Доклад Джеффри Хинтона о сущности Понимания и Смысла / Конспект
Что такое настоящее Понимание и почему современные нейросети на самом деле понимают смысл? 00:00:07 Необходимость научного консенсуса об 'Понимании' 00:00:51 Две парадигмы ИИ: Логическая против Биологической 00:01:42 Переход к Биологически Вдохновленному Подходу (2012) 00:02:39 Доминирование Нейронных Сетей и Скептицизм Лингвистов 00:03:20 Критика Хомского и Отторжение Обучения Языку Нейросетями 00:04:17 Теории Значения Слов: Символизм против Семантических Признаков 00:05:10 Психологический Взгляд на Значение и Ранняя Модель 1985 Года 00:05:59 Принцип Работы Ранней Модели и Ее Эволюция 00:06:43 Развитие Векторных Представлений и Появление Трансформеров 00:07:28 Аналогия Понимания: Слова как Тысячемерные Блоки Lego 00:08:37 Механизм Взаимодействия Слов: Рукопожатия в Трансформерах 00:09:31 Деформация Слов и Формирование Структуры Понимания 00:10:23 Понимание как Структура Взаимодействующих Слов 00:11:24 Критика LLM: Автозаполнение и Галлюцинации как Аргументы Скептиков 00:12:33 Конфабуляции, Обмен Знаниями и Превосходство Цифрового Обучения Конспект сделан с доклада - https://www.youtube.com/watch?v=6fvXWG9Auyg Джеффри Хинтон, один из "крестных отцов" глубокого обучения озвучил свое видение сущности "понимания" и того, как оно проявляется в работе больших языковых моделей (LLM). В этом докладе он призывает научное сообщество срочно выработать единое определение "понимания", чтобы двигаться дальше в развитии ответственного ИИ. Мы разбираем ключевой сдвиг в истории ИИ: от логики и символов к биологически вдохновленным нейронным сетям, который произошел в 2012 году. Хинтон объясняет, почему скептики ошибались, считая, что нейросети никогда не смогут освоить язык, и как его ранние модели 1985 года заложили основу для современных эмбеддингов. Узнайте, почему Хинтон сравнивает слова с тысячемерными блоками Lego и как механизм "рукопожатий" (внимание в Трансформерах) формирует то, что мы называем смыслом. Это не просто обзор истории ИИ, это фундаментальный взгляд на то, как мы моделируем реальность. В этом выпуске: * Почему научный консенсус по "пониманию" критически важен для будущего ИИ. * Переход от символьного ИИ (рассуждение первично) к нейронным сетям (обучение первично). * Критика Хинтоном лингвистических теорий, отрицающих способность нейросетей изучать язык. * Аналогия "тысячемерных блоков Lego" для объяснения векторных представлений слов. * Как деформация слов и механизм "рукопожатий" создают контекстуальное понимание. Понравился разбор? Поддержите нас лайком, чтобы это видео увидело больше людей, и напишите в комментариях, как вы сами определяете "понимание"! #ДжеффриХинтон #ИскусственныйИнтеллект #LLM #ГлубокоеОбучение #ПониманиеИИ #Трансформеры #НейронныеСети #БудущееИИ
Что такое настоящее Понимание и почему современные нейросети на самом деле понимают смысл? 00:00:07 Необходимость научного консенсуса об 'Понимании' 00:00:51 Две парадигмы ИИ: Логическая против Биологической 00:01:42 Переход к Биологически Вдохновленному Подходу (2012) 00:02:39 Доминирование Нейронных Сетей и Скептицизм Лингвистов 00:03:20 Критика Хомского и Отторжение Обучения Языку Нейросетями 00:04:17 Теории Значения Слов: Символизм против Семантических Признаков 00:05:10 Психологический Взгляд на Значение и Ранняя Модель 1985 Года 00:05:59 Принцип Работы Ранней Модели и Ее Эволюция 00:06:43 Развитие Векторных Представлений и Появление Трансформеров 00:07:28 Аналогия Понимания: Слова как Тысячемерные Блоки Lego 00:08:37 Механизм Взаимодействия Слов: Рукопожатия в Трансформерах 00:09:31 Деформация Слов и Формирование Структуры Понимания 00:10:23 Понимание как Структура Взаимодействующих Слов 00:11:24 Критика LLM: Автозаполнение и Галлюцинации как Аргументы Скептиков 00:12:33 Конфабуляции, Обмен Знаниями и Превосходство Цифрового Обучения Конспект сделан с доклада - https://www.youtube.com/watch?v=6fvXWG9Auyg Джеффри Хинтон, один из "крестных отцов" глубокого обучения озвучил свое видение сущности "понимания" и того, как оно проявляется в работе больших языковых моделей (LLM). В этом докладе он призывает научное сообщество срочно выработать единое определение "понимания", чтобы двигаться дальше в развитии ответственного ИИ. Мы разбираем ключевой сдвиг в истории ИИ: от логики и символов к биологически вдохновленным нейронным сетям, который произошел в 2012 году. Хинтон объясняет, почему скептики ошибались, считая, что нейросети никогда не смогут освоить язык, и как его ранние модели 1985 года заложили основу для современных эмбеддингов. Узнайте, почему Хинтон сравнивает слова с тысячемерными блоками Lego и как механизм "рукопожатий" (внимание в Трансформерах) формирует то, что мы называем смыслом. Это не просто обзор истории ИИ, это фундаментальный взгляд на то, как мы моделируем реальность. В этом выпуске: * Почему научный консенсус по "пониманию" критически важен для будущего ИИ. * Переход от символьного ИИ (рассуждение первично) к нейронным сетям (обучение первично). * Критика Хинтоном лингвистических теорий, отрицающих способность нейросетей изучать язык. * Аналогия "тысячемерных блоков Lego" для объяснения векторных представлений слов. * Как деформация слов и механизм "рукопожатий" создают контекстуальное понимание. Понравился разбор? Поддержите нас лайком, чтобы это видео увидело больше людей, и напишите в комментариях, как вы сами определяете "понимание"! #ДжеффриХинтон #ИскусственныйИнтеллект #LLM #ГлубокоеОбучение #ПониманиеИИ #Трансформеры #НейронныеСети #БудущееИИ