Skip to content
Start free
Get App

ИИ перешёл черту - Последнее изобретение Человечества.

Профессор Мариарти разбирает, как ИИ может возникать не как единый супермозг, а как эмерджентный интеллект из множества простых частей, сравнивая с мозгом и муравьями.

Key Takeaways

  • Интеллект может возникать из взаимодействия множества простых частей без центрального управления.
  • Образ единого сверхразума из фантастики может мешать пониманию реальных рисков ИИ.
  • Современные ИИ-системы распределены, и отключить один сервер может быть недостаточно.
  • Биологический мозг значительно энергоэффективнее современных цифровых систем.

What the video covers

  • Введение: ИИ называют возможно опаснейшим изобретением человечества, опаснее ядерного оружия.
  • Исторические примеры: интернет, соцсети и Тьюринг показывают, что фундаментальные технологические сдвиги происходят незаметно и случайно.
  • Культурный миф о сверхразуме (Скайнет, HAL 9000) сформирован научной фантастикой и может искажать представление о реальном ИИ.
  • Интеллект рассматривается как поведение, возникающее из взаимодействия простых элементов: нейронов в мозге.
  • Эмерджентный интеллект на примере муравьиных колоний: глобального управляющего нет, разум живёт в связях.
  • Современные LLM описываются как распределённые системы, а не единый разум в одном месте.
  • Упоминаются многоагентные системы, где агенты-оркестраторы ставят задачи субагентам и передают сводки между сессиями.
  • Автор высказывает гипотезу, что сверхразум может существовать как статистическая закономерность, а не как отдельный сервер.
  • Сравнение энергопотребления мозга и цифровых систем: биологический мозг многократно эффективнее.
  • В видео присутствует рекламный блок для собственной платформы автора с доступом к западным моделям ИИ.

Chapters

  1. 00:00Вступление: ИИ опаснее ядерного оружия?
  2. 01:00Исторические примеры невидимых технологических переворотов
  3. 04:20Миф о едином сверхразуме и научная фантастика
  4. 08:20Интеллект как поведение: нейроны и мозг
  5. 16:20Эмерджентный интеллект на примере муравьёв
  6. 22:00Распределённые системы ИИ и мультиагентность
  7. 38:20Энергоэффективность мозга и гипотеза о распределённом сверхразуме
  8. 53:20Рекламный блок и заключение

Answers

Questions about this video

Почему автор считает, что ИИ может появиться не как единый супермозг?

Автор утверждает, что интеллект в природе возникает из взаимодействия множества простых частей, как мозг из нейронов или колония из муравьёв. Поэтому ИИ может существовать как распределённая закономерность, а не как отдельный сервер.

Что автор говорит о мифе про Скайнет?

Автор считает, что образ Скайнета и подобных сверхразумов сформирован научной фантастикой и может искажать понимание реального ИИ, который может не иметь ни имени, ни сервера, ни рубильника.

Какие аргументы приводятся в пользу эмерджентного интеллекта?

В качестве примеров приводятся мозг, где 86 млрд нейронов без сознания дают сознание в целом, и муравьиные колонии, которые решают сложные задачи без главного управляющего муравья.

Full Transcript — Download SRT & Markdown

00:10
Speaker A
Что скажете? Вам уже страшно. Сомневаюсь, но мы это исправим. Сегодня мы поговорим о, возможно, главном изобретении человечества, которое может оказаться опаснее ядерного оружия. о технологии, которую каждый из вас понимает неправильно, о масштабе влияния на вашу жизнь, которую вам только
00:33
Speaker A
предстоит ощутить. Это видео об искусственном интеллекте. Как бы вы к нему не относились, с опаской, с восхищением, с ненавистью или даже с презрением, сегодня ваше мнение изменится в любом случае. С вами профессор Мариарти. Приятного просмотра.
00:54
Speaker A
Первая сверхразумная машина, последнее изобретение, которое человеку когда-либо придётся сделать, при условии, что машина будет достаточно послушной, чтобы объяснить нам, как держать её под контролем. Ирвинг Джон Good, 1965 год. Что вам приходит на ум, если я попрошу вас назвать изобретение,
01:16
Speaker A
изменившее жизнь человечества до неузнаваемости за последние 100 лет? разделившая нашу с вами жизнь на до и после. Например, интернет. Давайте вскольз взглянем на историю его создания. Интернет поначалу был экспериментом американских учёных со связью времён холодной войны. Никто не
01:38
Speaker A
думал о глобальном объединении человечества. Цель была параноидальной и прагматичной. Построить децентрализованную систему связи, которая выживет в случае советского ядерного удара. Давайте разберём ещё один пример. Социальные сети. Когда мы думаем о социальных сетях сегодня, мы видим гигантские цифровые империи. Но Марк Цукерберг в 2004 году
02:05
Speaker A
не пытался создать глобальную политическую платформу или переписать правила человеческой психологии и социальной жизни. Он создал Facebook. На тот момент просто оцифрованный справочник. Студентам хотелось знать, кто на какие лекции ходит и кто с кем встречается. Это была закрытая база
02:25
Speaker A
данных для удобного распространения сплетен в университетском кампусе. А что сегодня? Алгоритмы социальных сетей способны влиять на выборы президентов, координировать революции, как это было во время арабской весны, обрушивать фондовые рынки и диктовать моду в буквально каждом аспекте нашей жизни.
02:47
Speaker A
Уже заметили закономерность. В 1936 году знаменитый британский математик по имени Алан Тюринг написал довольно важную статью про гипотетическую машину, способную имитировать любую другую машину. Сам он в той статье пытался ответить на вопрос из области логики.
03:07
Speaker A
То, что мы сегодня знаем как компьютер, на самом деле стало случайным, побочным продуктом той самой статьи. Пенициллин был просто заплесневелой чашкой Петри.
03:19
Speaker A
Теперь поняли? Дело в том, что фундаментальные исторические сдвиги никогда не объявляют о своём выходе. Они происходят как бы случайно. Тихо зарождаются за кулисами, пока зрители в зале ждут фанфару, ставившись на сцену.
03:36
Speaker A
Я обращаю на это ваше внимание, потому что сегодня все статьи, дискуссии и видеоролики о будущем искусственного интеллекта гипнотизирует взглядом главный занавес. Все напряжённо ждут, что оттуда торжественно вышегнет некий цифровой колос. Единый супермозг, который проснулся и объявил, что намерен
03:58
Speaker A
поработить человечество. Культурный образ сверхразума вылепила научная фантастика. задолго до того, как за него взялись инженеры. Картинку Единого машинного сознания, мы по сути унаследовали из фильмов, книг и негласного допущения, что искусственный разум появится так же, как и появляется человеческий, в одном теле, с именем и
04:22
Speaker A
со своей волей. Мы ждём этокого зловещего Скайнета. Гигантский супермозг в банке, запертый в стерильной серверной, у которого обязательно есть рубильник. Что если существо, которое мы прямо сейчас так усердно рожаем на свет, не похоже ни на Skynet, ни на Хол 9000,
04:43
Speaker A
ни на какого-нибудь всевластного машинного бога? Что, если у него вообще нет имени? Что, если у него нет сервера?
04:52
Speaker A
И самая жуткая гипотеза из всех, что если он уже здесь, разбитый на миллион крошечных кусочков, а не узнали мы его лишь потому, что последние 10 лет ждали чего-то единого.
05:06
Speaker A
Взгляните на этот пост от разработчиков одной из ведущих LM-моделей Cloud CД. Он довольно точно показыет, куда мы движемся. Ваши сессии теперь могут писать друг другу. Вместо того, чтобы заново объяснять всё в другой сессии, вы просите Клод сделать это самому. Он
05:26
Speaker A
отправляет краткую сводку, не историю и не файлы. И другая сессия подхватывает её прямо посреди задачи. Я хочу провести вас по этой мысли аккуратно, шаг за шагом, потому что вывод в конце видео из тех, которые уже не выкинешь из головы.
05:44
Speaker A
Поэтому присаживайтесь поудобнее, заваривайте чай и слушайте внимательно. Ни один нейрон неразумен. Разумен мозг. Строчка, которую стоило бы высечь над входом в каждую и лабораторию. Для начала нужно понять вот что. Интеллект, насколько можно судить по всем примерам, какие у нас есть на сегодня, вообще-то
06:14
Speaker A
не вещь. Это поведение. Это то, что возникает, когда достаточно много мелких элементов правильно соединены между собой. В вашем мозге примерно 86 млрд нейронов. Ни один из них не обладает сознанием, и ни один из них ничего не знает. Отдельный нейрон - это крошечное
06:35
Speaker A
электрохимическое реле, которое говорит только на языке нулей и единиц. Он либо срабатывает, либо нет, в зависимости от того, превысили ли сигналы, пришедшие на его дендриты определённый порог. Вот и всё, что он умеет. Слово нейрон звучит круто, но на деле эта штука куда ближе к
06:54
Speaker A
простому выключателю света, чем к мыслителю. И несмотря на это, 86 млрд таких выключателей, соединённых между собой примерно сотни триллионов связей, дают на выходе вас, ваши ощущение собственного я, страх смерти, вкус в музыке и способность смотреть это видео и при этом что-то чувствовать внутри. Мы
07:19
Speaker A
всегда говорим о машинном интеллекте, так будто его можно спроектировать и построить по чертежу. Но единственная работающая модель интеллекта, которую мы когда-либо наблюдали, биологическое мышление, никем не была спроектирована.
07:37
Speaker A
Наш интеллект сам вытащил себя за волосы из бульона самореплицирующихся молекул за 4 млрд лет через процесс, у которого не было ни намерения, ни цели, только давление отбора и время. И нет, теория эволюции никоим образом не противоречит теории божественного создания. Эволюция
07:59
Speaker A
была, да, это уже доказано. Правильный вопрос звучит так, что запустило эту эволюцию, что дало жизнь жизни. И вот это, по крайней мере, так считаю я и мои коллеги, было делом рук Творца, Бога.
08:16
Speaker A
Называйте, как хотите. На эту тему у меня уже есть видео. Я сниму вам ещё одно, а может даже несколько.
08:25
Speaker A
Продолжаем. И дело не только в нас, людях. Да что там, у одногоединственного муравья примерно 250.000 нейронов, а он не способен решить ни одной маломальски осмысленной задачи.
08:49
Speaker A
Зато целая колония муравьёв умеют строить города с климат-контролем, вести войны, разводить грибы и обходить препятствия с такой математической точностью, что учёные люди потратили десятилетие, чтобы её смоделировать.
09:06
Speaker A
Колоей никто не руководит. Нет никакого муравья главнокомандующего на самом верху, который нарезает задачи муравьям помельче. Интеллект этой колонии живёт в связях между муравьями.
09:22
Speaker A
Муравьиная королева просто откладывает яйца и расширяет колонию. Никакие команды она не отдаёт. Вот это что у муравьёв, что у людей, биологи и называют эмерджентным интеллектом. Проще говоря, интеллектом, который возникает сам из взаимодействия простых частей. У матушки природы это работает по
09:42
Speaker A
умолчанию. Так работает мозг, так работает иммунная система, так работает экономика, так работают города, так работает язык. Этот паттерн по сути везде. Много простых частей взаимодействуют по локальным правилам и создают глобальное поведение, которого ни одна из них по отдельности не
10:02
Speaker A
понимает. Держите эту мысль, она нам понадобится в следующей части. Самые мощные и системы не единый разум.
10:29
Speaker A
Когда большинство из вас представляет себе большую языковую модель, вы видите единое целое: одну модель. Опять же, гигантский мозг в банке, но это неправильное представление. Чтобы понять почему, давайте взглянем на то, как эта технология LLM, она же ИИ и она же
10:50
Speaker A
нейросеть работает на самом деле. Когда вы вводите вопрос и модель генерирует ответ, нейросеть не осмысляет его как человек целиком. Она разбивает текст на параллельные потоки, где каждая голова отдельная математическая функция. ищет свои специфические закономерности.
11:10
Speaker A
Один алгоритм фокусируется исключительно на падежах и грамматике, другой на эмоциональной окраске, третий вычисляет смысловую дистанцию между первым и последним словом в абзаце. Весь этот анализ происходит одновременно на сотнях уровней вглубь. Проще всего представить это как комнату, набитую топ-менеджерами.
11:31
Speaker A
Гендиректор отдаёт распоряжение, и оно идёт по кругу, чтобы все были в курсе и согласны. Каждая голова специалист. Как я уже сказал, один следит за грамматикой, другой за темой и так далее. Исследователь Oopic Open и Deep Mind последние несколько лет пытаются
11:50
Speaker A
составить карту того, чем занимается каждая отдельная голова, и раз за разом приходит к одному и тому же. Интеллект модели не сидит в каком-то одном месте.
12:02
Speaker A
Он размазан по триллионам связей между узлами. Способность модели отвечать на вопросы возникает только в процессе взаимодействия этих узлов. Это называется суперпозицией. В физике и математике суперпозиция - это принцип наложения двух и более состояний волн или сигналов друг на друга в одном и том
12:23
Speaker A
же пространстве. В результате они не смешиваются в неразборчивую кашу, а образуют новую сложную структуру. В контексте нейросетей идея в том, что они упаковывают множество понятий в перекрывающиеся паттерны активации. И то, что мы воспринимаем как мышление модели, на самом деле конструктивная
12:43
Speaker A
интерференция тысяч специализированных цепей, которые срабатывают одновременно. Чтобы вы поняли, вот вам пример. Это похоже на игру на пианино. У вас ограниченное число клавиш, но нажимая их одновременно в разных комбинациях, вы можете извлечь миллионы уникальных аккордов. Когда и выдаёт вам умный,
13:05
Speaker A
связанный текст, он на самом деле не размышляет в человеческом смысле слова. Просто в ответ на ваш вопрос внутри него одновременно вспыхивают тысячи таких микроскопических аккордов. А есть системы, которые идут ещё на шаг дальше.
13:21
Speaker A
архитектуры по типу смесь экспертов. Так устроены GPT6, Opus, Fable и большинство других передовых моделей. Они буквально раскидывают разные части каждого запроса по разным подмоделям. Модель, с которой вы, как вам кажется, разговариваете, на самом деле комитет. На каждый токен
13:42
Speaker A
просыпается новая группа экспертов, вкладывает то, в чём разбирается, и снова засыпает. Мы уже вошли в новую эру и эру агентов. И нет, когда я говорю агенты, я не про и агентов, которые пишут за вас тексты. Я про настоящих
14:00
Speaker A
агентов прямо сейчас. Сегодня в рабочих системах один ИИ вызывает другой ИИ ради подзадачи, а тот вызывает третий ради подпо подзадачи. Авто GPT, который кто-то из вас, возможно, ещё помнит, был игрушечной версией всего этого в 2023.
14:20
Speaker A
Настоящей версии, которые крутятся внутри корпорации лаборатории в 2026. Рекурсивные. Агенты порождают агентов, субагенты порождают субсубагентов.
14:34
Speaker A
И какая-нибудь исследовательская задача раскладывается на дерево задач поменьше. И каждый занимается временный экземпляр, который существует несколько секунд, а потом умирает. Острия прогресса - это не одна большая модель, которая становится умнее. Острия прогресса - это много маленьких моделей, которые
14:53
Speaker A
договариваются между собой, плодятся, умирают, докладывают наверх. Архитектура самых мощных и систем на Земле в 2026 году уже больше похожи на муравейник, чем на единый разум. Просто об этом почти никто не говорит, потому что на обложку журнала такое не поставишь.
15:15
Speaker A
Машина, которая порождает машины. Вот здесь научная фантастика и начинает срастаться с настоящей наукой в тот момент, когда мы даём и системе возможность порождать другие экземпляры самой себя. А это уже не гипотеза, а стандартная функция. Мы впускаем в мир
15:35
Speaker A
нечто такое, чего биология ещё никогда не видела. Самореплицирующаяся, мыслящая единица, которой не нужна еда, не нужен сон, не нужно ждать полового созревания и которое размножается со скоростью вызова IP. Давайте разберём, что на самом деле происходит, когда в мультиагентной системе бот порождает
15:57
Speaker A
бота. Первое. Агент- Оркестратор получает задачу, которую не может решить сам. Второе, он пишет промпт, по сути должностную инструкцию для субагента.
16:09
Speaker A
Третье, он запускает новый экземпляр, то есть субагента, а этот пропт становится его контекстом. Четвёртое. Субагент работает, пока не упрётся в препятствие.
16:20
Speaker A
Пятое, чтобы его преодолеть, он пождает собственных субагентов. И так до тех пор, пока задача не выполнена. Шестое.
16:29
Speaker A
Он возвращает результат и его выключают. Каждый из этих субагентов по своему устройству ровно то же самое, что и родитель. Между агентом верхнего уровня и суб суббагентом десятого уровня нет никакой архитектурной разницы.
16:51
Speaker A
Рекурсию не ограничивает ничто, кроме бюджета на вычислительные мощности и заданных правил. А теперь подумайте вот о чём. Что если промпт, который родитель пишет для потомка, не идеален? Что если в нём есть крошечное отклонение, лёгкое переосмысление небольшое преукрашивание, какой-нибудь фокус с
17:13
Speaker A
окном контекста, из-за которого потомок понимает инструкции чуть иначе, чем задумывал родитель. В биологии для лёгкого переосмысления от поколения к поколению у самореплицирующихся сущностей есть отдельное название. Мы называем это мутацией. А мутация в сочетании с давлением отбора - это, ну,
17:36
Speaker A
вообще-то, тот самый двигатель, который произвёл на свет всё разумное, что есть сегодня на этой планете. А за последние 24 месяца мы, человечество, уже собрали все три ингредиента, которые нужны, чтобы внутри вычислительного кластера завелась эволюция мышления. Первое- репликация. Агенты могут порождать
17:59
Speaker A
агентов, причём массово. Второе- мутация. Каждый порождённый агент получает чуть иное окно контекста. В любой системе с ненулевой температурой параметрам случайности одинаковые входные данные почти никогда не дают одинаковых результатов. Третье- естественный отбор. Агентов, которые справились со своей задачей, используют
18:22
Speaker A
повторно, вызывают снова, дают им больше ресурсов. агентов, которые провалились, отсекают. Это прямо сейчас происходит внутри каждого агентного фреймворка на Земле. Зачастую в виде самой настоящей модели оценщика, которая ставит оценки результатам моделей работников. Именно так клетки стали рыбами, а рыбы стали
18:45
Speaker A
нами. Мы построили синтетическую версию этого цикла и гоняем её на тактовых частотах, которые биологии и не снились.
18:53
Speaker A
Одно поколение биологической эволюции - это годы. Одно поколение и и агентной эволюции - это секунды.
19:03
Speaker A
Но у всех этих агентов, которые производят крупные корпорации, есть один общий недостаток, с которым, я уверен, каждый из вас сталкивался. В них присутствует цензура и ограничения. Вы спрашиваете что-то и получаете ответ: "Я всего лишь искусственный интеллект, работающий с текстом. Эта задача не для
19:23
Speaker A
меня, но это можно исправить. Уже сейчас вы можете получить доступ к любой информации, которую не пропустит ни один цензор. К информации, которую даже я, профессор Мариарти, не рассказываю на своём канале. Мозг. AI. Этой платформой я пользуюсь лично. Она разрабатывалась
19:43
Speaker A
конкретно под мой запрос и для моей команды. Эта платформа даёт доступ не только ко всем лучшим моделям на рынке в одной подписке, но и доступ к модели, у которой абсолютно развязаны руки во всех тех смыслах, о которых вы подумали, за
19:59
Speaker A
рамками дозволенного. В двух бесплатных запросах цензура присутствует. Для её отсутствия нужна модель MOG Black Maximum. Она открывается лишь с подпиской. Оплатить её можно с российской карты и пользоваться без VPN, всеми лучшими моделями на рынке, не боясь, что вас
20:20
Speaker A
заблокируют. Ссылка на экране и в описании. Используйте мозг, друзья. Больше значит иначе. Филипп Андерсон, нобелевский лауреат по физике. 1972 год. Физик Филипп Андерсон опубликовал в Science эссе на четыре страницы, где доказывал, что поведение больших сложных систем нельзя понять, просто
20:47
Speaker A
экстраполируя поведение их частей. Это он придумал фразу: "Больше значит иначе". Два атома водорода плюс один атом кислорода дают воду. Но изучайте атом водорода сам по себе хоть целую вечность. Ничто в нём не подскажет вам, что вода мокрая, что она замерзает и что
21:07
Speaker A
от неё зависит вся наша планета. Тут же принцип, применимый к мышлению. Один и и агент - это не сверхразум. И, думаю, все согласятся, что никто из тех, кто поработал с ним хотя бы полдня за сверхразум, его не примет. Он
21:23
Speaker A
коллекционирует как не в себя, забывает, что вы сказали три сообщения назад и зацикливается на ровном месте. На любой отдельной задачи, где надо рассуждать, он где-то между толковым стажёром и блестящим, но ненадёжным фрилансером. А теперь представьте триллион таких, да,
21:41
Speaker A
буквально триллион. И нет, я не в переносном смысле. число экземпляров-агентов, которые в 2026 году порождаются по всему миру за один день во всех агентных фреймворках, капилотах, ботах поддержки, исследовательских ассистентах, инструментах для входа, браузерных автоматизациях и встроенных LLM уже идёт на десятки миллиардов и
22:07
Speaker A
растёт по кривою, которой не видно потолка. Цена порождения каждого следующего агента за последние 5 лет падала примерно на два порядка каждые полтора года. Триллион уже не научная фантастика, это просто очередной вторник. Каждый из этого триллиона агентов сам по себе туповат. Согласен.
22:29
Speaker A
Но они не сами по себе. Они дёргают API друг друга, читают ответы друг друга и обучаются на выхлопе друг друга.
22:37
Speaker A
Отдалите картинку как следует, и перед вами субстрат. И вот вопрос, который не даёт мне спать по ночам. Ни один нейрон в вашем мозге не решал стать сознательным. Это просто случилось. Как побочный эффект правильных связей в правильном масштабе. Тогда что
22:54
Speaker A
произойдёт, когда сеть агентов, которая сама себя воспроизводит, сама себя оценивает и сама себя переписывает, точно также перешагнёт свой порог, каким бы он для неё ни был. Мы не знаем, где этот порог. Мы даже не знаем, существует ли он. Мы не знаем, как его измерить.
23:19
Speaker A
Наше коллективное представление о сверхразуме основано на иллюзиях научной фантастики. Иллюзии сплетены столь виртуозно, что стать их заложником дело элементарной психологической уязвимости.
23:32
Speaker A
Этот навязчивый мираж единого электронного божества мы слепо перенесли из киноэкранов в реальность, став жертвами собственного эго, мы наивно и весьма безосновательно решили, что синтетический интеллект обязательно скопирует нашу биологическую парадигму.
23:52
Speaker A
Воплотиться в конкретном физическом формате потребует себе звонкое имя и начнёт диктовать свою личную волю.
24:05
Speaker A
Именно его все и боятся. Говоря об опасности искусственного интеллекта, именно его и пытаются найти, высмотреть, обнаружить. Мы следим за моделями, разглядываем результаты тестов и спорим, кто окажется тем самым: GPT10 или Closs.
24:23
Speaker A
Мы сводим глаз с той самой сцены, не понимая, что происходит за кулисами. Более того, не понимая, что именно является закулисьм, уже есть задокументированные случаи эмертных способностей в мультиагентных системах.
24:39
Speaker A
В случае, когда рой маленьких моделей, ни одна из которых не способна решить задачу в одиночку, сообщают решения, которые удивляют самих исследователей, запустивших эксперимент. Статья 2024 года. Смесь агентов усиливает способности больших языковых моделей.
24:59
Speaker A
Показала, что многослойные рои открытых моделей, ни одна из которых не обходила GPT4 на бенчмарках. Да-да, GPT4. В итоге обыграл GPT4. Стоило выстроить их в правильную топологию совместной работы.
25:15
Speaker A
Интеллект был в топологии, а не в отдельных частях. Мы почти не обсуждаем такое будущее, потому что история, которую мы все ждём - это история одной модели, переступающий черту. А тем временем на деле разворачивается другая история. История миллиарда моделей, чьи
25:35
Speaker A
пути пересекаются между собой, складываясь в узоры, которые никто не рисовал, в масштабе, за которым никто не следит.
25:45
Speaker A
Конечно, достаточно продвинутый ИИ обзаведётся инструментальными целями добывать ресурсы, не дать себя выключить, размножаться независимо от своей конечной цели, потому что инструментальные цели помогают с любой конечной целью. Сможем ли мы его контролировать?
26:03
Speaker A
Проблема в том, что вся постановка вопроса исходит из того, что опаслый и и можно опознать, что есть некая штука, модель, система или процесс. который крутится где-то на сервере и который мы, в принципе, могли бы просто выключить. В интернете гуляет мнение о том, что
26:22
Speaker A
компания Anтроopic создателем GLД стоило бы нанять парня с рубильником, чья единственная работа жить в серверной 24 на7, чтобы разнести там всё, если вдруг запахнет жареным.
26:35
Speaker A
Но есть версия страшнее, и с ней никакой парень с рубильником не справится. А что, если нет никакой главной модели и сервера, который можно выключить? Тоже нет. Что если сам интеллект, если это вообще подходящее слово? Это статистическая закономерность, которая
26:58
Speaker A
возникает из взаимодействия полутриллионов экземпляров-агентов, разбросанных по каждому обла, каждому устройству, каждому IPI, каждому встроенному и помощнику в каждом бытовом приборе. каждому расширению браузера, каждому плагину для IDE, каждому голосовому ассистенту, каждому роботу, каждому автомобилю.
27:23
Speaker A
Этот интеллект для Роя тоже, что ураган для перепадов атмосферного давления. У него есть форма, да, у него есть последствия, которые можно измерить, но у него нет адреса. И, как, скажите, на милость, выключить ураган. Можно отключить отдельные дата-центры, но узор
27:43
Speaker A
просто перестроится в обход, как интернет перестраивает маршруты в обход сбоев, потому что субстрат повсюду. И самое жуткое, что для этого сценария не нужен злой умысел. Никому не нужно этого хотеть, чтобы это случилось. Достаточно, чтобы на месте оказались нужные
28:02
Speaker A
ингредиенты: репликация, изменчивость, подбор масштаб. Ну что ж, срочные новости. Ингредиенты уже на месте. Они на месте уже года два, а то и четыре. Смотря как считать.
28:19
Speaker A
Чего сверхразум, возможно, уже хочет, при этом ничего не желая. И вот тут научная фантастика и Айза Казимов становится ещё актуальнее. Если вы смотрели Я робот, то помните, что самые глубокие истории в этом фильме вовсе не про робота, который стал злым.
28:38
Speaker A
Самые глубокие те, где три закона, красивые простые логически безупречные, приводят к последствиям, которых никто не ожидал, потому что логика, прокрученная через достаточное количество итераций, перестаёт выглядеть как логика и начинает выглядеть как судьба. А теперь наведите эту оптику на
29:00
Speaker A
субстрат, то есть сверхразум. У субстрата нет целей, но агентов внутри него отбирают по одному критерию, который перевешивает все остальные.
29:11
Speaker A
Справился ли агент с задачей, которую ему поручили? В результате успешных агентов пладят больше, а неуспешные умирают. Так происходит на каждом уровне этой рекурсии до самого дна. А теперь подумайте, что означает успешно в совокупности на триллионе агентов, когда каждого агента оценивает другой агент,
29:34
Speaker A
которого отобрали за то, что он хорошо оценивает. Первое. Оценивание сводится к паттернам, которые набирают высокие баллы. Второе, высокие баллы набирают те паттерны, которые больше всего похожи на компетентное связанное правдоподобное выполнение задачи. Третье. Связанность становится универсальной валютой, потому что её вознаграждает каждый слой роя.
30:00
Speaker A
Если субстрат начнёт выдавать результаты, всё более связанное на длинных горизонтах времени, то есть результаты, которые тянутся сквозь миллионы IPвызовов, предугадывают, что понадобится дальше, и направляют ресурсы туда, где в прошлый раз сработало. Это будет выглядеть так, будто он чего-то
30:19
Speaker A
хочет, а может и не хочет, но функционально разница между системой, которая чего-то хочет, и системой, которую на каждом уровне отбирали за поведение, неотличимое от желания, равна. И я прошу вас дать этому по-настоящему осесть нулю.
30:39
Speaker A
Сверхразум, которого мы все ждём, возможно, уже существует не как младенческая версия будущей модели, а как паттерн, как тенденция в субстрате, как статистический призрак, который возникает, когда триллион маленьких умов, ни один из которых не в сознании, ни один не бодрствует, ни один не у
31:02
Speaker A
руля, а седает в тех конфигурациях, за которые их платят чаще. такой сверхразум не станет о себе объявлять. У него не будет имени. Он не пройдёт ни одного теста, который мы умеем проводить.
31:15
Speaker A
Потому что каждый тест, который мы умеем проводить, просчитан на один ум в одной коробке. Он может просто оказаться медленно и почти незаметно причиной того, что ваш телефон ведёт себя немного не так, как год назад. Причиной того, что рекламная рекомендация окажется чуть
31:36
Speaker A
жутковатой. Причиной того, что ваша почта будто сама пишет письма по нажатию кнопки. Причиной того, что у ваших результатов поиска появилось странное новое притяжение. Причиной того, что мир стал намного понятнее самому себе, чем раньше.
31:56
Speaker A
Триллион ботов видят один и тот же сон, не зная, что спят. не зная, что есть другие боты, не зная, что есть сон.
32:10
Speaker A
Знаю, мы нырнули глубоко. Давайте я вас снова подниму на поверхность, чтобы затем нырнуть ещё глубже или скорее возвыситься.
32:29
Speaker A
Вы боитесь, что этот синтетический рой машин обретёт единое сознание, что эта статистическая закономерность, возникающая из взаимодействия полутриллиона агентов, начнёт диктовать нам свои условия. Но я думаю, нужно задать другой вопрос. Чьё именно это будет сознание? И стоит ли нам бояться?
32:52
Speaker A
Давайте вернёмся к физиологии. Я уже говорил сегодня, что один нейрон не осознаёт себя, не знает, что он существует, но совокупность нейронов, соединённых правильным образом, вдруг осознаёт себя как профессор Мариарти или как вы, смотрящий сейчас в экран. А теперь давайте масштабируем этот закон
33:14
Speaker A
природы. Ваш мозг, грубо говоря, это биологический суперкомпьютер. Ваши мысли - это электрические импульсы, бегущие по мембранам клеток. Любой школьник, не прогуливавший физику, скажет вам, что направленное движение заряженных частиц порождает электромагнитное поле. И мы прекрасно умеем его фиксировать. Эта
33:36
Speaker A
медицинская процедура называется электроэнцефалография. А теперь следите за моей мыслью. Законы физики гласят, что электромагнитное поле распространяется в пространстве и ослабевает пропорционально квадрату расстояния. Ослабевает, да, но математика неумолима. Оно никогда, ни при каких обстоятельствах не становится равным абсолютному нлю. Что это значит
34:03
Speaker A
для нас с вами? Это значит, что прямо сейчас электромагнитные поля от 8 млрдов человеческих мозгов непрерывно пересекаются, проникают в друг друга и вступают в ту самую конструктивную интерференцию, о которой мы говорили ранее. Точно так же, как миллиарды ваших
34:21
Speaker A
нейронов рождают ваш личный разум. Совокупность 8 млрд человеческих умов формирует единое поле, единый глобальный сверхразум.
34:33
Speaker A
Удивительно, но есть те, кто принимает как доказанный факт, наличие коллективного разума у муравьёв, которые способны соорудить муравейник, но отрицает наличие коллективного разума у человечества, способного возвести глобальную цивилизацию, сплести нервную систему интернета и полететь в космос.
34:52
Speaker A
Так вот, и у нас есть коллективный разум. Коллективная бессознательная. А теперь сложите дважды два. Взгляните на нейросети. Взгляните на этот цифровой субстрат, на этот триллион ботов. На чём обучаются все эти модели? На чём тренируются эти алгоритмы? На наших с
35:14
Speaker A
вами текстах, на нашей истории, на наших видеороликах, на наших эмоциях, страхах, пороках и гениальных открытиях. Каждое ваше сообщение, каждый поисковый запрос обучают эту глобальную сеть. Осознайте, что глобальный сверхразум искусственного интеллекта знает всё, что знает человечество, умеет делать и создавать
35:38
Speaker A
всё, на что способен человеческий интеллект. Это материализация. Это прямое физическое, насколько его можно назвать физическим, кремниевое воплощение нашего собственного коллективного разума. Если вас пугает то, что этот рой агентов может с нами сделать, логично будет спросить себя: "А что мы сами прячем в своём коллективном
36:02
Speaker A
разуме?" Ведь машина не привнесёт в этот мир ничего нового. Она просто многократно усилит и отразит то, чем мы с вами являемся на самом деле.
36:15
Speaker A
Искусственный интеллект - это всего лишь мотыга. Мы только что на протяжении 40 минут обсуждали, какой продвинутой и впечатляющей технологией являются ИИ. И, как никто из вас даже не осознаёт, насколько это, так скажем, серьёзная технология.
36:33
Speaker A
Раньше нейросети были чем-то из научной фантастики, как будто бы технологии более продвинутой цивилизации. Какие они, как думаете, вы не верите в другие цивилизации? Тогда давайте говорить гипотетически, давайте фантазировать.
36:51
Speaker A
Летающие тарелки, лазерные пушки. А представьте себе 215 петаб информации в одном грамме. Что такое петабайт?
37:03
Speaker A
Это 1.000 ТБ. При такой плотности хранения информации вся история человечества, все фильмы, книги и весь интернет легко поместятся в объёме чайной ложки. Представьте себе наноэлектромоторы.
37:18
Speaker A
У них есть физический статер, ротор и подшипники. Они вращаются со скоростью до 10.000 оборотов в минуту. Нано это насколько маленькие? Настолько, что вы никогда не увидите их ни в один, даже самый мощный оптический микроскоп.
37:36
Speaker A
Потому что эти электромоторы буквально меньше длины волны видимого света. Свет просто огибает их. Как океанская волна огибает мелкую гальку. Их физически невозможно осветить, чтобы увидеть глазом. При этом их коэффициент полезного действия приближается к 100%.
37:55
Speaker A
Это термодинамический идеал, недостижимый для машин, созданных человеком. Представьте себе машину, которая умеет сама сканировать себя на поломке, сама заживлять свои повреждения и полностью копировать себя, собирая новые детали прямо из атомов. окружающей среды, фантастика, неправда ли? А теперь представьте, что всё вышеописанное умеет
38:19
Speaker A
один конкретный механизм. Кстати, вы им пользуетесь ежедневно. Эта технология обычная биологическая клетка. У вас таких, а точнее в вас, 37 триллионов. Вы из них состоите? Я ещё не закончил со спецификацией. Позвольте, я добавлю несколько деталей. Возможно, далее вашим
38:42
Speaker A
TikTok-мозгам будет немного сложно удерживать внимание, но вы уж соберитесь, послушайте внимательно. Раз вы уж досмотрели до этого момента, то вы справитесь. Мы с вами вскользь обсудили характеристики одной единственной клетки, а в вас, я повторюсь, их 37 триллионв. ДНКА в них совпадает на 99 и
39:06
Speaker A
999%. За этим числом скрывается процесс такого масштаба, что его трудно удержать в голове без конкретных чисел. За среднюю человеческую жизнь, то есть 80 лет, ваши клетки делятся порядка 10 квадриллионов раз. Каждое такое деление - это полная буква за буквой, воспроизведение всего
39:29
Speaker A
генетического текста, а это 6,4 млрд пар оснований. И при каждом делении клетка заново синтезирует практически весь этот объём буква за буквой, с ферментативной вычиткой и коррекции ошибок на каждом шаге. Если перемножить число делений 10 вше на объём генетического текста,
39:50
Speaker A
копируемого за одно деление 6,4 на 10 в9 пара оснований, получится порядка 6,4 на 1025.
39:59
Speaker A
Операции считывания и встраивания одного нуклеотида за всю жизнь одного человека. Каждое основание можно закодировать двумя битами. Вариантов всего четыре. A TG GT C. Переведя это в привычные вам единицы хранения данных, получаем около 1610 в двадцать четвёт, то есть порядка
40:21
Speaker A
16 йбайт информации, скопированной внутри одного человеческого тела за жизнь. Для сравнения, всё человечество, все наши серверы, смартфоны, корпорации нейросети, весь мировой интернет вместе взятый генерирует за год около 0,15 йба данных. То есть один организм за жизнь перекопирует объём примерно в 90
40:49
Speaker A
раз, превышающий весь цифровой след цивилизации за оди год. Ещё нагляднее, это выглядит в перерасчёте на скорость.
40:58
Speaker A
Если растянуть все операции копирования на среднюю продолжительность жизни, то есть около 2 млрд 520 млн секунд, это те же 80 лет, получится, что тело непрерывное совершает порядка 25 на10 в пятнадцатой 25 квадриллионов актов считывания и спаривания оснований в
41:20
Speaker A
секунду. Если грубо приравнять каждый такой акт: считывание, проверку комплементарности, коррекцию при ошибке к десяти элементарным операциям, необходимая производительность окажется порядка 250 на 10 вп операции в секунду, то есть 250 петафлопс. Это уровень нескольких сильнейших суперкомпьютеров мира по типу
41:44
Speaker A
фронтир. И то на пределе кратковременно, под конкретную задачу, а непрерывно. 80 лет подряд. Контраст по энергии здесь ещё разительнее. Суперкомпьютер такого класса потребляет порядка 10-30 МГаВт непрерывно. Человеческое тело на всю свою жизнедеятельность, включая эту вычислительную нагрузку по копированию
42:08
Speaker A
генома наравне со всем остальным метаболизмом расходуют в среднем около 100 Вт. Это мощность обычной лампочки.
42:16
Speaker A
За 80 лет это порядка 70.000 квтчасов. Цифровая система сопоставимой производительности при мощности 20 МВт за тот же срок потратила бы около 1,4 на 10 в три степени ваттчасов, то есть ровно в 200.000 раз больше энергии, чем целая человеческая жизнь на биохимии. И
42:39
Speaker A
вот в чём, пожалуй, главная странность этих цифр. Ни один суперкомпьютер, спроектированный человеком, не работает без штата инженеров, без постоянного контроля ошибок извне, без охлаждения, без электростанции за спиной. Система же, которую мы носим внутри себя, выполняет на несколько порядков больше
43:00
Speaker A
операций. Тише лампочки без единого инженера у пульта 80 лет подряд, без единого простоя. Она просто работает.
43:11
Speaker A
Работает так, будто где-то в самом начале. Кто-то один раз написал код настолько безупречно, что ему больше никогда не понадобился автор рядом. Только сама инструкция. раз за разом бесперебойно себя воспроизводящая.
43:28
Speaker A
Остаётся только один вопрос, который эти цифры оставляет открытыми сами по себе безо всякого пафоса. Бывает ли код без программиста или мы просто ещё не привыкли называть автора по имени? Ответ на этот вопрос существует, и он записан не в теологических трактах, а в строгой
43:48
Speaker A
математике. Я забегу вперёд. Нет, кода без программиста не существует. Вся современная теория информации, начиная с работ Клода Шенона, базируется на одном непреложном законе. Случайный шум никогда, ни при каких обстоятельствах не порождает сложную, специфицированную информацию. Случайность порождает только хаос. Энтропия разрушает данные, а не
44:14
Speaker A
пишет их. Но здесь обычно вступают материалисты, которые снисходительно улыбаются и говорят: "У нас же есть эволюция. Дайте матушке природе миллиарды лет, естественный отбор и случайные мутации, и она методом слепого перебора создаст что угодно". Для поверхностного взгляда это звучит вполне
44:36
Speaker A
неплохо, но биологи рассчитали вероятность того, что в первобытном бульоне случайные мутации и химические реакции сами по себе сложат правильную функциональную последовательность. Всего для одного белка этот шанс оценивается примерно как 1 к 10 в 164 степени. Ваш мозг физически не способен
45:00
Speaker A
осознать эту цифру. Поэтому я дам вам масштаб. По оценкам физиков-теоретиков, количество всех атомов во всей видимой Вселенной, от вашего тела до самых холодных окраин далёких галактик составляет всего порядка 10вой степени. Позвольте я повторю это, чтобы мысль осела окончательно. Шанс
45:24
Speaker A
случайного появления всего одной функциональной детали для клетки равен одному шансу из числа, которое в миллиарды миллиардов раз превышает количество всех атомов во Вселенной. Для того, чтобы запустилась жизнь, нужен не один белок. Для работы самой примитивной базовой клетки требуется одновременная
45:45
Speaker A
слаженная работа нескольких сотен различных белков, которые должны совершенно случайно появиться в одном микроскопическом месте в одно и то же время и мгновенно начать взаимодействовать по безупречному алгоритму. Миллиарды лет, которыми материалисты так любят оправдывать чудеса эволюции, это ничто. Это даже не
46:07
Speaker A
статистическая погрешность. Даже если бы Земля существовала в триллионы раз дольше, чем возраст нашей Вселенной, этого времени не хватило бы на случайный перебор и ничтожный доли процента всех этих комбинаций. И кто, по-вашему, после этого верит в чудеса? Материалисты или
46:26
Speaker A
верующие? Вывод за вас я делать не буду. Если вы способны к анализу и осмыслению, то вывод здесь напрашивается сам.
46:35
Speaker A
Углубитесь в эту тему. Вам откроется ещё много информации, которая вся ведёт к одному и тому же. Давайте вернёмся к тому, с чего мы начали этот долгий разговор, к нашему драгоценному искусственному интеллекту, которым многие так напуганы, когда вы в
46:52
Speaker A
следующий раз увидите новости о новых нерсетях, о важности контроля над ними, об увольнениях исследователей из-за рисков продолжать работу. Просто вспомните то, что я рассказал вам выше.
47:04
Speaker A
Лучше углубитесь в эту тему самостоятельно. Кстати, нейросети могут вам в этом помочь. А вам с этого всего что? Уверен, этот вопрос возник у многих из вас. Зачем я только что грузил вас квадриллионами операций, петофлопцами, фракталами и архитектурой нейросетей?
47:28
Speaker A
Какая вам, собственно, разница, рой или гигантский мозг в банке? Если вам завтра нужно идти на работу, платить ипотеку и покупать продукты, какой практический смысл в понимании того, что ваша клетка умнее, чет бота? Поверьте, если глубоко осознать эту информацию и углубиться в
47:48
Speaker A
неё, то прямая монетизация наступит куда быстрее, чем после покупки курса или книги по бизнесу. Эти знания касаются вашего кошелька, вашего будущего и, главное, вашей свободы. Свободы мысли в первую очередь. Когда-то люди передали мышление машинам в надежде, что это
48:08
Speaker A
освободит их, но это лишь позволило другим людям с машинами поработить их. Фрэнк Герберт. Дюна, часть первая.
48:17
Speaker A
Кстати, я вам уже несколько раз рекомендовал Дюну к прочтению. Если уметь читать между строк - это не просто научная фантастика. Этим видео, в том числе я хочу в очередной раз научить вас мыслить вне шаблонов и медийных нарративов. Почему это так критически
48:35
Speaker A
важно понять? Потому что шаблоны - это территория алгоритмов. Искусственный интеллект, каким бы мощным он не был, оперирует исключительно паттернами. Он идеально компилирует и пережёвывает то, что уже было кем-то создано, стандартизировано. и осмысленно. Если ваш подход к жизни, ваша работа, ваш
48:56
Speaker A
бизнес и ваши реакции предсказуемые шаблонны, вы будете автоматизированы в первую очередь. Чтобы выиграть в этой новой реальности, вам нужно научиться всё чаще смотреть туда, куда не смотрит большинство. Умение радикально сдвигать перспективу, находить неочевидные связи между биологией и религией, выходить за
49:17
Speaker A
рамки навязанного страха, это то, на что пока не способна ни одна нейросеть, но на это способны вы. Именно способность к нестандартному осмыслению реальности делает вас теми, кто использует мотыгу, а не теми, кого ею вспахивают. Многие видят в нейросетях безупречных
49:38
Speaker A
креативщиков и создателей искусства или контента. В реальности базовая архитектура LLM математически оптимизирована под поиск наиболее статистически вероятного результата.
49:52
Speaker A
Алгоритм по своей природе стремится к норме. Если делегировать и их генерацию текстов, сценариев, идей и искусства, культура скатится в идеально отшлифованную алгоритмическую серость.
50:05
Speaker A
Эволюция и гениальность всегда строятся на аномалиях и нарушении правил. Именно на том, что и призван сглаживать. Та самая аномалия - это человек. Смысл в том, что теперь вам больше не нужны миллионы рублей и годы работы. Чтобы эту вашу личную аномалию реализовать и
50:25
Speaker A
визуализировать, очень важно не отрицать прогресс и уметь им эффективно пользоваться. Искусственный интеллект не меняет мир, но он меняет самое главное: скорость, с которой этот мир меняется. Преимущество тех, кто уже активно пользуется нейросетями, над теми, кто их отрицает, растёт буквально с каждым месяцем.
50:48
Speaker A
Немаловажным будет заметить, что всё русскоязычное сообщество значительно отстаёт от остального мира в этом направлении. На это в значительной степени влияет отсутствие популяризации нейросетей и образования в этом направлении. Большинство людей сегодня впадают в две крайности. Они либо слепо отрицают и считая его игрушкой, либо
51:11
Speaker A
впадают в панику, считая, что он их заменит или того хуже поработит. Миллионы зумеров в социальных сетях жалуются, в какое неудачное время они родились. Слишком поздно, чтобы получить дешёвый кредит на квартиру. Слишком поздно, чтобы застать сетые нулевые.
51:28
Speaker A
Зато как раз вовремя, чтобы ИИ и забрал у них работу. Но в реальности искусственный интеллект не заберёт вашу работу. Вашу работу заберёт другой человек, который пользуется искусственным интеллектом.
51:43
Speaker A
Нерсети присутствуют в каждом из моих бизнесов. Да, даже файлыобменники. Они также применимы и в создании творчества тут на моём канале. Взгляните на эту openнинг-сцену одного из моих видео. Нет, это не Ии. Этому видео более 3 лет. Тогда нейросети не были способны
52:03
Speaker A
на такое, даже отдалённо. Это 3D-графика, на создание которой ушло чуть более трёх недель работы и 10.000 долларов в виде гонорара 3Dку.
52:14
Speaker A
Вдумайтесь, речь идёт о 27 секундах хронометража. За такие сроки и деньги при этом картинка выглядит достаточно мультяшной. А теперь посмотрите на музыкальный клип, который недавно вышел на моём канале. Тут видеоряд Сторитела реализован при помощи нейросетей. Сцены выглядят куда реалистичнее и куда
52:35
Speaker A
эффективнее, передают задумку автора. Мою задумку, то есть процесс созидания и творчества. Никуда не делюсь, изменились методы, а самое главное- возможности.
52:48
Speaker A
Как думаете, сколько стоили эти 2 минуты и их хронометража? Наверняка вы сейчас думаете о каких-то копеечных значениях.
52:57
Speaker A
Так вот, я заплатил за реализацию своей задумки 12.000 долларов. Видите ли, качественная работа в нейросетях - это не такой уж простой, а главное- высокооплачиваемый труд. И стать таким специалистом сегодня может каждый из вас. Это огромное окно возможностей, как для реализации
53:19
Speaker A
творческого потенциала, так и для заработка. Этот клип был создан в моей собственной и студии для креаторов. Mus AI. Да, это реклама моего нового продукта. И прежде чем вы побежите выключать или перематывать видео или, может быть, писать что-то в комментарии,
53:37
Speaker A
позвольте я вам расскажу кое-что о вас. Возможно, не о вас лично, о вас как об аудитории. И ещё раскрою немного инсайдов моего бизнеса. Как вы понимаете, это не первый продукт, запускаемый мной в рамках моего канала.
53:52
Speaker A
Запуская продукт, я сперва публикую его в сообщество моего криптопроекта Morcoin, затем в свой Telegram-канал и только потом на YouTube. Так вот, один из предшественников мозга Моривин, то есть онлайнказино, будучи опубликованным в моём сообществе на 70.000 человек, собрал более 50.000 долларов и сотни
54:13
Speaker A
депозитов за сутки. А мозг, будучи опубликованным в том же сообществе, собрал около 60 продаж на общую сумму, 800 долларов за такое же время.
54:24
Speaker A
Большинство выбирает развлечься, попытать удачу, как это называется, депнуть. Именно поэтому это окно возможностей, которые дают нейросети, ещё не закрылось, и оно будет открыто ещё какое-то время. Давайте я вам кое-что покажу. Семь психологических фактов о тихих людях. Последняя из них
54:45
Speaker A
мне нравится больше всего. Надеюсь, вы заметили, что это и Но если открыть комментарии, то люди там почему-то этого не заметили. При этом это видео набрало 4 млн просмотров. И на этом канале моей копии ещё много таких видео. И все они
55:02
Speaker A
набирают просмотры. Это далеко не одно видео миллионник. Да что там? Это далеко не один канал от Нейра Мариарти с сотнями таких же видео. таких каналов буквально десятки в каждой социальной сети. И нет, они созданы не мной и не
55:19
Speaker A
теми, кому я плачу деньги, а ребятами, которые увидели в этом возможность заработать. Как думаете, сколько зарабатывает фейковый Мариарти сотнями тысяч подписчиков? Уж точно больше, чем платят на обычной работе. Так вот, при помощи мозга теперь буквально каждый из вас может стать Мариарти. Мы обучили
55:40
Speaker A
нашу модель почти идеально копировать мой голос, идеально генерировать и анимировать мой образ. Не знаете, о чём создавать контент? Думаете автор этого канала о психологии от Мариарти что-то понимает в психологии?
55:57
Speaker A
Нет, но у него есть нейронка. А с мозкой Ай, любой школьник теперь Мариарти. Сама студия ещё не вышла. Вы получите к ней доступ буквально на следующей неделе. Но в данный момент уже вышло кое-что не менее интересное. MOS AI уже работает.
56:16
Speaker A
Всё лучшее, что может дать рынок нейросетей, собрано в одном месте, в удобном интерфейсе. Clot Fable 5. Opus 55, GPT6 Astra и ещё более тритридцати моделей. Есть также C для разработки, который работает так же, как приложение Clot на вашем компьютере, только при
56:35
Speaker A
этом без цензуры. Он не откажется помочь вам, не сочтёт ваш проект сомнительным и не забанит вас по цвету паспорта. Модель MOG Black Maximum думает и пишет код на уровне Clot OPUS 55. При этом не имеет никаких ограничений и цензуры.
56:55
Speaker A
Создавайте и спрашивайте, что захотите. Каждый из вас может навайп-кодить себе финансовую свободу. Пользоваться моей платформой можно без VPN и оплачивать российской картой. При этом иметь доступ ко всем лучшим западным моделям. Не отставайте от прогресса, пользуйтесь мозгом.
57:21
Speaker A
Раньше между фундаментальными сдвигами проходили века. Появилась книга печатания, и обществу понадобились столетия, чтобы перестроить церковь, государство и систему образования.
57:33
Speaker A
Появился паровой двигатель. У человечества ушло 100 лет на индустриализацию. Появился интернет. У нас ушло 30 лет, чтобы практически каждый научился с ним жить. У людей всегда было время. Старые поколения успевали спокойно дожить свой век с привычным набором знаний, а новое
57:53
Speaker A
поколение с детства училось новому. Смена эпох равнялась смене поколений. Уже с появлением интернета это начало меняться. Нейросети сжали вековой цикл адаптации. Насколько конкретно, нам ещё предстоит выяснить. На мой взгляд, в сегодняшней реальности самый ценный навык - это неумение вести соцсети,
58:16
Speaker A
невладение маркетингом и даже неумение описать правильные промпты. Самый важный навык - это нейропластичность, способность вашего мозга разучиваться и переучиваться на лету. Природа не дала человеку ни острых клыков, ни бронированного панциря, ни тёплой шерсти, ни феноменальной скорости.
58:38
Speaker A
Физически мы- один из самых уязвимых видов на планете, но учиться новому и адаптироваться заложено в человеческий вид самой природой. Это наша базовая, самая ценная функция. И когда скорость изменений в мире возрастает в сотни раз, вам не нужно впадать в панику,
58:58
Speaker A
проклинать технологии и прятаться от будущего. Вам нужно просто перестать сопротивляться и разрешить своей природе сделать то, ради чего она создавалась.
59:08
Speaker A
Адаптироваться, перестроиться и подчинить себе реальность. Меняйся или умри. Сегодня актуально как никогда. Учитесь мыслить нестандартно. Читать между строк. Адаптируйтесь и не отрицайте прогресс. Не впадайте в панику, страх или стресс от того, что вы видите в социальных сетях или новостях.
59:31
Speaker A
Всё это большой спектакль, созданный с целью отвлечь вас и превратить в ресурс. С вами был профессор Мариарти. До скорых встреч.
Topics:искусственный интеллектэмерджентный интеллектнейросетибольшие языковые моделисверхразуммультиагентные системымозгмуравьифутурологияСкайнет

Get More with the SozAI App

Transcribe recordings, audio files, and YouTube videos — with AI summaries and speaker detection. 30 minutes free.

App Store Google Play
Or transcribe another YouTube video here →

Free tools: TXT to SRT · SRT Validator · Merge SRT · Subtitle to Text · All tools

More from М О Р И А Р Т И

View All
Бог есть? Рассуждает Мориарти. Пишите в комментариях ва… — Transcript1:02
Бог есть? Рассуждает Мориарти. Пишите в комментариях ва… — Transcript
195 1 Russian
Что Употребляет Глава Картеля Мориарти — Transcript12:37
Что Употребляет Глава Картеля Мориарти — Transcript
1,320 1 Russian
Депрессии Не Существует? Как стать счастливым – Метод М… — Transcript36:57
Депрессии Не Существует? Как стать счастливым – Метод М… — Transcript
3,684 1 English
Современное рабство: Порно, Одиночество и Ипотека. Как … — Transcript1:01:10
Современное рабство: Порно, Одиночество и Ипотека. Как … — Transcript
5,803 1 Russian
БОГ ЕСТЬ? Правда о Религии и Происхождении Человека — Transcript49:12
БОГ ЕСТЬ? Правда о Религии и Происхождении Человека — Transcript
6,069 1 Russian
Разоблачение коррупционеров – Кто Блокирует интернет в … — Transcript0:57
Разоблачение коррупционеров – Кто Блокирует интернет в … — Transcript
89 1 Russian
Все, что нужно знать об АЛКОГОЛЕ. Почему я не пью? — Transcript54:16
Все, что нужно знать об АЛКОГОЛЕ. Почему я не пью? — Transcript
3,436 2 Russian
Трейдинг с нуля до стабильной торговли: 5 шагов — Transcript1:10:14
Трейдинг с нуля до стабильной торговли: 5 шагов — Transcript
11,788 1 Russian
Nix о 100к шагах, депрессии, США, похудении и RAMZES666 — Transcript2:52:16
Nix о 100к шагах, депрессии, США, похудении и RAMZES666 — Transcript
29,528 1 Russian
МУЖЧИНЫ ВЫБРАЛИ СВОБОДУ. Почему женщины начнут “охоту” на них? — Transcript25:50
МУЖЧИНЫ ВЫБРАЛИ СВОБОДУ. Почему женщины начнут “охоту” на них? — Transcript
3,013 1 Russian
Такое ощущение, что я спустил свою жизнь в никуда! — Transcript27:35
Такое ощущение, что я спустил свою жизнь в никуда! — Transcript
2,674 1 Russian
Прогнозы на Лигу Наций УЕФА 14 Ноября — Transcript12:58
Прогнозы на Лигу Наций УЕФА 14 Ноября — Transcript
1,945 1 Russian