ChatGPT может составить подробный маршрут путешествия — и уверенно отправить вас на 20 километров в гору. Разбираемся, почему языковые модели не понимают физический мир и как безопасно использовать ИИ при планировании отпуска.В этом выпуске вы узнаете:• почему маршрут от ChatGPT обязательно нужно перепроверять• как языковые модели имитируют ответы специалистов• что показал простой эксперимент с машиной и автомойкой• чем Physical AI отличается от обычных языковых моделей• почему ИИ не стоит передавать ответственность за реальные решения00:00 Вступление01:46 ИИ и физический мир02:12 Ошибка в маршруте03:18 Как работают языковые модели05:49 Тест с автомойкой07:41 Почему ИИ не робот08:14 Что такое Physical AI10:29 Physical AI и embodied AI11:48 Как безопасно планировать13:00 Итоги и призыв#искусственныйинтеллект #PhysicalAI #нейросети #технологии

Если только мечтаешь о подкасте, или у тебя уже есть свой подкаст, но ты хочешь выстроить регулярную работу, приходи в наш клуб "Свой подкаст" https://podcast-vmeste.tilda.ws/svoj-podcast

Чтобы создавать приложения и зарабатывать в IT, больше не обязательно годами изучать программирование. Намного важнее научиться объяснять задачу искусственному интеллекту и понимать, какой результат нужен бизнесу.В этом выпуске вы узнаете:• Почему искусственный интеллект не отменяет профессию программиста• Как люди без технического образования смогут войти в IT• Почему незнание правил написания кода может стать преимуществом• Какие навыки нужны для автоматизации бизнес-процессов• Почему вайб-кодинг может стать высокооплачиваемым направлением00:00 Вступление01:27 О подкасте02:00 Как я пришла в IT02:48 Почему Python открыл двери04:02 Преимущество новичков05:58 Лендинг с помощью Claude07:16 Главный навык работы с ИИ08:14 Спрос на AI-автоматизацию09:39 Деньги на вайб-кодинге10:10 Что делать уже сейчас10:21 Завершение

В этом выпуске разбираем идею Алана Кея о настоящей компьютерной революции и выясняем, почему она, возможно, до сих пор не произошла.

• Что Алан Кей вкладывал в концепцию Dynobook

• Как технологии могут создавать новые способы мышления

• Что такое активное обучение

• Может ли ИИ стать персональным наставником

• Почему общение с людьми и экспертами нельзя полностью заменить машиной

00:00 Вступление

01:00 Условия компьютерной революции

02:15 Идея Дайнабука

03:28 Потребление вместо создания

05:05 Новый способ мышления

07:38 Активное обучение

11:18 ИИ в образовании

12:31 Ограничения ИИ-наставников

15:01 Как учиться активно

16:23 Итоги и главный вопрос

Преподаватели заподозрили искусственный интеллект лишь в 3% полностью сгенерированных работ, а большинство таких ответов приняли за обычные студенческие тексты. Разбираемся, почему студенты всё чаще используют ИИ и есть ли смысл сохранять экзамены в привычном виде.В этом видео вы узнаете:• Как проходил эксперимент с полностью сгенерированными студенческими работами• Почему преподаватели практически не смогли распознать тексты ИИ• Зачем студенты используют ChatGPT — и действительно ли причина в лени• Почему работы с ИИ могут получать более высокие оценки• Какие форматы проверки знаний могут заменить традиционные экзамены

00:00 Вступление

02:02 Два исследования

02:42 Британский эксперимент

05:23 Результаты проверки

06:40 Польское исследование

07:16 Семь гипотез

09:39 Главная причина

10:13 Польза для результатов

13:50 Нужны ли экзамены

14:20 Новые форматы проверки

17:27 Ограничения исследований

18:24 Выводы и обсуждение

Стоит ли говорить чатботу «привет» и «спасибо»? Разбираю, почему одни эксперты советуют общаться с ИИ как с человеком, а другие категорически запрещают это своим детям — и к чему может привести очеловечивание искусственного интеллекта.В этом видео:- Зачем задавать чатботу роль и как это связано с посттренингом моделей- Позиция Ханы Фрай: роли помогают активировать нужные знания модели- Позиция Каспара Кёнига: ИИ — холодильник, а не собеседник- Музейные чатботы в роли исторических личностей — полезный тренд или опасность- Риски психической зависимости и влияние корпораций на стиль общения с ИИ

00:00 Вступление

00:50 Кто я и о чём этот подкаст

01:35 Два противоположных мнения

02:17 Хана Фрай: зачем задавать роль чатботу

03:36 Как работает посттренинг моделей

04:49 Каспар Кёниг: ИИ — это инструмент

06:17 Риски психической зависимости от ИИ

07:10 Чатботы в музеях: разговор с Пушкиным

09:00 Проблема антропоморфизации

10:35 Итоги и приглашение к дискуссии

Алгоритм знает вас лучше, чем вы сами. Он предлагает решения рациональнее ваших. Зачем тогда вам право голоса — и нужна ли вообще ответственность? Разбираю книгу Гаспара Кёнига о философии искусственного интеллекта — одну из лучших, что я читала на эту тему.В этом видео:Почему неопределённость — больше не дефект, а структурная характеристика нашего мираЧто такое «поверхностный интеллект» и при чём тут IT-специалистыКто несёт ответственность, если ИИ ошибается — на примере медициныПочему технологии создают больше работы, а не меньшеКак Европа и Китай по-разному относятся к ИИ и приватности

00:00 Вступление

00:57 Знакомство и о подкасте

02:02 О книге Гаспара Кёнига

02:36 ИИ и вероятности: неопределённость как норма

05:17 Айтишники и гуманитарные науки

06:50 Влияние технологий на общество

07:09 Поверхностный интеллект

08:09 Сотрудничество ИИ и человека

10:50 Технологии создают больше работы

12:09 ИИ — симуляция мышления

12:22 Европа vs Китай: отношение к ИИ

14:56 Итоги и рекомендация книги

Что общего у немого фильма 1927 года и современных AI-агентов? Оказывается — почти всё, кроме одной тревожной детали: сегодня мы передаём машинам не руки, а голову.В этом выпуске разбираем:- Как фильм «Метрополис» Фрица Ланга визуализировал отношения человека и машины 100 лет назад- Почему современные AI-агенты строятся по той же схеме «голова + руки»- Что не так с проектом Pixel Agents и красивыми визуализациями ИИ- Как технологии создают иллюзию управления, которой на самом деле нет- Почему эффект Даннинга-Крюгера сегодня настигает каждого пользователя ИИ

00:00 Вступление

02:00 О чём фильм Метрополис

03:57 Голова, руки и сердце

04:52 Параллели с AI-агентами

06:10 Кому теперь принадлежит мышление

09:23 Ассистенты без визуализации

10:05 Что такое Pixel Agents

11:05 Иллюзия управления

13:22 Мы все играем в игру

15:36 Эффект Даннинга-Крюгера

17:35 К чему это нас приводит

18:41 Финал

Искусственный интеллект может написать код, объяснить теорию и даже сочинить стихи — но рассмешить по-настоящему у него пока не выходит. Разбираемся, почему.В этом видео:Почему ИИ технически не способен иметь чувство юмораКак устроено обучение языковых моделей — от предсказания слов до «личности»Что такое RLHF и при чём тут косметикаПочему модель воспринимает юмор как «найти самый неочевидный ответ»Чем отличаются Grok, ChatGPT и Claude по стилю — и откуда это берётся

00:00 Вступление

01:11 Есть ли у ИИ чувство юмора

01:38 Как тренируются языковые модели

02:06 Постобучение и «личность» агентов

03:21 RLHF — обучение с обратной связью

04:33 Источник — видео Карпатова

05:03 Почему юмор «ломается» при обучении

06:38 Итог