Добро пожаловать на еженедельный Честный Обзор от канала Онлайн Образование. Каждую неделю мы выбираем один из популярных курсов от ведущих онлайн школ — и делаем подробный разбор курса по всем компонентам — модули, релевантность знаний, качество тренажеров и видео-уроков. Также в рамках Честного Обзора мы приглашаем реальных выпускников этих курсов — они рассказывают читателям нашего канала впечатления и опыт обучения из первых рук.
Честный Обзор: GeekBrains и курс «Искусственный Интеллект с нуля». Обзор курса, интервью с выпускником.
В сегодняшнем обзоре — подробный разбор программы «Искусственный интеллект с нуля» от школы GeekBrains и интервью с выпускником, который недавно закончил обучение и работает в корпорации «Синергия»
Программа курса «Искусственный Интеллект с нуля»
Содержание курса — это полноценная программа обучения специалистов широкого профиля, способных работать во множестве сфер экономики и IT — как в разработке программного обеспечения, анализе данных, работе с БД, классическом программировании, так и в широком спектре компаний неклассического IT — медицине, биологии, биохимии, научных исследованиях и космической отрасли.
БЕЗУМНЫЕ новости в мире AI | искусственный интеллект
Курс по искусственному интеллекту от GeekBrains даёт всё необходимое для старта карьеры и фундамент дальнейшего обучения — азы программирования, GIT, математика и информатика для разработчиков ИИ, знакомство с Python и аналитике на нём. На курсе изучаются также теория вероятности и статистика, работа с БД и Big Data, нейросети и большие языковые модели, TL, компьютерное зрение.
Существуют также курсы инженеров данных от GeekBrains — они органично продолжают развитие навыков специалиста, углубляют его знания сферы Data Science, позволяют специализироваться.
Преподаватели на курсе — ведущие специалисты в области искусственного интеллекта и Big Data, а также разработчики и DevOps крупнейших компаний — Сбера, Яндекса, Альфа Банка. Доктора физико-математических наук, профессора Российской Академии Наук (РАН), а также специалисты в области компьютерного зрения и нейросетей.
Во время прохождения курса студент постепенно знакомится с множеством специальностей в области ИИ — от классического ML до компьютерного зрения и NLP.
В программе курса также существует модуль трудоустройства — в него включены индивидуальные консультации с куратором карьерного трека, мини-модули по составлению резюме специалиста ИИ и сопроводительных писем, а также доступ к партнерским вакансиям от GeekBrains. Учитывая глубочайший дефицит специалистов в ИИ и Data Science, очень распространены истории, когда студентам приходят офферы компаний буквально на школьной скамье — ещё до получения диплома и окончания курсов.
Курс обновляется и дополняется постоянно м последнее обновление мы зарегистрировали в 2023 году. Также существует программа гарантии трудоустройства и получения дипломов о профессиональной подготовке, а также возможность получить налоговый вычет.
Как Использовать Искусственный Интеллект, чтобы Разбогатеть в 2023 году
На сегодняшний день (25 апреля 2023 года) стоимость курса составляет:
125 000 ₽ или в рассрочку 3 510 ₽/мес . на 36 месяцев.
Курс «Искусственный интеллект с нуля» на сайте GeekBrains
Перейти к странице курса ➔
Интервью с выпускником курса «Искусственный интеллект с нуля» от GeekBrains
Редакция канала Онлайн Образование нашла возможность организовать интервью с одним из выпускников курса, который уже во время обучения смог получить оффер от Синергии и сменил профессию . Его зовут Пётр Мирзоян , и он расскажет о своём опыте обучения и впечатлениях.
— Добрый день, Пётр! Расскажите немного о себе, чем вы занимались до обучения?
— Я заканчивал биолого-химический факультет МПГУ (Московский педагогический государственный университет — прим. ред.). Уже с 3-го курса подрабатывал в разных образовательных учреждениях — педагогом, а также вёл различные кружки и секции. Одновременно с учёбой в аспирантуре я устроился работать в микробиологическую лабораторию, где и осел почти на 10 лет.
— Почему, если не секрет, вы не стали продолжать свою карьеру в лаборатории или биохимии?
— Всё очень просто — здоровье закончилось. (улыбается)
На самом деле, причин несколько, и здоровье действительно одна из них. В лаборатории мне приходилось очень много работать с жидким азотом, и до сих пор в сырую погоду у меня ужасно болят суставы рук. Да и в целом — хотелось какого-то роста, а на том месте я развился насколько это было возможно.
— Сейчас искусственный интеллект у многих на слуху. Когда вы начинали обучение, ситуация была другой — почему вы выбрали именно это направление?
— Очень-очень долго решался, выбирал, смотрел разные программы на разных площадках. В итоге отобрал два варианта: Java-разработка и Data Science. Потом долго выбирал между ними. Но если с Java было всё плюс-минус понятно и просто, то про Data Science ничего не знал вообще. И как подобраться к нему — тоже было неясно.
Наверное так и выбрал — самое непонятное.
— Были мысли начать с Java, чтобы был базис на котором строить обучение?
— С Java вышло забавно — я ещё до курсов изучил базис самостоятельно и использовал его, чтобы облегчить себе жизнь на работе в лаборатории. Но, наверное, хотелось чего-то более современного. Даже думал в своё время освоить мобильную разработку — но провёл неделю с Android Studio и вообще не зацепило. И решил пойти «в лоб» — сразу на факультет ИИ.
— Сейчас вы довольны выбором, который сделали?
— В целом, да. Но есть нюансы. ИИ и Data Science это огромнейшая сфера. Сейчас у всех на слуху нейросети, но Deep Learning это лишь малая часть огромной индустрии. Например, есть классическое машинное обучение, есть дата-инженерия, аналитика данных, NLP, MLOps.
Даже в тех же нейросетях можно выделить сферы: GAN, трансформеры, свёрточные сети. Очень много всего — в одной голове не поместится.
— Вы хотите сказать, что хотелось бы всего и сразу?
— Оно и нужно всё сразу, просто в каких-то компаниях над проектом работает огромная команда, где у каждого своя маленькая роль, а в других — один или два человека. Всё зависит от масштабов проекта. Но я считаю, что необходимо иметь хотя бы приблизительное представление о полной картине. В этом, пожалуй, обучение на курсах больше всего может поспособствовать.
— Почему вы выбрали именно университет GeekBrains? Какие ключевые факторы можете вспомнить?
— Очень простой фактор — это был единственный в тот момент университет, предлагающий программу по DS. Такую, которую можно было освоить с нуля — или с базовыми знаниями в программировании. Сейчас, наверное, можно выбрать из нескольких школ — я, если честно, не в курсе.
— Что можете рассказать о процессе и программе обучения в GeekBrains?
— Начали за здравие, закончили — и хорошо. Сейчас расскажу подробнее. Программа в принципе неплоха — она включает в себя практически все важные моменты, дорабатывается «на лету» — на нас периодически тестировали новые фрагменты программы, иногда её расширяли или изменяли.
Программа действительно рассчитана на тех, кто «с нуля», но всё-таки подразумевается, что учащийся умеет гуглить. Единственный минус, пожалуй, для меня — в ней встречается материал, который как будто поместили туда «для объема» — хотя я знаю, что многим студентам он и вправду был полезен.
Что касается процесса обучения, то тут все слишком обычно. Есть три основных формата: вебинар, интерактив — это записанная видео-лекция с заданием, которое проверяют другие учащиеся с потока и с итоговым тестом в конце — и обычная видео-лекция. Что понравилось — иногда преподаватель может добавить интерактивности от себя: онлайн-тесты, викторины и прочее, но по умолчанию этого нет. Хороших преподавателей тоже, к сожалению, не так много — я могу выделить двоих за все время обучения.
После событий 2022-го пришлось достаточно долго ждать начала курса по NLP ( Natural Language Processing, обработка естественного языка — прим. ред. ) , и он был наполовину записанный, наполовину — вебинарный, хотя предполагался как вебинарный целиком . Понятное дело, что платформа тут не причем, но осадочек остался.
— Вы столкнулись с какими то ещё сложностями в обучении?
— Пожалуй, нет, во всяком случае в плане материала.
— Сейчас, после окончания курса, вы можете оценить насколько релевантен курс в современном мире?
— Он дает основы, на которых в дальнейшем можно развиваться в ту или иную область. Основы на то и основы, что всегда релевантны. А дальше всё зависит от студента — решить, в какую сторону двигаться дальше, ведь жизнь на курсах не заканчивается, и постоянно появляются новые сферы деятельности и технологии.
— Как с трудоустройством? Вы пользовались программой от GeekBrains?
— И да, и нет. В ГикБрейнс этим занимается Центр Карьеры — у него есть ряд собственных активностей, тоже оформленных в виде курсов, и тоже с домашними заданиями. Я дважды проходил карьерную консультацию. Первую — за успеваемость в одном из курсов Центра Карьеры, вторую — по итогам конкурса проектов GB. Оба раза полезные, но мне они не сильно требовались — всё было понятно и без них.
Но следует понимать, что какой бы крутой программа трудоустройства ни была, гарантировать трудоустройство не может никто, и следует немного скептически относиться к рекламным материалам.
Работа по итогу сама нашла меня по резюме на HH.ru. Я лишь пользовался знаниями, полученными на занятиях, в том числе Центра Карьеры, для составления резюме там и прохождения самих собеседований.
— Какой бы совет вы дали самому себе в прошлом, когда выбирали курс и новую профессию?
— Я бы дал себе пинка под зад, потому что это единственный способ начать что-то менять. (улыбается)
— Коротко и ёмко.
— Коротко и ёмко проскочило с карьерным консультантом: трудоустроиться это только начало — потом надо работать. Вот и работаем.
— Спасибо большое, Пётр, за интересное интервью. Мы желаем вам успехов в профессии и дальнейшем росте.
— Спасибо и вам. Было интересно рассказать о своём опыте. Надеюсь, он будет полезен вашим читателям.
Источник: dzen.ru
Мое Знакомство с УИИ или Путешествие в Параллельную Реальность
Эта статья представляет собой рассказ о том, как я узнала о существовании параллельной реальности под названием Университет Искусственного Интеллекта (УИИ), плавно переходящий в мини-расследование того, что же на самом деле скрывает за собой это название. В основном рассказ cкомпонован из серии постов в моем телеграм-канале, которые я написала в конце прошлого года под впечатлениями от данного интеллектуального путешествия, с небольшими дополнениями на основании новой полученной с тех пор информации.
Я надеюсь, что рассказ будет полезен новичкам в изучении искусственного интеллекта, чтобы они не потратили сотни тысяч рублей зря, а у тех людей, которые занимаются темой давно, вызовет удивление и просто доставит.
Для начала скажу пару слов о себе.
Я работаю в области машинного обучения уже несколько лет, успев потрудиться за это время в нескольких компаниях на разных ролях, связанных с исследованиями и разработкой. Сейчас я работаю в R’n’D команде, где занимаюсь исследованиями в области NLP (Natural Language Processing) и подготовкой публикаций на конференции А*. Думаю, этой информации достаточно в качестве контекста, который поможет читателям лучше прочувствовать глубину моего культурного шока от контакта с феноменом под названием УИИ.
УИИ: Начало
Итак, однажды, в один прекрасный вечер пятницы, придя домой уставшей после работы, я решила отдохнуть путем просмотра анимации от Netflix. Однако, показ анимации внезапно прервало объявление:
Киберпанковость объявления превысила киберпанковость мультсериала более, чем в 9000 раз, поэтому я незамедлительно перешла на сайт:
Так началось мое знакомство с удивительным миром УИИ.
Зайдя на сайт, я увидела множество красивых картинок про то, как «AI сажает ракеты», «AI считывает мыслительные команды», «AI выращивает урожай» и другие. Руки, конечно же, сами потянулись к регистрации на вебинар. Благо никакой проверки номера телефона там не было, и можно было вбить просто 999-99-99.
Видоролик этот произвел на меня противоречивое впечатление. Высказанные в нем идеи были вроде бы разумными, но как только автор углублялся в детали, возникало недоумение.
Так, лектор высказал мысль о необходимости различать задачи, в которых ML нужен, от задач, в которых он не нужен, и мысль-то сама по себе хорошая, но вот конкретные примеры для иллюстрации этой мысли выбраны не всегда верные. Например, задачи на физическое моделирование, о которых говорится в начале третьей минуты видео, вполне можно решать без машинного обучения, и это уже успешно делалось десятки лет.
Еще один пример: с 4:25 по 7:55 лектор своими словами обрисовывает идею о том, как разные нейроны нейросети идентифицируют разные признаки на изображении (или в других данных), что идейно имеет место быть, но не в таком виде, как он это описывает. Так, лектор говорит о том, что нейроны на первом слое нейросети, на которую подается пиксельное представление картинки, могут обнаружить глаз, клык, кончик уха собаки, называя эти признаки «простыми», но это не так. Это высокоуровневые признаки, для их обнаружения нужна большая обобщающая способность, которая не может быть достигнута на первом слое. Кроме того, далеко не все нейроны вообще обнаруживают легко интерпретируемые признаки.
В общем, впечатление было такое, как будто человек где-то что-то слышал, но в деталях до конца не разобрался.
Основатель Университета Искусственного Интеллекта
Конечно же, досмотрев видео, я решила побольше узнать про лектора и разыскала его страницу на LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/дмитрий-романов-2077b7192/
Но страница эта ввела меня в недоумение еще более глубокое.
Если человек разрабатывал искусственный интеллект с 2003 года, то почему это никак не отображено в графе «опыт работы»? Почему там указан опыт работы только в одном месте («Университет Искусственного Интеллекта»), и только 4 года? Может быть, он работал в какой-то закрытой области? Но обычно это не мешает написать хотя бы тип должности.
В разделе «Courses» у Дмитрия написано «Более 200 тренингов и курсов», но названий этих курсов не написано. Почему он так тщательно подсчитал количество пройденных им курсов, но не упомянул названия ни одного из них? Так много вопросов и так мало ответов.
В поисках хоть какой-то информации я вернулась обратно на сайт УИИ, в раздел «Ведущий интенсива»:
Тут указано, что Дмитрий не только разрабатывал искусственный интеллект с 2003, но и руководил IT-проектами с 2011. Это делает пустоту страницы на LinkedIn еще более странной. Обычно у IT-руководителей очень развитые LinkedIn страницы и много контактов. Где же мне узнать про IT-проекты Дмитрия, если не здесь? Может быть, посмотреть еще на сайте Университета Искусственного Интеллекта?
И действительно, на другой странице сайта — https://neural-university.ru/introduction_to_ai — мы находим новую информацию о молодом человеке:
Тут выясняется, что у него 8 лет опыта разработки искусственного интеллекта, а не 19, как невнимательный читатель мог бы подумать по результатам просмотра предыдущей страницы. И новые загадочные сведения: первый в России нейро-компьютерный интерфейс, 10 проектов в области искусственного интеллекта, инновационные форумы, всё безо всяких ссылок и конкретики, и — публикации на ведущей конференции по нейронным сетям «Нейроинформатика». Я на тот момент не знала о существовании такой конференции, но быстро нашла её сайт:
Пишут, что конференция рецензируемая и индексируется в РИНЦ. Это неплохо, но явно недостаточно для того, чтобы назвать её «ведущей». Навскидку она выглядит как обычная конференция для студентов уровня «Ломоносова» или «Конференции МФТИ». Подобные конференции могут быть полезны молодым людям, которые делают первые шаги в науке, но под «ведущими» конференциями обычно понимают те, что находятся в списке CORE с рейтингами A*, А, или, в крайнем случае, B.
Впрочем, найти информацию о статьях или выступлениях Дмитрия на ней мне в любом случае не удалось.
Зато удалось найти страницу молодого человека Вконтакте, на которой написано, что он родился в 1985 году. В свете этого играет новыми красками предпоследняя строчка из все того же раздела «ведущий интенсива». Ведь в ней (еще с 2022 года) написано, что Дмитрий имеет опыт преподавания 23 года, а это значит, что он начал преподавать с 14-15 лет и делает это без перерыва (если перерывы были, значит, начал еще раньше), виртуозно совмещая преподавательскую деятельность сначала с учебой в университете, потом с 8 годами разработки Искусственного Интеллекта (параллельно с учебой и преподаванием), а потом и 7 годами управления образовательными компаниями.
Неудивительно, что такой продуктивный преподаватель, разработчик и руководитель способен писать по три нейросети в день и научить этому нас с вами!
Отзывы благодарных учеников
После первого знакомства с образовательными материалами, дающимися Университетом и послужного списка его основателя, я решила обратить внимание на отзывы учеников (не те, которые написаны на их сайте, а настоящие).
Быстро нашлась группа учащихся, которые пытаются вернуть деньги за курсы: https://vk.com/neuraluniversityreport
Тут же можно узнать про финансовые и юридические аспекты деятельности этой уважаемой организации: огромные долги по налогам, судебные иски от учащихся; а когда проблемы накапливаются, организация меняет юридическое лицо с одного на другое.
Много отзывов с оценкой «1 балл» можно увидеть на «Отзовике», например:
https://otzovik.com/review_12279564.html
Теперь несложно понять локацию, в которой обнаруживают возгорания выпускники этого Университета после оплаты курсов за сотни тысяч рублей ( https://neural-university.ru/pay ).
После знакомства с прискорбными историями учеников, я решила все-таки отыскать AI / IT-проекты Дмитрия, о которых было написано на скриншотах выше.
AI hunter
https://ai-hunter.ru/ — это первый IT-проект Основателя, на который упал мой глаз.
По совместительству, это также был самый депрессивный сайт для поиска работы из всех, что я видела за свою жизнь, ведь на сайте ищут работу исключительно выпускники УИИ.
Несчастные ( https://ai-hunter.ru/search/candidates ) ждут, что крутые компании зайдут сюда и обязательно их найдут. Но как они это сделают, если даже фильтры поиска не работают.
Слева снизу на картинке — кусочек страницы кандидата, которому её, несомненно, помог сделать профессиональный HR (из этических соображений не привожу страницу полностью). Справа снизу — кусочек описания вакансии.
Всё это напомнило мне детскую игру в куклы, только вместо Барби и Кена — кандидат и работодатель:
— Я умею запускать нейронные сети на графическом процессоре!
— Отлично! Мы можем предложить вам уникальную возможность ходить в офис!
В общем, сайт больше похож не на реальное место для поиска работы, а на какую-то имитацию такого места, словно HeadHunter отразился в каком-то кривом зеркале.
У многих кандидатов перечисление «навыков» занимает несколько экранов, а под ними часто идет ссылка на ужасно сверстанное резюме в Word, от которого вытекают глаза. У некоторых же наоборот — лишь описание в пару строк, из которого невозможно понять, что же умеет человек. УИИ утверждает, что каждому выпускнику составить резюме помогает профессиональный HR. Что же за профессионал помогает создавать подобные шедевры?
Что же касается «вакансий» ( https://ai-hunter.ru/search/vacancies ), я не нашла контактов, чтобы связаться хоть с одним работодателем, поэтому даже не уверена, знают ли в принципе данные компании, что «ищут» кандидатов на этом сайте.
Terra AI
Другой проект Дмитрия, с которым я ознакомилась — «AI-платформа» для разработки и деплоя нейросетей Terra AI:
https://terra-ai.ru/
Заявляется, что она позволяет создавать нейросети в визуальном редакторе, в котором слои (полносвязные, сверточные и т.п.) выглядят как прямоугольные блоки, связи между которыми задаются стрелками. В этом же редакторе нейросеть можно обучить, а потом задеплоить демонстрацию в галерею https://demo.neural-university.ru/ . Казалось бы, неплохая идея для песочницы — аналога Scratch ( https://scratch.mit.edu/ ) для ML-щиков. В чем же подвох?
А подвох — в разделе «цены»:
Полгода пользования платформой стоят 120.000 рублей. Это, а также то, что на главной странице предлагают с её помощью «Демонстрировать AI проект заказчику», наводит на мысли, что она позиционируется не как песочница, а как некий бизнес-инструмент или, как минимум, платформа для демонстрации портфолио кандидатом (уж не тем ли, что ждет работодателя мечты на ai-hunter?).
Впрочем, я решила не рубить с плеча и ещё немного поразбираться: может быть, несмотря на столь непривычную форму, по своему содержанию это и правда серьезный инструмент для бизнеса, который стоит своих денег? Чтобы понять, так ли это, я решила поискать информацию о том, как устроены проекты внутри этой платформы, но вот незадача: единственным источником, который я смогла найти, оказалась запись вебинара. кого бы вы думали? Ну конечно же, Дмитрия Романова. Колесо Сансары дало оборот, и я перешла к просмотру записи:
Первую половину вебинара занимает рассказ про то, что такое нейросети, в духе видеоролика, который я уже разобрала выше, только длиннее и скучнее, поэтому я её промотала. А вот начиная с 1:31:50 уже демонстрируется интерфейс разработчика на Terra AI и рассказывается о платформе.
Далее идут вопросы и ответы, которые я большей частью тоже промотала, а вот на 1:59:00 мы узнаем ещё одно применение платформы Terra AI: УИИ устраивает на ней хакатоны. Буквально через минуту выясняется, что участие в хакатоне. стоит 1900 рублей с каждого участника. Я-то раньше думала, что на хакатонах нужно выигрывать деньги, а не платить их. Видимо, мои взгляды слегка устарели.
После этого зрители вебинара предлагают темы для создания мини-проекта в Terra AI, который Дмитрий обещает сделать прямо у нас на глазах. Победило предложение сделать нейросеть, которая будет различать по картинке времена года (точнее, отличать осень от весны). Но как же сделать это без датасета? Никак, поэтому преподаватель приступил к его созданию.
С этой целью на моменте 2:11:07 он открывает поиск Яндекса по картинкам по запросу «осень». В моей голове зароились предположения, как же именно он соберет датасет — будет ли скрапить изображения из результатов с помощью заготовленного скрипта или воспользуется для этой же цели плагином для браузера? Но всё оказалось намного проще: Дмитрий (и его компаньон за кадром) просто в течении нескольких минут перебрали и сохранили 40 картинок вручную. Я, признаюсь, засомневалась: какая же сеть сможет с нуля (без предобучения) натренироваться на таком микроскопическом множестве примеров?
Сначала Дмитрий попытался использовать совсем маленький двуслойный перцептрон, но он не дал результата.
Впрочем, он быстро поправил себя и уже на 2:27:38 показал более достойный ответ, увеличив количество параметров (свертки Дмитрий использовать не смог, потому что, по его словам, backend Terra AI сделан на Tensorflow, и из-за только что вышедшего обновления этой библиотеки, сверточные слои внезапно перестали работать). А вот то, что произошло дальше, просто выкинуло мой мозг в форточку: нам показали графики, со слов Дмитрия, «точности классификации», согласно которым через 40 эпох обучения этот перцептрон достиг почти 90% на тестовой подвыборке.
Я очень долго смотрела на эти графики, пытаясь осознать, что же только что произошло.
Первым объяснением паранормального явления, которое пришло мне в голову, было, что на самом деле никакая нейросеть не обучалась, а графики сгенерировали с потолка. Но затем я повнимательнее всмотрелась в название метрики: над графиками написано не «Accuracy», как я автоматически подумала, услышав о «точности классификации», а «Balanced Recall».
Recall — это метрика, равная количеству примеров, для которых правильно предсказана метка 1 (True Positive), разделенных на количество примеров, имеющих истинную метку 1 (True Positive + False Negative).
Recall равен 1, если модель присваивает всем примерам метку 1. Отсюда появилась еще одна гипотеза:
Возможно, выход нейросети Дмитрия неправильно отнормирован, и в процессе «обучения» (если это можно так назвать) сеть учится выдавать числа, близкие к 1, для обоих классов, а затем для каждого класса в отдельности считается Recall, также равный 1 или чуть меньше. На графиках слева мы, возможно, видим взвешенное среднее арифметическое от обоих Recallов, поэтому он и зовется Balanced.
После этого лектор делает нейронку «мощнее», параллельно подключая три слоя с активациями Relu, Sigmoid и Hard Sigmoid:
И снова возникают вопросы: зачем же подключать так полносвязные слои, тем более, с выходами разного масштаба (Relu выдает числа от 0 до условной бесконечности, Sigmoid и Hard Sigmoid — от 0 до 1)? Может быть, это просто демонстрация гибкости Terra AI, и лектор понимает, что архитектура не имеет смысла? Но нет.
На 2:33:12 он, отвечая на вопрос зрителя, не является ли подобный подбор архитектуры гаданием на кофейной гуще, сравнивает свои изобретения с изобретениями Эдисона и братьев Райт и уверяет, что эта архитектура — результат «сложного интеллектуального перебора», за которым «стоит куча лет опыта».
На этом я окончила просмотр.
Что в итоге?
А в итоге — курсы за сотни тысяч рублей от лектора с загадочными компетенциями, после которых придется искать работу на сайте-симулякре (вероятно, максимум того, что сможет достичь выпускник — работа в самом УИИ), а также платформа, не известная никому из профессионального сообщества (по крайней мере, из нашей реальности), за которую также нужно платить сотни тысяч рублей.
Посмотрев на все это и написав об этом, как уже было сказано, ряд очерков в своем канале, я подумала, что долго подобная аномалия существовать не может, и вскоре УИИ со всей своей техноересью сам сгинет в пучине времен. но, к сожалению, этого не произошло.
Спустя несколько месяцев с первого знакомства с УИИ, то есть, буквально на днях, моему удивленному взору вновь предстали рекламные объявления данной организации — сначала на каком-то случайном сайте, потом — вконтакте.
Как видно, ничего с тех пор не изменилось: все так же 9 нейросетей за три дня, все та же зарплата 150к, только теперь еще добавили звонкое словцо «ChatGPT». В общем:
P.S. Когда будет время, я постараюсь набросать и выложить (вероятно, в формате следующей статьи на Хабре) один из возможных планов обучения, следуя которому, можно будет за ноль рублей разобраться в том, как устроены нейронные сети и обучиться связанным с этой темой навыкам, востребованным в нашей реальности, а не в параллельной. План будет состоять из бесплатных лекций, курсов, статей, интерактивных демонстраций, посвященных математике, программированию, актуальным фреймворкам (также, разумеется, бесплатным) и всей остальной базе. Я давно собираю коллекцию таких учебных материалов, но никак раньше не доходили руки все это систематизировать и собрать в одну схему.
- Машинное обучение
- Учебный процесс в IT
- Карьера в IT-индустрии
Источник: habr.com
«Все умрут, включая детей» Как искусственный интеллект изменит интернет и почему этого боится даже Илон Маск
Развитие искусственного интеллекта еще несколько лет назад описывали исключительно в радужных тонах. Специалисты из самых разных сфер представляли, как он сможет помогать врачам, переводчикам и представителям многих других профессий. Однако как только языковая модель GPT достигла такого прогресса, что созданные ею тексты стали практически неотличимы от текстов, написанных реальными людьми, отношение к искусственному интеллекту (ИИ) резко поменялось.
К радикальным противникам этой технологии примкнули даже ключевые исследователи из этой сферы. И пока достижения GPT берут на вооружение киберпреступники, специалисты предупреждают: искусственный интеллект может создать куда более серьезные проблемы, угрожающие жизни на Земле как таковой. «Лента.ру» разобралась, почему ИИ начали бояться те, кто раньше вкладывал деньги в его развитие, и действительно ли он может быть опасен.
Искусственный интеллект захочет выбраться из интернета
Дальнейшее развитие искусственного интеллекта может поставить точку в развитии человечества: рано или поздно суперумные нейросети выйдут за пределы интернета, перехватят управление всеми процессами на планете и избавятся от людей. Такой шокирующий прогноз в эмоциональной колонке для Time привел сооснователь Института исследования машинного интеллекта Элиезер Юдковский, один из главных IT-экспертов современности. Его предложение — полностью прекратить любые исследования в этой области, кроме тех, что помогут избежать гибели человечества.
«Ключевая опасность — перспектива создания не такого интеллекта, который будет конкурировать с человеческим, а такого, который будет превосходить человеческий. На этом пути очень плохо видны критические границы, которые исследователи могут пересечь незаметно для них самих. Поэтому наиболее вероятным результатом создания сверхумного ИИ станет то, что буквально все люди на Земле умрут. Не в значении «есть отдаленная перспектива этого», а в значении «совершенно очевидно, что это случится»», — написал Юдковский.
Он уверен, что сверхчеловеческому искусственному интеллекту будет наплевать как на людей, так и на разумную жизнь в целом. Безразличные нейросети будут руководствоваться не эмоциями, которые им неведомы, а своими потребностями, которые могут побудить машину использовать в своих целях человеческое тело. Например, превратить атомы, из которых оно состоит, во что-то более нужное с точки зрения машины.
«Чтобы визуализировать враждебный сверхчеловеческий ИИ, не представляйте себе безжизненного умного мыслителя, пребывающего в интернете и рассылающего оттуда зараженные электронные письма. Представьте себе целую инопланетную цивилизацию, мыслящую со скоростью, в миллионы раз превышающую человеческую, изначально ограниченную компьютерами, — в мире существ, которые, с ее точки зрения, очень глупы и очень медлительны», — предложил Юдковский.
Материалы по теме:
«Эта штука пугает» Что такое теория мертвого интернета и почему ее сторонники верят, что в сети не осталось живых людей
23 ноября 2022
Чипирование людей, редактирование ДНК и альтернатива антибиотикам. Как за 2022 год изменилась мировая медицина?
5 января 2023
Чат-бот ChatGPT вызвал переполох на мировом рынке. Кто успеет заработать миллиарды на искусственном интеллекте?
26 февраля 2023
Юдковский также предлагает задуматься о том, что искусственный интеллект сможет выбираться за пределы интернета, если этого захочет. Его предположения выглядят как сцена из какого-нибудь фантастического фильма: машины научатся красть расшифрованную ДНК отдельного человека, создавать на их основе искусственные формы жизни или даже организуют постбиологическое молекулярное производство, при котором смогут пересобирать одни вещества в совершенно другие.
Технологические гении попросили притормозить развитие искусственного интеллекта
Опасения, высказанные Юдковским, стали ответом на письмо, опубликованное в конце марта Институтом будущего жизни (The Future of Life) — западной некоммерческой организации, которая изучает вопросы, несущие экзистенциальную угрозу человечеству. В середине прошлого десятилетия старт этому проекту дал американский IT-предприниматель Илон Маск, и он же стал одним из главных подписантов относительного короткого письма о будущем ИИ.
Но не единственным: свои виртуальные автографы под текстом оставили более десяти тысяч человек. В их число вошли соучредитель Apple Стив Возняк, один из ведущих историков-писателей последнего времени Юваль Ной Харари, а также десятки известных исследователей искусственного интеллекта. Основной посыл документа похож на тезисы Юдковского: в письме утверждается, что искусственный интеллект внесет самые глубокие изменения в жизнь людей, а потому его развитием нужно управлять. Но поскольку никто этого не делает, нужен мораторий на дальнейшее развитие.
Если кто-то создаст слишком мощный ИИ в нынешних условиях, я думаю, что вскоре после этого умрет каждый представитель человеческого рода и вся биологическая жизнь на Земле. Если мы продолжим это, умрут все, включая детей
Элиезер Юдковский сооснователь Института исследования машинного интеллекта
«Современные системы искусственного интеллекта становятся конкурентоспособными в решении основных задач, — говорится в письме. — Мы должны спросить себя: должны ли мы позволять машинам наводнять наши информационные каналы пропагандой и неправдой? Должны ли мы автоматизировать все рабочие места, в том числе места тех, кто принимает решения? Должны ли мы развивать нечеловеческие умы, которые в конечном итоге могут превзойти нас численностью, перехитрить и заменить нас? Должны ли мы рисковать тем, чтобы потерять контроль над нашей цивилизацией?»
Предложение авторов письма и согласных с ними — приостановка обучения интеллектуальных систем на ближайшие шесть месяцев. Юдковский в ответном заявлении считает, что такой мораторий должен продолжаться как минимум 30 лет. По мнению Маска и других подписантов, ни одна из нейросетей в ближайшие полгода не должна стать умнее GPT-4. Именно выход новой версии нашумевшего продукта компании OpenAI (одним из сооснователей которой был опять же Маск) стал формальным поводом для публикации документа.
Что такое GPT-4 и ChatGPT?
GPT-4 — это четвертый представитель семейства нейросетей, созданных компанией OpenAI. Нейросети, если представлять их упрощенно, — это общность вычислительных мощностей, связанных друг с другом по принципу сетей нервных клеток человека или животного. Объединение многих процессоров, которые работают в строгом соответствии с заданной им математической моделью, делает эту систему достаточно устойчивой.
При этом к нейросетям можно применять различные методики обучения, из-за чего они становятся гораздо умнее. Переполох вокруг GPT-4 и ее прикладной версии — чат-бота ChatGPT — связан с тем, что в этом случае нейросеть стала настолько умнее, что это стало заметно даже среднестатистическому обывателю, и это произвело эффект разорвавшейся бомбы. ChatGPT общается с людьми так, как это делал бы человек, и, коммуницируя с ними, продолжает свое саморазвитие. Разработчики уже отошли от сугубо текстового формата взаимодействия с ботом, и теперь он может общаться изображениями, а также аудио и видео.
GPT развивается слишком быстро
В последние недели на тему стремительного развития нейросетей обратили внимание не только представители экспертного сообщества, но и власти отдельных стран. Это произошло на фоне сообщений о том, что искусственный интеллект начали использовать злоумышленники. Ситуацией обеспокоился даже Европол, который предупредил о потенциальных рисках для киберпространства, которые исходят от уже существующих моделей ИИ.
— как минимум на такой срок предлагает приостановить развитие нейросетей Элиезер Юдковский
В частности, силовики опасаются, что нейросети смогут обходить защитные программы и помогать в организации кибератак, способствовать обучению киберпреступников новым тактикам или даже генерировать уникальный вредоносный код. Все это снизит порог входа в хакинг и сделает его доступным даже для тех, кто почти ничего в нем не понимает.
В Европоле признают, что часть этой информации уже и так есть в интернете, но тот же ChatGPT может найти ее за секунды, а не дни и месяцы.
Основные доводы противников массового внедрения ChatGPT связаны с тем, что эта технология нарушает конфиденциальность (любые персональные данные, которые становятся известны нейросети, становятся материалом для изучения и дальнейшего развития ИИ) и с отсутствием правовой основы для использования сведений о пользователях. Среди других претензий — невозможность проверить возраст юзера, несмотря на формальное ограничение на использование ChatGPT для тех, кому нет 13 лет. Для европейского сообщества, где уже несколько лет действуют достаточно строгие правила взаимодействия государства и бизнеса с персональными данными граждан, подобное несовершенство стало нонсенсом.
Именно это послужило формальным поводом для ограничения на использование чат-бота в Италии. Также известно, что подобную меру рассматривают власти Германии, Франции и Ирландии. Диалог между правительствами европейских государств и создателями GPT затрудняет отсутствие в ЕС официального представительства нейросети.
Не все поверили в скорое уничтожение человечества
Мнение о том, что искусственный интеллект сможет вырваться за пределы интернета и уничтожить все сущее, поддерживают далеко не все визионеры. Более того, против него выступили многие видные западные ученые, которые, впрочем, как и Юдковский, посвятили этой теме почти всю жизнь. Основным противником Маска и его сторонников стал представитель предыдущего поколения гигантов рынка — основатель Microsoft Билл Гейтс.
«Я не думаю, что если мы попросим одну конкретную группу разработчиков приостановить свои исследования, это что-то изменит. Использование искусственного интеллекта несет колоссальные преимущества. Это значит, что нам просто нужно определиться с имеющимися рисками», — сказал Гейтс.
Эти риски филантроп перечислил в своей статье о будущем искусственного интеллекта, которая была опубликована ровно за день до письма Института будущего жизни. В материале с говорящим названием «Эра искусственного интеллекта началась» Гейтс рассуждает в основном о вкладе ИИ в различные сферы жизни («Он изменит то, как люди работают, учатся, путешествуют, получают медицинскую помощь и общаются друг с другом», — писал основатель Microsoft) и о перспективах, открывающихся перед бизнесом. В список сложностей он внес то, что искусственный интеллект не всегда понимает контекст запроса и плохо умеет работать с абстрактными задачами, а также то, что его можно будет применять в военных разработках. Миллиардер затронул и вопрос сверхумных нейросетей — правда, к перспективе их появления в ближайшее время отнесся скептически.
«Эти сверхразумные нейросети, вероятно, смогут устанавливать свои собственные цели. Какими будут эти цели? Что произойдет, если они вступят в противоречие с интересами человечества? Должны ли мы пытаться предотвратить разработку сильного ИИ? Эти вопросы со временем станут более актуальными.
Но ни один из прорывов последних нескольких месяцев существенно не приблизил нас к сильному ИИ. Искусственный интеллект до сих пор не контролирует физический мир и не может устанавливать собственные цели», — уверен Гейтс.
Ему вторят авторы программных статей и исследований в области искусственного интеллекта, в том числе и те, на кого ссылаются составители письма Института будущего жизни. Например доцент Университета Коннектикута Шири Дори-Хакоэн заявила, что «нейросетям не обязательно становится сверхумными, чтобы увеличить риски ядерной войны». При этом она уверяет, что говорить о проблеме в целом стоит без налета голливудского драматизма. Отдельные эксперты, опрошенные различными западными медиа, прямо говорили о том, что противники развития ИИ создают «немыслимые апокалиптические сценарии».
Как бы то ни было, многие риски использования ИИ, в том числе и вскользь упомянутые Гейтсом, все-таки вполне реалистичны. «Опасность «слишком развитого ИИ» заключается в том, что он может наводнить каналы пропагандой, отнять у людей работу и привести к созданию нечеловеческого разума, который способен перехитрить человека и сделать его знания устаревшими и ненужными. Людям уже сегодня сложно отличить фейки, сгенерированные искусственный интеллектом, от правды. Например, почти 70 процентов взрослых не могут отличить письмо, написанное Chat GPT, от письма, написанного человеком. Несмотря на то что многие фантазируют о восстании машин, думаю, на самом деле последствия выхода ИИ из-под контроля могут иметь совсем иную форму», — предполагает управляющий партнер компании Novo BI Евгений Непейвода.
«Единственное, в чем я вижу опасность и почему, возможно, стоит ограничивать использование ИИ, это то, что сейчас нейросети могут применяться для создания разных текстов, научных статей, новостей, — соглашается специалист по кибербезопасности Владимир Ульянов. — Чем больше распространяется информация, тем сложнее понять, кем она создана и насколько реальна. Могут появляться фейковые инфоповоды».
Стремительное развитие нейросетей в реальности быстро изменило радужную картину волшебных изменений в человеческой жизни, которую в специализированных медиа рисовали эксперты по IT-технологиям. Еще несколько лет назад общий тон подобных материалов был сугубо позитивным; теперь же, в том числе после публикаций Института будущего жизни, он стал куда более настороженным.
Источник: lenta.ru