Лекция для профсоюзных организаций о применении искусственного интеллекта

00:00 Введение 01:51 Эволюция технологий 06:45 Будущее искусственного интеллекта • Юрий Павлович считает, что искусственный интеллект станет неотъемлемой частью повседневной жизни, как интернет. • Он предполагает, что через 10 лет многие сервисы, которые мы используем сейчас, будут работать с помощью AI. 10:34 Машинное обучение • Юрий Павлович подчеркивает, что искусственный интеллект можно рассматривать как большое уравнение, в которое подставляются данные для получения ответов. • Он завершает, что понимание AI требует глубокого изучения математических методов и их применения. 12:55 Классификация людей для кредитов 13:53 Алгоритмы и гиперпараметры 14:48 Роль инженеров в искусственном интеллекте • Инженеры по искусственному интеллекту подбирают коэффициенты для уравнений. • Эти уравнения могут быть использованы для различных задач. • Важно понимать, что искусственный интеллект — это просто уравнение. 17:39 Применение искусственного интеллекта • Искусственный интеллект решает задачи анализа временных рядов, классификации и кластеризации. • Для работы ИИ нужны данные, которые могут быть большими. • Вопрос: что первично — анализ данных или их сбор? 20:29 Системный анализ и искусственный интеллект • Системный аналитик определяет, какие данные нужны для принятия решений. • Современные достижения в области ИИ часто связаны с бизнесом. • ИИ не заменяет системный анализ, а дополняет его. 22:23 Источники данных и примеры 24:18 Применение ИИ в медицине 26:11 Генеративный интеллект • Искусственный интеллект не генерирует, а подбирает вероятности. 27:07 Вероятности и обучение • Искусственный интеллект подбирает вероятности для конкретных цветов. • Вопрос о том, на чём обучены нейронные сети. 28:43 Компиляция и ошибки 30:36 Сравнение с человеком • Искусственный интеллект ошибается из-за неправильного подбора вероятностей. • Человек также ошибается, но у него есть дополнительные механизмы. 32:29 Обнаружение сгенерированного текста • Три способа обнаружения текста, сгенерированного искусственным интеллектом. • Ключевые слова и языковые особенности. • Низкая калорийность текста и структура текста. • Искусственный интеллект предпочитает списки и классическую теорию 535. 38:48 Проблемы с генерацией заданий для студентов • Генерация заданий для студентов может быть неэффективной, так как студенты могут просто скопировать материал. • Преподаватель должен быть готов к тому, что студенты могут использовать интернет для выполнения заданий. • Использование искусственного интеллекта для генерации заданий может быть полезным, но требует осторожности. 40:22 Применение искусственного интеллекта в программировании 44:07 Оценка знаний студентов с помощью искусственного интеллекта • Искусственный интеллект может оценивать тесты и рефераты, но требует обучения и настройки. • Оценка аудиоинформации также возможна с помощью искусственного интеллекта. • Комплексная оценка успеваемости студентов пока остается задачей для преподавателей. 46:57 Ответственность искусственного интеллекта • Ответственность искусственного интеллекта остается важным вопросом. • Примеры из медицины показывают, что врачи несут ответственность за диагнозы, несмотря на использование технологий. • Внедрение искусственного интеллекта в ответственные области требует тщательного анализа и контроля. 51:09 Искусственный интеллект и его применение • Генеративный ИИ может генерировать тексты, но его использование в образовании вызывает вопросы. • Преподаватели должны быть осторожны при использовании ИИ для генерации текстов. • Ответственность за использование ИИ в образовании остается высокой. 55:37 Проблемы и перспективы генеративного ИИ • Генеративный ИИ может ускорить процесс создания текстов, но требует тщательного контроля. • Вопрос о том, можно ли использовать ИИ для генерации положений и других документов, остается открытым. • Генеративный ИИ может помочь в ускорении поиска информации, но не всегда предоставляет противоположные мнения. 58:23 Ограничения и этические вопросы • Генеративный ИИ может создавать информационный пузырь, ограничивая доступ к противоречивой информации. • Google и другие поисковики уже ограничивают доступ к старым данным. • Этические вопросы, связанные с использованием данных для генерации контента, остаются актуальными. 01:00:18 Практическое применение генеративного ИИ 01:04:00 Вопросы о данных и обучении ИИ 01:05:56 Конкуренция в области ИИ 01:07:47 Будущее искусственного интеллекта 01:10:54 Роль специалистов по машинному обучению 01:11:50 Реклама и её влияние • Реклама как основной принцип современного мира. • Влияние рекламы на мировоззрение и восприятие реальности. • Скептическое отношение к заявлениям о будущем профессии.