Мир Android ждет вас

Galaxy Z Fold5

Никого уже не заставишь отказаться от дурацкого и неправильного термина ИИ и заменить его на более правильный «программная поддержка вспомогательного функционала». Безграмотность, как обычно, победила. Но прежде чем говорить о любых компьютерных технологиях, надо очень хорошо представлять, что такое на самом деле компьютер, что он может, а чего не может. С этим у очень большого количества людей совсем плохо. Напомню, что такие компьютер. Электронно-вычислительная машина потребляет электричество и производит вычисления. 99% потреблённой энергии ЭВМ выделяет в виде тепла, 1% — это результат вычислений, упорядоченная информация. ЭВМ состоит из арифметико-логического устройства (АЛУ) и ячеек памяти, организованных тем или иным образом в массивы. АЛУ умеет выполнять, по сути, всего две операции: сложение и сдвиг двоичного числа на один разряд.Таким образом, ЭВМ — это электрическая машина с КПД 1%, умеющая складывать два двоичных числа и сдвигать двоичное число на один разряд вправо или влево. Все результаты вычислений ЭВМ получает многократным повторением этих двух операций.Такой простой машины вполне достаточно, чтобы реализовать любые вычислительные алгоритмы. Основные недостатки всех ЭВМ – очень низкий КПД и невозможность масштабирования. То есть нет возможности повысить КПД ЭВМ, просто построив большую ЭВМ, как, например, это возможно с грузовыми автомобилями – большой грузовик тратит меньше топлива на перевозку килограмма груза, чем маленький. Все так называемые «суперкомпьютеры» — это тысячи обычных ЭВМ, соединённых проводами. КПД у такой системы меньше, чем у одной ЭВМ.Ввиду наличия этих ограничений ЭВМ развиваются в сторону уменьшения общего потребления электроэнергии, сохраняя низкий КПД. Уменьшая размер транзистора до пяти нанометров, уменьшается общее потребление электроэнергии. Но этот путь не бесконечен. Сделать транзистор меньше атома нельзя.Теперь всем должно стать понятно в каком жесточайшем кризисе находится компьютерная индустрия. КПД компьютеров не растет. Растёт мнимая мощность вычислений, обусловленная снижением общего потребления энергии и размеров. При достижении минимально возможного размера транзистора этот рост остановится, и компьютерную индустрию ждут тяжёлые времена. Нужно совершенно четко понимать, что, кроме АЛУ, человечество пока ничего не придумало и нет на самом деле никаких других вычислительных машин, пригодных для применения. Квантовые компьютеры, нейронные компьютеры и прочие – это просто способы выпрашивания денег у инвесторов, как частных, так и государственных, при помощи сказки о том, что квантовый компьютер мгновенно взломает все коды и пароли. Вы заметили как, последние пару лет потускнели восторги по поводу квантовых компьютеров. И как эти же пару лет нам активно продают ИИ? Завтра ещё что-нибудь придумают. И так по кругу. Пока основная проблема компьютеров не будет решена, а именно — пока не станет возможным строить большой компьютер, а не соединять проволокой тысячи маленьких ни о каком ИИ или Искусственном Осознании речи нет. А между тем, направление развития математической модели, которую представили в 1943 году Маккалок и Питтс, очень перспективно при наличии «больших» компьютеров. Модель обучаема. Это значит, что можно подать на вход данные, например изображение, и при помощи человека настроить вычислительные единицы так, чтобы они выдавали правильный результат. Возможность обучения модели – это очень важно! При помощи обучения можно «перенести» в ЭВМ часть, пусть и очень маленькую, человеческого знания. Теоретически, если построить и обучить очень большую модель, то она будет способна «впитать» в себя бОльшую часть человеческого знания. Совсем теоретически, очень, очень большая модель способна впитать в себя всё знание человека. Этим и живут «фантасты», которые рассказывают про искусственный интеллект. Но, к сожалению, у нас пока нет таких мощных вычислительных машин. Помните, КПД компьютеров мало и, как сделать большой компьютер, мы пока не знаем. Так-то…

Владимир Репин, 2. Дело не в повторении работы мозга, а других принципов вычислений. Таки на архитектуре фон Неймана свет клином не сошелся.3. Уже не раз писал. Нужно кодирование сущностей не эмбедингами, а графами связей. Чтобы сеть оперировала не буквенными токенами, а их смыслами. Тогда дообучение сети будет больше похоже на принципы обучения человека. Ведь мы узнавая новую информацию, не пересчитываем всю имеющуюся, а дополняем ее, надстраивая этот граф связей.

Lecron, 1. Этот верно. Абсолютно. Поэтому такого параметра, как производительность компьютеров не существует. Но это не значит, что не нужно учится строить большие компьютеры. 2 К сожалению сказка. Да есть люди, которым платят деньги за работу в этом направлении. Но компьютеров, повторяющих работу мозга не существует. 3. Я не очень понял. Мне кажется, что лимит как раз связан с вычислительной мощностью. Но, возможно, вы правы.

системы принятия решений на основе недетерминированных (их еще называют — стохастические, вероятностные) алгоритмов называются экспертными системами, и к искусственному интеллекту отношения не имеют. экспертные системы позволяют имитировать принятие решений на основе качественных показателей, а не количественных, путем построения системы правил, где каждое правило сопоставляет набор входных условий некоторому результату. экспертная система может имитировать принятие решений даже в реальном времени — все упирается в быстродействие железа, на котором эта ЭС функционирует, и в степень охвата предметной области системой правил. то, что маркетологи называют сегодня ИИ, по факту в 99% случаев является именно ЭС.полноценный ИИ базируется на нейросетях, где каждая нейросеть умеет решать некую узкоспециализированную задачу без участия системы правил. с нейросетями все хорошо, кроме одного — современную нейросеть нельзя ДОобучить «новым трюкам», как человека, а можно только ПЕРЕобучить. соотв. ждем, пока разрабы додумаются выстроить ИИ, как именно систему из различных нейросеток, часть из которых будет заниматься классификацией задач, а другая часть — их решением.

4 Функции могут быть недоступны в определенных странах и на некоторых устройствах. Может требоваться регистрация в программе бета-тестирования и тарифный план на мобильный интернет. Доступность определенного экрана и настроек зависит от поставщика услуг беспроводной связи, версии ПО и модели устройства. Некоторые приложения не поддерживают режим разделения экрана.

Системы искусственного интеллекта также не имеют «желаний» или «мотивации» за пределами предопределенных алгоритмов. Они ничего не могут сделать по своей воле, потому что для этого потребуется сознание. Ведутся серьезные споры о том, сможем ли мы когда-нибудь создать сознательные системы (биологические или машины), но сейчас речь не об этом. Поговорим о том, в чем хорош нынешний искусственный интеллект.

На самом деле большинство компаний-производителей смартфонов используют гибридную модель искусственного интеллекта, то есть некоторые функции доступны на вашем смартфоне, а некоторые используют удаленный дата-центр. Ряд функций искусственного интеллекта также зависят от подключения к Интернету, например Circle to Search. Без интернет-соединения вы вообще ничего не сможете найти.

Например, чип Google Tensor имеет специальный EdgeTPU (тензорный процессор) для ускорения выполнения задач ИИ, а Qualcomm включила новый AI Engine для поддержки до 10 миллиардов параметров генеративных моделей ИИ — исключительно на устройстве – в чипсет Snapdragon 8 Gen 3.

Дайте волю фантазии и создавайте уникальные обои

Искусственный интеллект на устройстве – термин, объясняющий сам себя и означающий, что система работает на смартфоне. Она может использовать выделенный процессор или часть основного процессора, но важно то, что такой системе теоретически не требуется подключение к Интернету для работы, поскольку все вычисления выполняются на самом смартфоне.

Мне кажется, что пик ИИ-хайпа уже пройден. Тем более, что ИИ оказался никаким не ИИ, а скорее продвинутыми алгоритмами. По инерции, конечно, еще долго будут лепить этот ИИ куда попало. А на главные вопросы пока нет ответа: А зачем обычным пользователям этот ИИ и какие реальные сценарии его использования, что его так насильно суют в центр внимания? Ну вот, чтоб это было позарез нужно несколько раз в день и так каждый день? Даже на ноутбуках сделали отдельную кнопку для запуска. Нафига?ИМХО, это не более чем игрушка, которую будут использовать время от времени фотки подшаманить и какую-нибудь ерунду спросить пару раз в неделю. Больше этот хваленый ИИ в бытовой жизни нихрена не умеет. Причем разработчики осознанно не дают ему никаких прав на уровне системы в той же Виндоуз, ибо этот ИИ-дурень в любой момент начнет галлюцинировать и натворит пакостей, как малолетний ребенок. ИИ даже считать еще не умеет. Просишь его, например, нарисовать рыбу с двумя ногами — рисует четыре ноги. Уточняешь, что нужно две ноги. Он говорит «Ок, извините, сейчас исправлю…» — и снова рисует четыре. Как бестолковый идиот.П.С. Есть сценарии, в которых даже существующие ИИ очень полезны, но они очень нишевые. Для 99% людей это бесполезная игрушка, значимость которой очень сильно сейчас преувеличена. Уровня «поигрался пару дней и забросил».

Некоторые могут возразить, что перевод и расшифровка в режиме реального времени были доступны задолго до появления искусственного интеллекта, но теперь, когда эти системы стали способны понимать контекст, конечный результат намного лучше. Вы также можете использовать ИИ для пересказа текста или заставить писать или рисовать за вас, а это уже создание контента.

Облачные системы искусственного интеллекта запускают модели ИИ и обрабатывают данные на удаленных серверах, размещенных в дата-центрах. Ваш смартфон должен быть подключен к Интернету, чтобы обмениваться запросами с этими дата-центрами, и в большинстве случаев через Интернет передаются не только запросы, но и некоторые пользовательские данные для выполнения поставленной задачи.

Как уже говорилось, ИИ хорошо распознает закономерности. Он может обрабатывать огромные наборы данных, например, медицинскую информацию в виде снимков и результатов анализов, и распознавать возможные заболевания. ИИ может распознавать закономерности в финансовой сфере и помогать вам торговать, выявлять мошенничества и оценивать риски.

Навигационные системы теперь также используют искусственный интеллект, и они стали лучше, чем когда-либо. К ним также относятся системы беспилотного вождения, которые используют компьютерное зрение для распознавания объектов. Компьютерное зрение — это механизм, лежащий в основе Circle to Search и других систем поиска изображений. ИИ способен понимать изображения и интерпретировать их.