5 шокирующих фактов о том, как люди неправильно понимают искусственный интеллект: от псевдонаучности до полного незнания
15 июня 2025 г.Вступление
С развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) возникла целая волна псевдонаучных и неосведомленных людей, которые пытаются объяснить работу ИИ в самых фантастических и не имеющих отношения к реальности терминах. Это не только вводит в заблуждение других, но и может привести к неправильному пониманию и использованию ИИ.
В японской поэзии есть хокку, который подходит к этой теме: "Ложь в словах, истина в делах".
Пересказ Reddit поста
Автор поста на Reddit отметил, что многие люди, не имеющие опыта в области ИИ, используют слова из фикшена и мифологии, чтобы описать работу ИИ. Они смотрят свысока на настоящих исследователей ИИ, которые не поклоняются их "экспертизе".
Суть проблемы
Проблема заключается в том, что они не понимают, как работает ИИ, и вместо этого создают свои теории, основанные на недопонимании или неправильном понимании.
Детальный разбор проблемы
Один из комментаторов отметил, что это происходит потому, что они не имеют опыта в области компьютерных наук и математики. Они используют громкие слова, чтобы звучать убедительно, но не могут описать работу ИИ в деталях.
Другой комментатор сказал, что это происходит потому, что некоторые люди могут работать с ИИ, но не понимают, как он работает. Они могут создавать свои "теории", основанные на недопонимании.
Практические примеры и кейсы
Один из комментаторов поделился примером, когда его менеджер сказал, что "fine-tuning" - это когда вы вручную проверяете результаты ИИ, чтобы убедиться, что они верны. Это полное недопонимание.
Другой комментатор сказал, что он видел твит, где человек опубликовал свою статью, основанную на результатах языковой модели, но не понимал, что языковая модель может давать неверные ответы.
Возможные решения и рекомендации
Один из способов решить эту проблему - это создавать образовательные ресурсы, которые помогут людям понять, как работает ИИ. Также необходимо критически оценивать информацию, которую мы получаем из интернета.
Заключение
Проблема псевдонаучности в ИИ - это серьезная проблема, которая может привести к неправильному пониманию и использованию ИИ. Мы должны быть более критичными и требовательными к информации, которую мы получаем, и стараться понимать, как работает ИИ.
# Импортируем необходимые библиотеки
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
def analyze_data(data: np.ndarray, target: np.ndarray) -> dict:
"""Анализирует данные и целевую переменную.
Args:
data: Массив данных
target: Массив целевой переменной
Returns:
dict: Словарь с результатами анализа
"""
# Разделяем данные на обучающую и проверочную выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2)
# Анализируем данные
results = {}
return results
# Создаем массивы данных
data = np.array([[1, 2], [4, 5], [6, 7]])
target = np.array([0, 1, 0])
# Анализируем данные
results = analyze_data(data, target)
В этом примере мы создаем функцию, которая анализирует данные и целевую переменную. Мы используем библиотеку scikit-learn, чтобы разделить данные на обучающую и проверочную выборки.
Оригинал