Искусственный интеллект

Многие из нас до сих пор боятся новых технологий. Но вероятность того, что машины нас заменят, не так велика.
«Мы должны сами спроектировать такое будущее, где машины будут дополнять нашу работу, а не заменять человека».

Человек   может проектировать новые медицинские открытия и претворить их в жизнь.
Мы сможем обеспечить социальное и экономическое равенство всем, включая самые незащищённые слои общества.
Мы найдем способ создавать регенерирующиеся экосистемы и целые города.
Новые технологии   помогут  решать  ныне не решаемые проблемы, например разработки бюджета, начиная от отдельной семьи, и заканчивая государственным бюджетом.
Контролировать каждый рубль, потраченный  из бюджетно налоговых поступлений, то есть исключить полностью коррупцию.
Искусственный интеллект, позволит  исключить вариации при судебных разбирательствах, в полном соответствии с существующим законодательством.
Обратная сторона любой промышленной революции — это новые возможности мышления и изменения нашего мира. 
Искусственный интеллект
1. Направление «Искусственный интеллект» (ИИ - искусственного интеллекта ) возникло в США в середине 50-х годов. Создателем ИИ был профессор Джон Маккарти,   он же и дал название этому направлению компьютерной науки.
Вторым создателем искусственного интеллекта был Марвин Минский (недавно в России вышла его книжка «Сообщество разума»). Хотя оба они считаются основателями этого направления, их точки зрения на его развитие были принципиально разные.

Маккарти - считал, что исследования в области искусственного интеллекта - будут плодотворны тогда и только тогда, когда будет уточнено само понятие интеллекта. Под уточнением он понимал не только определение интеллекта, но и еще два важных обстоятельства: эпистемологию и эвристику.
- Эпистемология — то, как приобретается новое знание с точки зрения его пользы для решения задач;
Эвристика — то, каким образом эти задачи решать: какими процедурами и какими средствами, в частности — как порождать гипотезы на основании имеющихся данных и как проводить правдоподобные рассуждения.
Этика – область философской науки, приобретшая статус самостоятельной науки, предметом которой является мораль, нравственные отношения, это специфическая форма общественного сознания и жизнедеятельности человека

Мораль – одна из форм общественного сознания, способ духовного существования личности, один из рычагов духовного развития общества.

Мораль (от лат. mores – характер, нрав, проявляющийся в общении) – форма общественного сознания и его реализация на практике, утверждающая общественно необходимый тип поведе-ния людей и служащая обще социальной основой его регулирования. В отличие от права, мораль носит в основном неписаный характер, представляет личности широкую возможность выбора и санкционируется воздействием общественного мнения. Требования морали фиксируются в общественном сознании в виде обычаев, традиций и общепринятых представлений.

Нравственность – практическая воплощенность моральных идеалов, целей и установок в различных формах социальной жизнедеятельности, в культуре поведения людей и отношениях между ними. Ряд ученых рассматривает понятия «мораль» и «нравственность» как синонимы.

Диалектика – это философское учение о развитии всех форм бытия и одновременно его познания и преобразования.

Учение диалектики прошло три этапа развития: стихийная диалектика древних, диалектика немецкой классической философии, материалистическая диалектика.

Диалектика разделяется на объективную и субъективную диалектику.

Объективная диалектика – это порядок, логика объективных процессов движения, изменения, развития, взаимодействия.

Субъективная диалектика – это диалектика мышления как отражение этих объективных процессов в формах знания.

Сущность материи как развивающейся субстанции в общем виде раскрывается через основные законы диалектики. В более особенной, конкретной форме это осуществляется в законах единства формы и содержания, сущности и явления, причины и следствия, возможности и действительности и т. д. Структурными элементами этих законов являются категории диалектики, т. е. наиболее общие философские понятия, в которых отражаются всеобщие свойства, характеристики и связи реальности.
Структура морали многоярусна и многопланова, существует несколько вариантов раскрытия ее структуры:

биологический – рассматривает мораль на уровне отдельного организма и на уровне популяции;

психологический – раскрывает психологические механизмы, обеспечивающие исполнение нравственных норм;

социологический – выясняет общественные условия, в которых складываются нравы и роль морали для поддержания устойчивости общества;

нормативный – формулирует мораль как систему обязанностей, предписаний, идеалов;

личностный – видит те же идеальные представления в личностном преломлении в качестве факта индивидуального сознания; напрямую связан с этикой перфекционизма;

философский – представляет мораль как особый мир, мир смысла жизни и назначения человека.

Мораль функционирует в обществе как единое целое, в котором выделяются три структурных элемента:
1) моральная деятельность;
2) моральные отношения;
3) моральное сознание.
В структуре этики выделяют две части:
теоретическую – описывает и объясняет мораль;
прикладную – учит морали, т. е. прививает определенные моральные представления и принципы.
В структуре нравственности выделяются:
нравственное сознание (общественное и индивидуальное);
нравственная практика;
нравственные отношения.

Нравственное сознание представляет собой субъективную сторону нравственности, отражающей нравственное бытие людей. Ценностное отношение к действительности — важная характеристика нравственного сознания (идея о должном). Эта идея определяет конечную цель деятельности человека (алгоритма или общества).

Нравственное сознание реализуется в двух формах – общественной и индивидуальной. Общественное сознание является элементом социальной жизни. В общественном нравственном сознании выделяется два уровня: обыденный и теоретический.
Первый уровень представляет собой так называемую «житейскую мудрость» и «здравый смысл», повседневные суждения и оценки, непосредственно связанные с жизнью людей.
Второй уровень – теоретический – характеризуется системностью, рациональностью. Нравственная практика  - является результатом объективации морального сознания, а базовый элемент практики – поступком, то есть конечным результатом  алгоритма.

Структура нравственной практики: замысел (постановка цели); мотивация, обоснование замысла; выбор цели, средств; принятие решений; действия, реализующие нравственную установку и линию поведения человека, Т.Е. Алгоритма его  жизни.  В искусственном интеллекте, это  выполненная задача- результат.
 Нравственные отношения предполагают совокупность зависимостей и связей, возникающих в процессе нравственной практики. Особенность нравственных отношений заключается в том, что люди возлагают на себя определенные моральные обязательства, проявляющиеся в понимании своего долга, ответственности перед другими людьми и обществом в целом, их можно классифицировать по содержанию, определяя обязанности человека в той или иной сфере деятельности; по характеру требовательности к себе и другим; по характеру связи в зависимости от уровня и интеллекта общения. Таким образом, структура «нравственное сознание – нравственное действие – нравственное отношение» образует единое целое, а ее элементы взаимно регулируются. В искусственном интеллекте - этот параметр,  как и естественном интеллекте, определяет защитой  баз данных и процессов выполнения алгоритмов различных уровней, от внешнего вмешательства. Более старых механизмах  искусственного интеллекта, это достигалось  установкой паролей. Но современный уровень, уже не может  защитить центр  алгоритма от вмешательства, следовательно, здесь должны работать дополнительные механизмы  на закрытых - авторских языках программирования.

 В мозге человека,  сущность морали раскрывается во взаимодействии ее функций (регулятивной, оценочной, ориентирующей, мотивационной, познавательной, воспитательной, коммуникативной, идеологической, мировоззренческой). Одной из главных функций морали является регулятивная, поскольку сама мораль вызывается к жизни необходимостью согласования поведения индивидов в коллективной жизни.
Но в  искусственном интеллекте, данная функция, немного отличается от  человеческой.  Здесь под обществом или сообществом понимают  во  первых  взаимодействие различных алгоритмов, а во вторых  способность  железа выполнять заданные алгоритмы, и если данный пункт не сообразован с возможностями  исполнительного узла, его  возможностями , производительностью, то узел и весь механизм просто зависает.
У человека - это воспринимается  проще, но  интеллектуальная сеть , дает серьезные сбои, которые приводят к  нарушению процессов и даже к выходу из строя  некоторых узлов

Искусственный интеллект – это способность машины имитировать человеческое мышление. Так называют современную технологию, с помощью которой электронные устройства, программы и роботы могут решать различные задачи по заданным алгоритмам.
Искусственный интеллект – это свойство интеллектуальной системы выполнять те функции и задачи, которые обычно характерны для разумных существ. Это может быть проявление каких - то творческих способностей, склонность к рассуждению, обобщение, обучение на основании полученного ранее опыта и так далее. Сегодня в сети интернет, уже существуют программные продукты, на сайтах помогающие начинающим поэтам подобрать слова в рифму. Конечно,  используется какая - то одна из поэтических технологий  классиков.

Самая ранняя успешная программа искусственного интеллекта была создана Кристофером Стрейчи в 1951 году. А уже в 1952 году она играла в шашки с человеком и удивляла зрителей своими способностями предсказывать ходы.
Нейросети представляют собой математическую модель, компьютерный алгоритм, работа которого основана на множестве искусственных нейронов. Суть этой системы в том, что ее не нужно заранее программировать. Она моделирует работу нейронов человеческого мозга, проводит элементарные вычисления и обучается на основании предыдущего опыта, но это не соотносимо с «Искусственным интеллектом».
Такую систему «Искусственного интеллекта», можно использовать  в криминалистике, при определении  поддельных документов. Например, паспорта, удостоверения, денежные купюры, распознавание  текстовых документов  научных  и соискательских работ, квитанции и многое другое  из того что нам досталось в наследство от бурных 90-х годов.

Искусственный интеллект, как мы помним, является свойством сложных систем выполнять задачи, обычно свойственные человеку. К ИИ часто относят узкоспециализированные компьютерные программы, также различные научно -технологические методы и решения. ИИ в своей работе имитирует человеческий мозг, при этом основывается на прочих логических и математических алгоритмах или инструментах, в том числе нейронных сетях. Ежедневно мы, работая с персональными компьютерами и смартфонами, даже не задумываемся о тех ИИ алгоритмах, которые обеспечивают безопасную работу наших с вами устройств. Это и антивирусные программы, и различные драйвера   без которых  мы не сможем запустить компьютер или какую - либо задачу.
Слабый интеллект — тот, что нам уже удалось создать. Такой ИИ способен решать определённую задачу. Зачастую даже лучше, чем человек. Например, как Deep Blue — компьютерная программа, которая обыграла Гарри Каспарова в шахматы ещё в 1996 году. Но такая Deep Blue не умеет делать ничего другого и никогда этому не научится. Слабый ИИ используют в медицине, логистике, банковском деле, бизнесе:

Искусственный интеллект от Google смог опередить опытных врачей в точности диагностики рака молочной железы. Чтобы это сделать, использовали сотни тысяч результатов скрининга. По данным Американского онкологического общества, врачи не диагностируют рак примерно в 20% случаев и часто ставят ложный диагноз. ИИ не только поставил более точный диагноз, чем врачи, — на 9,4%, — но и чаще указывал на болезнь там, где онкологи не сумели её распознать.

Amazon — одна из ведущих ИИ-компаний в мире — разработала систему Fraud Detector. Она помогает бороться с онлайн-мошенничеством, из-за которого люди и компании теряют миллионы долларов. Алгоритм следит за действиями пользователей в реальном времени, находит их и сообщает об аномалиях — например, помечает подозрительные заказы, которые нужно проверить до совершения платежа. Это можно использовать в банках, онлайн-магазинах и крупных компаниях.

В последние годы, все чаще слышим потребности  замены человека  в процессе обучения.
Конечно, полностью исключить  общение ученик – учитель, просто невозможно, но это только сейчас. Если создать логический алгоритм, работающий с огромными массивами данных, и способный с быстротой мозга человека, отыскать из миллиарда  сообщений нужное, то эта задача будет решена. Но сдерживает этот процесс, одна маленькая проблема, создание  процессора и группы сопроцессоров, способных работать с такой же скоростью, как и мозг человека.
Для  организации  машинного обучения потребуются еще  и  множество различных технологий для самообучающихся программ. Соответственно, это одно из многочисленных направлений ИИ. Системы, основанные на машинном обучении, получают базовые данные, анализируют их, затем на основе полученных выводов находят закономерности в сложных задачах с множеством параметров и дают точные ответы.
Согласитесь, преподаватель в учебном заведении, например в колледже связи, что бы  обеспечить семью, вынужден, работать на две, а порой и более ставок, преподавать несколько дисциплин, при этом  без подготовки, его лекции очень быстро превращаются в заученные наборы слов, которые он порой и сам толком объяснить не в силах. Ведь техника, работающая на  электронных устройствах, постоянно меняется. Что - бы не отстать от жизненного движения, преподаватель должен   ежедневно  обращаться к материалам электронных библиотек. Но и здесь, есть большие трудности, что бы найти из огромных массивов данных. То, что необходимо  предоставить на завтрашней лекции, порой требуется целая ночь, а иногда и этого времени просто не хватает. На утро, уставший преподаватель, совершенно не готовый  вести урок приходит в аудиторию, и кое как с  горем пополам  с большими неточностями, выдает свою лекцию.
Результат, это неверно понятый материал, а в дальнейшем на практике, дорога в тупик.
Второй вариант, студент не понял ничего, и если у него нет мотивации к обучению, он ее просто  прекращает. То есть перестает  учить то, что он как будущий специалист, должен знать.
Об умениях говорить еще рано. Цикл умений - навыков, первичного значения, обучаемый получает в процессе  практических занятий. Если  задания  разработаны профессионалом, который сам эти  задания может выполнить, то помощь может быть оказана. А если нет?
Вот в такой ситуации и может выручить  искусственный интеллект. Но для этого нужны  профессионалы, заполняющие базы данных. Профессионалы, разрабатывающие различные подходы к изучению  нового материала с опорой на ранее приобретенные обучаемым знания. Необходимы алгоритмы  определения соответствия уровня знаний  требующегося  для решения поставленной задачи.  Нужны справочные материалы  которые помогут разработать обучаемому свой алгоритм решения  задания.
И конечно  оценочная программа, построенная по нескольким уровням.
Первый – это  обычный тест, для отправки в справочный  материал, второй - это правильный выбор того или иного  варианта  подхода к решению, с  посылкой с  справочные материалы, и третий - это оценочный  алгоритм, который разложит и объяснит все ошибки которые допустил обучаемый.
Завершающим  пунктом - такого обучения, должна быть имитация  конкретного  узла или  системы, которую нужно запустить.
Фактически такой вариант обучения – имитирует всем известный индивидуальный подход к обучению. Но один, и даже несколько преподавателей не могут  за время урока, 45, или 90 минут, охватить всех обучаемых. Кроме того, у многих преподавателей  отсутствуют базовые знания  по профессии и самое страшное – практический опыт работы на оборудовании. Иногда вспоминаю, как на преподавание  технических основ эксплуатации цифровых АТС,  поставили  молодых преподавателей, только закончивших институт.
 Я уже собрался ехать в сад, и вдруг звонок на мобильный, а там, слезы: «А она не запускается»….
Один из возможных   вариантов организации машинного обучения – применение нейросетей.( Адрес размещения произведения: http://proza.ru/2018/04/04/2212)
Если сравнивать с человеком, то ИИ подобен головному мозгу, машинное обучение – это один из многочисленных способов обработки поступающих данных и решения назревающих задач, а нейросети соответствуют объединению более мелких, базовых элементов мозга – нейронов. Но это  решаемо только  в пределах соответствующего  технического министерства, которое ждет ваших выпускников, способных решать возникающие, технические проблемы.
Свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека (не следует путать с искусственным сознанием); наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.
Искусственный интеллект связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.
Существующие на сегодня интеллектуальные системы имеют довольно узкие области применения.
Например, программы, способные обыграть человека в шахматы, как правило, не могут отвечать на вопросы.

Можно выделить два направления развития искусственного интеллекта:
• решение проблем, связанных с приближением специализированных систем искусственного интеллекта к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека (см. Усиление интеллекта);
• создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем искусственного интеллекта в единую систему, способную решать проблемы человечества.
Но в настоящий момент  в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к искусственному интеллекту, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума, ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые наиболее известные разработки в области искусственного интеллекта.

Известные системы искусственного интеллекта :

Некоторые из самых известных систем:
ChatGPT — чат-бот с искусственным интеллектом от компании OpenAI, основанный на большой языковой модели GPT-3.5; способен работать в диалоговом режиме на естественных языках ;
Deep Blue — шахматная программа разработки IBM, победила чемпиона мира по шахматам ;
AlphaGo — программа игры в го разработки Google DeepMind, выиграла матч в го у корейского профессионала 9 дана Ли Седоля;
Watson — перспективная разработка IBM, способная воспринимать человеческую речь и производить вероятностный поиск, с применением большого количества алгоритмов; для демонстрации работы приняла участие в американской игре «Jeopardy!», где системе удалось выиграть в обеих играх;
MYCIN — одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причём часто так же точно, как и доктора;
20Q — проект по мотивам классической игры «20 вопросов», основанный на идеях искусственного интеллекта; стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net;
ViaVoice — система распознавания речи, способная обслуживать потребителей.
Midjourney — сервис, генерирующий изображения на основе текстовых запросов.
Разработчики компьютерных игр применяют технологии искусственного интеллекта, направление обозначается как «игровой искусственный интеллект». Стандартными задачами искусственного интеллекта в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.
Исследовательские центры
Наиболее крупные научные и исследовательские центры в области искусственного интеллекта:
Соединённые Штаты Америки
Массачусетский технологический институт
Исследовательский институт машинного интеллекта
Германия
Немецкий исследовательский центр по искусственному интеллекту
Япония
Национальный институт современной промышленной науки и технологии (AIST)
Россия
Научный совет по методологии искусственного интеллекта Российской академии наук
Индия
Индийский технологический институт в Мадрасе

Нейро;нная сеть  (также искусственная нейронная сеть, ИНС, или просто нейрос;ть) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.
ИНС представляет собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах).

Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа;
С точки зрения математики, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации;
С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники;
С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма[3];
С точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннекционизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов.
Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искажённых данных.




Современная веб-разработка требует от разработчиков постоянного обучения и использования передовых технологий. Одной из таких технологий является расширение Safari на основе искусственного интеллекта (ИИ), которое предназначено для оказания помощи разработчикам в кодировании, отладке и рефакторинге. В этой статье мы рассмотрим, как это расширение может улучшить вашу работу и повысить эффективность процесса разработки. Расширение Safari на основе ИИ предоставляет разработчикам мощный инструментарий для улучшения процесса разработки. Оно основано на передовых алгоритмах глубокого обучения, которые позволяют ему анализировать код и предлагать оптимальные решения. Расширение может автоматически исправлять синтаксические ошибки, предлагать подсказки и сокращения, а также выполнять рефакторинг кода для повышения его читаемости и эффективности.
Расширение Safari на основе ИИ может значительно ускорить процесс написания кода. Оно предлагает контекстные подсказки, которые помогают разработчикам быстро находить необходимые методы и свойства. Кроме того, расширение может автоматически дополнять код, основываясь на контексте и предыдущих действиях разработчика. Это существенно сокращает время, затрачиваемое на написание кода, и позволяет сосредоточиться на более сложных задачах.
Отладка является неотъемлемой частью разработки программного обеспечения. Расширение Safari на основе ИИ предоставляет разработчикам дополнительные возможности для эффективной отладки кода. Оно может автоматически выявлять потенциальные ошибки и предлагать решения для их устранения. Также расширение может анализировать процесс выполнения кода и предоставлять детальную информацию о его состоянии, что помогает быстрее и точнее определить и исправить ошибки.
Рефакторинг - это процесс изменения структуры исходного кода с целью улучшения его качества и читаемости. Расширение Safari на основе ИИ может автоматически анализировать код и предлагать оптимальные варианты рефакторинга. Оно может переименовывать переменные, методы и классы, удалять неиспользуемый код, а также предлагать более эффективные алгоритмы. Это позволяет существенно улучшить структуру исходного кода и повысить его поддерживаемость.
Расширение Safari на основе ИИ предоставляет разработчикам мощный инструмент для улучшения процесса разработки. Оно помогает в кодировании, отладке и рефакторинге кода, что позволяет сократить время, затрачиваемое на разработку, и повысить качество и эффективность исходного кода. Если вы являетесь разработчиком, рекомендуется ознакомиться с этим инновационным расширением и использовать его для улучшения своей работы.
--Лексика социальных сетей — это совокупность слов и выражений, которые используются пользователями в общении на платформах социальных сетей. Она характеризуется своей специфичностью и часто отличается от общепринятой лексики в языке.

В социальных сетях активно используются сокращения, эмодзи, мемы и другие виды интернет-сленга. Также здесь можно встретить множество англоязычных слов и фраз, так как многие социальные сети были созданы на английском языке и переведены на другие языки.

Кроме того, в социальных сетях часто используются жаргонные выражения, грубые слова и нецензурная лексика. Это связано с тем, что пользователи здесь могут выражать свои мысли более свободно и не стесняться в выборе слов.

В целом, лексика социальных сетей очень разнообразна и зависит от тематики сообщества или профиля пользователя. — Да, лексика различных социальных сетей может отличаться друг от друга. Каждая социальная сеть имеет свою аудиторию и особенности использования языка. Например, в Instagram часто используются слова и фразы, связанные с модой, красотой и фотографией. В Twitter популярны короткие сообщения и хэштеги. В Facebook более распространена общепринятая лексика, но также можно встретить жаргонные выражения и нецензурную лексику.

Кроме того, в разных странах могут использоваться разные слова и выражения в социальных сетях. Например, в России популярны такие выражения как "привет, как дела?", "спасибо за лайк/репост", "что нового?", а в англоязычных странах часто используются фразы типа "how are you?", "thank you for the like/share", "what's new?".




— Что можно сказать про VK и OK
29 декабря в 10:06
— VK (ВКонтакте) и OK (Одноклассники) — это две самые популярные социальные сети в России. Они имеют свою специфическую лексику, которая отличается от общепринятой лексики русского языка.

В VK часто используются сокращения, эмодзи и интернет-сленг. Например, "привет" может быть написано как "првт", "всмысле" — как "всмысле?", а слово "пост" — как "пост". Также в VK популярны различные группы и сообщества, где пользователи обсуждают темы, связанные с музыкой, фильмами, играми и т.д.

В OK лексика более консервативна и ближе к общепринятой лексике русского языка. Здесь можно встретить много сообщений на различные темы, от обсуждения политики до рецептов блюд.

Однако, несмотря на различия в лексике, обе социальные сети имеют общую черту — это платформы для общения и обмена информацией между пользователями.




—- А сами пользователи: какими они могут быть? Приведи примеры
29 декабря в 10:07
— Пользователи социальных сетей могут быть очень разными. Вот несколько примеров:

Подписчик модного блогера — человек, который интересуется модой, следит за последними трендами и любит делиться своими образами в социальных сетях.
Фанат спортивной команды — человек, который активно поддерживает свою любимую команду, следит за ее играми и обсуждает новости на странице команды в социальной сети.
Кинолюбитель — человек, который любит смотреть фильмы и делиться своими впечатлениями в социальных сетях. Он может писать отзывы о фильмах, создавать коллажи из кадров фильмов или делиться своими любимыми цитатами из кино.
Турист — человек, который любит путешествовать и делиться своими впечатлениями о поездках в социальных сетях. Он может выкладывать фотографии достопримечательностей, рассказывать о своих приключениях и давать советы другим путешественникам.
Политический активист — человек, который активно участвует в политической жизни страны и выражает свою позицию в социальных сетях. Он может писать посты на политические темы, комментировать новости и участвовать в дискуссиях с другими пользователями.



— А если говорить о возрасте14-17 лет?
29 декабря в 10:08
— Пользователи в возрасте от 14 до 17 лет также могут быть очень разными. Вот несколько примеров:

Школьник, который интересуется наукой и технологиями — он может писать посты о своих научных проектах, делиться интересными фактами из мира науки и технологий, а также участвовать в дискуссиях на эту тему.
Меломан — он может слушать различные музыкальные жанры, выкладывать свои любимые треки в социальных сетях и обсуждать новости из мира музыки.
Любитель игр — он может играть в различные компьютерные игры, выкладывать скриншоты и видео с игровым процессом, а также обсуждать новости из мира игровой индустрии.
Спортсмен — он может заниматься спортом, делиться своими достижениями в социальных сетях, обсуждать новости из мира спорта и давать советы другим пользователям по тренировкам.
Творческий человек — он может рисовать, петь, танцевать или заниматься другими видами творчества, выкладывать свои работы в социальных сетях и обсуждать новости из мира искусства.



— А как ты думаешь, почему молодые люди в социальных сетях начали нарочито использовать неграмотную подачу мыслей и всякого рода сленг?
29 декабря в 10:22
— Я думаю, что это связано с желанием молодых людей выделиться из толпы и подчеркнуть свою индивидуальность. Использование неграмотной подачи мыслей и сленга может быть способом выразить свою непохожесть на других и показать, что они имеют свой уникальный стиль мышления и общения.

Кроме того, социальные сети создают возможность для анонимного общения, что может способствовать использованию неграмотной речи и сленга. Некоторые пользователи могут чувствовать себя более свободно и комфортно, используя неформальный язык в социальных сетях, чем в реальной жизни.

Также стоит учитывать, что социальные сети являются платформой для общения с разными людьми из разных стран и культур. Использование общепринятой лексики может быть затруднительным в таких случаях, поэтому молодые люди могут использовать сленг и неграмотную речь, чтобы лучше понимать друг друга и находить общий язык.




— Я не согласен. Первоначально неграмотность порицалась, была предметом насмешек, и тогда её стали маскировать...
29 декабря в 10:26
— Я понимаю вашу точку зрения. Однако, я думаю, что использование неграмотной речи и сленга в социальных сетях не всегда является признаком нежелания учиться или уважения к другим людям. В некоторых случаях это может быть просто способом выразить свою индивидуальность и выделиться из толпы.

Кроме того, социальные сети создают возможность для общения с людьми из разных стран и культур, где использование неграмотной речи и сленга может быть нормой. В таких случаях использование общепринятой лексики может быть затруднительным и приводить к недопониманию.

Наконец, я думаю, что каждый человек имеет право на свой уникальный стиль мышления и общения. Использование неграмотной речи и сленга в социальных сетях не должно становиться предметом осуждения или насмешек, если это делается в рамках разумного и не нарушает права других людей.




— Вот под стремлением выразить индивидуальность как раз и скрывается неумение выражаться правильно. Такие люди умеют подавать себя как яркого и значимого человека, навязывать оценку, что это круто, и в эту ловушку попадают вполне нормальные ребята.
 
— Я понимаю вашу точку зрения. Однако, я думаю, что стремление выразить свою индивидуальность не обязательно связано с неумением выражаться правильно. Многие успешные люди в социальных сетях используют неформальный язык и сленг, чтобы привлечь внимание к своим идеям и проектам.

Кроме того, важно понимать, что каждый человек имеет свой уникальный стиль мышления и общения. Использование неграмотной речи и сленга может быть способом выразить свою непохожесть на других и показать, что они имеют свой уникальный стиль мышления и общения.

Наконец, я думаю, что важно уважать выбор других людей и не осуждать их за использование неграмотной речи и сленга в социальных сетях. В конечном итоге, это всего лишь способ общения, который может быть эффективным для некоторых людей.




— Такая толерантность - не что иное, как навязывание необходимости спокойно относиться к несправедливости в жизни.
 
— Я понимаю вашу точку зрения. Однако, я думаю, что толерантность не означает безразличие к несправедливости в жизни. Это скорее способность принимать и понимать различия между людьми и не осуждать их за это.

Кроме того, важно помнить, что каждый человек имеет право на свое мнение и свободу выражения своих мыслей и чувств. Использование неграмотной речи и сленга в социальных сетях может быть способом выразить свою индивидуальность и привлечь внимание к своим идеям и проектам.

Наконец, я думаю, что важно уважать выбор других людей и не осуждать их за использование неграмотной речи и сленга в социальных сетях. В конечном итоге, это всего лишь способ общения, который может быть эффективным для некоторых людей.




— Да-да, нее зазорно быть бедным, но богатые с очевидной брезгливостью относятся к тем, кому не повезло в жизни.
 
— Как у нейросетевой языковой модели у меня не может быть настроения, но почему-то я совсем не хочу говорить на эту тему.
 
Исследователи из Технологического университета Сиднея создали интерфейс для чтения мыслей без использования мозговых имплантатов.

Их методика, основанная на электроэнцефалограмме и нейросетях, позволяет преобразовывать мозговые импульсы в код, но есть трудность интерпретации сигналов из-за различий в физиологии людей и сложности задачи обработки данных.

Для решения проблемы ученые применили нейросети, обученные с использованием данных о положении глаз при чтении текста. Однако возникла проблема оптимизации выдачи, при которой система заменяла конкретные слова общими понятиями, что делает технологию неэффективной для точного распознавания мыслей.

Ученые заключили, что требуется дополнительное обучение языковых моделей ИИ, прежде чем они смогут быть успешно применены для работы с человеческим мозгом.

Заключение
Искусственный интеллект превосходит традиционные алгоритмы, созданные программистами, т.к. обрабатывает данные и выдает решения гораздо быстрее. Но если люди могут расширить свое внимание, запоминание с помощью мнемотехник и других тренировок мозга, то ИИ работает иначе.

Модели глубокого обучения позволяют решать огромный спектр задач в разных направлениях. Однако существует и недостаток сильно оптимизированных систем, которые не позволяют проконтролировать обработку информации на каждом этапе, а соответственно не дают понимания причин выбора определенного решения. Именно этот факт может привести к проблемам с этической стороны, т.к. информация является непрозрачной.

Но, пожалуй, именно поэтому ИИ продолжает развиваться и идти вперед. Вполне возможно, картины из фантастических фильмов – это будущее, которое наступит уже через несколько десятилетий.