0: Здравствуйте, дорогие друзья. С вами подкаст история науки, который создан при поддержке цифровой платформы алгоритмика и форума классных руководителей. Мы приглашаем учёных, разработчиков, изобретателей, чтобы из первых уст узнать о том, как развивается наука и технологии.

1: Сегодня и что самое важное, как они влияют на нас сегодня в нашей студии? Прекрасный гость, который знает все об искусственном интеллекте, главный архитектор по искусственному интеллекту ао. Гринатом, член сообщества амбассадоры росатома эксперт.

2: Программного комитета конференции айконс куратор и эксперт компетенции машинное обучение и большие данные на чемпионатах атом, скиллс, диджитал скиллс, а также международном чемпионате брикс скиллс тёк энд челлендж фу евге.

3: Евгений Глухов, встречайте. Привет, жень, привет. Привет. Спасибо. Это было трудно, но мы справились, да, на самом деле, поэтому просто, знаете, сразу, сразу хочется, чтобы было понятно, что с нами

4: Действительно, очень классный гость. Вообще, я с Женей, честно говоря, раскрою секрет. Лично знаком. Мы с ним вместе были на прекрасной прекрасной экспедиции, да, ледокол знаний на самую макушку планеты. Вот. А сегодня мы пытаемся поговорить.

5: Как мне кажется, об очень актуальной истории, потому что все мы пользуемся искусственным интеллектом мне кажется, уже это вошло даже в нашу школьную жизнь и в обыденную жизнь, поэтому поговорим об этом понятии, как его можно использовать ну e попробу.

6: С Женей обсудить это, это понятие. 1 вопрос, он такой, знаешь, с точки зрения, наверное, педагога, потому что мы же все изучаем психологию. И поэтому, когда мы говорим про искусственный интеллект, я прежде всего

7: Обращаю внимание на слово интеллект. Ну, если говорить просто, то это множество разных способностей, да, человека, познание, обучение, восприятие окружающей среды, воображения и так далее. Вот в основе интеллекта лежит процесс мышления. Вот.

8: Можно ли сказать, когда мы говорим об искусственном интеллекте, что компьютеры научились мыслить это так или нет? Ну, это вопрос, наверное, достаточно очевидный для всех тех, кто занимается искусственным интеллектом, и как-то

9: В курсе вообще, из чего он состоит на более низком уровне? Искусственный интеллект мыслит? Нет, абсолютно точно. Возможно, мы к этому когда-нибудь придём, но сейчас искусственный интеллект можно воспринимать.

10: Как 1 из инструментов, который позволит решить ту или иную задачу, объясни вот простыми словами, что ж такое вообще нейронные сети, потому что мы сейчас много терминов употребляли, надо

11: Понять вообще базово, что что же это такое? Угу. Как ты.

12: Ну, смотри, я бы тут, я бы тут кооператив с тобой попробовал бы сделать. Представь себе, что там. Представь себе, что у тебя есть ребёнок.

13: Понять вообще базово, что, что же это такое? Ну, смотри, я бы тут, я бы тут кооператив с тобой попробовал бы сделать. Представь себе, что там. Представь себе, что у тебя есть ребёнок. Угу. Как ты?

14: Ему объяснишь, что такое хорошо и что такое плохо, как говорила кроха.

15: Так, ну я, ну, по ощущениям от моей дочки, просто ей, наверное, надо много раз ошибаться, много раз ошибаться, чтоб

16: Ему объяснишь, что такое хорошо и что такое плохо, как говорила кроха. Так, ну, я, ну, по ощущениям от моей дочки, просто ей, наверное, надо много раз ошибаться, много раз ошибаться, чтоб

17: Потом я ей постоянно говорил, так вот это можно, а вот это нельзя, вот это можно, а вот это нельзя. И в итоге, то есть, если 1 раз ты объяснишь, иногда это не работает, да? Вот. А вот когда много раз она ошибается и понимает, что так точно нельзя. Угу. Кстати.

18: То прикольно. Вот если говорить про детей, да, они, даже зная, что это плохо, все равно иногда нарушают правила. Тут интересно. Может. Ладно, сейчас мы уйдём в дебри. Так, нейросети.

19: И так, ну, теперь про обучение.

20: То прикольно. Вот если говорить про детей, да, они, даже зная, что это плохо, все равно иногда нарушают правила. Тут интересно и так, может. Ладно, сейчас мы уйдём в дебри. Так, ну теперь про обучение нейросети.

21: Можно чуть чуть расширить эту историю. Скорее всего, когда ты говоришь ребёнку что-то такое хорошо, ты ему там приводишь какие-то примеры. Угу. Я не знаю, там на кухне показываешь, что вот так пальцем в плиту, если она электрическая нагрета.

22: Это плохо, да? А кастрюльку поставить, когда мама попросила, там, чтобы пельмешки сделать. Угу. Это хорошо. Вот. И, соответственно, и много таких примеров можно собрать, что такое хорошо и что такое плохо. И в результате у тебя ребёнок.

23: Начинает воспринимать эту информацию и через какое-то время воспроизводить. Угу. И ты удивишься. Через какое-то время, понятное дело, ошибается. И, кстати, вот это прям отдельная тема, которую ты чуть чуть коснулся, мы можем ошибаться. И дело в том, что

24: Что нейросети, которые мы сейчас делаем. Если там не уходить в детали, они же по нашему образу и подобию работают. То есть вот эти ошибки, они есть и в обучающих данных это означает, что она также может ошибаться. Вот, соответственно, по сути,

25: Ребёнок это модель, модель, нейросеть. Хорошо. Твои примеры, что такое хорошо и что такое плохо. Вот хорошо и плохо. Это у нас с тобой 2 класса, в которых ты хочешь, чтобы твоя модель, то есть твой ребёнок ориентировался, потому что это

26: Важно для жизни, например. Угу. Вот. А то твоё объяснение, что такое хорошо примеры и что такое плохо, это вот набор обучающих данных для модели, соответственно.

27: Когда ты объясняешь это ребёнку, он это постепенно воспринимает, это как раз обучение происходит, там некоторое обучение есть внутри нейронных сетей, ещё там слои нейронов, здесь, наверное, условно такой.

28: Пример, там, если фрукты, фрукты хочу я распознавать там сначала хочу понять, какой формы фрукт, а потом условно, если он там круглый и зелёный, скорее всего, это яблоко, там, если он там какой-нибудь круглый, чуть чуть продолговатый, значит, это там, я не зна,

29: На какое-нибудь Манго не спелое. Я сейчас там фантазирую. И вот это вот этот процесс последовательный, он может у нас вот в такие слои нейронов. Угу. И вот, вот это, это и есть сама нейросеть.

30: Превращаться в пятидеся.

31: На какое-нибудь Манго не спелое. Я сейчас там фантазирую. И вот это вот этот процесс последовательный, он может у нас вот в такие слои нейронов. Угу. Превращаться. И вот, вот это, это и есть сама нейросеть в пятидеся.

32: 10 году Алан тьюринг. Ну это знаменитый британский учёный, криптограф и математик. Он предложил тест тьюринга, который может оценивать способности искусственного интеллекта. Вот с 50 года получается

33: Долгое время ни 1 искусственный разум не мог решить, ну, грубо говоря, его тест пройти эту проверку. Но я тут узнал, как раз стал тоже, вот, готовясь к передаче. Угу. Смотреть, и оказалось, что в июне 20

34: 4 года тест тюринга был пройдён чат ботом на основе языковой модели gpt 4. Вот можешь немного комментариев дать по этому поводу. Что это значит вообще для мира искусственного интеллекта? Это прорыв, это какая-то революция? Ну или это просто

35: Закономерность. Слушай, это прорыв точно, но что-то такого прям, вау, я считаю, что не случилось, потому что, ну вот про что сам тест. Угу.

36: Он достаточно объективно даёт нам возможность понять, постараться понять со стороны человека, с кем мы общаемся с машиной или с человеком.

37: То есть ничего другого здесь нет, соответственно.

38: Угу.

39: То есть ничего другого здесь нет. Угу. Соответственно.

40: Раньше, очень раньше, вот все, что там называлось искусственным интеллектом, было, естественно, более примитивным, чем gpt сейчас. Поэтому человек, его восприятие было относительно нейросети, относительно искусственного интеллекта.

41: В то время на таком уровне, что мы достаточно быстро могли распознать, где мы общаемся с машиной, где нет. Ну да, сейчас тест тьюринга пройдён gpt 4, но это не значит, что там мы получили какое-то там мыслящие искусственно

42: Интеллект мы скорее просто смогли ответить на вопрос о том, что gpt 4 достаточно неплохо имитирует человека.

43: У меня была тут реальная история. Дети в 9 10 классе у нас создают индивидуальные проекты. Это такая исследовательская работ.

44: Интеллект. Мы скорее просто смогли ответить на вопрос о том, что gpt 4 достаточно неплохо имитирует человека. У меня была тут реальная история. Дети в 9 10 классе у нас создают индивидуальные проекты. Это такая исследовательская работ,

45: Ну, в общем, как, не знаю, реферат, как объяснить. Вот, и я руководитель этих проектов. Вот, и мне тут ребята сдают проекты, я говорю, так вот это написано нейросетью, я прям сразу понял, потому что это очень стройно, это очень красиво.

46: Ну, то есть в целом все-таки мне кажется, что сейчас так или иначе, наверное, можно распознать, но мне кажется, что вот такой прогресс, да, нейросетей, он все-таки для пользователей может нести вообще, как он на нас влияет.

47: Это опасно, это классно. Вот как ты считаешь? Ну, я как человек, который занимается искусственным интеллектом. Я считаю, что это классно. Угу. Это прикольно. И мне это нравится. Это, это на самом деле, там-то ещё творчество, поэтому

48: Мне, мне этим нравится очень сильно заниматься. Я могу сказать так, что нужно воспринимать искусственный интеллект, прежде всего как инструмент. Угу. Вот. Нужно

49: Понимать хотя бы на базовом уровне, как он работает для того, чтобы не сделать его. Ну, как бы тебе сказать, сейчас сформулирую.

50: Любым инструментом, наверное, можно пользоваться с умением. Да, да.

51: Понимать хотя бы на базовом уровне, как он работает для того, чтобы не сделать его. Ну, как бы тебе сказать, сейчас сформулирую любым инструментом, наверное, можно пользоваться с умением. Да, да.

52: Инструментом можно пользоваться, как, ну, знаешь, таким образом, чтобы самому себе пользу приносить. Ну и так в ущерб себе. То есть нужно понимать, что если по аналогии с ребёнком, вот мне очень нравится

53: Через наше все интервью протащить эту ассоциацию. Вот если ты в какой-то момент прекратишь говорить ребёнку, что такое хорошо, что такое плохо, а у нас мир постоянно меняется, то у тебя ребёнок будет деградировать, он в какой-то момент, типа, а че, а че происходит вообще?

54: Вообще, че то я вот не понимаю, какие-то новые, новые хорошо у нас ещё нормально появилось. Это не хорошо, не плохо. Это как, откуда вот эти, собственно, новые данные возьмутся. Дело в том, что вот когда ты переписываешься абсолютно с любой нейросетью, в любом интерфейсе, в любом

55: Messengers. Нужно абсолютно точно понимать, что под капотом все твои запросы улетают куда-то на сервера. Угу. А потом какие-то разработчики используют это как обучающую выборку. А ещё это данные.

56: Это очень ценный ресурс, который можно использовать не только для обучения моделей. Соответственно, таким образом, люди могут по незнанию сливать в какие-нибудь такие gpt сети, вообще какие-нибудь там, скажем так.

57: Данные компании, которые могут составлять потенциально коммерческую тайну. То есть здесь мы плавно переходим к вопросам безопасности. И если хотя бы вот эту базовую историю понимать, что не нужно в нейросеть писать абсолютно все и отовсюду, да, скидывать ей какие-то рабочие отчёты.

58: Документы, то, соответственно, таких потенциально проблем.

59: Не будет. Сейчас все наши зрители начали осмысливать, что же они чистить историю переписки. Это же не поможет. Да, все уже ушло на сервера.

60: Документы, то, соответственно, таких потенциально проблем не будет. Сейчас все наши зрители начали осмысливать, что же они чистить историю переписки. Это же не поможет, да, все уже ушло на сервера.

61: Вообще, дорогие друзья, не учите нейросеть плохому. Вот 1 из главных выводов. Вот мне очень нравится, что мы с тобой заговорили про какие-то риски технологии. Понятное дело, что прогресс, он всегда противоречив. Есть хорошее, есть плохое. Давай

62: Поговорим про то, какие риски несёт использование искусственного интеллекта для человечества, для нас уже сегодня.

63: Ну, для меня, опять же, мы чуть чуть с тобой коснулись номер 1 риск это вопросы безопасности. Угу. Они сейчас действительно открыты. Если говорить про искусственный интеллект, именно

64: России, то там на законодательном уровне ещё только предстоит.

65: Проделать. Я считаю, очень большую работу для того, чтобы понять, как нам противоречивость. Понимаешь, заключается в том, что это очень динамическая область. Угу. Трендовая она силь.

66: Развивается, если ты любое очень такое классное, что-то такое модное, стильное, модное, молодёжное, динамически развивающееся и одновременно полезное. Начнёшь душить всякими регуляторными ограничениями. Н.

67: И так далее. Угу. То ты просто придушишь технологию. Мы, мы для себя сами сделаем деградацию. Это очень сложный вопрос. И здесь нужно искать некоторый баланс, чтобы

68: Ну да.

69: И так далее. Угу. То ты просто придушишь технологию. Мы, мы для себя сами сделаем деградацию. Это очень сложный вопрос. Ну да, и здесь нужно искать некоторый баланс, чтобы

70: С 1 стороны, технология могла развиваться. Угу. Вместе с нами мы могли что-то новое постоянно привносить. С другой стороны, должна обеспечиваться каким-то образом безопасность, чтобы вот примеров, которые я тебе сказал, да, они

71: Не выполнялись вообще очень интересно, конечно, да, то, что вот ты говоришь, что нейросеть это прежде всего большая большой массив информации, большой массив данных, потому что я, честно говоря, не

72: До конца у меня футуристические, да, такие какие-то границы и риски. Я куда-то в фантастику, наверное, все время пытаюсь уйти. Угу. Мне кажется, это очень практика применима. Правда, теперь не будем ничего писать. Нейросети плохого. Скажи.

73: Жень, вот как ты видишь будущее искусственного интеллекта через 5, 10 лет. Какие возможности она нам даст в ближайшем будущем? Ну, я считаю, что наше ближайшее будущее это агент.

74: Ии. Или там ii агенты по разному это называют я сейчас расскажу по сути что это такое, это у каждого есть в кармане телефон вот а через 5 10 лет.

75: У каждого будет своя нейросеть. Угу. И есть все предпосылки к тому, чтобы это случилось. Причём взаимодействовать друг с другом по некоторым вопросам уже будет не человек, человек, а искусственный интеллект 1.

76: Искусственным интеллектом, другим. Вот, вот это взаимодействие 1 искусственного интеллекта с другим. Это, по сути, пример 2 и агентов, которые могут друг с другом уже взаимодействовать, воспринимать информацию друг от друга, как-то на неё реагировать. У нас есть какие-то Инте,

77: Интересы, которые там просто анализируя историю поисковую, например, в там, в яндексе, да, мы можем понять, кто чем увлекается. И представь себе, вот вокруг тебя собирается некоторый такой Костяк данных.

78: Достаточно большой набор данных, который характеризует тебя облако данных, твоё личное облако данных это как компьютер. Просто взять твой, с которым ты, ты там много чего там хранишь, у тебя какие-то там рабочие.

79: Документы и так далее. Есть у тебя, наверное, да, и у каждого, может возникало такое, такая история, что ты куда-то че то положил, но не знаешь даже, как найти. Да, вот про меня можешь, мне кажется, вообще, это про каждого, и ты можешь

80: Есть такое.

81: Документы и так далее. Есть у тебя, наверное, да, и у каждого, может возникало такое, такая история, что ты куда-то че то положил, но не знаешь даже, как найти. Да, есть такое вот про меня. Можешь, мне кажется, вообще это про каждого, и ты можешь

82: Так, примерно описать только, да, как это найти? Вот представь себе, что теперь берём какой-то искусственный интеллект, который обучается вот на этом твоём облаке данных, а потом он превращается в твоего электронного персонального

83: Секретаря вспомнил, что надо с ребятами пересечься, говоришь, там, я не знаю, там Петя, искусственный интеллект, там твой личный, там друг, например, вот электронный хочу вот с такими-то ребятами встретиться, нам бы какое-то время.

84: Прикинуть в конце месяца там в кафешке, и он взаимодействует. Он понимает, что твоё расписание у тебя там в оутлуке твоих друзей, да, вы даже

85: Можете.

86: И он договаривается с искусственным интеллектом.

87: Прикинуть в конце месяца там в кафешке, и он взаимодействует. Он понимает, что твоё расписание у тебя там в оутлуке, и он договаривается с искусственным интеллектом твоих друзей, да, вы даже можете

88: Не созваниваться, не писать друг другу, но и сами забронируют и вам пихнут встречки, создадут группу в вас всех туда и скажут, типа ребят, все готово, давайте.

89: Столик мессенджере загрузят.

90: Не созваниваться, не писать друг другу, но и сами забронируют столик и вам пихнут встречки, создадут группу в мессенджере, вас всех туда загрузят и скажут, типа ребят, все готово, давайте.

91: Ты такой.

92: О, слушай, классно. Я как раз хотел предложить встретиться, но если честно, так лень было заниматься вот этой всей организуй, а тут все вот так вот. И это вполне реальная история. Сейчас как раз из за того, что мы взаимодействуем очень плотно с искусственным интеллектом, вот эти

93: Ты такой, о, слушай, классно. Я как раз хотел предложить встретиться, но если честно, так лень было заниматься вот этой всей организуй, а тут все вот так вот. И это вполне реальная история. Сейчас как раз из за того, что мы взаимодействуем очень плотно с искусственным интеллектом, вот эти

94: Данные. Угу. Мы сами делимся нашими интересами с искусственным интеллектом. Это позволяет тем, кто разрабатывает нейросети, потом сделать более персонализированные помощники. И дело в том, что это так круто, что мы не слезем. С этого мы будем

95: Этим пользоваться, все будут пользоваться. Я тоже

96: Слушайте, классно всем по электронному помощнику.

97: Ну давай немножко теперь про тебя поговорим в завершении. Расскажи о самом сложном.

98: Этим пользоваться, все будут пользоваться. Я тоже. Слушайте, классно. Всем по электронному помощнику. Жень, ну давай немножко теперь про тебя поговорим в завершении. Расскажи о самом сложном.

99: Или интересном проекте, над которым ты работал в области искусственного интеллекта. Какие-то проблемы он решал, честно говоря, сильно не могу выделить с точки зрения сложного, потому что у нас специфика работы заключается в том,

100: Что мы проверяем гипотезы, и они могут иногда быть такие, что ты с этим раньше не работал, но тебе нужно теперь погружаться в то, как это работает, и применять технологию. Я бы здесь плавно перешёл к самому Роман.

101: Тичному для меня проекту, которому мне там довелось заниматься. Это искусственный интеллект для наших ледоколов, собственно говоря. То есть это очень интересный набор задач, связанный

102: С тем, чтобы по спутниковым снимкам детектировать там лёд да класса льда дрейф льда, чтобы по итогу капитаны могли более качественно запланировать маршрут из точки а в точку.

103: Б. И дело в том, что, ну вот этот кусочек, скажем так, искусственного интеллекта, да, он относится к 1 из подмножеств искусственного интеллекта, который называется компьютерное зрение, да, это способность искусственного интеллекта воспринимать кар,

104: Картинки и что-то там на них делать. Ну в нашем случае это, соответственно, определять, где на картинке, там условно лёд или не лёд, значит само по себе компьютерное зрение. Ну мы знаем, что это такое, мы знаем какие

105: Нейросети есть, а вот

106: Картинки и что-то там на них делать. Ну в нашем случае это, соответственно, определять, где на картинке, там условно лёд или не лёд, значит само по себе компьютерное зрение. Ну, мы знаем, что это такое, мы знаем, какие нейросети есть. А вот

107: Как понять, что на картинке лёд. Угу. Как понять, что на картинке поле, оно там, там выросло, подсолнух там, или ещё что-то, что оно паханное, непаханое, вот здесь уже.

108: Нужны там какие-то эксперты. То есть здесь нужно в предметную область погружаться и ты понимаешь вот как бы получается так, что искусственный интеллект это просто технология вообще.

109: Очень классно, когда искусственный интеллект решает какие-то такие, знаешь,

110: Нужны там какие-то эксперты. То есть здесь нужно в предметную область погружаться и ты понимаешь вот как бы получается так, что искусственный интеллект это просто технология вообще очень классно, когда искусственный интеллект решает какие-то такие, знаешь,

111: Практические вопросы сложные и облегчает жизнь не просто нашу там в повседневности, да, мы там можем что-то написать, или картинку сгенерировать, или песню написать, а целый капитан атомного ледокола может этим воспользоваться и

112: Облегчить себе и обезопасить, что самое главное, наверное, себе жизнь. Слушай, это, по моему, очень классно и очень. Жень, ну, в завершении, что пожелаешь тем, кто заинтересовался разработкой искусственного интеллекта пару слов для наших

113: Достойно, да, согласен зрителей.

114: Облегчить себе и обезопасить, что самое главное, наверное, себе жизнь. Слушай, это, по моему, очень классно и очень достойно. Да, согласен, жень. Ну, в завершении, что пожелаешь тем, кто заинтересовался разработкой искусственного интеллекта пару слов для наших зрителей.

115: Ну, я бы пожелал, пожелал быть мечтателями, вот делать и заниматься тем, что вам близко, и что вам нравится. Вот, а если хочется заниматься,

116: Искусственным заниматься искусственным интеллектом, то обязательно учить хотя бы 1 из Языков программирования. Наверное, сейчас самый популярный это питон. Угу. Вот. Поэтому это точка старта. Все остальное.

117: Придёт со временем. Я не очень хочу желать очень многого. Надо всегда с чего-то начинать. Да, путешествие в 1000 миль начинается с 1 шага, как-то так там говорится. Так точно вот классно.

118: Итак, друзья, с вами был подкаст история науки. Мы надеемся, что вам понравился наш сегодняшний выпуск. Пишите в комментариях, из чьих уст вы бы хотели услышать следующую историю науки. Пока, пока, друзья