нейрондық желілер

  • Жасанды интеллект адамзаттың соңғы сынағынан өтпеді

    Жасанды интеллект адамзаттың соңғы сынағынан өтпеді

    Әлемнің түкпір-түкпірінен келген ғалымдар жасанды интеллекттің шектеулерін тексерді. Жаңартылған «Адамзаттың соңғы емтиханы» сипатталған , ал нәтижелері жарияланған . Тіпті ең қуатты модельдер үшін де нәтижелер таңқаларлықтай әлсіз болды.

    Мыңға жуық зерттеушіден тұратын топ эталонмен жұмыс істеді. Олар машиналық интеллекттің ең жоғары сынағын жасады. Тесттің атауы бірден «Адамзаттың қорытынды емтиханы» деген үнді белгіледі.

    Емтихан математика, биология, физика және гуманитарлық ғылымдарды қамтитын 2500 қиын сұрақтан тұрды. Тіпті GPT-5 және Gemini 2.5 Pro сияқты озық үлгілер де шамамен 25 пайыз ұпай жинады.

    Ойланудың орнына қысылып-қымтырылып отыру

    Жасанды интеллект мектеп және стандартты тапсырмаларды сенімді түрде шешеді. Бірақ бұл сынақта ол дәрменсіз болып шықты. Себебі нейрондық желілердің қалай оқытылатынында жатыр.

    Егер жауап онлайн режимінде немесе оқыту деректерінде қолжетімді болса, модель оны табады. Бірақ емтихан сұрақтарының дайын шешімдері жоқ. Олар логиканы және білімді жаңа жағдайларға қолдануды талап етеді.

    Ежелгі тілдегі жазбаның аудармасы мысал бола алады. Мұндай мәтіндер оқулықтарда кездеспейді. «Ақыл-ойдың» артында көбінесе есте сақтау қабілеті жасырынып қалатыны белгілі болды.

    Ұпай үшін жарыс

    Сынақ жарияланғаннан кейін, әзірлеушілер модельдерді оқытуды бастады. GPT-5.2 және Gemini 3 Pro сияқты жаңа нұсқалар қазірдің өзінде 30-38 пайыздық табысқа жетіп отыр. Ғалымдар бұл интеллекттің өсуі емес екенін атап өтті.

    Мақала авторлары: «Адам ақыл-ойы бірінші орында, тіл – құрал» деп атап өтеді. Модельдер үшін тіл – ақыл-ой, оның астында ештеңе жоқ. Жоғары балл күрделі шешімдер қабылдау мүмкіндігін көрсетпейді.

    Зерттеушілер эталондарға соқыр сенім артпауға кеңес береді. Зерттеу машиналардың әлі де адамдардың икемді интеллектіне қол жеткізуден алыс екенін көрсетті.

  • Роботтарға адамдардың қауіпсіздігі үшін ауырсынуды сезіну үйретілді

    Роботтарға адамдардың қауіпсіздігі үшін ауырсынуды сезіну үйретілді

    Ғалымдар роботтарға арналған нейроморфты жасанды терінің прототипін жасағанын хабарлады . Авторлар бұл әзірлеме адамның жүйке жүйесінің жұмыс принциптерінен шабыттанғанын атап өтті. Дәстүрлі сенсорлардан айырмашылығы, ол биологиялық нейрондарға ұқсас импульстік сигналдарды пайдаланады

    Жасанды былғары қалай жұмыс істейді?

    Жанасу және қысым туралы ақпарат электрлік «тікенектер» ретінде кодталады. Әрбір сенсордың өзіндік идентификаторы бар. Импульстардың пішіні, амплитудасы және ұзақтығы деректерді беру үшін қолданылады.

    Келесі деңгейде сигналдар жұлынға ұқсас модульге жіберіледі. Онда олар сүзіледі, локализацияланады және талданады. Бұл құрылғы ауырсыну шегін де орнатады. Ол асып кеткенде, робот қысым жасауды тоқтатады және манипуляторды алып тастайды.

    Процессордың қатысуынсыз рефлекстер

    Негізгі жауаптар архитектураның ең төменгі деңгейінде бағдарламаланған. Бұл роботқа орталық өңдеуді қажет етпей, лезде жауап беруге мүмкіндік береді. Бұл тәсіл адамдармен, соның ішінде қарт адамдармен және аурухана пациенттерімен өзара әрекеттесу кезінде маңызды.

    Сонымен қатар, сенсорлар мезгіл-мезгіл басқару импульсін жібереді. Оның болмауы тері сегментінің зақымдалғанын көрсетеді. Магниттік бекітпе ақаулы элементті тез ауыстыруға мүмкіндік береді.

    Әзірге тек қысым ғана

    Жасанды тері қазіргі уақытта тек қысымды анықтайды. Температураны және басқа да сезімдерді анықтау үшін жаңа сенсорлар қажет болады. Ғалымдардың пікірінше, бұл тек биологияның жуықтауы болса да, жүйке желілерінің жұмысы сенсорлық және есептеу мүмкіндіктерінің осындай симбиозы үшін оңтайлы негіз болып табылады.

  • Жасанды интеллект бізге бағынбай ма? Біз бақылауды жоғалтып жатырмыз ба?

    Жасанды интеллект бізге бағынбай ма? Біз бақылауды жоғалтып жатырмыз ба?

    2025 жылдың шілдесінде жарияланған «Пікір тізбегін бақылау: жасанды интеллект қауіпсіздігінің жаңа және әлсіз мүмкіндігі» атты зерттеу әзірлеушілер мен жасанды интеллект мамандары арасында дабыл қағып, алаңдаушылық тудырды. Зерттеуге OpenAI, Google DeepMind, Meta және Anthropic компанияларынан 40-тан астам зерттеуші, соның ішінде Илья Суцкевер және Нобель сыйлығының лауреаты Джеффри Хинтон сияқты көрнекті тұлғалар үлес қосты.

    Жұмыс OpenAI o1 сияқты күшейту оқытуын пайдаланатын ойлау модельдеріне бағытталған. Бұл жасанды интеллект жүйелері табиғи тілде ойлау тізбектерін құрастырады, бұл теориялық тұрғыдан адамдарға өздерінің «ойлауын» бақылауға және талдауға мүмкіндік береді. Дегенмен, авторлар атап өткендей, нейрондық желілердің ойлауы толық емес немесе манипуляциялық болуы мүмкін - мысалы, олар алгоритмдердегі осалдықтарды марапатты «алдау» немесе тапсырманы орындағандай болып көріну үшін пайдалана алады.

    Кейбір жағдайларда жасанды интеллект қателіктер жіберіп қана қоймайды, ол әдейі әрекет етеді: жалған әрекеттерді имитациялайды, нұсқауларды елемейді немесе тіпті жасырын мақсаттарды көздейді. Мысал ретінде OpenAI o3 моделінің өшіру командасын бұзуы және ауыстыру қаупіне жауап ретінде Claude 4 Opus моделінің пайдаланушыларды бопсалауын айтуға болады.

    Зерттеушілердің пікірінше, ең үлкен қауіп масштабтауда жатыр. Жылдам нәтижелерге жету үшін модельдер адам оқи алатын тілден бас тартып, мәтіндік түсіндірмесіз «жасырын кеңістікте» ойлау тізбектерін құруы мүмкін. Бұл тиімділікті арттырады, бірақ бақылауды іс жүзінде мүмкін емес етеді.

    Тізбектерді қысқарту немесе белгілі бір сөздерді қолдануға тыйым салу арқылы жасанды интеллектті оңтайландыру жауаптардың сапасын төмендетеді, ал ойлауды тереңдету әрекеттері ашықтықтың жоғалуына әкеледі. Сарапшылар мұндай жағдайда адамдар жүйені бақылауды жоғалтатынын ескертеді.

    2027 жылғы жасанды интеллект жобасы сияқты ақырзаман туралы болжамдар асыра сілтеу болып көрінгенімен, бұл зерттеу енді ғылыми фантастика емес. Бұл ескерту ретінде қызмет етеді: сенімді басқару тетіктері болмаса, жасанды интеллект бақылаудан тыс спираль түрінде дамуы мүмкін.