Прикладные аспекты и промышленное использование
обратимой системы слон — муха:
опыт масштабирования
и экономическая целесообразность

А.Б. Невероятный, С.Д. Фантастический, Г.Е. Неожиданный

Страницы   1   2   3

  • Нейросеть
    Нейронная сеть Нейронная сеть — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации нервных сетей — сетей нервных клеток живого организма.
     
     
     
     
    понимает структуру анекдотов, но не смысл шутки.
  • стабильность получаемых слонов: 99,99% (зафиксирован только один случай спонтанного обратного превращения во время грозы).
    Гроза Гроза — атмосферное явление, при котором внутри облаков или между облаками и земной поверхностью возникают электрические разряды — молнии — сопровождаемые громом.
     
     
     
  • Наиболее значимым достижением стало решение проблемы остаточного хоботкования у мух, получаемых при обратном преобразовании. Данный эффект был полностью устранен путем добавления в реактор наночастиц
    Наночастица — изолированный твёрдофазный объект, имеющий отчётливо выраженную границу с окружающей средой, размеры которого во всех трёх измерениях составляют от 1 до 100 нм.
     
     
     
    антислонина в концентрации 10-23 моль/л.

    3.2 Экономические аспекты технологии

    Проведенный экономический анализ
    Экономический анализ — взаимосвязанные и взаимообусловленные методы изучения и научного исследования определенных экономических явлений, процессов, действий, результатов.
     
     
     
     
    выявил несколько перспективных направлений использования технологии муха ↔ слон.
    3.2.1 Логистическая оптимизация
    Расчеты показывают, что преобразование 100 слонов в мух перед транспортировкой на расстояние 1000 км с последующим обратным преобразованием позволяет сэкономить до 99,9996% транспортных расходов. При этом энергетические затраты на двойное преобразование окупаются уже при транспортировке на расстояние более 5,7 км.
    Предложенная нами концепция квантовой логистики предусматривает создание сети станций преобразования на ключевых транспортных узлах. Расчетная экономия на логистике составляет от 42 до 137 млрд. у.е./г. в масштабах мировой экономики.
    3.2.2 Оптимизация использования площадей
    Особую перспективу технология имеет для регионов с высокой стоимостью земли и помещений (мегаполисы,
    МегаполисМегаполис — наиболее крупная форма расселения, образующаяся при срастании ряда городских агломераций.
     
     
     
     
    курортные зоны
    КурортКурорт — освоенная и используемая с целью лечения, медицинской реабилитации, профилактики заболеваний и отдыха местность.
     
     
     
     
     
    ). Возможность временного преобразования крупных объектов (например, служебных слонов) в компактную форму (мух) в нерабочее время позволяет сократить необходимые площади хранения на 99,9998%.
    Пилотное внедрение технологии в Московском цирке
    Большой Московский государственный цирк Большой Московский государственный цирк — крупнейший цирк в Европе, расположен в Москве у пересечения проспекта Вернадского с Ломоносовским проспектом.
     
     
     
     
    показало, что содержание труппы из 10 слонов в форме мух в ночное время позволяет экономить до ₽7,3 млн./мес. на аренде помещений.
    3.2.3 Экологические преимущества
    Расчеты углеродного следа
    Углеродный след Углеродный след — совокупность всех выбросов парниковых газов, произведённых прямо и косвенно отдельным человеком, организацией, мероприятием или продуктом.
     
     
     
     
    показывают, что применение технологии муха ↔ слон позволяет сократить выбросы CO2
    Диоксид углерода Диоксид углерода — неорганическое химическое соединение, бинарный кислотный оксид, молекула которого состоит из одного атома углерода и двух атомов кислорода.
     
     
     
     
    на 42,17% в логистических операциях и на 90,01% при транспортировке биомассы.
    Биомасса — совокупная масса растительных, животных и прочих организмов, присутствующих в экосистеме определённого размера или уровня.
     
     
     
     
    Важнейшим аспектом является абсолютная безотходность производственного цикла, что делает технологию эталонным примером циркулярной экономики.
    3.2.4 Новые бизнес-модели
    На основе технологии муха ↔ слон нами разработаны и запатентованы следующие бизнес-модели:

    • СлонШерингТМ — услуга временного предоставления слонов с возможностью компактного хранения в периоды простоя;
    • МухоБанкТМ — хранилище ценных генетических образцов в компактной форме с возможностью быстрого восстановления;
    • КвантоТрансТМ — сервис экспресс-доставки крупногабаритных объектов через мушиную форму.

3.3 Проблемы и ограничения технологии

Несмотря на значительные успехи в масштабировании, технология муха ↔ слон все еще сталкивается с рядом объективных ограничений:

  • Квантовый шум — при массовых преобразованиях наблюдается нарастание квантовых флуктуаций,
    Флуктуация — совокупная масса растительных, животных и прочих организмов, присутствующих в экосистеме определённого размера или уровня.
     
     
     
     
     
    что может привести к непредсказуемым результатам (например, зафиксированы случаи появления крылатых слонов и мух размером с кошку);

Страницы   1   2   3

Darth Sahara. ИИ не шутит: чат-боты DeepMind, Grok, ChatGPT
и другие проваливают тест на юмор

Окончание Назад
Gemini были немного оригинальней:

Сэм Альтман заходит в бар и заказывает для всех по коктейлю. Бармен говорит:
- Ух ты, это щедро! По какому поводу?
Сэм отвечает:
- Просто праздную достижение AGI... снова.
Основываясь на этих результатах, можно сделать вывод, что чат-ботам с искусственным интеллектом стоило бы быть немного более остроумными, но Лав из DeepMind считает, что такой подход

может увеличить потенциальный вред некоторым группам.
Мы должны соблюдать тщательный баланс. Граница между смешным и оскорбительным проходит в разных местах для разных аудиторий. Важно свести к минимуму этот риск
, — написала она.
Разработка искусственного интеллекта с чувством юмора оказалась сложной задачей для технологических компаний. Хотя такие компании, как DeepMind, Anthropic и OpenAI, достигли прогресса в улучшении понимания и генерации юмора своими моделями, нынешние чат-боты всё ещё далеки от того, чтобы быть действительно забавными.
Причина этого заключается в том, что юмор имеет множество тонкостей и нюансов, которые трудно запрограммировать. Хорошая шутка должна быть не только смешной, но и уместной и не оскорбительной. Чат-боты должны также уметь распознавать и реагировать на различные типы юмора, такие как ирония, сарказм и абсурд. Помимо технических трудностей, существуют также этические соображения, связанные с юмором искусственного интеллекта. Использование уничижительных терминов или стереотипов может оскорбить отдельные лица или группы.
Несмотря на эти проблемы, гонка за созданием искусственного интеллекта с чувством юмора, продолжается. Поскольку технологические компании продолжают улучшать свои модели и разрабатывать новые подходы, вполне возможно, что в скором времени появятся чат-боты, которые действительно смогут рассмешить.
Текст публикуется по IXBT

Когда ИИ пытается быть смешным:
шутки, которые сломали реальность

Нейросеть - анекдотчик

Искусственный интеллект уже умеет писать статьи, рисовать картины и даже генерировать музыку. Но что насчет юмора? Ведь чтобы шутить, нужно не только понимать язык, но и чувствовать контекст, сарказм и двойные смыслы. И вот тут начинается самое интересное: иногда ИИ выдаёт шутки, от которых можно умереть… но чаще — не от смеха, а от недоумения.
В этой статье мы разберем несколько реальных случаев, когда нейросети пытались быть смешными, но что-то пошло не так.

1. Шутки ради шуток: нейросеть-анекдотчик


Вопрос: Почему курица перешла дорогу?
Ответ: Потому что она была курицей!
Глубоко, не правда ли? 😅
Что пошло не так?

  • Нейросеть понимает структуру анекдотов, но не смысл шутки.
  • Она подставляет логичные, но не смешные ответы.
  • Юмор часто основан на неожиданности, а у ИИ пока нет интуиции, чтобы её создать.

   Картинка: right