🤖 Генеративный ИИ: Как это работает? Лекция в Королевском Университете с Миреллой Лапатой

Подробнее о видео

Чем генеративный ИИ отличается от «обычного» искусственного интеллекта?
Может ли генеративный ИИ создать что-то действительно уникальное, или он просто комбинирует существующие данные?
Как нейросети «учатся» создавать текст или изображения? Это похоже на обучение человека?
Как работает модель BART, о которой упоминалось в лекции?
Почему генерация текста требует так много энергии? Можно ли это оптимизировать?
Что такое «тест Тьюринга» и как он связан с современными ИИ-моделями?
Почему Bard ошибся с информацией о телескопе Джеймса Уэбба? Как ИИ проверяет факты?
Как ИИ решает этические дилеммы (например, сравнение диктаторов)? Он действительно нейтрален?
Можно ли доверять ИИ в написании кода или научных статей?
Может ли генеративный ИИ создавать вредоносный контент (фейки, дезинформацию)? Как это предотвратить?
Почему ИИ иногда выдает предвзятые ответы? Это ошибка разработчиков или данных?
Кто несет ответственность, если ИИ совершит ошибку (например, в медицинском диагнозе)?
Какие профессии исчезнут первыми из-за генеративного ИИ?
Стоит ли учиться программировать, если ИИ уже пишет код?
Как подготовиться к изменениям на рынке труда из-за внедрения ИИ?
Какие инструменты на основе генеративного ИИ можно попробовать уже сейчас?
Как ИИ может помочь в повседневной жизни (написание писем, обучение, творчество)?
Может ли генеративный ИИ заменить художников или писателей?
Правда ли, что ChatGPT «думает» как человек?
Чем генеративный ИИ лучше традиционных алгоритмов?
Почему ИИ не может решить простые логические задачи, но пишет сложные тексты?
Есть ли экологичные альтернативы энергоемким ИИ-моделям?
Сколько стоит обучение одной модели вроде GPT-4?
Приветствуем на лекции по генеративному искусственному интеллекту!
В этом видео эксперт в области обработки естественного языка (NLP) Мирелла Лапата простым языком объясняет:
🔹 Что такое генеративный ИИ и как он создает текст, код, изображения и даже видео?
🔹 Реальные примеры: от ChatGPT до телескопа Джеймса Уэбба и "промахов" нейросетей.
🔹 Энергопотребление ИИ: почему один запрос к Bard = 100 поисковых запросов Google?
🔹 Тест Тьюринга, этика ИИ и профессии будущего: что ждет человечество?

👉 В конце лекции вы поймете, как нейросети генерируют контент, развеете мифы о "магическом" ИИ и узнаете, какие сферы жизни изменятся уже завтра.

Содержание лекции:
Введение в генеративный ИИ
Как ИИ создает текст? Примеры с NLP
Тест Тьюринга и кейс с Bard vs астрофизиком
Почему ИИ требует столько энергии?
300 млн рабочих мест под угрозой? Прогнозы Goldman Sachs
Этические дилеммы: может ли ИИ быть объективным?

#ИИ #ГенеративныйИИ #Нейросети #ИскусственныйИнтеллект #НЛП #ChatGPT #ТехнологииБудущего #МиреллаЛапата #Образование #Наука #Нейросети #ЭтикаИИ