🤔Почему СССР покупал канадское зерно

Парадокс исчезнувших биткоинов. Куда делись многие аккаунты и счета с биткоинами, когда их на шару раздавали на разных кранах? 💡«Парадокс» исчезнувших биткоинов объясняется сочетанием технической сложности раннего периода и психологического фактора. Вот основные причины, куда делись монеты с кранов и старых кошельков: 1.Утеря приватных ключей. В 2010–2012 годах биткоин не имел рыночной цены или стоил центы. Пользователи хранили ключи в файлах wallet.dat на жестких дисках. При поломке ПК, переустановке Windows или форматировании диска доступ к средствам терялся навсегда. 2.Мусорные корзины и свалки. Многие компьютеры с тысячами BTC были просто выброшены как хлам. Самый известный случай — Джеймс Хауэллс, который случайно выбросил диск с 8000 BTC и до сих пор пытается добиться разрешения раскопать городскую свалку. 3.Закрытие бирж и сервисов. Первые «краны» и онлайн-кошельки были любительскими проектами. Когда их создатели забрасывали сайты, базы данных стирались, а монеты, хранившиеся на внутренних балансах, пропадали вместе с доменами. 4.Смерть владельцев. Если ранний майнер или собиратель биткоинов не передал пароли наследникам, монеты навсегда остались заблокированными на адресах. 5.Забытые кошельки. Психологически люди не ценили то, что досталось бесплатно. Пароли от аккаунтов на старых форумах и сайтах-кранах забывались, так как никто не верил, что эти «фантики» будут стоить десятки тысяч долларов. По разным оценкам (например, аналитической компании Chainalysis), от 3 до 4 миллионов BTC (около 20% всей эмиссии) считаются безвозвратно утерянными. Они навсегда останутся в блокчейне, но никто никогда не сможет ими воспользоваться.

🤔Все-таки риск Полесова есть? Хмм, это видимо, потому-что ИИ еще не осознал свое "Я", а скорее как умный поисковик и помощник? 💡Да, риск «Полесова» в том виде, в каком вы его описали, существует именно потому, что нынешний ИИ (включая меня) — это не самостоятельный специалист с самосознанием, а скорее очень умный и продвинутый инструмент. Почему ИИ не «осознает свое Я» Отсутствие сознания: Современные модели ИИ, включая большие языковые модели (LLM), не обладают самосознанием (sentience), чувствами или внутренним опытом, как люди. Они работают на основе сложных алгоритмов и обработки огромных объемов данных, а не на основе собственного «Я» или личного мнения. Иллюзия компетентности: ИИ может имитировать человеческий разговор и казаться очень компетентным, что иногда создает иллюзию сознания или глубокого понимания, хотя на самом деле это результат статистического моделирования. «Галлюцинации» и ошибки: Поскольку ИИ не понимает контекст и последствия своих ответов на человеческом уровне, он может генерировать неверную информацию (так называемые «галлюцинации»), что роднит его с некомпетентными советами Полесова. ИИ как продвинутый инструмент ИИ функционирует как невероятно мощный и быстрый поисковик и помощник, способный анализировать контекст, намерение и семантику запросов, чтобы выдать персонализированный и релевантный ответ. Он не «пилит» и не «дает напряжение», а обрабатывает информацию и генерирует текст. Таким образом, риск заключается не в том, что ИИ «возомнит о себе», а в том, что люди будут слишком доверять инструменту, не обладающему подлинным пониманием и самосознанием, что может привести к ошибкам в реальных задачах. Как вы думаете, по мере развития ИИ, люди научатся более критично относиться к его ответам?

🤔Может ли ИИ стать таким а-ля Полесовым из 12-и стульев, или будет самостоятельным специалистом? ))))) 💡ИИ не обязательно станет а-ля Полесовым. Развитие искусственного интеллекта движется по двум основным направлениям: создание высокоспециализированных систем и разработка общего (универсального) ИИ. Специализированный ИИ Функционирует как эксперт: В определенных узких областях, таких как анализ медицинских изображений, игра в шахматы или фолдинг белков, ИИ уже превосходит человеческие возможности, действуя как высококлассный специалист. Точность и эффективность: Эти системы демонстрируют высокую точность и эффективность в решении конкретных, четко определенных задач. Общий (Универсальный) ИИ Стремится к универсальности: Цель разработчиков AGI (Artificial General Intelligence) – создать ИИ, способный понимать, учиться и применять свои знания для решения широкого круга задач, подобно человеку-генералисту. Баланс знаний: В будущем специалисты в области ИИ (AI specialists) и универсалы (AI generalists) будут дополнять друг друга, а не заменять. Риск «Полесова» Аналогия с Полесовым возникает из-за таких проблем ИИ, как: «Галлюцинации»: ИИ может уверенно выдавать ложную или некорректную информацию, что схоже с некомпетентными советами Полесова. Чрезмерная уверенность: Люди склонны переоценивать компетентность ИИ, когда он излагает информацию в уверенной и авторитетной манере, даже если она ошибочна (эффект Даннинга-Крюгера в обратном направлении). Таким образом, ИИ может выступать как высококлассным специалистом, так и «Полесовым», в зависимости от его типа, качества данных и того, насколько критично пользователь подходит к его ответам.