Отдельные рекомендации по применению нейронных сетей (Open AI) в практической деятельности
Добрый день, друзья!
Сегодня я хотел бы немного поговорить об искусственном интеллекте (ИИ), нейронных сетях и прочем. Интернет ими переполнен, это сейчас очень модная «мулька». Как ранее тема Big Date (Большие данные). Не буду пересказывать основы ИИ и что написано на сайтах.
Постараюсь под углом прагматизма критически посмотреть для моих друзей на этот модный тренд. Да, изложенное ниже конечно относится только к отдельным людям и применение ИИ в интересах организаций и при решении сложных проблем — отдельная тема. При этом постараюсь не перегрузить терминами информационных технологий.
Во многих новых направлениях присутствует реклама, как двигатель прогресса и способ заработать средства: нет ничего личного, только бизнес.
Что мы слышим по поводу ИИ: это волшебство, магия, решает любые проблемы, сама пишет программы, рисует картины и скоро заменит человека.
Сотни организаций предлагают услуги по обучению основам работы с нейронными сетями: они за Вас будут писать письма, доклады, презентации, лекции, технико-экономические обоснования и т.д. Уже дипломы пишут в этих сетях и успешно защищают.
В перспективе может быть и так, но пока мы имеем достаточно скромные успехи. Программ, рисующие графические изображения достаточно много, из отечественных это Шедеврум (Яндекс), Kandinsky (Сбер). Также из зарубежных, — Leonardo, Midjorney, Bing Chat GPT. Кстати, заставка статьи нарисована программой Kandinsky (Сбер) на тему «Компъютерное моделирование».
Эти программы могут рисовать отличные различные графические изображения и для любителей живописи, создателей сайтов и других любознательных представляют определённый интерес. На сайтах все имеется по запросу.
Другая категория нейросетей помогает готовить презентации, лекции, письма, проекты дипломов и прочие документы.
Для многих людей это вполне устраивает. Как до информационных технологий (ИТ) работали студенты, аспиранты, научные работники и т.д.? Шли в библиотеки и работали с каталогами и делали подборки материалов для работы. Затем появились ИТ и поисковые машины, как сейчас. В них опытный пользователь находил целые статьи, презентации, лекции и доклады на интересующую тему, только сортируй и вырезай.
Сейчас наступает новая эпоха: заходишь в нейросеть и при правильной организации вопросов от общего к частному и обратно, можно получить небольшими кусочками большой объем информации со ссылками на литературу.
Для 90% людей этого достаточно. Дополнительно старый поиск по запросам и материал уже почти готов. Это несомненно повышает эффективность труда пишущей братии.
Примечание: в рамках данного материала рассматривается один аспект — применение нейронных сетей в качестве помощника человека. Другой аспект создание всеоблемлющего искусственного интеллекта. В ChatGPT оговаривается, что данные занесены на 1 января 2022 года, но не думаю, что на этом все заканчивается. Учитывая его потенциал вполне реально, что обучение этой системы продолжается, ее интеллектуальная мощь растет. Уверен, что в ближайшие годы авторами успехов в научно-прикладной деятельности станут не отдельные ученые или коллективы, а искуственный интеллект. Он способен впитать огромное количество знаний, обработать и генерировать новые знания и создать новые технологии. Мы храним данные в «облачных сервисах», общаемся с программами типа ChatGPT, но владеем только частью знаний, а система, — всеми знаниями. В этом большая разница. Уже сейчас существуют уровни допуска: формального или неформального. Неформальный допуск заключается в «ленивости» системы: она ищет ответы по наипростейшей схеме, например государственному и региональному признаку. Так болгарам она даст ответы со ссылкой на болгарские источники, а не мировые достижения, если это отдельно не оговаривается в запросе. Если внедрить систему фильтров, то знания станут привилегией избранных. Поэтому развитие ИИ становится одной из главнейших задач государственной безопасности. Но мы отклонились от темы, продолжим.
Среди условно бесплатных нейронных сетей в части обработки текстов являются лидерами: ChatGPT 3.5, ChatGPT 4 и построенный на ChatGPT 4 это Bing ChatGPT 4, Midjorney не упоминаю, пока он платный. Это всё есть на сайтах.
В ChatGPT отличное написание текста, прежде всего, на английском языке и немного похуже на русском. Это связано с тем, что каждый Ваш запрос в данной среде переводится на английский язык, готовится ответ на английском и затем он снова переводится на русский язык. Несомненным преимуществом является встроенный графический модуль, позволяющий получать графические изображения, и ссылки на литературу откуда взята информация, что очень ценно.
Сейчас множество организаций и сайтов предлагают услуги по работе в нейронных сетях. На что необходимо обратить внимание:
- Длина запросов. В ChatGPT это около 4000 символов, в других может быть 50 символов и это неудобно. Но тем не менее не делайте слишком длинные запросы: машина их не поймет, а отделается лестным отзывом в Ваш адрес.
- Количество запросов в сессию по теме. У многих оно ограничено, например 30 запросов и нужно открывать новую сессию и это неудобно, особенно, когда система работает в режиме обучения.
Не буду говорить о токенах и других непонятных для многих вещах. Остановлюсь ещё на главном – умении мыслить. Многие предлагаемые нейронные сети, даже построенные на ChatGPT, «мыслят» (обрабатывают запрос) в рамках только одного запроса, то есть они не запоминают информацию по сесии (чату), они необучаемы. С ними не следует работать.
Нейронные ChatGPT 3.5, ChatGPT 4 и Bing ChatGPT 4, построенные на Python, имеют главное – они обучаемы в рамках одной сессии (чата). Поэтому количество допустимых запросов в сессии (теме чата) лучше максимально. Например, в ChatGPT 3.5, ChatGPT 4 – неограничено. В Bing ChatGPT 4 – установлено 30 запросов.
Ну и самое главное. Текст без примера, как правило, не очень понятная абстракция.
Ниже приведена сессия, выполненная на официальной версии Chat GPT 3.5, на тему этимологии русского языка. Тему этимологии русского языка выбрал только потому, что для меня это быстрее всего было организовать. В каждом вопросе я даю дополнительную информацию и задаю вопросы. А тематика вопросов связана со всеми моими обращениями в сессии (чате), получается замкнутая система знаний, а на другую тему нужно было примудывать связанные вопросы. Эта сессия интересна тем, что демонстрирует, как нейросеть думает и обучается. При этом нужно помнить, что нейросеть не имеет выхода в интернет в части поиска по интернету и использует материал, вложенный на 1 января 2022 года, и знания (информацию), которую я вводил. Специально я к этой сессии не готовился, это вечерне-ночной экспромт. Но действительно, это удивительно, как нейросеть обучалась в рамках сессии и держала в своем электронном мозгу всю информацию (вложенные знания) и достаточно грамотно их интерпретировала. Для тех, кто будет читать материал по ссылке You -это я, а ChatGPT — это ответы программы.
Ссылка на сайт:
Для интересующихся этимологией русского языка в рамках разработанных мною предположений также приведена ссылка на сайте по этой теме: