Способен ли ГИИ двигать технологический прогресс?

266 30

Никто и никогда не инвестировал в R&D, связанные с ГИИ так, как это делают технологические компании и ни одна технология не развивалась так быстро, как ГИИ.

Именно LLM развернули тренд на американском рынке акций в 2023 и не дали уйти ниже 4000 пунктов с закреплением в области 3200-3800 (там, где рынок должен находиться в соответствии с балансом ликвидности и корпоративными отчетами). Я на протяжении всего 2024 года объяснял и подробно показывал реальную стоимость рынка и масштаб переоценки.

В моменте почти 30 трлн избыточной капитализации рынка от справедливой оценки рынка (и только по США) прямо или косвенно было обусловлено хайп поглощением, связанным с LLM, создавшего триггер для пожирания других нарративов «экономика прекрасна, а будет еще лучше и тд».

ТОП 8 компаний (Apple, Nvidia, Microsoft, Google, Meta, Amazon, Tesla и Broadcom) имели совокупную капитализацию почти 19 трлн на торгах 6 января 2025 – в 2.8 раза больше, чем два года назад. Памп связан с масштабными анонсами LLM со стороны почти всех компаний в декабре 2024.

Тема невероятно важная, наверное, нет ничего важнее сейчас с точки зрения влияния на экономику и технологии.

Общественный хайп будет, как возрождаться, так и утихать, но нельзя отменить и обратить импульс, сформированный быстрым стартом технологии, поэтому движение будет, но в каком направлении и как это повлияет на экономику и технологический прогресс?

Я следил за технологией с самых первых дней глобального внедрения и тестировал все без исключения топовые LLM практически сразу после выхода и у меня есть, что сказать по этому поводу.

Первое, что следует отметить: ГИИ генерируют ответы, включая результаты математических операций, опираясь на вероятностные связи между токенами, сформированные в процессе обучения и иерархию внедренных весов.

Это означает, что при решении математических или любых других точных задач модель полагается на распознанные в обучающих данных паттерны, а не на выполнение явных расчетных вычислений.

Это можно представить как комбинацию:

1. Распознавания математической задачи и её структуры
2. Применения выученных математических правил и закономерностей
3. Генерации ответа на основе этих правил.

Поскольку ГИИ не выполняют прямые вычисления, их ответы на вопросы, связанные с расчетами, могут быть неточными, особенно для сложных или нестандартных задач. Это касается любых задач (не только в физике, математике, программировании, химии, биологии и других точных науках), но и по юриспруденции, экономике и т.д.

Комментарий редакции

Ключевые тезисы:

1. Инвестиции и влияние на рынок:
- Беспрецедентный уровень инвестиций в ИИ со стороны технологических компаний
- LLM значительно повлияли на американский рынок акций в 2023 году
- Топ-8 технологических компаний достигли капитализации около 19 трлн долларов к январю 2025
- Создался пузырь с избыточной капитализацией около 30 трлн долларов

2. Технические ограничения ГИИ:
- Работает на основе вероятностных связей между токенами
- Не выполняет прямые вычисления, а использует выученные паттерны
- Ограничен рамками обученной модели
- Зависит от качества обучающих данных
- Не способен к истинному пониманию причинно-следственных связей
- Не обладает контекстной гибкостью
- Затрудняется в работе с неопределенностью
- Не может создавать принципиально новые концепции

Вывод:
Несмотря на огромные инвестиции и влияние на фондовый рынок, текущие системы ГИИ имеют фундаментальные ограничения, которые ставят под сомнение их способность самостоятельно двигать технологический прогресс. Автор считает, что ГИИ будет служить скорее вспомогательным инструментом, дополняющим существующие технологии, а не самостоятельным двигателем прогресса. При этом наблюдается значительный разрыв между рыночной оценкой компаний, связанных с ИИ, и реальными технологическими возможностями систем искусственного интеллекта, что может указывать на формирование рыночного пузыря.

ГИИ работает в рамках обученной модели и не может выйти за пределы базовых принципов, на которых он обучен.

ГИИ не обладает истинным пониманием причинно-следственных связей, не способен выстраивать сложные и многоуровневые динамические связи и иерархические модели.

Эффективность ИИ напрямую связана с качеством данных, на которых он обучен. Некачественные, ошибочные данные и/или синтетические данные, сгенерированных самой LLM при изначально ошибочных интерпретациях, создают неконтролируемую эскалацию неэффективности LLM.

ГИИ не обладает контекстной гибкостью и не может адаптивно менять стратегии решения задач в зависимости от меняющихся внешних условий, которые не были представлены в обучающих данных.

ГИИ ограничен в понимании неоднозначности и неопределенности - он стремится найти наиболее вероятный ответ на основе обучающих данных, но затрудняется в работе с принципиально неопределенными ситуациями, где требуется истинное понимание контекста.

ГИИ не способен к подлинной абстракции и концептуализации - он оперирует паттернами и корреляциями, но не может создавать принципиально новые абстрактные концепции или категории мышления – его "творческие" решения всегда являются рекомбинацией существующих элементов из обучающих данных, без создания принципиально новых смыслов.

Способен ли ГИИ существенно двигать технологический прогресс? Не уверен, но я точно знаю и полностью уверен, что LLM станут отличным помощником и дополнением к существующим инструментам, помогая технологическому прогрессу.

Оценка информации
Голосование
загрузка...
Поделиться:
30 Комментариев » Оставить комментарий
  • 29928 27856

    Елена Касперская против Чубайса и Грефа :

    https://gull-25.livejournal.com/587072.html

    О подобном , но по другому.

  • 29928 27856
    • 3368 3188

      Многие путаются, думая что вОрон – это ворОна мужского рода. Но, нет. Это отдельный вид, вершина эволюции врановых и вообще, самая умная птица. Встречается очень редко в городах. Но, даже ворОны очень умны лично и способны к сложным (слаженным) действиям в сообществе. Как я понял, с ними лучше не ссориться, а нужно договориваться. Иначе они будут мстить всей стаей. Например, будут переворачивать горшки с саженцами (отстрел не наш метод).

      Главное, не учить домашнего вОрона или ворОну вОрОвать чужие ценности. Можно научить собирать и приносить цветные металлы (медь, аллюминиевую проволоку).

      Ворон, ворона, врановые, врать, воровать, ворожить, ворог, вражда, воротить, ворочать. Где есть этимологическая связь, а где – нет? Посмотрю…

      У меня есть знакомая ворона Каркуша.

      • 29928 27856

        “Воробей” туда-же. :-)
        У меня Нюша равнодушна к ворОнам и голубям. Функция “хищник” просыпается к другим птичкам. Аж до позы “суслик”. Не знаю, почему.

      • 6648 5776

        Из перечисленных вами вариантов, несомненная связь есть в одном случае: ворон – воровать (вор). Сейчас уже трудно понять, какое слово появилось раньше и какое от какого произошло, “вор” от “ворон” или наоборот, (но это не так уж важно), но то, что это прямосвязанные между собой слова, сомнений нет. Поверхностно, сюда-же просится и “ворог”, но это уже 50 на 50.

      • 6648 5776

        Ворона не нужно учить воровать чужие вещи – у него это в крови. Но научить приносить вам уворованное тоже не выйдет – эта птица не будет на вас работать. Вы можете уворовать уворованное у ворона, если он у вас живёт… Но вот будет ли он после этого жить у вас…

      • 6648 5776

        Откуда и почему, думаете, пошло выражение: “вот ты ворона” или “проворонил” – именно от сюда и именно потому, что ворона это низшее звено в семействе врановых. Ворона берёт частотой попыток, которые у неё часто заканчивается неудачей. Ворон – действует наверняка: сто раз примерится, выждет время и сворует. Да так, что этого и видеть никто не будет. Это прада.

        • 3368 3188

          ВорОны не в первый раз воруют миску у кошки и тащат на крышу. Лучше на улице не оставлять. Правда, корм в миске по дороге на крышу рассыпается. Что можно сказать про кошку? Кошка проворонила миску?

          • 29928 27856

            Сан Саныч, я не по теме кошек и ворон. Посмотрите про флот :

            https://masterok.livejournal.com/11752911.html

            А ещё тема, похожая, – про применение ВДВ. Последние учения с массовой выброской десанта из 76-х Шойгу показывал Путину кажется, в 2022 г.
            На сегодня даже вертолётная доставка чревата.
            Что дальше ?

          • 3368 3188

            На Балтийском и Черноморском флотах крупные корабли не нужны. Там везде могут достать БЭКи, противокорабельные ракеты, авиация.

            Но, это плохая новость и для НАТО. Этот фокус сможет провернуть Россия для защиты своего побережья. Ведь если не брать во внимание атомные подводные лодки, то по обычным кораблям и их новизне НАТО многократно превосходит Россию. БЭКи со спутниковым наведением и ИИ позволят нивелировать превосходство НАТО, если Россия сделает правильные выводы из неприятных уроков. По крайне мере, сможет защитить своё побережье с помощью БЭКов, БПЛА, ракет, мин, подводных аппаратов. При наличии “прокси” на торговых путях можно закошмарить морскую торговлю и порезать кабеля, трубопроводы.

            Когда после русско-японской войны появились подводные лодки и “Дредноут”, все корабли предыдущего поколения оказались старых хламом. Это уменьшило негативный эффект от разгрома русского флота. Началось создание новых флотов “с чистого листа”. Сейчас происходит нечто подобное.

          • 6648 5776

            Конечно можно сказать, что кошка проворонила миску. А ворона – содержимое миски, пока тащила её на крышу. Ворон такой хернёй даже заморачиваться бы не стал, пришёл бы ночью и спокойно всё съел!

Оставить комментарий

Вы вошли как Гость. Вы можете авторизоваться

Будте вежливы. Не ругайтесь. Оффтоп тоже не приветствуем. Спам убивается моментально.
Оставляя комментарий Вы соглашаетесь с правилами сайта.

(Обязательно)