Нейросеть может всё?

Вы про Data Poisoning? В прошлом году, на каком-то форуме приводились оценки, что для "отравления" достаточно "замутить" 1-2% датасетов. Тут важно как и на чем периодически дообучается сеть (корпоративная). Если Вы про сети с общим доступом - то тут получите то, что получите. 

А кто поручится, что лингвистическая модель обучена на достоверных и полных знаниях, или непредвзятых суждениях?

Никто.

Более того, в рамках отдельного оператора невозможно добиться непредвзятых суждений - просто в силу наличия когнитивных искажений или проф. деформации, которые могут при том и не осознаваться.

Но ситуацию спасает то, что истинная полнота данных не требуется - нужно просто достичь допустимой модельной ошибки. Кибернетически: моделью М некой сущности А является такая сущность, которая отвечает на вопросы относительно А с заданной точностью e, то есть |M - A|<=e. Как только это достигается - дальше можно не искать.

Теперь - процедурно: необязательно использовать готовые (в открытом доступе) лингвистические модели. При наличии ресурсов можно "пустые" модели обучить на широком классе профильной литературы из рецензируемых журналов первого квартиля, и это даст уровень экспертизы, сопоставимый с лауреатами Нобелевской премии. Мне представляется весьма сомнительным возникновение в реальном бизнесе задач, для которых такой экспертизы окажется недостаточно. Разумеется, последующую выверку экспертом это не отменяет.

Нейросеть может всё?

Конечно, нет. Но может достаточно, чтобы рассмотреть ее серьезное использование в производственном процессе. Можно воспринимать ее как интерна-пятикурсника на преддипломной практике.

Как я уже понял, без предварительного обучения человеком - нейросеть не может ничего сколь-либо серьезного.

Я в другой ветке писал, приведу здесь пример.

Если я возьму парня с мозгами и попрошу его за час расшифровать маркировку электромагнитного пружинного тормоза вот такого :

То это парень перелопатив интернет найдет где-то на сайте какого-то дистрибьютора данного производителя каталоги и мануалы... И углубится в них

И в этих каталогах он найдет ВСЕ то, о чем я его спрашивал.

Он мне скажет, что это электромагнитный тормоз постоянного тока (то есть работает через выпрямитель) с регулируемым тормозным моментом из линейки немецкого производителя INTORQ такая-то серия, такой-то типоразмер.. С таким-то тормозным моментом и на такое-то напряжение питания

Нейросеть это сделать неспособна.

Ей пока не хватает мозгов разобраться в этом без контекстного обучения.

Это мое мнение.

Сергей Капустянский пишет:
Ей пока не хватает мозгов

Так ли это?

Ради интереса загрузил имеющуюся фотографию. Даже с учетом размытости фото и съемки под углом ИИ смог за несколько секунд выдать справку по детали:

=============================

Исходя из анализа изображения и проведенного поиска, могу определить параметры устройства.

Модель и спецификация устройства

Основная информация

На шильде изображено электромагнитное тормозное устройство INTORQ 14.107.10E производства компании Kendrion (ранее Lenze Bremsen GmbH).

Технические характеристики

Модель: 14.107.10E

Параметры, указанные на шильде:

• Напряжение: 24VDC (постоянное напряжение)

• Мощность: 33 W (Вт)​

• Номинальный тормозной момент: 16 Nm (Ньютон-метров)​

• Температурный класс: ta=40°C class F​

• Дата производства: 08.11.21​

Классификация устройства

Тип: Электромагнитный пружинный тормоз (spring-applied brake)​

Серия: INTORQ 14.107 относится к классу электромагнитных муфт и тормозов для промышленного применения​

Размер: 10 (Size 10) — габарит устройства согласно стандартной линейке INTORQ​

Исполнение: E — версия с регулировкой (adjustable)​

Принцип работы

Это пружинный электромагнитный тормоз, который срабатывает в обесточенном состоянии (fail-safe): при отсутствии напряжения пружины прижимают фрикционные диски, создавая тормозной момент. При подаче напряжения 24V DC электромагнит растормаживает устройство.​

Области применения

Такие тормоза используются в:

• Тормозных двигателях

• Конвейерах

• Подъемных кранах

• Складской технике

• Промышленных транспортных средствах

• Деревообрабатывающих станках​

Производитель

Kendrion (INTORQ) — немецкая компания, специализирующаяся на производстве электромагнитных тормозов и муфт для промышленности

Антон Соболев пишет:
Так ли это?

Антон, и правда, еще утром я думал, что нейросети такое не под силу. 

Но уже к вечеру я поменял свое мнение. Еще до Вашего теста. В другой ветке Олег сделал то же самое.

Так что да, нейросети впечатляют.

PS, Мог бы придраться к тому, что выдала нейросеть (есть ошибки мелкие), но не буду! Сделано хорошо

Но, конечно, модель абсолютно неверно считана (такой модели не бывает)

Антон Соболев пишет:
Модель: 14.107.10E

Бывают муфты 14.105. ХХХ... Но это вообще другое . 

А на фото модель BFK458-10E

Сергей Капустянский пишет:

Но, конечно, модель абсолютно неверно считана (такой модели не бывает)

Антон Соболев пишет:
Модель: 14.107.10E

Бывают муфты 14.105. ХХХ... Но это вообще другое . 

А на фото модель BFK458-10E

Возможно, из-за угла съемки. Если бы картинка была более четкой, или попал бы QR-код - я думаю, получилось бы все лучше.

А если к этому добавить еще и файл спецификаций (просто догрузить его в диалог), модель можно было бы натренировать на поиск информации изначально -  в спецификации, а потом - в других источниках. Мне такая задача видится решаемой.

Если говорить о задачах полной автоматизации переписки - какие-то наработки были ранее у Битрикс'a, но лучше уточнить детали. Как помню, там парсились данные из бухгалтерии и рассылались клиентам стандартные формы. Возможно, за пару лет они продвинулись в применении ИИ.

• А в чем суть вопроса?
• У любого инструмента есть ограничения

Нейросеть не заменяет мнение эксперта, она его может только усилить. 

Банальная мысль, но почему туда всех не доходит. Умного она сделает умнее, остальные останутся при своих.

Николай Сибирев пишет:

Нейросеть не заменяет мнение эксперта, она его может только усилить. 

Банальная мысль, но почему туда всех не доходит. Умного она сделает умнее, остальные останутся при своих.

Умного умнее, а глупого эффективнее в тиражировании глупости.

Алексей Уланов пишет:

Умного умнее, а глупого эффективнее в тиражировании глупости

что и наблюдается, но слава богу не постоянно... по меньшей мере пока

Обучение ИИ просходит за счет материалов опубликованных в сети, и если на 10 просканированных ботами нейронки сайтах будет описка или иная неточность, а только на одном - верная информация то ИИ может выдать недостоверный результат, приняв за верную инфу публикации большинства.

Всегда стоит сверять результат.