Vanitas vanitatum

07.03.2024

«Надвигается эпидемия слепоты поколения Z, потому что сегодняшние дети не выходят на улицу так часто, как предыдущие поколения»: Человечество в ближайшее десятилетие ждет повальная слепота — гаджеты вместо прогулок привели к тому, что подростки превращаются в кротов.

«Дети-домоседы создают будущий кризис слепоты, предупредил ведущий офтальмолог. Чрезмерное время, проводимое перед экраном, означает, что поколение Z оказалось лишено жизненно важного естественного света в годы взросления, что может иметь катастрофические последствия для зрения.

В мире наблюдается стремительный рост случаев близорукости, за последние 30 лет в Великобритании этот показатель увеличился на 46%. В Китае уровень близорукости подскочил с 30% до 95% и выше в некоторых районах. Цифры достигли уровня эпидемии, и всемирно известный офтальмолог доктор Йорн Йоргенсен предупреждает, что будет только хуже.

Дети, находясь дома с гаджетами в период полового созревания, не получают достаточного количества дофамина, что повреждает глаза. Второй фактор — это количество времени, проводимого со смартфоном на расстоянии нескольких сантиметров от лица. Исследование по заказу Глобальной коалиции по борьбе с близорукостью показало, что 52% детей играют на улице меньше, чем их родители в детстве».

https://masterok.livejou…

Только у 5% школьников сейчас зрение 100%...

«1958 г., Н.П. Брусенцов построил в МГУ первую опытную электронную троичную ЭВМ ... «Сетунь» на ячейках из ферритдиодных магнитных усилителей переменного тока, работавших в двухбитном троичном коде, четвёртое состояние двух битов не использовалось. ... В США в то время тоже рассматривали преимущества и недостатки троичного компьютера и после проведённых теоретических исследований строить троичный компьютер не стали».

И, спустя более полувека (а с точки зрения бурного развития вычислительной техники — это огромный срок),

«...из-за массового производства двоичных компонентов для компьютеров троичные компьютеры занимают очень малое место в истории вычислительной техники. Однако троичная логика элегантнее и эффективнее двоичной и в будущем, возможно, вновь вернутся к её разработке. ... возможным путём считают комбинацию оптического компьютера с троичной логической системой» (Википедия).

Советский... народ был — и всё ещё остаётся — весьма изобретателен. Хотя над лишением нас сего качества... да и жизни в целом... упорно и последовательно работают.

— Максимальная скорость работы компьютеров с 1993 по 2022 г. выросла в 10 млн раз – со 124 млрд операций в секунду до 1,1 квинтиллиона операций в секунду.

— Объем вычислений, которые используются для обучения моделей ИИ, начиная с 2010 г. и по настоящее время удваивается каждые 6 месяцев, в то время как всего 50 лет назад такое удвоение происходило лишь раз в 20 месяцев. [Характерно, что авторы обзора вновь и вновь ведут речь именно о 70-ых годах.]

— Объем доступной информации вырос: по данным International Data Corporation, размер глобальной датасферы к 2025 г. достигнет 175 ЗБ [зеттабайт, единица измерения количества информации, равная 10 в 21-ой степени (секстиллион) байт] против всего 33 ЗБ в 2018 г.: если бы мы могли хранить такие объемы данных на DVD-дисках, то их укладки хватило бы, чтобы обогнуть Землю 222 раза.

Вклад в рост объема данных вносит и появление генеративного ИИ: эксперты Gartner оценивают, что с 2022 по 2025 г. доля данных, созданных технологией, вырастет в общем объеме датасферы с 1 до 10%.

Генеративный ИИ – тип искусственного интеллекта, способный создавать новый контент (текст – на естественном языке или языке программирования, изображения, видео, музыку). Он использует статистические методы для создания контента на основе его вероятностей – посредством имитации данных, на которых ранее был обучен. В отличие от дискриминативного ИИ, который классифицирует входные данные по заранее определенным категориям, генеративный ИИ генерирует новые, синтетические данные, отражающие обучающие данные. Новая технология, в отличие от большинства других ML-инструментов [ML - machine learning, машинное обучение], умеет работать с контекстом – длинными последовательностями – и способна решать креативные задачи за счет генерации нового контента. В текстовом домене такой функционал стал возможен благодаря принципиально новому типу фундаментальной нейросетевой архитектуры – трансформеру, используемому всеми большими языковыми моделями.

При чтении подобного рода текстов создаётся ощущение, что имеешь дело не с бионической, а электронной нейросетью, при обучении коей, Русскому — прежде всего т.наз. бытовому — языку предпочитали английский: «контент, домен, функционал, трансформер»... Напр., «домен» В-ия трактует: «фр. domaine от лат. dominium — владение... область; единица структуры... владения короля или владение какого-либо феодала в Средние века» — всё из того же общего (смыслового) болота, что и — упорно насаждаемая вместо действительности — реальность.

Генеративный ИИ основан на больших (по количеству параметров – слоев в нейронной сети) моделях, предварительно обученных на больших объемах данных, – такие модели обычно называют базовыми (Foundation Models). Самая известная на рынке базовая модель – GPT-4 от американской компании OpenAI... на текущий момент самая маленькая GPT-модель от OpenAI, доступная разработчикам, содержит 350 млн параметров и обучена на 40 ГБ текстовых данных... Она способна выполнять базовые задачи понимания естественного языка и генерации данных – классификацию, анализ настроений (sentiment analysis), суммаризацию и простой диалог.

Количество параметров в больших языковых моделях неуклонно росло – примерно со 120 млн параметров в GPT-1 приблизительно до 1,76 трлн в GPT-422 (по оценкам экспертов; точное количество параметров моделей не было раскрыто OpenAI).

Разработка и обучение ИИ-систем требуют использования больших объемов данных – как высококачественных (статьи, диссертации, исследования, мировая художественная литература), так и более низкого качества (публикации в интернете и др.). Исследователи Epoch AI прогнозируют нехватку данных первого типа, высококачественных данных, к 2026 г., визуальных данных – к 2030–2060 гг., данных второго типа – к 2030–2050 гг. Кроме того, часть данных может быть недоступна из-за конфиденциальности, законодательных ограничений или монополизации информации определенными компаниями.

Дебилизируя население, элита... или, как правило, «элита» дебилизирует в конечном итоге и сама себя — и к сему ещё добавляется «дебилизация» искина, процесс вполне логичный и неизбежный.

Ну и лёгкий т.ск. намёк на ... несовершенство программирующих бионейросетей:

Этические риски [использования искина] отчасти связаны со спецификой самой технологии. Во-первых, искусственный интеллект несовершенен и может принимать предвзятые решения, в основном вследствие предвзятости данных, на которых был обучен. Обучающая выборка может быть неполной, нерепрезентативной или уже содержать элементы предвзятости.

Не говоря уже о том, что — добавкой к ... злонамеренности создателей-программистов —

... генеративные модели, даже уровня GPT-4, могут «галлюцинировать», то есть предоставлять некорректные с фактологической точки зрения ответы. ... Проблема «галлюцинирования» – следствие не только качества данных для обучения, но и вероятностной природы модели, и сейчас отсутствуют методы, гарантирующие ее стопроцентное устранение.

https://cont.ws/@razumeev/2752457