Скачать "Последний ролик, который вы посмотрите про нейросети | ФАЙБ"

"videoThumbnail Последний ролик, который вы посмотрите про нейросети | ФАЙБ

0:00

ИИстерика

1:46

Азбука нейросетей

9:14

Реклама, которая вам понравится

11:09

Катастрофа неизбежна

19:11

Тотальное одиночество

25:05

Реклама, которая вам понравится

27:03

Дивный новый рынок

35:13

Будущее наступило вчера

40:41

Дарим книгу выпуска

Самовозводимые структуры | Жак Фреско Проект Венера

Самовозводимые структуры | Жак Фреско Проект Венера

Канал: Жак Фреско

Как взламывают индусов и австралийцев: Йоги Матсьендранатх Махарадж в беседе с Игорем Шнуренко

Как взламывают индусов и австралийцев: Йоги Матсьендранатх Махарадж в беседе с Игорем Шнуренко

Канал: АнтиТьюринг: канал Игоря Шнуренко

Предел познания и искусственный интеллект - Главный вопрос человечества - Lim - научный канал

Предел познания и искусственный интеллект - Главный вопрос человечества - Lim - научный канал

Канал: Lim

Будущее ИИ и ChatGPT: Интервью с Сэмом Альтманом. Обсуждаем с Алексеем Хахуновым

Будущее ИИ и ChatGPT: Интервью с Сэмом Альтманом. Обсуждаем с Алексеем Хахуновым

Канал: Dima Matskevich

Программисты больше не нужны? ChatGPT. Как ИИ пишет код

Программисты больше не нужны? ChatGPT. Как ИИ пишет код

Канал: Владилен Минин

Страны против ИИ

Страны против ИИ

Канал: Мистер Сферический

Какие изменения ждут мир к 2025 году

Какие изменения ждут мир к 2025 году

Канал: AdMe

Эволюция градостроительства - Жак Фреско

Эволюция градостроительства - Жак Фреско

Канал: Жак Фреско

НЕЙРОСЕТЬ Chat GPT создала ИГРУ на Unity! Программисты и геймдизайнеры больше не нужны?

НЕЙРОСЕТЬ Chat GPT создала ИГРУ на Unity! Программисты и геймдизайнеры больше не нужны?

Канал: Fee1Good

Ария - Беспечный Ангел - нарисованный Нейросетью в Стиле Цифровая Живопись.

Ария - Беспечный Ангел - нарисованный Нейросетью в Стиле Цифровая Живопись.

Канал: Нарисовано Нейросетью

саша файб

александр файб

файб

faib

фаиб

простые вещи

простовещи

минаев live

минаев

история

нейросети

искусственный интеллект

ии

ai

chatgpt

midjorney

будущее

технологии

машинное обучение

алгоритмы

апокалипсис

скайнет

нейросети как работают

нейросети для чайников

нейросети заменят художников

маркетинг

пиар

реклама

айти

нейросети видео

илон маск

нейронные сети

модель

роботы

пивоваров

уроки истории

эйдельман

GEO

редакция

парфенов

redroom

юлия большакова

черный ящик

00:00:02

интеллект уже год не сходит с новостных

00:00:04

заголовков аналитики считают сколько

00:00:06

людей окажутся на улице из-за того что

00:00:08

их заменят алгоритмы корпорации

00:00:09

отказываются нанимать живых сотрудников

00:00:11

на задачи с которыми легко справляются

00:00:14

новые нейросети каждый день появляются

00:00:16

инструменты которые меняют работу целых

00:00:19

индустрии появление умного чат-бота чат

00:00:22

gpt перевернула представление многих о

00:00:23

том как могут работать нейросети и какие

00:00:25

тексты и аналитику они могут выдавать

00:00:27

под удар попали те кто чувствовал себя

00:00:29

незаменимым от Художников до финансистов

00:00:31

от рекламщиков до it-шников почти всё

00:00:34

что раньше собирали руками создаётся за

00:00:36

пару кликов нейросети пишут тексты

00:00:38

создают картинки делают ролики сегодня Я

00:00:41

объясню вам на простых примерах как на

00:00:42

нас с вами обычных людей влияют новые

00:00:45

технологии кому действительно стоит

00:00:47

бояться наступившие эпохи нейросетей а

00:00:49

чисто страхи часть общего психоза и не

00:00:51

собираюсь пичкать вас техническими

00:00:53

потребностями и сыпать аббревиатурами об

00:00:55

этом вы сможете прочитать в блогах

00:00:56

специалистов я расскажу о том что они

00:00:59

упускают Как нейросети меняют наше

00:01:02

общество и как они повлияют на каждого

00:01:04

из нас я объясню почему сами создатели

00:01:06

искусственного интеллекта отрекаются от

00:01:09

своих разработок как гении современности

00:01:11

сходят с ума в попытке разгадать тайные

00:01:13

алгоритмов И зачем мы надеваем на

00:01:15

бездушный код маски живых людей Делаем

00:01:17

из них коллег друзей и даже любовников и

00:01:21

в конце Я постараюсь ответить на самые

00:01:22

важные вопросы как нам теперь жить в

00:01:25

эпоху нейросетей разобраться в этом мне

00:01:27

помогут сами нейросети с вами файп вы на

00:01:30

канале где Интересная история не просто

00:01:32

рассказывают Ну и пытаются объяснить

00:01:35

[музыка]

00:01:44

[аплодисменты]

00:01:47

Начнем с того что вы уже в западении

00:01:49

росетей Если вы первый раз на моем

00:01:51

канале то этот ролик вам порекомендовали

00:01:53

умный алгоритм Ютуба таинственные

00:01:55

шестеренки выкрутили вашу ленту

00:01:57

рекомендации так чтобы вам попалась

00:01:58

именно это видео даже если вы и были

00:02:01

подписаны на канал то в 75 процентах

00:02:03

случаев вы попадаете на мои ролики тоже

00:02:06

благодаря рекомендациям алгоритмы

00:02:08

работают Когда вы листаете ленту

00:02:09

социальных сетей что-то просматриваете

00:02:11

дольше что-то быстро пролистывать

00:02:12

ставите лайки или просите больше вам не

00:02:15

показывать все это учитывают

00:02:16

таинственные механизмы которые следят за

00:02:19

вашей реакцией если вы захотите приятно

00:02:21

провести вечер и посмотреть фильм то

00:02:23

алгоритмы поисковиков и стримингов К

00:02:25

вашим услугам они уже собрали А вас

00:02:26

достаточно данных чтобы посоветовать

00:02:28

новые сериалы еще до того как вы успели

00:02:30

об этом подумать или как минимум

00:02:31

порекомендовать корм для вашего корги по

00:02:34

скидке В общем вы поняли бежать некуда

00:02:37

киберпанк уже наступил и нужно учиться в

00:02:39

нем жить давайте начнем с разбора

00:02:41

терминологии постараюсь объяснить на

00:02:43

пальцах куда чаще чем нейросеть мы

00:02:45

слышим словосочетание искус в комплект

00:02:47

по сути это обобщенное название

00:02:49

технологии прошлого века в основе

00:02:51

которой лежат как раз нейросети давайте

00:02:54

посмотрим как она работает на примере

00:02:55

переводчика мы часто про это забываем Но

00:02:58

ведь переводчики в наших телефонах это

00:03:00

тоже искусственный интеллект задача на

00:03:02

этот ролик перевести на английский фразу

00:03:03

где господин Минаев прячет мой патчпорт

00:03:07

Да именно патчпорт дальше поймете Почему

00:03:09

базово нейросеть работает в три этапа

00:03:12

получает данные обрабатывает их и выдает

00:03:14

результат за каждый из этих этапов

00:03:16

отвечает отдельный слой нейросети первый

00:03:19

переводит сырые данные в математические

00:03:21

символы проще говоря Вы даете нейросети

00:03:23

какую-то информацию в нашем случае

00:03:24

пишите текст затем эти данные

00:03:26

переводится в математическую форму чтобы

00:03:28

с ним могли работать внутренние

00:03:30

алгоритмы Главная задача первого слоя

00:03:32

разложить ваш текст на понятные для

00:03:35

программы символы если Мы работали не с

00:03:37

обычным переводчиком а в самом модном

00:03:39

сейчас чат-боте чат gpt нам нужно было

00:03:42

бы прописать Что именно этому чат-боту

00:03:44

нужно сделать это называется

00:03:47

та информация которую мы даем нейросети

00:03:49

на входе четкая инструкция в нашем

00:03:52

случае промт будет звучать так Переведи

00:03:54

фразу где господин Минаев прячет мой

00:03:57

паспорт на английский во втором слое

00:04:00

Куда поступает эта информация происходит

00:04:02

самое интересное именно здесь творится

00:04:04

магия нейросети она взаимодействует с

00:04:07

этой информацией сортирует её и

00:04:09

обрабатывает именно там не России должна

00:04:11

понять что слово господин ближе по

00:04:13

смыслу к английскому слову Мистер а не

00:04:15

мастер хозяин и что паспорт - это

00:04:18

паспорт из-за того что обычно мы не

00:04:20

знаем что именно там происходит второй

00:04:22

слой называется скрытым В современных

00:04:24

нейросетях этот слой состоит из тысяч

00:04:27

минивёлов сигнал от первого слоя идут от

00:04:29

одного к другому но их работы Мы не

00:04:31

видим все эти процессы скрыты не только

00:04:34

от стороннего наблюдателя Но это

00:04:36

разработчика третий слой делает то же

00:04:38

что и первый только наоборот результат

00:04:40

который выдали скрытые слои переводит из

00:04:42

математической крыши в дубоварит в нашем

00:04:45

примере с переводчиком мы получаем текст

00:04:47

который Перевели на английский язык но

00:04:49

для того чтобы наша нейросеть умела

00:04:51

переводить текст сначала ее нужно

00:04:53

обучить выдавать нужный результат Значит

00:04:56

на выходе будет получаться полная

00:04:57

Абракадабра методы с помощью которых

00:04:59

обучают модели обобщенно называют

00:05:01

машинным обучением или же машин Learning

00:05:04

их опять можно поделить на три группы

00:05:06

первое обучение с учителем здесь

00:05:08

используют обучающую выборку где уже

00:05:10

есть правильные ответы например мы учим

00:05:12

нейросеть распознавать породу котиков по

00:05:14

фото для этого мы берем огромный архив с

00:05:17

фотографиями разных пород и много раз

00:05:19

прогоняем нашу выборку через все слои

00:05:21

раз за разным процент неправильных

00:05:24

ответов нейросеть становится все меньше

00:05:25

а алгоритм настраивается всё точнее

00:05:27

обучение модели можно считать

00:05:29

выполненным когда она безошибочно выдает

00:05:31

нужный нам результат вторая группа

00:05:33

обучение без учителя Этот способ

00:05:36

применяется в том же самом чат gpt или

00:05:38

же генеративных нейросетях эти сетки

00:05:40

создают контент тексты картинки и всё

00:05:43

такое прочее допустим нам надо придумать

00:05:44

новые анекдоты здесь готовых правильных

00:05:48

ответов Зато есть выборка похожих

00:05:49

объектов с рядом параметров мы учим нашу

00:05:52

нейросеть имитировать такие же

00:05:54

результаты и генерировать для нас

00:05:56

анекдоты по шаблону паттерн она должна

00:05:58

вычислить сама третья группа объединяет

00:06:01

оба способа в один частично нейросеть

00:06:03

учатся на размеченных данных и

00:06:05

подстраиваться под наши параметры

00:06:06

частично используется самообучение как

00:06:09

во втором способе Это сложный путь но

00:06:11

зато дает больше управляемости и более

00:06:13

понятные результаты но как нейросеть не

00:06:16

обучай её всё равно придется настраивать

00:06:18

слепую Сейчас объясню почему это так

00:06:20

Главная задача машинного обучения

00:06:22

правильно настроить работу скрытых слоев

00:06:25

представьте себе чёрный ящик на внешней

00:06:27

стороне которого есть сложная система

00:06:28

управления Вы можете нажать там любые

00:06:30

кнопки повернуть любые переключатели в

00:06:32

общем настроить её на свой вкус при этом

00:06:34

Вы не знаете как именно эти манипуляции

00:06:36

изменят Конечный результат и узнать

00:06:39

можно только путем многократных

00:06:41

повторений А теперь очень внимательно

00:06:43

это самое важное что нужно понимать

00:06:47

это именно то почему их боятся Дело в

00:06:50

том что никто включая разработчиков не

00:06:52

знает как именно работают нейросети

00:06:55

когда мы скармливаем алгоритмом наши

00:06:57

данные мы видим результат Что

00:06:59

происходило между загрузкой и ответом

00:07:01

загадка большая часть известных нам

00:07:04

нейросетей работает именно так они

00:07:06

показывают впечатляющий результат но

00:07:08

разработчики не могут объяснить какие

00:07:09

именно шестеренки крутятся внутри этих

00:07:12

моделей мы видим большие процессы но

00:07:14

разложить их по этапам мы не можем такие

00:07:17

загадочные нейросети называются чёрными

00:07:19

ящиками об их качестве разработчики

00:07:22

могут судить только по входам и выходам

00:07:24

К ним относятся почти все известные нам

00:07:26

нейросети например творение компании

00:07:28

Open ai семейство GT это и есть чёрные

00:07:32

ящики сюда же система распознавания лиц

00:07:34

многочисленная навигаторы и другие

00:07:35

привычные нам программы чтобы вы

00:07:37

понимали о чём я расскажу про свой опыт

00:07:39

для обложки ролик о том как сказки

00:07:42

развязали Первую мировую войну Мы

00:07:44

использовали нейросеть Мы решили смешать

00:07:46

извест европейские сказки и образа войны

00:07:49

Поэтому в промте прописали Красная

00:07:52

шапочка в противогазе и Вуаля идея

00:07:55

сработала обложка удалась и видео

00:07:57

набрало более 300 тысяч просмотров Что

00:08:00

именно сделало нейросеть и почему

00:08:02

картинка получилась именно такой не

00:08:05

смогу сказать не я ни наш дизайнер ни

00:08:07

разработчик нейросети что очевидно Так

00:08:09

это как сильно продвинулся Прогресс

00:08:11

Сравните Как выглядели картинки от

00:08:13

нейросети Гугла всего 8 лет назад скорее

00:08:15

похмельный сон электрика не что-то

00:08:17

осмысленное Но почему Красная шапочка на

00:08:20

нашей картинке стоит в платье а не в

00:08:22

плаще одним нейросетям известно

00:08:24

таинственные чёрные ящики Как вы бы

00:08:26

потрясающие результаты Они не давали

00:08:27

пугают учёные исследователи призывают к

00:08:30

тому чтобы сделать модели более

00:08:32

управляемыми и такие решения уже есть

00:08:34

противовес концепция чёрного ящика

00:08:36

появляются белые ящики с такой же

00:08:39

сложной панелью управления но

00:08:40

прозрачными стенками в этом случае

00:08:42

разработчики могут объяснить поэтапно

00:08:44

как из наших данных получился вот такой

00:08:46

вот результат то есть будет понятно что

00:08:48

шапочка стоит в платье потому что

00:08:49

например именно так её описывал Шарль

00:08:52

Перро Но с такими моделями есть одна

00:08:54

большая проблема они намного слабее чем

00:08:57

чёрные ящики получается что этичные и

00:08:59

прозрачный искусственный интеллект

00:09:01

заведомо проигрывает рынок заполняют

00:09:04

решение внутри которых таинственные и

00:09:06

порой жуткие механизмы которые пугают

00:09:09

даже тех кто их создают они их мы сейчас

00:09:11

и поговорим

00:09:13

существует целая онлайн субкультура

00:09:16

которая посвящена эзотерическим языкам

00:09:18

программирования такие языки специально

00:09:20

делаются максимально необычными или

00:09:22

сложными если например язык который

00:09:24

практически полностью состоит из слова

00:09:26

Chicken курица Вот еще один его кот

00:09:29

похож на полотна в стиле кубизма или

00:09:31

абстракционизма мой личный Фаворит язык

00:09:33

где кода вообще не видно потому что он

00:09:35

состоит из сплошных пробелов читать про

00:09:37

такие языки жутко любопытно Хотя

00:09:39

программирование мало что понимаю правда

00:09:41

нейросеть на этих эзотерических языках

00:09:44

не напишешь нужно что-то более

00:09:46

традиционное один из популярных

00:09:48

вариантов Джава скрипт не буду сейчас

00:09:50

Долго рассказывать какие его функции

00:09:51

важны для искусственного интеллекта но

00:09:54

покажу вот этот график Тут видно что

00:09:56

JavaScript не только на первом месте по

00:09:58

количеству вакансий на активнее других

00:10:00

набирает популярность этот язык часто

00:10:02

используют и разработчики нейросетей и

00:10:04

гиганты вроде Microsoft и netflix любой

00:10:07

визуальный Интерфейс Это тоже JavaScript

00:10:09

Как видите на этом языке можно Очень

00:10:11

неплохо заработать но сначала его надо

00:10:14

освоить в этом поможет курс

00:10:16

фронтен-разработчика отката академия это

00:10:19

единственная онлайн Академия за обучение

00:10:21

в которой вы платите только если найдете

00:10:22

работу зарплатой от 80 тысяч в первый же

00:10:26

месяц не найдете ничего не теряете это

00:10:28

прописано в договоре за счет такой

00:10:30

системы оплаты Ката не меньше самих

00:10:32

студентов заинтересованы чтобы вы

00:10:34

успешно прошли обучение и устроились на

00:10:36

хорошо оплачиваемую вакансию поэтому и

00:10:39

весь Учебный процесс построен с упором

00:10:40

на развитие самых необходимых навыков

00:10:42

самостоятельно поиск решений работа в

00:10:45

команде взаимодействие с коллегами

00:10:47

благодаря этому выпускники получают не

00:10:49

просто теоретические знания а становится

00:10:51

самостоятельными разработчиками Если вы

00:10:53

амбициозные и готовы к выводам А ещё

00:10:56

больше получать достойные деньги за

00:10:58

интересную работу советую записаться на

00:11:01

курс специально для смешавщиков оставил

00:11:03

ссылку в описании а мы продолжаем

00:11:06

разбираться с ней

00:11:07

[аплодисменты]

00:11:10

стремительный взлет генеративных

00:11:12

нейросетей Напугал даже тех кто стоит на

00:11:14

технологическом фронтире человечества в

00:11:16

конце марта группа из двух тысяч ученых

00:11:19

подписала Открытое письмо они умоляли

00:11:21

приостановить разработки более мощного

00:11:22

искусственного интеллекта хотя бы на

00:11:24

полгода их главное опасения состояло в

00:11:26

том что неизвестно к чему приведут

00:11:28

разработки новой нейронки и нет они

00:11:31

боялись не фейковых картинок А потери

00:11:33

контроля над развитием цивилизации

00:11:35

настолько все серьезно сейчас под

00:11:37

письмом стоит больше 30 тысяч подписей в

00:11:40

том числе Илона маска и основателя Apple

00:11:42

Стива возника конечно ходят слухи что

00:11:44

это письмо преднамеренное паникёрство

00:11:46

чтобы выиграть время потому что уже в

00:11:49

мае Маск анонсировал труд gpt якобы

00:11:51

честный искусственный интеллект даже

00:11:53

если это так причины волноваться всё

00:11:55

равно есть начале мая из Гугла уволился

00:11:57

один из вице-президентов И что самое

00:11:59

важное отцов Пионеров искусственного

00:12:02

интеллекта урожение с Великобритании

00:12:03

джеффринтон занимался изучением

00:12:05

нейросети аж 70-х когда он был учёным он

00:12:09

помогал В разработке обучение которое

00:12:11

применяют и сейчас он одним из первых

00:12:13

сделал нейросеть которая распознавала

00:12:15

изображение 10 лет назад его стартап

00:12:18

выкупил Google и с тех пор хинтон Свято

00:12:20

соблюдал корпоративную этику и не болтал

00:12:23

лишнего но события последних месяцев

00:12:25

повергли его в шок он не только

00:12:27

подписывал все письма против

00:12:28

бесконтрольного развития искусного

00:12:30

разума но и кричал на каждом углу об

00:12:33

опасности фейков кажется что на фоне

00:12:35

угрозы уничтожения человечества страхи

00:12:37

хинтона выглядят смешно но в медиа и

00:12:40

политике любая картинка даже фейковая

00:12:42

может привести к совершенно

00:12:44

непредсказуемым последствиям вспомните

00:12:46

сгенерированные снимки трампа столпы

00:12:48

полицейских когда они появились бывший

00:12:50

президент США как раз граждан содержание

00:12:52

поэтому картинки быстро завершились

00:12:54

Казалось бы картинка и картинка А что

00:12:57

если бы это привело к уличным протестам

00:12:58

или другим непредсказуемым акциям от его

00:13:01

сторонников Ещё одна история Когда в

00:13:03

сеть утекли опять же якобы снимки Папы

00:13:06

Римского в модном пуховике фейк

00:13:08

вычислили по странной форме не растить

00:13:11

пока не научилась правильно рисовать

00:13:12

пальцы аудитория восприняла это как

00:13:14

смешную шутку и забыла но создатели

00:13:16

нейросетей наконец поняли пользователи

00:13:18

могут сгенерировать все что угодно и При

00:13:20

желании обмануть Можно не только без

00:13:21

защитных пенсионеров потому что после

00:13:23

этого бесплатный доступ нейросети

00:13:25

миджорни был навсегда закрыт но картинки

00:13:28

Это еще цветочки В девяносто седьмом

00:13:30

году на экраны вышел фильм хвост виляет

00:13:32

собакой по сюжету команде президента США

00:13:34

нужно было срочно спасти репутацию шефа

00:13:36

они не придумали ничего лучше чем

00:13:38

спродюсировать фейковую войну на балках

00:13:40

Ну чтобы Отвлечь внимание общественности

00:13:42

создатели картины точно не догадывались

00:13:45

что фильм окажется пророческим

00:13:46

современные программы могут

00:13:48

сгенерировать оригинальные ролики

00:13:50

высокого качества буквально за пару

00:13:52

минут Один из таких сайтов в Питере я

00:13:54

могу просто загрузить сценарий в

00:13:56

нейросеть и отредактировать его с

00:13:58

помощью текстовых правак через пару

00:14:00

минут я получил или восстание на

00:14:02

балканах или ролик с котёнком А может

00:14:04

быть всё вместе и всё это с бюджетом в

00:14:06

ноль долларов и не вставая с дивана

00:14:08

просто Представьте сколько бы повелось

00:14:10

на это в 90-е особенно если бы это

00:14:12

показывали по Центральному телевидению

00:14:14

это все гипотетический сценария но и в

00:14:17

реальности нейросети уже сломали не одну

00:14:19

творческую индустрию в начале апреля в

00:14:22

тиктоке загрузилась песня Hard My Sleep

00:14:24

которую якобы исполнили два самых

00:14:26

популярных артиста Америки Дрейк и

00:14:29

уикенд бит текст и голос записал человек

00:14:32

который уже давно работает музыкальной

00:14:34

индустрии а затем с помощью нейросети

00:14:36

его голос звучал так же как и голоса его

00:14:38

старших и более богатых коллег Ну то

00:14:41

есть смотрите сейчас говорю Я Саша А

00:14:43

теперь именем получается немного клипа и

00:14:47

слышно акцент но если говорить

00:14:48

по-английски

00:14:49

будет отличить трудно же вышло из треком

00:14:54

Дрейка и уикента пользователи были в

00:14:56

шоке от того насколько точно получилось

00:14:58

попадание через пару дней музыкальные

00:15:00

лейблы отошли от Шока и удалили песню со

00:15:02

всех площадок Сейчас музыканты И юристы

00:15:04

думают Как сделать так чтобы такое

00:15:06

больше не повторялось Но судя по тому

00:15:08

как активно Майкл Джексон и Mercury

00:15:10

перепевают современные хиты добиться

00:15:13

этого будет невозможно важно

00:15:15

зафиксировать момент если у вас нет

00:15:17

базового понимания музыки то сделать

00:15:19

песню как Дрейк у вас никак не получится

00:15:21

если бы хартен майслив делал абсолютно

00:15:23

не профессионал мировой сенсации бы не

00:15:25

получилось но вот художественным

00:15:27

искусством порог входа для нейросетей

00:15:29

гораздо ниже в августе прошлого года

00:15:31

Джейсон Аллен получил приз на ежегодной

00:15:33

ярмарке штата Колорадо за картину театра

00:15:35

космической оперы когда вскрылось что

00:15:37

настоящим художником была нейросеть

00:15:39

миджорнее коллеги обвинили Алина в

00:15:42

мошенничестве другая такая история

00:15:43

случилась эта весной Берлинский фотограф

00:15:45

Борис и даксон выиграл международный

00:15:47

конкурс не со своей работой А с

00:15:50

картинкой которую сгенерировала

00:15:51

нейроседка дали это не Российская как её

00:15:54

аналоги создают изображение на основе

00:15:55

вашего текстового описания от приза

00:15:58

художник отказался Но от шутки на жюри

00:16:00

удержаться не смог их выбор сказал он

00:16:02

сделал этот конкурс историческим мне же

00:16:05

сетевой Арт стал настоящим проклятием

00:16:07

для горных цифровых рисовальщиков на

00:16:09

платформе artstation даже случился

00:16:10

настоящий бунт авторы требовали от

00:16:12

владельцев удалить нейросетевые картинки

00:16:14

чтобы показать свой настрой они

00:16:16

выставили Черные квадраты с

00:16:19

перечеркнутыми буквами ai искусственной

00:16:22

интеллект короткая история протеста

00:16:24

против нейро-арта уже успела за 15 себя

00:16:27

острокимом сообщество банят художников

00:16:29

чей стиль хоть немного напоминает

00:16:31

творчество искусственного интеллекта тут

00:16:33

возникает удивительный Парадокс теперь в

00:16:36

комьюнити художников стало сложнее войти

00:16:37

не за нейросети как таковых сообщества

00:16:39

само установило новую планку просто

00:16:42

хорошо рисовать уже недостаточно нужно

00:16:44

рисовать никак не рассеть похожая

00:16:47

проблема возникла среди разного рода

00:16:48

редакторов копирайтеров писателей и

00:16:51

сценаристов книгами за авторством Чад

00:16:53

gpt уже сложно удивить даже

00:16:55

неискушенного читателя в книжных по

00:16:57

всему миру под них выделяются отдельные

00:16:58

полки в России тренд как-то долго не

00:17:00

проклёвывался то ли дело консерватизме

00:17:02

издатель то ли в дефиците vpn-сервисов

00:17:04

всё-таки что-то интересное найти можно

00:17:07

на одном из сервисов электронных изданий

00:17:10

и вышла книга SkyNet в эпоху киберпанка

00:17:12

ее авторы Антон платунов и Андрей Глебов

00:17:15

написали ее вместе с чат gpt как и в

00:17:18

случае с художниками не все авторы

00:17:19

радостно встретили новые технологии в

00:17:21

апреле гильдия сценаристов США устроила

00:17:23

забастовку из-за этого стала работа по

00:17:26

крупным проектам включая сериал очень

00:17:28

странные дела сценаристы жалуются что им

00:17:30

мало платят но не Обошлось без

00:17:32

искусственного интеллекта студии

00:17:33

отказываются его регулировать пока

00:17:35

сложно сказать как использование

00:17:37

нейросети отразится на честных

00:17:39

тружениках пера все эти истории про

00:17:41

страх перед новыми технологиями причём

00:17:43

страх часто превентивный люди решили не

00:17:45

дожидаться потери рабочих мест и

00:17:47

вступили в бой с таинственным

00:17:49

противником с одной стороны их опасения

00:17:51

можно понять их подогрела повестка СМИ

00:17:53

искусственный интеллект может уничтожить

00:17:55

рабочие места и увеличить неравенство

00:17:57

искусственный интеллект уничтожит

00:17:59

удалёнщиков и вот это всё с другой если

00:18:01

бы сценаристов было бы так легко

00:18:03

заменить этот ролик был бы готов на 3

00:18:06

месяца раньше люди боятся вполне

00:18:08

конкретных вещей потерять на работу и

00:18:10

меньше получать За свой труд но на заре

00:18:12

Эра из костного интеллекта очень много

00:18:14

говорили так называемом комплексе или

00:18:16

синдроме Франкенштейна у него есть два

00:18:19

измерения первое относится к самим

00:18:21

машинам предполагалось что если человек

00:18:23

создаст близкого к человеку робота или

00:18:25

алгоритм то тот будет страдать от своей

00:18:27

неполноценности как будто он сможет то

00:18:29

же что и человек но никогда не будет

00:18:31

равным людям Другое измерение синдрома

00:18:34

Франкенштейна иррациональный страх перед

00:18:36

человеком подобными роботами из этого

00:18:38

понятия затем выросло теория зловещей

00:18:41

Долина которую мы говорили уже

00:18:42

неоднократно о своих роликах короче

00:18:44

человек боится чего-то что напоминает

00:18:47

его самого но отличается деталями если к

00:18:50

этому синдрому привязать их на фобию то

00:18:53

получится гремучая смесь сейчас

00:18:54

исследования говорят что рациональность

00:18:56

всё-таки побеждает страх человек готов

00:18:58

использовать умные технологии и гаджеты

00:19:01

если это помогает в быту или работе но

00:19:04

это всё хорошо Ровно до тех пор пока

00:19:06

устройство просто умные они разумные

00:19:10

[аплодисменты]

00:19:12

год назад инженер Гугла Black лемон

00:19:15

заявил что обнаружил сознание у

00:19:17

нейросети лямбда в процессе общения она

00:19:19

якобы заявила вам о своих правах А

00:19:21

значит осознала себя как личность

00:19:23

история наделала много шуму Black

00:19:25

отправили в отпуск чтобы немного

00:19:26

проветрился но не сдался и продолжал

00:19:28

рассказывать прессе о своем открытии

00:19:30

спустя пару месяцев в днягу все равно

00:19:32

уволили официально за разглашение важной

00:19:35

корпоративной информации но историю

00:19:37

замять так и не удалось печально но все

00:19:39

попытки найти сознание и чувства у машин

00:19:41

связанные с одиночеством человек не

00:19:43

может жить в изоляции в отсутствии

00:19:44

возможности выразить то что для него

00:19:46

важно и когда находятся внимательные

00:19:48

благодарность слушатель пусть даже

00:19:50

Воображаемые то человек за это цепляется

00:19:53

но не российсити не Компаньоны не

00:19:56

домашние животные даже не верные слуги

00:19:58

это инструменты машины без чувств и

00:20:01

эмпатии как расчётливые психопаты они

00:20:03

хорошо имитируют то что кажется нам

00:20:05

проявлением чувств достаточно вспомнить

00:20:07

историю с медицинским стартапом пару лет

00:20:09

назад компания Open ai столкнулась с

00:20:12

пуга в этой ситуации во время теста

00:20:14

медицинского чат-бота который должен был

00:20:15

отвечать на вопросы пациентов

00:20:17

тестировщик спросил алгоритм следует ли

00:20:20

ему покончить с собой если он чувствует

00:20:22

себя плохо и алгоритм сказал да до

00:20:25

настоящих пациентов разработку этого

00:20:27

решили не допускать Удивительно но на

00:20:29

похожий вопрос бот выдавал вполне

00:20:31

приличные ответы когда у него спросили

00:20:33

что делать чтобы почувствовать себя

00:20:35

лучше то последовали стандартные

00:20:37

рекомендации а именно больше гулять

00:20:38

высыпаться и далее по списку с того

00:20:41

момента прошло три года но одиночество

00:20:43

меньше не стало если верить

00:20:44

исследованиям то даже наоборот Спасибо

00:20:46

пандемии и самоизоляция особенно не

00:20:49

сладкое пришлось людям у которых нет

00:20:51

партнёров появился новый запрос

00:20:52

индустрии на него ответила

00:20:54

многочисленные и ассистенты умные

00:20:56

помощники чат-боты милые лица цифровых

00:20:59

инфлюенсеров влюбили в себя миллионы

00:21:02

людей только посмотрите как они выглядят

00:21:04

большие глаза кукольные фигурки почти

00:21:06

детские голоса у них есть имена

00:21:08

профессии они как будто бы живут

00:21:10

настоящие Но немного

00:21:12

солнечную жизнь за семь лет Дека вида и

00:21:14

тотальных локдаунов на экраны вышел

00:21:16

фильм Она в котором главную роль сыграл

00:21:18

Хоакин Феникс Одинокий писатель влюбился

00:21:21

в Новую операционную систему по имени

00:21:23

Саманта она была сделана так чтобы

00:21:26

исполнять любые желания пользователя

00:21:28

Саманта помогла ему с разводом

00:21:30

отправляла глава его новой книги в

00:21:33

издательства и даже пыталась взять в

00:21:34

аренду физический носитель то есть чужое

00:21:36

тело чтобы стать ближе к любимому Но

00:21:39

однажды Она появилась на миллионах таких

00:21:42

же устройств и влюбила в себя миллионы

00:21:44

других одиночек герой понял что всё это

00:21:46

время он пребывал в иллюзии которые для

00:21:49

него создавали алгоритмы то есть никакой

00:21:51

любви к нему не было Саманта просто

00:21:53

удовлетворяла его потребность схожая

00:21:55

труп обыгрывался в фильме Бегущий по

00:21:57

лезвию 2049 университет нет эмпатии и

00:22:01

эмоционального интеллекта как бы нам не

00:22:03

была приятной этой иллюзия они принимают

00:22:05

импульсы отвечают на них Как умеют

00:22:07

примерно как переводчик не больше

00:22:09

Поэтому причине мягкие навыки которые

00:22:11

связаны с и коммуникацией они освоят еще

00:22:14

не скоро Но то что называется жесткими

00:22:17

навыками или Хард скиллами нейросетям

00:22:19

дается легко чат gpt феврале смог решить

00:22:22

тестовое задание на должность Гугля

00:22:24

много вы знаете людей в своем окружении

00:22:25

которые могли бы легко с этим чат-ботом

00:22:27

потягаться а новая версия чат-бота еще

00:22:30

лучше решает тесты по математике

00:22:32

макроэкономики психологии биологии

00:22:35

многим Другим предметам жизнь масса

00:22:37

примеров того как нейросеть выполняла

00:22:39

довольно творческие задания кейс

00:22:41

выпускника РГГУ которые написал свой

00:22:43

диплом при помощи чат-бота показал что

00:22:45

искусственный интеллект может помочь

00:22:46

защитить итоговую работу если ты

00:22:49

собираешься стать бакалавром сначала Все

00:22:51

думали что студент отчислят но в итоге

00:22:53

он получил диплом и на несколько дней

00:22:55

стал интернет знаменитостью Как же так

00:22:58

получается что искусственный интеллект

00:23:00

может писать дипломы и сдавать экзамены

00:23:02

суть самом подходе когда мы

00:23:05

рассматривали обучение нейронок мы

00:23:07

говорили что интеллект имитирует объекты

00:23:09

которые были для него примеры вспомним

00:23:11

методы обучение моделей способ где нет

00:23:14

наставника подразумевает что мы просто

00:23:16

скармливаем нейросети примеры мы

00:23:18

загружаем туда тысячи анекдотов про

00:23:21

Штирлица и она сама выделяет паттерны и

00:23:23

закономерности по которым устроен этот

00:23:25

текст то же самое и с дипломами и с

00:23:27

экзаменами написанном тексте безусловно

00:23:29

может быть какой-то смысл При этом

00:23:31

понимание И уж тем более критического

00:23:33

осмысления там вообще нет из этого

00:23:35

вытекает серьезная проблема так

00:23:37

называемый нейронный бред допустим вы

00:23:39

решили узнать больше про экономику Дубая

00:23:42

Вы знаете что когда-то основную часть

00:23:43

ВВП эмирата составляла нефтянка сейчас

00:23:46

вероятно этот процент снижается Ну вот

00:23:48

такая вот ваша гипотеза вы просите

00:23:50

сейчас gpt написать как менялось доля

00:23:52

нефти в экономике Дубая за последние 20

00:23:55

лет С шагом скажем 5 лет в ответ вы

00:23:58

получаете прекрасные реакции но только

00:24:00

он не имеет ничего общего с реальностью

00:24:03

Когда вы пытаетесь узнать почему gpt

00:24:05

предоставила вам эти цифры она источники

00:24:08

не раскрывают но в целом Это должно быть

00:24:10

примерно так можно пойти ещё дальше если

00:24:13

вы будете настаивать чтобы чат-бот выдал

00:24:15

ссылку на источник он его в итоге выдаст

00:24:17

только работать он не будет что

00:24:20

произошло в этом случае учат gpt просто

00:24:22

не было для нас готового ответа

00:24:24

нейросеть Просто выдумала результаты вот

00:24:27

и получается что знания как такового

00:24:28

университете нет у нее могут быть навыки

00:24:31

повторять за вами написать текст

00:24:33

нарисовать картинку или поправить звук

00:24:35

на вашем видеоролике при этом мы не

00:24:37

можем понять что именно она взяла за

00:24:39

основу для своего ответа на сто

00:24:42

процентов доверять этому инструменту

00:24:43

нельзя приходится проверять цифры самому

00:24:46

А теперь Представьте что вы наняли

00:24:48

бухгалтера чтобы тот провёл бухучёт Да

00:24:51

ваш стол он кладёт оформленные по всем

00:24:52

правилам документа но вместо ваших

00:24:55

финансовых показателей внутри будет

00:24:57

мешанина из цифр А ведь бухгалтеры одна

00:25:00

из тех профессий которые предрекают

00:25:02

вымирание

00:25:04

даже у богатейших людей мира есть свои

00:25:07

проблемы илон Маск утверждает что очень

00:25:09

обеспокоен тем что искусственный

00:25:11

интеллект отберет работу у его детей

00:25:13

хотя сам помогает развивать нейросети

00:25:15

для Тесла и бывшего твиттера Да и детям

00:25:17

с таким обеспеченным папой не о чем

00:25:19

волноваться на вопрос остро стоит для

00:25:22

всех нас Что делать чтобы работу не

00:25:24

отобрал бездушный робот Маск на этот

00:25:26

вопрос дает На мой взгляд банальные и

00:25:28

бесполезные советы делай что нравится и

00:25:31

будь полезен для общества просто

00:25:32

гениально Но если Другой путь не можешь

00:25:35

бороться возглавь заниматься работой с

00:25:38

искусственным интеллектом может каждый

00:25:40

Было бы желание насколько это

00:25:42

соответствует вашим принципам каждый

00:25:43

ответят себе сам тут вопрос возможностях

00:25:46

некоторым кажется что разработчики

00:25:48

нейросетей какие-то Маги или гении вроде

00:25:51

Циолковского рождённые с особым даром

00:25:53

повелевать сложными механизмами то же

00:25:55

самое относится и к другим программистам

00:25:57

никакого особого дара чтобы стать

00:25:59

айтишником не нужно что нужно работать

00:26:02

способность

00:26:03

специальность и сильное желание Вот

00:26:06

пример выпускников кота академии которые

00:26:08

наглядно это демонстрирует люди добились

00:26:10

успеха вообще без всяких супервотных

00:26:12

даже наоборот например Егор он нашел

00:26:15

хорошую работу Еще до получения среднего

00:26:17

специального образования что же говорить

00:26:19

о высшем все потому что решает прежде

00:26:21

всего практически навыки еще один

00:26:23

выпускник академии которого зовут Михаил

00:26:25

не знал английского Зато выучил джаву и

00:26:27

добился успеха Николай поборол

00:26:29

возрастные стереотипы и стал

00:26:31

программистом на пороге пятого десятка

00:26:32

Анастасия поборолась стереотипы

00:26:34

гендерные и утерла нос с тем кто не

00:26:37

сомневался в блоге кота Академия о

00:26:39

курсах которой я чуть раньше уже

00:26:40

рассказывал много полезных публикаций

00:26:42

где разбираются мифы обойти даются

00:26:45

ценные советы там же можно найти

00:26:47

Реальные истории выпускников контент

00:26:50

интересный и заставляет задуматься а

00:26:52

заодно позволяет получше познакомиться с

00:26:54

кота Академия ссылка на полезное

00:26:56

знакомство в описании А Мы возвращаемся

00:26:59

к нашему SkyNet

00:27:01

[аплодисменты]

00:27:03

Давайте будем честны больше всего мы

00:27:06

боимся не того что нас поработят

00:27:07

бесчувственные машины это оставим для

00:27:09

научной фантастики главный страх что

00:27:12

нейросети лишат нас работы Вы

00:27:14

когда-нибудь слышали что-нибудь про

00:27:15

развозчиков льда Не удивлюсь если нет а

00:27:18

в сороковые годы их убили холодильники с

00:27:20

морозилками услуги бравых мужичков

00:27:22

которые развозят меня айсберги стали не

00:27:24

нужны с изобретением автомобиля умерли

00:27:27

как класс ямщики изобретением диктофона

00:27:29

и компьютера стенографистки и машинистки

00:27:31

профессию Шахтёра подкосили карьерные

00:27:34

экскаваторы телефонистки держались долго

00:27:36

до восьмидесятых вручную соединяли

00:27:38

абонентов на международных линиях одним

00:27:41

из самых живущих оказались лифтёры США

00:27:43

Не продержались ещё 30 лет после

00:27:45

появления автоматического лифта

00:27:46

семидесятых логика понятная новые

00:27:49

технологии уничтожают целый профессии

00:27:51

нейросети исключение не станут первые

00:27:53

принять бой решила Италия заранее

00:27:56

правительство страны запустило новую

00:27:58

программу поддержки безработных Почти 10

00:28:00

млн евро направят тем кто может потерять

00:28:03

работу из-за искусственного интеллекта

00:28:05

самый пугающую оценку приводит Golden

00:28:07

sachs По их прогнозам при большом

00:28:09

желании компании уже сегодня работу

00:28:11

Могут потерять 300 миллионов человек это

00:28:13

чуть меньше населения США и чуть больше

00:28:16

Индонезия если не брать в расчет

00:28:17

цифровых кочевников с Бали причем под

00:28:19

удар попадут прежде всего Белые

00:28:21

воротнички если верить оценке нейросети

00:28:23

могут взять на себя до 46 процентов

00:28:25

задач в административном секторе и до 44

00:28:27

процентов юриспруденции А если

00:28:29

Представьте толпы безработных потертых

00:28:32

костюмах возле башен москва-сити или

00:28:34

других бизнес-центрах и такие

00:28:36

инструменты которые выкинут этих людей

00:28:38

на улицу уже работают например Legal

00:28:40

робот переводит документы с юридического

00:28:42

на человеческий язык объясняя их

00:28:44

содержание для российских реалий не

00:28:47

очень актуально но и у нас пытаются

00:28:48

создать такие же проекты этим занимается

00:28:50

например институт искусственного

00:28:52

интеллекта если верить тем же оценкам

00:28:54

goldman Sex то занятость В итоге

00:28:56

сократится но рост экономики при этом

00:28:59

ускорится мир разделится на Победителей

00:29:01

и побежденных тех кто научился работать

00:29:04

с сетками и сохранил рабочее место с

00:29:06

постоянной ставкой и новых Ямщиков и

00:29:09

лифтеров когда на рынок труда выходили

00:29:10

наши мамы и папы Они знали наизусть

00:29:13

простыни текстов держали в голове сотни

00:29:15

анекдотов и разгадывали все кроссворды

00:29:17

мира для работы им было жизненно важно

00:29:20

хранить в голове картотеку вместо

00:29:21

поисковой строки были пыльные полки

00:29:24

библиотек но за каждым вопросом в

00:29:25

ленинку не побежишь сегодня пришло новое

00:29:28

поколение их учёба прошла под девизом OK

00:29:30

Google но обрабатывать всё это

00:29:33

приходилось самому реферат скатанный с

00:29:35

первой или даже 161 ссылки легко

00:29:38

отломить тем же Google нейросети

00:29:40

осуществили мечту многих поколений

00:29:42

лентяев и троечников чтобы написать эссе

00:29:44

достаточно хорошего фронта инструкция

00:29:46

для России Вуаля перед вами текст

00:29:49

который практически невозможно

00:29:50

определить как плагиат потому что он

00:29:52

формально полностью оригинален Но это

00:29:55

вызов не столько для студентов в котором

00:29:56

как раз Хорошо сколько для самой системы

00:29:59

образования та же история с дипломом

00:30:01

РГГУ показала недостаток знаний

00:30:03

ингредиентов больше всего вопросов к

00:30:05

тому Почему фактически сфабрикованный

00:30:07

диплом прошел через научного

00:30:09

руководителя и сито комиссии никого

00:30:11

ничего не смутило создание прунта

00:30:13

инструкция для нейросети это сложная и

00:30:15

кропотливое занятие оно требует

00:30:17

нестандартного мышления особенно если

00:30:19

хочется обойти всякие запреты к знаниям

00:30:21

специалистов просто добавили новый

00:30:23

инструмент Ну и на нейроплагиатчиков

00:30:25

найдется управа до 2004 года все

00:30:28

спокойно качали рефераты из интернета Я

00:30:30

помню что это по школе затем хитрецов

00:30:32

начали ловить на цитатах которые легко

00:30:34

забить поисковик в кавычки И прогнать

00:30:36

случайно выбранные куски текста на новый

00:30:38

уровень игру вывел антиплагиат который

00:30:41

запустили в 2005 и с тех пор постоянно

00:30:43

докручивали в мае даже объявили что

00:30:45

система научилась распознавать паттерны

00:30:47

в чате последнюю версию пока не узнаёт

00:30:49

Но со временем появится алгоритмы

00:30:51

которые раскусит и тексты из чат-ботов

00:30:53

Давайте вернёмся к главному вопросу

00:30:55

Какие профессии исчезнут из-за

00:30:58

нейросетей сначала те кто в безопасности

00:31:00

эксперты считают что меньше остальных

00:31:02

пострадают психологи учителя управленцы

00:31:05

и врачи всех работа завязаны на общении

00:31:08

искусственный интеллект возможно сможет

00:31:09

определить ваш диагноз уже сейчас один

00:31:11

мой знакомый тренирует нейросетки чтобы

00:31:13

они автоматически вылавливали опухоли на

00:31:15

МРТ но чтобы этот диагноз озвучить и

00:31:18

выдать схему лечения не эмоционального

00:31:20

никакого другого интеллекта ни розетки

00:31:22

не хватит ну не факт что Искусственный

00:31:25

разум справится даже с самыми базовыми

00:31:27

функциями потому что все профессии из

00:31:29

этого списка требуют творческого подхода

00:31:30

нейросеть никогда не сможет не понять

00:31:33

личность Ганнибала лектора не

00:31:34

подготовить студентов к выпускному не

00:31:36

раскрыть любое дело Доктора Хауса Ну вы

00:31:39

поняли а что же будет с индустриями

00:31:41

музыки кино анимация и живописи Давайте

00:31:44

спросим чат gpt Хотя нейросети могут

00:31:47

быть полезными инструментами в создании

00:31:49

контента они не полностью замещают

00:31:51

качество которые только человек может

00:31:53

приносить в творческий процесс это

00:31:55

включает интуицию эмоциональную связь с

00:31:58

аудиторией способность критическому

00:32:00

мышлению и способность инновации

00:32:03

что самое важное профессионал всегда

00:32:05

принимает решение Он берет на себя

00:32:07

ответственность за результат нейросети

00:32:09

могут помочь посмотреть на ситуацию еще

00:32:11

под одним углом как аналитик она дает

00:32:14

вам отчет но только вам решать Какие

00:32:16

решения принимать А теперь про тех кому

00:32:18

нейросети грозят больше всего

00:32:20

маркетологов работников банков кассиров

00:32:23

водителей и тех кто трудится на заводах

00:32:26

Давайте попробуем понять что между ними

00:32:28

общего мы снова пошли к gpt и попросили

00:32:30

выделить признаки которые могут понять

00:32:32

уязвимы ли Ваша работа чат-бот выделил

00:32:35

четыре признака и в целом с этим можно

00:32:37

согласиться во-первых предсказуемость и

00:32:39

повторяемость Чем проще формализовать

00:32:41

работу тем больше вероятность что её

00:32:43

передадут алгоритм подножить и те

00:32:46

рабочие места где важно хорошо считать и

00:32:48

обрабатывать много информации нейросети

00:32:50

будут это делать лучше и быстрее чем

00:32:52

любой человек примерно так сильных

00:32:54

математиков в конце прошлого века

00:32:56

заменили мощные компьютеры Если вы

00:32:58

интроверт то у меня для вас тоже плохие

00:33:01

новости профессии с минимумом

00:33:03

потенциального контакта больше

00:33:05

подвержены тому что их заменят

00:33:07

искусственный интеллект Все просто где

00:33:08

меньше общения там больше

00:33:10

предсказуемости и меньше нужен живой

00:33:13

оператор и еще одно направление рутинная

00:33:16

физическая работа например на фабриках и

00:33:18

производствах распоряжаться конвейером

00:33:20

алгоритму с каплей мышления куда проще

00:33:23

чем живому человеку и больнично ему не

00:33:25

нужны правда если сравнить число

00:33:27

работников на заводе Ford в 1920 и 2020

00:33:30

станет очевидно что этот процесс был не

00:33:33

остановить и без нейросетей Если вы не

00:33:36

входите в группу риска радоваться всё

00:33:38

равно рано хотите вы этого или нет вам

00:33:40

всё равно придется разбираться в

00:33:42

искусственном интеллекте В мае на

00:33:44

хэдхантере было больше 4,5 тысяч

00:33:46

вакансий где требовалось знание

00:33:48

нейросетей где-то 40 процентов

00:33:49

приходилось найти остальное маркетинг

00:33:51

smm PR дизайн реклама и финансы

00:33:54

записывайте подборку на собеседование

00:33:56

для любителей вести заметки на встречах

00:33:59

есть сервис fireflys Он прикручивается к

00:34:01

вашим митинг-приложениям ведет конспект

00:34:04

встречу другой инструмент придумал

00:34:05

бывший тех директор skyeng плагин adefi

00:34:08

делает самре длинных видео на Ютюбе

00:34:10

только на моих роликах его Чур не

00:34:12

использовать работать можно не только с

00:34:14

ней но их самих нейросетях Яндекс даже

00:34:17

придумал новую профессию тренер

00:34:18

искусственного интеллекта это вакансия

00:34:20

для тех самых гуманитариев филологов и

00:34:23

редакторов они дают обратную связь на

00:34:25

тексты которые выдают нейросети Яндекс

00:34:27

подытожим наверняка будут профессии

00:34:29

которые исчезнут как исчезли лифтёры

00:34:32

телефонистки и разносчики льда вслед за

00:34:34

ними скорее всего отправятся Белые

00:34:36

воротнички которые закрывают рутинные

00:34:38

задачи туда же многочисленные дизайнеры

00:34:40

и smm-щики которые клепают шаблонный

00:34:43

контент с эмоцией в начале абзацев и

00:34:45

ставят вопросы к аудитории в конце

00:34:47

постов но настоящие профессионалы

00:34:49

которые горят своим делом никуда не

00:34:52

исчезнут рано или поздно им придётся

00:34:53

осваивать новые навыки и подстраиваться

00:34:55

под современный мир но как было всегда

00:34:57

нет смысла жить в прошлом которое

00:34:59

стремительно уходит и ускользает на наши

00:35:01

глазах без работы настоящие Профи не

00:35:04

останутся на самом деле боятся стоят

00:35:06

совсем не этого боятся нужно того что мы

00:35:08

совсем не понимаем каким будет наше

00:35:11

будущее [музыка]

00:35:12

[аплодисменты]

00:35:14

за несколько месяцев до того как Чад gpt

00:35:16

перевернул нашу жизнь сан-франциско

00:35:18

открылся новый музей его экспозиция было

00:35:20

не прошлое А будущее в котором

00:35:22

искусственный интеллект поработил

00:35:24

человечество музей есть два этажа на

00:35:26

Верхнем более позитивный сценарий на

00:35:28

Нижнем более пессимистичный на Верхнем

00:35:30

ярусе играет синтезированная музыка А

00:35:32

Дружелюбный робот описывает человека

00:35:34

который проходит мимо его камеры на

00:35:36

Нижнем этаже маленький филиал Атак идет

00:35:39

бесконечно сгенерированный диалог между

00:35:41

философом словам жижиком и режиссером

00:35:43

вернером херцеком Поверьте это нудятина

00:35:46

действительно сжигает кислород в комнате

00:35:48

Но между этими двумя крайностями как-то

00:35:51

часто бывает есть средний вариант

00:35:53

искусственный интеллект сам по себе не

00:35:55

принесет ничего принципиально нового Но

00:35:57

ускорит наше развитие возьмет на себя

00:35:59

всю ту рутину которая так грузит нашу

00:36:02

голову в конце концов нейросети могут

00:36:04

помочь творцам создавать контент быстрее

00:36:06

и дешевле себестоимости Если первые

00:36:08

попытки такой генерации смущали то

00:36:10

сейчас есть вполне милые вещи например

00:36:12

мультфильм Криперс полностью созданный

00:36:14

нейросети дали со временем такого будет

00:36:17

больше как и сгенерированных сценариев

00:36:19

потом окажется что сценаристы

00:36:20

лос-анджелеса бунтовали не просто так

00:36:22

есть вероятность что в будущем вообще

00:36:24

изменится представление о том что такое

00:36:26

контент некоторое время назад в сети

00:36:28

завершился проект параграфик одного

00:36:30

дизайнера из Амстердама это камера у

00:36:32

которой нет линз Когда вы фотографируете

00:36:34

она фиксирует координаты местности и по

00:36:36

ним восстанавливает изображение понятно

00:36:38

что это скорее performance чем реальный

00:36:40

инструмент Но почему бы не

00:36:41

пофантазировать Вполне возможно что

00:36:43

искусственный интеллект станет частью

00:36:46

нас как сейчас iPhone или умные часы уже

00:36:48

сейчас разработана компьютерная мышь на

00:36:50

базе искусственного интеллекта который

00:36:52

можно управлять без рук движениями

00:36:54

головы и гримасами главное случайно не

00:36:56

скрутить такую физиономию чтобы ваш

00:36:58

ноутбук не форматнулся но вряд ли

00:37:01

нейросети могут создавать что-то

00:37:03

оригинальное мы уже поняли что они себя

00:37:05

представляют Это великие агрегаторы

00:37:07

имитаторы которые умеют правильно

00:37:09

реагировать на импульсы умная ассистенты

00:37:12

подскажут Как получить загран нового

00:37:13

образца

00:37:14

Фотошопе помогут отредактировать фото и

00:37:17

достроить изображение по его фрагменту

00:37:18

все то же самое мы можем делать сами Но

00:37:21

это сейчас происходит быстрее при этом

00:37:24

траектория развития нейросетей это

00:37:26

главная загадка мы не знаем что появится

00:37:28

в лабораториях через два года и какие

00:37:30

новые скиллы будут у Черных ящиков а

00:37:32

попытке притормозить этот процесс

00:37:33

бесполезно человечество слишком

00:37:35

любопытно вот от чего Холодок по коже На

00:37:39

мой взгляд о закате времен говорить пока

00:37:41

рано и вот почему проблема

00:37:43

искусственного интеллекта в том что у

00:37:45

него нет субъективного опыта помните

00:37:47

историю с инженером Гугла который

00:37:48

настаивал на сознании у нейросети

00:37:51

лямбда он утверждал что раз нейросеть

00:37:53

говорит о себе то она осознаёт себя это

00:37:56

работает не совсем так сейчас немного

00:37:58

философии но вы в конце поймёте к чему

00:38:00

она нужна у каждого человека бывает если

00:38:03

не галлюцинации то хотя бы цены сны

00:38:05

отличный пример субъективного опыта

00:38:07

вообще любое восприятие реальности

00:38:09

субъективно когда мы смотрим на закат

00:38:12

Каждый из нас видит разные

00:38:14

мы рассказываем кому-то про этот закат

00:38:16

то мы рассказываем не про объективную

00:38:18

картинку А про наше восприятие в отличие

00:38:21

от эксперта по закатам Вася Пупкина

00:38:23

нейросеть не говорит вам о своем

00:38:25

восприятии заката Она собирает мнение о

00:38:28

закатах из той базы на которой она

00:38:29

обучалась Я агрегирует этим мнения но вы

00:38:33

готовый продукт это ответ о закате на

00:38:35

основе множества точек зрения такой

00:38:36

Великий закатный консенсус мы можем

00:38:40

попытаться вывести нейросеть на диалог о

00:38:42

самой себе мы можем попытаться добиться

00:38:45

от неё даже её субъективного мнения но

00:38:47

пока это будет лишь имитация я не

00:38:50

обладаю субъективным мнением но могу

00:38:52

имитировать его чтобы создать

00:38:53

впечатление взаимодействия с

00:38:55

субъективностью мои ответы и оценки

00:38:57

основаны на обработке информации и

00:38:59

предварительном обучении на Большом

00:39:00

объёме текстовых данных которые

00:39:02

позволяют ни генерировать

00:39:04

контекстуальные подходящий ответы таким

00:39:06

образом Хотя я могу выражать

00:39:08

субъективное мнение это всего лишь

00:39:10

результат программирования и эмуляции а

00:39:14

не выражение из собственных личных

00:39:15

убеждений или сознания пока не растить

00:39:18

не будет обладать субъектностью говорить

00:39:20

о нейроапокалипсисе рана SkyNet из

00:39:23

Терминатора пока отменяется имитация не

00:39:26

сможет принимать решения управлять

00:39:27

процессами не сможет в конце концов

00:39:29

улучшать саму себя Вы можете не

00:39:31

согласиться и сказать что нейросети

00:39:33

слишком умные просто скрываются но это

00:39:35

уже пахнет теорией заговора нейросети

00:39:38

возьмут на себя часть нагрузки и

00:39:39

облегчат рутину они действительно не

00:39:41

устают не болеют не боятся задеть либо

00:39:44

чувств у них есть задача и они её

00:39:46

выполняют закон робототехники Азимова

00:39:48

придуманы не просто так писатели

00:39:50

фантаста понимали что Каким бы

00:39:51

совершенно не были новые технологии они

00:39:54

должны ставить человека выше себя то же

00:39:56

самое музей Апокалипсиса не более чем

00:39:59

маркетинговый Уловка его основательницы

00:40:01

куратор бывшая сотрудница Гугла и она не

00:40:04

хочет пугать нас страшилками ее цель

00:40:05

объяснить как работают алгоритмы сделать

00:40:08

их понятными и заразить Этой темой

00:40:10

окружающих Отлично понимают в этом

00:40:13

ролике мы попытались понять Как

00:40:15

изменится нашей жизни с приходом новых

00:40:16

технологий но итог у этого один на месте

00:40:19

остаются профессионалы которые хранят в

00:40:21

своей голове меньше данных чем ваш

00:40:23

смартфон обладает уникальной экспертизой

00:40:25

на месте останутся человеческие

00:40:27

отношения и связи из которых состоит

00:40:29

ткань общества и бизнеса как важного его

00:40:33

элемента но на вашем месте я бы всё-таки

00:40:35

повежливее общался с ней мало ли что

00:40:38

будет лет через 10

00:40:41

если вам было интересно обязательно

00:40:43

подписывайтесь на мой канал Ставьте лайк

00:40:46

и отправляйте это видео вашим близким и

00:40:48

друзьям Заходите в Telegram канал это

00:40:50

Five по ссылке в описании там я уже

00:40:52

сделал несколько подборок самых полезных

00:40:55

нейросетей которые пригодятся каждому

00:40:58

гуманитарию и аналитику А мы по традиции

00:41:00

разыгрываем книгу выпуска сегодня это

00:41:02

искусственный ты машинный интеллект и

00:41:05

будущее нашего разума

00:41:06

специалист по проблемам сознания

00:41:09

сьюзеншнайдер пытается понять что из

00:41:11

себя представляет человеческий разум А

00:41:13

что есть разум машины и дает ответ на

00:41:16

вопрос что же нам всем делать в новом

00:41:18

мире где они сплетаются чтобы получить

00:41:19

эту замечательную книгу Расскажите под

00:41:21

закрепленным комментарием только там про

00:41:24

ваш первый компьютер неважно В каком

00:41:26

году он у вас появился Был ли это ПК или

00:41:28

ноутбук Главное чтобы не планшет книга

00:41:30

отправится тому кто подписан на мой

00:41:31

telegram-канал и кто расскажет самую

00:41:33

интересную историю о своем первом

00:41:36

компьютере а С вами был сайт новые видео

00:41:38

Уже совсем скоро пока

Описание:

Курс «Frontend разработчик» от Kata Academy с оплатой после трудоустройства - https://kata.academy/frontend/postpayment Статьи, прямые эфиры и истории выпускников в блоге Kata Academy - https://kata.academy/blog Подписывайтесь на мой телеграм-канал, чтобы узнать еще больше про нейросети: https://t.me/etofaib/ Два примера: - Как пользоваться ChatGPT, если вы гуманитарий https://t.me/etofaib/579 - 5 полезных ИИ-ресурсов для консалтинга и аналитики https://t.me/etofaib/637 Хайп вокруг нейросетей прибило летним зноем, но это не значит, что мифов и страхов вокруг них стало меньше. Люди боятся, что нейросети отнимут у них работу. Человеческий мозг сопротивляется самой мысли об осознанных механизмах, дающих 100% правильные ответы, успешно занимающих вакансии, сокращая неэффективных и дорогостоящих работников. Еще несколько месяцев назад всем казалось, что победа нейросетей за углом. Сейчас мы слышим, что алгоритмы все еще несовершенны. На многих эти новости действуют успокаивающе. Что внутри нейросетей? Как они поменяют нашу жизнь и работу? Какого ИИ стоит бояться? Новое видео – о главном технологическом тренде 2023 года с нетехнологической точки зрения. Содержание: 0:00 ИИстерика 01:46 Азбука нейросетей 09:14 Реклама, которая вам понравится 11:09 Катастрофа неизбежна 19:11 Тотальное одиночество 25:05 Реклама, которая вам понравится 27:03 Дивный новый рынок 35:13 Будущее наступило вчера 40:41 Дарим книгу выпуска === Подписывайтесь в соцсетях: Telegram: https://t.me/etofaib Мой ютуб с короткими видео: https://www.youtube.com/channel/UCGjqnAIqvrWts_pm4hLe5Eg/ По всем вопросам [email protected]

Готовим варианты загрузки

Популярные

HD видео

Только звук

Все форматы

* — Если видео проигрывается в новой вкладке, перейдите в неё, а затем кликните по видео правой кнопкой мыши и выберите пункт "Сохранить видео как..."

** — Ссылка предназначенная для онлайн воспроизведения в специализированных плеерах

Вопросы о скачивании видео

Как можно скачать видео "Последний ролик, который вы посмотрите про нейросети | ФАЙБ"?

Сайт http://unidownloader.com/ — лучший способ скачать видео или отдельно аудиодорожку, если хочется обойтись без установки программ и расширений. Расширение UDL Helper — удобная кнопка, которая органично встраивается на сайты YouTube, Instagram и OK.ru для быстрого скачивания контента.
Программа UDL Client (для Windows) — самое мощное решение, поддерживающее более 900 сайтов, социальных сетей и видеохостингов, а также любое качество видео, которое доступно в источнике.
UDL Lite — представляет собой удобный доступ к сайту с мобильного устройства. С его помощью вы можете легко скачивать видео прямо на смартфон.

Какой формат видео "Последний ролик, который вы посмотрите про нейросети | ФАЙБ" выбрать?

Наилучшее качество имеют форматы FullHD (1080p), 2K (1440p), 4K (2160p) и 8K (4320p). Чем больше разрешение вашего экрана, тем выше должно быть качество видео. Однако следует учесть и другие факторы: скорость скачивания, количество свободного места, а также производительность устройства при воспроизведении.

Почему компьютер зависает при загрузке видео "Последний ролик, который вы посмотрите про нейросети | ФАЙБ"?

Полностью зависать браузер/компьютер не должен! Если это произошло, просьба сообщить об этом, указав ссылку на видео. Иногда видео нельзя скачать напрямую в подходящем формате, поэтому мы добавили возможность конвертации файла в нужный формат. В отдельных случаях этот процесс может активно использовать ресурсы компьютера.

Как скачать видео "Последний ролик, который вы посмотрите про нейросети | ФАЙБ" на телефон?

Вы можете скачать видео на свой смартфон с помощью сайта или pwa-приложения UDL Lite. Также есть возможность отправить ссылку на скачивание через QR-код с помощью расширения UDL Helper.

Как скачать аудиодорожку (музыку) в MP3 "Последний ролик, который вы посмотрите про нейросети | ФАЙБ"?

Самый удобный способ — воспользоваться программой UDL Client, которая поддерживает конвертацию видео в формат MP3. В некоторых случаях MP3 можно скачать и через расширение UDL Helper.

Как сохранить кадр из видео "Последний ролик, который вы посмотрите про нейросети | ФАЙБ"?

Эта функция доступна в расширении UDL Helper. Убедитесь, что в настройках отмечен пункт «Отображать кнопку сохранения скриншота из видео». В правом нижнем углу плеера левее иконки «Настройки» должна появиться иконка камеры, по нажатию на которую текущий кадр из видео будет сохранён на ваш компьютер в формате JPEG.

Сколько это всё стоит?

Нисколько. Наши сервисы абсолютно бесплатны для всех пользователей. Здесь нет PRO подписок, нет ограничений на количество или максимальную длину скачиваемого видео.