И музычку на суно.
Вообще-то прикладных задач уже не мало.
В том числе программирование)
"Идеальный секвенсер будущего" - офтоп из S1 v7 (3 онлайн)
- Автор темы Antonio
- Дата начала
Вообще-то прикладных задач уже не мало.
В том числе программирование)
Таак, значит, когда многоэтапный тест тьюринга будет пройден, вас не смутит, что суть изображенная на картинке с яблоками останется прежней?
Два вопроса GPT:
1. Почему про ИИ говорят что: "ИИ идеальный секвенсер (DAW) будущего"?
Бла-бла-бла...
Заключение:
ИИ называют "идеальным секвенсером будущего", потому что он обладает потенциалом автоматизировать, персонализировать и оптимизировать процесс создания музыки, делая его более быстрым, доступным и креативным. Это может значительно облегчить работу как профессиональных композиторов, так и любителей, обеспечивая креативные инструменты для музыкального творчества, интегрируясь непосредственно в современные DAW.
2. Почему про ИИ говорят что: "ИИ никогда не станет идеальным секвенсером (DAW) будущего"?:
Бла-бла-бла....
Заключение:
Таким образом, хотя ИИ представляет собой мощный инструмент и потенциального помощника в музыкальном творчестве, он никогда не станет идеальным секвенсером (DAW) будущего по ряду причин:
Отсутствие эмоциональной глубины и интуиции.
Ограниченность креативности и способности к оригинальным идеям.
Ограничения в гибкости и индивидуальном адаптивном процессе.
Зависимость от данных и анализа существующих паттернов.
P.S. Латентный конформист.
1. Почему про ИИ говорят что: "ИИ идеальный секвенсер (DAW) будущего"?
Бла-бла-бла...
Заключение:
ИИ называют "идеальным секвенсером будущего", потому что он обладает потенциалом автоматизировать, персонализировать и оптимизировать процесс создания музыки, делая его более быстрым, доступным и креативным. Это может значительно облегчить работу как профессиональных композиторов, так и любителей, обеспечивая креативные инструменты для музыкального творчества, интегрируясь непосредственно в современные DAW.
2. Почему про ИИ говорят что: "ИИ никогда не станет идеальным секвенсером (DAW) будущего"?:
Бла-бла-бла....
Заключение:
Таким образом, хотя ИИ представляет собой мощный инструмент и потенциального помощника в музыкальном творчестве, он никогда не станет идеальным секвенсером (DAW) будущего по ряду причин:
Отсутствие эмоциональной глубины и интуиции.
Ограниченность креативности и способности к оригинальным идеям.
Ограничения в гибкости и индивидуальном адаптивном процессе.
Зависимость от данных и анализа существующих паттернов.
P.S. Латентный конформист.
Так какие вопросы, такие и ответы. А то всем волшебных пилюль подавай )) Либо уж надо конкретизировать, если чего внятного хочется услышать и писать внятные промты )
На "хочу стать богатым". Даже человек ответит - "хоти дальше" )))
Есть, я пользуюсь. Эдакое продвинутое автодополнение для более сложных случаев, чем просто подсказать полное название метода по первым буквам. Просто надо понимать ограничения ии, и самое главное, понимать, какой код он тебе нарисовал. Если задача сложнее тривиальной, он часто ошибается. И погано то, что иногда он ошибается в очень краевых случаях - на нормальных данных все работает, но в некоторых случаях мощно ломается.
@Zildjian, рад, что пользуетесь и понимаете ограничения. Нейронкам нужен контекст.
А то выше товарищи, похоже думают, что ИИ должен читать их мысли.
Люди вкладывают миллиарды, потому что видят динамику.
Динамика ведет к скорому AGI, который сможет пройти любой тест тьюринга, вопрос только в том захочет ли.
А то выше товарищи, похоже думают, что ИИ должен читать их мысли.
Люди вкладывают миллиарды, потому что видят динамику.
Динамика ведет к скорому AGI, который сможет пройти любой тест тьюринга, вопрос только в том захочет ли.
Два вопроса GPT:Динамика ведет к скорому AGI, который сможет пройти любой тест тьюринга, вопрос только в том захочет ли.
1. Динамика ведет к скорому AGI, который сможет пройти любой тест Тьюринга: почему это ложное суждение?
Бла-бла-бла...
Заключение.
Суждение о том, что динамика технологий ведет к скорому AGI, который сможет пройти любой тест Тьюринга, неверно, потому что:
Создание AGI требует больше, чем просто ускорение технологий.
Проблемы и ограничения в теоретических основах, вычислительных мощностях и архитектурах пока не позволяют гарантировать AGI в обозримом будущем.
Тест Тьюринга не является гарантией создания AGI.
Машины могут имитировать человеческое поведение, но не обладают сознанием, пониманием и истинным интеллектом.
Риск ошибочного перехода от узкого ИИ к AGI.
Узкий ИИ, который может пройти тест Тьюринга в рамках узкой задачи, не обязательно может стать AGI.
Таким образом, суждение основано на неверном и абсурдном представлении о природе теста Тьюринга и теоретических сложностях создания AGI.
2. Динамика ведет к скорому AGI, который сможет пройти любой тест Тьюринга: почему это не ложное суждение?
Бла-бла-бла...
Заключение.
Суждение "динамика ведет к скорому AGI, который сможет пройти любой тест Тьюринга" не является ложным, потому что:
Технологическая динамика позволяет масштабировать возможности современных моделей ИИ, приближая их к идее AGI.
Тест Тьюринга может быть успешно пройден благодаря динамичному обучению и способности моделей обобщать информацию из больших данных.
Рост вычислительных мощностей и улучшение алгоритмов обучают модели новым методам, что способствует достижению универсальных интеллектуальных способностей.
Следовательно, динамика действительно может привести к созданию AGI, который будет способен пройти любой тест Тьюринга, если текущие тенденции и масштабы технологий будут сохраняться.
ИИ нужен, но не в качестве замены человеку, а как инструмент, который помогает решать определенные задачи и ускоряет рабочие процессы. В контексте обсуждений на форуме RMmedia, ИИ можно рассматривать как мощное дополнение к существующим технологиям, которое помогает в следующих аспектах:
Заключение: ИИ нужен как часть гибридного подхода — инструмент, который дополняет человеческий талант, но не пытается его заменить. Его место — это автоматизация и помощь, а не самостоятельное творчество.
- Автоматизация рутинных задач: ИИ может помочь с генерацией паттернов, гармоний или автоматизацией параметров, что часто упоминалось на форуме как полезное в создании музыки. Это особенно важно для тех, кто хочет быстрее переходить от идей к результатам【11】【13】.
- Анализ и обучение: ИИ способен анализировать музыкальные данные, предлагать оптимальные структуры и даже "обучать" пользователя через советы или генерацию идей. Это полезно как для новичков, так и для опытных музыкантов, желающих экспериментировать【10】【13】.
- Генеративная музыка: ИИ может создавать мелодии, аккорды или даже целые треки в определённом стиле, помогая вдохновить музыкантов, когда те сталкиваются с творческими блоками. Например, такие технологии могут быть встроены в секвенсеры будущего, о которых говорится в теме форума【13】.
- Интеграция и персонализация: Пользователи отмечают, что каждый музыкант работает по-своему. ИИ может анализировать стиль работы и предлагать персонализированные интерфейсы, пресеты или даже помогать настроить DAW для большей эффективности【11】【12】.
Нужен ли ИИ всем?
Всё зависит от целей. Для музыкантов, ценящих тактильный контакт с инструментом или "аналоговый" подход, ИИ может быть избыточным. Но для тех, кто активно работает с DAW или хочет экспериментировать, ИИ становится инструментом, который расширяет возможности, не заменяя при этом творчество.Заключение: ИИ нужен как часть гибридного подхода — инструмент, который дополняет человеческий талант, но не пытается его заменить. Его место — это автоматизация и помощь, а не самостоятельное творчество.
Генерация текста, фоток, видео, музыки, кода, дикторской речи - это то что умеют сегодняшние нейросети. Но с "наивными" промтами получается соответствующий результат, модели все равно, что генерировать. Если нужна не просто информация, а актуальная информация с пруфами с вики или научных статей, нужно сказать ей об этом.
Ну вот кстати о жадности , у куртки из нвидиа (Хуанга ) - состояние 150 лярдов долларов )
уклоняется от налогов , вовсю )
казалось бы , 150 миллиардов .... , даже на сотую часть этих денег можно купить себе немаленький остров и жить там до конца жизни припеваючи , но нет)
overclockers.ru
И он не один такой , - мораль проста - за редкими исключениями типа Гейтса .. - чем богаче человек , тем жаднее ) и тем больше ему надо ) ...это наркотик ...как и власть , собственно одно цепляется за другое ...
уклоняется от налогов , вовсю )
казалось бы , 150 миллиардов .... , даже на сотую часть этих денег можно купить себе немаленький остров и жить там до конца жизни припеваючи , но нет)
Overclockers.ru: Дженсен Хуанг замечен в уклонении от уплаты налогов на сумму $8 млрд при помощи трастов GRAT
Глава NVIDIA использует хитроумные лазейки в законодательстве с целью обхода налога на наследство
И он не один такой , - мораль проста - за редкими исключениями типа Гейтса .. - чем богаче человек , тем жаднее ) и тем больше ему надо ) ...это наркотик ...как и власть , собственно одно цепляется за другое ...
Google представила квантовый чип Willow с квантовой коррекцией ошибок
Google представила современный квантовый вычислительный чип Willow, который обеспечивает самую высокую производительность по нескольким показателям. Благодаря 105 кубитам Willow достиг лучшей в...
habr.com
пыщ пыщ
Ответ GPT:Google представила квантовый чип Willow с квантовой коррекцией ошибок
Google представила современный квантовый вычислительный чип Willow, который обеспечивает самую высокую производительность по нескольким показателям. Благодаря 105 кубитам Willow достиг лучшей в...
пыщ пыщ
Тест, который упоминается в вашем вопросе, считается бессмысленным и не впечатляющим по нескольким причинам:
- Ограниченность применимости задачи:
Тесты на "квантовое превосходство" часто выполняются с использованием специально сконструированных задач, которые не имеют практического применения в реальных вычислениях. Это значит, что даже если квантовый компьютер справляется с задачей за рекордно короткое время, сама задача не решает никаких полезных научных или инженерных задач. - Сравнение с крайне узким и искусственным тестом:
Сравнение с суперкомпьютерами (которые оперируют классическим принципом вычислений) при решении таких специфичных задач показывает, насколько квантовые вычисления превосходят классические вычисления именно в узком контексте. Однако это преимущество не говорит о решении реальных вычислительных задач или создании универсального инструмента. - Квантовое превосходство против общего вычислительного значения:
Даже если квантовый компьютер, такой как Willow, достиг рекордного времени при решении задачи, это не демонстрирует общее преимущество квантовых систем в решении всех возможных задач. Тест был специализированным и не отражает возможности в практических и разнообразных вычислениях. - Несравнимые масштабы и абстрактные задачи:
Вопрос о том, что суперкомпьютер справлялся бы с аналогичной задачей миллиардами лет, демонстрирует, насколько классические вычисления неэффективны в некоторых математических контекстах. Однако это не делает задачу значимой или полезной с точки зрения реального применения.
zga
еще раз , квантовые компьютеры не способны "забывать числа " , потому любой рекурсивный алгоритм математический . на них превращается в ад ..
Если каждый раз при выполнении операции сохранять информацию, занимаемое ею пространство будет расти вместе с количеством операций...
вот что сейчас умеют делать квантовые пк
1) Алгоритм Шора (факторизация – разложение числа на простые множители);
2) Алгоритм Гровера (решение задачи перебора, быстрый поиск в неупорядоченной базе данных);
3) Алгоритм Дойча-Йожи (ответ на вопрос, является ли функция двоичной переменной постоянной или сбалансированной);
4) Алгоритм Залки-Визнера (моделирование унитарной эволюции квантовой системы).
С базовыми рекурсивными алгоритмами , и вычислениями они справляются гораздо хуже обычного ,пк , а иногда и не справляются вовсе..
Условный пример , чтобы взломать методом перебора 16 значный пароль , с помощью алгоритма шора , - понадобится квантовый пк с 4096 кубитами ))
новый пк от гугл - 108 кубитов)
Последнее редактирование: