глубокому пониманию предмета. Полагаться только на поверхностные объяснения ИИ — значит ограничивать себя в изучении сложных тем. Поэтому важно углубляться в необходимые нюансы, не ограничиваясь краткими ответами ИИ, а стремясь к более глубокому пониманию.

• Уменьшение социальных взаимодействий. Человек по природе своей социальное существо, и общение с другими людьми важно для эмоционального и психологического благополучия. Сокращение таких взаимодействий может привести к снижению эмоционального интеллекта. Поэтому нам нужно не отказываться от социальных контактов.

• Снижение творческого мышление. Недавнее исследование показало, что регулярное использование ИИ может снижать нашу способность и к творческому мышлению. Участники, которые полагались на ИИ при выполнении творческих задач, показали худшие результаты в самостоятельной работе. Более того, ИИ может приводить к "гомогенизации" идей, снижая разнообразие и оригинальность наших мыслей.

• Дезинформация. Также авторы подчеркивают риски распространения неточной или предвзятой информации. Без критического мышления и проверки фактов мы можем принять ложную информацию за истину, способствуя распространению дезинформации. Мы должны не принимать информацию на веру, а анализировать и проверять ее.

• Снижение способности рассуждать. Сооснователь Y-combinator Пол Грэм в своем эссе предупреждает о будущем, где навыки письма станут редкостью. Если ИИ может написать за нас письмо, зачем учиться делать это самостоятельно? Однако письмо тесно связано с мышлением. Когда мы пишем, мы структурируем мысли, развиваем идеи и улучшаем понимание темы. Потеря этого навыка может привести к снижению способности ясно мыслить и рассуждать. Если мы не хотим относиться к категории “немыслящих”, то нужно на постоянной основе заниматься написанием эссе без использования ИИ, рефлексировать и побольше общаться с “мыслящими” людьми (желательно на разных языках).

ИИ открывает перед нами огромные возможности, но важно помнить о потенциальных последствиях его чрезмерного использования. Возможно, стоит иногда отложить гаджеты и попытаться решить задачу самостоятельно?

Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram-канал — там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.

• По вашему , то, что называют "Большие языковые модели" можно назвать "интеллектом" ?

• Ответы языковых моделей нужно проверять вручную , на предмет корректности и актуальности .

Кто то может помнит, такую тему "экспертные системы", лет 20-30 назад, было модно, громко, казалось еще чуть-чуть и компьютеры заменят инженеров и экспертов. Не получилось.

Теперь шум по всему интернету , был проведен ребрендинг и то, что раньше называлась "экспертная система", сейчас назвали "Большие Языковые Модели(LLM)". Шума конечно на порядки больше, просто по тому, что есть интернет.

Но, возникает вопрос , как и 20-30 лет назад - а какая практическая польза ?

Сразу отметем , явную и абсолютно выигрышный сегмент рынка в котором у LLM нет и не будет конкуренции - написание статей, курсовых, дипломов, методичек , генерация постов в интернет ресурсах и тому подобное, проще говоря - информационный шум. Тут боты, вне конкуренции, человек просто физически не может с такой скоростью генерить тексты.

Но.

Область практического применения , или научно - создание добавленной стоимости - какая польза от больших языковых моделей для создания и исследования новых сущностей ?

Типичные проблемы языковых моделей :

1. Ответы языковой модели нужно обязательно проверять вручную.

2. Языковые модели не способны рассуждать и мыслить абстрактно. Они в принципе не способны найти и выявить аналогии в несвязных областях. Ну например - как связаны аэродинамика и анализ производительности СУБД(сейчас в интернете есть статья об этом, но написана она человеком не ботом) ?

Вот жили мы без языковых моделей( еще совсем недавно) , теперь живем с большим их количеством .

И теперь вопрос вопросов - Как изменилась наша жизнь? Что из того, что применяется в повседневной жизни стало лучше , качественнее, эффективнее, дешевле ?

Что в принципе измениться , все таки триллионы в тему вбухивают легко и просто и сколько еще закинут в топку.

Какая реальная польза для реального человека от мегатонны потраченных ресурсов и времени на тему развития больших языковых моделей?

Зачем все это?

Ну кроме, конечно разумеется, чисто академического и научного интереса. Да это интереснее и гораздо прибыльнее , чем кузнечиков препарировать. Тут , споров нет.

Просто нужно установить надстройку с ChatGPT. Сохраняем инструкцию:

— Нажимаем на графу «Главная»;
— Выбираем «Надстройки»;
— В поиске вбиваем Autopilot и качаем;
— Теперь ваш Word прокачан нейронками!