Как управлять искусственным интеллектом, даже если его трудно предсказать. Helen Toner - видеоролик
Изучение английского языка с помощью параллельных субтитров ролика "Как управлять искусственным интеллектом, даже если его трудно предсказать".
Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь.
Всего 828 книг и 2744 познавательных видеоролика в бесплатном доступе.
страница 2 из 3 ←предыдущая следующая→ ...
00:02:12
they didn't know how to build one,
они не знали, как их построить,
but everyone knew what it meant to fly.
но все знали, что значит летать.
With AI on the other hand,
С другой стороны, что касается ИИ,
different experts have
completely different intuitions
у разных экспертов совершенно
разные представления о том,
about what lies
at the heart of intelligence.
что лежит в основе интеллекта.
00:02:26
Is it problem solving?
Это решение проблем?
Is it learning and adaptation,
Это обучение и адаптация,
are emotions,
эмоции
or having a physical body
somehow involved?
или каким-то образом
задействовано физическое тело?
We genuinely don't know.
Мы действительно не знаем.
00:02:37
But different answers lead
to radically different expectations
Но разные ответы приводят
к совершенно разным ожиданиям того,
about where the technology is going
and how fast it'll get there.
куда движется технология
и как быстро она будет развиваться.
An example of how we're confused
is how we used to talk
Примером нашего непонимания
является то, как мы говорим
about narrow versus general AI.
об узком ИИ в сравнении с общим ИИ.
For a long time, we talked
in terms of two buckets.
Долгое время мы говорили о двух сегментах.
00:02:56
A lot of people thought we should
just be dividing between narrow AI,
Многие считали, что нам следует
отдать предпочтение узкому ИИ,
trained for one specific task,
обученному выполнению конкретной задачи,
like recommending the next YouTube video,
например, порекомендовать
видеоролик на YouTube,
versus artificial general
intelligence, or AGI,
в сравнении с общим ИИ,
that could do everything a human could do.
способному делать всё,
что может сделать человек.
00:03:12
We thought of this distinction,
narrow versus general,
Мы считали, что это различие:
узкое и общее
as a core divide between
what we could build in practice
является основным между тем,
что мы можем создать на практике,
and what would actually be intelligent.
и тем, что на самом деле будет разумным.
But then a year or two ago,
along came ChatGPT.
Но год или два назад появился ChatGPT.
If you think about it,
Если задуматься, может,
00:03:29
you know, is it narrow AI,
trained for one specific task?
это узкий ИИ, обученный
выполнять одну конкретную задачу?
Or is it AGI and can do
everything a human can do?
Или это ИИ, способный делать
всё, что может делать человек?
Clearly the answer is neither.
Очевидно, что ни то, ни другое.
It's certainly general purpose.
Это, безусловно, общая цель.
It can code, write poetry,
Он умеет программировать, писать стихи,
00:03:44
analyze business problems,
help you fix your car.
анализировать бизнес-проблемы,
помогать ремонтировать машину.
But it's a far cry
from being able to do everything
Но это далеко не всё то,
что он может делать
as well as you or I could do it.
так же хорошо, как мы с вами.
So it turns out this idea of generality
Оказывается, идея всеобщности
doesn't actually seem to be
the right dividing line
не является правильной гранью
00:03:57
between intelligent and not.
между интеллектом и неинтеллектом.
And this kind of thing
И такие вещи сейчас
is a huge challenge
for the whole field of AI right now.
представляют собой огромную проблему
для всей области ИИ.
We don't have any agreement
on what we're trying to build
У нас нет единого мнения о том,
что мы пытаемся создать
or on what the road map
looks like from here.
или как будет выглядеть
дорожная карта в будущем.
00:04:10
We don't even clearly understand
the AI systems that we have today.
Мы даже не совсем понимаем,
какие системы ИИ у нас есть сегодня.
Why is that?
Почему так?
Researchers sometimes describe
deep neural networks,
Исследователи иногда называют
глубокие нейронные сети,
the main kind of AI being built today,
основной вид ИИ, создаваемый сегодня,
as a black box.
чёрным ящиком.
Для просмотра параллельного текста полностью залогиньтесь или зарегистрируйтесь