Чтобы написанные вами посты привлекали внимание читателей, важно придерживаться нескольких правил:

1. Заголовок: Создайте привлекательный и информативный заголовок, который будет ясно отражать содержание поста.

2. Ясность и краткость: Пишите ясно и лаконично, избегая излишнего использования сложных слов и длинных предложений.

3. Структура: Разбивайте текст на параграфы и используйте заголовки, чтобы сделать информацию более удобной для восприятия.

4. Пунктуация и орфография: Проверяйте текст на наличие ошибок, так как правильная пунктуация и орфография повысят профессиональный вид вашего контента.

5. Интересный контент: Пишите о темах, которые интересны вашей аудитории, предлагайте новые идеи или решения проблем.

6. Визуальные элементы: Используйте картинки, видео или другие визуальные элементы, чтобы сделать ваш пост более привлекательным.

7. Вовлеченность: Задавайте вопросы, приглашайте читателей к обсуждению или дискуссии в комментариях.

8. Социальные сети: Рассмотрите возможность распространения вашего контента через социальные сети, чтобы привлечь больше читателей.

Соблюдение этих правил поможет сделать ваши посты более привлекательными и увеличит шансы на то, что их будут читать и обсуждать.

Исследователи из Института инженеров электротехники и электроники (IEEE) решили провести тест Тьюринга для моделей ИИ, чтобы определить, могут ли люди отличить человека от искусственного интеллекта в разговоре. В их эксперименте 500 участников общались с четырьмя собеседниками: одним человеком и тремя ИИ-моделями — ELIZA 1960-х годов, GPT-3.5 и GPT-4. В результате 54% участников приняли GPT-4 за человека. Для сравнения, программу ELIZA, в основе которой нет большой языковой модели или нейросети, посчитали человеком только 22% участников.

Тест Тьюринга, впервые предложенный в 1950 году ученым Аланом Тьюрингом оценивает, насколько способность машины проявлять интеллект неотличима от человеческой. Чтобы пройти тест Тьюринга, система должна уметь разговаривать с человеком и заставить его поверить, что он общается с себе подобным.

Для проверки возможностей современных ИИ-систем ученые воссоздали тест Тьюринга. Во время эксперимента 500 человек общались с четырьмя собеседниками: человеком, программой искусственного интеллекта 1960-х годов ELIZA, GPT-3.5, GPT-4. Беседы длились пять минут, после чего участники должны были определить, общались они с человеком или с ИИ.

Участники посчитали GPT-4 человеком в 54% случаев. ELIZA, система, заранее запрограммированная на ответы, но не имеющая большой языковой модели или архитектуры нейронной сети, была признана человеком только в 22% случаев. GPT-3.5 набрал 50%, а человек-участник — 67%.

«Машины, как и люди, могут придумывать правдоподобные обоснования постфактум. Они могут подвергаться когнитивным искажениям, ими можно манипулировать, и они становятся все более обманчивыми. Все эти факторы приводят к тому, что в системах ИИ проявляются человеческие слабости и причуды. Это делает их более похожими на людей, чем предыдущие разработки, которые располагали лишь набором заранее заготовленных ответов», — говорит исследователь искусственного интеллекта в IEEE Нелл Уотсон.

Ученые также утверждают, что существуют обоснованные критические замечания в отношении теста Тьюринга, который является слишком упрощенным. По их словам, «стилистические и социально-эмоциональные факторы играют более важную роль в прохождении теста Тьюринга, чем традиционные представления об интеллекте».

Исследование также подчёркивает, насколько сильно изменился искусственный интеллект в эпоху GPT. «Ранние системы ИИ, такие как ELIZA, полагались на заранее запрограммированные ответы, что значительно ограничивало их возможности. Программа могла кого-то обмануть на короткое время, но ограничения быстро становились очевидны. Языковые модели эпохи GPT совершенно другие. Они адаптируются и реагируют на широкий круг тем, говорят на определенных языках или диалектах и даже изображают разных личностей с разными ценностями. Это огромный шаг вперед по сравнению с тем, что было тщательно запрограммировано человеком вручную, независимо от того, насколько умной или сложной была эта программа», — говорит Уотсон.

Началась новая эра ИИ, и эта эра Gemini, заявил гендиректор Google Сундар Пичаи, представивший большую языковую модель «Джеминай», или Близнецы. Если верить Пичаи и Демису Хассабису, руководителю отдела DeepMind Google, это громадный скачок вперед, который повлияет на всю продукты компании без исключения. Gemini свободно программирует на Python, Java, C++ и Go и уже показала, как создает сайты, которые динамически кодируют себя сами в процессе использования, если возникает необходимость в новых функциях. В недалеком будущем область восприятия модели охватит также осязание и тактильную обратную связь.

Год назад OpenAI выпустила ChatGPT, который тотчас стал хитом в области ИИ. Теперь Google, которая называла себя первой в этой технологии более десяти лет, и которую успех GPT очевидно застал врасплох, нанесла ответный удар.

Команде Google удалось создать первую модель, которая достигла 90% в тесте MMLU (массивный многозадачный тест на понимание языка) и превзошла экспертов (их результат 89,8%), а также GPT-4 (86,4%) в ряде задач на эрудицию и решение проблем по 57 областям знаний, включая математику, физику, историю, право, медицину и этику.

Модель с самого начала создавалась многомодальной, то есть обучалась не только на текстах, но и на данных в формате аудио и видео. Когда другие модели, глядя на изображение, «думают» о нем словами, Gemini замечает нюансы, свойственные медиуму. В будущем область восприятия модели охватит и осязание, и тактильную обратную связь, пообещал Хассабис, рассказывая о возможностях, которые открываются перед робототехникой с появлением Gemini.

Вдобавок, Gemini свободно программирует на Python, Java, C++ и Go и уже показала, как создает сайты, которые динамически кодируют себя сами в процессе использования, если возникает необходимость в новых функциях. Для интернета это совершенно новый подход: начинаешь с одной странички, которая постепенно развивается в то, что тебе на самом деле нужно.

Gemini — не одна языковая модель. Есть более легкая версия под названием Gemini Nano, которую можно запускать на устройствах Android без подключения к интернету. Есть более навороченная версия Gemini Pro, которая вскоре ляжет в основу ряда ИИ-сервисов Google и, начиная с сегодняшнего дня, поддерживает работу чатбота Bard. Еще более мощная версия Gemini Ultra для дата-центров в разработке и появится в следующем году, сообщает Verge.

Помимо чатбота Bard новая модель Google уже поддерживает некоторые функции смартфона Pixel 8 Pro. Разработчики и клиенты смогут получить доступ к Gemini Pro через Google Generative AI Studio или Vertex AI в Google Cloud начиная с 13 декабря. Пока Gemini доступна только на английском, но поскольку модель собираются интегрировать в поисковый движок Google, браузер Chrome, рекламные продукты и многое другое, поддержка других языков точно появится.