Первое "свидание" с Gemini
Gemini – это мультимодальная нейросеть от Google.
“Мультимодальная” означает, что она может понимать и работать с разной информацией: текстом, кодом, изображениями, аудио и даже видео.
В основе Gemini лежат языковые модели. Такие модели используются, например, в телефонах, когда текстовая программа подсказывает вам правильное написание или следующее (по её мнению :)) слово. Мнение не взято с потолка, а сформировано на анализе многих текстов.
Продвинутая языковая модель не просто предлагает слово на основе нескольких букв, а анализирует большой объем информации.
И использует сложные математические вероятности, чтобы угадать наиболее подходящее следующее слово в последовательности. Это не случайный выбор.
Модель опирается на закономерности, которые она выучила в процессе обучения на огромном количестве текстовых данных.
Развитие технологий машинного обучения привело к появлению нейронных сетей – сложных систем уравнений, которые позволяют модели обрабатывать и понимать эти последовательности слов.
То, как мы взаимодействуем с этими моделями, имеет большое значение. Разработка эффективных запросов, напрямую влияет на качество генерируемого текста. Чем точнее и продуманнее ваш запрос, тем лучше будет результат.
Пример.
Вы получили неприятное письмо от классной руководительницы вашего сына по поводу его систематических опозданий в школу.
Разумеется, вы не первая мать, столкнувшаяся с такими проблемами и в “памяти” Gemini тысячи таких писем и ответов на них.
Если просто описать ситуацию и попросить ИИ написать ответ, вы получите общее, нейтральное письмо. Но вероятность того, что этот ответ совпадет с тем настроением, которое вы хотите передать учительнице – мала.
Возможно, вы полностью признаете вину и бьете челом. А может, вы считаете, что она необъективна и придирается именно к вашему сыну? И хотите мягко намекнуть на это, не вызвав конфликта?
В главе о письмах мы попрактикуемся на этом примере.
Кроме того, в обучение современных моделей,таких как Gemini, активно включается обратная связь от людей. Это помогает модели лучше соответствовать ожиданиям и генерировать полезные ответы.
Например, заметив вашу манеру общения с классной руководительницей вашего сына, нейросеть будет выбирать письма в таком же стиле.
И, наконец, одним из факторов, способствовавших широкому распространению искусственного интеллекта, стал его удобный и интуитивно понятный интерфейс, который сделал эту технологию доступной для миллионов пользователей по всему миру.
Искусственный интеллект (ИИ) может помочь в обычной жизни множеством способов, делая ее более удобной, эффективной и даже увлекательной. Вот несколько примеров:
1. Домашние дела и управление:
●
Умный дом: ИИ позволяет автоматизировать освещение, отопление, кондиционирование, системы безопасности. Вы можете управлять ими голосом или через приложения, а ИИ может оптимизировать энергопотребление, основываясь на вашем расписании и предпочтениях.
●
Планирование и организация: ИИ-помощники могут управлять вашими календарями, напоминать о встречах, составлять списки покупок, даже предлагать рецепты, исходя из имеющихся у вас ингредиентов.
●
Роботы-пылесосы и другая техника: ИИ позволяет этим устройствам эффективно ориентироваться в пространстве, избегать препятствий и выполнять свои задачи.
2. Образование и саморазвитие:
●
Персонализированное обучение: ИИ может адаптировать учебные материалы и темп обучения под индивидуальные потребности, предлагать дополнительные упражнения или объяснения.
●
Изучение языков: Приложения на основе ИИ могут помочь в отработке произношения, грамматики и расширении словарного запаса.
