В последнее время нам почти каждый день рассказывают в новостях, какие очередные вершины покорили языковые нейросетки, и почему они уже через месяц совершенно точно оставят лично вас без работы. При этом мало кто понимает — а как вообще нейросети вроде ChatGPT работают внутри? Так вот, устраивайтесь поудобнее: в этой статье мы наконец объясним всё так, чтобы понял даже шестилетний гуманитарий!
Пользователь
Windows на RAM-диске
В наш век мы все любим скорость. Мы любим быстрый транспорт, быстрые службы доставки, скоростной интернет. И, разумеется, быстрые компьютеры. У нас есть шестое чувство, которым мы детектируем милли/микросекундные задержки. Частенько появляется желание что-нибудь да разогнать.
Концепция совместного использования Confluence – СППР2 – Jira
Если вы тоже параллельно работаете сразу в нескольких несвязанных между собой системах, то знаете, какая это головная боль. Мы долго мучились, и в конце концов придумали схему, по которой можно объединить «необъединимое»: системы Confluence, СППР2 и Jira. Практическая инструкция по интеграции инструментов (а также ответ на вопрос «Зачем вам всё это понадобилось?») — под катом. Никакой воды — всё строго по делу.
Теория сильного ИИ
В данной статье рассматриваются алгоритмы абстрактного мышления и механизм побуждения разума к действию. Это мышление - главная загадка современности и есть мнение, что компьютер не в силах ее решить, что только душа человека на это способна. Что сначала будет создана урезанная версия ИИ, а только потом будет создан сильный ИИ похожий на человеческий.
Основываясь на том, что:
• мышление основано на картах реальности, см статья теория алгоритма лежащего в основе фантазирования реальностью в мозге.
• мышление основано на сценах, которые предполагают варианты действий разуму в реальности, пример ниже.
• мышление основано на словах, и слова несут информацию.
• смысл слов существующих в реальности (люди, предметы) описан в статье теория алгоритма, дающего смысл словам.
• есть закономерность, что в биологии эволюция идет через создание копий генов с небольшим изменением их функций и гены несут в себе алгоритмы мышления.
• что алгоритм распознавания в визуальной информации стилей и текстур очень многогранен (см. статья теория групп слов, на базе которых работает мышление) и участвует в мышлении, имея разный смысл у различных групп слов.
• мышление рекурсивное, т.е. думая мы повторяем одно и тоже действие (мысль) и что то придумываем.
• есть гипотезы, что за всей работой мозга стоит несложный алгоритм, например фрактал. Хотя считается, что за всем стоят нейросети с еще неопределенными параметрами.
Абстрактное мышление это умение с помощью переноса сознания в абстрактный мир и исследуя вопрос или проблему с разных вариантов в этом мире, правильно либо ее описать, либо решить. Упрощенно мышление с реальными объектами в данной теории (см. рис. 1)
Теория групп слов, на базе которых работает мышление
Существуют ограниченное число алгоритмов в нашем разуме, но их почему то, не удается выделить по отдельности и понять. Дело в том, что один и тот же алгоритм проявляет себя по разному в разных группах слов. Эта статья продолжает рассматривает идеи из статьи теория алгоритма, лежащего в основе разума.
Исходя из того, что слова делятся на группы по смыслу и для каждой из них есть свои правила (Статья про семантические карты мозга). Трудность понимания моделирования в человеческой психике в том, что все разделено на группы, и в анализируемом предложении могут быть слова из разных групп со своими законами и с разными правилами взаимодействия между словами различных групп. Например, в книге написано про общение людей в замке, и описаны окружающие людей предметы, и указано, что люди видят. В итоге, в модели присутствует слишком много различных правил для разных групп слов, что бы их можно было обобщить.
В мозге есть карта реальности и есть общий план действий (см. рис. 1). По плану надо перейти через переход. Человек стоит перед переходом и мозг ищет в памяти сцены ко всему, что на карте. Потенциальных сцен много, но учитывая план, что надо перейти через дорогу, мозг находит сцену с переходом, светофором (они есть на карте местности) и с результатом действия, который подходит к плану. Сцена это кусочек карты, но например, на карте светофор имеет свое место, а на сцене он находится в какой то зоне (это понято на основе опыта).
Теория алгоритма, дающего смысл словам
Существующие алгоритмы работающие с о смыслом слов:
• Векторное представление слов, GPT-3 - статистика
• Алгоритм Леска - подбор значения многозначного слова по статистике встречаемости слов в предложении
• Семантическая сеть - информационная модель предметной области, имеет вид ориентированного графа. Вершины графа соответствуют объектам предметной области, а дуги (ребра) задают отношения между ними. (см. рис. 1)
• В других вариантах - по сути поиск закономерностей через нейросети.
Теория алгоритма лежащего в основе фантазирования реальностью в мозге
Оригинальный взгляд на алгоритм распознавания объектов головным мозгом, который еще может и фантазировать с увиденными объектами и моделировать их. Так же он объясняет механизм генерации сновидений и на его основе можно объяснить работу пальцев рук.
Мы видим картинку двухмерной, но при фантазировании, например людей, мы их представляем как трехмерную модель. В ней, как бы у людей есть скелет для моделирования движений рук и ног. Но, не смотря на то, что мы используем 3D моделирование, понять как будут пересекаться объекты сложной формы мы не можем (для этого нужна начертательная геометрия). Согласно, данной теории у нас в мозге нечто среднее между 3D и 2D моделированием с пониманием вида поверхности - это к тому же объясняет, почему мы понимаем принадлежность теней объектам. По сути мы имеем 2D виды со всех сторон, но кроме этого запоминаются срезы объема объекта. (см. рис. 1). Срез - это вид сбоку на проекцию, показывающий объем (поверхность) объекта. Срез, в отличие от проекции является не картинкой, а кривой.
Краткое руководство по гарантированному получению льгот ИТ-компанией
Краткое руководство по гарантированному получению льгот ИТ-компанией.
Легко получить, легко потерять.
Мой опыт работы в Фирме 1С
Кажется, писали уже обо всех: от Яндекса до Мэйлру, от Люксофта до Туту. Но про самую отстраненную, самобытную и изолированную компанию на ИТ рынке еще не было. Расскажу о своем опыте работы в отечественной Корпорации зла.
К тому чтобы поделиться своим опытом меня подтолкнула эта статья, а не состоявшееся накануне увольнение, я работал в фирме несколько лет назад, поэтому что-то я могу помнить не совсем точно, а что-то могло уже измениться. С другой стороны, 1С — не стартап и изменения там происходят неспешно.
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Зарегистрирован
- Активность