HabrSemantML. Семантическая нейродинамика
Введение: Кризис смысла в эпоху больших данных Начну немножко издалека. Мы живем в парадоксальное время. Искусственный интеллект окружает нас повсюду: он пишет тексты, рисует картины, решает сложные задачи. Но за этим фасадом цифрового всемогущества скрывается фундаментальная, почти метафизическая проблема: наши самые продвинутые модели не понимают ровным счетом ничего. Те, кто сколько-либо погружен в сферу ML, это прекрасно знают. Представьте библиотеку, где каждый книга идеально описана, проиндексирована и взаимосвязана, но нет ни одного читателя, способного понять смысл написанного. Это - точная метафора современного ИИ. GPT-4, Gemini, Claude - это блестящие имитаторы, статистические попугаи, оперирующие символами без малейшего представления об их значении. Они могут рассуждать о физических явлениях, но не понимать их, анализировать метафоры, но не схватывают их суть, генерировать тексты о боли и радости, оставаясь абсолютно пустыми внутри. Этот разрыв между формой и содержанием, между синтаксисом и семантикой, является последним крупным барьером на пути к настоящему искусственному интеллекту. Но, возможно, есть решение как это обойти. Что если вместо того, чтобы заставлять машины имитировать мышление, создать для них среду, где мышление возникает естественно - как возникают волны в океане или мысли в человеческом мозге? SemantML: От статистики к семантической нейродинамике Хочу вас познакомить с проектом под названием SemantML - радикально новый подход к созданию ИИ, который отказывается от парадигмы "обучения на текстах" в пользу "мышления в смыслах". Гипотеза проста и одновременно нова: сознание - это не алгоритм, а динамический процесс в семантическом пространстве, и чтобы создать искусственный разум, нужно сначала создать для него "дом" - среду, где могут рождаться и взаимодействовать смыслы.
https://habr.com/ru/articles/964834/
#ии #семантика #нейросети #машинное_обучениe #python #физическая_модель #волновая_функция #нейродинамика
