Нейросети изнутри или Скайнет?

Как выглядят нейросети изнутри

Мне лично напомнило предпоследнюю часть Терминатора. Восстание машин, вроде. 

Ну, ту, где Скайнет всем рулил. 

Или он реально уже рулит? 

Блин, печально, коли так... 

Если вы задавались таким вопросом, то представляем вашему вниманию фото новый квантовый суперкомпьютер Google.

К слову, компьютера тут не видно, так как все вокруг это оболочка охлаждения. А сама система внутри.

CHATGPT | Midjourney - ставь ❤️

Беспилотник убивает оператора

На днях мне попалась шокирующая новость.

Беспилотник с ИИ самовольно «убил» оператора во время учений

На виртуальных учениях в США дрон получил задание уничтожить системы ПВО противника. Выполнить задание дрону мешал оператор и он решил его «убить».

ИИ принял такое решение, так как оператор отменил приказ на уничтожение, помешав успешно выполнить задачу.

Это была лишь имитация, однако военные задумались и предостерегают от внедрения ИИ без правил этики для него.

Друзья, ну какая может быть этика в убийстве. 

Все, кто готовит войны, кто создаёт таких монстров, одумайтесь!!!!

Или вы тоже машины и у вас нет ничего человеческого?

Пока не поздно, одумайтесь люди! 

Моя волна от Яндекса

🙋🌊Моя волна — это бесконечный персонализированный поток музыки, который умеет адаптироваться под каждого слушателя. На The Flow вышло интервью с Александрой Сагалович (руководителем Яндекс Музыки) и Александром Сафроновым (главным по рекомендациям) про то, как работают рекомендательные алгоритмы. Выбрали из него главное.

Эмоции практически невозможно измерить (но можно)
Эмоциональный эффект от рекомендаций оценивается по множеству метрик, например лайкам при первом прослушивании. Моя волна включает незнакомый трек, а пользователь ставит лайк. Значит, рекомендации угадали. Важна такая эмоция: «И не думал, что мне понравится эта музыка, — как они узнали?»

Алгоритм учитывает реакцию слушателя и корректирует рекомендации на ходу
Когда человек что-то делает на Яндекс Музыке — скипает, лайкает, дослушивает, — это мгновенно прорастает в рекомендации. Алгоритм подстраивается под слушателя с каждым действием: он ведёт в этой паре, а рекомендации стараются улавливать, куда их ведут.

Моя волна заглядывает внутрь звука
Алгоритм анализирует звуковое содержание трека — аудиослепок. По звуку можно понять, что подходит пользователю. Это как магия: большинство людей не может чётко сформулировать, какое звучание любят, а модель может увидеть это.

Моя волна помогает артистам находить аудиторию
Алгоритм отлавливает песни, которые заходят слушателям, и начинает чаще рекомендовать их. Один из кейсов — рэпер Keendy. В феврале у него было 582 слушателя, в марте — миллион.

Алгоритмы не отменяют музыкальных редакторов и критиков
Критик — человек, который может экспертно оценить значимость контента для культуры, а алгоритм — значимость лично для тебя. Критик — это эксперт в культуре, а алгоритм — эксперт в тебе.

Алгоритму нужен человек
Без людей алгоритм не может обучаться. Тот, у кого больше людей, которые взаимодействуют с технологией, быстрее развивает свои алгоритмы. У Яндекс Музыки есть преимущество, потому что сервис очень популярен. Это позволяет быстрее внедрять новые подходы и тестировать больше гипотез.

Итак, Яндекс музыка уже полностью, или почти, работает с алгоритмом. Мы, когда слушаем музыку, даже не всегда понимаем, почему и как к нам попадает та или иная песня или трек. И вот, всё показано. Что называется на пальцах.